Spss что это за программа
Что такое SPSS?
Что такое SPSS?
SPSS расшифровывается как «Статистический пакет для социальных наук». Это инструмент IBM. Этот инструмент впервые запущен в 1968 году. Это один программный пакет. Этот пакет в основном используется для статистического анализа данных.
SPSS в основном используется в следующих областях, как здравоохранение, маркетинг и исследования в области образования, исследователи рынка, исследователи здравоохранения, исследовательские компании, исследователи в сфере образования, правительство, маркетинговые организации, майнеры данных и многие другие.
Он обеспечивает анализ данных для описательной статистики, числовых прогнозов результатов и определения групп. Это программное обеспечение также предоставляет функции преобразования данных, построения графиков и прямого маркетинга для плавного управления данными.
Почему SPSS?
Они попадают под IBM SPSS Statistics, и большинство пользователей называют его только SPSS.
Это просто, и его английский язык командного языка помогает пользователю пройти через поток.
SPSS представляет следующие четыре программы, которые помогают исследователям в их сложных задачах анализа данных.
Программа статистики
Программа статистики SPSS не дает большого количества основных статистических функций, некоторые из них включают в себя частоты, кросс-табулирование, статистику и т.д.
Программа Modeler
Исследователи могут строить и проверять прогностические модели с помощью передовых статистических процедур.
Программа Text Analytics для опросов
Это дает надежный анализ обратной связи. которые в свою очередь получают видение для фактического плана.
Дизайнер визуализации
Исследователи обнаружили, что эти данные визуального конструктора позволяют создавать самые разнообразные визуальные элементы, такие как диаграммы плотности и радиальные прямоугольники.
Особенности SPSS
Статистические методы SPSS
Есть много статистических методов, которые можно использовать в SPSS, а именно:
Это своего рода самоописательный инструмент, который автоматически считает, что вы хотите открыть существующий файл, и при этом открывается диалоговое окно, чтобы спросить, какой файл вы хотите открыть. Такой подход SPSS позволяет очень легко перемещаться по интерфейсу и окнам в SPSS, если мы открываем файл.
Типы SPSS
Он имеет два типа представлений: представление переменных и представление данных:
Переменный вид
Данные должны быть введены в лист с именем «переменное представление». Это позволяет нам настраивать тип данных так, как требуется для его анализа.
Для анализа данных необходимо заполнить различные заголовки столбцов, такие как имя, метка, тип, ширина, десятичные дроби, значения, пропущенные, столбцы, выравнивание и меры.
Эти заголовки представляют собой различные атрибуты, которые помогают соответствующим образом характеризовать данные.
Просмотр данных
Представление данных структурировано в виде строк и столбцов. Импортируя файл или добавляя данные вручную, мы можем работать с SPSS.
Руководство по установке SPSS
Прежде всего, нам необходимо проверить минимальные системные требования в Системных требованиях SPSS Statistics.
Затем опция выбирает операционную систему, загруженную в вашу систему, и определяет необходимые условия.
Откройте браузер для сайта SPSS, это приведет к загрузке приложения. Начните с бесплатной пробной версии SPSS.
Ниже приведены шаги для импорта файла Excel в SPSS.
После выбора файла Excel, который будет импортирован для выполнения анализа данных, мы должны убедиться, что в выбранном диалоговом окне «прочитать имена переменных из первой строки данных».
И в конце нажмите ОК. Ваш файл теперь импортирован в SPSS.
Вывод
Суть в том, что хотя Excel предлагает хороший способ организации данных, SPSS больше подходит для углубленного анализа данных. Этот инструмент очень полезен при анализе и визуализации данных.
Рекомендуемые статьи
Приложения IBM SPSS
Сократите разрыв между теорией анализа и пониманием данных
Узнайте, как ПО SPSS помогает получить максимальную отдачу от исследований и анализа
В чем преимущества ПО IBM® SPSS®?
Программная платформа IBM® SPSS® предлагает передовые инструменты статистического анализа, обширную библиотеку алгоритмов машинного обучения, анализа текста, расширения компонентов с открытым исходным кодом, интеграции с большими данными и беспрепятственного внедрения в приложения.
Благодаря простоте эксплуатации, гибкости и масштабируемости SPSS отлично подходит пользователям с любым уровнем подготовки. Более того, SPSS подходит для реализации проектов любого объема и сложности, направленных на поиск новых возможностей, повышение эффективности и снижение рисков.
SPSS Statistics и SPSS Modeler относятся к семейству программных продуктов SPSS, при этом SPSS Statistics реализует метод нисходящей проверки гипотез, а SPSS Modeler извлекает скрытые в данных закономерности и модели, используя метод восходящего построения гипотез.
Узнайте о новых процедурах статистического анализа, инструментах визуализации данных и других улучшениях в SPSS Statistics 28
Продукты SPSS
IBM SPSS Statistics
Помогает решать исследовательские и бизнес-задачи с применением методов специального анализа, проверки гипотез, геопространственного анализа и прогнозной аналитики.
IBM SPSS Modeler
Мощные алгоритмы и готовые модели расширяют возможности использования ресурсов данных и приложений.
IBM SPSS Modeler в Cloud Pak for Data
SPSS Modeler также доступен в контейнеризованной платформе для данных и ИИ IBM Cloud Pak® for Data, позволяющей создавать и выполнять модели в любой облачной или локальной среде. Версия IBM Cloud Pak for Data как услуга позволяет работать с SPSS Modeler в общедоступном облаке.
Spss что это за программа
В последнее время широкое распространение в системе образования получили информационные технологии. Они применяются для обучения, контроля, проведения итоговой аттестации выпускников, самообучения, самоконтроля и др. Важнейшим условием повышения качества обучения становится систематический анализ объективных данных независимого контроля учебных достижений, осуществление мониторинга и диагностики подготовленности обучающихся для получения результатов, соответствующих их возможностям и потребностям. Все большее внимание исследователей для решения различных задач образования и самоуправления образовательной деятельностью привлекают возможности технологий массового тестирования [7].
Важную роль в развитии мониторинга результатов обучения должно играть системное и преемственное оценивание, обеспечивающее суждение о готовности студента к продолжению обучения и его участию в общественно-производственной деятельности. Трудность заключается в том, что требуются не только качественное обучение, но и качественное оценивание, качественные оценочные средства и процедуры, а также обеспечение мотивации при выполнении тестов, чтобы проявление латентных характеристик испытуемых было максимальным [3]. Поэтому оценка должна проводиться как специфически целенаправленный и упорядоченный процесс определения набора и достигнутого уровня подготовленности, а результаты выражать количественно, независимо от того, насколько просто или сложно они поддаются оцениванию.
По всем параметрам SPSS является сложным и мощным статистическим пакетом. С помощью пакета SPSS можно проводить практически любой анализ данных, а последние версии программы находят применение в самых разных научных областях, в том числе в педагогических науках [4]. Сегодня SPSS – это программный продукт и одновременно защищенная торговая марка всемирно известной американской фирмы SPSS Inc., правление которой так и остается в Чикаго. Этот пакет занимает ведущее положение среди программ, предназначенных для статистической обработки информации в социальных и педагогических науках. Вместе со всем программным обеспечением указанного профиля он прошел большой путь эволюции: сначала от первых версий SPSS для больших ЭВМ, до версий, ориентированных на PC-DOS/MS-DOS, а затем до версий, работающих в среде Windows. SPSS представляет дружественный пользовательский интерфейс, который делает процесс ввода и статистического анализа доступным для начинающего и удобным для опытного пользователя. Редактор данных пакета позволяет удобно (табличным способом) вводить и корректировать входные данные. SPSS дает возможность получать множество высококачественных графиков и различных диаграмм. С помощью пакета, используя таблицы, простые меню и диалоговые окна, можно выполнять, во-первых, анализ огромных файлов данных с тысячами переменных, и, во-вторых, делать все это без строчной записи команд в языке программирования. С помощью программы SPSS можно: управлять данными; упорядочивать данные; преобразовывать данные, создавать новые переменные; анализировать данные.
Возможные области применения SPSS: хранение и анализ данных опросов, маркетинговых исследований и продаж, финансовый анализ и др. В социологии и педагогике пакет позволяет автоматизировать процесс создания баз данных разной информации, их хранение и обработку. Этапы аналитического процесса, реализуемого в SPSS: планирование; сбор данных; обеспечение доступа к данным; подготовка данных к анализу; выполнение анализа; формирование отчетов; представление и распространение результатов. В педагогике пакет позволяет автоматизировать обработку и интерпретацию результатов тестирования [6].
Первая версия SPSS для Windows имела порядковый номер 5.0. Затем последовали версии 6.0, 6.1, 7.0, 7.5, 8.0, 9.0 и, наконец, 10.0 и 11.5 и выше. Начиная с SPSS версии 7.0, оболочкой служит минимум Windows95 (NT).
Наряду с использованием своего собственного типа данных, пакет SPSS, может считывать данные практически из любых типов файлов и использовать их для создания отчетов в форме таблиц, графиков и диаграмм, а также вычислять описательные статистики, производить сложный статистический анализ и моделирование.
Пакет имеет модульную структуру. Модули пакета представляют собой интегрированную совокупность программных продуктов, обеспечивающих комплексное исследование – от планирования до управления данными, выполнения анализа и представления результатов.
Основные модули SPSS: IBM SPSS Statistics Base, IBM SPSS Decision Trees, IBM SPSS Advanced Statistics, IBM SPSS Direct Marketing, IBM SPSS Bootstrapping, IBM SPSS Exact Tests, IBM SPSS Categories, IBM SPSS Forecasting, IBM SPSS Complex Samples, IBM SPSS Missing Values, IBM SPSS Conjoint, IBM SPSS Neural Networks,IBM SPSS Custom Tables, IBM SPSS Regression, IBM SPSS Data Preparation. Состав модулей зависит от варианта поставки.
Основные блоки SPSS:
Многомерные мобильные таблицы – служат для отображения результатов анализа. Можно исследовать таблицы, перемещая строки, столбцы и слои и, таким образом, выявлять важные моменты, которые могут потеряться в стандартных отчетах. Также можно сравнивать группы, расщепляя таблицы так, чтобы каждый раз выводилась только одна группа.
Высококачественные графика – средство формирования полноцветных диаграмм с высоким разрешением: круговые и линейчатые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, объемные диаграммы и многие другие.
— электронный учебник, предлагающий детальный обзор;
— контекстная справка в диалоговых окнах помогает разобраться в конкретных задачах;
— всплывающие определения в мобильных таблицах объясняют статистические термины;
Командный язык. Несмотря на то, что многие задачи могут быть выполнены при помощи мыши и диалоговых окон, в SPSS также есть мощный командный язык, позволяющий сохранять и автоматизировать многие повторяющиеся задачи. Командный язык также позволяет пользоваться некоторыми функциональными возможностями, недоступными через меню и диалоговые окна. Полная документация по командному языку интегрирована в справочную систему и доступна в виде отдельного документа PDF Руководство по синтаксису, который можно вызвать в меню «Справка» [3].
Структура пакета включает в себя команды определения данных, преобразования данных, команды выбора объектов. В нем реализованы следующие методы статистической обработки информации:
Кроме того, пакет позволяет получать разнообразные графики – столбиковые и круговые, ящичковые диаграммы, поля рассеяния и гистограммы и др. [1].
Частотный анализ позволяет определить: частоту каждого из вариантов ответа на вопрос из теста; процентную частоту ответа к общему количеству респондентов (доля правильных ответов на данный вопрос, взятая в процентах от общего количества ответов); допустимое процентное значение (отсутствующие значения исключаются); накопленные процентные значения (это сумма процентов допустимых значений).
В SPSS имеется большое количество разнообразных процедур, при помощи которых можно произвести анализ связи между двумя переменными. Связь между переменными, относящимися к номинальной шкале или к порядковой шкале с не очень большим количеством категорий, лучше всего представить в форме таблиц сопряженности. Для этой цели в SPSS реализован тест хи-квадрат, по которому проверяется, есть ли значимое различие между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами. Кроме того, существует возможность расчета различных мер связанности.
Преимущество непараметрических методов наиболее заметно, когда в данных имеются выбросы (экстремально большие или малые значения). SPSS предоставляет в распоряжение пользователей немалое количество непараметрических тестов.
Наиболее часто применяемыми тестами являются тесты для сравнения двух и более независимых или зависимых выборок. Это U-тест Манна-Уитни, Н-тест Крускала-Уоллиса, тест Уилкоксона и тест Фридмана. Важную роль также играет тест Колмогорова-Смирнова для одной выборки, который может применяться для проверки наличия нормального распределения. Непараметрические тесты могут, конечно, применяться и в случае нормального распределения значений. Но в этом случае они будут иметь лишь 95 % эффективность по сравнению с параметрическими тестами. Если Вы хотите, к примеру, произвести множественное сравнение средних значений двух независимых выборок, причем выборки частично подчиняются нормальному распределению, а частично — нет, то рекомендуется всегда применять U-тест Манна и Уитни.
Факторный анализ это процедура, с помощью которой большое число переменных, относящихся к имеющимся наблюдениям, сводит к меньшему количеству независимых влияющих величин, называемых факторами. При этом в один фактор объединяются переменные, сильно коррелирующие между собой. Переменные из разных факторов слабо коррелируют между собой. Таким образом, целью факторного анализа является нахождение таких комплексных факторов, которые как можно более полно объясняют наблюдаемые связи между переменными, имеющимися в наличии.
Факторный анализ возможен, если выполняется ряд критериев. Нельзя факторизовать качественные данные. Переменные должны быть независимыми, а их распределение приближаться к нормальному. Связи между переменными должны быть приблизительно линейны, а в исходной корреляционной матрице несколько корреляций по модулю выше 0,3; выборка испытуемых должна быть достаточно большой.
Анализ пригодности (а также: анализ вопросов или анализ заданий) помогает подбирать вопросы (задания) для тестов. При помощи разнообразных критериев устанавливается, какие задания подходят для определённого теста, а какие нет.
Для этой цели некоторой совокупности (выборке) респондентов предлагают предварительный вариант теста со всеми предполагаемыми заданиями и проводят анализ этих заданий. При помощи этого анализа исключают неподходящие задания, а оставшиеся включают в итоговую форму теста. Тесты подразделяются в зависимости от вида исследуемого личностного признака, а именно выделяются тест уровня образованности, тест способностей и личностный тест. Тестовое задание состоит преимущественно из двух частей: проблемы или вопроса и варианта решения проблемы или ответа.
С появлением массового централизованного тестирования в нашей стране появились формы независимой аттестации учащихся: бланочное и компьютерное тестирование, телетестинг, единый государственный экзамен. Отличительной особенностью такого контроля уровня подготовки учащихся является процедура, в основе которой лежит педагогический тест как средство измерения, обладающее определенными метрическими свойствами: точностью, надежностью, дифференцирующей способностью, валидностью и др.
Методы современного тестирования в настоящее время уже позволяют на достаточно высоком уровне проводить итоговую аттестацию выпускников на всей территории страны в одно и то же время одними и теми же по уровню трудности педагогическими измерителями или контрольно – измерительными материалами (КИМами), тестами нового поколения, с широким использованием информационных технологий.
Кроме того, современная техника и программные продукты автоматизированной проверки результатов тестирования значительно повышают объективность и достоверность образовательной статистики, упрощают работу проверяющим, обеспечивают возможности сравнения и сопоставления средних сертификационных баллов на любой территории и по любой выборке тестируемых, давая возможность анализировать уровень подготовки и причины, обеспечивающие его. С помощью компьютерной программы SPSS возможна точная и быстрая обработка результатов тестирования [2].
Достоверность данных обеспечивается путем подсчета значимых различий по Т-критерию Стьюдента при помощи компьютерной программы «SPSS 17 for Windows».
Вывод. Программа SPSS является эффективным инструментом для практической работы в области социологического и педагогического анализа, обеспечивает быструю и точную обработку данных. Основной особенностью этой программы служит то, что результаты анализа можно наглядно представлять в виде таблиц и диаграмм различных типов, распространять сетевым пользователям, внедрять полученные результаты в другие программные системы.
IBM SPSS Statistics Standard Edition
Повысьте эффективность анализа с помощью регрессии, пользовательских таблиц и расширенной статистики
Преимущества SPSS Statistics для вашего бизнеса
IBM® SPSS® Statistics Standard Edition включает в себя все функции Base Edition, а также функции, поддерживающие расширенное моделирование, регрессионный анализ и пользовательские таблицы.
Воспользуйтесь преимуществами разнообразных методов регрессии, включая логистическую регрессию, квантильную регрессию и пр. К числу расширенных статистических методов относятся многовариантное моделирование GLM, анализ компонентов дисперсии, таблицы выживаемости и байесовская статистика. Кроме того, поддерживается обобщение данных и отображение результатов анализа в виде готовых таблиц на основе модуля «Пользовательские таблицы».
Полезные сведения
Регрессионный анализ
SPSS Regression позволяет предсказывать категорийные результаты и применять широкий спектр методов нелинейной регрессии.
Байесовская статистика
Байесовский вывод — метод статистического анализа, основанный на применении теоремы Байеса для обновления вероятности гипотезы при поступлении дополнительной информации.
Многовариантное обобщенное линейное моделирование (GLM)
Многовариантное моделирование GLM применяется для моделирования значений нескольких зависимых переменных на основе их связей с категориальными предикторами и предикторами масштаба. Повторные измерения GLM обеспечивают повтор измерений для нескольких зависимых переменных.
Пользовательские таблицы
Обобщайте данные SPSS Statistics и представляйте результаты анализа в виде готовых к использованию таблиц. Используя аналитические функции и расширенные возможности, можно создавать таблицы для интерпретации и анализа данных.
Обобщенные линейные модели и оценочные уравнения
Метод обобщенного линейного моделирования расширяет общую линейную модель таким образом, что зависимая переменная становится линейно связанной с факторами и ковариатами посредством заданной функции связи. С помощью обобщенного метода оценочных уравнений можно анализировать повторные измерения или другие взаимосвязанные наблюдения.
Анализ выживаемости
С помощью таблиц выживаемости можно проверить распределение переменных времени до наступления события, в том числе по уровням факторной переменной; анализ выживаемости Каплана-Мейера для проверки распределения переменных времени до наступления события, в том числе по уровням факторной переменной или получение отдельных результатов анализа по уровням переменной стратификации; регрессия Кокса для моделирования времени до наступления определенного события, на основе значений указанных ковариат.
IBM SPSS Statistics: возможности и модули
IBM SPSS Statistics поставляется в двух вариантах: подписка на IBM SPSS Statistics и бессрочная лицензия на IBM SPSS Statistics 28
Ознакомьтесь с расценками
Узнайте о новых возможностях и усовершенствованиях в SPSS Statistics 28
Какая версия IBM® SPSS® Statistics вам подходит?
Проводите углубленный анализ данных при помощи инструмента, намного превосходящего по своей эффективности электронные таблицы, базы данных и другие стандартные средства многомерного анализа. Используйте широкий спектр средств расширенного статистического анализа — более 130 расширений, которые обеспечивают беспроблемную интеграцию с RStudio®, Python и т. п.
IBM SPSS Statistics можно приобрести двумя способами: на основе подписки или в виде традиционной лицензии для локальной системы. Узнайте больше о возможностях SPSS здесь.
Подписка на SPSS Statistics
Гибкие планы — с оплатой один раз в месяц или год. Существует базовый план плюс три дополнительных модуля для Microsoft Windows и Mac OS. Для этой версии не требуется код авторизации. Для управления лицензиями и дополнительными модулями необходимо войти в MyIBM.