Puntos destacados de la característica

Analice las diferencias entre categorías

Utilice el análisis de correspondencias para mostrar y analizar más fácilmente las diferencias entre categorías.

Incorpore información complementaria

Incorpore fácilmente información complementaria sobre variables adicionales.

Descubra asociaciones y relaciones

Por ejemplo, utilice la normalización simétrica para generar un biplot que le permita visualizar mejor las asociaciones.

Trabaje fácilmente con datos categóricos

Aproveche las herramientas para analizar e interpretar los datos multivariados y sus relaciones de forma más completa. Por ejemplo, comprenda qué características relacionan más los clientes con su producto o marca, o bien determine la percepción que tienen los clientes de sus productos en comparación con otros que ofrezca o de la competencia.

Utilice procedimientos de regresión categórica

Prevea los valores de una variable de resultado nominal, ordinal o numérica a partir de una combinación de variables de predictor categórico ordenadas o desordenadas y numéricas. Utilice la regresión con el escalado óptimo para describir, por ejemplo, cómo prever la satisfacción laboral a partir de la categoría de trabajo, la región geográfica y la cantidad de viajes relacionados con el trabajo.

Aproveche el escalado óptimo

Cuantifique las variables para maximizar Multiple R. El escalado óptimo se puede aplicar a variables numéricas cuando los residuales son no normales o cuando las variables del predictor no están linealmente relacionadas con la variable de resultado. Los métodos de regularización como la regresión de Ridge, Lasso y Elastic Net, mejoran la precisión de las predicciones ya que estabilizan las estimaciones de parámetros.

Presente los resultados de forma clara con mapas de percepción

Utilice técnicas de reducción de dimensiones para ver las relaciones en sus datos. Los gráficos de resumen muestran variables o categorías similares, proporcionándole información sobre las relaciones entre más de dos variables.

Obtenga estas técnicas de reducción de dimensiones y escalado óptimo

Las técnicas incluyen análisis de correspondencias (CORRESPONDENCE), regresión categórica (CATREG), análisis de correspondencia múltiple (MULTIPLE CORRESPONDENCE), CATPCA, correlación canónica no lineal (OVERALS), escalado de proximidad (PROXSCAL) y escalado de preferencia (PREFSCAL).

Detalles técnicos

Requisitos de software

IBM SPSS Categories requiere una licencia válida de IBM SPSS Statistics Base.

  • Requisito previo: IBM SPSS Statistics

Requisitos de hardware

  • Procesador: 2 GHz o más rápido
  • Monitor: 1024*768 o superior
  • Memoria: se requieren 4 GB de RAM, se recomiendan 8 GB de RAM o más
  • Espacio de disco: 2 GB o más