SPSS菜单中英文对照08097

1、SPSS 统计软件的主菜单及子菜单菜单File文件Edit编辑View视图Data数据Transform转换Analyze分析Graphs统计图Utilities自定义菜单项（下拉菜单）New新文件Undo撤销Status Bar状态条Define Dates定义日期Compute通过计算建立新变量Reports数据报告Gallery图库Variables变量Open打开Redo重复Toolbars工具条Insert Variable插入变量Random Number Seed产生随机数Descriptive Statistics描述性统计Interactive交互式的File Info文件信

2、息Open Database打开数据库Cut剪切Fonts字体Insert Case插入样品Count计数Compare Means比较均值Bar条形图Define Sets定义变量集Data Capture获取数据Copy复制Grid Lines格线Go to Case定位样品Recode再编码General Linear Model一般线性模型Line线图Use Sets使用变量集Read Text Data读取文本数据Paste粘贴Value Labels值标签Sort Cases样品排序Categorize Variables将变量类别化Correlate相关Area面积图Run Sc

3、ript运行脚本Save保存Paste Variable粘贴变量名Transpose行列转置Rank Cases求样品的秩Regression回归Pie饼图Menu Editor菜单编辑器Save As另存为Clear清除Merge Files合并文件Automatic Recode自动编码Loglinear对数线性High-Low高低图Display Data Info显示数据信息Find寻找Aggregate汇总Create Time Series创建时间序列Classify聚类与判别Pareto帕雷托图Apply Data Dictionary应用数据字典Option选项Split Fi

4、le分割文件Replace Missing Values替换缺失值Data Reduction简化数据Control控制图Print打印Select Cases选择样品Scale测量分析Box Plot箱图Print Preview打印预览Weight Cases给样品加权Nonparametric Tests 非参数检验Error Bar误差图Exit退出Survival生存分析Scatter散点图Multiple Response多选项分析Histogram直方图SPSS的统计分析过程均包含在Analysis菜单中。我们只学以下两大分析过程：Descriptive Statistics（描

5、述性统计）和Multiple Response（多选项分析）。Descriptive Statistics（描述性统计）包含的分析功能：1 Frequencies 过程：主要用于统计指定变量各变量值的频次（Frequency）、百分比（Percent）。2 Descriptives过程：主要用于计算指定变量的均值（Mean）、标准差（Std. Deviation）。3 Crosstabs 过程：主要用于两个或两个以上变量的交叉分类。Multiple Response（多选项分析）的分析功能：1Define Set过程：该过程定义一个由多选项组成的多响应变量。2Frequencies过程：该过程

6、对定义的多响应变量提供一个频数表。3Crosstabs过程：该过程提供所定义的多响应变量与其他变量的交叉分类表。Analysis菜单Reports报表 OLAP 在线分析处理 case Summaries 案例摘要 Report Summaries in Rows 行摘要 Report Summaries in Columns 列摘要 descriptives Statistics 描述统计 Frequencies 频数分析 Descriptives 描述分析 Explore 数据探索 Crosstabs 交叉分析 Ratio 连续变量的对比分析 Custom Tables定制表格 basic

7、 Tables 基本表格 General Tables 多功能综合表格 Multiple Response Table 多选题制表 Tables ofFrequencies 多变量频数表 Compare Mean 均值比较分析过程 Means 单变量的综合描述统计 Independent Sample T test 独立样本的T检验 Paired Sample T test 配对样本的T检验 One-Way ANOVA 单变量方差分析 General Linear Model 一般线性模型 Univariate 单一因变量线性模型 Multivariate 多个因变量线性模型 Repeated

8、 Measures 重测数据的方差分析 Variance Components 方差成分模型 Mixed Models 混合线性模型 linear 线性模型 Correlate 相关分析 Bivariate Pearson/ Kendall/Spearman非参数相关分析 Partial 双变量相关分析 Distance 相似性、非相似性分析 Regression 回归分析 Liner 线性回归分析 Curve Estimation 曲线估计 Binary Logistic 二分变量回归分析 MultinomialLogistic 多项类别变量回归分析 Ordinal 序数的回归分析 Prob

9、it 概率分析 Nonlinear 非线性回归分析 Weight Estimation 不同权数的线性回归分析 2-stage Least Squares 二阶最小平方回归分析 Optimal Scaling 最优尺度分析 Loglinear 对数线性回归分析 General 一般对数线性回归分析 Logit 单因变量多自变量回归分析 Model Selection 分层对数线性模型 Classify 聚类和判别分析 K-means Cluster 快速聚类分析（指定分类数聚类分析） Hierarchical Cluster 系统聚类分析（未知分类数聚类分析） Discriminent 判别分

10、析 Data Reduction 数据浓缩（降维）处理 Factor 因子分析 Correspondence 对应分析 Optimal Scaling 最优尺度分析 Scale 项目分析 Reliability Ananlysis 可靠性分析 Multidimensional Scaling 多维等级分析 Multidimensional Scaling（POXSCAL） Nonparametric Tests 非参数统计 Chi-Square 相对比例假设检验 Binomial 特定时间发生概率检验 Run 随即序列检验 1-Sample Kolmogorov Smirnov 样本分布检验 2-Independent Samples 双不相关组分布分析 K Independent Samples 多不相关组分布分析 2 Related Samples 双相关变量分布分析 K Related Samples 相关变量分布分析 Time Series 时间序列 Exponential Smoothing 平衡序列的随机分量 Autoregression 一阶自回归误差线性方差检验 ARIMA 综合自回归移动平均分析 Seasonal Decomposition 对时间序列增倍和加性季节因子分析 Survival生存分析 Life Tables 生命表分析 Kaplan-Meier