STATISTICA是美国STAT SOFT公司开发的大型统计软件，该公司与2014年3月被戴尔公司收购。论知名度，远不如SPSS，然而功能上，却不逊于SPSS。STATISTICA目前最新的版本是13.2，该软件的功能包含统计功能、数据挖掘功能以及统计绘图功能等，其功能之强大，一篇微信文章也放不下。以下为STATISTICA 12.5的统计功能大全。
回复“STAT”获取STATISTICA 试用版及赠书下载地址，如有问题请访问《软件试用问题解决方法》，STATISTICA在网上有较多版本供网友学习，网友可自行检索，在此不再提供。笔者曾于2002年参与STATISTICA的编写工作。
《STATISTICA for Windows 统计与图表分析教程（含CD-ROM光盘一张）》，清华大学出版社，北方交通大学出版社，2002年
1 BASE（基础统计）
1.1 Basic Statistics and Tables（基本统计量与表格）
1.1.1 Descriptive statistics（描述性统计）
1.1.2 Correlation matrices（相关矩阵）
1.1.3 t-test, independent, by groups（按组独立样本t检验）
1.1.4 t-test, independent, by variables（按变量独立样本t检验
1.1.5 t-test, dependent samples（相依样本t检验）
1.1.6 t-test, single sample（单样本t检验）
1.1.7 Breakdown & one-way ANOVA（单因素方差分析）
1.1.8 Breakdown; non-factorial tables（非正交表）
1.1.9 Frequency tables（频数表）
1.1.10 Tables and banners（表格和标题）
1.1.11 Multiple response tables（多重响应表）
1.1.12 Difference tests: r, %, means（相关系数、%、平均值的差异检验）
1.1.13 Probability calculator（概率计算器）
1.2 Multiple Linear Regression（多重线性回归）
1.3 General ANOVA/MANOVA （一般方差分析/多元方差分析）
1.3.1 One-way ANOVA（单因素方差分析）
1.3.2 Factorial ANOVA（析因设计方差分析）
1.3.3 Main effects ANOVA（主效应方差分析）
1.3.4 Repeated measures ANOVA（重复测量方差分析）
1.4 Nonparametric Statistics（非参数统计）
1.4.1 2 x 2 Tables (X2/V2/Phi2, McNemar,Fisher exact)（2*2表（卡方/V方/Φ方，McNemar, Fisher）
1.4.2 Observed versus expected X2（观测与期望卡方）
1.4.3 Correlations (Spearman, Kendall tau,gamma)（相关）
1.4.4 Comparing two independent samples(groups)（比较两独立样本（分组）
1.4.4.1 Wald-Wolfowitz runs test（Wald-Wolfowitz游程检验）
1.4.4.2 Kolmogorov-Smirnov two-sample test（ Kolmogorov-Smirnov两样本检验）
1.4.4.3 Mann-Whitney U test（Mann-WhitneyU检验）
1.4.5 Comparing multiple indep. samples(groups)（比较多个独立样本（分组）
1.4.5.1 Kruskal-Wallis ANOVA and MedianTest（Kruskal-Wallis方差分析和中位数检验）
1.4.6 Comparing two dependent samples(variables)（比较两个相依样本（变量））
1.4.6.1 Sign test（符号检验）
1.4.6.2 Wilcoxon matched pairs test（Wilcoxon配对检验）
1.4.7 Comparing multiple dep. samples(variables)（比较多个相依样本（变量））
1.4.7.1 Friedman ANOVA（Friedman方差分析）
1.4.7.2 Kendall concordance（Kendall一致性）
1.4.8 Ordinal descriptive statistics(median, mode, ...).（有序描述性统计量（中位数、众数等））
1.5 Distribution Fitting （分布拟合）
1.5.1 Continuous Distributions（连续分布）
1.5.1.1 Normal（正态）
1.5.1.2 Rectangular（矩形）
1.5.1.3 Exponential（指数）
1.5.1.4 Gamma
1.5.1.5 Log-normal（对数正态）
1.5.1.6 Chi-square（卡方）
1.5.2 Discrete Distributions（离散分布）
1.5.2.1 Binomial（二项）
1.5.2.2 Poisson
1.5.2.3 Geometric（几何）
1.5.2.4 Bernoulli
1.6 Distributions & Simulation Analysis（分布与仿真分析）
1.6.1 Fit Distribution（拟合分布）
1.6.2 Run Simulation（运行仿真）
1.6.3 Design Simulation（设计仿真）
1.6.4 Profiler（侦探器）
2 Advanced/Multivariate（高级/多变量统计）
2.1 General Linear Models (GLM) （一般线性模型）
2.1.1 One-way ANOVA（单因素方差分析）
2.1.2 Main effects ANOVA（主效应方差分析）
2.1.3 Factorial ANOVA（析因设计方差分析）
2.1.4 Nested design ANOVA（嵌套设计方差分析）
2.1.5 Huge balanced ANOVA（Huge平衡方差分析）
2.1.6 Repeated measures ANOVA（重复测量方差分析）
2.1.7 Simple regression（简单回归）
2.1.8 Multiple regression（多重回归）
2.1.9 Factorial regression（析因回归）
2.1.10 Polynomial regression（多项式回归）
2.1.11 Response surface regression（响应曲面回归）
2.1.12 Mixture surface regression（混合曲面回归）
2.1.13 Analysis of covariance（协方差分析）
2.1.14 Separate slopes model（单独斜率模型）
2.1.15 Homogeneity-of-slopes model（斜率齐性模型）
2.1.16 General linear models（一般线性模型）
2.2 Advanced Linear/Nonlinear Models （高级线性/非线性模型）
2.2.1 Generalized Linear/Nonlinear Models （广义线性/非线性模型）
2.2.1.1 Logit model（Logit模型）
2.2.1.2 Probit model（Probit模型）
2.2.1.3 Multinomial logit model（多项logit模型）
2.2.1.4 Ordinal logit model（有序logit模型）
2.2.1.5 Ordinal probit model（有序probit模型）
2.2.1.6 Poisson log model（Poisson对数模型）
2.2.1.7 Normal log model（正态对数模型）
2.2.1.8 Tweedie log model（Tweedie对数模型）
2.2.1.9 Negative binomial log model（负二项对数模型）
2.2.1.10 Beta logit model（β logit模型）
2.2.2 Stepwise Model Builder - LogisticRegression（逐步Logistic回归模型构建器）
2.2.3 General Regression Models （一般回归模型）
2.2.3.1 Simple regression（简单回归）
2.2.3.2 Multiple regression（多重回归）
2.2.3.3 Factorial regression（析因回归）
2.2.3.4 Polynomial regression（多项式回归）
2.2.3.5 Response surface regression（响应曲面回归）
2.2.3.6 Mixture surface regression（混合曲面回归）
2.2.3.7 One-way ANOVA（单因素方差分析）
2.2.3.8 Main effects ANOVA（主效应方差分析）
2.2.3.9 Factorial ANOVA（析因设计方差分析）
2.2.3.10 Analysis of covariance（协方差分析）
2.2.3.11 Homogeneity-of-slopes model（斜率齐性模型）
2.2.3.12 General linear models（一般线性模型）
2.2.4 Partial Least Squares Models （偏最小二乘模型）
2.2.4.1 One-way ANOVA（单因素方差分析）
2.2.4.2 Main effects ANOVA（主效应方差分析）
2.2.4.3 Factorial ANOVA（析因设计方差分析）
2.2.4.4 Nested design ANOVA（嵌套设计方差分析）
2.2.4.5 Simple regression（简单回归）
2.2.4.6 Multiple regression（多重回归）
2.2.4.7 Factorial regression（析因回归）
2.2.4.8 Polynomial regression（多项式回归）
2.2.4.9 Response surface regression（响应曲面回归）
2.2.4.10 Mixture surface regression（混合曲面回归）
2.2.4.11 Analysis of covariance（协方差分析）
2.2.4.12 Separate slopes model（单独斜率模型）
2.2.4.13 Homogeneity-of-slopes model（斜率齐性模型）
2.2.4.14 General linear models（一般线性模型）
2.2.5 PCA/PLS （主成分分析/偏最小二乘）
2.2.5.1 Deployment（部署模型）
2.2.5.2 Principal component analysis (PCA)（主成分分析）
2.2.5.3 Partial least squares (PLS)（偏最小二乘法）
2.2.6 Variance Components and Mixed ModelANOVA （方差成分与混合模型方差分析）
2.2.7 Survival and Failure Time Analysis （生存与失效时间分析）
2.2.7.1 Life tables & Distributions（寿命表与分布）
2.2.7.2 Kaplan & Meier product-limitmethod（Kaplan & Meier成积极限法）
2.2.7.3 Comparing two samples（比较两个样本）
2.2.7.4 Comparing multiple samples（比较多个样本）
2.2.7.5 Regression models（回归模型）
2.2.7.6 Time-dependent covariates（依时协变量）
2.2.8 Cox Proportional Hazards Regression（Cox比例风险回归）
2.2.9 Nonlinear Estimation（非线性估计）
2.2.9.1 User-specified regression, leastsquares（用户指定最小二乘回归）
2.2.9.2 User-specified regression, customloss function（用户指定定制损失函数回归）
2.2.9.3 Quick Logit regression（快速Logit回归）
2.2.9.4 Quick Probit regression（快速Probit回归）
2.2.9.5 Exponential growth regression（指数增长回归）
2.2.9.6 Piecewise linear regression（分段线性回归）
2.2.10 Fixed Nonlinear Regression（固定非线性回归）
2.2.11 Log-Linear Analysis（对数线性分析）
2.2.12 Time Series Analysis（时间序列分析）
2.2.12.1 ARIMA & autocorrelationfunctions（综合自回归移动平均法与自相关函数）
2.2.12.2 Interrupted time series analysis（断续时间序列分析）
2.2.12.3 Exponential smoothing &forecasting（指数平滑法与预测）
2.2.12.4 Spectral (Fourier) analysis（光谱 (Fourier)分析）
2.2.12.5 Seasonal decomposition (Census 1)（季节分解 (Census1)）
2.2.12.6 X11/Y2k (Census 2) - monthly（X11/Y2k(Census 2) - 月度）
2.2.12.7 X11/Y2k (Census 2) - quarterly（X11/Y2k(Census 2) -季节）
2.2.12.8 Distributed lags analysis（分布滞后分析）
2.2.13 Structural Equation Modeling （结构方程建模）
2.3 Multivariate Exploratory Techniques （多变量探索技术）
2.3.1 Clustering Method（聚类方法）
2.3.1.1 Joining (tree clustering)聚类树连接）
2.3.1.2 K-means clustering（快速聚类）
2.3.1.3 双向连接）
2.3.2 Factor Analysis（因子分析）
2.3.3 Principal Components andClassification Analysis（主成分与分类分析）
2.3.4 Canonical Analysis（典型相关分析）
2.3.5 Classification Trees（分类树）
2.3.6 Correspondence Analysis (CA)（对应分析）
2.3.7 Multiple Correspondence Analysis (MCA)（多重对应分析）
2.3.8 Discriminant Function Analysis（判别函数分析）
2.3.9 General Discriminant Analysis (GDA)Models （一般判别分析模型）
2.3.9.1 Traditional discriminant analysis（经典判别分析）
2.3.9.2 General discriminant analysis（一般判别分析）
2.4 Power Analysis and Interval Estimation （功效分析与区间估计）
2.4.1 Power Calculation（功效计算）
2.4.1.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
2.4.1.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
2.4.1.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
2.4.1.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
2.4.1.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
2.4.1.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
2.4.1.7 One Variance, Chi-Square Test（一个方差的卡方检验）
2.4.1.8 Two Variances, F-Test（两个方差的F检验）
2.4.1.9 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
2.4.1.10 Two Correlations, Z-Test（两个相关系数的Z检验）
2.4.1.11 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
2.4.1.12 One Proportion, Z, Chi-Square Test（一个比例的Z，卡方检验）
2.4.1.13 Two Proportions, Z-Test（两个比例的Z检验）
2.4.1.14 Two Proportions, Paired Sample（配对样本比例）
2.4.1.15 Survival - Log-Rank Test（生存-Log-Rank检验）
2.4.1.16 Survival - Exponential, Accrual（生存-指数，累积）
2.4.1.17 Survival - Exp., Accrual/Dropouts（生存-指数，累积/中止）
2.4.1.18 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
2.4.2 Sample Size Calculation（样本含量计算）
2.4.2.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
2.4.2.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
2.4.2.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
2.4.2.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
2.4.2.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
2.4.2.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
2.4.2.7 One Variance, Chi-Square Test（一个方差的卡方检验）
2.4.2.8 Two Variances, F-Test（两个方差的F检验）
2.4.2.9 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
2.4.2.10 Two Correlations, Z-Test（两个相关系数的Z检验）
2.4.2.11 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
2.4.2.12 One Proportion, Z, Chi-Square Test（一个比例的Z，卡方检验）
2.4.2.13 Two Proportions, Z-Test（两个比例的Z检验）
2.4.2.14 Two Proportions, Paired Sample（配对样本比例）
2.4.2.15 Survival - Log-Rank Test（生存-Log-Rank检验）
2.4.2.16 Survival - Exponential, Accrual（生存-指数，累积）
2.4.2.17 Survival - Exp., Accrual/Dropouts（生存-指数，累积/中止）
2.4.2.18 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
2.4.3 Interval Estimation（区间估计）
2.4.3.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
2.4.3.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
2.4.3.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
2.4.3.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
2.4.3.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
2.4.3.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
2.4.3.7 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
2.4.3.8 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
2.4.3.9 One Proportion, Z, Chi-Square Test（一个比例的Z，卡方检验）
2.4.3.10 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
2.4.4 Probability Distributions（概率分布）
2.4.4.1 Noncentral t Distribution（非中心t分布）
2.4.4.2 Noncentral F Distribution（非中心F分布）
2.4.4.3 Noncentral Chi-square Distribution（非中心卡方分布）
2.4.4.4 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
2.4.4.5 Pearson Correlation（Pearson相关）
2.4.4.6 Binomial Distribution（二项分布）
2.5 SANN（STATISTICA自动化神经网络）
2.5.1 Regression（回归）
2.5.2 Classification（分类）
2.5.3 Time series (regression)（时间序列（回归））
2.5.4 Time series (classification)（时间序列（分类））
2.5.5 Cluster analysis（聚类分析）
2.6 Multivariate Statistical ProcessControl （多元统计过程控制）
2.6.1 MSPC Deployment（多元统计过程控制部署）
2.6.2 Principal component analysis (PCA)（主成分分析）
2.6.3 Partial least squares (PLS)（偏最小二乘）
2.6.4 Batch-wise multi-way partial leastsquares (BMPLS)（分批多向偏最小二乘）
2.6.5 Time-wise multi-way principalcomponent analysis (TMPCA)（分时间多向主成分分析）
2.6.6 Time-wise multi-way partial leastsquares (TMPLS)（分时间多向偏最小二乘）
2.7 Variance Estimation and Precision（方差估计与精度）
3 Industrial Statistics（工业统计）
3.1 QC Charts（质量控制图）
3.1.1 Quality Control Charts（质量控制图）
3.1.1.1 Variables（变量控制图）
3.1.1.1.1 SixGraph with X-bar & R chart（包括平均值和极差控制图的六图）
3.1.1.1.2 SixGraph with X-bar & S chart（包括平均值和标准差控制图的六图）
3.1.1.1.3 SixGraph with X & MR chart（包括X与移动极差控制图的六图）
3.1.1.1.4 X-bar & R chart for variables（变量的平均值与极差控制图）
3.1.1.1.5 X-bar & S chart for variables（变量的平均值与标准差控制图）
3.1.1.1.6 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与极差控制图）
3.1.1.1.7 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与标准差控制图）
3.1.1.1.8 EWMA X-bar & R chart forvariables（变量的EWMA平均值与极差控制图）
3.1.1.1.9 EWMA X-bar & S chart forvariables（变量的EWMA平均值与标准差控制图）
3.1.1.1.10 Individual & moving range（单值与移动极差控制图）
3.1.1.1.11 CUSUM chart for individuals（单值的累积和控制图）
3.1.1.1.12 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.1.1.2 Attribute（属性控制图）
3.1.1.2.1 C chart for attributes（属性的C控制图）
3.1.1.2.2 U chart for attributes（属性的U控制图）
3.1.1.2.3 NP chart for attributes.（属性的NP控制图）
3.1.1.2.4 P chart for attributes.（属性的P控制图）
3.1.1.2.5 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.1.2 Quality Control Charts for VariableLists（变量列表的质量控制图）
3.1.2.1 Variables（变量控制图）
3.1.2.1.1 SixGraph with X-bar & R chart（包括平均值和极差控制图的六图）
3.1.2.1.2 SixGraph with X-bar & S chart（包括平均值和标准差控制图的六图）
3.1.2.1.3 SixGraph with X & MR chart（包括X与移动极差控制图的六图）
3.1.2.1.4 X-bar & R chart for variables（变量的平均值与极差控制图）
3.1.2.1.5 X-bar & S chart for variables（变量的平均值与标准差控制图）
3.1.2.1.6 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与极差控制图）
3.1.2.1.7 MA X-bar & R chart for variables（变量的移动平均值与标准差控制图）
3.1.2.1.8 EWMA X-bar & R chart forvariables（变量的EWMA平均值与极差控制图）
3.1.2.1.9 EWMA X-bar & S chart forvariables（变量的EWMA平均值与标准差控制图）
3.1.2.1.10 Individual & moving range（单值与移动极差控制图）
3.1.2.1.11 CUSUM chart for individuals（单值的累积和控制图）
3.1.2.1.12 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.1.2.2 Attribute（属性控制图）
3.1.2.2.1 C chart for attributes（属性的C控制图）
3.1.2.2.2 U chart for attributes（属性的U控制图）
3.1.2.2.3 NP chart for attributes.（属性的NP控制图）
3.1.2.2.4 P chart for attributes.（属性的P控制图）
3.1.2.2.5 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.2 Multivariate Quality Control Charts（多变量质量控制图）
3.2.1 Hotelling T2 Chart for Individuals（单值的HotellingT方控制图）
3.2.2 Hotelling T2 Chart for Means（平均值的HotellingT方控制图）
3.2.3 MEWMA Chart for Individuals（单值的MEWMA控制图）
3.2.4 MEWMA Chart for Means（平均值的MEWMA控制图）
3.2.5 Multivariate CUSUM Chart（多变量累积和控制图）
3.2.6 Multiple Stream X and MR Chart（多流X与移动极差控制图）
3.2.7 Multiple Stream X-Bar and R Chart（多流平均值与极差控制图）
3.2.8 Multiple Stream X-Bar and S Chart（多流平均值与标准差控制图）
3.3 Predictive Quality Control Charts（预测质量控制图）
3.3.1 SixGraph with X-bar & R chart（包括平均值和极差控制图的六图）
3.3.2 X-bar & R chart for variables（变量的平均值与极差控制图）
3.3.3 Individual & moving range（单值与移动极差控制图）
3.3.4 C chart for attributes（属性的C控制图）
3.3.5 P chart for attributes.（属性的P控制图）
3.4 Process Analysis （过程分析）
3.4.1 Process capability analysis &tolerance intervals, raw data（原始资料的过程能力分析与公差区间）
3.4.2 Process capability analysis &tolerance intervals, aggreg. data（汇总资料的过程能力分析与公差区间）
3.4.3 Process capability ISO/DIN (Timedependent distribution model)（过程能力ISO/DIN（依时分布模型）
3.4.4 Capability ratios for True Position（真正位置的能力比）
3.4.5 Gage repeatability &reproducibility（量具重复性与再现性）
3.4.6 Gage capability（量具能力）
3.4.7 Attribute gage study (Analyticmethod)（属性量具研究（分析方法））47 34354 47 16434 0 0 5043 0 0:00:06 0:00:03 0:00:03 5044pan>
3.4.8 Attribute agreement analysis（属性一致性分析）
3.4.9 MSA Attribute Data（测量系统属性资料）
3.4.10 Capability analysis - Binomial（二项分布的能力分析）
3.4.11 Capability analysis - Poisson（Poisson分布的能力分析）
3.4.12 Weibull analysis &reliability/failure time analysis（Weibull分析与可靠性/失效时间分析）
3.4.13 Make Weibull paper（生成Weibull纸）
3.4.14 Sampling plans for means,proportions, & Poisson frequencies（平均值、比例和Poisson频数的抽样计划）
3.4.15 Cause-effect (Ishikawa, Fishbone)diagrams（因果 (Ishikawa，鱼骨)图）
3.5 Design & Analysis of Experiments （试验设计与分析）
3.5.1 2**(K-p) standard designs (Box,Hunter, & Hunter)（2**(K-p) 标准设计 (Box, Hunter, & Hunter)）
3.5.2 2-level screening (Plackett-Burman) designs（两水平筛选(Plackett-Burman)设计）
3.5.3 2**(K-p) max unconfounded or minaberration designs（2**(K-p) 最大无混杂或最小偏差设计）
3.5.4 3**(K-p) and Box-Behnken designs（3**(K-p) 与Box-Behnken设计）
3.5.5 Mixed 2 and 3 level designs（混合两水平与三水平设计）
3.5.6 Central composite, non-factorial, surface designs（中心符合，非析因，曲面设计）
3.5.7 Latin squares, Greco-Latin squares（拉丁方， Greco拉丁方设计）
3.5.8 Taguchi robust design experiments(orthogonal arrays)（田口稳健设计试验（正交数组））
3.5.9 Mixture designs and triangular surfaces（混合设计与三角面）
3.5.10 Designs for constrained surfaces andmixtures（约束曲面和混合设计）
3.5.11 D- and A- (T-) optimal algorithmicdesigns（D-与A- (T-) 最优算法设计）
3.5.12 D-optimal split plot design（D最优裂区设计）
3.5.13 D-optimal split plot analysis（D最优裂区分析）
3.5.14 Experimental Design Builder（试验设计生成器）
3.5.15 Full factorial design（全析因设计）
3.6 Six Sigma（六西格玛）
3.6.1 Define（定义）
3.6.1.1 Cause-and-Effect Diagrams（因果图）
3.6.1.2 Blank Graph（空白图）
3.6.1.3 Six Sigma Calculator（六西格玛计算器）
3.6.2 Measure（测量）
3.6.2.1 Descriptive Statistics（描述性统计）
3.6.2.2 SixGraph Summary（六图汇总）
3.6.2.3 Missing and 'Out of Range' DataPlots （缺失值与超出范围资料图）
3.6.2.4 Box and Whisker plots（箱须图）
3.6.2.5 Gage R & R（量具R&R）
3.6.2.6 Sampling Plans（抽样计划）
3.6.2.7 Power Analysis and IntervalEstimation （功效分析与区间估计）
3.6.2.7.1 Power Calculation（功效计算）
3.6.2.7.1.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
3.6.2.7.1.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
3.6.2.7.1.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
3.6.2.7.1.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
3.6.2.7.1.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
3.6.2.7.1.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
3.6.2.7.1.7 One Variance, Chi-Square Test（一个方差的卡方检验）
3.6.2.7.1.8 Two Variances, F-Test（两个方差的F检验）
3.6.2.7.1.9 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
3.6.2.7.1.10 Two Correlations, Z-Test（两个相关系数的Z检验）
3.6.2.7.1.11 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
3.6.2.7.1.12 One Proportion, Z, Chi-SquareTest（一个比例的Z，卡方检验）
3.6.2.7.1.13 Two Proportions, Z-Test（两个比例的Z检验）
3.6.2.7.1.14 Two Proportions, Paired Sample（配对样本比例）
3.6.2.7.1.15 Survival - Log-Rank Test（生存-Log-Rank检验）
3.6.2.7.1.16 Survival - Exponential,Accrual（生存-指数，累积）
3.6.2.7.1.17 Survival - Exp.,Accrual/Dropouts（生存-指数，累积/中止）
3.6.2.7.1.18 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
3.6.2.7.2 Sample Size Calculation（样本含量计算）
3.6.2.7.2.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
3.6.2.7.2.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
3.6.2.7.2.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
3.6.2.7.2.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
3.6.2.7.2.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
3.6.2.7.2.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
3.6.2.7.2.7 One Variance, Chi-Square Test（一个方差的卡方检验）
3.6.2.7.2.8 Two Variances, F-Test（两个方差的F检验）
3.6.2.7.2.9 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
3.6.2.7.2.10 Two Correlations, Z-Test（两个相关系数的Z检验）
3.6.2.7.2.11 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
3.6.2.7.2.12 One Proportion, Z, Chi-SquareTest（一个比例的Z，卡方检验）
3.6.2.7.2.13 Two Proportions, Z-Test（两个比例的Z检验）
3.6.2.7.2.14 Two Proportions, Paired Sample（配对样本比例）
3.6.2.7.2.15 Survival - Log-Rank Test（生存-Log-Rank检验）
3.6.2.7.2.16 Survival - Exponential,Accrual（生存-指数，累积）
3.6.2.7.2.17 Survival - Exp.,Accrual/Dropouts（生存-指数，累积/中止）
3.6.2.7.2.18 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
3.6.2.7.3 Interval Estimation（区间估计）
3.6.2.7.3.1 One Mean t-Test（单样本均值的t检验）
3.6.2.7.3.2 Two Means, t-Test, Ind. Samples（两独立样本均值的t检验）
3.6.2.7.3.3 Two Means, t-Test Dep. Samples（两相依样本均值的t检验）
3.6.2.7.3.4 Several Means, Planned Contrast（多个均值的计划对比）
3.6.2.7.3.5 Several Means, ANOVA, 1-Way（多个均值的单因素方差分析）
3.6.2.7.3.6 Several Means, ANOVA, 2-Way（多个均值的双因素方差分析）
3.6.2.7.3.7 One Correlation, t-Test（一个相关系数的t检验）
3.6.2.7.3.8 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
3.6.2.7.3.9 One Proportion, Z, Chi-Square Test（一个比例的Z，卡方检验）
3.6.2.7.3.10 Structural Equation Modeling（结构方程建模）
3.6.2.7.4 Probability Distributions（概率分布）
3.6.2.7.4.1 Noncentral t Distribution（非中心t分布）
3.6.2.7.4.2 Noncentral F Distribution（非中心F分布）
3.6.2.7.4.3 Noncentral Chi-squareDistribution（非中心卡方分布）
3.6.2.7.4.4 Squared Multiple Correlation（复相关系数的平方）
3.6.2.7.4.5 Pearson Correlation（Pearson相关）
3.6.2.7.4.6 Binomial Distribution（二项分布）
3.6.2.8 Process Capability Analysis（过程能力分析）
3.6.2.9 Distribution Fitting（分布拟合）
3.6.2.10 Frequency Tables （频数表）
3.6.2.11 Time Series Analysis（时间序列分析）
3.6.2.11.1 ARIMA & autocorrelationfunctions（综合自回归移动平均法与自相关函数）
3.6.2.11.2 Interrupted time series analysis（断续时间序列分析）
3.6.2.11.3 Exponential smoothing &forecasting（指数平滑法与预测）
3.6.2.11.4 Spectral (Fourier) analysis（光谱 (Fourier)分析）
3.6.2.11.5 Seasonal decomposition (Census1)（季节分解 (Census 1)）
3.6.2.11.6 X11/Y2k (Census 2) - monthly（X11/Y2k(Census 2) - 月度）
3.6.2.11.7 X11/Y2k (Census 2) - quarterly（X11/Y2k(Census 2) -季节）
3.6.2.11.8 Distributed lags analysis（分布滞后分析）
3.6.3 Analyze（分析）
3.6.3.1 Cause-and-Effect Diagrams（因果图）
3.6.3.2 T-Test for Independent Samples byGroups（按组独立样本t检验）
3.6.3.3 T-Test for Dependent Samples （配对t检验）
3.6.3.4 Nonparametric Statistics（非参数统计）
3.6.3.4.1 2 x 2 Tables (X2/V2/Phi2,McNemar, Fisher exact)（2*2表（卡方/V方/Φ方，McNemar, Fisher）
3.6.3.4.2 Observed versus expected X2（观测与期望卡方）
3.6.3.4.3 Correlations (Spearman, Kendalltau, gamma)（相关）
3.6.3.4.4 Comparing two independent samples(groups)（比较两独立样本（分组）
3.6.3.4.4.1 Wald-Wolfowitz runs test（Wald-Wolfowitz游程检验）
3.6.3.4.4.2 Kolmogorov-Smirnov two-sample test（ Kolmogorov-Smirnov两样本检验）
3.6.3.4.4.3 Mann-Whitney U test（Mann-WhitneyU检验）
3.6.3.4.5 Comparing multiple indep. samples(groups)（比较多个独立样本（分组）
3.6.3.4.5.1 Kruskal-Wallis ANOVA and MedianTest（Kruskal-Wallis方差分析和中位数检验）
3.6.3.4.6 Comparing two dependent samples(variables)（比较两个相依样本（变量））
3.6.3.4.6.1 Sign test（符号检验）
3.6.3.4.6.2 Wilcoxon matched pairs test（Wilcoxon配对检验）
3.6.3.4.7 Comparing multiple dep. samples(variables)（比较多个相依样本（变量））
3.6.3.4.7.1 Friedman ANOVA（Friedman方差分析）
3.6.3.4.7.2 Kendall concordance（Kendall一致性）
3.6.3.4.8 Ordinal descriptive statistics(median, mode, ...).（有序描述性统计量（中位数、众数等））
3.6.3.5 Statistics by Groups（分组统计量）
3.6.3.6 Product-Moment and PartialCorrelations（积矩和偏相关）
3.6.3.7 2D Scatterplots（两维散点图）
3.6.3.8 3D Scatterplots（三维散点图）
3.6.3.9 Multiple Linear Regression（多重线性回归）
3.6.3.10 Design & Analysis ofExperiments （试验设计与分析）
3.6.3.10.1 2**(K-p) standard designs (Box,Hunter, & Hunter)（2**(K-p) 标准设计 (Box, Hunter, & Hunter)）
3.6.3.10.2 2-level screening (Plackett-Burman) designs（两水平筛选(Plackett-Burman)设计）
3.6.3.10.3 2**(K-p) max unconfounded or minaberration designs（2**(K-p) 最大无混杂或最小偏差设计）
3.6.3.10.4 3**(K-p) and Box-Behnken designs（3**(K-p) 与Box-Behnken设计）
3.6.3.10.5 Mixed 2 and 3 level designs（混合两水平与三水平设计）
3.6.3.10.6 Central composite, non-factorial, surface designs（中心符合，非析因，曲面设计）
3.6.3.10.7 Latin squares, Greco-Latin squares（拉丁方， Greco拉丁方设计）
3.6.3.10.8 Taguchi robust design experiments(orthogonal arrays)（田口稳健设计试验（正交数组））
3.6.3.10.9 Mixture designs and triangular surfaces（混合设计与三角面）
3.6.3.10.10 Designs for constrainedsurfaces and mixtures（约束曲面和混合设计）
3.6.3.10.11 D- and A- (T-) optimalalgorithmic designs（D-与A- (T-) 最优算法设计）
3.6.3.10.12 D-optimal split plot design（D最优裂区设计）
3.6.3.10.13 D-optimal split plot analysis（D最优裂区分析）
3.6.3.10.14 Experimental Design Builder（试验设计生成器）
3.6.3.10.15 Full factorial design（全析因设计）
3.6.3.11 General Linear Models (GLM) （一般线性模型）
3.6.3.11.1 One-way ANOVA（单因素方差分析）
3.6.3.11.2 Main effects ANOVA（主效应方差分析）
3.6.3.11.3 Factorial ANOVA（析因设计方差分析）
3.6.3.11.4 Nested design ANOVA（嵌套设计方差分析）
3.6.3.11.5 Huge balanced ANOVA（Huge平衡方差分析）
3.6.3.11.6 Repeated measures ANOVA（重复测量方差分析）
3.6.3.11.7 Simple regression（简单回归）
3.6.3.11.8 Multiple regression（多重回归）
3.6.3.11.9 Factorial regression（析因回归）
3.6.3.11.10 Polynomial regression（多项式回归）
3.6.3.11.11 Response surface regression（响应曲面回归）
3.6.3.11.12 Mixture surface regression（混合曲面回归）
3.6.3.11.13 Analysis of covariance（协方差分析）
3.6.3.11.14 Separate slopes model（单独斜率模型）
3.6.3.11.15 Homogeneity-of-slopes model（斜率齐性模型）
3.6.3.11.16 General linear models（一般线性模型）
3.6.4 Improve（改进）
3.6.4.1 Quality Control Charts（质量控制图）
3.6.4.1.1 Variables（变量控制图）
3.6.4.1.1.1 SixGraph with X-bar & Rchart（包括平均值和极差控制图的六图）
3.6.4.1.1.2 SixGraph with X-bar & Schart（包括平均值和标准差控制图的六图）
3.6.4.1.1.3 SixGraph with X & MR chart（包括X与移动极差控制图的六图）
3.6.4.1.1.4 X-bar & R chart forvariables（变量的平均值与极差控制图）
3.6.4.1.1.5 X-bar & S chart forvariables（变量的平均值与标准差控制图）
3.6.4.1.1.6 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与极差控制图）
3.6.4.1.1.7 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与标准差控制图）
3.6.4.1.1.8 EWMA X-bar & R chart forvariables（变量的EWMA平均值与极差控制图）
3.6.4.1.1.9 EWMA X-bar & S chart forvariables（变量的EWMA平均值与标准差控制图）
3.6.4.1.1.10 Individual & moving range（单值与移动极差控制图）
3.6.4.1.1.11 CUSUM chart for individuals（单值的累积和控制图）
3.6.4.1.1.12 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.6.4.1.2 Attribute（属性控制图）
3.6.4.1.2.1 C chart for attributes（属性的C控制图）
3.6.4.1.2.2 U chart for attributes（属性的U控制图）
3.6.4.1.2.3 NP chart for attributes.（属性的NP控制图）
3.6.4.1.2.4 P chart for attributes.（属性的P控制图）
3.6.4.1.2.5 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.6.4.2 SixGraph Summary（六图汇总）
3.6.4.3 Frequency Tables （频数表）
3.6.4.4 2D Histogram（2维直方图）
3.6.4.5 Pareto Charts（ Pareto图）
3.6.4.6 Design & Analysis ofExperiments （试验设计与分析）
3.6.4.6.1 2**(K-p) standard designs (Box,Hunter, & Hunter)（2**(K-p) 标准设计 (Box, Hunter, & Hunter)）
3.6.4.6.2 2-level screening (Plackett-Burman) designs（两水平筛选(Plackett-Burman)设计）
3.6.4.6.3 2**(K-p) max unconfounded or minaberration designs（2**(K-p) 最大无混杂或最小偏差设计）
3.6.4.6.4 3**(K-p) and Box-Behnken designs（3**(K-p) 与Box-Behnken设计）
3.6.4.6.5 Mixed 2 and 3 level designs（混合两水平与三水平设计）
3.6.4.6.6 Central composite, non-factorial, surface designs（中心符合，非析因，曲面设计）
3.6.4.6.7 Latin squares, Greco-Latin squares（拉丁方， Greco拉丁方设计）
3.6.4.6.8 Taguchi robust design experiments(orthogonal arrays)（田口稳健设计试验（正交数组））
3.6.4.6.9 Mixture designs and triangular surfaces（混合设计与三角面）
3.6.4.6.10 Designs for constrained surfacesand mixtures（约束曲面和混合设计）
3.6.4.6.11 D- and A- (T-) optimalalgorithmic designs（D-与A- (T-) 最优算法设计）
3.6.4.6.12 D-optimal split plot design（D最优裂区设计）
3.6.4.6.13 D-optimal split plot analysis（D最优裂区分析）
3.6.4.6.14 Experimental Design Builder（试验设计生成器）
3.6.4.6.15 Full factorial design（全析因设计）
3.6.4.7 Six Sigma Calculator（六西格玛计算器）
3.6.4.8 Statistics by Groups（分组统计量）
3.6.4.9 2D Categorized Histograms（二维分类直方图）
3.6.5 Control （控制）
3.6.5.1 Quality Control Charts（质量控制图）
3.6.5.1.1 Variables（变量控制图）
3.6.5.1.1.1 SixGraph with X-bar & Rchart（包括平均值和极差控制图的六图）
3.6.5.1.1.2 SixGraph with X-bar & Schart（包括平均值和标准差控制图的六图）
3.6.5.1.1.3 SixGraph with X & MR chart（包括X与移动极差控制图的六图）
3.6.5.1.1.4 X-bar & R chart forvariables（变量的平均值与极差控制图）
3.6.5.1.1.5 X-bar & S chart forvariables（变量的平均值与标准差控制图）
3.6.5.1.1.6 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与极差控制图）
3.6.5.1.1.7 MA X-bar & R chart forvariables（变量的移动平均值与标准差控制图）
3.6.5.1.1.8 EWMA X-bar & R chart forvariables（变量的EWMA平均值与极差控制图）
3.6.5.1.1.9 EWMA X-bar & S chart forvariables（变量的EWMA平均值与标准差控制图）
3.6.5.1.1.10 Individual & moving range（单值与移动极差控制图）
3.6.5.1.1.11 CUSUM chart for individuals（单值的累积和控制图）
3.6.5.1.1.12 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
3.6.5.1.2 Attribute（属性控制图）
3.6.5.1.2.1 C chart for attributes（属性的C控制图）
3.6.5.1.2.2 U chart for attributes（属性的U控制图）
3.6.5.1.2.3 NP chart for attributes.（属性的NP控制图）
3.6.5.1.2.4 P chart for attributes.（属性的P控制图）
3.6.5.1.2.5 Pareto Chart Analysis（Pareto图分析）
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本公众号长期从事各类统计软件应用研究及统计分析工作，主编或参编SPSS、MINITAB、STATISTICA多个统计软件教材共8本。代表作：《SPSS常用统计分析教程(SPSS 22.0中英文版)(第4版)》、《Minitab 统计分析方法及应用(第2 版)》及《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程（第3版）》。