Erleben Sie die nächste Generation

Nehmen Sie am IBM SPSS Statistics Early Access Programm teil. Erfinden Sie SPSS Statistics mit uns neu – inklusive der beliebtesten Funktionen für Anfänger und Fortgeschrittene.

Überblick

SPSS Statistics Editionen für akademische Einrichtungen

Für Institutionen & Administratoren

Für Studierende und Lehrkräfte

Entdecken Sie die neuen Funktionen von SPSS Statistics 28.0.1

Vorteile

Funktionen

Intuitive Benutzerschnittstelle

Leistungsstarke Analysen ohne Programmiererfahrung mit einer Drag-and-Drop-Schnittstelle ausführen.

Erweiterte Datenvisualisierungen

Erstellen Sie Visualisierungen und exportieren Sie einfach in mehrere Dateiformate, um Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.

Automatisierte Datenaufbereitung

Stellen Sie sicher, dass die Daten klar, richtig organisiert und für die Analyse bereit sind.

Effiziente Datenaufbereitung

Ungültige Werte identifizieren, Muster fehlender Daten anzeigen und Variablenverteilungen zusammenfassen.

Lokaler Datenspeicher

Erhöhen Sie die Datensicherheit, indem Sie Dateien und Daten auf Ihrem Computer speichern und nicht in der Cloud.

Neuerungen

SPSS Statistics 28: Neuestes Release

Neue statistische Algorithmen, verfahrenstechnische Verbesserungen und Verbesserung der Nutzbarkeit zur Steigerung der Datenanalyse

Tech-Talk-Serie

Tipps für SPSS Statistics 28, um sowohl Statistiken als auch Experten zu helfen, um reichere Erkenntnisse aus den Daten zu erschließen

Lernleitfaden

Videos, Produktführungen, Tutorials und vieles mehr, um die Datenanalyse mit SPSS Statistics zu beschleunigen

Produktabbildungen

Streudiagramm mit Diskriminanz-Scores

Screenshot mit einer Diskriminanzbewertung durch Streuungen in SPSS Statistics

Streudiagramm mit Diskriminanz-Scores

Gruppen basierend auf gemessenen Eigenschaften klassifizieren.

Bayessche Verfahren

Screenshot mit Bayesschen Prozeduren in SPSS Statistics

Bayessche Verfahren

Schätzen Bayes-Faktoren und Posterior-Verteilungen für Parameter.

Mehrschicht-Perzeptron-Netz (MLP)

Screenshot mit einem Multilayer-Perzeptron-Netzwerk in SPSS Statistics

Mehrschicht-Perzeptron-Netz (MLP)

Vorhersagen mithilfe von neuronalen Netzmodellen vorhersagen oder klassifizieren.

Geschätzte Randmittel

Screenshot mit einem geschätzten Randmittelstabdiagramm in SPSS Statistics

Geschätzte Randmittel

Vergleichsgruppenmittelwert mit einem allgemeinen linearen Modellansatz.