線形OLS(Ordinary Least Squares：最小二乗法)代替
過学習を抑えた汎化性のある線形回帰モデルを追加
・Lasso回帰とElastic Net回帰は、SPSS Regressionオプションの機能
・Ridge回帰は、SPSS Advanced Statisticsオプションの機能
・拡張ハブからモジュールをインストール
・[分析]メニュー＞[回帰]＞[線形OLS代替]
Lasso回帰
・L1ノルムの正則化の線形回帰モデルを推定
・トレースプロットの表示
・交差検証に基づいてアルファ・ハイパーパラメーター値を選択
Ridge回帰
・L2ノルムの正則化の線形回帰モデルを推定
・トレースプロットの表示
・交差検証に基づいてアルファ・ハイパーパラメーター値を選択
Elastic Net回帰
・L1ノルム(Lasso)とL2ノルム(Ridge)を組み合わせ線形回帰モデルを推定
・トレースプロットの表示
・交差検証に基づいて L1 比率とアルファ・ハイパーパラメーター値を選択
Acceralated Failer Time(AFT)モデル
これまでのノンパラメトリック：Kaplan-Meier法、セミパラメトリック：Cox回帰に加えて、パラメトリックな生存分析モデルを追加
・SPSS Advanced Statisticsオプションの機能
・[分析]メニュー＞[生存分析]＞[Parametric Acceralated Failer Time(AFT)モデル]
疑似R2乗指標
混合モデルの出力に、決定係数疑似R2乗と級内相関係数ICCのモデル評価指標を追加
*線型混合モデルではv28.0.1から疑似R2乗指標を出力しています
・SPSS Advanced Statisticsオプションの機能
・[分析]メニュー＞[混合モデル]＞[線型]で[変量因子]を指定
・[分析]メニュー＞[混合モデル]＞[一般化線型]で[変量効果]を指定
バイオリンプロット
変数のカテゴリごとに要約統計量と密度を表すグラフを追加
・SPSS Baseの機能
・[グラフ]メニュー＞[グラフボードテンプレート選択]で[スケール変数]と[カテゴリ変数]を１つずつ選択
Python と R のアップグレード
Python 3.10.4 および 、R 4.2.0がIBM® SPSS® Statistics 29と一緒にインストールされます。
選択されていないケースを非表示にする機能の削除
[データ]メニュー＞[ケースの選択]で、[選択されなかったケースを除外]を選び実行すると、選択されなかったケースはデータエディタウィンドウから非表示となっていましたが、ケースは表示したままで、処理の対象から除外するSPSS Statistics 27.0.1 以前のバージョンの動作に戻りました。以下の図の罫線があるケースは、選択されなかったケースで処理から除外されます。
ワークブックモードの強化
ワークブックツールバーに、[すべてのシンタックスの表示/非表示]と[すべての出力の消去]の2つの項目が追加されました。また、ステータスバーに[クラシック]（出力とシンタックス）モードと[ワークブック]モードを切り替えるボタンが追加されました。
検索の機能強化
ツールバーのフィールドに直接用語を入力するオプションと、ドロップダウン・ペインで結果を表示するオプションが追加されました。
