SPSS Statistics Professional

Lineare Modelle

• SPSS Statistics Professional umfasst generalisierte lineare Mischmodelle (Generalized Linear Mixed Models, GLMM) für hierarchische Daten.
• Diese Software verfügt über Verfahren für allgemeine lineare Modelle (General Linear Models, GLM) und Mischmodelle.
• Sie umfasst generalisierte lineare Modelle (Generalized Linear Models, GENLIN), einschließlich weithin eingesetzter statistischer Modelle wie der linearen Regression für normal verteilte Antworten, logistischer Modelle für Binärdaten und loglinearer Modelle für Zähldaten. GENLIN bietet durch die sehr allgemeine Modellformulierung auch viele nützliche Statistikmodelle.
• Verfahren für generalisierte Schätzgleichungen (Generalized Estimation Equations, GEE) erweitern generalisierte lineare Modelle so, dass sie korrelierte Longitudinaldaten und in Gruppen zusammengefasste Daten aufnehmen.

Nicht lineare Modelle

• Bei der multinomialen logistischen Regression (MLR) werden kategorische Ergebnisse mit mehr als zwei Kategorien vorhergesagt.
• Die binäre logistische Regression klassifiziert Daten in zwei Gruppen.
• Die nicht lineare Regression (Nonlinear Regression, NLR) und die eingeschränkte nicht lineare Regression (Constrained Nonlinear Regression, CNLR) schätzen die Parameter nicht linearer Modelle.
• Die Probit-Analyse bestimmt den Wert von Stimuli mithilfe einer Logit- oder Probit-Konvertierung der entsprechenden Proportion.

Angepasste Tabellen

• Durchschnitte oder Proportionen werden im Hinblick auf demografische Gruppen, Kundensegmente, Zeiträume oder andere kategorische Maßnahmen verglichen, wenn inferentielle Statistik eingeschlossen wird.
• Die Software erstellt Übersichtsstatistiken – von einfachen Zählungen für kategorische Variablen bis zur Messung der Streuung – und sortiert die Kategorien anhand der verwendeten Übersichtsstatistiken.
• Sie umfasst drei Signifikanztests: Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit, Vergleich der Spaltendurchschnitte (t-Test) oder Vergleich der Spaltenproportionen (z-Test).
• Ein interaktives Programm für die Tabellenerstellung bietet Drag-and-drop-Funktionen zum Aufbau von Pivot-Tabellen.
• Bestimmte Kategorien werden ausgeschlossen, Zellen mit fehlenden Werten angezeigt und Zwischensummen zu Tabellen hinzugefügt.
• Die Tabellen lassen sich in Echtzeit anzeigen und während der Erstellung ändern. Sie sind in Microsoft Word, Excel, PowerPoint oder HTML exportierbar, um in Berichten eingesetzt zu werden.

Datenaufbereitung

• SPSS Statistics Professional ermittelt verdächtige oder ungültige Fälle, Variablen und Datenwerte.
• Über die Software können Sie Muster fehlender Daten anzeigen und die Variablenverteilungen zusammenfassen.
• Optimales Binning führt zum bestmöglichen Ergebnis für Algorithmen, die für nominale Attribute konzipiert wurden.
• Das ADP-Tool (Automated Data Preparation) für die automatisierte Datenaufbereitung erkennt und korrigiert Qualitätsfehler und vervollständigt fehlende Werte in einem effizienten Schritt.
• Mithilfe von Empfehlungen und Visualisierungen können Sie einfacher bestimmen, welche Daten am besten verwendet werden.

Datengültigkeit und Analyse fehlender Daten

• SPSS Statistics Professional untersucht Daten aus verschiedensten Blickwinkeln – mit einem von sechs diagnostischen Berichten. Anschließend werden Übersichtsstatistiken geschätzt und fehlende Werte vervollständigt.
• Die Software diagnostiziert ernste Imputationsprobleme durch fehlende Daten.
• Solche fehlende Werte ersetzt sie durch Schätzungen.
• Die Software zeigt eine Momentaufnahme für jede Art von fehlendem Wert sowie Extremwerte für jeden Fall an.
• Versteckte Verzerrung (Bias) wird beseitigt, indem fehlende Werte durch Schätzungen so ersetzt werden, dass alle Gruppen eingeschlossen sind – selbst die schwach vertretenen.

Entscheidungsbäume

• SPSS Statistics Professional bestimmt visuell, wie Ihr Modell strukturiert ist, sodass Sie bestimmte Untergruppen und Beziehungen finden können.
• Die Software erstellt Klassifikationsstrukturen direkt in IBM SPSS Statistics. Mithilfe der Ergebnisse können Sie dann Fälle direkt in den Daten segmentieren und gruppieren.
• Dazu zählen vier etablierte Algorithmen für das Baumwachstum (Tree-Growing Algorithm):
  • CHAID – Ein schneller, statistischer Mehrwegbaumalgorithmus, der Daten schnell und effizient untersucht sowie Segmente und Profile unter Berücksichtigung des gewünschten Ergebnisses erstellt.
  • Exhaustive CHAID – Eine Abwandlung von CHAID, die alle möglichen Aufteilungen für jeden Prädiktor untersucht.
  • Klassifikations- und Regressionsbäume (C&RT) – Ein vollständiger binärer Baumalgorithmus, der Daten partitioniert und präzise, homogene Untergruppen erzeugt.
  • QUEST – Ein statistischer Algorithmus, der Variablen ohne Bias auswählt sowie schnell und effizient präzise Binärbäume aufbaut.
• Auswahl- oder Klassifikations-/Prognoseregeln werden in IBM SPSS Statistics-Syntax, SQL-Anweisungen oder einfachem Text (über Syntax) generiert.

Prognose

• Mit SPSS Statistics Professional lassen sich Informationen so bereitstellen, dass sie von den Entscheidern Ihres Unternehmens verstanden und genutzt werden können.
• Die Software bestimmt automatisch das am besten passende ARIMA-Modell oder Modell für die exponentielle Glättung, um Ihre historischen Daten zu analysieren.
• Es können Hunderte verschiedene Zeitreihen auf einmal modelliert werden, statt jeweils nur eine Variable.
• Die Modelle werden in einer zentralen Datei gespeichert, sodass sich Prognosen bei Datenänderungen aktualisieren lassen, ohne neue Parameter festlegen oder Modelle erneut schätzen zu müssen.
• Es lassen sich Scripts erstellen, um Modelle automatisch mit neuen Daten zu aktualisieren.