El propósito del software spss
1. Funciones de gestión de datos mejoradas
A partir de la décima edición, cada nueva versión de SPSS realizará algunas mejoras en las funciones de gestión de datos para que su uso sea más cómodo para los usuarios. Capítulo 13 Las mejoras en la versión pueden reflejarse en los siguientes aspectos: (1) Nombres de variables extralargos: en la versión 12, la longitud de los nombres de variables ya puede alcanzar los 64 caracteres. La versión 13 puede relajar en gran medida esta restricción y permitir el uso. de nombres de variables más largos. (2) Proceso de codificación automática mejorado: el programa podrá utilizar plantillas de codificación automática para que los usuarios puedan volver a codificar valores de variables en un orden personalizado en lugar del orden ASCII predeterminado. Además, el programa de codificación automática puede recodificar múltiples variables simultáneamente para aumentar la eficiencia del análisis. 3) Funcionalidad de fecha/hora mejorada: las mejoras se centran en facilitar el cálculo de la diferencia entre dos fechas/horas y sumar y restar valores de variables de fecha.
2. Informes de resultados mejorados
A partir de la versión 10, la visualización gráfica de datos y resultados ha sido el foco de las mejoras de SPSS. En la versión 16, SPSS introdujo nuevas funciones de gráficos regulares y la función de informe también alcanzó un nivel relativamente completo. La versión 13 mejorará aún más la función de gráficos en respuesta a algunos problemas de uso y necesidades del usuario. (1) Gráficos estadísticos: después de un año de uso, la nueva versión de la interfaz de gráficos generales se ha perfeccionado básicamente. Además de hacer la operación más conveniente, esta mejora también destaca dos puntos clave. En primer lugar, se introducen funciones de gráficos más interactivas en los gráficos normales, como grupos de gráficos (gráficos de paneles), gráficos de clasificación con barras de error (como gráficos de barras de error y gráficos de líneas), gráficos circulares simples con efectos tridimensionales y gráficos apilados. gráficos circulares, gráficos circulares segmentados, etc. En segundo lugar, se introducen varios tipos de gráficos nuevos. El segundo es la introducción de varios gráficos nuevos, actualmente llamados diagramas piramidales de población y diagramas de densidad de puntos. 2) Tablas de estadísticas: el resultado de casi todo el proceso abandonará el texto en favor de tablas dinámicas más hermosas. Además, la forma de presentación y la facilidad de uso de las tablas dinámicas también se mejorarán aún más, con nuevas funciones como la clasificación estadística y la combinación/omisión de la salida de múltiples subcategorías en la tabla. Además, las tablas dinámicas también podrán exportarse directamente a PowerPoint, lo que sin duda será fácil de usar.
3. La función de modelado estadístico se ha agregado al módulo de muestra compleja.
La muestra compleja es un nuevo módulo en la versión 12, que se utiliza para implementar planes de diseño de muestreo complejos y describirlos. los datos correspondientes. Sin embargo, las capacidades de modelado estadístico no estaban disponibles en ese momento. En la versión 13, esto cambiará significativamente. El módulo de muestreo complejo presentará de manera integral modelos lineales generales para modelar las capacidades predictivas de una variedad de variables continuas en estudios de muestreo complejos, como los datos de satisfacción del cliente en la investigación de mercado. Para datos categóricos, se introducirá sistemáticamente la regresión logística. De esta manera, para cualquier estudio de muestreo complejo, como el muestreo por conglomerados estratificado de múltiples etapas o el muestreo PPS más complejo, los investigadores pueden implementar fácilmente todo el proceso de análisis, desde el diseño del muestreo, la descripción estadística hasta el modelado estadístico complejo, y descubrir los factores que influyen. y se pueden utilizar modelos estadísticos complejos como el modelo de análisis de varianza, el modelo de regresión lineal y el modelo de regresión logística. La operación es la misma que la del muestreo aleatorio completo. La operación no será diferente al análisis de datos de muestreo completamente aleatorio.
Es previsible que la introducción de este módulo promoverá en gran medida la correcta aplicación del modelado de inferencia estadística en muestreos complejos en mi país.
4. Módulo de árbol de clasificación
Este módulo es en realidad una versión independiente del software anterior SPSS AnswerTree integrado en la plataforma SPSS. Hace unos años, al presentar las nuevas funciones de SPSS 11 en mi sitio web, el autor señaló que la línea actual de productos de SPSS está demasiado fragmentada y que se debería utilizar una variedad de software pequeño y de una sola función, como AnswerTree y Sample Power. Integrado en múltiples plataformas como SPSS superior. SPSS parece ser consciente de esto y AnswerTree es el primer producto que se integra completamente en este contexto. El módulo de árbol de clasificación predice variables categóricas o variables continuas basándose en el modelo de estructura de árbol desarrollado en minería de datos, que puede subdividir muestras rápida y fácilmente sin requerir que los usuarios tengan demasiada experiencia estadística. En la actualidad, este módulo se ha utilizado ampliamente en los campos de la segmentación de mercados y la minería de datos. Actualmente se sabe que este módulo proporciona tres algoritmos: CHAID, CHAID exhaustivo y Camp;RT. Aún no está seguro si se incluirá el algoritmo QUEST proporcionado en AnswerTree. Para facilitar el uso de usuarios nuevos y antiguos, el módulo de árbol ya no utiliza el método de asistente en AnswerTree, sino que utiliza el cuadro de diálogo de etiqueta interactiva que ha sido adoptado por SPSS en los últimos dos años. Sin embargo, el contenido de toda la interfaz de la pestaña es básicamente el mismo que el del asistente original. Además, la salida del modelo sigue siendo el diagrama de árbol estándar en AnswerTree, lo que significa que los usuarios antiguos de AnswerTree básicamente no necesitan aprender a hacerlo. Utilice este módulo. Dado que el sistema de métodos del modelo de estructura de árbol es completamente diferente del método estadístico tradicional, la introducción de este modelo puede causar confusión entre los lectores sobre el sistema de métodos estadísticos. Por lo tanto, este módulo no se trata en este tutorial avanzado, pero se tratará en detalle en la próxima versión del tutorial avanzado y en el libro de texto de segmentación de mercado.