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注意事項：
1、收到產品密鑰后，打開軟件，填寫用戶名稱、產品密鑰和電子郵箱，點擊激活按鈕，關閉軟件，再次打開軟件，如果激活成功，軟件標題欄次數提示會消失，可以在幫助-關于里查看激活狀態。
2、產品密鑰建議使用復制粘貼方式粘貼到產品密鑰欄內。
3、有任何本軟件使用問題請發郵件：statsas@126.com
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主要功能:
一、基本統計功能
描述性統計量 - 計算均數、標準差、中位數、四分位數等
缺失值處理 - 識別和處理數據集中的缺失值
頻數分布 - 生成頻數分布表和直方圖
正態分布檢驗 - 檢驗數據是否服從正態分布
樣本量估算 - 計算研究所需樣本量
二、卡方檢驗
四格表卡方檢驗 - 2×2列聯表分析
行×列表卡方檢驗 - R×C列聯表分析
配對資料卡方檢驗 - McNemar檢驗
多分類配對資料卡方檢驗 - Bowker檢驗
Fisher精確檢驗 - 小樣本精確概率法
卡方P值計算 - 根據卡方值計算P值
三、t檢驗
獨立樣本t檢驗（匯總數據） - 兩組均數比較
獨立樣本t檢驗（原始數據） - 使用原始數據
配對樣本t檢驗 - 配對設計均數比較
單樣本t檢驗（匯總數據） - 樣本與總體比較
單樣本t檢驗（原始數據） - 使用原始數據
t檢驗P值計算 - 根據t值計算P值
四、Z檢驗
獨立樣本Z檢驗（匯總數據）
獨立樣本Z檢驗（原始數據）
配對樣本Z檢驗
單樣本Z檢驗（匯總數據）
單樣本Z檢驗（原始數據）
Z檢驗P值計算
五、比例檢驗
獨立樣本比例檢驗（匯總數據）
獨立樣本比例檢驗（原始數據）
配對樣本比例檢驗
單樣本比例檢驗（匯總數據）
單樣本比例檢驗（原始數據）
六、秩和檢驗
配對樣本秩和檢驗 - Wilcoxon符號秩檢驗
單樣本秩和檢驗
兩獨立樣本秩和檢驗 - Mann-Whitney U檢驗
等級資料秩和檢驗
Kruskal-Wallis H檢驗 - 多組獨立樣本比較
Friedman M檢驗 - 隨機區組設計比較
七、科克倫Q檢驗
用于三個或更多相關樣本的二分變量比較
八、游程檢驗
二分類變量游程檢驗
數值型變量游程檢驗
九、一致性檢驗
Kappa系數 - Cohen's Kappa一致性檢驗
Kendall's W協調系數 - 多位評價者一致性
ICC組內相關系數 - 連續變量一致性
十、離散分布
二項分布 - 概率計算、區間估計、假設檢驗
Poisson分布 - 稀有事件概率計算
十一、隨機數生成
均勻分布
正態分布
卡方分布
t分布
F分布
Poisson分布
十二、方差齊性檢驗
F檢驗 - 兩組方差比較
Levene檢驗 - 多組方差齊性
Brown-Forsythe檢驗 - 基于中位數的檢驗
Bartlett檢驗 - 多組方差齊性
Fligner-Killeen檢驗 - 非參數方差齊性檢驗
十三、方差分析
完全隨機設計方差分析 - 單因素ANOVA
簡易計算方差分析 - 使用匯總數據
隨機區組設計方差分析
重復測量設計方差分析
多因素方差分析 - 兩因素及以上
協方差分析 - ANCOVA
十四、回歸分析
線性回歸分析 - 簡單/多元線性回歸
逐步回歸分析 - 變量篩選
二元Logistic回歸 - 二分類因變量
泊松回歸 - 計數型因變量
負二項回歸 - 過離散計數數據
十五、相關分析
Pearson線性相關 - 連續變量相關
Spearman等級相關 - 等級資料相關
Kendall秩相關 - 小樣本相關
偏相關分析 - 控制混雜因素
十六、生存分析
Kaplan-Meier法 - 生存率估計
壽命表法 - 大樣本生存分析
生存率比較 - Log-Rank檢驗
Cox回歸分析 - 多因素生存分析
十七、聚類分析
樣本聚類 - 系統聚類（層次聚類）
變量聚類 - 變量系統聚類
K均值聚類 - 快速聚類
十八、判別分析
線性判別分析（LDA）
二次判別分析（QDA）
十九、主成分分析
PCA降維分析
二十、因子分析
主成分法因子分析
主軸因子法因子分析
二十一、問卷分析
題型設置 - 定義題目類型
數據概覽 - 快速查看數據質量
綜合分析 - 各題型全面統計
交叉表分析 - 變量間關聯分析
分層交叉分析 - 控制分層變量
量表信效度分析 - Cronbach's α、因子分析
二十二、統計圖
條形圖/柱狀圖
折線圖
箱線圖
小提琴圖
餅圖
散點圖
熱力圖
正態分布圖
密度直方圖
頻數直方圖
頻率直方圖
Q-Q圖
P-P圖
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一、基本統計功能
描述性統計量 - 計算均數、標準差、中位數、四分位數等
缺失值處理 - 識別和處理數據集中的缺失值
頻數分布 - 生成頻數分布表和直方圖
正態分布檢驗 - 檢驗數據是否服從正態分布
樣本量估算 - 計算研究所需樣本量
二、卡方檢驗
四格表卡方檢驗 - 2×2列聯表分析
行×列表卡方檢驗 - R×C列聯表分析
配對資料卡方檢驗 - McNemar檢驗
多分類配對資料卡方檢驗 - Bowker檢驗
Fisher精確檢驗 - 小樣本精確概率法
卡方P值計算 - 根據卡方值計算P值
三、t檢驗
獨立樣本t檢驗（匯總數據） - 兩組均數比較
獨立樣本t檢驗（原始數據） - 使用原始數據
配對樣本t檢驗 - 配對設計均數比較
單樣本t檢驗（匯總數據） - 樣本與總體比較
單樣本t檢驗（原始數據） - 使用原始數據
t檢驗P值計算 - 根據t值計算P值
四、Z檢驗
獨立樣本Z檢驗（匯總數據）
獨立樣本Z檢驗（原始數據）
配對樣本Z檢驗
單樣本Z檢驗（匯總數據）
單樣本Z檢驗（原始數據）
Z檢驗P值計算
五、比例檢驗
獨立樣本比例檢驗（匯總數據）
獨立樣本比例檢驗（原始數據）
配對樣本比例檢驗
單樣本比例檢驗（匯總數據）
單樣本比例檢驗（原始數據）
六、秩和檢驗
配對樣本秩和檢驗 - Wilcoxon符號秩檢驗
單樣本秩和檢驗
兩獨立樣本秩和檢驗 - Mann-Whitney U檢驗
等級資料秩和檢驗
Kruskal-Wallis H檢驗 - 多組獨立樣本比較
Friedman M檢驗 - 隨機區組設計比較
七、科克倫Q檢驗
用于三個或更多相關樣本的二分變量比較
八、游程檢驗
二分類變量游程檢驗
數值型變量游程檢驗
九、一致性檢驗
Kappa系數 - Cohen's Kappa一致性檢驗
Kendall's W協調系數 - 多位評價者一致性
ICC組內相關系數 - 連續變量一致性
十、離散分布
二項分布 - 概率計算、區間估計、假設檢驗
Poisson分布 - 稀有事件概率計算
十一、隨機數生成
均勻分布
正態分布
卡方分布
t分布
F分布
Poisson分布
十二、方差齊性檢驗
F檢驗 - 兩組方差比較
Levene檢驗 - 多組方差齊性
Brown-Forsythe檢驗 - 基于中位數的檢驗
Bartlett檢驗 - 多組方差齊性
Fligner-Killeen檢驗 - 非參數方差齊性檢驗
十三、方差分析
完全隨機設計方差分析 - 單因素ANOVA
簡易計算方差分析 - 使用匯總數據
隨機區組設計方差分析
重復測量設計方差分析
多因素方差分析 - 兩因素及以上
協方差分析 - ANCOVA
十四、回歸分析
線性回歸分析 - 簡單/多元線性回歸
逐步回歸分析 - 變量篩選
二元Logistic回歸 - 二分類因變量
泊松回歸 - 計數型因變量
負二項回歸 - 過離散計數數據
十五、相關分析
Pearson線性相關 - 連續變量相關
Spearman等級相關 - 等級資料相關
Kendall秩相關 - 小樣本相關
偏相關分析 - 控制混雜因素
十六、生存分析
Kaplan-Meier法 - 生存率估計
壽命表法 - 大樣本生存分析
生存率比較 - Log-Rank檢驗
Cox回歸分析 - 多因素生存分析
十七、聚類分析
樣本聚類 - 系統聚類（層次聚類）
變量聚類 - 變量系統聚類
K均值聚類 - 快速聚類
十八、判別分析
線性判別分析（LDA）
二次判別分析（QDA）
十九、主成分分析
PCA降維分析
二十、因子分析
主成分法因子分析
主軸因子法因子分析
二十一、問卷分析
題型設置 - 定義題目類型
數據概覽 - 快速查看數據質量
綜合分析 - 各題型全面統計
交叉表分析 - 變量間關聯分析
分層交叉分析 - 控制分層變量
量表信效度分析 - Cronbach's α、因子分析
二十二、統計圖
條形圖/柱狀圖
折線圖
箱線圖
小提琴圖
餅圖
散點圖
熱力圖
正態分布圖
密度直方圖
頻數直方圖
頻率直方圖
Q-Q圖
P-P圖
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