多変量データの次元削減と、オブジェクト（ケース、項目、その他のエンティティ）間の関係を空間配置で表示する可視化技術です。複数の近接性ソース、追加変数（属性とプロパティ）をサポートし、幅広い変換と制限オプションを提供します。

Proximity mapping is a visualization technique that is used to reduce the dimensionality of multivariate data and to display relationships among objects (cases, items, or other entities) in a spatial configuration. It supports multiple proximity sources, incorporates additional variables (attributes and properties), and offers a wide range of transformation and restriction options. These features make PROXMAP a powerful tool for exploring multivariate structure and integrating diverse types of data into a unified spatial representation.

変数間の統計的依存関係（線形・非線形問わず）を検出する多用途メトリックです。非線形で複雑な依存関係を示すリアルワールドデータの分析制限に対処します。

Distance Correlation is a versatile metric that detects any form of statistical dependence between variables (linear or nonlinear). It addresses the limitations of analyzing real-world data that often exhibits nonlinear and complex dependencies.

計量経済学と時系列分析の重要な技術で、時系列をトレンド成分と循環成分に分解するために使用されます。マクロ経済学と金融において、景気循環変動や長期経済トレンドの特定に不可欠です。Pythonプラグインを使用した拡張手続きとして追加され、拡張ハブから「Time Series Filters」を検索・インストールできます。

Time series filtering is a vital technique in econometrics and time series analysis, often employed to decompose a time series into trend and cyclical components. This is especially important in macroeconomics and finance, where identifying business-cycle fluctuations or long-term economic trends is essential. Time Series Filters (TSF) is added as an extension procedure with Python plug-in. Search and install the extension Time Series Filters from extension hub (Extensions > Extension hub).

条件付き推論または順列検定の統一フレームワークを使用して、分類・回帰木を推定します。過学習の可能性を低減したより安定した木を提供します。Rプラグインを使用した拡張手続きとして追加され、拡張ハブから「Conditional Inference Tree」を検索・インストールできます。

The Conditional Inference Tree procedure estimates classification and regression trees, by using a unified framework for conditional inference or permutation tests. It provides more stable trees with reduced chances of overfitting. The two types of trees that are provided by this procedure are conditional inference trees and model-based trees. Conditional Inference Tree is added as an extension procedure with R plug-in. Search and install the extension Conditional Inference Tree from extension hub (Extensions > Extension hub).

MARS（Multiple Adaptive Regression Splines：多重適応回帰スプライン）アルゴリズムを使用して回帰分析を実行し、非線形性と交互作用を検出します。Rプラグインを使用した拡張手続きとして追加され、拡張ハブから「Multiple Adaptive Regression Splines」を検索・インストールできます。

STATS EARTH uses the MARS algorithm to perform regression analysis to detect nonlinearities and interactions. This is added as an extension procedure with R plug-in. Search and install the extension Multiple Adaptive Regression Splines from extension hub (Extensions > Extension hub).

手続きの出力を分析し、主要な発見事項の要約を提供する機能です。強調したい値を色分けして表示させることができます。IBM SPSS Statistics 31では、相関係数、偏相関係数、距離、正準相関、線形回帰における相関係数で利用できます。

Curated Help is a feature that analyzes the output of a procedure and provides a summary of key findings.For IBM SPSS Statistics 31, Curated Help is available for the following procedures.Bivariate Correlations (Analyze > Correlate > Bivariate),Partial Correlation (Analyze > Correlate > Partial),Distances (Analyze > Correlate > Distances),Canonical Correlation (Analyze > Correlate > Canonical Correlation),Correlation in Linear Regression (Analyze > Regression > Linear)

これまで、クロス集計表のメニューで実行していた独立性のカイ二乗検定を単独で実行できるようになりました。また、独立したサンプルのt検定では従来は自動的に実行されていた等分散性検定の実行有無を選択できるようになりました。また、複数の手続きで変動係数(Coefficient of Variation, CV)の計算オプションが実装され、より詳細な統計分析が可能になりました。

The Analyze menu now includes a direct option for Chi Square test of independence, and Independent-Samples T-Test features an optional control for homogeneity of variance testing. Additionally, coefficient of variation calculation has been implemented across multiple procedures, enabling more detailed statistical analysis.

テーブルヘッダー、ツールバーアイコン、チャート、出力ビューアーがダークモードに対応し、より快適な作業環境を提供します。Excelインポートでは変数名を最初の行から読み取るオプションが追加され、出力テーマの作成機能により、ピボットテーブルやチャートの好みのスタイルを保存・再利用できるようになりました。また、チャートに背景画像を設定できる機能も追加されています。

Dark mode support has been extended to table headers, toolbar icons, charts, and the Output Viewer, providing a more comfortable working environment. Excel import now offers the option to read variable names from the first row, and the new output theme creation feature allows users to save and reuse preferred styles for pivot tables and charts. The ability to set background images in charts has also been added.

アプリケーション検索バーから直接実験計画法関連手続きを検索できるようになり、ライセンスされていない機能もメニューに表示され、アップグレードガイダンスが提供されます。変数ビューでのデフォルト列幅設定や、フィルター設定時の選択ケース数表示など、日常的な操作の効率化が図られています。

Users can now directly search for Design of Experiments procedures from the application search bar, and unlicensed features are displayed in the menu with upgrade guidance. Daily operations have been streamlined with features such as default column width settings in Variable View and the display of selected case counts when filters are applied.

Pythonを3.13.1に、Java Runtime Environment (JRE)とJDKを17.0.13.0にアップグレードし、新しい中国語文字標準（GB18030-2022）に対応しました。さらに、Cognos AnalyticsからIBM SPSS Statisticsへのデータインポートが可能になり、より柔軟なデータ分析環境を実現しています。

Python has been upgraded to version 3.13.1, while Java Runtime Environment (JRE) and JDK have been updated to 17.0.13.0. Support for the new Chinese character standard (GB18030-2022) has been added. Furthermore, data import from Cognos Analytics to IBM SPSS Statistics is now possible, creating a more flexible data analysis environment.