SPSS Statistics. 
Определение университетского рейтинга

SPSS Statistics — программный пакет используется для статистического анализа. Долго именуемая, как SPSS Inc. она была приобретена компанией IBM в 2009 г. Текущая версия (версия 2014 года) официально названа IBM SPSS Statistics. Сопутствующие продукты из той же семьи используются для исследования, разработки и внедрения технологий (IBM SPSS Data Collection), data mining Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. (IBM SPSS Modeler).

Название данного програмного обеспечения расшифровывается как Статистический пакет для социальных наук (Statistical Package for the Social Sciences, SPSS), хотя программное обеспечение теперь является популярным и в других областях, в том числе медицинских наук, маркетинга и анализа данных.

Обзор

SPSS является широко используемой программой для статистического анализа в социальных науках. Он также используется исследователями рынка, исследователями в области здравоохранения, образования, маркетинга, data mining и другими.

Базовая версия Statistics включает в себя:

• · Описательная статистика: cross tabulation
• · Двумерная статистика: t-критерий Стьюдента t-критерий Стьюдента — общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках., дисперсионный анализ Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях[1][2]. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трех и более групп., корреляция (двумерная, частичная)
• · Прогноз для численных результатов: линейная регрессия
• · Идентификации групп: факторный анализ, кластерный анализ (двухэтапный, метод k-средних, иерархический)

Синтаксис команды программирования позволяет воспроизводить, упрощать повторяющиеся задачи и обрабатывать сложные манипуляции с данными с их дальнейшем анализом. Кроме того, некоторые сложные приложения можно запрограммировать только в синтаксисе и, к сожалению, они не доступны в меню. Данные также могут быть вставлены в файл с помощью кнопки «вставить», которая присутствует в каждом меню. Программы могут запускаться в интерактивном режиме или автоматическом. Кроме того, макроязык Макроязык — набор правил для объявления и использования макросов. Макросы используются в языках программирования, например, в ассемблере и в прикладных программах, например, в Microsoft Office. может использоваться для записи команд на языке программирования Python Python (в русском языке распространено название питон) — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Python, введенный только в SPSS 14, заменил менее функциональный Sax Basic Язык Sax Basic отличается от обычного Visual Basic лишь специальной библиотекой типов., хотя Sax Basic так же остается доступным. Начиная с четырнадцатой версии, SPSS можно управлять с помощью Python или программы Visual Basic .NET Visual Basic .NET (VB.NET) — это объектно-ориентированный язык программирования, который можно рассматривать как очередной виток эволюции Visual Basic (VB), реализованный на платформе Microsoft .NET., используя предоставленные плагины Плагин (англ. plug-in, от plug in «подключать») — независимо компилируемый программный модуль, динамически подключаемый к основной программе и предназначенный для расширения и/или использования её возможностей. Плагины обычно выполняются в виде разделяемых библиотек.

Наборами данных SPSS являются структура двумерных таблиц, где строки, как правило, представляют собой случаи (cases) (например, физические лица или домашние хозяйства), а столбцы представляют собой измерения (такие как возраст, пол, доход домашнего хозяйства). Определяются только два типа данных: числовые и строка (или «string»). Обработка всех данных происходит последовательно, шаг за шагом проходя по файлу.

Графический интерфейс пользователя Графический интерфейс пользователя, графический пользовательский интерфейс (англ. Graphical user interface, GUI) — разновидность пользовательского интерфейса, в котором элементы интерфейса (меню, кнопки, значки, списки и т. п.), представленные пользователю на дисплее, исполнены в виде графических изображений. имеет два представления, которые можно включить или выключить, нажав на одну из двух вкладок в нижней левой части окна SPSS Statistics. В отличие от электронных таблиц, ячейки данных могут содержать только цифры или текст, в то время как формулы в этих ячейках храниться не могут. «Variable View» показывает весь словарь метаданных Метаданные — структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими, где каждая строка представляет собой переменную и показывает имя переменной, метки переменной, значение переменной, ширину печати, тип измерения и множество других характеристик. Клетки в обоих представлениях можно редактировать вручную, определенные структуры файлов позволяют передавать данные без записи, используя синтаксис команды. Почти всегда это является достаточным для небольших наборов данных. Большие наборы данных, такие как статистические опросы чаще создаются через програмное обеспечение «data entry». Эти наборы данных считываются в SPSS.

SPSS Statistics может считывать и записывать данные из ASCII ASCII (англ. American Standard Code for Information Interchange) — американская стандартная кодировочная таблица для печатных символов и некоторых специальных кодов (текстовые файлы; в том числе из иерархических файлов), других статистических пакетов, электронных таблиц и баз данных. Так же SPSS Statistics может считывать и записывать данные на внешние таблицы реляционных баз данных такие как ODBC ODBC (англ. Open Database Connectivity) — это программный интерфейс (API) доступа к базам данных, разработанный фирмой Microsoft, в сотрудничестве с Simba Technologies на основе спецификаций Call Level Interface (CLI), который разрабатывался организациями SQL Access Group, X/Open и Microsoft. и SQL SQL (англ. structured query language — «структурированный язык запросов») — формальный непроцедурный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в произвольной реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных (СУБД).

Статистические показатели выводятся в файловый формат .spv. Результаты могут быть экспортированы в текстовые файлы (.txt) или в Microsoft Word (.doc, .docx), Acrobat Adobe PDF (.pdf), Microsoft Excel (.xml, .xls, .xmlx, .xlsx) и другие форматы. Кроме того, вывод может быть получен в виде данных (с помощью команды OMS), как текст с разделителями табуляции или в различные графические форматы изображений (.jpeg, .png, .bmp и .emf).

SPSS Statistics Server является версией SPSS Statistics с архитектурой клиент/сервер. Он имеет некоторые функции не доступные в версии для настольных ПК, например, оценочные функции. 1] (Оценочные функции включены в настольной версии от версии 19.).

Особенности IBM SPSS Statistics.

Ниже приведены некоторые особенности и приемы, которые можно найти в последней версии этой программы. Они разработаны для того, чтобы помочь решить поставленные задачи с помощью SPSS Statistics в любое время и в любом месте; строить более точные модели для повышения качества прогноза, получить аналитические результаты быстрее и работать более продуктивно.

Улучшить модель прогнозирования с помощью моделирования методом Монте-Карло Метод Монте-Карло (методы Монте-Карло, ММК) — общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи.

Моделирование методом Монте-Карло было улучшено в последней версии, по сравнению с предедущими, чтобы помочь строить более точные модели прогнозирования при неопределенных входных данных, в том числе:

• · SPSS Statistics поддерживает использование типа string (строка), позволяя нечисловые переменные использовать в моделировании
• · Поддержка автоматического линейного моделирования (Automatic Linear Modeling; далее ALM). Можно экспортировать модели из ALM и использовать их в качестве входных данных для моделирования

Выполнить больше работы за меньшее время.

SPSS Statistics 22(последняя версия, на момент написания работы) включает в себя повышение производительности, чтобы работать быстрее и эффективнее:

• · Можно разрешить другим приложениям считывать/записывать зашифрованные файлы данных SPSS Statistics с помощью dll
• · Создать сводную таблицу (pivot table[2])выхода для непараметрических процедур

рейтинг ранжирование формула классификатор