SPSS — это приложение, которое выполняет статистический анализ данных. Ввод и манипулирование информацией в приложении могут быть выполнены с использованием собственного языка SPSS, который известен как командный язык синтаксиса, или, более часто, как синтаксис. Этот язык очень похож на другие языки программирования и позволяет вам определять переменные (или использовать предопределенные) и использовать их внутри операторов, или оценивать их с помощью реляционных или логических операторов. Хорошие программисты всегда знают, как сделать свой код доступным с помощью комментариев. Синтаксис также может использоваться в сочетании с Basic и Python.
Определения переменных языка синтаксиса SPSS
В синтаксисе вы можете определить несколько различных характеристик для каждой из ваших переменных. Вот полный набор возможностей среди переменных языка синтаксиса SPSS:
Имя: краткая форма имени переменной
Тип: числовой, запятая, точка, научная запись, дата, доллар, пользовательская валюта или строка
Что такое SPSS?
Ширина: максимальное количество символов, используемых для отображения данных
Десятичные знаки: количество цифр справа от десятичной точки
Отсутствует: значение или значения для представления отсутствующих значений.
Столбцы: количество пробелов, в которых отображается значение
Выровнять: вправо, влево или по центру
Мера: шкала, порядковый или номинальный
Роль: вход, цель, оба, нет, раздел или разделение
Синтаксический язык SPSS
Одна инструкция языка синтаксиса может быть очень простой или достаточно сложной, чтобы служить целой программой. Одна инструкция состоит из команды, за которой следуют аргументы для изменения или расширения действий команды, как показано ниже:
команда: каждое утверждение начинается с команды.
опция: каждая команда имеет определенный набор опций.
значение: значение или значения для параметра.
терминатор: каждое утверждение заканчивается точкой в качестве терминатора.
Предопределенные переменные языка синтаксиса SPSS
Большинство значений, используемых в синтаксисе, взяты из переменных в наборе данных, который вы в данный момент загрузили и отобразили в SPSS. Вы просто используете имена переменных в своей программе, и SPSS знает, куда идти и получать значения для нее.
Некоторые другие переменные уже определены, и вы можете использовать их в любом месте программы. Предопределенные переменные, которые называются системными переменными, начинаются со знака доллара ($) и уже содержат значения.
Системные переменные перечислены в таблице ниже:
SPSS Синтаксис Язык Комментарии
Вы можете вставить описательный текст, называемый комментарием , в вашу программу. Этот текст ничего не делает, кроме как помогает прояснить ситуацию, когда вы читаете (или кто-то другой читает) ваш код. Вы начинаете комментарий так же, как запускаете любую другую команду: в отдельной строке, используя ключевое слово COMMENT или звездочку или косую черту. Комментарий заканчивается точкой. Например:
Начало работы с SPSS: описательные статистики
КОММЕНТАРИЙ Это комментарий и не будет выполнен. * Это комментарий и будет оставаться комментарием до истечения срока. / * Это комментарий, который будет оставаться комментарием до завершающей косой черты * /
Реляционные операторы языка синтаксиса SSPS
Синтаксис предлагает условные операторы, которые выполняются только при правильных условиях. Обычно эти условия определяются путем оценки содержимого переменной с помощью логического или реляционного оператора. В следующей таблице перечислены реляционные операторы, которые можно использовать для сравнения чисел:
Символ Альфа Что это
знак равно
EQ
Равно
LT
Меньше чем
>
GT
Больше, чем
<>
Небраска
Не равно
LE
Меньше или равно
> =
GE
Больше или равно
Логические операторы языка синтаксиса SPSS
Синтаксис предлагает условные операторы, которые выполняются только при правильных условиях. Обычно эти условия определяются путем оценки содержимого переменной с помощью логического или реляционного оператора. В следующей таблице перечислены логические операторы, которые вы можете использовать для более сложных и сложных сравнений:
IBM SPSS Statistics — полнофункциональная статистическая система, предназначенная для решения исследовательских и бизнес-задач при помощи анализа данных.
Что в новом IBM SPSS Statistics 28?
Поддержка всех этапов аналитического процесса:
планирование исследования;
сбор данных;
доступ к данным и управление ими;
статистический анализ;
создание отчетов;
хранение и распространение результатов.
Продукт IBM SPSS Statistics (ранее известный просто как «SPSS») предоставляет широкие возможности для анализа данных. Интуитивно понятный интерфейс программного обеспечения включает в себя все функции управления данными, статистические процедуры и средства создания отчетов для проведения анализа любой степени сложности.
IBM SPSS Statistics и продукты IBM SPSS Amos, Sample Power, VizDesigner, Data Collection, Collaboration and Deployment Services образуют модульный, полностью интегрированный программный комплекс.
Интеграция продуктов IBM SPSS в единую линейку позволяет уверенно работать, не сталкиваясь с проблемами перехода от одного программного продукта к другому.
Большой выбор процедур в базовом модуле IBM SPSS Statistics дает широкие возможности анализа данных различных типов. Встраиваемые дополнительные модули расширяют аналитические возможности настолько, насколько это необходимо.
Специалисты в области анализа данных ценят логичность, продуманность и взаимосвязанность компонентов программного обеспечения IBM SPSS. Начинающих особенно впечатлит интуитивно понятный интерфейс, полнота справочной системы на русском языке и качество технической поддержки.
Все это гарантирует скорейшую отдачу от приобретенного продукта.
Варианты комплектации
Архитектура
IBM SPSS Statistics доступен как в виде традиционного десктопного клиентского приложения, так и в архитектуре клиент-сервер, позволяющую централизовать доступ к данным, вынести вычисления на удаленный сервер и автоматизировать повторяющиеся аналитические задачи. См. подробнее про IBM SPSS Statistics Server.
Полная спецификация IBM SPSS Statistics
IBM SPSS Statistics Base
Анализ данных
Описательные статистики (частоты, отношения, процентили, меры центральной тенденции и разброса, таблицы сопряженности, анализ множественных ответов, OLAP)
SPSS Statistics- пакет для статистического анализа данных и управления данными, предназначенный для аналитиков и ученых, является мощным аналитическим инструментом для решения задач бизнеса и выполнения научных исследований.
Основу программы SPSS Statistics составляет SPSSBase (базовый модуль), предоставляющий разнообразные возможности доступа к данным и управления данными. Он содержит методы анализа, которые применяются чаще всего.
Модуль IBM SPSS Statistics Base включает все процедуры ввода, отбора и корректировки данных, а позволяет получить общее представление о ваших данных, сформулировать гипотезы для дополнительной проверки, а также выполнить статистические и аналитические процедуры, помогающие прояснить отношения между переменными, создать кластеры, выявить тенденции и сделать прогнозы.
SPSS Statistics Base интегрируется с дополнительными модулями и другим программным обеспечением SPSS Statistics для реализации работы по планированию сбора данных, сбору данных, а также внедрению и распространению полученных результатов. Кроме того, дополнительные модули и программное обеспечение расширяют возможности анализа данных, создания отчетов, а также управления данными и подготовки данных к анализу.
Как и в других статистических пакетах или системах анализа, для начала работы данные, необходимо подготовить к анализу. В SPSS Statistics Base есть целый ряд возможностей и функций, обеспечивающих быструю и эффективную подготовку данных.
Когда свойства переменных заданы, их можно скопировать при помощи инструмента Копировать свойства данных. Свойства переменных используются в качестве шаблонов, которые можно применять как к переменным в другом файле, так и к другим переменным в том же файле. SPSS Statistics Base позволяет производить поиск дублирующихся наблюдений для устранения их перед началом анализа.
Еще один инструмент — Визуальная категоризация. Она облегчает подготовку количественных данных к анализу.
При необходимости строить прогностические модели используется модуль IBM SPSS Regression. Применение сложных моделей при помощи большого набора процедур нелинейного моделирования. SPSS Regression Models используется в:
• Маркетинговых исследованиях для изучения поведения покупателей.
• Медицинских исследованиях для изучения реакций на изменение дозировки.
• Анализе кредитов и кредитных рисков.
• Образовательных исследованиях для измерения успеваемости и других областях.
Например, прогнозирование категориальных исходов с числом категорий более двух Мультиноминальная логистическая регрессия позволяет освободиться от ограничений в виде ответов да/нет и моделировать факторы, предсказывающие покупку клиентами товара А, товара В или товара С. Бинарная логистическая регрессия используется для прогнозирования значений дихотомических переменных (например, купил / не купил, проголосовал / не проголосовал). В процедуре имеется несколько пошаговых методов для отбора существенных непрерывных либо категориальных ковариат, которые наилучшим образом предсказывают значения переменной отклика.
Значительно расширяют возможности моделирования нелинейная регрессия с ограничениями и нелинейная регрессия без ограничений, реализованные в модуле SPSS Regression Models. В этих процедурах есть два метода для оценивания параметров нелинейных моделей.
Модели без ограничений анализируются алгоритмом Левенберга- Марквардта. Алгоритм последовательного квадратичного программирования позволяет задавать ограничения на оценки параметров, использовать собственную функцию потерь и получать бутстреп-оценки стандартных ошибок. Кроме перечисленных методов модуль реализует и другие функции, расширяющие возможности моделирования.
Анализ данных станет более точным при помощи процедур, лучше учитывающих свойства исследуемых данных. В IBM SPSS Advanced Statistics имеется мощный набор методов одномерного и многомерного анализа. Например, процедура Общая линейная модель (ОЛМ) предоставляет большую гибкость в описании взаимосвязей между зависимой переменной и набором независимых переменных. Среди имеющихся моделей: линейная регрессия, одномерный дисперсионный анализ, одномерный ковариационный анализ, многомерный дисперсионный анализ и многомерный ковариационный анализ. В процедуре ОЛМ предусмотрена также возможность работы с повторными измерениями, смешанными моделями, апостериорными критериями, апостериорными критериями для повторных измерений, четырьмя видами сумм квадратов, парными сравнениями ожидаемых маргинальных средних; специальные методы обработки пропущенных значений и возможность сохранения матрицы плана и файла эффектов.
Использование более точных прогностических моделей при работе с данными иерархической структуры Процедура Смешанные линейные модели расширяет возможности общей линейной модели, используемой в процедуре ОЛМ, предоставляя возможности анализа коррелированных данных и данных с непостоянной дисперсией. Например, корректное использование данных о студентах в студенческих группах или о потребителях в домашних хозяйствах позволяет повысить точность моделей. Смешанная линейная модель позволяет моделировать не только средние значения, но также дисперсии и ковариации. Гибкость этой процедуры позволяет проверять широкий спектр моделей. Имеется возможность использования моделей повторных измерений, включая неполные повторные измерения, когда число наблюдений для разных объектов наблюдения различно.
В процедуре Смешанной линейной модели можно использовать самые разнообразные модели, включая модель однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) с фиксированными эффектами, модель рандомизированных полных блоков, модель только случайных эффектов, модель случайных коэффициентов, многоуровневый анализ, безусловная модель линейного роста, модель линейного роста с ковариатами, модель повторных измерений, с ковариатами, зависящими от времени.
Даже этот краткий обзор процедур модуля SPSS Advanced Models наглядно свидетельствует о значительных вычислительных возможностях модуля.
При помощи SPSS Categories можно вводить в анализ дополнительные данные путем включения дополнительных точек.
Дополнительные модули SPSS для Windows, такие как SPSS Regression Models, SPSS Advanced Models, SPSS Categories и другие позволяют задействовать еще больше аналитических процедур и, глубже проникая в структуру данных, извлекать полезную информацию для принятия точных решений. В таблице 2.2 приведены основные модули системы IBM SPSS Statistics и дана их краткая характеристика.
Модули системы SPSS
Наименование модулей
Источник: bstudy.net
Программа spss что это такое
Глава 1. Программа SPSS
Глава 2. Инсталляция
Инсталляция
2.1 Системные требования для инсталляции SPSS
2.2 Инсталляция SPSS
2.3 Создание ярлыка
2.4 Установка рабочего каталога
2.5 Инсталляция прилагаемого компакт-диска
2.6 Возобновление лицензии
2.7 Добавление компонентов
Глава 3. Подготовка данных
Подготовка данных
3.1 Кодирование и кодировочная таблица
3.2 Матрица данных
3.3 Запуск SPSS
3.4 Редактор данных
3.4.1 Определение переменных
3.4.2 Ввод данных
Глава 4. SPSS для Windows — обзор
PSS для Windows — обзор
4.1 Выбор статистической процедуры
4.2. Настройки редактора данных
4.3 Панели символов
4.4 Построение и редактирование графиков
4.5 Окно просмотра
4.6 Редактирование таблиц
4.6.1 Редактор мобильных таблиц
4.6.2 Дополнительные возможности редактирования таблиц
4.6.3 Операции с таблицами большого размера
4.6.4 Окно просмотра текста
Глава 5. Основы статистики
Основы статистики
5.1 Предварительные условия для проведения статистического теста
5.1.1 Типы статистических шкал
5.1.2 Нормальное распределение
5.1.3 Зависимость и независимость выборок
5.4.1 Структурирование, вводи проверка данных
5.4.2 Описательный (дескриптивный) анализ
5.4.3 Аналитическая статистика
Глава 6. Частотный анализ
Частотный анализ
6.1 Частотные таблицы
6.2 Вывод статистических характеристик
6.3 Медиана для концентрированных данных
6.4 Форматы частотных таблиц
6.5 Графическое представление
Глава 7. Отбор данных
Отбор данных
7.1 Выбор наблюдений
7.1.1 Классификация операторов
7.1.2 Операторы отношения
7.1.3 Логические операторы
7.1.4 Булева алгебра
7.1.5 Функции
7.1.6 Ввод условного выражения
7.1.7 Примеры отбора данных
Глава 8. Модификация данных
Модификация данных
8.1 Вычисление новых переменных
8.1.1 Формулировка численных выражений
8.1.2 Функции
8.3.1 Ручное перекодирование
8.3.2 Автоматическое перекодирование
8.4.1 Формулировка условий
8.4.2 Создание индекса
8.6.1 Пример рангового преобразования
8.6.2 Типы рангов
8.7.1 Коррекция при отсутствии репрезентативности
8.7.2 Анализ концентрированных данных
8.8.1 Первый пример: вычисление расхода бензина
8.8.2 Второй пример: вычисление даты пасхи
Глава 9. Статистические характеристики
Статистические характеристики
9.1 Описательная статистика
9.2 Сводка наблюдений
Глава 10. Исследование данных
Исследование данных
10.1 Обнаружение ошибок ввода
10.2 Проверка закона распределения
10.3 Вычисление характеристик
10.4 Исследование данных
10.4.1 Анализ без группирующей переменной
10.4.2 Анализ для групп наблюдений
Глава 11. Таблицы сопряженности
Таблицы сопряженности
11.1 Создание таблиц сопряженности
11.2 Графическое представление таблиц сопряженности
11.3 Статистические критерии для таблиц сопряженности
11.3.1 Тест хи-квадрат
11.3.2 Коэффициенты корреляции
11.3.3 Меры связанности для переменных с номинальной шкалой
11.3.4 Меры связанности для переменных с порядковой шкалой
11.3.5 Другие меры связанности
Глава 12. Анализ множественных ответов
Анализ множественных ответов
12.1 Дихотомный метод
12.1.1 Определение наборов
12.1.2 Частотные таблицы для дихотомических наборов
12.1.3 Таблицы сопряженности с дихотомическими наборами
12.2.1 Определение наборов
12.2.2 Частотные таблицы для категориальных наборов
12.2.3 Таблицы сопряженности с категориальными наборами
Глава 13. Сравнение средних
Сравнение средних
13.1 Сравнение двух независимых выборок
13.2. Сравнение двух зависимых выборок
13.3 Сравнение более двух независимых выборок
13.3.1 Разложение на составляющие тренда
13.3.2 Априорные контрасты
13.3.3 Апостериорные тесты
13.3.4 Другие параметры
Глава 14. Непараметрические тесты
Непараметрические тесты
14.1 Сравнение двух независимых выборок
14.1.1 U-тест по методу Манна и Уитни
14.1.2 Тест Мозеса (Moses)
14.1.3 Тест Колмогорова-Смирнова
14.1.4 Тест Уалда-Вольфовица (Wald-Wolfowitz)
14.2.1 Тест Уилкоксона (Wilcoxon)
14.2.2 Знаковый тест
14.2.3 Тест хи-квадрат по методу МакНемара (McNemar)
14.3.1 Н-тест по методу Крускала и Уоллиса
14.3.2 Медианный тест
14.4.1 Тест Фридмана
14.4.2 W Кендала
14.4.3 ОКохрана
Глава 15. Корреляции
Корреляции
15.1 Коэффициент корреляции Пирсона
15.2 Ранговые коэффициенты корреляции по Спирману и Кендалу
24.2.2 Добавление второго измерения (столбцовые переменные)
24.2.3 Добавление третьего измерения (табличные переменные)
24.2.4 Вложенные данные
24.2.5 Процентные показатели
24.2.6 Суммарные значения
24.2.7 Средние значения и другие итоговые статистики
24.2.8 Возможности форматирования
24.3.1 Пакетированные и вложенные переменные
24.3.2 Статистики в ячейках
24.3.3 Суммарные показатели
24.4.1 Дихотомический метод
24.4.2 Категориальный метод
24.5.1 Примеры таблиц частотных показателей
24.5.2 Процентные показатели суммарных значений
24.5.3 Работа с подгруппами
Глава 25. Экспортирование выходных данных
Экспортирование выходных данных
25.1 Перенос статистических результатов в Word
25.2 Перенос диаграмм в Word
25.3 Экспорт сводных таблиц и диаграмм как php-документов
Глава 26. Программирование
Программирование
26.1 Основные синтаксические правила
26.2 Выполнение готовой программы для SPSS
26.2.1 Запуск из редактора синтаксиса
26.2.2 Операционный модуль
26.5.1 Применение сценария
26.5.2 Автоматические сценарии
26.5.3 Редактор сценариев
Глава 27. Нововведения в 11-ой версии SPSS
Использование программы SPSS в качестве ядра для современных маркетинговых исследований
Конкретные нововведения в SPSS 11
Источник: www.sites.google.com
IBM SPSS Statistics 26.0.0.0
Любой бизнес требует тщательных исследований рынка, клиентов, продукции и других областей. Благодаря статистике и математическим вычислениям можно определить, будет ли успешен выбранный компанией курс, или найти наименее рискованный путь развития. Определить эффективность бизнеса и провести анализ целевой аудитории поможет программа IBM SPSS Statistics, чей функционал уходит далеко за пределы исследования рынка. Назначение SPSS — анализ всевозможных переменных и наглядное отображение результатов с помощью графиков и таблиц.
По интерфейсу и функционалу SPSS схожа с известной во всем мире Microsoft Excel. Однако для ведения статистики многие компании отдают предпочтение именно программе SPSS Statistics. Она позволяет определять параметры корреляции и репрессии, выполняет анализ линейных и смешанных моделей, а также нейронных сетей, проводит множественные выборки, шкалирование и другие статистические операции. Результаты можно посмотреть в таблицах или на графике, сформированном программой.
ПО имеет русский интерфейс и совместимо со всеми версиями Windows. Поскольку зачастую SPSS применяется юридическими лицами, распространение софта осуществляется на платной основе.
Функции и особенности программного обеспечения SPSS Statistics 26.0.0.0:
Анализ статистических данных
Вывод результатов в виде графиков и диаграмм
Сохранение файлов в формате PDF и DOC
Импорт данных из Excel, dBase, Lotus и Congos BI
Ограничения Trial версии:
14-дневный пробный период (для его активации необходима регистрация на сайте IMB)
Скачать русскую версию IBM SPSS Statistics можно у нас или на официальном сайте по ссылке ниже. Все фалы берутся из официальных источников и проверяются антивирусами.
SPSSStatisticsSub_Setup_x86.exe
Скриншоты
Для полного комплекта мы рекомендуем вам также скачать Eye Corrector (программа для коррекции зрения).
