Пропустить общее меню / Skip Global Navigation

+7 (495) 229-56-11  Квадрат SPSS  info@predictive.ru

Что нового в SPSS 11?

См. также информацию о других версиях SPSS: 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

SPSS 11

  • Статистики отношений. Эта новая процедура дает возможность расчета широкого перечня статистик, описывающих отношения между двумя количественными переменными. Кроме прочего, статистики включают коэффициент разброса (дисперсии), коэффициенты вариации, среднее абсолютное отклонение и индекс регрессивности (price-related differential). Статистики отношений часто применяются в оценочной деятельности - для изучения соотношений между оценочной и продажной стоимостью.
  • Линейные смешанные модели. Эта новая процедура позволяет строить прогностические модели на данных, имеющих вложенную (иерархическую) структуру. В рамках этой модели можно специфицировать широкий круг моделей, таких, как ANOVA с фиксированными эффектами, рандомизированные полноблочные планы, планы с расщепленными делянками, модели со случайными коэффициентами, многоуровневый анализ, неограниченная модель линейного роста, модель линейного роста с ковариатами на уровне наблюдения, анализ с повторными измерениями, анализ с повторными измерениями с ковариатами, зависящими от времени. В дополнение есть возможность работать с планами повторных измерений, такими как неполные повторные измерения, когда число сделанных наблюдений варьируется от объекта наблюдения к объекту наблюдения. Процедура Linear Mixed Models доступна в дополнительном модуле Advanced Statistics.
  • Повышенная производительность. Значительно ускорена работа следующих статистических процедур: общие линейные модели, вычисление расстояний, иерархический кластерный анализ (все это в базовом модуле), а также мультиномиальной логистической регрессии (в дополнительном модуле Regression).
  • Управление данными. Введен конструктор реструктуризации данных, позволяющий осуществлять типовые преобразования, когда из одной строки (наблюдения) формируется несколько строк, либо, наоборот, когда несколько строк трансформируются в одну. Иными словами, конструктор позволяет производить преобразования файла данных из транзакционной структуры в аналитическую (из "узкого" формата в "широкий") и наоборот.
  • Новшества в конструкторе чтения баз данных. Теперь он позволяет на ходу перекодировать категориальные строковые поля в числовые переменные с сохранением исходных строковых значений в качестве меток числовых кодов. Он также включает автообъединение таблиц по внутренним (первичным0 и внешним ключам и поддерживает извлечение случайных выборок из больших таблиц.
  • Новшества в конструкторе чтения текстовых файлов. Теперь оно позволяет считывать текстовые файлы формата CSV, которые включают ограничители значений (например, "1,32", "2,00" и т.д.).
  • Дополнения процедуры OLAP-кубов. Введен расчет абсолютных и процентных разностей между категориями группирующей переменной или между отдельными переменными.
  • Однофакторная ANOVA. Добавлены проверки Брауна-Форсайта (Brown-Forsythe) и Велча (Welch).
  • Экспоненциальное представление для малых чисел. В параметрах программы предусмотрено отключение показа экспоненциальной записи. При отключении малые значения будут выводиться в таблицах как 0 или 0,000.
  • Агрегирование. В список доступных функций агрегирования добавлена медиана.
  • Арифметические функции. Доступный список функций для задания арифметических выражений расширен функциями плотности вероятности для непрерывных и дискретных распределений.
  • Мультиномиальная логистическая регрессия. В эту процедуру добавлен новый функционал по сохранению оцененных вероятностей откликов, предсказанного отклика (категории), оцененной вероятности предскзанного отклика и оцененной вероятности для того отклика, который наблюдался фактически. Процедура доступна в дополнительном модулей Regression.
  • Категориальная регрессия. Процедура была переработана для расширения функционала и простоты использования. Процедура доступна в дополнительном модуле Categories.
  • Категориальный анализ клавных компонент. Внесены изменения для представления результатов в более доступном для понимания виде. Процедура доступна в дополнительном модуле Categories.

Дополнения, введенные в SPSS 11.5

  • Новые инструменты описания данных. Добавлены следующие две опции, с помощью которых определить метаданные можно быстрее и проще:
    - конструктор копирования свойств данных дает возможность использовать внешний файл данных в качестве шаблона, определяющего свойства переменных в активном наборе данных. Кроме того можно использовать переменные из активного набора данных в качестве шаблона для других переменных из этого же набора данных. Конструктор копирования свойств данных доступен в меню Data.
    - определение свойств переменных (функция также доступна из меню Data) сканирует файл данных и выводит перечень уникальных значений для любой выделенной переменной, идентифицирует значения, не имеющие меток и предлагает возмоность автоматической генерации меток. Это практически полезная опция для работы с категориальными переменными, в которых используются числовые коды, представляющие содержательные категории (например, 0 = мужчины, 1 = женщины).
  • Расширенная поддержка форматов данных SAS. Появилась возможность сохранять данные в форматах SAS версий 6, 7, а также "транспортном" формате SAS.
  • Расширенные возможности экспорта результатов. Есть возможность экспорта либо документа вывода целиком, либо отдельных объектов из окна вывода. Доступные форматы: Word/RTF или Excel (диаграммы при экспорте в Excel не включаются).
  • Несколько языков вывода результатов. Введена возможность представления результатов работы процедур в мобильных таблицах на нескольких языках. Переключить язык вывода можно не прерывая сессии работы в SPSS.
  • Двухэтапный кластерный анализ (TwoStep Cluster Analysis). Эта новая процедура кластеризации предлагает возможности, которые не были реализованы ни в одной другой процедуре кластеризации в SPSS:
    - автоматический выбор наилучшего числа кластеров в дополнение к метрикам для выбора кластерного решения из нескольких моделей;
    - возможность создавать кластерные модели одновременно в пространстве категориальных и количественных переменных;
    - возможность сохранять кластерную модель в виде внешнего XML-файла для последующей кластеризации на основе этой модели новых данных по тем правилам, которые заложены в модель;
    - возможность быстрой кластеризации больших массивов данных.
  • Новая процедура Custom Tables (настраиваемые таблицы). Данная процедура заменяет и дополняет функционал, который ранее был реализован в модуле Tables:
    - простой визуальный конструктор, позволяющий оценить структуру будущей таблицы по мере добавления в нее переменных и настройки параметров;
    - единый интерфейс построения таблиц, заменяющий множество диалоговых окон и опций в них, предназначенных для разных типов таблиц
    - подытоги и поднаборы категорий для категориальных переменных;
    - полный контроль над появлением категорий в таблице и порядком их вывода.
    Процедура Custom Tables реализована в дополнительном модуле Custom Tables.

 

Увидели здесь функции, которые пригодятся Вам в работе? Проконсультируйтесь по возможностям обновления текущей версии IBM SPSS Statistics или приобретения новой лицензии. В рамках аналитического решения PS IMAGO PRO или академического решения Статкласс мы можем предложить очень гибкие условия лицензирования компонентов IBM SPSS, чтобы Вы смогли пользоваться всеми преимуществами новейшей версии IBM SPSS Statistics 24!

 

Ссылки по теме

Требуетcя помощь?

Подобрать конфигурацию ПО, вид лицензии, оценить решение, рассказать о функционале смогут наши консультанты. Обращайтесь: +7 (495) 229-56-11, info@predictive.ru