Wyróżnione funkcje

Analiza różnic między kategoriami

Analiza korespondencji pomaga uwidocznić i analizować różnice między kategoriami.

Uwzględnienie informacji uzupełniających

Można w prosty sposób uwzględnić informacje uzupełniające o dodatkowych zmiennych.

Ujawnianie powiązań i relacji

Można na przykład zastosować normalizację symetryczną w celu wygenerowania biplotu, który lepiej uwidoczni powiązania.

Ułatwienia w pracy z danymi jakościowymi

Sięgnij po narzędzia ułatwiające bardziej kompleksowe analizowanie i interpretowanie danych wielowymiarowych oraz ich relacji. Możliwości obejmują między innymi badanie skojarzeń cech z marką produktu wśród próby konsumentów oraz ocenę postrzegania produktów na tle konkurencji.

Procedury regresji dla danych jakościowych

Procedury takie umożliwiają prognozowanie wartości nominalnych, porządkowych lub liczbowych zmiennych wynikowych na podstawie kombinacji liczbowych i (nie)porządkowych zmiennych predyktorów jakościowych. Regresja z optymalnym skalowaniem może opisać, na przykład, prognozę zadowolenia z pracy na podstawie kategorii pracy, regionu geograficznego i intensywności podróży służbowych.

Optymalne skalowanie

Techniki optymalnego skalowania kwantyfikują zmienne w sposób maksymalizujący wartość wielorakiego R. Optymalne skalowanie można stosować względem zmiennych liczbowych, gdy reszty są nienormalne lub gdy predyktory nie są powiązane relacją liniową ze zmienną wynikową. Metody regularyzacji, takie jak regresja grzbietowa, metoda lassa i siatki elastycznej, pozwalają na osiągnięcie większej dokładności prognoz dzięki ustabilizowaniu estymacji parametrów.

Przejrzysta prezentacja wyników na mapach percepcji

Techniki redukcji wymiarów ujawniają relacje istniejące w danych. Wykresy podsumowujące przedstawiają podobne zmienne lub kategorie, dając wgląd w relacje między więcej niż dwiema zmiennymi.

Sięgnij po techniki optymalnego skalowania i redukcji wymiarów

Do dostępnych technik należy analiza korespondencji (CORRESPONDENCE), regresja dla danych jakościowych (CATREG), wielowymiarowa analiza korespondencji (MULTIPLE CORRESPONDENCE), CATPCA, nieliniowa analiza korelacji kanonicznych (OVERALS), skalowanie odległości (PROXSCAL) i skalowanie preferencji (PREFSCAL).

Szczegóły techniczne

Wymagania dotyczące oprogramowania

IBM SPSS Categories wymaga ważnej licencji na IBM SPSS Statistics Base.

  • Wymaganie wstępne: IBM SPSS Statistics

Wymagania sprzętowe

  • Procesor: 2 GHz lub szybszy
  • Rozdzielczość wyświetlacza: 1024 na 768 lub wyższa
  • Pamięć RAM: minimum 4 GB, zalecane 8 GB lub więcej
  • Miejsce na dysku: 2 GB lub więcej

Zobacz, jak to działa

Kup teraz i postaw pierwszy krok