1.3. Дополнительные модули

Tables.

Модуль SPSS Tables позволяет быстро и без лишних усилий создавать совершенные, готовые для презентации таблицы для наглядного и эффектного представления результатов анализа.

Среди возможностей – предварительный просмотр таблиц в процессе их создания, расчет тестовых статистик, а также улучшенные возможности управления данными.

Regression Models.

Построение моделей и предсказание результатов в случаях, когда линейная регрессия оказывается неприменимой.

В SPSS Regression Models заложены такие методы анализа данных, как логистическая регрессия (мультиномиальная и бинарная), нелинейная регрессия, регрессия методом взвешенных наименьших квадратов, регрессия двухэтапным методом наименьших квадратов, а также пробит–анализ.

Advanced Models.

Среди мощных многомерных методов SPSS Advanced Models – смешанные модели, процедура общего линейного моделирования (ОЛМ), анализ компонент дисперсии, многофакторный дисперсионный анализ, оценивание Каплана–Мейера, регрессия Кокса, иерархические логлинейные модели, логлинейный анализ, анализ выживаемости и новая процедура универсальные политомические логит–модели (для порядковых исходов).

Categories.

Анализ категориальных данных. SPSS Categories позволяет проводить оптимальное шкалирование, включающее анализ соответствий и процедуру CATPCA (Анализ главных компонент методом наименьших квадратов с чередованием).

Для поиска неявных зависимостей в данных в SPSS Categories есть процедура многомерного шкалирования PROXSCAL.

Classification Trees.

SPSS Classification Trees позволяет непосредственно в SPSS для Windows строить деревья классификаций и решений, идентифицировать группы, находить взаимосвязи в данных и предсказывать будущие события.

Maps.

Мощные геоинформационные возможности, встроенные в SPSS для Windows. Создание высококачественных карт и проведение демографического анализа на основе данных SPSS.

Trends.

Прогнозирование временных рядов: модели экспоненциального сглаживания, а также методы оценивания авторегрессионных моделей.

Exact Tests.

SPSS Exact Tests подсчитывает точные p–значения, независимо от структуры данных, даже если количество наблюдений мало, наблюдения разделены на небольшие группы или если в некоторых переменных количество наблюдений в одной категории превышает 80%.

Missing Value Analysis.

Если в данных есть пропущенные значения, этот модуль поможет обнаружить взаимосвязи между пропущенными значениями и другими переменными.

Кроме того, SPSS Missing Value Analysis может оценить, какие значения должны были бы стоять на местах пропущенных.

Можно также оценивать среднее, ковариационную и корреляционную матрицы при помощи регрессионного алгоритма или алгоритма максимизации ожидания.

Complex Samples.

Позволяет учитывать сложные планы выборок при проведении анализа данных опросов и обследований, а также планировать сложные выборки и производить отбор. SPSS Complex Samples позволяет существенно снизить вероятность сделать ошибочные выводы для стратифицированных, кластеризованных и многоэтапных выборок.

Conjoint.

Совместный анализ применяется при исследовании рынка для изучения потребительских свойств продуктов на предмет их привлекательности.

SPSS Conjoint помогает маркетологам успешно выводить на рынок новые товары.

Conjoint – анализ выявляет наиболее важные для покупателей атрибуты товаров и наиболее предпочтительные параметры атрибутов этих товаров, а также позволяет изучать цены и брэнды.