Neuerungen in Version 26

Analyseprozeduren

Quantilregression

Modelliert die Beziehung zwischen einer Gruppe von Prädiktorvariablen (unabhängigen Variablen) und bestimmten Perzentilen (oder "Quantilen") einer Zielvariablen (abhängigen Variablen), die am häufigsten den Median aufweisen. Weitere Informationen finden Sie in Quantilregression.

Quantilregression erstellt keine Annahmen über die Verteilung der Zielvariablen, neigt dazu, dem Einfluss von Randbeobachtungen zu widerstehen, und wird vielfach für die Forschung in Branchen wie Ökologie, Gesundheitswesen und Finanzökonomie eingesetzt.

ROC-Analyse

Bewertet die Genauigkeit der Modellvorhersagen durch Darstellung der Sensitivität im Vergleich zu (1-Spezifität) eines Klassifikationstests (da der Schwellenwert über einen ganzen Bereich der diagnostischen Testergebnisse variiert). Die ROC-Analyse unterstützt die Inferenz bezüglich einer einzelnen Fläche unter der Kurve, Genauigkeitsrückrufkurven und stellt Optionen zum Vergleichen zweier ROC-Kurven bereit, die entweder aus unabhängigen Gruppen oder paarigen Subjekten generiert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter ROC-Analyse.

Bayessche Statistik

Einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung: Bei dieser neuen Prozedur wird ein Faktor aus demselben Subjekt zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder Bedingungen gemessen und die Durchquerung von Subjekten innerhalb der Ebenen ermöglicht. Es wird angenommen, dass jedes Subjekt eine einzelne Beobachtung zu jedem Zeitpunkt und jeder Bedingung hat (die Interaktion bei der Behandlung des Subjekts wird nicht berücksichtigt).
Erweiterungen bei Binomial bei einer Stichprobe.: Die Prozedur stellt Optionen für die Ausführung der Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe für die Binomialverteilung bereit. Der interessante Parameter ist π, der die Erfolgswahrscheinlichkeit bei einer festen Anzahl Versuche angibt, die erfolgreich sein oder fehlschlagen können. Beachten Sie, dass die einzelnen Versuche von einander unabhängig sind und die Wahrscheinlichkeit π bei jedem Versuch gleich bleibt. Eine binomiale Zufallsvariable kann als Summe einer festen Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche aufgefasst werden.
Erweiterungen für Poisson bei einer Stichprobe: Die Prozedur stellt Optionen für die Ausführung der Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe für die Poisson-Verteilung bereit. Bei der Poisson-Verteilung, einem nützlichen Modell für seltene Ereignisse, wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Ereignisses in kleinen Zeitintervallen proportional zur Länge der Wartezeit ist. Eine konjugierte A-priori-Verteilung innerhalb der Familie der Gammaverteilungen wird verwendet, wenn die bayessche statistische Inferenz für die Poisson-Verteilung gezeichnet wird.

Reliabilitätsanalyse

Die Prozedur wurde aktualisiert, um Optionen für Fleiss' Multiple Rater Kappa-Statistiken bereitzustellen, die die Interrater-Übereinstimmung bewerten, um die Reliabilität zwischen den verschiedenen Ratern zu bestimmen. Eine größere Übereinstimmung schafft mehr Vertrauen in die Ratings, die den wahren Umstand widerspiegeln. Die Fleiss' Multiple Rater Kappa-Optionen sind im Reliabilitätsanalyse: Statistik-Dialogfeld verfügbar.

Befehlserweiterungen

MATRIX-END MATRIX-Befehl

Lange Variablennamen (bis zu 64 Byte) können verwendet werden, um einen Matrix- oder Vektornamen zu benennen (z. B. COMPUTE, CALL, PRINT, READ, WRITE, GET, SAVE, MGET, MSAVE, DISPLAY, RELEASE).
Variablennamen, die in einem Vektor- oder Matrixobjekt enthalten sind, werden auf 8 Bytes abgeschnitten. Dies liegt daran, dass die Matrix-/Vektorstruktur eine Gruppe von Zahlen ist und jede Zahl mit einer Zeichenfolge mit nur 8 Byte übereinstimmen kann. Lange Namen (bis zu 64 Byte) werden nur unterstützt, wenn sie explizit angegeben wurden.
Lange Variablennamen werden in den Befehlen GET und SAVE unterstützt, wenn sie explizit im Unterbefehl /VARIABLES angegeben wurden (und im Unterbefehl /STRINGS des Befehls SAVE). Variablennamen für Befehle GET und SAVE werden auf 8 Byte abgeschnitten, wenn sie durch einen Vektor im Unterbefehl /NAMES referenziert werden.
Die Anweisungen GET, SAVE, MGET oder MSAVE unterstützen sowohl Dataset-Referenzen als auch physische Dateispezifikationen.
MATRIX-END MATRIX unterstützt jetzt statistische Funktionen, die zuvor nur vom Befehl COMPUTE unterstützt wurden (z. B. IDF.CHISQ, CDF.NORMAL, NCDF.F).

GENLINMIXED (Befehl)

Neue Kovarianztypstrukturen ARH1 & CSH, Zufallseffekte. Die Optionen CSH und ARH1 wurden dem Unterbefehl /RANDOM hinzugefügt (Schlüsselwort COVARIANCE_TYPE).
Neue Kovarianztypstrukturen ARH1 & CSH, Wiederholte Effekte. Die Optionen CSH und ARH1 wurden dem Unterbefehl /DATA_STRUCTURE hinzugefügt (Schlüsselwort COVARIANCE_TYPE).
Kenward - Roger-Freiheitsgradmethode. Die Option KENWARD_ROGER wurde dem Unterbefehl /BUILD_OPTIONS hinzugefügt (Schlüsselwort DF_METHOD).
Kronecker-Kovarianztypen. Die Optionen UN_AR1, UN_CS, UN_UN wurden dem Unterbefehl /DATA_STRUCTURE hinzugefügt (Schlüsselwort COVARIANCE_TYPE).
Neues Schlüsselwort KRONECKER_MEASURES. Das Schlüsselwort wird verwendet, um eine Liste der Variablen für den Unterbefehl /DATA_STRUCTURE anzugeben. Das Schlüsselwort sollte nur verwendet werden, wenn COVARIANCE_TYPE einer von drei Kronecker-Typen ist. Für KRONECKER_MEASURES gelten dieselben Regeln wie für REPEATED_MEASURES. Wenn beide Spezifikationen wirksam sind, haben sie möglicherweise gemeinsame Felder, dürfen jedoch nicht identisch sein (unabhängig davon, ob sie in derselben Reihenfolge vorliegen).

MIXED (Befehl)

Das Schlüsselwort DFMETHOD wurde mit dem Unterbefehl CRITERIA eingeführt.
Das Schlüsselwort KRONECKER wurde dem Unterbefehl REPEATED hinzugefügt. Das Schlüsselwort sollte nur verwendet werden, wenn COVTYPE einer von drei folgenden Kronecker-Typen ist.
Die Optionen UN_AR1, UN_CS und UN_UN wurden dem Schlüsselwort COVTYPE im Unterbefehl REPEATED hinzugefügt.

INSERT HIDDEN (Funktion)

Sie können die Funktion INSERT HIDDEN in der Befehlszeilenschnittstelle des Produktionsmodus verwenden, um Jobs an den SPSS Statistics-Server zu übergeben. Wenn die Befehlszeilenschnittstelle des Produktionsmodus in Verbindung mit dem Microsoft Windows Task Scheduler/MacOS Automator für die Terminierung von Jobs verwendet wird, können Sie IBM® SPSS Collaboration and Deployment Services effektiv ersetzen, um SPSS Statistics-Jobs zu verarbeiten.