SPSS Categories

Predicción de resultados e identificación de relaciones en datos categóricos

IBM SPSS Categories facilita la visualización y la exploración de relaciones en los datos, así como la previsión de resultados en función de sus conclusiones. Mediante técnicas avanzadas, como el análisis predictivo, la formación estadística, la creación de mapas perceptuales y el escalado de preferencias, podrá comprender qué características relacionan más los consumidores con su producto o marca y saber cómo perciben sus productos en relación con otros.

SPSS Categories incluye técnicas analíticas avanzadas que le permiten:

  • Analizar e interpretar con facilidad datos multivariados y sus relaciones de forma más completa.
  • Convertir las variables cualitativas en cuantitativas mediante operaciones estadísticas adicionales sobre los datos categóricos.
  • Mostrar de forma gráfica las relaciones subyacentes en cualquier tipo de categorías que estudie, incluidos los segmentos de mercado, los diagnósticos médicos, los partidos políticos o las especies biológicas.

Analizar e interpretar con facilidad datos multivariados

  • Utilice procedimientos de regresión categóricos para prever los valores de una variable de resultado numérico, ordinal o nominal a partir de una combinación de variables de predictor categóricas numéricas y (des)ordenadas.
  • Cuantifique las variables para maximizar el Múltiple R con las técnicas de escalado óptimas.
  • Vea claramente las relaciones de sus datos mediante técnicas de reducción de dimensiones, como son los mapas perceptuales y biplots.
  • Conozca las relaciones entre más de dos variables con las gráficas de resumen que muestran variables o categorías similares.

Convertir las variables cualitativas en cuantitativas

  • Prevea los los valores de una variable de resultado numérico, ordinal o nominal a partir de una combinación de variables de predictor categóricas.
  • Analice tablas bidireccionales que contienen algunas medidas de correspondencia entre filas y columnas, o visualice las filas y columnas como puntos en un mapa. Analice también datos categóricos multivariados permitiendo la utilización de más de dos variables en el análisis.
  • Utilice el escalado óptimo para generalizar el procedimiento principal de análisis de componentes para que pueda incorporar variables de niveles de medida distintos.
  • Compare múltiples conjuntos de variables entre ellos en el mismo gráfico después de eliminar la correlación entre conjuntos, y examine visualmente las relaciones entre dos conjuntos de objetos, por ejemplo, clientes y productos.
  • Realice el escalado multidimensional de una o más matrices con similitudes o disimilitudes (proximidades).

Mostrar de forma gráfica las relaciones subyacentes

  • Coloque las relaciones entre las variables en un marco de referencia más grande con escalado óptico.
  • Cree mapas perceptuales que muestren de forma gráfica variables o categorías similares cercanas para obtener conocimientos exclusivos sobre las relaciones entre más de dos variables categóricas.
  • Utilice biplots y triplots para examinar las relaciones entre casos, variables y categorías; por ejemplo, para definir relaciones entre productos, clientes y características demográficas.
  • Visualice las relaciones entre objetos mediante el escalado de preferencias, para realizar análisis no métricos de los datos ordinales y obtener resultados más significativos.
  • Analice similitudes entre objetos e incorpore características para objetos en el mismo análisis.

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