SPSS Statistics - Standard

Lineare Modelle

• Statistics Standard 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.

Simulationsfunktionen

• Mithilfe der Monte-Carlo-Simulationsverfahren können Sie simulierte Datasets auf Basis von bestehenden Daten und/oder bekannten Parametern erstellen, wenn die vorhandenen Daten nicht ausreichend sind.
• Nicht numerische Variablen wie „männlich“ und „weiblich“ können simuliert werden, ohne dass sie als numerische Variablen neu codiert werden müssen.
• Bestehende Vorhersagemodelle und Daten lassen sich als Ausgangspunkte für Ihre Simulation nutzen, einschließlich Modellen, die aus Automatic Linear Modeling (ALM) und IBM SPSS Modeler exportiert werden.
• Assoziationen zwischen kategorischen Eingaben werden automatisch bestimmt und bei der Datengenerierung für die Eingaben verwendet.
• Die Ergebnisse werden wiederholt unter Einsatz von unterschiedlichen zufälligen Werten berechnet, um Verteilungen von möglichen Ergebniswerten zu produzieren und den Benutzern die Möglichkeit zu geben, die beste auszuwählen.
• Mithilfe der innovativen Verfahren von SPSS Statistics können Simulationsergebnisse analysiert und Diagramme sowie Grafiken erstellt werden, um den Entscheidern Ergebnisse und empfohlene Maßnahmen zu vermitteln.

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 lassen sich ausschließen, Zellen mit fehlenden Werten werden angezeigt und Tabellen können um Zwischensummen ergänzt werden.
• Die Tabellen lassen sich in Echtzeit anzeigen und während der Erstellung ändern.
• Tabellen sind in Microsoft Word, Excel, PowerPoint oder HTML exportierbar, um in Berichten eingesetzt zu werden.