Cuadros de diálogo
Los cuadros de diálogo son una vez comoExtensiones(=Paquetes de extensión - archivos spe) formateado, que se puede cargar e instalar desde SPSS a partir de la versión 22 (menú:Extras - Paquetes de expansión - Paquetes de expansiónDescargar e instalar).
Para versiones anteriores de SPSS, los cuadros de diálogo se pueden instalar utilizando los archivos spd que también se incluyen en los archivos zip que se proporcionan a continuación.
Estadísticas y gráficos con R
Procedimientos de diagnóstico gráfico para regresión lineal
Cuadro de diálogo para el diagnóstico de regresión lineal. Están disponibles los siguientes métodos: gráficos de índice de estadísticas de diagnóstico, gráfico de densidad de residuos excluidos estudentizados, gráfico Q-Q de residuos excluidos estudentizados, valores de palanca, distancia de Cook, gráfico de influencia, residuos excluidos estudentizados frente a valores estimados, diagramas de caja de varias transformaciones de potencia, -Cox -Transformación de la variable dependiente, gráfica de transformación inversa, gráfica de respuesta inversa (para transformar la variable dependiente), gráfica de nivel de dispersión, gráficas de variable agregada (= gráficas de regresión parcial), gráficas de apalancamiento, gráficas de componentes+residuales (= gráficas parciales gráficas de residuos), gráficas CERES (Combining Conditional Expectations And Residuals), prueba de valores atípicos, prueba de puntuación para la varianza del error no constante (prueba de Breusch-Pagan), transformadas de Box-Tidwell de la(s) variable(s) independiente(s)). Se han implementado las funciones de la biblioteca R "car" (de John Fox).
(Se requiere al menos la versión 19 de SPSS, la versión R requerida para el respectivo R-Essential, el R-Essential y el R-library car (la biblioteca ahora está incluida en el R-Essentials - si el R-Essentials hay internet acceso).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión". Dependiendo del conjunto de idiomas, también está disponible en inglés.
Dado que el cuadro de diálogo solo se puede utilizar a partir de la versión 19 debido a una nueva versión de la biblioteca de automóviles, la versión "antigua" está disponible para las versiones 17 y 18 de SPSS.
archivos zip:RRegDiagGraph.zipyRRegDiagGraph_for_SPSS_versions_up_to_18.zip
Diálogo para realizar la regresión lineal robusta: Hay dos métodos de estimadores M disponibles para ponderar los casos: el bipeso de Huber y Tukey. Opcionalmente, se genera un diagrama con los pesos y los pesos se pueden generar en una ventana de datos separada (junto con las variables involucradas).
(Se requiere al menos la versión 17 de SPSS, la versión R requerida para el R-Essential respectivo, el R-Essential).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión". Dependiendo del conjunto de idiomas, también está disponible en inglés.
archivo zip con el archivo Léame:RRegRobust.zip
Pruebas para comprobar algunos supuestos de aplicación de la regresión lineal
Diálogo con pruebas para verificar algunos requisitos de aplicación del análisis de regresión lineal. Están disponibles pruebas de linealidad, forma funcional del modelo y heterocedasticidad. (Detalle: test de Harvey-Collier, test de Rainbow, test de RESET, test de Breusch-Pagan, test de Goldfeld-Quandt y test de Harrison-McCabe)
(Se requieren al menos la versión 17 de SPSS, la versión R requerida para el R Essential respectivo, las bibliotecas R Essential y R lmtest y zoo).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip:RRegDiagTest.zip
Diálogo para realizar diferentes métodos de regresión de crestas: la regresión de crestas 'clásica' (se puede determinar el valor inicial del parámetro de penalización lambda; también el valor final de lambda y el incremento. La lista de coeficientes estimados junto con los valores de lambda también se puede emitir), también LASSO (mínima contracción absoluta y selección
operador), LAR (Regresión de ángulo mínimo), Forward Stagewise, regresión de cresta (después de Erika Cule) y red elástica.
(Al menos SPSS versión 17, se requiere la versión R requerida para el R-Essential respectivo y el R-Essential).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip:RRegRidge.zip
Regresión logística (mejores subconjuntos)
Diálogo para realizar la selección del modelo en regresión logística (mejores subconjuntos). Se pueden utilizar los dos criterios de información AIC y BIC.
(Se requiere al menos la versión 17 de SPSS, la versión R requerida para el R essential respectivo y el R essential, así como la biblioteca bestglm).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión". Dependiendo del conjunto de idiomas, también está disponible en inglés.
archivo zip:RLogRegBestSubsets.zip
Mosaico y parcelas de asociación
Diálogo para crear mosaicos y gráficos de asociación.
(Al menos SPSS versión 17, la versión R requerida para el R Essential respectivo, se requieren R Essential y las bibliotecas Rvcdyespacio de color.)
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Diagramas". Dependiendo del conjunto de idiomas, también está disponible en inglés.
archivo zip:RMosaicAndAssociationPlots.zip
Cuadro de diálogo para crear diagramas de caja, diagramas de violín, diagramas de percentil de caja, diagramas de región de mayor densidad y distribuciones de densidad.
(Al menos SPSS versión 17, la versión R requerida para el R Essential respectivo, se requieren R Essential y las bibliotecas Rhdrcde, vioplot, hmisc y sm.)
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Diagramas".
archivo zip:RBoxplotFamily.zip
Análisis de fuerza de prueba (análisis de potencia) *
Diálogo para realizar análisis de resistencia de prueba (análisis de potencia). Las áreas cubiertas son las pruebas t (muestras independientes y pareadas y una muestra) y anova unidireccional.
(Se requieren al menos la versión 17 de SPSS, la versión R requerida para el R Essential respectivo, el R Essential y la biblioteca R pwr).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Comparar valores medios".
archivo zip con el archivo Léame:RPowerTTestAnova.zip
Tutorial SPSS y R - instalación y uso
(Animación Flash)
Tutorial SPSS y R con gráficos - demostración de la aplicación
(Animación Flash)
Los tutoriales brindan una introducción básica a la integración de programas R en SPSS con información sobre la instalación de bibliotecas R.
Estadísticas y gráficos con SPSS (sin R)
Prueba de proporciones de columna
diálogo para elComparación de proporciones de columna(Prueba de proporciones de columna- también se utiliza en los procedimientostabulaciones cruzadasyTablas personalizadasen formato APA, que es difícil de leer y confuso, y sin especificar el valor z y el valor p).
El diálogo tiene el nombre.PruebaColPropy actualmente está diseñado para un máximo de seis columnas de mesa.
El resultado incluye información sobre las pruebas (= comparaciones de columnas), las puntuaciones z, los valores p y los ajustes de Bonferroni, Holm, Holland-Copenhaver y Benjamini-Hochberg. Los resultados de la prueba se muestran en una tabla separada. El nivel alfa ahora se puede seleccionar libremente.
archivo zip:ColPropTest.zip
Gráficas de componentes+residuales (Gráficas de residuales parciales)
Diálogo para crear Gráficos de Componentes+Residuales (tambiénParcelas Residuales Parcialesllamado). Estos gráficos son muy útiles para el diagnóstico de regresión para verificar la linealidad de las variables independientes.
Se pueden especificar hasta 9 variables independientes.
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip:RegCompResPlots.zip
Diálogo para verificar la transformación requerida de la variable dependiente en un análisis de regresión (transformaciones de Box-Cox). Este método está indicado para heterocedasticidad y no linealidad.
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip:RegBoxCoxTransforms.zip
Konfigurationsfrequenzanalyse (Análisis de frecuencia configurable)
Diálogo para calcular pruebas binomiales asintóticas para el análisis de frecuencia de configuración (el marco de referencia es la tabulación cruzada); se utiliza uno de dos métodos para el cálculo: según Krauth/Lienert con corrección de continuidad; y por von Eye con corrección de continuidad solo si el valor esperado de la celda está entre 5 y 10.
Se pueden utilizar hasta cinco variables de control. Y también se pueden procesar tablas con poblaciones de celdas empíricas de cero (ceros de muestra) y ceros estructurales.
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Estadísticas descriptivas".
archivo zip:CFA.zip
Mejores subconjuntos de regresión
Cuadro de diálogo para calcular las mejores regresiones (mejores subconjuntos) en base a las posibles combinaciones de las variables independientes. El método a veces ofrece mejores resultados que, p. B. selección hacia adelante o hacia atrás. (¡Sin embargo, esto no elimina la necesidad de verificar la multicolinealidad!)
El cuadro de diálogo ha sido completamente rediseñado y difiere significativamente de la macro del mismo nombre.
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip:RegBestSubconjuntos.zip
Los siguientes son algunos cuadros de diálogo que aparecen comoLas macros estaban disponibles anteriormentey que ahora también están disponibles como cuadros de diálogo a partir de la versión 17.
Valores medios residuales de Bortz *
El cuadro de diálogo produce un gráfico de las medias residuales en un análisis de varianza de dos factores. Esta es una alternativa al gráfico de perfil normal de valores medios y se utiliza para mostrar las interacciones con mayor claridad; por tanto, facilita la interpretación (según Bortz, Jürgen: Estadísticas para científicos humanos y sociales, 6ª edición 2005, Springer, p. 300).
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Diagramas".
archivo zip con el archivo Léame:ResMeans.zip
Regresión de todos los subconjuntos posibles
El cuadro de diálogo se ha retirado porque es redundante (verMejores subconjuntos de regresión).
Estimadores de error estándar consistentes con la heteroscedasticidad en la regresión OLS *
Uso de estimadores de errores estándar consistentes con la heterocedasticidad en el análisis de regresión. Se pueden solicitar 5 estimadores diferentes y la estimación por mínimos cuadrados (MCO). Además, es posible la regresión sin una constante y se puede generar la matriz de varianza-covarianza.
El cuadro de diálogo se instala en el elemento de menú "Analizar - Regresión".
archivo zip con el archivo Léame:RegHeteroscedConsistSE.zip
(Aviso: La mayoría de los cuadros de diálogo también se pueden descargar desde SPSS developerWorks como archivos zip (Módulos complementarios de IBM® SPSS® - Herramientas estadísticas.zip ),Módulos complementarios de IBM® SPSS® - Herramientas gráficas.zip yIBM® SPSS® Statistics - Utilidades.zip ) se pueden descargar (tenga en cuenta los nombres dados anteriormente, ya que también hay muchos otros cuadros de diálogo en los archivos).
Última modificación: 13 de noviembre de 2022
FAQs
What is the difference between SPSS Modeler and SPSS statistics? ›
SPSS Statistics is ideal for creating analytically-driven reports as well as the ability to save jobs as SPSS syntax so they can be applied to updated data. Analyzing/ querying data mostly on ad hoc basis. Modeler is more commonly used for 'pattern detection' type problems than traditional reporting.
What is the format of SPSS software? ›SPSS has its own format for storing data and writes files with the . sav extension. This file format contains special codes and usually can't be used to export your data to another application. It's used only for saving SPSS data that you want to read back into SPSS at a later time.
How to install SPSS for students? ›- Go to IBM SPSS Software Page and click "Download IBM SPSS" a. Go to the IBM SPSS Software Page. b. Click on "Download IBM SPSS"
- Select the"PC" folder, then select "SSC_64-bit_28"
- Click on "Download" Note: The file download time may vary based on the device and internet connection.
SPSS was released in its first version in 1968 as the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) after being developed by Norman H. Nie, Dale H. Bent, and C. Hadlai Hull.
What is the difference between Excel and SPSS software? ›Excel is spreadsheet software, and SPSS is statistical analysis software. You can perform statistical analysis in Excel, but SPSS is more powerful. SPSS has built-in data manipulation tools such as recording and transforming variables; in Excel, you have a lot of work if you want to do that job.
Why SPSS is the best for data analysis? ›SPSS is popular because of its simplicity, easy-to-follow command language, and well-documented user manual. Government entities, educational institutions, survey companies, market researchers, marketing organizations, health researchers, data miners, and many others use it for analyzing survey data.
Can you learn SPSS for free? ›Course reviews
This free course, Getting started with SPSS, takes a step-by-step approach to statistics software through seven interactive activities. No statistics software is needed.
Yes, the free trial always requires internet connectivity. The application will prompt you to enter your IBMid in order to access it. Your IBMid is the email and password you created when you signed up for the trial software.
How to use the SPSS in data analysis? ›- Step 1: Define your research question and hypothesis. ...
- Step 2: Prepare your data set. ...
- Step 3: Choose your analysis method. ...
- Step 4: Run your analysis and check your output. ...
- Step 5: Report your results and findings. ...
- Step 6: Evaluate your analysis and interpretation.
There are three parts to SPSS, each with its own window: Data Editor, Output Viewer, and Syntax Window. The sections below describe each of these parts in detail.
What language is SPSS written in? ›
The graphical user interface (GUI) of SPSS is written in Java and primarily used for interactive and statistical analysis. R is open-source, free software, where the R community is very fast for software updates and adding new libraries.
What is the purpose of SPSS? ›IBM SPSS® Statistics is a fast and powerful solution that propels research analysis in numerous industries. SPSS Statistics is used in education, market research, healthcare, government and retail throughout the entire analytics process, from planning and data collection to analysis, reporting and deployment.
What are the 3 types of files in SPSS? ›Here are a few things to keep in mind: There are three types of SPSS files that we will use during this class: data files, which end in . sav; syntax files, which end in . sps; and output files, which end in .
What are the basic steps of SPSS? ›- Get your data into IBM SPSS Statistics. ...
- Select a procedure. ...
- Select the variables for the analysis. ...
- Run the procedure and look at the results.
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) was developed for the social sciences and was the first statistical programming language for the PC. It was developed in 1968 at the University of Stanford and eight years later the company SPSS Inc.
Can Excel be used for SPSS? ›To open your Excel file in SPSS: File, Open, Data, from the SPSS menu. Select type of file you want to open,Excel *. xls *.
Can I copy Excel data to SPSS? ›Once the data in your Excel file is formatted properly it can be imported into SPSS by following these steps: Click File > Open > Data. The Open Data window will appear. In the Files of type list select Excel (*.
Can I open SPSS files in Excel? ›The addin imports and converts all data, as well as metadata including variable and value labels. This information can be saved as an Excel workbook, and you can use any of Excel's features to work with your SPSS data.
For which type of data is SPSS best? ›Most top research agencies use SPSS to analyze survey data and mine text data so that they can get the most out of their research and survey projects.
What are the disadvantages of SPSS? ›The major limitation of SPSS is that it cannot be used to analyze a very large data set. A researcher often gets a large data set in the field of medicine and nursing, so in those fields, the researcher generally uses SAS instead of SPSS to analyze the clinical data.
What are the disadvantages of SPSS in data analysis? ›
SPSS can be expensive to purchase for students. Usually involves added training to completely exploit all the available features. The graph features are not as simple as of Microsoft Excel.
How long does it take to learn to use SPSS? ›How Long Does It Take to Learn SPSS? If you are a complete novice but set on practicing every day, it will probably take you no more than a few days, and no less than a week, to learn the basics. That would include things like entering data, creating variables, and running a descriptive analysis.
What is the easiest statistical software to learn? ›IBM SPSS is one of the most popular statistical analysis tools because it's incredibly easy to use for beginners and expert statisticians alike. It includes everything you need to solve industry-specific issues and predict future trends with ease.
How much does it cost to get a SPSS course? ›On average, the cost of training varies between INR 10,000 to INR 55,000.
Can I learn SPSS online? ›Explore statistical analysis with SPSS. Topics covered include how to create and analyze charts, build reports, import spreadsheets, create regression models, and export presentation graphics.
Does anyone still use SPSS? ›SPSS is commonly used in universities, particularly in the social sciences and psychology.
Is using SPSS a skill? ›SPSS is used extensively by academic researchers as a tool for quickly analysing quantitative data. This 'SPSS Core Skills' course will help you get to grips with the basics of this user-friendly software.
What are the four types of analysis? ›Analytics is a broad term covering four different pillars in the modern analytics model: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive. Each plays a role in how your business can better understand what your data reveals and how you can use those insights to drive business objectives.
What is the first step in data analysis using SPSS? ›1. Click on the Analyze menu and choose Descriptive Statistics, then Descriptives. 2. The button between the two windows let you choose the variables to be analyzed, in our case the choice is simple, just click the center button to move the age variable over to the right then click OK.
What types of research and data can SPSS be used for? ›SPSS is commonly used in healthcare, marketing and education research. The types of data analyzed using SPSS is widely varied. Common sources include survey results, organization customer databases, Google Analytics, scientific research results and server log files.
What are the two basic types of variables in SPSS? ›
The two common types of variables that you are likely to see are numeric and string.
What are the two most important windows in SPSS? ›SPSS mainly uses two windows: the data editor (this is where you input your data and carry out statistical functions) and the viewer (this is where the results of any analysis appear).
What are key variables in SPSS? ›Key Variables. For key value merges, variables with the same name and basic data type (string or numeric) are included as key variables by default. Use the Variables tab to add, remove, or change the order of the key variables.
What is the difference between base and standard edition of SPSS? ›IBM® SPSS® Statistics Standard Edition includes all the Base Edition capabilities plus features that support advanced modeling options, regression analysis and custom tables. Take advantage of various regression procedures including logistic regression, quantile regression and more.
Which are the three most used languages for data science? ›- TensorFlow is one of the leading libraries for numerical computing. ...
- Microsoft developed C#, which has now become one of the most widely used programming languages of the last two decades. ...
- Ruby is often used to perform text processing.
Python programs
They operate on the IBM SPSS Statistics processor and are used to control the flow of a command syntax job, read from and write to the active dataset, create new datasets, and create custom procedures that generate their own pivot table output.
SPSS provides a user-friendly graphical interface and a range of features for analyzing data, including hypothesis testing, regression analysis, factor analysis, and more. The program is used to analyze various types of data, such as survey data, experimental data, and other forms of quantitative data.
How to interpret SPSS results? ›Doing the T-Test Procedure in SPSS
To interpret the t-test results, all you need to find on the output is the p-value for the test. To do an hypothesis test at a specific alpha (significance) level, just compare the p-value on the output (labeled as a “Sig.” value on the SPSS output) to the chosen alpha level.
The statistical modeling process is a way of applying statistical analysis to datasets in data science. The statistical model involves a mathematical relationship between random and non-random variables.
What is a SPSS Modeler and what is its use advantage? ›SPSS Modeler is a leading visual data science and machine learning (ML) solution designed to help enterprises accelerate time to value by speeding up operational tasks for data scientists.
What is statistics and Modelling? ›
Statistical modeling is an elaborate method of generating sample data and making real-world predictions using numerous statistical models and explicit assumptions. A mathematical link exists between random and non-random variables in this process.
What does IBM SPSS Statistics do? ›IBM SPSS® Statistics is a fast and powerful solution that propels research analysis in numerous industries. SPSS Statistics is used in education, market research, healthcare, government and retail throughout the entire analytics process, from planning and data collection to analysis, reporting and deployment.
What are the 4 main types of statistical models? ›Statistical Modeling Techniques
Some popular statistical model examples include logistic regression, time-series, clustering, and decision trees.
Simply put, data analysis is about using data and information to drive business decisions, while data modeling refers to the architecture that makes analysis possible. In other words, data modeling and data analysis work best when they are used together.
What is data analysis explain in detail? ›Data analysis is the practice of working with data to glean useful information, which can then be used to make informed decisions. "It is a capital mistake to theorize before one has data.
What are 3 uses of SPSS? ›SPSS is commonly used in healthcare, marketing and education research. The types of data analyzed using SPSS is widely varied. Common sources include survey results, organization customer databases, Google Analytics, scientific research results and server log files.
What are the disadvantages of using SPSS? ›The major limitation of SPSS is that it cannot be used to analyze a very large data set. A researcher often gets a large data set in the field of medicine and nursing, so in those fields, the researcher generally uses SAS instead of SPSS to analyze the clinical data.
What is the advantage of SPSS over Excel? ›When compared with Microsoft Excel, SPSS has: An easier and quicker access to basic functions, like descriptive statistics, in pull-down menus. A wide range of charts and graphs to choose from. Faster access to statistical tests.
How do I know which statistical model to use? ›Selection of appropriate statistical method depends on the following three things: Aim and objective of the study, Type and distribution of the data used, and Nature of the observations (paired/unpaired).
What is the main purpose of statistical model? ›Statistical models are used to make predictions or draw conclusions. These predictions and conclusions are based on how two random variables are connected. The models will show a relationship between the variables.
What is the main purpose of statistics? ›
The main purpose of using statistics is to plan the collected data in terms of experimental designs and statistical surveys. Statistics is considered a mathematical science that works with numerical data. In short, statistics is a crucial process which helps to make the decision based on the data.
Why do people use SPSS? ›The main application of SPSS is to investigate logical information related to sociology. This information can be utilized for statistical surveying, overviews, information mining, and so forth. If you're conducting social science research then SPSS can be an extremely useful tool in analyzing your data.
What is the basic idea of SPSS? ›What is SPSS? SPSS is a Windows based program that can be used to perform data entry and analysis and to create tables and graphs. SPSS is capable of handling large amounts of data and can perform all of the analyses covered in the text and much more.
How to analyze data in SPSS? ›- Step 1: Define your research question and hypothesis. ...
- Step 2: Prepare your data set. ...
- Step 3: Choose your analysis method. ...
- Step 4: Run your analysis and check your output. ...
- Step 5: Report your results and findings. ...
- Step 6: Evaluate your analysis and interpretation.