¿Para qué se utiliza spss? ¿Qué software es?
SPSS es software de "productos y soluciones de servicios estadísticos", productos de software y servicios relacionados que se utilizan para cálculos de análisis estadístico, extracción de datos, análisis predictivo y tareas de soporte de decisiones.
SPSS es el software de análisis estadístico más antiguo del mundo. Fue desarrollado con éxito en 1968 por tres estudiantes de posgrado de la Universidad de Stanford, Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent. se estableció y, en 1975, se estableció una entidad legal y se estableció la sede de SPSS en Chicago.
El 28 de julio de 2009, IBM anunció que adquiriría SPSS, un proveedor de software de análisis estadístico, por 1.200 millones de dólares en efectivo. Hoy en día, la última versión de SPSS es la 25 y ha pasado a llamarse IBM SPSS Statistics. Hasta el momento, la empresa SPSS tiene una trayectoria de más de 40 años de crecimiento.
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Ventajas:
1. Fácil de operar
La interfaz es muy amigable, excepto por algunas entradas como entrada de datos y algunos programas de comando Además del trabajo que requiere escribir con el teclado, la mayoría de las operaciones se pueden completar arrastrando el mouse y haciendo clic en "menús", "botones" y "cuadros de diálogo".
2. Programación conveniente
Tiene las características del lenguaje de cuarta generación. Le dice al sistema qué hacer sin decirle cómo hacerlo. Siempre que comprenda los principios del análisis estadístico y no necesite estar familiarizado con varios algoritmos de métodos estadísticos, podrá obtener los resultados del análisis estadístico necesarios. Para los métodos estadísticos comunes, la mayor parte de la selección de declaraciones de comando, subcomandos y opciones de SPSS se completa mediante la operación de "cuadros de diálogo".
3. Potentes funciones
Tiene funciones completas como entrada de datos, edición, análisis estadístico, informes y producción de gráficos. Viene con 136 funciones de 11 tipos. SPSS proporciona métodos desde una simple descripción estadística hasta un complejo análisis estadístico multifactorial.
Por ejemplo, análisis exploratorio de datos, descripción estadística, análisis de tablas de contingencia, correlación bidimensional, correlación de rango, correlación parcial, análisis de varianza, prueba no paramétrica, regresión múltiple, análisis de supervivencia, análisis de covarianza. , Análisis discriminante, análisis factorial, análisis de conglomerados, regresión no lineal, regresión logística, etc.
Enciclopedia Baidu-spss