社会科学统计软件包的英文缩写是SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）。它是一款统计分析软件，用于数据处理、数据分析和数据可视化。它提供了一系列的统计分析工具，便于研究人员和分析师从数据中提取信息、做出决策和发现模式。

SPSS是一款支持数据处理、数据分析和数据可视化的统计分析软件，其最大的特点是界面友好。SPSS在社会科学中得到了广泛的应用。

SPSS原名社会科学统计包（Statistical Package for the Social Sciences）。1968年，美国斯坦福大学三位研究生开发出最早的SPSS软件，产品统称SPSSx版，早期的SPSS只能运行在大学或机构内的大型计算机上运行[2]。1975年，SPSS Inc.成立，总部设在芝加哥。1984年，SPSS公司首先推出世界上第一个可以在DOS上运行的统计分析软件的PC版本，即SPSS/PC+版。后来又相继推出Windows和Mac OS X等操作系统上的版本，并不断扩展软件的功能相关服务，形成了目前SPSS的基本面貌。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”（Statistical Product and Service Solutions）。2009年7月28日，SPSS公司宣布该公司被IBM收购。

1968年，SPSS问世。

1975年，SPSS Inc. 成立，总部设在芝加哥。

1984年，推出第一款能运行在PC端的SPSS/PC+。

2007年，推出SPSS 16.0，该版本及更新的版本可以运行在Windows、macOS、Linux下。

2009年4月，SPSS Inc. 宣布整合产品线，并将SPSS软件组合更名为PASW。

2009年7月28日，SPSS Inc. 被IBM公司收购，IBM SPSS现已完全集成到IBM公司中，是IBM软件集团业务分析组合下的品牌之一。2020年10月，IBM宣布启动代号为Project NX的“新SPSS Statistics”的先行访问计划。它包含“许多您最喜欢的SPSS功能，呈现在一个新的易于使用的界面中，具有集成的指导、多个选项卡、改进的图表等”。

除了原有的第四代编程语言，SPSS还支持通过语法编程实现更复杂的功能，这些功能可能无法通过下拉菜单访问。同时，下拉菜单界面生成的命令语法可以被复制粘贴到语法文件中，增加了编程的灵活性。

从SPSS 14版本开始，Python扩展不仅取代了SAX Basic，还允许SPSS调用R软件包中的统计功能。此外，SPSS可以通过插件由Python或VB.NET程序在外部驱动，增强了软件的扩展性和自动化能力。

SPSS Statistics对内部文件结构、数据类型、数据处理和匹配文件作了一定的限制，这大大降低了使用时出错的概率。SPSS数据集具有二维表格结构，其中行通常代表样例，指代某个体，列代表属性，对个体某些特征进行量化描述。SPSS只定义了两种数据类型：数字和文本（或“字符串”）。所有数据处理都通过文件（数据集）逐个进行。除了逐个处理外，还有一个单独的矩阵窗口，可以使用矩阵和线性代数运算将数据作为矩阵批量处理。

图形用户界面有两个可以切换的视图。“数据视图”显示样例（行）和属性（列）的电子表格视图。与Excel不同，SPSS中的数据单元格只能包含数字或文本，公式不能存储在这些单元格中。“属性视图”显示元数据字典，其中每行代表一个属性，并显示变量名称、变量标签、值标签、打印宽度、测量类型和各种其他特征。两个视图中的单元格都可以手动编辑，用于定义文件结构并允许在不使用命令语法的情况下输入数据。这已经可以满足大多数小型数据集的统计需求了。更大的数据集通常在数据输入软件中创建或直接提取问卷中的数据。然后将这些数据集读入SPSS。

SPSS Statistics可以从ASCII文本文件（包括分层文件）、其他统计包、电子表格和数据库中读取和写入数据。它还可以通过ODBC和SQL读取和写入外部关系数据库表。

统计输出为专有文件格式（*.spv文件，支持数据透视表）。除了包内查看器外，还可以下载独立的阅读器读取输出文件。专有输出可以导出为文本或MicrosoftWord、PDF、Excel和其他格式。或者，输出可以被收集为数据（使用OMS命令）、文本、PDF、XLS、HTML、XML、SPSS数据集、图像格式（JPEG、PNG、BMP和EMF）等多种格式。

SPSS Statistics有几种版本。SPSS Statistics Gradpacks是仅出售给学生的高折扣版本。SPSS Statistics 商业版提供几种不同的版本的永久或限期许可证供用户选择，附加软件包可以通过附加功能增强基础软件。IBM 还为学术机构提供了 SPSS Statistics Campus Edition，使其可以根据教学用途调整 SPSS Statistics 使用量。供整个校园使用的单一许可有助于简化许可管理，并为不限数量的用户提供 SPSS Statistics 和 SPSS Amos 访问权限。

SPSS统计第29版于2022年9月推出。这一版本增加了新的线性OLS选项，如弹性网络、Lasso回归、岭回归，参数加速失效模型（AFT），线性混合模型和广义线性混合模型中的伪R2测量。此外，29版本还补充了几个命令功能，将Python3.10.4和R4.2.0集成其中，提供了新的小提琴图模板等一系列功能。

SPSS 1 1968年

SPSSx release 2 1983年

SPSS 5.0 1993年12月

SPSS 6.1 1995年2月

SPSS 7.5 1997年1月

SPSS 8.0 1998年

SPSS 9.0 1999年3月

SPSS 10.0.5 1999年12月

SPSS 10.0.7 2000年7月

SPSS 10.1.4 2002年1月

SPSS 11.0.1 2002年4月

SPSS 11.5.1 2003年4月

SPSS 12.0.1 2004年7月

SPSS 13.0.1 2005年3月

SPSS 14.0.1 2006年1月

SPSS 15.0.1 2006年11月

SPSS 16.0.1 2007年11月

SPSS 16.0.2 2008年4月

SPSS Statistics 17.0.1 2008年12月

PASW Statistics 17.0.2 2009年3月

PASW Statistics 17.0.3 2009年11月

PASW Statistics 18.0.0 2009年8月

PASW Statistics 18.0.1 2009年12月

PASW Statistics 18.0.2 2010年4月

PASW Statistics 18.0.3 2010年9月

IBM SPSS Statistics 19.0 2010年8月

IBM SPSS Statistics 20.0 2011年8月

IBM SPSS Statistics 21.0 2012年8月

IBM SPSS Statistics 22.0 2013年8月

IBM SPSS Statistics 23.0 2015年3月

IBM SPSS Statistics 24.0 2016年3月

IBM SPSS Statistics 25.0 2017年7月

IBM SPSS Statistics 26.0 2018年

IBM SPSS Statistics 27.0 2019年6月

IBM SPSS Statistics 27.0.1 2020年11月

IBM SPSS Statistics 28.0 2021年5月

IBM SPSS Statistics 29.0 2022年9月

以下是与SPSS类似的统计分析软件及其特点概述：

JMP：以其高用户满意度在回归分析、ANOVA和数据可视化方面获得好评，提供易于使用和设置的界面，特别适合科研和高等教育领域，具备强大的数据处理和可视化能力。

Minitab Statistical Software：以其用户友好性著称，特别适合于质量控制和制造业，提供全面的数据分析工具，支持广泛的统计方法，尤其在回归分析、时间序列分析和ANOVA方面表现突出。

Eviews：以其强大的时间序列分析功能而受到青睐，适合金融和经济学研究，用户满意度较高，特别是在回归分析和ANOVA支持方面，易于使用和设置，提供灵活的数据管理和分析功能。

Posit：提供高度定制化的统计分析和数据可视化功能，支持R语言，适合数据科学和机器学习应用，具备强大的回归分析和时间序列分析功能，特别适合科研和高等教育领域。

Base SAS：以其强大的数据管理和分析能力而闻名，适合处理大规模数据集，提供广泛的统计方法和建模功能，包括回归分析和时间序列分析，高度灵活和可扩展，适合各行业应用。

Stata：是一款综合性的统计分析工具，特别适合社会科学和医学研究，提供强大的回归分析、时间序列分析和ANOVA支持功能，用户友好，易于学习和使用，适合学术研究和教育。

SAS/STAT：提供广泛的统计分析方法，适合各行业应用，具备强大的时间序列分析和生存分析功能，高度可定制化，支持复杂的统计建模和分析。

OriginPro：以其强大的数据可视化和分析功能在科学和工程领域受到青睐，用户友好，易于使用和设置，支持回归分析和时间序列分析，适合科研和教育应用。

KNIME Software：是一个开源的数据分析和机器学习平台，支持广泛的数据处理和分析功能，提供灵活的工作流程和节点，适合复杂的分析和建模，支持多种统计方法和分析工具，适合科研和商业应用。

XLSTAT：作为Excel中的统计分析插件，易于使用和学习，提供全面的统计分析工具，包括回归分析和ANOVA支持，高度用户友好，适合各种数据分析需求。

SPSSAU：是一款在线统计分析工具，旨在帮助用户轻松进行数据处理和分析。涵盖超过500种统计分析方法，包括描述性统计、T检验、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等，并提供对分析结果的智能解读。