Новый релиз SPSS официально выпущен в начале ноября 2020 г. Несмотря на скромный номер версии, в продукт внесен ряд существенных дополнений. Можно сказать, что ведущей темой релиза стал расчет доверительных интервалов — очень востребованный функционал для презентации статистических результатов профессиональному сообществу. Доли и корреляции пополнили перечень статистик, для которых в SPSS рассчитать доверительный интервал разными методами можно буквально в пару кликов.
В новом релизе SPSS добавлены процедуры оценки и сравнения долей для следующих ситуаций:
Новые процедуры размещены в разделе сравнения средних (доли или пропорции можно понимать как частный случай средних величин).
Новые процедуры оценки долей в меню IBM SPSS Statistics 27.0.1
Все 3 новые процедуры позволяют выбрать переменные, задающие доли, уровень покрытия доверительного интервала и методы его расчета (доступно много вариантов и их разнообразие обусловлено представленностью разных методов в профессиональной литературе). Переменные, задающие доли, могут быть категориальными или числовыми: Вы просто указываете правило выделения интересующей целевой доли (так называемую категорию «успеха»). Это может быть конкретное значение, или пороговое значение, выше которого все относится к категории «успех», или минимум/максимум из имеющихся значений.
Для конкретных сценариев оценки устанавливаются свои параметры:
Выбор доверительных интервалов для оценки доли по одной выборке в диалоге IBM SPSS Statistics 27.0.1
Доверительные интервалы и результаты проверки гипотезы о доле в выборке в IBM SPSS Statistics 27.0.1
В процедуре для одной выборки доверительный интервал соответствует непосредственно измеряемой доле, а в процедурах независимых и парных выборок – разности между сравниваемыми долями.
В процедуре оценки парных корреляций для всех видов коэффициентов (Пирсона, Спирмена, тау-b Кендалла) теперь доступен расчет доверительных интервалов. Простой доступ к построению доверительных интервалов для корреляций — еще один шаг навстречу выполнению современных требований к публикациям статистических материалов. Доверительные интервалы выводятся в отдельной таблице, где каждая строка сформирована парой переменных. Информация о величине самого коэффициента корреляции и его статистической значимости из матрицы корреляций повторяется в этой новой таблице.
Таблица с доверительными интервалами для коэффициентов корреляций в IBM SPSS Statistics 27.0.1
При желании вывод непосредственно матрицы можно подавить с помощью ключевого слова NOMATRIX в синтаксисе. Уровень доверия доверительного интервала может быть настроен. Также пользователь может выбрать применение поправки при выполнении преобразовании Фишера для коэффициента корреляции и выбрать один из трех вариантов оценки стандартного отклонения для коэффициента корреляции Спирмена.
Omega является относительно новой альтернативой для традиционной метрики альфа Кронбаха, с помощью которой измеряют консистентность шкал. Например, если мы хотим измерить уровень владения иностранным языком, элементами шкалы могут быть оценки навыков аудирования, говорения, чтения, письменной речи. Анализ надежности должен ответить на вопрос, действительно ли шкала в целом измеряет единую величину (некое общее свойство), или же отдельные метрики выбиваются из общего хора. Альфа Кронбаха — заслуженная модель измерения, которую можно встретить в тысячах научных публикаций, но при этом не лишенная недостатков. Так, из-за редко выполняющегося на практике предложения об одинаковой точности измерений для разных элементов шкалы, оценка надежности альфы чаще всего будет являться оценкой снизу. Модель Omega не делает такого предположения и чаще будет более предпочтительной мерой надежности. Интерпретация ее значения — та же, что и у альфы: у консистентной шкалы мы рассчитываем увидеть омегу, по крайней мере, в районе 0,7–0,8.
Процедура Multiple Imputation предназначена для восстановления пропусков в данных с тем, чтобы сохранить в анализе как можно больше полных наблюдений или изучить типовые паттерны возникновения пропущенных значений. В соответствующую команду MULTIPLE IMPUTATION для метода Predictive Mean Matching (PMM) добавлен параметр количества ближайших полных наблюдений для прогнозного значения-кандидата на замещения пропуска. Речь здесь идет о том, что в тех случаях, когда для импутации данных используется модель (например, линейная регрессия), спрогнозированное значение-кандидат на замещение пропуска может оказаться неправдоподобно большим или малым. В подходе Predictive Mean Matching прогнозное значение устанавливается на основе ближайших к прогнозу реальных значений из данных, и новый параметр как раз управляет количеством таких ближайших кейсов.
Пользователи, использующие командный язык SPSS (синтаксис), привыкли к тому, что названия процедур, подкоманд и ключевых слов имеют в редакторе синтаксиса цветовое кодирование, а при вводе команд с клавиатуры редактор предлагает варианты завершения (autocompletion).
В релизе 27.0.1 появилось также автозавершение имен переменных из активного набора данных, что серьезно ускоряет разработку синтаксиса: больше нет необходимости помнить длинные имена переменных наизусть, использовать copy/paste или пользоваться диалоговым окном «Переменные» для вставки переменных в синтаксис. Просто начните вводить первые буквы имени нужной переменной, и выберите вариант завершения ввода из раскрывшихся перед Вами вариантов.
Функция автозавершения при вводе имен переменных в редакторе синтаксиса IBM SPSS Statistics 27.0.1
В расширение введенной в релизе IBM SPSS Statistics 27 функции автосохранения файлов добавлена возможность создания пользовательских точек восстановления. Точка восстановления — это, фактически, снимок всех открытых на текущий момент файлов в SPSS Statistics, который создается без явного сохранения этих файлов по отдельности. Создавая точку восстановления, пользователь как бы просит SPSS «запомнить» текущее состояние с тем, чтобы к нему можно было быстро вернуться впоследствии. После этого данные, синтаксисы и вывод могут быть как угодно изменены (например, проведен какой-то вспомогательный анализ, результаты которого не требуется сохранять). Выбрав после этого сохраненную точку, пользователь вновь увидит перед собой «запомненное» состояние файлов.
Появилась опция экспорта диаграмм в векторный формат .svg. Сохраненные таким образом визуализации можно затем масштабировать без потери качества. Кроме того, файлы с диаграммами в векторных форматах, как правило, меньше по объему, чем традиционные растровые форматы, такие, как .jpeg или .png.
С помощью новых кнопок для уменьшения и увеличения числа отображаемых десятичных знаков, можно быстро настроить внешний вид таблицы на желаемую точность представления данных.
При необходимости быстро откатить настройки внешнего вида таблицы или диаграммы к исходным, можно воспользоваться новой кнопкой сброса.
В настройки программы добавлены опции:
Новые настройки оформления таблиц в IBM SPSS Statistics 27.0.1
С помощью компании Predictive Solutions Вы можете стать пользователем новой версии IBM SPSS Statistics и, что очень важно, получить компетентную техническую поддержку. Если у вас возникли вопросы, напишите нам: info@predictivesolutions.ru.
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
25
26
27
27.0.1
Подобрать конфигурацию ПО, вид лицензии, оценить решение, рассказать о функционале смогут наши консультанты. Обращайтесь: +7 (495) 229-56-11, info@predictive.ru