Destaques do recurso

Analise as diferenças entre as categorias

Use a análise de correspondência para exibir e analisar mais facilmente as diferenças entre as categorias.

Incorpore informações complementares

Incorpore facilmente as informações complementares em variáveis adicionais.

Descubra associações e relacionamentos

Por exemplo, use a normalização simétrica para produzir um biplot para que você possa ver melhor as associações.

Trabalhe facilmente com dados categóricos

Beneficie-se de ferramentas para ajudá-lo a analisar e a interpretar os seus dados multivariados e os seus relacionamentos de forma mais completa. Por exemplo, entenda quais são as características que os consumidores relacionam mais estreitamente em termos do seu produto ou da sua marca ou determine a percepção do cliente de seus produtos em comparação com outros produtos que você ou seus concorrentes oferecem.

Use procedimentos de regressão categórica

Prediga os valores de uma variável de resultado nominal, ordinal ou numérica por meio de uma combinação de variáveis preditoras categóricas numéricas e ordenadas ou não ordenadas. Use a regressão com ajuste de escala ideal para descrever, por exemplo, como a satisfação no trabalho pode ser predita por meio da categoria de tarefa, região geográfica e a quantia de viagens relacionadas ao trabalho.

Aproveite o ajuste de escala ideal

Quantifique as variáveis para que o R Múltiplo seja maximizado. O ajuste de escala ideal pode ser aplicado a variáveis numéricas quando os resíduos não são normais ou quando as variáveis preditoras não estão linearmente relacionadas à variável de resultado. Os métodos de regularização como a regressão de Ridge, as Redes de Lasso e Elásticas podem melhorar a precisão da previsão estabilizando as estimativas de parâmetro.

Apresente os seus resultados claramente usando mapas de percepção

Use técnicas de redução de dimensão para ver relacionamentos em seus dados. Os gráficos de resumo exibem variáveis ou categorias semelhantes, fornecendo-lhe insight sobre os relacionamentos entre mais de duas variáveis.

Obtenha essas técnicas de ajuste de escala e de redução de dimensões ideais

As técnicas incluem análise de correspondência (CORRESPONDENCE), regressão categórica (CATREG), várias análises de correspondência (MULTIPLE CORRESPONDENCE), CATPCA, correlação canônica não linear (OVERALS), ajuste de escala de proximidade (PROXSCAL) e ajuste de escala de preferência (PREFSCAL).

Detalhes técnicos

Requisitos de software

O IBM SPSS Categories requer uma licença válida do IBM SPSS Statistics Base.

  • Pré-requisito: IBM SPSS Statistics

Requisitos de hardware

  • Processador: 2 GHz ou mais rápido
  • Exibição: 1024*768 ou superior
  • Memória: 4 GB de RAM obrigatórios, 8 GB de RAM ou mais recomendados
  • Espaço em disco: 2 GB ou mais

Veja como ele funciona

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