Feature-Highlights

Unterschiede zwischen Kategorien analysieren

Mithilfe der Korrespondenzanalyse lassen sich Unterschiede zwischen Kategorien leichter anzeigen und analysieren.

Ergänzende Informationen einbinden

Ergänzende Informationen lassen sich ohne großen Aufwand in zusätzliche Variablen einbinden.

Zuordnungen und Beziehungen offenlegen

Nutzen Sie beispielsweise die symmetrische Normalisierung, um einen Biplot zu erstellen, damit Zuordnungen besser zu erkennen sind.

Einfaches Arbeiten mit kategorialen Daten

Nutzen Sie Tools, mit denen Sie Ihre multivariaten Daten und deren Beziehungen einfacher und umfassender analysieren und interpretieren können. Beispielsweise können Sie so genau verstehen, welche Merkmale Verbraucher am engsten mit Ihrem Produkt oder Ihrer Marke in Verbindung bringen. Die Software hilft auch bei der Ermittlung der Wahrnehmung Ihrer Produkte durch den Kunden im Vergleich zu anderen Produkten, die Sie oder Ihre Mitbewerber anbieten.

Verfahren für kategoriale Regressionen nutzen

Sagen Sie die Werte einer nominalen, ordinalen oder numerischen Ergebnisvariablen aus einer Kombination aus numerischen und geordneten oder nicht geordneten kategorialen Prädiktorvariablen vorher. Nutzen Sie Regressionsverfahren zusammen mit optimaler Skalierung, um beispielsweise zu beschreiben, wie die Arbeitszufriedenheit über Jobkategorie, geografische Region und die Anzahl der tätigkeitsbedingten Reisen vorhergesagt werden kann.

Vorteile der optimalen Skalierung nutzen

Quantifizieren Sie die Variablen in einer Weise, dass das Multiple R maximiert wird. Die optimale Skalierung kann auf numerische Variablen angewendet werden, wenn Residuen nicht normal oder Prädiktorvariablen nicht linear zur Ergebnisvariablen sind. Regularisierungsmethoden wie Ridge-Regression, Lasso und Elastic Net können helfen, die Vorhersagegenauigkeit durch die Stabilisierung von Parameterschätzungen zu verbessern.

Verständliche Präsentation Ihrer Ergebnisse mithilfe von Wahrnehmungskarten

Nutzen Sie Dimensionsreduktionsverfahren, um Beziehungen in Ihren Daten aufzuzeigen. In Übersichtsdiagrammen werden vergleichbare Variablen oder Kategorien angezeigt, sodass Sie Einblicke in Beziehungen zwischen mehr als zwei Variablen erhalten.

Diese Verfahren für optimale Skalierung und Dimensionsreduktion sind verfügbar

Korrespondenzanalyse (CORRESPONDENCE), kategoriale Regression (CATREG), mehrere Korrespondenzanalysen (MULTIPLE CORRESPONDENCE), CATPCA, nicht lineare kanonische Korrelation (OVERALS), Proximitätsskalierung (PROXSCAL) und Präferenzskalierung (PREFSCAL).

Technische Details

Softwarevoraussetzungen

IBM SPSS Categories erfordert eine gültige IBM SPSS Statistics-Basislizenz.

  • Voraussetzung: IBM SPSS Statistics

Hardwarevoraussetzungen

  • Prozessor: 2 GHz oder schneller
  • Anzeige: 1024*768 oder höher
  • Hauptspeicher: 4 GB RAM erforderlich, 8 GB RAM oder mehr empfohlen
  • Plattenspeicher: 2 GB oder mehr

Funktionsweise sehen

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