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SPSS是世界上最早採用圖形選單驅動介面的統計軟體，它最突出的特點就是操作介面極為友好，輸出結果美觀又漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規範的介面展現出來，使用Windows的視窗方式展示各種管理和分析資料方法的功能，對話方塊展示出各種功能選擇項目。使用者只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的研究工作服務。
spss是可以做bootstrap的。以下為大家介紹一下原理及工程。
一、原理：
非參數統計中一種重要的估計統計量方差進而進行區間估計的統計方法，也稱為自助法。其核心思想和基本步驟如下：
1、採用重抽樣技術從原始樣本中抽取一定數量（自己給定）的樣本，此過程允許重複抽樣。
2、根據抽出的樣本計算給定的統計量T。
3、重複上述N次（一般大於1000），得到N個統計量T。
4、計算上述N個統計量T的樣本方差，得到統計量的方差。
應該說Bootstrap是現代統計較為流行的一種統計方法，在小樣本時效果很好。透過方差的估計可以建構信賴區間等，其運用範圍得到進一步延伸。
具體抽樣方法舉例：想要知道池塘裡面魚的數量，可以先抽取N條魚，做上記號，放回池塘。進行重複抽樣，抽取M次，每次抽取N條，考察每次抽到的魚當中有記號的比例，綜合M次的比例，在進行統計量的計算。
二、支援的過程
#1、頻率
◎統計表支援平均值、標準差、變異數、中位數、偏度、峰度和百分位數的bootstrap 估計。 ◎頻率表支援百分比的bootstrap 估計。
2、描述性
◎描述統計表支援平均值、標準差、變異數、偏度和峰度的bootstrap 估計。
3、探索
◎描述表支援平均數、5% 切尾平均數、標準差、變異數、中位數、偏度、峰度和內距的bootstrap 估計。 ◎M 估計量表支持Huber 的M 估計量、Tukey 的雙權重、Hampel 的M 估計量及Andrew的Wave 的bootstrap 估計。 ◎百分位數表支援百分位數的bootstrap 估計。
4、交叉表
◎定向測量表支援Lambda、Goodman 和Kruskal Tau、不定性係數和Somers 的d 的bootstrap 估計。 ◎對稱量表支持Phi、Cramer 的V、列聯繫數、Kendall 的tau-b、Kendall 的tau-c、Gamma、Spearman 相關性和Pearson 的R 的bootstrap 估計。 ◎風險評估表支援幾率比的bootstrap 估計。 ◎Mantel-Haenszel 一般幾率比表支持ln(Estimate) 的bootstrap 估計和顯著性檢定。
5、平均數
◎報告表支援平均數、中位數、組內中位數、標準差、變異數、峰度、偏度、調和平均數和幾何均值的bootstrap估計。
6、單樣本T 檢定
◎統計表支援平均值和標準差的bootstrap 估計。 ◎檢定表支援平均值差異的bootstrap 估計和顯著性檢定。
7、獨立樣本T 檢定
◎組統計表支援平均值和標準差的bootstrap 估計。 ◎檢定表支援平均值差異的bootstrap 估計和顯著性檢定。
8、配對樣本T 檢定
◎統計表支援平均值和標準差的bootstrap 估計。 ◎相關性表支持相關性的bootstrap 估計。 ◎檢定表支援平均值的bootstrap 估計。
9、單因子變異數分析
◎描述統計表支援平均值和標準差的bootstrap 估計。 ◎多重比較表支持平均值差異的bootstrap 估計。 ◎對比檢定表支持對比值的bootstrap 估計和顯著性檢定。
10、GLM 單變數
#◎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。
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