Módulos você pode adicionar ao SPSS

IBM SPSS Statistics vem na forma de um sistema de base, mas você pode adquirir módulos adicionais para adicionar a esse sistema. Se você tiver instalado um sistema completo, você já pode ter alguns desses add-ons. A maioria são integrados e olhar como partes integrantes do sistema de base. Alguns podem ser de interesse para você- outros pode tornar-se indispensável.

O módulo Estatística Avançada

A seguir está uma lista das técnicas estatísticas que fazem parte do módulo de Estatísticas avançadas.

• General Linear Models (GLM)

• Modelos lineares generalizados (GENLIN)

• Modelos lineares

• Generalized Estimating Equations (GEE) Procedimentos

• Generalizadas lineares modelos mistos (GLMM)

• Procedimentos de análise de sobrevivência

O módulo Tabelas personalizadas

Este tem sido o módulo mais popular durante anos, e por boas razões. Se você precisa apertar um monte de informações em um relatório, você precisa deste módulo. Por exemplo, se você faz pesquisa de opinião e pretende apresentar um relatório sobre todo o inquérito em forma de tabela, este módulo vem a seu salvamento. Imagine todo o seu conjunto de dados resumidos num apêndice. Não é meramente uma conveniência. Se você precisa deste tipo de resumo, obter este módulo.

O módulo de Regressão

A seguir está uma lista das técnicas estatísticas que fazem parte do módulo de regressão.

• Multinomial e binário de regressão logística

• Nonlinear Regression (NLR) e Constrained Nonlinear Regression (CNLR)

• Weighted Least Squares Regression e Two-Stage Least Squares Regression

• Análise de probit

O módulo de Categorias

O módulo de Categorias é projetado para permitir que você para revelar as relações entre os seus dados categóricos. Para ajudar você a entender seus dados, o módulo Categorias usa o mapeamento perceptual, escalonamento ótimo, a preferência de escala e redução de dimensão. Usando essas técnicas, você pode visualmente interpretar as relações entre suas linhas e colunas.

Categorias realiza seus resultados de análise e exibe para que você possa compreender os dados ordinais e nominais. Ele usa procedimentos semelhantes aos de regressão convencional, componentes principais e correlação canônica. Ele executa regressão utilizando variáveis ​​de previsão ou de resultados categóricos nominais ou ordinais.

O módulo de preparação de dados

preparação de dados não é divertido. No módulo irá eliminar todo o trabalho para o ser humano nesta parceria humano-computador, mas o módulo de preparação de dados é projetado para eliminar um pouco da rotina, aspectos previsíveis. Ele ajuda você a processar as suas linhas e colunas de dados.

Para que sua linhas de dados, que ajuda a identificar casos anómalos que poderiam distorcer os dados. Quanto a suas variáveis, que ajuda a identificar os melhores, e permite que você saiba que você poderia melhorar algumas transformando-as. Ele também permite que você crie regras de validação especiais para acelerar seus cheques de dados e evitar um monte de trabalho manual. Finalmente, ele ajuda a identificar padrões em seus dados em falta.

O módulo de Árvores de Decisão

As árvores de decisão são, de longe, o mais popular e bem conhecido das técnicas de mineração de dados. Na verdade, existem produtos de software inteiros dedicados a esta abordagem. Se você não tem certeza se você precisa fazer mineração de dados, mas você quer experimentá-lo, isso seria apenas sobre a melhor maneira porque você já sabe o caminho de volta SPSS Statistics.

O módulo Forecasting

Você pode usar o módulo de previsão de construir rapidamente previsões de séries temporais de especialistas. Este módulo inclui algoritmos estatísticos que podem ser usados ​​para analisar dados históricos e prever tendências. Você pode configurá-lo para analisar centenas de diferentes séries temporais de uma só vez, em vez de executar um procedimento separado para cada um.

O software é projetado para lidar com as situações especiais que surgem na análise de tendências. Ela determina automaticamente o auto-regressivo de melhor ajuste integrado média móvel (ARIMA) ou modelo de alisamento. Ele testa automaticamente os dados para a sazonalidade, intermitência e valores ausentes. O software detecta outliers e os impede de influenciar indevidamente os resultados. Os gráficos gerados incluem intervalos de confiança e indicar a bondade do modelo de ajuste.

O módulo de valores em falta

O módulo de preparação de dados parece ter os valores em falta coberta, mas os dois módulos são realmente muito diferente. O módulo de preparação de dados é realmente sobre encontrar dados errors- suas regras de validação irá dizer-lhe que um ponto de dados não está certo. Por outro lado, o módulo de valores ausentes é focada em quando não existe valor de dados de todo. Ele tenta estimar a peça que falta de informações usando outros dados que você tem. Este processo é chamado imputação, também conhecida como a substituição com um palpite. Todos os tipos de pesquisadores, mineiros de dados e estatísticos podem se beneficiar, mas se você é um pesquisador pesquisa, este é realmente obrigado a vir a calhar.

O módulo de Inicialização

bootstrapping é uma técnica que envolve "resampling" com a substituição. O módulo Bootstrapping permite construir modelos mais estáveis ​​utilizando seus dados ao superar o efeito de outliers e outros problemas em seus dados.

estatísticas tradicionais assume que os seus dados tem uma distribuição particular, mas esta técnica evita esse tipo de suposição. O resultado é uma sensação mais precisa do que está acontecendo na população. Trata-se, em certo sentido, uma idéia simples, mas porque tem um monte de cavalos de potência do computador, é mais popular agora do que quando os computadores eram mais lento.

O módulo de amostras complexas

A amostragem é uma grande parte das estatísticas. UMA amostra aleatória simples é o que você normalmente pensamos como uma amostra - como escolher nomes fora de um chapéu. A pesquisa é muitas vezes mais complicado do que isso. O módulo de amostras complexas é de cerca de formas mais complicadas de amostragem: dois estágios, estratificada, e assim por diante.

O módulo Conjunto

O módulo Conjunto fornece uma maneira para que você possa determinar como cada um dos atributos do seu produto afetam a preferência do consumidor. Quando você combina análise conjunta com a pesquisa de produtos de mercado competitivo, é mais fácil a zero sobre as características do produto que são importantes para seus clientes.

Com esta pesquisa, você pode determinar qual o produto atributos de seus clientes se preocupam, quais os que se preocupam com a maioria, e como você pode fazer estudos úteis de preços e brand equity. E você pode fazer tudo isso antes incorrer em despesas de trazer novos produtos ao mercado.

O módulo de Marketing Direto

Este módulo é um pouco diferente dos outros. É um conjunto de elementos relacionados em um ambiente wizardlike. Ele foi projetado para ser um balcão único para os comerciantes. As principais características são a frequência de recência análise monetária (RFM), análise de cluster, e profiling.

O módulo de testes Exact

O módulo de testes Exact torna possível para ser mais preciso em sua análise de pequenos conjuntos de dados e conjuntos de dados que contêm ocorrências raras. Dá-lhe as ferramentas necessárias para a análise de tais condições de dados com mais precisão do que seria possível.

Quando apenas um pequeno tamanho da amostra está disponível, você pode usar o módulo de testes exato para analisar essa amostra menor e ter mais confiança nos resultados. Aqui, a ideia é realizar mais análises em um curto período de tempo. Este módulo permite realizar diferentes inquéritos ao invés de gastar amostras de coleta de tempo para ampliar a base das pesquisas que você tem.

O módulo de Redes Neurais

UMA rede neural é uma rede latticelike de nós neuronlike, criada no âmbito SPSS para atuar algo como os neurônios em um cérebro vivo. No módulo Rede Neural, um algoritmo de formação de forma iterativa ajusta os pesos para corresponder de perto as relações reais entre os dados. A idéia é minimizar erros e maximizar previsões precisas.

Amos

Amos é uma interface interativa que você pode usar para construir modelos de equações estruturais. Não é um verdadeiro "módulo" é software independente com sua própria interface gráfica do usuário (GUI). Usando os diagramas criados com Amos, você pode descobrir relações de outra forma ocultos e observar graficamente como alterações em determinados valores afetam outros valores. Você pode criar um modelo em dados não numéricos sem ter de atribuir pontuações numéricas aos dados. Você pode analisar dados censurados, sem ter que fazer suposições além normalidade.

O módulo de Amostra

O módulo de potência da amostra foi desenvolvido em conjunto com o atraso Jacob Cohen. Cohen era uma potência estatísticas contemporânea e em grande parte responsável pela elaboração mais atenção ao erro tipo II.

A ideia é que a formação universitária enfatiza a evitar erro tipo I, a tal ponto que você esquecer-se sobre o outro tipo de risco. Erro do tipo II é o risco que existe uma constatação surpreendente aguarda na população, mas a análise dos dados de exemplo não revelar.

O módulo de Amostra permite calcular com precisão esse risco, e pode solicitar que você quer para recolher mais dados para evitar o risco, ou talvez, apenas talvez, você descobrir que você pode conviver com um pouco menos de dados e você pode salvar sua organização dinheiro durante a fase de coleta de dados.

O módulo de visualização Designer

O módulo de visualização Designer não recebe tanta atenção como merece. Mesmo veteranos usuários SPSS não parece saber muito sobre isso. Graphboard Template Chooser é um dos métodos gráficos em SPSS, e este módulo é realmente um produto irmão para Graphboard em um sentido.

Se você deseja criar gráficos muito sofisticados em SPSS, você tem duas escolhas: aprender a programar gráficos Produção Language (GPL) ou utilizar o módulo de visualização Designer. GPL não é realmente assim tão mau, mas para algumas pessoas, escrever código simplesmente não é a sua coisa.

O módulo de visualização Designer permite criar todos os tipos de gráficos que não são possíveis de outra forma, e quando estiver pronto, você pode adicionar novos "modelos" para a sua cópia do SPSS e à de seus colegas também. Quando estiver pronto, os novos modelos irão mostrar-se como novos tipos de gráficos no Graphboard Template Chooser.