SPSS topluluğu içinde onlarca yıldır eklenti modülleri, SPSS Base’in fiyatının tam paketten daha düşük bir giriş seviyesi olmasına izin verdi. IBM, modül paketleri sunmuştur ve sonuç olarak, bireysel modüller hakkında giderek daha az şey duyabilirsiniz. Eski sisteme alışmış bir kişi, yeni bir paket satın almış biriyle işlevselliği tartışıyorsa, bu durum kafa karışıklığına neden olabilir.

Yeni SPSS Abonelik Paketleri

Bu çalışma 2017’nin başlarında baskıya girerken, IBM bir SPSS İstatistik abonelik olanağını duyurdu. Aylık olarak ödenir, özellikleri arasında güncellemenin kolay olması ve bu çalışmada tartışılanlar gibi özellikler eklemenin kolay olmasıdır. Numaralandırılmış sürümler kaybolmaz ve önceki tabloda açıklanan demetler kaybolmaz. Bu sadece yeni bir seçenek. Bu yazının okuyucuları için dikkate değer olan, her biri özel bir bölüm alan iki modülün, Veri Hazırlama ve Önyükleme’nin “Temel”in bir parçası olarak dahil edilmesidir.

SPSS 23 ve 24’teki Yenilikler Nelerdir?

SPSS İstatistikleri hemen hemen her yıl yeni bir sürüm yayınlar. Bu kitabın yazılmasının son aşamalarından itibaren 24. sürüm birkaç aydır piyasada. Aşağıdaki temalar, 23 ve 24 sürümlerinde eklenen bazı temel özellikleri ve yetenekleri temsil etmektedir.

Temporal Casual Modeling (TCM), Spatio-Temporal Prediction (STP) ve Generalized Spatial Association Rule (GSAR) tamamen yenidir ve 23. sürümün ana temalarından biridir. Hepsi, tahmin yapmak için uzay ve zaman verilerini kullanmayı içerir. Bölüm 8’de ele alınan Geospatial Analytics materyali, bu yeni özelliklerden bazılarını ele almaktadır. Kategorik İlke Bileşenler Analizi (CATPCA) de sürüm 23’te geliştirilmiştir.

Raporlama özellikleri son sürümlerde geliştirilmiştir. Web raporlaması 23 için tamamen yeniden tasarlandı ve Özel Tablolar modülü, 24’ün piyasaya sürülmesiyle büyük bir yükseltme aldı. Görüntülenen tablo, çıkarımsal istatistiklere artan erişimi ve çeşitli tanımlayıcı istatistikleri bir araya getirme esnekliğini göstermektedir. bir masa. Geleneksel tarzda anlamlılık testi sonuçları artık ana tabloda gösterilebilir. Pivot tablo TableLooks ve grafik şablonları, yeni seçenekler ve daha temiz, daha modern bir görünüm sunar.

Ayrıca, çeşitli veri kaynaklarına erişmeye odaklanılmıştır. Sürüm 23, performansı artıran toplu veri yükleme ekledi. Sürüm 24, yeni arayüzler ve seçenekler dahil olmak üzere verileri getirme sürecinde önemli değişiklikler ve iyileştirmeler içeriyordu. İyileştirmeler, excel verilerine ve .CSV dosyalarına odaklanır ve hem içe hem dışa aktarmayı iyileştirir. Daha akıllı içe aktarma algoritmaları, verilerin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde içe aktarılmasını sağlar.

Son sürümlerle devam eden son birkaç yılda devam eden bir tema programlanabilirliktir. R ve Python, uzun yıllardır SPSS İstatistik araç setinin bir parçası olmuştur, ancak sürüm 24 ile başlamak çok daha kolay.

Özel İletişim Kutusu Oluşturucu önemli geliştirmeler aldı. SPSS ekibi ve SPSS topluluğu, “uzantıları” İnternet’te hazır hale getirdi ve sürüm 24 ile bu materyallere gösterildiği gibi menülerden erişebilirsiniz. Programlanabilirlik konusunun tamamına harika bir giriş sağlar.

SPSS 25 Sistem gereksinimleri
SPSS programı ücreti
Spss programı Nedir
SPSS programı Sistem Gereksinimleri
SPSS download
Spss programı kaç GB
SPSS 28
SPSS öğrenci versiyonu

Gelişmiş İstatistikler

Bölümün konusu ileri istatistiksel tekniklerdir. Ne kadar gelişmiş? Açıkçası, bu bir bakış açısı meselesidir ve son derece bireyseldir, ancak ayrıntılı ilgiyi hak ettiğini düşündüğümüz dört teknik topladık. Bilinmeyen tekniklerin peşinde değiliz. Tam tersi. Sayısız durumda uygulandıkları için dikkati hak ettiğini düşündüğümüz teknikleri seçtik, ancak bir şekilde hak ettikleri kadar geniş bir kitle bulamadılar.

Örneğin, hangimiz rutin olarak istatistiksel varsayımları, özellikle de dağılım varsayımlarını karşılamada başarısız olmaz? O kadar sık ​​olur ki, bazıları bu konuda endişe etmemek gibi görünüyor. Tecrübelerime göre, bu gerçekten varsayımlar hakkında endişelenmeyi bırakma şeklini almıyor. Bunun yerine, teknik varsayımları kontrol eden meslektaşlarımıza açıklamaktan bıktık. Bunları gizlice kontrol ediyoruz, ancak gelişmiş olarak algılanan bir teknik kullanırsak izleyicilerimizin buna hazır olmayacağından korkuyoruz.

Yazının bu bölümü ileriye dönük alternatif bir yol olarak görülebilir. Varsayımlar karşılanmadığında standart teknik yerine daha uygun bir teknik kullanılırsa, verilerimiz hakkında anlattığımız anlatının analiz edilmesini, yazılmasını ve meslektaşlarımız için daha kolay anlatılmasını sağladığına gerçekten inanıyoruz. 

Tüm çalışmanın önemli bir teması olmasına rağmen, özellikle 2. ve 3. bölümler bu temayı ele almaktadır. Tartışılan önyükleme, normallik varsayımlarımızı karşılamayan verilerle başa çıkmanın harika bir yoludur. Modern bilgisayarlar bunu kolayca yapar – geçmişte sadece on ya da iki yıldaki bilgisayarlardan kesinlikle daha kolay. Ayrıca, biz analistler olarak buna aşina olursak, onu analizlerimize dahil etmek hiç de zor değildir.

Sıklıkla bozulan bir diğer varsayım, lineer regresyonda kullanılan değişkenlerin ölçüm düzeyiyle ilgilidir. Doğrusal regresyon muhtemelen her zaman en popüler ve yaygın olarak kullanılan teknikler arasında ve iyi bir nedenle olacaktır. Ancak popülaritesi ve meslektaşlarımızın genel olarak aşina olduğu gerçeği, genellikle kuralları esnetmemize neden oluyor.

Birçoğu sıralı değişkenleri standart regresyona getirir, ancak ölçek olmayan değişkenler için özel olarak uygun olan daha uygun bir yaklaşım benimsemek zor değildir. Bölüm 3, bu regresyon yaklaşımlarından bazılarını tanıtmaktadır.

Hiyerarşik Doğrusal Modeller, uzun yıllardır oldukça popüler olmuştur. Bu durumda, belki de amacımız farkındalığı artırmaktan çok, birçoğunun biraz koçluğa ihtiyaç duyduğu bir konuya nazik bir giriş sağlamaktır. Bu potansiyel olarak çok sayıda özel metin içeren büyük bir konudur, ancak konu bir süredir yapılacaklar listenizdeyse ve başlamak istiyorsanız 4. Bölüm oldukça yardımcı olacaktır.

Çalışmadaki bölümlerin çoğundan biraz farklıdır. Tartışılan yöntemlerin üzerine tıkla ve tıkla yönüne yapılan vurgu azaltılmıştır. Bunun nedeni, bu bölümde birkaç yöntemin yer alması ve bunların birbirleriyle karşılaştırılmasıdır. Her biri, tüm menü ve çıktı seçenekleriyle birlikte ayrıntılı olarak tartışılsaydı, bölüm kolayca çok uzayabilirdi.

Amaç, hem SPSS İstatistiklerindeki çok değişkenli analiz seçeneklerinin bazılarını gözden geçirmek hem de Yapısal Eşitlik Modelleme (SEM) ve SPSS AMOS’u tanıtmaktır. Anlatı, tek bir veri kümesi ve veri kümesiyle ilgili bazı hipotezleri test etmenin birçok yolu etrafında inşa edilmiştir. AMOS hakkında önceden bilgi sahibi olmak gerekli değildir ve bu bölüm kapsamlı bir AMOS primeri olarak hareket etmek için yetersiz olacaktır.

Odak noktası AMOS çıktısı ve bunu SPSS İstatistik çıktısı ile karşılaştırmaktır. Bununla birlikte, bölümden SEM’e ve bunun masaya ne getirdiğine dair iyi bir girişle ayrılacaksınız. ANCOVA, MANOVA ve MANCOVA gibi teknikler hakkında biraz inceleme yapabildiyseniz, önce okumanız şiddetle tavsiye edilir.

The post SPSS Modüllerini Anlama – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).