Les outils pour faire face aux difficultés tout au long du cycle de vie de votre analyse
IBM SPSS Statistics Professional va bien plus loin que les principales fonctionnalités statistiques fournies dans l'édition Standard pour vous aider à résoudre les problèmes de qualité et de complexité des données ainsi que les problèmes d'automatisation et de prévision. Il s'adresse aux utilisateurs qui conduisent régulièrement de nombreux types d'analyses approfondies et non standard et qui ont besoin de gagner du temps en automatisant les tâches de préparation des données.
L'édition IBM SPSS Statistics Professional inclut les fonctions principales suivantes :
- Des modèles linéaires incluent différentes procédures de régression et procédures statistiques évoluées conçues pour s'adapter aux caractéristiques inhérentes des données décrivant des relations complexes.
- Des modèles non linéaires permettent d'appliquer des modèles plus sophistiqués aux données.
- Des tableaux personnalisés permettent aux utilisateurs de comprendre facilement leurs données et de synthétiser rapidement leurs résultats dans différents styles et pour différentes cibles.
- La préparation des données permet de rationaliser l'étape du processus analytique consacrée à la préparation des données.
- La validité des données et les valeurs manquantes offrent une meilleure garantie de résultats statistiquement significatifs.
- Des arbres de décision permettent d'identifier plus facilement des groupes, de découvrir des relations entre ces groupes et de prévoir les événements futurs.
- Des fonctions de prévision permettent d'analyser des données d'historique et de prévoir des tendances plus rapidement.
Modèles linéaires
- SPSS Statistics Professional comporte des modèles linéaires mixtes généralisés, pour une utilisation avec les données hiérarchiques.
- Ce logiciel inclut des procédures de modèles linéaires généraux et de modèles mixtes.
- Il propose des modèles linéaires généralisés, qui incluent des modèles statistiques largement utilisés tels que la régression linéaire pour les réponses normalement réparties, les modèles logistiques pour les données binaires ou les modèles log-linéaires pour les données chiffrées. Le modèle linéaire généralisé permet par ailleurs d'établir un grand nombre de modèles statistiques utiles grâce à sa formulation très générale des modèles.
- Des procédures d'équations d'estimation généralisées étendent les modèles linéaires généralisés pour prendre en compte les données longitudinales corrélées et les données groupées.
Modèles non linéaires
- La régression logistique multinomiale prévoit les résultats catégoriels avec plus de deux catégories.
- La régression logistique binaire classe les données en deux groupes.
- La régression non linéaire et la régression non linéaire contrainte permettent d'estimer les paramètres des modèles non linéaires.
- L'analyse probit permet de déterminer la valeur des stimuli via une transformation logit ou probit de la réponse de proportion.
Tableaux personnalisés
- Des moyennes ou des proportions sont comparées pour des groupes démographiques, des segments de clientèle, des périodes de temps ou autres variables nominales lors de l'intégration de statistiques déductives.
- Le logiciel crée des statistiques récapitulatives, depuis les dénombrements simples pour les variables nominales jusqu'aux mesures de dispersion, et trie les catégories selon tout type de statistiques sommaires que vous utiliserez.
- Il inclut trois principaux tests d'hypothèse : test d'indépendance khi-deux, comparaison des moyennes de colonnes (test t), ou comparaison des proportions de colonnes (test z)
- Un générateur de tableau interactif fournit des fonctions de glisser-déposer pour la création de tableaux croisés dynamiques.
- Il exclut des catégories spécifiques, permet l'affichage de cellules de valeur manquantes et l'ajout de sous-totaux aux tableaux.
- Les tableaux peuvent être affichés en temps réel et modifiés en cours de création. Ils peuvent être exportés vers Microsoft Word, Excel, PowerPoint ou HTML pour une utilisation dans des rapports.
Préparation des données
- SPSS Statistics Professional identifie les cas, variables et valeurs de données suspects ou non valides.
- Le logiciel permet d'afficher des modèles de données manquantes et de synthétiser des distributions de variables.
- La méthode de regroupement optimal recherche les meilleurs résultats possibles pour les algorithmes conçus pour des attributs nominaux.
- La fonction ADP (Automated Data Preparation) permet de détecter et de corriger les défauts de qualité et impute les valeurs manquantes efficacement en une seule étape.
- Des conseils et des affichages vous aident à déterminer quelles données utiliser.
Validité des données et valeurs manquantes
- SPSS Statistics Professional examine les données depuis différents angles avec l'un des six rapports de diagnostic, puis estime les statistiques récapitulatives et impute les valeurs manquantes.
- Il diagnostique les problèmes graves liés à l'imputation des données manquantes.
- Le logiciel remplace les valeurs manquantes par des estimations.
- Il affiche un aperçu de chaque type de valeur manquante puis les éventuelles valeurs extrêmes pour chaque observation.
- Le biais caché est éliminé en remplaçant les valeurs manquantes par des estimations pour inclure tous les groupes, y compris ceux qui ont peu répondu.
Arbres de décision
- SPSS Statistics Professional détermine visuellement comment le modèle s'agence, afin que vous puissiez identifier les sous-groupes et les relations.
- Le logiciel crée des arbres de classification directement au sein d'IBM SPSS Statistics afin que vous puissiez segmenter et regrouper les cas directement au sein des données à l'aide des résultats.
- Il comporte quatre algorithmes de croissance d'arbre établis :
- CHAID—A : algorithme d'arbre rapide, statistique, à plusieurs critères de sélection, qui explore les données de manière rapide et efficace, et génère des segments et des profils en fonction des résultats souhaités.
- Exhaustive CHAID—A : variation de CHAID, qui examine toutes les divisions possibles de chaque indicateur.
- Classification and regression trees (C&RT) : Algorithme d'arbre binaire complet, qui partitionne les données et produit des sous-ensembles homogènes précis.
- QUEST—A : algorithme statistique qui sélectionne des variables sans déséquilibres et génère des arbres binaires précis de manière rapide et efficace.
- Des règles de sélection ou de classification/prédiction sont générées dans la syntaxe IBM SPSS Statistics, sous forme d'instructions SQL ou de texte simple (à l'aide d'une syntaxe).
Prévisions
- SPSS Statistics Professional vous permet de communiquer les informations de façon intelligible et exploitable pour les décideurs de votre organisation.
- Il détermine automatiquement le modèle ARIMA ou le modèle de lissage exponentiel le mieux adapté pour l'analyse de vos données historiques.
- Vous pouvez modéliser des centaines de séries chronologiques différentes au lieu d'exécuter la procédure pour une unique variable à la fois.
- Les modèles sont sauvegardés dans un fichier central de telle sorte que les prévisions puissent être mises à jour dès lors que les données viennent à changer, sans devoir redéfinir les paramètres ou réestimer les modèles.
- Des scripts peuvent être écrits pour la mise à jour des modèles automatiquement à l'aide de nouvelles données.
Ressources SPSS Statistics Professional
- Version d'évaluation SPSS Statistics Desktop (US)
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