SPSS Statistics Standard

Grundlegende Analysefunktionen für eine Vielzahl von Fragen in Business und Forschung

Die IBM SPSS Statistics Standard Edition stellt Bereichsleitern und Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen.

Die IBM SPSS Statistics Standard Edition umfasst das folgende zentrale Funktionsspektrum:

Lineare Modelle bieten vielfältige Regressions- und innovative Statistikverfahren für die besonderen Charakteristiken von Daten, die komplexe Beziehungen beschreiben.
Nicht lineare Modelle geben Ihnen die Möglichkeit, zukunftsweisende Modelle auf Daten anzuwenden.
Mit angepassten Tabellen können die Benutzer ihre Daten einfacher verstehen und die Ergebnisse schnell und in verschiedenen Stilen für unterschiedliche Zielgruppen zusammenfassen.

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.

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.
Tabellen sind in Microsoft Word, Excel, PowerPoint oder HTML exportierbar, um in Berichten eingesetzt zu werden.

SPSS Statistics Standard – Ressourcen

Testsoftware: IBM SPSS Statistics Standard
Laden Sie sich eine 14 Tage lang nutzbare Testversion von IBM SPSS Statistics Standard herunter, die Ihnen die grundlegenden Statistiktools für Analyseprojekte jeder Art an die Hand gibt.

IBM Software

Entdecken Sie den Nutzen smarter Software