spss可不可以做bootstrap

這篇文章主要介紹spss可不可以做bootstrap，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。

spss是可以做bootstrap的。下面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、采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，此過程允許重復抽樣。

　　2、根據抽出的樣本計算給定的統計量T。

　　3、重復上述N次（一般大于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是現代統計學較為流行的一種統計方法，在小樣本時效果很好。通過方差的估計可以構造置信區間等，其運用范圍得到進一步延伸。

　　具體抽樣方法舉例：想要知道池塘里面魚的數量，可以先抽取N條魚，做上記號，放回池塘。進行重復抽樣，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、支持的過程

1、頻率

　　◎統計表支持均值、標準差、方差、中位數、偏度、峰度和百分位數的bootstrap 估計。◎頻率表支持百分比的bootstrap 估計。

2、描述性

　　◎描述統計表支持均值、標準差、方差、偏度和峰度的bootstrap 估計。

3、探索

　　◎描述表支持均值、5% 切尾均值、標準差、方差、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 估計量和Andrew的Wave 的bootstrap 估計。◎百分位數表支持百分位數的bootstrap 估計。

4、交叉表

　　◎定向測量表支持Lambda、Goodman 和Kruskal Tau、不定性系數和Somers 的d 的bootstrap 估計。◎對稱度量表支持Phi、Cramer 的V、列聯系數、Kendall 的tau-b、Kendall 的tau-c、Gamma、Spearman 相關性和Pearson 的R 的bootstrap 估計。◎風險評估表支持幾率比的bootstrap 估計。◎Mantel-Haenszel 一般幾率比表支持ln(Estimate) 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

5、均值

　　◎報告表支持均值、中位數、組內中位數、標準差、方差、峰度、偏度、調和均值和幾何均值的bootstrap估計。

6、單樣本T 檢驗

　　◎統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎檢驗表支持平均值差值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

7、獨立樣本T 檢驗

　　◎組統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎檢驗表支持平均值差值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

8、配對樣本T 檢驗

　　◎統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap 估計。◎檢驗表支持均值的bootstrap 估計。

9、單因素方差分析

　　◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎多重比較表支持平均值差值的bootstrap 估計。◎對比檢驗表支持對比值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

10、GLM 單變量

　　◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎參數估計值表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。◎對比結果表支持差值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。◎估計邊際均值：估計值表支持均值的bootstrap 估計。◎估計邊際均值：成對比較表支持平均值差值的bootstrap 估計。◎兩兩比較檢驗：多重比較表支持平均值差值的bootstrap 估計。

11、雙變量相關

　　◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap 估計。

12、偏相關

　　◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap 估計。

13、線性回歸

　　◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap 估計。◎模型概要表支持Durbin-Watson 的bootstrap 估計。◎系數表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。◎相關系數表支持相關性的bootstrap 估計。◎殘差統計表支持均值和標準差的bootstrap 估計。

14、Ordinal 回歸

　　◎參數估計值表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

15、判別分析

　　◎標準化典則判別函數系數表支持標準化系數的bootstrap 估計。◎典則判別函數系數表支持非標準化系數的bootstrap 估計。◎分類函數系數表支持系數的bootstrap 估計。

16、GLM 多變量

　　◎參數估計值表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

17、線性混合模型

　　◎固定效應估計值表支持估計值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。◎協方差參數估計值表支持估計值的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

18、Generalized Linear Models

　　◎參數估計值表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

19、Cox 回歸

　　◎方程中的變量表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

20、二元Logistic 回歸

　　◎方程中的變量表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

21、多項Logistic 回歸

　　◎參數估計值表支持系數、B 的bootstrap 估計和顯著性檢驗。

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