새로운 기능 IBM SPSS Statistics 디지털

2025년 9월

2025년 6월

2024년 9월

2022년 9월

분석 프로시저

선형 OLS 대안

Elastic Net

분석 > 회귀 > 선형 OLS 대안 > 탄력적 넷을 클릭하여 선형 탄력적 넷 회귀 분석을 얻습니다. 새로운 선형 Elastic Net 확장 프로시저는 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대한 정규화된 선형 회귀 모델을 추정하기 위해 Python sklearn.linear_model.ElasticNet 클래스를 사용하며, 이 클래스를 사용하면 종속 변수에 대한 정규화된 선형 회귀 모델을 추정할 수 있습니다. 정규화는 L1(올가미) 및 L2(릿지) 페널티를 결합합니다. 이 확장 기능에는 주어진 L1 비율에 대한 다양한 알파 값에 대한 트레이스 플롯을 표시하고 교차 검증을 기반으로 L1 비율과 알파 하이퍼파라미터 값을 선택할 수 있는 옵션 모드가 포함되어 있습니다. 단일 모델을 적합하거나 교차 검증을 사용하여 페널티 비율 및/또는 알파를 선택하는 경우, 홀드아웃 데이터의 파티션을 사용하여 표본 외 성능을 추정할 수 있습니다.

Lasso

분석 > 회귀 > 선형 OLS 대안 > 라쏘를 클릭하여 선형 라쏘 회귀 분석을 얻습니다. 새로운 선형 올가미 확장 프로시저는 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대해 Python sklearn.linear_model.Lasso 클래스를 사용하여 L1 손실 정규화된 선형 회귀 모델을 추정하며, 추적 플롯을 표시하고 교차 검증을 기반으로 알파 하이퍼파라미터 값을 선택하는 옵션 모드가 포함되어 있습니다. 단일 모델을 적합하거나 교차 검증을 사용하여 알파를 선택하는 경우, 홀드아웃 데이터의 파티션을 사용하여 표본 외 성능을 추정할 수 있습니다.

리지

분석 > 회귀 > 선형 OLS 대안 > 릿지를 클릭하여 선형 릿지 회귀 분석을 얻습니다. 새로운 리니어 릿지 확장 프로시저는 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대해 Python sklearn.linear_model.Ridge 클래스를 사용하여 L2 또는 제곱 손실 정규화된 선형 회귀 모델을 추정하며, 트레이스 플롯을 표시하고 교차 검증을 기반으로 알파 하이퍼파라미터 값을 선택하는 옵션 모드도 포함되어 있습니다. 단일 모델을 적합하거나 교차 검증을 사용하여 알파를 선택하는 경우, 홀드아웃 데이터의 파티션을 사용하여 표본 외 성능을 추정할 수 있습니다.

파라메트릭 가속 고장 시간(AFT) 모델

분석 > 생존 > 파라메트릭 가속 고장 시간(AFT) 모델을 클릭하여 비반복 수명 데이터로 파라메트릭 생존 모델 절차를 호출하는 파라메트릭 가속 고장 시간(AFT) 모델 분석을 얻습니다. 파라메트릭 생존 모델은 생존 시간이 알려진 분포를 따른다고 가정하며, 이 분석은 생존 시간에 비례하는 모델 효과로 가속화된 실패 시간 모델에 적합합니다.

선형 혼합 모델 및 일반화된 선형 혼합 모델에서 의사 R² 측정값

이제 선형 혼합 모델 및 일반화된 선형 혼합 모델 출력(적절한 경우)에 의사-R² 측정값과 클래스 내 상관 계수가 포함됩니다. 결정 계수 R²는 선형 모델로 설명되는 분산 비율을 나타내기 때문에 일반적으로 보고되는 통계입니다. 클래스 내 상관 계수(ICC)는 다단계/계층 데이터에서 그룹화(무작위) 요인으로 설명되는 분산 비율을 정량화하는 관련 통계입니다.

명령 구문

GENLINMIXED

이제 출력에 의사-R² 측정값과 클래스 내 상관 계수(적절한 경우)가 포함됩니다.

LINEAR_ELASTIC_NET

새로운 확장 명령은 Python sklearn.linear_model.ElasticNet 클래스를 사용하여 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대한 정규화된 선형 회귀 모델을 추정합니다.

LINEAR_LASSO

새로운 확장 명령은 Python sklearn.linear_model.Lasso 클래스를 사용하여 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대해 L1 손실 정규화 선형 회귀 모델을 추정합니다. 이 명령에는 트레이스 플롯을 표시하고 교차 유효성 검사를 기반으로 알파 하이퍼 파라미터 값을 선택하는 선택적 모드가 포함되어 있습니다.

LINEAR_RIDGE

새로운 확장 명령은 Python sklearn.linear_model.Ridge 클래스를 사용하여 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속 변수에 대해 L2 또는 제곱 손실 정규화 선형 회귀 모델을 추정합니다. 이 명령에는 트레이스 플롯을 표시하고 교차 유효성 검사를 기반으로 알파 하이퍼 파라미터 값을 선택하는 선택적 모드가 포함되어 있습니다.

MIXED

이제 출력에 의사-R² 측정값과 클래스 내 상관 계수(적절한 경우)가 포함됩니다.

SURVREG AFT

새 명령은 비반복 수명 데이터를 사용하여 파라메트릭 생존 모델 프로시저를 호출합니다.

Python 및 R 업그레이드

Python 3.10.4 및 R 4.2.0는 IBM SPSS Statistics 구독에 포함되어 있습니다.

케이스 선택 - 숨겨진 케이스

사례의 하위 집합을 선택하면 선택되지 않은 사례는 더 이상 데이터 편집기에서 숨겨지지 않으며, 선택되지 않은 사례는 삭제되지 않습니다. 이는 2020년 11월 업데이트 및 이전 업데이트의 동작으로 돌아가는 것을 나타냅니다.

바이올린 플롯

그래프 보드 템플릿 선택기에는 박스 플롯과 커널 밀도 플롯의 하이브리드인 새로운 바이올린 플롯이 포함되어 있습니다. 바이올린 플롯은 데이터의 피크를 표시하며 수치 데이터의 분포를 시각화하는 데 사용됩니다. 요약 통계만 표시할 수 있는 박스형 플롯과 달리 바이올린 플롯은 요약 통계와 각 변수의 밀도를 표시합니다.

워크북 모드 개선사항

• 두 개의 새로운 통합 문서 툴바 항목이 추가되었습니다: 모든 구문 창 표시/숨기기 및 모든 출력 지우기.
• 상태 표시줄에 클래식(출력 및 구문) 및 통합 문서 모드 간에 전환하는 새 단추가 추가되었습니다.

개선사항 검색

검색 기능은 이제 도구 모음 필드에 직접 용어를 입력할 수 있는 옵션을 제공하며 드롭 다운 분할창에서 결과를 볼 수 있습니다.

2021년 11월

분석 프로시저

커널 리지 회귀분석(Kernel Ridge Regression)

새 확장 기반 프로시저는 Python sklearn.kernel_ridge.KernelRidge 클래스를 사용하여 하나 이상의 독립 변수에 대한 종속변수의 커널 리지 회귀분석을 추정합니다. 독립 변수에는 지정된 값의 눈금 위에 있는 모델 하이퍼매개변수 또는 하이퍼매개변수 값 선택이 포함됩니다. 교차 검증은 sklearn.model_selection.GridSearchCV 클래스를 사용하여 수행됩니다.

선형 혼합 모형

프로시저에 대한 새 출력 테이블은 주변 및 조건부 Pseudo-R² 측정을 제공합니다. 테이블은 해당하는 인스턴스에서만 표시됩니다.

검증력 분석 프로시저

새 정밀도 기능은 사용자 지정 신뢰 구간 절반 너비로 결정되는 정밀도로 채우기 모수를 추정하는 데 필요한 표본 크기를 계산합니다. 예상 결과는 실제 신뢰 구간 절반 너비가 원하는 값을 초과하지 않도록 최소 표본 크기를 생성합니다.

주: 새 기능은 단변량 선형 회귀를 제외한 모든 파워 분석 절차에 사용할 수 있습니다.

이제는 검증력 또는 표본 크기 추정에 대한 입력으로서의 효과 크기가 지원됩니다. 정의된 효과 크기 값은 프로시저의 중간 단계로 전달되고 원하는 검증력 또는 표본 크기를 계산합니다. 다음 검증력 분석 프로시저는 검증력 또는 표본 추정에 대한 입력으로 효과 크기를 지원합니다.

• 단일 표본 t 검정의 검증력 분석
• 짝진 표본 t 검정의 검증력 분석
• 독립 표본 t 검정의 검증력 분석
• 일원배치 분산분석의 거듭제곱 분석
• 일변량 선형 회귀 검정의 거듭제곱 분석

명령 구문

OUTPUT CREATE

새 명령은 사용자가 입력한 JSON 또는 외부 *.json 파일에서 사용자 정의 테이블, 차트 및 기타 출력 항목을 작성하는 옵션을 제공합니다. 자세한 정보는 OUTPUT CREATE를 참조하십시오.

POWER ONEWAY ANOVA

CONTRAST 하위 명령의 새 HALFWIDTH 키워드는 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 CONTRAST 하위 명령(POWER ONEWAY ANOVA 명령)을 참조하십시오.

PARAMETERS 하위 명령의 새로운 ES 및 키워드는 전체 테스트의 효과 크기를 지정하며, 이는 f 또는 η²로 측정합니다. 자세한 정보는 PARAMETERS 하위 명령(POWER ONEWAY ANOVA 명령)을 참조하십시오.

PLOT 하위 명령의 새 ES, ES_YAXIS 및 ES_XAXIS 키워드는 효과 크기 차트별 2차원 검증력, 총 표본 크기(x축) 및 효과 크기(y축) 차트별 3차원 검증력, 총 표본 크기(y축) 및 효과 크기(x축) 차트별 3차원 검증력을 제어합니다. 자세한 정보는 PLOT 하위 명령(POWER ONEWAY ANOVA)을 참조하십시오.

POWER MEANS INDEPENDENT

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER MEANS INDEPENDENT 명령)을 참조하십시오.

PARAMETERS 하위 명령의 새 ES 키워드는 효과 크기를 검증력 또는 표본 크기 추정에 대한 입력으로 지정합니다. 비교를 위해 두 독립 그룹의 분산이 동일하지 않다고 가정하는 경우, 독립-표본 분석의 효과 크기는 평균 차이로 측정됩니다. 자세한 정보는 PARAMETERS 하위 명령(POWER MEANS INDEPENDENT 명령)을 참조하십시오.

POWER MEANS ONESAMPLE

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER MEANS ONESAMPLE 명령)을 참조하십시오.

PARAMETERS 하위 명령의 새 ES 키워드는 효과 크기를 검증력 또는 표본 크기 추정에 대한 입력으로 지정합니다. 자세한 정보는 PARAMETERS 하위 명령(POWER MEANS ONESAMPLE 명령)을 참조하십시오.

POWER MEANS RELATED

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER MEANS RELATED 명령)을 참조하십시오.

PARAMETERS 하위 명령의 새 ES 키워드는 효과 크기를 검증력 또는 표본 크기 추정에 대한 입력으로 지정합니다. 자세한 정보는 PARAMETERS 하위 명령(POWER MEANS RELATED 명령)을 참조하십시오.

POWER PARTIALCORR

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER PARTIALCORR 명령)을 참조하십시오.

POWER PEARSON ONESAMPLE

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER PEARSON ONESAMPLE 명령)을 참조하십시오.

POWER PROPORTIONS INDEPENDENT

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER PROPORTIONS INDEPENDENT 명령)을 참조하십시오.

POWER PROPORTIONS ONESAMPLE

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER PROPORTIONS ONESAMPLE 명령)을 참조하십시오.

POWER PROPORTIONS RELATED

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER PROPORTIONS RELATED 명령)을 참조하십시오.

POWER SPEARMAN ONESAMPLE

새 PRECISION 하위 명령은 지정된 신뢰구간의 절반 너비를 기준으로 표본 크기를 추정합니다. 자세한 정보는 PRECISION 하위 명령(POWER SPEARMAN ONESAMPLE 명령)을 참조하십시오.

POWER UNIVARIATE LINEAR

PARAMETERS 하위 명령의 새 ES 키워드는 f²로 측정되는 효과 크기 값을 지정합니다. 자세한 정보는 PARAMETERS 하위 명령(POWER UNIVARIATE LINEAR 명령)을 참조하십시오.

SAVE DATA COLLECTION

이 명령은 더 이상 사용되지 않습니다.

Pivot 테이블 개선사항

대부분의 테이블에는 값이 혼합되어 있으며 전체 테이블에 히트 맵을 적용하면 일반적으로 다양한 범위의 테이블이 생성됩니다. 피벗 테이블 편집기에는 이제 셀 값을 기반으로 다양한 색상으로 선택된 테이블 셀을 표시하는 히트 맵 스타일 설정을 제공하는 메뉴 옵션 색상 스케일이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 컬러 스케일을 참조하세요.

워크북 모드 개선사항

문맥 메뉴

마우스 오른쪽 단추 클릭 컨텍스트 메뉴는 이제 컨텐츠 잘라내기, 복사 및 붙여넣기를 위한 옵션과, 워크북에서 선택한 출력 오브젝트에 대한 변경사항을 지정하는 스타일 출력 대화 상자를 표시하기 위한 옵션을 제공합니다. 자세한 내용은 스타일 출력을 참조하세요: 선택를 참조하세요.

구문 단락 오류 분할창

구문 관련 오류 정보는 이제 구문 단락 아래에 표시됩니다.

프록시 설정

이제 proxy.ini 구성 파일이 제품과 함께 설치되고 프록시 설정을 수동으로 구성하기 위한 옵션이 제공됩니다. 자세한 내용은 프록시 구성 파일을 참조하세요.

문서

"데이터 수집으로 내보내기" 항목은 더 이상 유니콤 인텔리전스를 지원하지 않기 때문에 삭제되었습니다(이전에는 IBM SPSS Statistics).

2021년 5월

분석 프로시저

메타분석

메타 분석은 유사한 연구 질문에 응답하는 연구원 집단으로부터 얻어진 데이터의 분석입니다. 이들 연구를 기본 연구라고 합니다. 메타 분석은 통계적 방법을 이용하여, 효과의 전체적인 추정값을 생성하고, 연구간 이질성을 탐색하고, 출판 편향의 영향을 조사하거나, 보다 일반적으로는 최종 결과에 대한 소규모 연구 효과를 조사합니다.

다음 메타 분석 절차는 IBM SPSS Statistics 디지털에 새로 추가되었습니다.

메타 분석 연속형

효과 크기 추정을 위해 활성 데이터 세트에서 제공되는 원시 데이터에 대한 연속형 결과에서 메타 분석을 수행합니다.

메타-분석 연속형 효과 크기

사전 계산된 효과 크기 데이터가 활성 데이터 세트에서 제공되는 경우 연속형 결과에 대해 메타 분석을 수행합니다.

메타 분석 2진형

효과 크기 추정을 위해 활성 데이터 세트에 제공되는 원시 데이터에 대한 2진형 결과에서 메타 분석을 수행합니다.

메타 분석 2진형 효과 크기

사전 계산된 효과 크기 데이터가 활성 데이터 세트에서 제공되는 경우 2진형 결과에 메타 분석을 수행합니다.

메타 분석 회귀분석

메타 분석 회귀분석을 수행합니다.

GLM(General Linear Model) 프로시저

이제 GLM(General Linear Model) 프로시저 사용자 인터페이스는 EM 평균 대화 상자에서 단순 비교 효과 비교 설정을 제공합니다. 이 설정은 대상 목록에 하나 이상의 제품 또는 상호 작용 효과가 포함될 때마다 활성화됩니다(예: A*B, A*B*C). 이 설정은 다른 요소의 수준 내에 중첩된 주 효과인 단순 주 효과 간의 비교를 지정할 수 있도록 지원합니다.

일원 분산 분석

이제 프로시저는 비숫자 범주형 변수를 지원합니다.

거듭제곱 분석

새 그리드 값 대화 상자는 지정된 모든 POWER 범위 값에 대해 그리드 형식으로 투영된 표본 크기를 보기 위해 POWER 값의 범위를 지정하는 옵션을 제공합니다.

표본 크기 추정 및 그리드 검증력 값 옵션이 선택된 경우 모든 검증력 분석 프로시저에 대해 그리드 값 대화 상자를 사용할 수 있습니다(대화 상자를 표시하려면 그리드 제어를 클릭하십시오).

비율 통계량

가격 관련 편향(PRB)

이 프로시저는 이제 가격 관련 편향(PRB) 분산 방법을 지원합니다. PRB는 가격 비율에 대한 평가가 고가 재산의 경우 체계적으로 더 높거나 낮은지 여부를 나타내는 지표입니다. PRB는 평가 비율에서의 백분율 차이를 감소시킵니다. 값 프록시 측정의 기본 2 로그에 대한 중앙값 비율에서 차이가 그려집니다. 프록시 측정은 "판매가 평균" 및 "중앙값 비율에 대한 평가 대상 값의 비율"로 계산됩니다. 이 방법은 또한 100% 값 변경에 대한 평가 비율에서의 백분율 변경을 제공합니다.

변동 계수(COV)

새 COV 분산 방법은 중앙값 및 평균 중심의 변동 계수를 포함하며 중앙값 중심 COV 및 평균 중심 COV 분산 방법을 효과적으로 대체합니다. 중위수 중심 변동 계수는 중위수 편차의 평균 제곱근을 중위수 퍼센트로 표시한 결과입니다. 평균 중심 변동 계수는 표준 편차를 평균 퍼센트로 표시한 결과입니다.

명령 구문

COXREG

CONTRAST 하위 명령의 DEVIATION 키워드에서는 이제 refcat를 첫 번째 카테고리로 기본 설정합니다. 자세한 정보는 CONTRAST 하위 명령(COXREG 명령)을 참조하십시오.

LOGISTIC REGRESSION

CONTRAST 하위 명령의 DEVIATION 키워드에서는 이제 refcat를 첫 번째 카테고리로 기본 설정합니다. 자세한 정보는 CONTRAST 하위 명령(LOGISTIC REGRESSION 명령)을 참조하십시오.

META BINARY 명령

새 명령은 효과 크기 추정을 위해 활성 데이터 세트에서 원시 데이터가 제공되는 경우 2진형 결과에 대한 메타 분석 프로시저를 표시합니다. 자세한 정보는 META BINARY를 참조하십시오.

META ES BINARY 명령

새 명령은 사전 계산된 효과 크기 데이터가 활성 데이터 세트에 제공되는 경우 2진형 결과에 대한 메타 분석 프로시저를 표시합니다. 자세한 정보는 META ES BINARY를 참조하십시오.

META CONTINUOUS 명령

새 명령은 효과 크기 추정을 위해 활성 데이터 세트에서 원시 데이터가 제공되는 경우 연속형 결과에 대한 메타 분석 프로시저를 나타냅니다. 자세한 정보는 META CONTINUOUS를 참조하십시오.

META ES CONTINUOUS 명령

새 명령은 사전 계산된 효과 크기 데이터가 활성 데이터 세트에 제공되는 경우 연속형 결과에 대한 메타 분석 프로시저를 표시합니다. 자세한 정보는 META ES CONTINUOUS를 참조하십시오.

META REGRESSION 명령

새 명령은 메타 회귀 프로시저를 나타냅니다. 자세한 정보는 META REGRESSION을 참조하십시오.

RATIO STATISTICS

• COV 및 PRB 키워드가 OUTFILE 부속 명령에 추가되었습니다.
• COV, PRB 및 N 키워드가 PRINT 하위 명령에 추가되었습니다.

자세한 정보는 RATIO STATISTICS를 참조하십시오.

관계 지도

관계 지도는 각 노드와 링크가 서로에게 미치는 영향과 연결의 시각적 표현을 제공하여 변수가 서로 관련되는 방식을 결정하는 데 유용합니다. 관계 맵은 노드 및 링크를 통해 연결 및 영향을 시각적으로 표시합니다. 노드는 변수 및 변수 범주를 표시합니다. 링크는 노드 간의 영향 강도를 나타냅니다. 노드가 커질 수록 그리고 링크 선이 두꺼울 수록 연결 및 영향이 강해짐을 나타냅니다. 노드가 작아질 수록 그리고 링크 선이 얅아질 수록 연결 및 영향이 약해짐을 나타냅니다.

관계 맵 기능은 그래프 > 관계 맵... 을 통해 액세스할 수 있습니다

R

R 4.4.1 은 이제 IBM SPSS Statistics. R 환경 설정은 편집 > 옵션... > 파일 위치 > R 위치 에서 정의됩니다.

Python 3 및 R Programmability

쉽게 구성 가능한 가상 런타임 환경을 활성화함으로써 Python 3 및 R에 대한 지원이 향상되었습니다.

Python 런타임 환경은 제품 폴더에서 Python 3 IDLE(PythonGUI)(Windows) 또는 Python 3 for SPSS Statistics(macOS) 옵션을 클릭하여 액세스합니다.

<

시작 > IBM SPSS Statistics > Python 3 IDLE( PythonGUI )

macOS

> 애플리케이션 > IBM SPSS Statistics > SPSS Statistics 용 Python 3

주: Python 2는 더 이상 공식적으로 지원되지 않습니다. 여전히 Python 2를 실행해야 하는 경우에는 Programmability SDK를 참조하십시오.

제품 폴더에서 R x64 4.0.5(Windows) 또는 R for SPSS Statistics (macOS) 옵션을 클릭하여 R 런타임 환경에 액세스합니다.

<

시작 > IBM SPSS Statistics > R x64 4.0.5

macOS

> 응용 프로그램 > IBM SPSS Statistics > R for SPSS Statistics

설치 및 라이센싱

제품 설치 프로그램이 업데이트되어 구독 또는 라이선스 버전 중 하나를 등록하는 옵션을 제공하도록 IBM SPSS Statistics가 업데이트되었습니다.

구독

소프트웨어의 등록 기반 버전을 활성화하고 설치하려면 IBMid가 필요합니다. 구독 방식으로 제품을 활성화하려면 IBM SPSS Statistics Digital을 구매해야 합니다.

라이센스 부여

소프트웨어를 활성화하려면 권한 부여된 사용자 라이센스 또는 동시 사용자 라이센스가 필요합니다. 사용자 라이선스 또는 동시 사용자 라이선스를 통해 제품을 활성화하려면 IBM SPSS Statistics에 대한 온프레미스 라이선스를 구매해야 합니다.

구독 버전과 라이센스가 부여된 버전 간의 차이점에 대한 자세한 정보는 어떤 IBM SPSS Statistics 버전이 적합합니까?를 참조하십시오.

설치 프로그램 업데이트에 대한 간략한 개요는 다음 소개 비디오를 참조하십시오.

출력 개선사항

워크북

통합 문서 모드에서 출력 보기는 구문을 실행하고 해당 출력을 볼 수 있는 대화형 방법을 제공하는 노트북 접근 방식과 구문 편집 기능을 결합한 SPSS Statistics 구문 편집 기능입니다. 워크북 문서(*.spwb)는 개별 단락으로 구성됩니다. 단락에는 출력 요소(구문, 테이블, 차트 등)가 포함됩니다. 구문 단락은 전체 구문 편집 및 실행 기능을 제공합니다. 서식있는 텍스트 단락은 전체 서식있는 텍스트 편집 기능을 제공합니다.

도표 및 표 편집기 사용 편리성 개선사항

피벗 테이블 편집기

이제 피벗 테이블 편집기 사용자 인터페이스에는 대화 상자의 오른쪽에 있는 편집 옵션 슬라이드 아웃 분할창이 포함됩니다. 이 분할창은 행과 열 처리, 텍스트 속성 지정, 테두리 매개변수 정의, 셀 형식 지정, 각주 및 테이블 주석 정의에 대한 옵션을 제공합니다.

설치된 확장

일반적으로 사용되는 추가 확장은 이제 제품과 함께 자동으로 설치됩니다. 설치된 확장 프로그램은 메뉴 항목 옆의 더하기 기호(예: )로 식별할 수 있습니다.

개선사항 검색

이제 검색 기능이 업데이트되어 프로시저, 도움말 항목, 구문 참조 및 사례 연구에 대한 결과를 제공합니다. 검색 기능은 이제 각 사용자 인터페이스 대화 상자 및 도움말 항목에서 모든 단어/용어를 검색합니다.

검색 개선사항에 대한 간략한 개요는 다음 소개 비디오를 참조하십시오.

명령 구문 도움말이 업데이트되어 구문 편집기에서 명령 및 하위 명령 위에 커서를 놓을 때 구문 예제를 제공하는 도구 팁을 제공합니다.

출력 내보내기 개선사항

Word 문서(*.docx)

이제 출력을 Microsoft Word(*.docx) 형식으로 내보낼 수 있습니다.

텍스트-일반(*txt), 텍스트-UTF8(*txt) 및 텍스트-UTF16(*txt)

이제 텍스트 내보내기 설정은 서로 다른 인코딩 방법을 제공하는 세 개의 다른 옵션으로 나뉩니다.

Excel 출력

Microsoft Excel 내보내기 설정은 이제 워크북과 워크시트를 둘 다 작성하는 옵션을 제공합니다.

인쇄 미리보기

파일 > 인쇄 미리 보기는 출력물의 PDF 형식의 미리 보기 버전을 제공합니다.

케이스 선택 - 숨겨진 케이스

기본적으로 케이스 서브세트를 선택하면 선택되지 않은 케이스가 데이터 편집기에서 숨겨지며 선택되지 않은 케이스는 삭제되지 않습니다. 데이터 편집기에서 행이 복사되면 숨겨진 케이스는 선택되지 않습니다.

편집 > 제외된 사례 숨기기를 선택 해제하거나 데이터 편집기에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 제외된 사례 숨기기 옵션을 선택 해제하여 숨겨진 사례를 표시하도록 선택할 수 있습니다.

차트 작성기 사용 편의성 개선사항

차트 모양 탭에서의 템플리트 제어는 템플리트 선택 옵션을 간소화하도록 다시 설계되었습니다.

내게 필요한 옵션

사용자 인터페이스는 애플리케이션을 더 쉽게 읽을 수 있도록 배경색 및 텍스트 색상을 조정하는 고대비 모드를 지원합니다.

2020년 11월

분석 프로시저

이변량 상관계수

이 프로시저는 상관관계표를 결과에 표시하지 않는 옵션을 제공하도록 업데이트되었습니다. 이 프로시저는 또한 신뢰구간 추정을 제어하는 옵션을 제공합니다.

독립표본 비율

이 새 프로시저는 두 개의 독립 이항 비율 차분에 대한 검정 및 신뢰구간을 제공합니다. 결과에는 관측 비율, 모집단 비율 차분 추정값, 영가설 및 대립가설 하에서 모집단 차분의 근사 표준오차, 양측 확률이 있는 지정된 검정 통계량, 비율 차분에 대한 지정된 신뢰구간이 포함됩니다.

일표본 비율

이 새 프로시저는 개별 이항 비율에 대한 검정 및 신뢰구간을 제공합니다. 결과에는 관측 비율, 모집단 비율 및 가설 모집단 비율의 차분 추정값, 영가설 및 대립가설 하에서 근사 표준오차, 양측 확률이 있는 지정된 검정 통계량, 비율에 대한 지정된 신뢰구간이 포함됩니다.

대응표본 비율

이 새 프로시저는 두 개의 관련 또는 대응 이항 비율 차분에 대한 검정 및 신뢰구간을 제공합니다. 결과에는 관측 비율, 모집단 비율 차분 추정값, 영가설 및 대립가설 하에서 모집단 차분의 근사 표준오차, 양측 확률이 있는 지정된 검정 통계량, 비율 차분에 대한 지정된 신뢰구간이 포함됩니다.

신뢰성 분석

프로시저는 Omega(McDonald의 Omega) 모델 옵션을 제공하도록 업데이트되었습니다. 이 모델에서는 모델이 오류 공분산 양식의 로컬 항목 종속성이 없는 단일 요인을 포함하는 단일 차원이라고 가정합니다. 모델은 두 개의 서로 다른 항목의 공분산이 로드의 산물임을 의미합니다.

명령문 개선사항

CORRELATIONS 명령

PRINT 부명령문에 NOMATRIX 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. 이 키워드는 상관관계표를 결과에 표시하지 않습니다. 자세한 내용은 PRINT 하위 명령(상관관계 명령)을 참조하세요."

CI 부명령문에 대한 지원이 추가되었습니다. 이 부명령문은 신뢰구간 추정을 제어합니다. 자세한 내용은 CI 하위 명령(상관관계 명령)을 참조하세요.

MULTIPLE IMPUTATION 명령

IMPUTE 하위 명령의 SCALEMODEL 키워드 PMM 메소드에서 단일 숫자 모수를 지정하기 위한 지원이 추가되었습니다. 대치된 값은 최정밀(k) 예측에서 최정밀 무작위 선택 전체 케이스에 대해 정의된 값을 기반으로 하며, 여기서 (k)는 기본값이 5인 양의 정수입니다. 자세한 정보는 IMPUTE 하위 명령(MULTIPLE IMPUTATION 명령)을 참조하십시오.

PORPORTIONS 명령

새 PROPORTIONS 명령은 이항 비율 또는 비율 차분에 대한 검정 및 신뢰구간을 계산합니다. 통계는 단일 샘플 비율(지정된 값에 대해 테스트), 짝을 이룬 샘플(다른 변수) 또는 독립 샘플(다른 사례 그룹)에 대해 사용할 수 있습니다.자세한 내용은 비율, 예제 하위 명령, PAIREDSAMPLES 하위 명령 및 독립샘플 하위 명령어을 참조하세요.

RELIABILITY 명령

MODEL 부명령문에 OMEGA 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. 이 키워드는 신뢰도를 평가하기 위해 맥도날드의 오메가 추정치를 제공합니다. 자세한 정보는 MODEL 하위 명령(RELIABILITY 명령)을 참조하십시오.

복원 지점

복원점에는 예기치 않게 종료되거나(자동 복구) 명시적으로 저장한 활성 세션의 데이터가 저장됩니다. 각 복원 지점은 SPSS Statistics 세션 스냅샷입니다. 각 복원점에는 세션이 예기치않게 종료되거나 명시적으로 저장한 시점에 활성 상태였던 데이터 편집기, 구문 및 출력 파일 정보가 포함되어 있습니다. 저장된 복원점은 복원하거나 삭제할 때까지 백업된 상태로 유지됩니다.

출력 개선사항

SVG 도표 내보내기

이제 도표를 Scalar Vector Graphics(*.svg) 형식으로 내보낼 수 있습니다.

도표 및 표 편집기 사용 편리성 개선사항

• 도표 및 표 편집기에 재설정 단추가 추가되었습니다. 이 단추는 도표/표를 원래 구성으로 재설정합니다.
• 표 편집기 도구 모음이 편집 및 형식 도구 모음으로 분할되었습니다.
• 소수점이하자리 늘리기 및 소수점이하자리 줄이기 도구 모음 컨트롤을 사용할 수 있습니다. 이 컨트롤을 사용하여 표에서 소수점이하자리수 설정을 늘리거나 줄일 수 있습니다.

APA 유형 개선사항

• 이제 꼬리말 및 캡션을 이중 간격으로 지정할 수 있습니다.
• 꼬리말 맞춤 문제가 수정되었습니다.
• 표 꼬리말 및 캡션을 사용 안함으로 설정할 수 있습니다.
• 도표 간격 및 맞춤 문제가 해결되었습니다.
• 작은 유의성 값을 이제 "<0.001"로 표시할 수 있습니다.

2020년 6월

패키징

이제 부트스트랩 및 데이터 준비 기능이 IBM SPSS Statistics 기본 버전에 포함됩니다(부트스트랩은 이전에 사용자 지정 테이블 및 고급 통계에 포함되었고, 데이터 준비는 이전에 샘플링 및 테스트에 포함되었습니다).

자동 복구

자동 복구는 애플리케이션이 예기치 않게 중단되는 경우 저장되지 않은 파일과 컨텐츠를 복구하도록 설계되었습니다. 자동 복구 기능을 활성화/비활성화하도록 선택하고(이 기능은 기본적으로 활성화됨), 파일 저장 사이 시간 간격(분)을 선택하며, 자동 복구 파일 위치를 보거나 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 일반 옵션을 참조하세요.

예기치 않은 종료 후 SPSS Statistics를 다시 실행하면 다음과 같이 표시됩니다, 예기치 않게 종료되기 전에 세션에 대한 정보를 입력할 수 있는 IBM SPSS Statistics 오류 보고서가 표시됩니다. 종료 보고서를 마치면 이전 세션 데이터를 복구하거나 저장된 세션 데이터를 삭제하는 옵션을 제공하는 자동 복구 대화 상자가 표시됩니다. 자세한 내용은 자동 복구을 참조하세요.

개인정보 보호정책 설정

옵션 대화 상자에는 이제 다음에 대한 옵션을 제공하는 개인정보처리방침 탭이 포함됩니다.

• SPSS Statistics 애플리케이션이 IBM과 정보를 공유할 수 있도록 허용합니다.
• 시작 대화 상자 콘텐츠 업데이트 검색에서 SPSS Statistics를 사용 또는 사용하지 않도록 설정합니다.
• SPSS Statistics가 오류 보고서를 IBM으로 보내지 않도록 사용 또는 사용하지 않도록 설정합니다.

자세한 내용은 개인정보 보호 옵션를 참조하세요.

문제 보고서

The Help menu now provides a 이슈 보고 link that launches the IBM SPSS Statistics Issue Reporter dialog. 대화 상자를 통해 제품 사용 시 발생할 수 있는 문제와 관련된 정보를 입력할 수 있습니다. 입력하는 정보는 제품을 개선하기 위한 용도로 IBM에 전송됩니다.

원시 macOS 파일 선택 대화 상자

SPSS Statistics의 macOS 버전의 파일 선택 대화 상자는 그동안 특정 SPSS Statistics 파일 기능을 수용하도록 크게 맞춤화되어 있습니다. 이제 기본 macOS 파일 선택 대화상자를 활성화할 수 있습니다( 편집 > 옵션... > 일반 > Windows > 기본 macOS 파일 대화상자 표시 ). 원시 macOS 파일 대화 상자는 다음 이점을 제공합니다.

• 원시 macOS 파일 선택 대화 상자의 모든 이점을 사용할 수 있습니다(예: 검색, 세로 막대 단축키, 키보드 단축키 등).
• SPSS Statistics 파일 선택 대화 상자는 다른 macOS 파일 선택 대화 상자와 일관성을 유지합니다.

분석 프로시저

이변량 상관계수

하한 삼각형만 표시 설정이 기본 대화 상자에 추가되었습니다. 설정이 사용으로 지정되면 상관행렬 표의 하한 삼각형만 출력결과에 표시됩니다. 선택하지 않을 경우 전체 상관행렬 표가 출력결과에 표시됩니다. 이 설정을 사용하면 표 출력결과가 APA 유형 지침을 준수하게 됩니다. 자세한 내용은 이변량 상관관계을 참조하세요.

교차분석

APA 유형 표 작성 설정이 셀 표시 대화 상자에 추가되었습니다. 이 설정은 APA 스타일 가이드라인을 준수하는 테이블을 생성합니다. 자세한 내용은 크로스탭 셀 표시을 참조하세요.

빈도

APA 유형 표 작성 설정이 기본 대화 상자에 추가되었습니다. 설정을 사용하면 APA 유형 지침을 준수하는 표가 생성됩니다. 자세한 내용은 주파수을 참조하세요.

거듭제곱 분석

거듭제곱 분석은 연구 계획, 디자인 및 전도에 중추적인 역할을 수행합니다. 일반적으로 거듭제곱은 소규모 예비 연구를 제외하고 표본 데이터를 수집하기 전에 계산합니다. 거듭제곱을 정확하게 추정하면 참 대립 가설 하에서 유한한 표본 크기를 기반으로 통계적으로 유의적인 차이가 발견될 가능성을 조사자에게 알려줄 수 있습니다. 거듭제곱이 너무 낮으면 유의적 차이를 발견할 가능성이 거의 없으며 실제 차이가 정말로 존재하는 경우에도 비유의적 결과가 발생할 가능성이 큽니다. 새 프로시저가 다음과 같이 그룹화됩니다.

평균

일표본 T 검정

일표본 분석에서 관측 데이터는 단일 변량 표본으로 수집됩니다. 표본 데이터는 고정 평균 및 분산이 있는 정규 분포를 독립적으로 동등하게 따르며 평균 모수에 관한 통계적 추측을 그리는 것으로 간주합니다. 자세한 내용은 일표본 T 검정 검정력 분석에서 확인하세요.

독립표본 T 검정

독립표본 분석에서 관측 데이터에는 두 개의 독립표본이 포함되어 있습니다. 각 표본의 데이터는 고정 평균 및 분산이 있는 정규 분포를 독립적으로 동등하게 따르며 두 평균의 차이에 관한 통계적 추측을 그리는 것으로 간주합니다. 자세한 내용은 독립표본 T 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

대응표본 T 검정

대응표본 분석에서 관측 데이터에는 두 개의 대응표본과 상관분석 표본이 포함되어 있으며 각 케이스에는 두 개의 측정이 있습니다. 각 표본의 데이터는 고정 평균 및 분산이 있는 정규 분포를 독립적으로 동등하게 따르며 두 평균의 차이에 관한 통계적 추측을 그리는 것으로 간주합니다. 자세한 내용은 짝을 이룬 샘플 T 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

일원 분산 분석

분산분석(ANOVA)은 종종 정규 분포된 것으로 간주되는 여러 모집단의 평균을 추정하는 통계 방법입니다. 분산분석의 일반 유형인 일원배치 분산분석은 두 표본 t-검정의 확장입니다. 이 프로시저에서는 다중 집단 평균, 전체 검정 및 지정된 대비를 사용하여 검정을 비교하기 위해 두 가지 유형의 가설을 추정하는 접근 방법을 제공합니다. 과잉 검정에서는 모든 집단 평균이 동일하다는 영가설에 중점을 둡니다. 대비가 지정된 검정에서는 전체 분산분석 가설을 더 작지만 더 설명적이고 유용한 평균으로 구분합니다. 자세한 내용은 일방향 분산분석의 분산분석을 참조하세요.

비율

일표본 이항 검정(O)

이항 분포는 일련의 베르누이 시행을 기반으로 하며, 서로 독립된 것으로 간주되는 고정된 총 시행 수를 포함하여 해당 실험을 모형화하는 데 사용할 수 있습니다. 시행할 때마다 "성공" 결과에 대해 동일한 확률을 갖는 이분법적 결과가 도출됩니다.

일표본 이항검정은 비율 모수를 가설값과 비교하여 비율 모수에 대한 통계적 추론을 수행합니다. 이러한 검정에 대한 거듭제곱을 추정하는 방법은 정규 근사값 또는 이항 열거입니다. 자세한 내용은 일표본 이항 검정 검정력 분석을 참조하세요.

대응표본 이항검정(R)

이항 분포는 일련의 베르누이 시행을 기반으로 하며, 서로 독립된 것으로 간주되는 고정된 총 시행 수를 포함하여 해당 실험을 모형화하는 데 사용할 수 있습니다. 시행할 때마다 "성공" 결과에 대해 동일한 확률을 갖는 이분법적 결과가 도출됩니다.

대응표본 이항은 두 개의 관련된 이항 모집단에서 표본 추출한 매치 대응 개체를 기준으로 두 개의 비율 모수를 비교하기 위해 McNemar 검정의 거듭제곱을 추정합니다. 자세한 내용은 관련 표본 이항 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

독립표본 이항검정(I)

이항 분포는 일련의 베르누이 시행을 기반으로 하며, 서로 독립된 것으로 간주되는 고정된 총 시행 수를 포함하여 해당 실험을 모형화하는 데 사용할 수 있습니다. 시행할 때마다 "성공" 결과에 대해 동일한 확률을 갖는 이분법적 결과가 도출됩니다.

독립표본 이항검정은 두 개의 독립된 비율 모수를 검정합니다. 자세한 내용은 독립표본 이항검정의 검정력 분석을 참조하세요.

상관관계

Pearson 적률

Pearson 적률 상관계수는 이변량 정규 분포를 따르는 것으로 간주되는 두 개의 척도 확률변수 간 선형 여관의 강도를 측정합니다. 관례적으로 이 상관계수는 무차원 수량이며 두 연속형 변수 간의 공분산을 표준화하여 구할 수 있으므로 -1과 1 사이에 있습니다.

이 검정은 Fisher의 점근법을 사용하여 일표본 Pearson 상관에 대한 거듭제곱을 추정합니다. 자세한 내용은 일표본 피어슨 상관관계 검정의 검정력 분석에서 확인하세요.

Spearman 순위-순서

Spearman 순위-순서 상관계수는 일반적으로 중도절단되고 정규 분포를 따르지 않는 두 변수 간의 단조 관계를 측정하는 순위 기반의 비모수 통계입니다. Spearman 순위-순서 상관은 두 변수들의 순위 값 간의 Pearson 상관계수와 동일하며, -1과 1 사이의 범위이기도 합니다. Spearman 순위 상관 검정의 검증력을 탐지하는 것은 수문학적 시계열 데이터의 분석에서 중요한 주제입니다.

이 검정은 Fisher의 점근법을 사용하여 일표본 Spearman 순위-순서 상관에 대한 거듭제곱을 추정합니다. 자세한 내용은 단일 표본 스피어만 상관 관계 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

편상관(P)

편상관계수는 다른 또는 여러 다른 변수의 효과를 제거한 후 두 확률변수 간의 연관으로 설명할 수 있습니다. 혼동스러운 상황에서 유용한 측정입니다. Pearson 상관 계수와 유사하게 편상관계수도 -1과 1 사이의 무차원 수량입니다.

이 검정은 Fisher의 점근법을 사용하여 일표본 Pearson 상관에 대한 거듭제곱을 추정합니다. 자세한 내용은 부분 피어슨 상관 관계 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

회귀

일변량 선형

일변량 선형 회귀분석은 조사자가 척도 결과의 값을 설명하거나 예측하기 위해 여러 변수의 값을 사용하는 기본적이고 표준적인 통계적 접근 방식입니다.

검정은 일변량 선형 회귀에서 제 III 유형 F-test에 대한 거듭제곱 분석을 호출합니다. 자세한 내용은 단변량 선형 회귀 테스트의 검정력 분석을 참조하세요.

명령문 개선사항

CORRELATIONS 명령

PRINT 부명령문에서 FULL, LOWER 및 LNODIAG 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. 키워드는 상관행렬 표의 하한 삼각형 또는 전체 상관행렬 표의 표시를 제어합니다. 표 출력결과가 APA 유형 지침을 준수할 수 있도록 키워드가 도입되었습니다. 자세한 내용은 PRINT 하위 명령(상관관계 명령)을 참조하세요.

MATRIX-END MATRIX 명령문

• 이제 NCDF.BETA 누적 분포 기능이 지원됩니다.
• 이제 확률 밀도 함수가 지원됩니다(이전에는 COMPUTE 명령에서만 지원됨).
• 이제 꼬리 확률 함수가 지원됩니다(이전에는 COMPUTE 명령에서만 지원됨).
• 이제 임의 변수 함수가 지원됩니다(이전에는 COMPUTE 명령에서만 지원됨).

자세한 내용은 매트릭스-엔드 매트릭스을 참조하세요.

NONPAR CORR 명령

PRINT 부명령문에서 FULL, LOWER 및 LNODIAG 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. 키워드는 상관행렬 표의 하한 삼각형 또는 전체 상관행렬 표의 표시를 제어합니다. 표 출력결과가 APA 유형 지침을 준수할 수 있도록 키워드가 도입되었습니다. 자세한 내용은 PRINT 하위 명령(NONPAR CORR 명령)을 참조하세요."

NPTESTS 명령

CRITERIA 부명령문

이제 SEED 키워드가 지원됩니다. 이 키워드는 몬테카를로 샘플링에 사용된 무작위 시드를 초기화합니다.

ONESAMPLE 부명령문

이제 KOLMOGOROV_SMIRNOV 키워드는 Monte Carlo 표본추출 설정에 대한 다음 Lilliefors 검정을 지원합니다.

NSAMPLES 키워드

Monte Carlo 표본추출을 위해 Lilliefors 검정에서 사용하는 복제의 수를 재설정합니다.

MC_CILEVEL 키워드

Kolmogorov-Smirnov 검정에서 추정하는 신뢰 구간 레벨을 재설정합니다.

SIMULATION 키워드

모수가 지정되지 않은 경우 정규 분포에 대해 Lilliefors 검정을 수행하는 데 Monte Carlo 시뮬레이션이 사용되는지를 제어합니다.

POISSON 키워드

SAMPLE 설정이 POISSON 키워드에서 제거되었습니다.

자세한 내용은 NPT 테스트을 참조하세요.

NPAR TESTS 명령

KS_SIM 부명령문

이제 KS_SIM 부명령문이 지원됩니다. KS_SIM(KOLMOGOROV-SMIRNOV 시뮬레이션)은 정규, 균등 및 지수 분포에 대한 Monte Carlo 시뮬레이션의 모수를 제어합니다. 새 부명령문은 Monte Carlo 표본추출 키워드에 대한 다음 Lilliefors 검정을 지원합니다.

CIN 키워드

(Monte Carlo 시뮬레이션 사용) Kolmogorov-Smirnov 검정에서 사용하는 신뢰구간 추정 레벨을 재설정합니다.

SAMPLES 키워드

Monte Carlo 표본추출을 위해 Lilliefors 검정에서 사용하는 복제의 수를 재설정합니다.

NONORMAL 키워드

지정된 경우, 결과에 정규 분포에 대한 Monte Carlo 표본추출은 포함되지 않습니다.

K-S 부명령문

POISSON=varlist는 더 이상 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 NPAR 테스트을 참조하세요.

OMS

• FORMAT=REPORTHTML 및 FORMAT=REPORTMHT는 DESTINATION 하위 명령에서 더 이상 사용되지 않습니다. 하위 명령 구문이 HTML 하위 명령에 맵핑되었습니다.
• REPORTTITLE 키워드는 DESTINATION 하위 명령에서 더 이상 사용되지 않습니다.

자세한 내용은 OMS을 참조하세요.

ONEWAY 명령

이제 CRITERIA 및 ES 부명령문은 ONEWAY 명령에서 지원합니다.

CRITERIA 부명령문

선택적 부명령문은 유의수준을 제어하여 신뢰구간을 추정합니다.

ES 부명령문

선택적 부명령문은 전체 검정에 대한 효과크기 계산 제어 및 대비검정 효과크기의 계산 제어에 대한 키워드를 제공하여 효과크기 추정값을 제어합니다.

자세한 내용은 ONEWAY을 참조하세요.

OUTPUT EXPORT

REPORT 하위 명령에 대한 지원은 더 이상 사용되지 않습니다. REPORT 하위 명령 구문이 HTML 하위 명령에 맵핑되었습니다. 자세한 내용은 출력 내보내기을 참조하세요.

OUTPUT MODIFY

• TABLES 부명령문에 PIVOT 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. 키워드는 지정된 열 차원에 대한 지정된 행 차원을 피벗팅합니다. 기존 열 차원이 바깥쪽으로 증분됩니다. 표 출력결과가 APA 유형 지침을 준수할 수 있도록 키워드가 도입되었습니다.
• TABLECELLS 부명령문에 HIDE 및 UNGROUP 키워드에 대한 지원이 추가되었습니다. HIDE는 선택한 행 또는 열을 억제합니다. UNGROUP은 선택한 행 또는 열 그룹 표제를 삭제합니다. 표 출력결과가 APA 유형 지침을 준수할 수 있도록 키워드가 도입되었습니다.
• TABLECELLS 부명령문에 SELECTCONDITION 키워드에 대한 PARENT 및 CHILD 옵션에 대한 지원이 추가되었습니다. 두 옵션은 SELECT 키워드에서 지정하는 표의 영역 내에 변경사항을 적용하도록 기본 및 보조 문자열 조건을 지정합니다.
• TABLECELLS 부명령문에 SELECTCONDITION 키워드에 대한 VALID, TOTAL, MISSING, CUMULATIVEPERCENT 및 VALIDPERCENT 옵션에 대한 지원이 추가되었습니다.

자세한 내용은 출력 수정을 참조하세요.

OUTPUT SAVE

TYPE 하위 명령의 SPW 옵션은 더 이상 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 출력 저장을 참조하세요.

POWER ONEWAY ANOVA 명령

새 명령은 두 가지 유형의 가설에 대한 거듭제곱을 추정하여 다중 그룹 평균, 전체 검정 및 지정된 대비를 사용하는 검정을 비교합니다. 과잉 검정에서는 모든 집단 평균이 동일하다는 영가설에 중점을 둡니다. 대비가 지정된 검정에서는 전체 분산분석 가설을 더 작지만 더 설명적이고 유용한 평균으로 구분합니다. 자세한 내용은 파워 원웨이 아노바을 참조하세요.

POWER MEANS INDEPENDENT 명령

새 명령은 독립표본 t-test에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 두 평균의 차분에 대한 통계 추론을 작성합니다. 자세한 내용은 파워는 독립적이라는 의미을 참조하세요.

POWER MEANS ONESAMPLE 명령

새 명령은 일표본 t-test에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 평균 모수에 대한 통계 추론을 작성합니다. 자세한 내용은 파워는 하나의 샘플을 의미합니다을 참조하세요.

POWER MEANS RELATED 명령

새 명령은 대응표본 t-test에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 두 평균의 차분에 대한 통계 추론을 작성합니다. 자세한 내용은 파워는 관련성을 의미합니다을 참조하세요.

POWER PARTIALCORR 명령

새 명령은 일표본 판상관계수 검정에 대한 거듭제곱 분석을 호출합니다. 편상관계수는 다른 또는 여러 다른 변수의 효과를 제거한 후 두 확률변수 간의 연관으로 설명할 수 있습니다. 혼동스러운 상황에서 유용한 측정입니다. 자세한 내용은 전력 부분 부식을 참조하세요.

POWER PEARSON ONESAMPLE 명령

새 명령은 일표본 Pearson 상관 검정에 대한 거듭제곱 분석을 호출합니다. Pearson 적률 상관계수는 이변량 상관 정규 분포를 따르는 것으로 간주되는 두 개의 척도 확률 변수 간의 선형 연관 강도를 측정합니다. 자세한 내용은 파워 피어슨 원샘플을 참조하세요.

POWER PROPORTIONS INDEPENDENT 명령

새 명령은 독립표본 이항검정에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 두 개의 독립된 비율 모수를 비교합니다. 자세한 내용은 독립적인 전력 비율을 참조하세요.

POWER PROPORTIONS ONESAMPLE 명령

새 명령은 일표본 이항 검정에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 가설값과 비교하여 비율 모수에 대한 통계 추론을 작성합니다. 자세한 내용은 전력 비율 원샘플을 참조하세요.

POWER PROPORTIONS RELATED 명령

새 명령은 대응표본 이항검정(또는 McNemar 검정)에 대한 거듭제곱 분석을 호출하여 두 개의 관련된 이항 모집단에서 표본 추출한 매치된 대응 개체를 기반으로 두 개의 비율 모수를 비교합니다. 자세한 내용은 전력 비율 관련을 참조하세요.

POWER SPEARMAN ONESAMPLE 명령

새 명령은 일표본 Spearman 순위-순서 상관 검정에 대한 거듭제곱 분석을 호출합니다. Spearman 순위-순서 상관계수는 일반적으로 중도절단되고 정규 분포를 따르지 않는 두 변수 간의 단조 관계를 측정하는 순위 기반의 비모수 통계입니다. 자세한 내용은 파워 스피어맨 원샘플을 참조하세요.

POWER UNIVARIATE LINEAR 명령

새 명령은 일변량 선형 회귀에서 제 III 유형 F-test에 대한 거듭제곱 분석을 호출합니다. 일변량 선형 회귀분석은 조사자가 척도 결과의 값을 설명하거나 예측하기 위해 여러 변수의 값을 사용하는 기본적이고 표준적인 통계적 접근 방식입니다. 자세한 내용은 파워 단변량 선형을 참조하세요.

QUANTILE REGRESSION 명령

CRITERIA 부명령문

이제 QUANTILE 키워드는 4분위수 그리드를 지원합니다(키워드 TO 및 BY에서 연결함). 4분위수 그리드를 다른 4분위수와 혼합할 수 있으며 어디든 배치할 수 있습니다. 자세한 내용은 CRITERIA 하위 명령(QUANTILE REGRESSION 명령)을 참조하세요.

T-TEST 명령

이제 ES 부명령문이 지원됩니다.

ES 부명령문

선택적 부명령문은 전체 검정에 대한 효과크기 계산의 인쇄 제어, 각 변수 쌍에 대해 Cohen의 d 및 Hedges 수정을 추정할 때 Standizer의 계산 방법 제어에 대한 키워드를 제공하여 효과크기 추정값을 제어합니다. 자세한 내용은 ES 하위 명령(T_TEST 명령)을 참조하세요.

WEIGHTED KAPPA 명령

Cohen의 카파 통계는 두 관측된 평가자 간 일치 측도로 교차 분류에서 널리 사용됩니다. 등급이 순서 구조가 없는 명목 척도일 경우에 적합한 일치 지수입니다. 새 WEIGHTED KAPPA 명령은 동일한 범주에 있는 두 순서 개체의 일치도를 측정하는 카파 통계의 중요한 일반화입니다. 자세한 내용은 웨이트 카파을 참조하세요.

도표 개선사항

다음 기능/개선사항을 포함하도록 도표 작성기가 업데이트되었습니다.

거품형 도표

풍선 도표는 그룹의 카테고리를 비계층적 팩형 원으로 표시합니다. 각 원(거품)의 크기는 해당 값에 비례합니다. 풍선 도표는 데이터의 관계 비교에 유용합니다.

고해상도 도표 내보내기 옵션

내보내기 출력결과 대화 상자에서 문서 유형으로 없음(그래픽만) 옵션이 선택된 경우 이제 기본 파일 유형이 고해상도 이미지 형식인 생산 준비 포스트스크립트(*.eps)로 설정됩니다.

내보내기 출력결과 대화 상자에서 문서 유형으로 없음(그래픽만) 옵션이 선택된 경우 이제 고해상도 이미지 형식인 확장 가능 벡터 그래픽(*.svg) 형식을 선택할 수 있습니다.

차트 템플리트

• 이제 편집 > 옵션 > 차트 대화 상자에 선택한 차트 템플릿에 대한 미리 보기 설정을 제공하는 샘플 설정 섹션이 포함됩니다. 대화 상자는 지정된 설정에 따라 미리보기 도표 이미지를 동적으로 업데이트합니다.
• 이제 도표 작성기의 도표 모양 탭에서 도표 템플리트 선택을 위한 옵션을 제공합니다. 편집 > 옵션 > 차트에서 정의된 설정을 사용하도록 선택하거나, 함께 설치된 차트 템플릿을 선택하거나( IBM SPSS Statistics 을 클릭하거나 다른 위치에서 차트 템플릿을 선택합니다. 자세한 내용은 차트 모양 설정를 참조하세요.

기본 도표 색상

기본 도표 색상이 파란색 테마로 변경되었습니다.

차트 작성기 > 차트 모양 탭

이제 탭에서 다른 도표 템플리트 파일을 직접 선택할 수 있습니다.

도표 편집기

이제 편집기에서 글꼴 크기를 직접 늘리거나 줄일 수 있습니다.

범례 및 제목

이제 도표 이미지 및 제목을 출력에서 직접 이동할 수 있습니다.

SPSS 웹 보고서 및 Cognos 활성 보고서

SPSS 웹 보고서 및 Cognos 활성 보고서 모두에 대한 지원은 더 이상 사용되지 않습니다.

글꼴 크기 선택

이제 다음 위치에서 글꼴 크기를 수동으로 변경할 수 있습니다.

• 편집 > 옵션... > 뷰어
• 파일 > 페이지 속성... > 글꼴
• 피벗표 편집기(서식 도구 모음을 통해)

글꼴 크기 목록은 사전 정의된 크기 세트를 제공하지만 기타, 지원되는 크기 값을 수동으로 입력할 수 있습니다.

개선사항 검색

다음을 포함하는 결과를 제공하도록 검색 기능이 업데이트되었습니다.

• 메뉴 대화 상자
• 도움말 항목
• 케이스 연구
• 명령문 참조

검색 결과를 클릭하면 관련 프로시저 대화 상자, 도움말 항목, 케이스 연구 또는 명령문 참조 항목으로 바로 이동합니다.

2019년 11월

분석 프로시저

ROC 분석

CLASSIFIER 키워드가 PRINT 부명령문에 추가되었습니다. 키워드는 출력에서 분류자 평가 지표 통계표의 표시를 제어합니다. 이 표는 분류 모형이 무작위 할당에 비해 데이터에 얼마나 적합한지를 보여줍니다. 자세한 내용은 ROC 분석을 참조하세요: 디스플레이를 참조하세요.

성능 향상

• 변환 수행 시 메모리 사용이 개선되었습니다.
• 이제 Microsoft Windows 시스템에서 애플리케이션 시작 시간이 개선되었습니다.
• Cognos BI 데이터를 애플리케이션으로 가져오기에 대한 지원이 개선되었습니다.
• Office 2016 드라이버를 포함하는 Microsoft Access 데이터베이스에 대한 지원이 제공됩니다.

2019년 6월

사용자 인터페이스

시작 화면

시작 화면 레이아웃이 개선되고 URL이 업데이트되었습니다.

데이터 제출

사용자가 사용 보고서를 통해 SPSS Statistics를 개선할 수 있도록 옵트 인 기능이 추가되었습니다.

피드백 제공 프롬프트

'피드백 제공' 프롬프트가 자주 트리거되지 않도록 최적화되었습니다.

시작 화면

시작 스플래시 화면에 개선된 풍선 텍스트가 포함되고 일관된 제품 이름이 표시됩니다.

정보 대화 상자

이제 정보 대화 상자에서 제품 버전을 식별하고 쉽게 복사할 수 있습니다.

Licensing

검증 및 응답 시간

사용권 검증 성능 및 응답 시간이 개선되었습니다.

버그 수정

도움말 파일이 제대로 설치되지 않았을 때 발생하는 사용자 정의 대화 상자 설치 문제가 수정되었습니다.

Fleiss의 카파 신뢰 구간 계산 문제가 수정되었습니다.

명령문 편집기에서 강조표시된 명령문으로 인해 발생하는 명령문 문서 저장 문제가 수정되었습니다.

애플리케이션 시작 중에 시스템이 일시적으로 응답하지 않는 문제가 수정되었습니다.

애플리케이션 시작 중 시스템 자원 소비 문제가 수정되었습니다.

도표가 너무 넓어서 표시 할 수 없을 때 발생하는 분위수 회귀 추정 모수 문제가 수정되었습니다.

보안 및 안정성을 개선하기 위한 다양한 수정사항

2019년 4월

분석 프로시저

분위수 회귀

목표(종속) 변수에 대한 일련의 예측자(독립) 변수와 특정 백분위수(또는 "분위수") 사이의 관계를 모델링하며 이를 대부분 중위수라고 합니다.

분위수 회귀는 목표변수의 분포에 대해 가정하지 않으며, 중심을 벗어난 관측값의 영향을 받지 않고, 생태학, 의료 및 금융 경제와 같은 업종을 연구하는 데 폭넓게 사용됩니다.

ROC 분석

(임계값이 진단 테스트 결과의 전체 범위에서 다양하므로) 분류 검정의 민감도 대 (1 - 특이도)를 도표화하여 모형 예측의 정확도를 평가합니다. ROC 분석은 단일 AUC, 정밀도-재현률(PR) 곡선에 관한 추론을 지원하고, 각각 독립적인 집단 또는 대응된 개체에서 생성된 두 ROC 곡선을 비교하는 옵션을 제공합니다.

베이지안 통계

일원배치 반복측도 분산분석(T)

이 새 프로시저에서는 각 고유 시점 또는 조건에 있는 동일한 개체에서 하나의 요인을 측정하고 개체는 여러 수준 내에서 교차될 수 있습니다. 여기에서는 각 개체가 각 시점 또는 조건에 대해 단일 관측값을 가진다고 가정합니다(그러므로 개체 처리 상호작용은 고려하지 않음).

일표본 이항 개선사항

프로시저에서는 이항 분포에 대한 베이지안 일표본 추론을 실행할 수 있는 옵션을 제공합니다. 관심 모수는 π이며, 성공 또는 실패로 이어질 수 있는 고정된 횟수의 시도에서 성공할 확률을 나타냅니다. 각 시행은 서로 독립적이며 확률 π는 각 시행에서 동일하게 유지됩니다. 이항 확률변수는 고정 수의 독립적인 베르누이 시행의 합계로 볼 수 있습니다.

일표본 포아송 개선사항

프로시저에서는 포아송 분포에 대한 베이지안 일표본 추론을 실행할 수 있는 옵션을 제공합니다. 드문 경우에 유용한 모형인 포아송 분포는 짧은 시간 간격 내에서 이벤트가 발생할 확률이 대기 시간의 길이에 비례한다고 가정합니다. 포아송 분포에 대한 베이지안 통계 추론을 도출할 때 감마 분포 패밀리 내에서 켤레 사전확률이 사용됩니다.

신뢰성 분석

프로시저는 다양한 평가자 간의 신뢰도분석을 판별하기 위해 평정자 간 일치도를 평가하는 Fleiss의 다중 평가자 카파 통계에 대한 옵션을 제공하도록 업데이트되었습니다. 일치 수준이 높을수록 실제 환경을 반영하는 등급의 신뢰도가 높습니다. Fleiss의 다중 평가자 카파 옵션은 신뢰도 분석: 통계량 대화 상자에서 사용할 수 있습니다.

명령문 개선사항

GENLINMIXED 명령문

• 새로운 공분산 유형 구조 ARH1 & CSH, 랜덤 효과. CSH 및 ARH1 옵션이 /RANDOM 부명령문에 추가되었습니다(키워드 COVARIANCE_TYPE).
• 새로운 공분산 유형 구조 ARH1 & CSH, 반복 효과. CSH 및 ARH1 옵션이 /DATA_STRUCTURE 부명령문에 추가되었습니다(키워드 COVARIANCE_TYPE).
• Kenward - Roger 자유도 방법. KENWARD_ROGER 옵션이 /BUILD_OPTIONS 부명령문에 추가되었습니다(키워드 DF_METHOD).
• Kronecker 공분산 유형. UN_AR1, UN_CS, UN_UN 옵션이 /DATA_STRUCTURE 하위 명령(키워드 COVARIANCE_TYPE)에 추가되었습니다.
• 새 KRONECKER_MEASURES 키워드. 키워드는 /DATA_STRUCTURE 부명령문에 대한 변수 목록을 지정하는 데 사용됩니다. 키워드는 COVARIANCE_TYPE이 세 가지 Kronecker 유형 중 하나일 때만 사용해야 합니다. KRONECKER_MEASURES에 대한 규칙은 REPEATED_MEASURES에 대한 규칙과 동일합니다. 두 지정 사항이 모두 적용되면 공통 필드가 있을 수도, 그렇지 않을 수도 있지만 해당 값은 달라야 합니다(값의 순서가 같은지 여부에 관계없이).

MIXED 명령문

• DFMETHOD 하위 명령에 도입된 CRITERIA 키워드입니다.
• KRONECKER 키워드를 REPEATED 하위 명령에 추가했습니다. 키워드는 COVTYPE이 다음 세 가지 Kronecker 유형 중 하나일 때만 사용해야 합니다.
• UN_AR1, UN_CS 및 UN_UN 옵션을 REPEATED 부명령문의 COVTYPE 키워드에 추가했습니다.

2018년 12월

도움말 메뉴의 새로운 "피드백 제공" 옵션

사용자가 제품 피드백을 제출할 수 있습니다.

SPSS 지원 링크 및 SPSS Statistics Subscription 서비스 약관이 업데이트됨

.NET 플러그인에 대한 지원이 더 이상 사용되지 않음

다음 문제가 해결되었습니다.

• 고객 표 모양(기본값) 및 기타 표 모양 설정 문제가 수정되었습니다.
• 특정 Excel 데이터 유형에서 정지되는 MIXED 프로시저 문제가 수정되었습니다.
• mm:ss 타임스탬프 변수에 대해 분석 탐색을 실행할 때 발생하는 통계 엔진 충돌 문제가 수정되었습니다.
• 비밀번호로 보호된 파일에 값을 추가할 때 발생하는 오류가 수정되었습니다.
• 반올림된 십진수 디지털 값이 잘못 표시되는 피벗표 문제가 수정되었습니다.
• 명령문 편집기에 히라가나 문자를 입력할 수 없는 문제가 수정되었습니다.
• -log 플래그를 사용할 때 자동 설치 오류가 수정되었습니다.
• 설치 경로의 공백으로 인해 발생하는 Python 애플리케이션 번들 시작 실패가 수정되었습니다.
• 보안 및 안정성을 개선하기 위해 다양한 문제가 수정되었습니다.

2017년 11월

MATRIX-END MATRIX 명령문

SPSS Statistics는 이제 다음과 같은 MATRIX 명령 개선 사항을 지원합니다:

• 행렬 또는 벡터 이름을 지정할 때 긴 변수 이름(최대 64바이트)을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, COMPUTE, CALL, PRINT, READ, WRITE, GET, SAVE, MGET, MSAVE, DISPLAY, RELEASE 등입니다.
• 벡터 또는 행렬 개체에 포함된 변수 이름은 8바이트로 잘립니다. 이는 행렬/벡터 구조가 수의 배열이며 각 수가 최대 8바이트의 문자열과만 매치될 수 있기 때문입니다. 긴 이름(최대 64바이트)은 명시적으로 지정된 경우에만 지원됩니다.
• /VARIABLES 하위 명령문에서 명시적으로 지정되고 SAVE 명령문의 /STRINGS 명령문에서 지정된 경우에 GET 및 SAVE 명령문에서 긴 변수 이름이 지원됩니다. GET 및 SAVE 명령문의 변수 이름이 /NAMES 하위 명령문의 벡터를 통해 참조되는 경우에는 8바이트로 잘립니다.
• GET, SAVE, MGET 또는 MSAVE 명령문은 데이터 세트 참조 및 실제 파일 지정 사항 둘 다를 지원합니다.
• MATRIX-END MATRIX는 이전에는 COMPUTE 명령문에서만 지원되었던 통계 함수(예: IDF.CHISQ, CDF.NORMAL, NCDF.F 등)를 지원합니다.

2017년 8월

베이지안 통계량

SPSS Statistics가 이제 베이지안 통계를 지원합니다. 베이지안 추론은 더 많은 정보가 사용 가능해지면 가설 확률을 업데이트하기 위해 베이즈 정리를 사용하는 통계적 추론 방법입니다. 다음 베이지안 통계량이 지원됩니다.

• 일표본 및 대응표본 t-검정
• 일표본 이항 비율 검정
• 일표본 포아송 분포 분석
• 대응표본
• 독립 표본 t-검정
• 대응별 계수(Pearson)
• 선형 회귀
• 일원 ANOVA
• 로그선형 회귀

출력 뷰어 "다른 이름으로 복사" 향상된 기능

이제 출력 뷰어에서 선택한 개체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 편집 > 복사하기를 선택하여 가장 많이 사용되는 형식(예: 전체, 이미지 또는 Microsoft Office 그래픽 개체 )으로 복사할 수 있습니다. 편집 > 복사를 선택하면 모두 복사됩니다.

Licensing

SPSS Statistics 라이선스 절차가 IBM 계정, 즉 IBMid로 대체되었습니다. IBM ID는 라이센스가 부여된 모든 IBM 애플리케이션, 커뮤니티 및 지원 채널에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 자세한 내용은 로그온 및 업데이트 다운로드하기를 참조하세요.

IBM SPSS Statistics 디지털을 처음 열면 IBMid 으로 로그인하라는 메시지가 표시됩니다. IBM ID가 아직 없으면 화면의 지시사항에 따르십시오.

SPSS Statistics 라이선스 옵션이 간소화되었습니다. 이전 버전에서 제공한 14개의 별도 라이센스 부여 옵션이 네 개의 옵션으로 통합되었습니다.