IBM SPSS Statistics – Funktionen und Leistungen der SPSS Module

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Die IBM SPSS Predictive Analytics Software unterstützt Unternehmen bei Vorhersagen und Analysen aller Art, um eventuelle Probleme leichter erkennen zu können. Durch den, mit detaillierten Prognosen und Analysen aus SPSS verbesserten, Planungsprozess können im Unternehmen genauere Entscheidungen getroffen und somit bessere Geschäftsergebnisse erzielt werden. Die Unterscheidung, der in den einzelnen Modulen enthaltenen Funktionen und Vorhersagemodelle, ist dabei nicht immer einfach. In unserer Übersicht zeigen wir, welche Funktionen und Leistungsmerkmale die einzelnen Module der IBM SPSS Statistics Produkte beinhalten.

Die Module im Überblick

Für die modulare Lizenzierung von SPSS wird immer IBM SPSS Statistics Base benötigt. Eine Lizenzierungsübersicht finden Sie in unserem Artikel SPSS kaufen, aber wie?.

IBM SPSS Statistics Base

IBM SPSS Statistics Base ist das Grundmodul, auf dem die weiteren Module aufbauen. Die folgenden Funktionen sind dabei unter anderem enthalten:

Datenzugriff / Programmierbarkeit / Kompatibilität
  • IBM SPSS Statistics Desktop- und Serverversionen für Windows, Mac und Linux verfügbar
  • IBM SPSS Statistics Desktop -und Serverversion jetzt auch für IBM System z (Mainframe)
  • BM SPSS Statistics Serverversion ist mit Desktopversion V20 kompatibel
  • Passwortschutz für Datensets
  • Direkte Schnittstellen u.a. zu IBM SPSS Data Collection Datenmodell, MS Excel (einschließlich Version 2010), Access, dBase, SAS, Stata und Textdateien
  • Assistent zum Zugriff auf neueste Datenbanken(z. B. IBM DB2, Microsoft SQL Server, Oracle, Teradata)
  • Weitere Zugriffsmöglichkeiten über ODBC
  • Zugriff auf Salesforce.com
  • Kein Limit bezüglich der Menge der zu analysierenden Daten (Anzahl Zeilen und Spalten)
  • Import von IBM Cognos BI Daten
  • Unicode Unterstützung
  • Integration in IBM SPSS Modeler und IBM SPSS Collaboration and Deployment Services
  • Erweiterte Programmierbarkeit durch die Einbindung von (und z.T. in) externe(n) Programmiersprachen wie z.B. Python, .NET, Java sowie durch das Integrations Plug-In für R-Algorithmen und R-Grafiken (weitere Informationen dazu im IBM SPSS DeveloperWorks)
  • Serverjobs für besonders komplexe Analysen, Automatisierungen und den Umgang mit sensitiven Daten Datenmanagement
  • Zusammenführung von Dateien
  • Vergleich von Datensets
  • Umstrukturierung der Daten zur Aufbereitung mit dem „Data Restructure Wizard“
  • Ermittlung und Eliminierung doppelter Fälle im Datensatz
  • Bildung von Klassen durch Umkodierung (Manuell und grafisch unterstützt, auch Optimal Binning)
  • Rechtschreibprüfung für Werte- und Variablenlabels
  • Codebuch-Prozedur zur automatischen Beschreibung des Daten-Sets
  • Berechnung neuer Variablen
  • Aggregieren von Daten
  • Optimierter Algorithmus zum Setzen des Messniveaus beim Import von Daten
  • Monte-Carlo-Simulation
Die wichtigsten enthaltenen Statistiken
  • Deskriptive Statistiken (auch als 1-Click)
  • Clusteranalyse
  • Verhältnisstatistik
  • TwoStep Cluster
  • Berichterstellung
  • Nearest-Neighbour-Analyse
  • Kreuztabellen
  • Diskriminanzanalyse
  • Mittelwerte
  • Faktorenanalyse
  • Mehrfachantwortenanalyse
  • Korrelationen
  • T-Tests
  • Einfaktorielle Varianzanalyse
  • Chi Quadrat-Test
  • Kurvenanpassung
  • ANOVA-Modelle
  • Reliabilitätsanalyse
  • Nichtparametrische Tests
  • Multidimensionale Skalierung (MDS)
  • Lineare Regression
  • Automatisierte Lineare Modellierung (ALM)
  • Regression der partiellen kleinsten Quadrate (PLS)
  • Auswählen von Fällen und Variablen
  • Definition und Nutzung von Mehrfachantwortensets
Ergebnispräsentation
  • OLAP-Würfel
  • Pivotierbare Tabellen in individuellem Layout (Sortieren, Highlighten, Navigieren, Sprachänderung, Graphikerstellung, Einfügen, usw.)
  • Unterdrückung der Anzeige dünn besetzter Zellen (HIDESMALLCOUNTS)
  • Grafikassistent hilft beim Erstellen von Grafiken
  • Interaktive Modellanzeige
  • Umfangreiche Palette an 2D- und 3D-Grafiken (Balken-, Linien-, Kreis-, Streu, Hoch-Tief- und Flächendiagramme, Histogramme, Boxplots, doppelte/überlagernde Y-Achsen)
  • Vielfältige Editiermöglichkeiten mit dem Diagramm-Editor
  • Kartenfunktionen: Ergebnisdarstellung innerhalb geographischer Funktionen (Choropleth, Balken-, Kreisdiagramme in Karten u.v.m.)
  • Erstellung von benutzerdefinierten Grafikvorlagen
  • Automatisierte Berichterstellung mittels Syntax
  • Export in verschiedene Dateiformate wie MS Excel, MS Word, MS PowerPoint (bis 2010), HTML, .txt, PDF, usw.

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IBM SPSS Regression

Bessere Vorhersagen durch leistungsfähige nichtlineare Regressionsverfahren.

  • Multinomiale logistische Regression (NOMREG)
  • Binäre logistische Regression (LOGISTIC)
  • Uneingeschränkte nichtlineare Regression (NLR)
  • Eingeschränkte nichtlineare Regression (CNLR)
  • Gewichtete kleinste Quadrate (WLS)
  • Zweistufige kleinste Quadrate (2SLS)
  • Probitanalysen (PROBIT)

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IBM SPSS Advanced Statistics

Analyse komplexer Zusammenhänge mit High-End Modellierinstrumenten

  • Lineare gemischte Modelle (Mixed models)
  • Allgemeine lineare Modelle (GLM)
  • Verallgemeinerte lineare Modelle (GZLM)
  • Verallgemeinerte gemischte lineare Modelle mit metrisch und ordinal skalierten Zielgrößen (GLMM)
  • Verallgemeinerte Schätzungsgleichungen (GEE)
  • Fixed-Effect-Analyse von Varianzen (ANOVA), Kovarianzanalyse (ANCOVA), multivariate Varianzanalyse (MANOVA) und multivariate Kovarianzanalyse (MANCOVA)
  • ANOVA und ANCOVA nach Zufalls- oder Mischverfahren
  • Wiederholte Messungen von ANOVA und MANOVA für Messwiederholungen
  • Schätzung von Varianzkomponenten (VARCOMP)
  • Allgemeine Modelle von mehrdimensionalen Kontingenztafeln (LOGLINEAR)
  • Hierarchische logarithmisch-lineare Modelle für mehrdimensionale Kontingenztafeln (HILOGLINEAR)
  • Logarithmisch-lineare und Logit-Modelle für die Datenzählung durch generalisiertes lineares Modellkonzept (GENLOG)
  • Überlebensanalyse (SURVIVAL)
  • Kaplan-Meier-Schätzverfahren für die Schätzung der Zeitdauer bis zum Eintritt eines Ereignisses (KM)
  • Cox-Regression (COXREG)

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IBM SPSS Categories

Produktforschung und Einstellungsmessungen speziell für kategoriale Daten

  • Analyse der Hauptkomponenten durch alternierende kleinste Quadrate (CATPCA)
  • Korrespondenzanalyse (CORRESPONDENCE)
  • Multiple Korrespondenzanalyse (MULTIPLE CORRESPONDENCE)
  • Kategoriale Regressionsanalyse durch optimale Skalierung (CATREG)
  • Homogenitätsanalyse durch alternierende kleinste Quadrate, auch bekannt als mehrfache Korrespondenzanalyse (HOMALS)
  • Kanonische Korrelationsanalyse von zwei oder mehr Variablensets durch alternierende kleinste Quadrate (OVERALS)
  • Regularisierungsmethoden (Ridge-Regression, Lasso, Elastic Net)
  • Modell-Auswahlmethoden (632(+), Bootstrap, Kreuzvalidierung)

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IBM SPSS Complex Samples

Zur Ziehung komplexer, geschichteter Stichproben und zugehörige Analyse

  • Plandatei (Analyseplan, Stichprobenplan) zur Festlegung der Stichprobenziehung
  • Verschiedene Berechnungsverfahren wie Logistische Regression, deskriptive Statistiken, Kreuztabellen, allgemeines lineares Modell zur zielgruppengenauen Ermittlung von Stichproben und Schätzern
  • Cox-Regression für komplexe Stichproben
  • ordinale Regression zur genauen Vorhersage oordinaler Variablen

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IBM SPSS Data Preparation

Effiziente Datenaufbereitung, -bereinigung und -validierung

  • Große Auswahl an vordefinierten Regeln im IBM SPSS Statistics Datenlexikon
  • Erstellen einfacher und komplexer benutzerdefinierter Prüfregeln für eine oder mehrere Variablen
  • Optimale Kategorisierung metrischer Variablen durch die neue Optimal Binning-Prozedur
  • Identifikation von ungewöhnlichen Fällen
  • Automatisierte Datenaufbereitung

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IBM SPSS Conjoint

Aufzeigen von Verbrauchervorlieben, die zur Optimierung der Produkte und wirksamen Preisgestaltungen beitragen

  • Gebrochene Faktorauslegungen der orthogonalen Haupteffekte; nicht auf zweistufige Faktoren beschränkt (ORTHOPLAN)
  • Erstellung von Druckkarten für zusammengesetzte Experimente (PLANCARDS); die gedruckten Karten werden als Stimuli für Sortierung, Rangfolgenerstellung oder Bewertung durch die Subjekte verwendet
  • Durchführung einer Analyse der Vorlieben- oder Bewertungsdaten nach Methode der kleinsten Quadrate (CONJOINT)

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IBM SPSS Exact Tests

Statistische Tests bei kleinem Stichprobenum-fang oder geringer Zellenbesetzung in Einzel-kategorie. Über 30 exakte Tests decken das gesamte Spektrum nichtparametrischer und kategorialer Datenprobleme kleiner oder großer Datenmengen ab. Hierzu zählen:

  • Tests mit 1 Stichprobe, 2 Stichproben oder K Stichproben an unabhängigen oder abhängigen Proben
  • Tests der Güte der Anpassung
  • Unabhängigkeitstests in RxC-Kontingenztafeln
  • Tests für Assoziationsmaße

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IBM SPSS Missing Values

Analyse und Ersetzten von fehlenden Datenwerten

  • Analyse der Muster fehlender Daten
  • Ersetzen fehlender Werte durch geschätzte Werte
  • Multiple Imputation fehlender Werte
  • EM-Algorithmus
  • Regressionsalgorithmus

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IBM SPSS Decision Trees

Erstellen von Klassifikations- und Entscheidungsbäumen

  • CHAID und Exhaustive CHAID
  • Classification & Regression Trees (C&RT)
  • QUEST

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IBM SPSS Custom Tables

Präsentationsreife Darstellung von Ergebnissen und komfortable Verwaltung von Mehrfachantworten-Sets

  • Intuitiv zu bedienende Tabellierungsoberfläche
  • Auswahl aus 35 Statistiken für Zellen und Übersichtsdaten
  • Berechnung von Prozentwerten aus Daten mit Mehrfachantworten
  • Speichern von Mehrfachantworten-Sets
  • Verkettung sämtlicher Dimensionen für die Aufnahme von Mehrfachvariablen mit unterschiedlichen Statistiken in einer einzigen Tabelle
  • Unterscheidung nach der Art der fehlenden Werte in Ihren Daten, so dass fehlende Antworten eindeutig angezeigt werden können

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IBM SPSS Forecasting

Optimierung von Prognosen mit leistungsfähigen Instrumenten für Zeitreihen

  • Maximum-Likelihood-Schätzungen für saisonale und nichtsaisonale univariate Modelle (ARIMA)
  • Exponentiale Glättungsverfahren für die Schätzung von bis zu vier Parametern aus 12 ausgewählten verfügbaren Modellen (EX SMOOTH)
  • Schätzung multiplikativer oder additiver saisonabhängiger Faktoren für periodische Zeitreihen (SEASON)
  • Zerlegung einer Zeitreihe in eine harmonische Komponente, eine Gruppe regelmäßiger periodischer Funktionen mit unterschiedlichen Wellenlängen oder Perioden (SPECTRA)
  • Schätzung eines Regressionsmodells, wenn die Residuen zwischen einem einzelnen Zeitpunkt und dem nächsten korrelieren (AREG)
  • Möglichkeit zur automatischen Selektion der optimalen Modellstruktur und parameter (Expert Modeler)

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IBM SPSS Neural Networks

Entdecken zusätzlicher Muster innerhalb der Daten und Erstellung von Vorhersagemodellen für eine fundierte Enscheidungsfindung

  • Mehrlagiges Perceptron (Multilayer Percep-tron, MLP)
  • Radiale Basisfunktions-Netzwerke (Radial Basis Function, RBF)

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IBM SPSS Direct Marketing

Einfaches Identifizieren der besten Kunden

  • Intuitive Oberfläche sowie leicht zu interpretierende Ergebnisse
  • Leichtes und schnelles Ermitteln von Kundengruppen mittels RFM-Analyse (Aktualität, Häufigkeit und Geldwert)
  • Segmentieren der Kontakte
  • Kundenprofilerstellung
  • Identifizieren der Top-Postleitzahlbereiche
  • Berechnen der Kaufwahrscheinlichkeit
  • Effektivitätstest, um zu überprüfen, welche Kampagnen am besten ankommen

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IBM SPSS Bootstrapping

Testen der Modellstabilität mittels Bootstrapping. Verfügbar u.a. bei folgenden Prozeduren:

  • Deskriptive Statistiken
  • Häufigkeiten
  • Explorative Datenanalyse
  • Mittelwert
  • Kreuztabelle
  • T-Test
  • Nichtparametrische Korrelation
  • Partielle Korrelation
  • Einfaktorielle ANOVA
  • UniAnova
  • GLM (IBM SPSS Advanced Statistics)
  • Lineare Regression (IBM SPSS Regression)
  • Nominale Regression (IBM SPSS Regression)
  • Diskriminanzanalyse
  • Logistische Regression (IBM SPSS Regression)
  • Ordinale Regression
  • GENLIN (IBM SPSS Advanced Statistics)
  • Lineare gemischte Modelle (IBM SPSS Advanced Statistics)
  • Cox Regression (IBM SPSS Advanced Statistics)

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IBM SPSS Developer

Entwicklungsumgebung zur Erstellung benutzerdefinierter Analysefunktionen mithilfe der Programmiersprachen R und Python

  • Enthält die Basisfunktionalität von IBM SPSS Statistics Base, jedoch keinerlei Analysefunktionen
  • Beinhaltet die Ausgabefunktionen (Grafiken/Tabellen) von IBM SPSS Statistics Base zur qualitativ hochwertigen Ergebnisdarstellung
  • Einfaches Datenhandling (auch großer Datensets) mit den IBM SPSS Statistics Datenmanagementfunktionen
  • Zugang zu rund 2.000 frei verfügbaren Statistikfunktion (The Comprehensive R Archive Network)
  • Ausgestattet mit vorentwickelten R-Funktionen
  • Weitere Informationen und Funktionen verfügbar auf dem DeveloperWorks
Autor: Massimo Martusciello |

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