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SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
spss是可以做bootstrap的。下面为大家介绍一下原理及工程。
一、原理：
非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：
1、采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
2、根据抽出的样本计算给定的统计量T。
3、重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
4、计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。
具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。
二、支持的过程
1、频率
◎统计表支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和百分位数的bootstrap 估计。◎频率表支持百分比的bootstrap 估计。
2、描述性
◎描述统计表支持均值、标准差、方差、偏度和峰度的bootstrap 估计。
3、探索
◎描述表支持均值、5% 切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和内距的bootstrap 估计。◎M 估计量表支持Huber 的M 估计量、Tukey 的双权重、Hampel 的M 估计量和Andrew的Wave 的bootstrap 估计。◎百分位数表支持百分位数的bootstrap 估计。
4、交叉表
◎定向测量表支持Lambda、Goodman 和Kruskal Tau、不定性系数和Somers 的d 的bootstrap 估计。◎对称度量表支持Phi、Cramer 的V、列联系数、Kendall 的tau-b、Kendall 的tau-c、Gamma、Spearman 相关性和Pearson 的R 的bootstrap 估计。◎风险评估表支持几率比的bootstrap 估计。◎Mantel-Haenszel 一般几率比表支持ln(Estimate) 的bootstrap 估计和显著性检验。
5、均值
◎报告表支持均值、中位数、组内中位数、标准差、方差、峰度、偏度、调和均值和几何均值的bootstrap估计。
6、单样本T 检验
◎统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎检验表支持平均值差值的bootstrap 估计和显著性检验。
7、独立样本T 检验
◎组统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎检验表支持平均值差值的bootstrap 估计和显著性检验。
8、配对样本T 检验
◎统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap 估计。◎检验表支持均值的bootstrap 估计。
1、什么是店中店？店中店是全诚商多用户版的一大特色，它既是独立的个体，又具有群集功能。我们做个例子说明：假设尊贵的您现实生活中租赁了一个店面，店面空间很大，您可以把您的店面分割成很多独立空间再向别人转租，这样您可以额外获得一部分租赁费用收入，借以减少你的个人租赁费用投入，还能起到活跃销售场所的气氛，俗话说：货卖一堆吗。你租赁的店面可以完全分割成很多空间向外转租，也可以自己保留一块空间为自己销售商品
9、单因素方差分析
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎多重比较表支持平均值差值的bootstrap 估计。◎对比检验表支持对比值的bootstrap 估计和显著性检验。
10、GLM 单变量
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎参数估计值表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。◎对比结果表支持差值的bootstrap 估计和显著性检验。◎估计边际均值：估计值表支持均值的bootstrap 估计。◎估计边际均值：成对比较表支持平均值差值的bootstrap 估计。◎两两比较检验：多重比较表支持平均值差值的bootstrap 估计。
11、双变量相关
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap 估计。
12、偏相关
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap 估计。
13、线性回归
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap 估计。◎模型概要表支持Durbin-Watson 的bootstrap 估计。◎系数表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。◎相关系数表支持相关性的bootstrap 估计。◎残差统计表支持均值和标准差的bootstrap 估计。
14、Ordinal 回归
◎参数估计值表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
15、判别分析
◎标准化典则判别函数系数表支持标准化系数的bootstrap 估计。◎典则判别函数系数表支持非标准化系数的bootstrap 估计。◎分类函数系数表支持系数的bootstrap 估计。
16、GLM 多变量
◎参数估计值表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
17、线性混合模型
◎固定效应估计值表支持估计值的bootstrap 估计和显著性检验。◎协方差参数估计值表支持估计值的bootstrap 估计和显著性检验。
18、Generalized Linear Models
◎参数估计值表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
19、Cox 回归
◎方程中的变量表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
20、二元Logistic 回归
◎方程中的变量表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
21、多项Logistic 回归
◎参数估计值表支持系数、B 的bootstrap 估计和显著性检验。
