2 Related Samples 两个相关样本检验专业技术词汇、短语的中英文对照索引SPSS 2-tailed 双尾的3-D (=dimensional) 三维-->SPSS 迄今还没有完全汉化的版本。

用户在操作时如能对菜单、对话框及三维散点图输出结果中出A现的英文词语的含义有所了解，无疑会有助于对各步骤的意义的理解。

在Above 这里我们编写了本高于Absolute 书中所涉及的英文词语的索引，就是希望能对不太熟悉英文的用户有一定绝对的-->绝对值Add 加，添加的帮助作用。

Add Cases 合并个案中很多指令出于简洁的需要，都是用一两个单词代表。

在这样的情SPSSAdd cases from... 况下这些单词从……加个案Add Variables 的含义往往跟它们在普通语境下的含义有一定差别。

在这种情况下，我们合并变量Add variables from... 一般是先给出这些从……加变量Adj.(=adjusted) standardized -->词语在普通情况下的含义，然后用右箭头（）表示在SPSS 一些特定的调整后的标准化残差Aggregate 汇总-->分类汇总语境中表示的含义。

Aggregate Data 对话框中一些较长的词语的含义有时也要结合具体的操作步骤才能准确地对数据进行分类汇总Aggregate Function 理解，所以我们把汇总函数Aggregate Variable 这些词语也尽量列入本索引。

索引按字母顺序排列，词组先按第一个单词需要分类汇总的变量Agreement 定其顺序，第一个协议Align 对齐-->单词相同的词组再按第二、第三……个单词排序。

对齐方式Alignment 对齐-->本书所显示的菜单、对话框的图中有一些指令和选项是在较高级的统计分对齐方式All 全部，所有的析中才会用到All cases 所有个案的，而本书未作介绍。

这些词语一般不列入本索引。

All categories equal =对缩略语，本索引是在该词的后面用（所有类别相等……）的形式注出其全名。

All other values % of cases 所有其他值各类别所占百分比All requested variables entered 1-tailed 单尾的所要求变量全部引入按字母顺序列表-->按字母顺序的Alphabetic 两个独立样本的检验2 Independent Samples Asymp. Sig.(=Asymptotic 188Significance) (2-sided) Alternative 另外的，备选的双尾渐近显著性检验Analysis by groups is off 分组分析未开启Automatic 统计分析自动的-->Analyze 分析Automatic Recode 自动重新编码Analyze all cases, do not createAxis 轴groupsAxis Title 横轴名称分析全部个案，不建立分组注释Annotation B表ANOVA Table ANOVABack 返回-->进行单因素方差分析)上一步ANOVA table and eta (对分组变量Backward 值并计算其η向后-->向后剔除法Bar chart 条形图Apply 应用Bar Spacing 条形间距Apply Data Dictionary 应用数据字典Bars Represent 条的长度所代表的统计量Apply Dictionary 应用数据字典Based on negative ranks 基于负秩大约ApproximatelyBased on time or case range X%Approximately X% of all cases 从所有个案中随机选择约的个在给定范围内随机选择个案Below 低于案Between Groups (Combined) 组间值近似估计ApproximationBinomial Area 面积二项分布Bivariate 双变量的上升Ascend -->双变量相关分析Bivariate Correlations Ascending counts 按频数的升序排列双变量相关分析Both files provide cases 是由外部文件和当前文件二者都提按均值升值排序Ascending means供个案按变量值的升序排列Ascending valuesBottom 底部-->指定，分配Assign 下边框Break Variable 1 Assign Rank 1 to 把秩值分配给分类变量检验Brown-Forsythe Brown-Forsythe 假定AssumeBrowse 浏览Chart Type 统计图类型Chart values 作图数据选项CCharts 确定生成的图形选项Chi-square test Cache 贮存卡方检验Chi-square（χ）卡方Cache Data 数据暂存2Choose 选择Calculated from data 根据数据计算Choose Destination Location Cancel 选择安装路径取消Case 个案Classify 分类Clear Case Label 个案标签清除Close 关闭Case Processing Summary 个案处理概要Cluster 群，组，分组以个案为单位Casewise分组条形图Clustered Casewise diagnostics 个案诊断表分组的-->分组数，分类变量，分类模式Categories 分组条形图Clustered bar chartsCochran's and Mantel-Haenszel Categorize Variables 变量分类statistics单元格数据类型类别Category -->Mantel-Haenszel 统计量与Cochran Category Axis 分类轴统计量单元格CellCochran's Q Cochran Q Cell Display 单元格显示检验编码Code 在每个单元格中输出百分比Cell Percentages系数单元格属性Cell Properties CoefficientCell Statistics 单元格中的统计量Coefficient statistics 系数统计居中，中间对齐中心Center -->Collinearity 共线性Central Tendency 集中趋势共线性诊断Collinearity diagnostics变化，更改Change 列Column -->单元格中个案数占列总数的Change Summary 改变汇总函数百分比显示宽度-->列数Columns 图表，图形ChartComma 逗号-->带逗号的数值型变量Counted value 用于计数的值Covariance 协方差Common 共同的Covariance Matrix 协方差矩阵Compact 最低要求安装Covariance ratio Compare 比较，对比协方差比率Creat new data file Compare groups 分组对比创建新的数据文件Create Time Series 生成时间序列Compare Means 比较平均数Criteria 标准（复数）Compare variables 比较变量Criterion 标准（单数）完成Complete Cross-product Compute 计算叉积Cross-product deviation 叉积离差Concordance 和谐Cross-product deviations and Condition 条件covariancesConfidence Interval 置信区间叉积离差与协方差C 列联相关的系数Contingency coefficientCrosstab (=Cross-tabulation) 交叉列表继续ContinueCrosstabs Contrast 对比交叉列表（列联表）分析Cum.(=Cumulative) % of cases 控制Control 累积百分比Cum.(=Cumulative) N of cases 累积频数Convert 转换Cumulative Percent 将数值型字符转换为数字Convert numeric strings to numbers 累计百分比Copy 拷贝Cumulative Sum 累积和货币型变量Currency 拷贝对象Copy Objects 货币-->拷贝旧变量Copy old value 目前的Current 作相关分析-->与……相关Correlate Current Selections 当前选择相关，关联Correlation 目前设置Current Settings相关系数Correlation Coefficient 目前状态Current StatusPearsonCorrelations 皮尔逊（）相关系数曲线Curve曲线估算Curve Estimation 个案数，次数，频数CountCustom 自定义安装Degree 度，程度Degrees of freedom 自由度Custom Currency 自定义货币记法Delete 删除Cut 剪切Deleted Cut point 切分点删除掉-->删除未选个案，将残差删除N 个个案数相同的组的将数据分为Cut points for N equal groups因变量切分点非独立的，依赖的-->Dependent/分析变量列表Dependent List 因变量DDerive 推导-->数据数据文件的建立与编辑Derived 推导出的DataDerived axis 图中数据为（用于统计量模式的选Data in Chart Are 转换轴下降Descend 项）按频数的降序排列)Data View 数据(编辑窗口Descending counts按均值的降序列表数据库，数据文件Database Descending means-->Date 日期日期型变量按变量值的降序排列Descending values描述性的Descriptive 按小数点对齐小数Decimal -->描述统计Decimals 小数位数Descriptive StatisticsDescriptives 定义Define 描述统计Destination 目标Define Clusters by 以……定义分组（确定分组变量）偏差，离差定义日期Define Dates Deviation确定二分值Define Dichotomy 自由度df (=degrees of freedom)诊断确定分组Define Groups DiagnosticsDialog 对话（框）Define Ranges 定义范围二分变量，二分模式Dichotomies 定义多选变量集Define Sets二分法，二分值，二分变量Dichotomy 定义简单条形图Define Simple Bar字典Dictionary 以……定义扇形块（确定分块变量）Define Slices by字典Dictionary 定义变量范围Define Variable RangesDirectory 目录Draft output 文本输出文件Drop-line 垂线图Discrete 离散的Durbin-Watson 系列相关检验，Durbin-Watson Discrete missing values 离散缺失值系数离散趋势Dispersion EDisplay 显示Edit 编辑-->文件编辑显示轴线Display axis lineEnter 进入-->强行进入法Display chart with case labels 在图中显示个案标签Entry 进入Display clustered bar charts 显示聚类条图Equal 等于Display Data Info 显示数据的基本信息Equal Variances Assumed 等方差假定显示转换轴Display derived axisEqual Variances Not （在输出结果中）显示频数表Display frequencies tablesAssumedDisplay groups defined by missing不假定等方差valuesEquality 对由缺失值定义的组也加以显示相等Estimate 估计-->估计值Display labels 显示标签Eta Display legend 显示图例η系数（用于测量一个定类变量与一个定比显示正态曲线Display normal curve /定距变量之间的相关比率）Display order 输出结果列表顺序Eta Squared η显示提要表Display summary tables 2 Every Display the ReadMe file now? 是否现在显示软件说明文件每一个Distribution 分布个标签每N Every N labelsDivision Exactly 精确地分，除法Exactly M cases from the first N 不过滤个案Do not filter casescases带美元符号的数值型变-->元，美元Dollar个个案M量N在前个个案中随机选择排除，拒绝Exclude 带圆点的数值型变量-->圆点，句号DotExclude cases analysis by analysis 剔除分析变量为缺失值的个案F F检验的值Factor 因素，因子-->影响因素变量Exclude cases listwise 剔除任何含有缺失值的个案File Exclude cases listwise within 文件-->文件操作File is already sorted 数据文件已排序categoriesFilter 排除分类变量中的缺失值过滤-->过滤变量Filter variable 过滤变量Exclude cases listwise withinFiltered dichotomies过滤掉的-->生成过滤变量Find 查找排除二分变量中的缺失值Finish Exclude cases pairwise 完成剔除参与相关系数计算的两个变量First Case 第一个个案（最小值）中有缺失值的个案First value 第一个观测值Exclude cases test-by-test 排除对比中的缺失值Fixed and random effects 确定性影响因素和随机影响因素被拒绝变量Excluded VariablesFlag 旗帜，标记；做标记Existing 现有的Flag significant correlations 标出达到显著性水平的相关系数Exit 退出Expect 期望Font 字体期望的Expected -->Footnote 脚注期望频次Expected Range 理论分布范围Format 格式比率Fraction 期望值，理论值Expected Value 框，框架指数分布-->Exponential 指数的FrameFreedom Export model information to XML 自由fileFrequencies 频数分析，按频数作图XML 将模型的信息输出到文件频率，频数Frequency外部文件为关键表External file is keyed table Friedman Friedman 检验Extreme Function 极端函数GFGallery 美术馆-->图形转换功能Horizontal Alignment 横向对齐方式Hypothesis 假设Gamma γ等级相关系数General 一般IGeneral Linear Model 一般线性模型If condition is satisfied 如果满足一定条件Get from data 由样本观测值确定Include 包含，包括Go to Case 查找个案Include constant in equation 在方程中包含常数项图形GraphIncrement Graphs 统计图增量Independent 独立的-->自变量Grid 网格Independent List Grid line 格线自变量/分组变量列表Independent-Samples T Test 独立样本的T 用竖线作刻度标志Grid lines 检验Independent-Samples Test 群，组，分组独立样本检验GroupIndicate Group Based on 根据……分组指明，标明Indicate case source as variable 分组统计分析生成一个表明个案来源的变量Group Statistics Grouped Median 单个，个体Individual 分组中位值影响Influence Grouping Variable 分组变量影响因素统计量Influence Statistics H信息Info (=Information)Information Help 帮助信息隐藏Hidden Inner 里面的给图形增加内框最大值High 内框Inner Frame -->输入变量直方图Histogram Input Variable齐次性-->Homogeneity 同质性插入Insert方差齐次性Homogeneity of variance Inside 在（某范围）之内安装) Homogeneity-of-variance 方差齐次性检验动Install (安装) 名Installation (水平的，横向的HorizontalInto Different Variables 用重新编码的变量生成一个新变量Last Case 最后一个个案（最大值）Last value 最后一个观测值Into Same Variables 用重新编码的变量取代原变量Launch 开始JLaunch tutorial now? 现在开始看使用辅导Layer 层-->层变量Justification 对齐方式Left 左-->居左，左对齐KLeft/bottom 左下Legend 图例K Independent Samples K 个独立样本检验Legend Title Kappa κ系数图例标题Less Kendall's Coefficient of Concordance 肯德尔和谐系数较少，较小Less than 小于系数肯得尔等级相关τKendall's tau-b -bLevene StatisticKendall's tau-c 肯得尔等级相关τ-c 系数Levene's Test for Equality of 检验Kendall's W Kendall WVariances关键的Key方差齐性检验Key Variables 关键变量License Z -Kolmogorov-Smirnov Z 柯尔莫哥洛夫斯米诺夫检验许可，授权Likelihood 似然性检验（用秩的平方Kruskal-Wallis H Kruskal-Wallis HLikelihood Ratio 似然比卡方和检验）Line 峰度，峰度系数Kurtosis 行，线-->线形图197LLine Represents 单线条所代表的统计量Line Style 标签Label 线型-->变量名标签Linear Label Cases by 线性以……为个案标签Linear model Label Text 标签文字线性模型Linear Regression Lambda λ系数线性回归分析，线性回归模型多线条所代表的统计量Lines Represent 最大值Largest valueList 列表础计算的边缘频率分布Matrix 矩阵-->Listwise 整个数据表矩阵散点图Maximum 最小值Location 位置McNemar 麦克讷马对数Log -->对数尺度Mean 均值丢失LoseMean Difference 丢失掉Lost 均值差Mean of Values 变量值的平均数Low 最小值Mean Rank 平均秩和Lower 下限Mean Square 平均平方和Lower Bound 下限Means 平均数分析从最小值到Lowest through X XMeans and standard deviations 均值与标准差LSD (=Least-significance difference) 能达到显著性水平的最小差异Means plot 均值分布图M测量层次Measure 测量-->主要的Major 198测量层次Measurement level Major Divisions 大分度Measures of AssociationU -Mann-Whitney U 曼维特尼检验（用秩和检验的方中位数检验法中位数-->Median 法进行）Median of Values 边距Margin 变量值的中位数Margins 边距设置Merge 合并标记，标志Marker 文件(合并数据)Merge Files匹配方法Method MatchMinimum Match cases on key variables in 最大值sorted filesMinor 次要的小分度Minor Divisions 按排序的关键变量匹配个案缺失，变量的缺失值输出与多选变量进行交叉分析的匹Match variables across response sets Missing缺失值Missing value 配变量的选择数和以选择总数为基Missing Value Analysis 缺失值分析Network 网络New 新的-->新建(各种文件) Mix 混合New Value Mixed 混合的新值混合对齐-->New Working Data File 新的当前数据文件Mode 众数Next 下一个-->Mode of Values 变量值的众数下一步No 否，无Model 模型Model fit 模型配置199No missing values 无缺失值模型概要Model SummaryNominal 定类变量More 更多（选项）Nominal by Interval 定类变量与定距变量间的相关系数Moses 莫西None 无Moses extreme reactions 莫西极值反应-->非线性模型Nonlinear 最极值Most Extreme 非线性的非参数的Mult (=Multiple) Response Sets 多选变量集Nonparametric-->Multiple 多个多线图Nonparametric Tests 非参数检验正态的-->正态分布多选变量分析Multiple Response NormalMultiple Variables 多变量选项Normal curve 正态曲线Normal probability plot 残差的正态概率图N记号，记法NotationN (=Number) 个案数便条Note说明文字Notes 各类别的频数N of cases数字，编号-->变量名-->Name 名称数字型变量NumberNumber Above 大于设定值的个案数名称与标签Name & Label名称变量小于设定值的个案数Number Below Name VariableNumber of Cases 负Negative 个案数目，频数Negative Difference Number of Runs 负差游程数标准数值型变量-->数值的Numeric 负秩Negative Rank200OOption 选择，先项Options Object 对象先项Order 顺序Observation 观察，观测-->样本观测值Order by 排序选项-->Observed 观测到的观测到的频次Ordinal 定序变量观察到的比例Observed Prop. (=proportion)Organization Odds 几率组织Organize 组织（动）Off 关闭，未开启Organize output by groups 按分组变量组织输出Offset from 距离Organize output by variables 各变量单独输出行了OK -->执行Orientation 定向Old and New Values 新旧变量值的转换Other summary function 其它汇总函数旧值Old ValueOuter 外面的Omit 省略，略去Outer Frame 外框-->给图形增加外框On 开启Outlier 远离中心者-->远离均值的值T One Sample T Test 单样本检验Outliers outside X standard One-sample K-Sdeviations(Kolmogorov-Smirnov) test离均值X -单样柯尔莫哥洛夫斯米诺夫检验个标准差之外的值Output 输出-->单样本统计量One-Sample Statistics 输出文件Output file specification 规定输出文件One-Sample Test 单样本检验Output Variable 单尾检验单尾的One-tailed -->输出变量Output variables are strings 输出变量是字符型变量One-Way ANOV A 简单方差分析在（某范围）之外打开Open Outside打开现存的数据文件Open an existing data source 重叠散点图重叠Overlay -->Open another type of file 打开另一种类型的数据文件P打开文档Open FilePackage 包Percentages Based on 百分比基于……Percentile 百分位数Pair 对，一对Percentile Values 百分位数选项栏Paired 已配对的Percents and totals based on Paired Sample Correlations 配对样本相关系数respondentsPaired Sample Statistics 配对样本统计分析百分比与总数基于回答者人数Paired Sample Test 配对样本检验Personal 个人的-->个人安装Paired Variables 已配对样本Personal or Shared Installation 个人或共享安装t Paired-Samples T Test 配对样本的检验V 系数Phi and CramPairwise 成对地ér's V 列联相关的参数Pie chart 圆饼图，圆形图ParameterParametric 参数的Pivot 支点，枢轴，在枢轴上的旋转运动表格转置（行列互换）-->Part and partial correlations 部分相关与偏相关系数Part correlation 绘图，图形Plot 部分相关系数点Point Partial 部分，偏泊桑分布泊桑偏相关系数-->Poisson Partial correlationPaste 粘贴正PositivePositive Difference 正差个人电脑PC (=personal computer)百分比Positive Rank 正秩Pct (=Percent)确定均值有差别发生于其后者Post Hoc -->皮尔逊Pearson后的多重比较Pearson Chi-Square 皮尔逊卡方值预测Predict 201Predicted 预测的皮尔逊相关系数Pearson Correlation预测值Predicted Values 百分比Percentage大于设定值的个案的百分比预测区间Prediction Intervals Percentage Above预测变量Predictor 小于设定值的个案的百分比Percentage Below预览Preview 按百分比作图PercentagesPrint 打印Ratio 比率Read 读Print Preview 打印预览Read File 读取文件Probability 概率Read Text Data 读入文本格式的数据Process 处理ReadMe Processor 处理器软件说明文件Ready 准备好了Produce 产生，生成Ready to Install Files 准备安装界面Provide 提供Recent 最近点pt.(=point) -->象素点Recently Used Data 最近用过的数据（文件）QRecently Used Files 最近用过的文件Recode Quartile 四分位数重新编码Redo 恢复-->恢复上一步被撤销的操作RReference 参考，参照Reference Line 参照线变化R squared change R 2Refresh 刷新202Regression 回归Random 随机的Regression Standardized Residual 随机数Random Number 回归分析的标准化残差Random Number Seed 随机数初始值Remote 远程Remote server 随机选择个案样本Random sample of cases 远程服务器剔除Removal Range 范围，全距，极差删除Remove 取消-->分组变量值的范围Range of Grouping Variable Rename 重命名缺失值范围Range of missing valuesReplace 替换秩Rank对同值的秩的分配方法选项Replace Missing Values 替换缺失值Rank Assigned to Ties用平均值代替（缺失值）Replace with mean 对个案排秩Rank Cases替代当前的数据文件Replace working data file 秩变量类型Rank TypesReport 报告Save number of case in break groupas variableRepresent 代表存储各分组变量的个案数Request 要求Save standardized values as variables Reset 重设将标准分存为新变量Save to New File 存为新文档Residual 残余的，残余物-->残差Scale 尺度-->定距/定比变量Residual Statistics 残差统计表Scatter 驱散-->散点Response 回答Scatterplot 散点图203Scientific 科学的居右，右对齐Right 右-->Scientific Notation 科学计数法Right/top 右上Script 程序单元格中个案数占行总数的行--> RowSeed 种子-->百分比初始值Select 选择Row Order 行序（行的排列顺序）Selected Label Run 选定的标签执行Selection Variable 选择变量Run Pending Transforms 运行等待中的转换Sequential 游程Runs 序列的Sequential ranks to unique values Runs Test 游程检验相同值的秩次取第一个出现的秩次值SSerial 系列的系列号S.E. mean 均值的标准误Serial NumberSeries 系列对均值标准误的预测S.E. of mean predictions图形转换选项Series Displayed as 样本Sample服务器Server 样本大小Sample size满足Satisfy Set 集，集合多选变量集的定义Set Definition 保存Save以……为标志Set Markers by 另存为Save AsSetting 设置Specific 专门的，特定的Specific Values 专门值204Specification 规定，规格Setup 安装Split Setup Complete 完成安装界面分割Split Files 分割文件安装类型Setup TypeSPSS (Statistical Package for Social Shade 阴影Sciences)阴影设置Shading社会科学统计软件包Share 共享SPSS Data Editor 数据窗口编辑界面Show 显示SPSS/PC(for DOS) DOS 版个人电脑用SPSS Sig. (=significance) 显著性，显著性水平Stacked 分段条的-->分段条形图符号-->符号检验法SignStandard deviation 标准差 Significance level 显著性水平Standard Error of the Estimate 简单条形图，单线图，简-->估计值的标准误简单的Simple Standardized 标准化的单散点图-->标准化残差Standardized Coefficient 标准化(Skewness 偏度，偏度系数回归)系数Standardized Residual Plots 标准化残差图片，块Slice -->扇形块Standardized value 最小值标准分Smallest valueStatistic Social Science 统计量社会科学Statistical Software 软件统计的Statistics 统计学，统计量(软件授权使用协议Software License Agreement 复数)Statistics for First Layer d Somers' d Somers 等级相关系数第一层分组的统计量Sort 分类，排序205Status 状态对个案进行归类、排序Sort CasesStd. Error Difference 排序规则Sort order 标准误之差Std.(=Standard) Deviation 标准差按分组变量对数据文件进行排序Sort the file by grouping variables步Step 来源SourceStepping 分步引入或剔除变量中输出Switch 切换Stepping Method Criteria 变量引入模型或从模型中剔除的判Syntax 语句-->语句文件断标准System 系统Stepwise 逐步-->逐步进入法System-missing 系统缺失值Stop 停止，中断System-or User-missing String 字符串-->字符型变量系统或用户缺失值Studentized 将残差学生化T将残差学生化并删除Studentized deletedt t统计量-->Style 风格，形式线型T test T 检验副标题SubtitleTable 表格 Sum 总和Tables for 为（某变量）列表-->多选变量分析秩和Sum of Ranks中要分析的变量 Sum of Squares 总平方和Tail 尾离差平方和与叉积和Sum of Squares and Cross-productsTemplate 变量值的和模板 Sum of ValuesTendency Summaries for groups of cases 个案组概要（变量值模式）趋势Test 检验 Summaries of separate variables 不同变量的概要（变量模式）统计概要-->Summary 概要206待检分布为正态分布Test distribution is Normal Summary Function for SelectedTest for linearity Variables检验线性相关 Test Homogeneity of Variances 选定变量的概要函数方差齐次性检验显著性检验Test of Significance 压制，禁止Suppress待检变量对列表Test Pair List Suppress table 隐藏表格 Suppress tables with more than N Test Prop.(=proportion) 待检比例待检概率categoriesTest Proportion检验类型，检验方法Test Type 时禁止频数表在结果N 分组数大于Test Value 待检值 Two-tailed 双尾的-->双尾检验Type 类型-->变量类型 Test Variable 分析变量，待检变量Typical Test Variable List 待检变量列表典型安装Tests for Several Independent USamplesUncertainty 不确定性多个独立样本检验Uncertainty coefficient 不定系数 Tick 标记Undo 撤销-->撤销上一步操作 Tick mark 标记Uniform 均匀的-->均匀分布用点作刻度标志Tick marksUnique 唯一的 Tick marks for skipped labels 给被越过的标签作标记Unpaired 不匹配相等的秩，无差（相等）Tie 同值--> Time 时间时间型变量-->207Unpaired variable 不匹配变量时间系列Time SeriesUnselected 未被选择的 Title 标题Unselected Case Are 未被选中的个案的处理方法选项 Title Justification 标题对齐方式，标题位置非标准化残差 Top 顶部-->上边框Unstandardized 非标准化的--> 系数回归单元格中个案数占个案总总数Total --> )Unstandardized Coefficient 非标准化( 未被转置的Untransposed 数的百分比-->不加权的个案数Unweighted -->Transform 转换数据转换不加权的转置Transpose Unweighted missing 不加权的缺失值数 Transpose Rows and Columns 上限行列互换Upper 转置（名）Transposition 上限Upper Bound检验t t-test for Equality of Means 均值相等的Use chart specifications from 用……的图形规格使用辅导-->辅导Tutorial 值为标准以Use F value FTwo Independent Samples Use filter variable 两个独立样本的检验使用过滤变量的概率为标准F 以Use probability of F 两个相关样本检验Two-Related-Samples TestsUse specified range 使用特定的范围 Vertical 垂直的，纵向的Vertical Alignment 纵向对齐方式Use specified values 使用给定的变量值View 观看-->窗口外观控制User 用户Viewer 浏览器 User Information 用户信息界面实用程序Utilities 208Utility 利用，用途WVWeigh Cases 给变量加权Weight 重量，轻重-->有效的线的粗细 ValidWeight Estimation Valid Cases 有效个案权重估计Weighted 加权的 -->加权的个案数有效百分比Valid PercentWeighted missing Value 值加权的缺失值数Welch Welch 检验变量值标签Value labelWelcome 欢迎(界面Values 变量值标签 )Width 宽度取值为各组中点Values are group midpointsWilcoxon Wilcoxon 检验(用符号秩检验 Values are grouped midpoints 变量值为各组中点) Wilcoxon Signed Rank Test Wilcoxon 符号秩检验个案值（观测值模式）Values of individual cases变量Variable W 检验Wilcoxon W 威尔科克松 Variable label 变量名标签窗口控制Window 窗口--> 变量列表，按变量顺序列表Variable list 视窗Windows变量名称与标签Variable Name and Label With normal curve 加上正态曲线窗口编辑(变量Variable View )组内值Within Groups变量编码方式Variables Are Coded As 当前正在用的Working引入或剔除的变量Variables Entered/Removed 当前数据文件为关键表Working Data File is keyed table（多选变量）集中的变量Variables in Set 当前数据文件Working Date File方差VarianceXX Axis X 轴X through highest 从X 到最大值X through Y 从X 到YYY Axis Y 轴Yes 是ZZ Z检验值Z Approximation Z 近似估计。