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SPSSAU
鎖定
SPSSAU(Statistical Product and Service Software Automatically, 自動化統計產品和服務軟件)
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隸屬於北京青絲科技有限公司旗下網站
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。SPSSAU共分為八大模塊
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，助力數據科學研究。
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SPSSAU算法板塊分別是通用研究算法，數據處理功能板塊，問卷研究算法，進階算法板塊，可視化研究算法和醫學實驗研究板塊等
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。
SPSSAU版本迭代
SPSSAU23.0
加入多個新算法並且優化多項方法以及上線機構版和meta薈萃分析板塊等。
新加入fisher卡方計算，SBM模型等。優化方法包括數據編碼加入‘標籤同步’功能，加入按日期搜索分析結果以及搜索方法功能，各類內部算法等。並且上線機構版，服務於機構進行各項管理和服務。優化各項功能點等。以及加入Meta薈萃分析模塊，提供完善的Meta分析功能和指標輸出。
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SPSSAU22.0
加入多項新方法功能等。
信度分析新加入McDonald Omega和theta信度係數，事後多重比較加入新極復差duncan檢驗和SNK Q檢驗，灰色預測加入小概率p值，灰色關聯法加入廣義關聯度；以及加入日期相關的處理，Johnson轉換等，以及數據處理模塊功能交互更新，賬號中心功能相關更新等。
[1]
SPSSAU21.0
加入多個新算法和檢驗功能，並優化交互體驗等。
新加入綜合評價類算法，包括數據包絡方法DEA、DEMATEL、Vikor等，另新增Lasso迴歸、非線性迴歸、HLM多水平模型等。功能優化方面：卡方檢驗加入趨勢卡方檢驗功能，以及分組迴歸時加入鄒志莊Chow檢驗，另優化AHP層次分析法的數據輸入交互等。
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SPSSAU20.0
加入判別分析、對應分析、概要t 檢驗、均值和比率z 檢驗、分位數迴歸等。
SPSSAU19.0
加入驗證性因子分析和計量研究算法等。
SPSSAU產品簡介
數據分析方法
數據處理功能
可視化圖表
自動化
中英文
智能化
規範化
幫助手冊
SPSSAU產品與服務
常規統計功能：描述頻數統計、交叉分類彙總、相關分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、線性迴歸、單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對t檢驗、正態性檢驗(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk檢驗)。
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迴歸分析及預測：線性OLS迴歸(包括逐步迴歸和分層迴歸)、Logistic迴歸（包括二元和多分類logistic）、Probit迴歸、Poisson迴歸、Cox迴歸、Robust穩健迴歸、Ridge嶺迴歸、曲線迴歸（二次、指數、S曲線等七類曲線擬合）、PLS迴歸模型。
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非參數功能：單樣本Wilcoxon秩和檢驗、獨立樣本非參數檢驗(mannWhitney)、獨立樣本非參數檢驗(Kruskal-Wallis)、配對樣本符號wilcoxon秩和檢驗、多樣本Friedman檢驗、遊程檢驗、Kendall協調係數、Cochran'sQ檢驗。
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其他算法功能：卡方檢驗、Kappa一致性係數、McNemar檢驗和Bowker檢驗、熵值法、項目分析、多重響應(涉及多選題共4類)、無效樣本設置、異常值設置、信度(Cronbach係數,折半信度)和效度分析、ICC內部一致性。
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SPSSAU網站文化
- 參考資料
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- 1. SPSSAU版本迭代 ．SPSSAU[引用日期2020-09-22]
- 2. 公安備案 ．全國互聯網安全管理服務平台[引用日期2020-09-16]
- 3. 關於SPSSAU ．SPSSAU[引用日期2020-09-16]
- 4. SPSSAU官網 ．SPSSAU[引用日期2020-09-16]
- 5. SPSSAU參考文獻 ．SPSSAU[引用日期2022-04-28]
