一直關注我們的朋友們一定會發現，近期SPSSAU增添了很多新功能。
我們精挑細選出6個最常使用的功能，介紹給大家，看看這些新功能你有沒有解鎖成功呢？
01 一鍵刪除無效樣本
“無效樣本”功能中，添加了一鍵刪除無效樣本的按鈕。
篩選出無效樣本后，你可以直接選中【刪除無效樣本】按鈕，一鍵刪除無效樣本。
當然，這樣做可能有一些風險，因為刪除操作無法恢復。也就是說一定要確保篩除出的樣本確實是不符合研究條件的樣本，再進行刪除。
建議大家可以先備份數據（強烈建議！），或者先標識出無效樣本。在右上角-[我的數據]查看樣本具體的選擇情況，再判斷是否應該刪除樣本。
02 生成變量高級公式
“生成變量”功能中，添加了【高級公式】的按鈕，支持更多復雜的變量計算。
在做量表研究時，有時需要計算量表總分。而不同的量表計算得分的方式不同。有的量表是不同條目計分方式不同，有的量表需要在原有得分上進行換算，得到最終評分。此時就可以使用【高級公式】功能。
如常見的焦慮自評量表（SAS），其得分的評定方式是在計算出總得分后，用總得分×1.25以后取整數部分，才是最后的標准分。
Step1：首先處理反向題
Step2：計算總分
Step3：計算標准分
Step4：篩選焦慮樣本
03 分類匯總
“分類匯總”功能中，支持放入最多2個分類項。
分類匯總功能主要用來展示不同特征下的數據情況，如不同性別人群SAS焦慮得分情況。
此時的分類項僅為1個（性別），如果我想進一步查看，不同性別不同年級人群的SAS焦慮得分情況，應該怎樣分析呢？
答案是依舊使用分類匯總功能，將性別、年級變量都放入到【X(分類項)】,Y項放入焦慮標准分。
即可得到各年級各性別的焦慮得分，通過下拉框可選擇匯總指標包括平均值、樣本量、標准差、求和、最小值、最大值、中位數等指標。
04 方差不齊時的代替方法
“方差分析”中，添加了Welch anova和Brown-Forsythe anova
使用方差分析一般需先通過方差齊性檢驗，當方差齊檢驗P值呈現出顯著性，即說明不同組別的數據波動不一致，方差不齊。
此時可考慮使用Welch anova或Brown-Forsythe anova作為代替方法，進行分析。
05 熵值法一鍵計算綜合得分
“熵值法”中，添加【綜合得分】和【非負平移】按鈕。
由於對數據要求少，且容易理解。熵值法一直是備受歡迎的權重計算方法。但根據熵值法的計算原理，要求數據中不能出現0或負值，在對數據進行標准化處理或其他常規處理后，數據中難免會出現0值或負值。
出現這種情況，我們可以勾選【非負平移】按鈕，此時系統會自動對數據進行平移處理，即可保證數據中均為正數，同時不影響權重計算結果。
如果是使用熵值法計算綜合得分，用於對研究樣本進行排序，比較競爭力，則可勾選【綜合得分】按鈕，一鍵得到綜合得分。
得到綜合得分后，如需對得分進行排名，則選擇【生成變量--排名（Rank）】，即可得到排名情況。
通過右上角【我的數據】即可查看到排名情況，以及下載綜合得分和排名結果。
06 p值標識、小數位展示
支持修改P值標識，及表格結果小數位設置。
不同類型的數據對結果保留小數的要求不同，有時我們需要設置小數位讓輸出結果更加精確。比如身高、體重這類數據默認最多保留2位小數。
此時，可在【頭像處】對輸出小數位進行設置，設置后所有表格都會按設置的小數位數輸出。
SPSSAU系統默認p<0.01使用2個*號表示，P<0.05使用1個*號表示，這也是研究上默認的常規標准。
如果想改變P值標識，也可在【頭像處】進行設置。勾選中即可在表格中通過*號呈現出來。
以上6個新功能就是今天要分享的全部了，如果這些還沒有解決你的困惑，不妨留言告訴我們~幫助解決你的煩惱！