IBM SPSS Statistics 25.0中文破解版是一款非常好用且功能强大的数据统计分析工具，由spss公司推出，它可以快速的帮助用户进行数据的处理，知识兔分享了SPSS25.0破解版及许可证文件下载地址，应用该lservrc文件将试用期增加到2035-12-31，相当于永久破解了，欢迎有需要的朋友前来下载体验。
软件特点
1、操作简便
界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
2、编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
3、功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS分享了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
4、数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。
5、模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
6、针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现
SPSS25.0中文破解版安装教程：
1、运行SPSS_Statistics_25_win64.exe，知识兔小编这里以SPSS 24.0为例，步骤是一样的。
2、选择是否安装Python
3、选择安装目录
4、点击安装
5、安装完成后我们就开始对SPSS25.0进行破解吧：
将安装包“crack”目录下的许可文件“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可，默认安装目录为C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\25\
6、破解完成后，运行SPSS25.0快捷方式，输入邮箱地址，然后点击开始试用
7、至此SPSS25.0中文破解版就安装完成了，在弹出的界面，我们可以看到试用期足足有7000多天，用户免费应用整整近20年！
PS：SPSS 25.0 还有一种破解方法，就是应用授权码进行破解，现在知识兔小编还没有找到合适的授权码，找到后会在第一时间为大家补上，现在介绍一下，应用授权码破解的步骤
运行开始菜单下的“IBM SPSS Statistics 25 许可证授权向导”选择第一项
输入代码：XXXXXXXXXX暂时还没找到XXXXXXXXXXXX，点击下一步即可完成
spss25.0新功能
1、高级统计模块中贝叶斯统计
执行新的贝叶斯统计函数，包括回归、方差分析和t检验。
贝叶斯统计数据正变得非常流行，因为它绕过了标准统计数据分享的许多误解。贝叶斯没有应用p值拒绝或不拒绝零假设，而是对参数设置了不确定性，并从所观察到的数据中获取所有相关信息。我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的，因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。只需几次点击，你就可以运行线性回归，ANOVA，一个样本，pair - sample，独立样本t检验，二项比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相关，和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。
新图表模板，可实现word等微软家族中编辑
这个新功能，通俗的说，就是SPSS输出的图表，你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改，可以直接保存到word等里面，在进行修改。想想都比较高大上!
建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。
你可以把大多数图表复制成微软的图形对象，这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint或Excel中编辑标题、颜色、样式，甚至图表类型。
另外，SPSS还分享了图表构建器，也就是图表的模板，可以选择模板点击创建发布质量图表。
还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。而且，默认的模板即使没有修改，也确保了一个漂亮的图表。
在SPSS的图表从来都不是这么容易的。所有这些图表功能都在基本版本中找到。
将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。
应用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。
对于编程或者应用语法的用户来说，新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。
例如可以加入行、重复行、删除行、删除空行、上下移动行，以及修剪前导或尾随空格等。
2、功能汇总
SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算，还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。
基本上，一个标准版版本的SPSS软件都具有如下功能：
1、 数据访问、数据准备、数据管理与输出管理;
2、 描述统计和探索分析：频数、描述、集中趋势和离散趋势分析、分布分析与查看、正态性检验与正态转换、均值的置信区间估计;在描述分析或者探索分析方面包括频率分析(Frequencies)、描述性分析(Deives)、探索分析(Explore)、列联表(交叉表)分析(Crosstabs)、TURF分析(Total Unduplicated Reach and Frequency，累积不重复到达率和频次分析)、比率统计(Ratio Statistics)、P-P图(P-P Plots, proportion-proportion plot)、Q-Q图(Q-Q Plots，Quantile-Quantile plot)等功能;
3、 交叉表：计数;行、列和总计百分比;独立性检验;定类变量和定序变量的相关性测度;
4、 二元统计：均值比较、T检验、单因素方差分析;
6、 回归分析：自动线性建模(Automatic Linear modeling)、线性回归(Linear Regression)、曲线估计(Curve Estimation)、偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)、二元Logistic回归(Binary Logistic Regression)、多元Logistic回归(Multinomial Logistic Regression)、有序回归(Ordinal Regression)、概率单位法(Probit，probability unit)、非线性回归(Nonlinear Regression)、权重估计法(Weight Estimation)、两步最小二乘回归(2-Stage Least Squares Regression)及分类回归(Categorical Regression)
7、 非参数检验：单样本非参数检验(One-Sample Nonparametric Tests)、两个或更多独立样本非参数检验(Two or More Independent Samples Nonparametric Tests)、两个或更多相关样本非参数检验(Two or More Related Samples Nonparametric Tests)、卡方检验(Chi-Square Test)、二项检验(Binomial Test)、游程检验(Runs Test)、单样本Kolmogorov-Smirnov检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)、两独立样本非参数检验(Two-Independent-Samples Test)：Mann-Whitney U检验(Mann-Whitney U test)、Moses极端反应检验(Moses extreme reactions test)、Kolmogorov-Smirnov Z检验(Kolmogorov-Smirnov Z test)、Wald-Wolfowitz游程检验(Wald-Wolfowitz runs test)，多个独立样本非参数检验(Tests for Several Independent Samples)：Kruskal-Wallis H检验(Kruskal-Wallis H Test)、中位数检验(Median Test)和Jonckheere-Terpstra检验(Jonckheere-Terpstra Test)，两相关样本非参数检验(Two-Related-Samples Tests)：Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon Signed Ranks Test)、符号检验(Signed Test)、McNemar检验(McNemar Test)和边际同质性检验(Marginal Homogeneity Test)，多个相关样本非参数检验(Test for Several Related Samples)：Friedman检验(Friedman Test)、Kendall W检验(Kendall’s W Test)和Cochran Q检验(Cochran’s Q Test)
8、 多重响应分析：交叉表、频数表;
9、 预测数值结果和区分群体： K-means聚类分析、分级聚类分析、两步聚类分析、快速聚类分析、因子分析、主成分分析;
10、 判别分析;
11、 尺度分析：可靠性分析(Reliability Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis，ALSCAL)和多维邻近尺度分析(Multidimensional Scaling Analysis，PROXSCAL)及多维展开分析(Multidimensional Unfolding Analysis，PREFSCAL);
12、 一般线性模型--General Linear Model ：单变量方差分析(Univariate Analysis of Variance)、多元方差分析(Multivariate Analysis of Variance)、重复测量方差分析(Repeated Measures Analysis of Variance)和方差分量分析(Variance Components Analysis)
广义线性模型--Generalized Linear Models 广义线性模型(Generalized Linear Models)和广义估计方程(Generalized Estimating Equations)
混合模型--Mixed Models 线性混合模型(Linear Mixed Models)和广义线性混合模型(Generalized linear mixed models)
对数线性模型--Loglinear 一般对数线性分析(General Loglinear Analysis)，Logit对数线性分析(Logit Loglinear Analysis)和模型选择对数线性分析(Model Selection Loglinear Analysis)
13、生存分析：寿命表(Life Tables)、Kaplan-Meier法(Kaplan-Meier)、Cox回归(Cox Regression)和含时间依赖协变量的Cox回归(Time-Dependent Cox Regression)
14、 报告：各种报告、记录摘要、图表功能(分类图表、条型图、线型图、面积图、高低图、箱线图、散点图、质量控制图、诊断和探测图等);
15、 数据管理、数据转换与文件管理
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