SPSS 18. Especificaciones
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Software estadstico integralPASW Statistics Base 18 Especificaciones
Las organizaciones pueden solucionar un amplio espectro
de problemas empresariales y de investigacin con PASW
Statistics*, la gama de productos de anlisis pionera
que SPSS Inc. ha puesto a disposicin del mundo entero
durante ms de 40 aos.
En comparacin con otro software estadstico, PASW
Statistics es ms fcil de usar, tiene un coste total
de propiedad ms bajo y gestiona todo el proceso de
anlisis de forma ms completa, desde la planificacin
hasta la recopilacin de datos, pasando por el anlisis,
la elaboracin de informes y la implementacin.
PASW Statistics est compuesto por PASW Statistics Base
y ms de una decena de mdulos que ofrecen funciones
especializadas. Los productos relacionados adicionales
pueden compartir datos y resultados fcilmente con los
mdulos de PASW Statistics pero funcionan mediante
interfaces separadas. La mayora est disponible en las
siguientes plataformas: Microsoft Windows, Apple
Mac o Linux.**
Con la versin PASW Statistics 18, cada mdulo de la
familia PASW Statistics puede instalarse y ejecutarse
independientemente o junto con cualquier otro mdulo.
PASW Statistics Base ya no es necesario porque las funciones
como el acceso y gestin de los datos y los grficos se han
aadido a cada mdulo. Esto permite una mayor flexibilidad
en la instalacin y el uso de este software verstil. PASW
Statistics Base todava est disponible y seguir siendo la
base de muchas implementaciones, ya que contiene pruebas
y procedimientos estadsticos que son fundamentales para
muchos anlisis.
SPSS Inc. ofrece una versin slo cliente de PASW
Statistics Base y una versin basada en servidor,
que ofrece funciones ms potentes, un incremento
del rendimiento y la capacidad de ampliacin y una
administracin ms eficaz.
* PASW Statistics y PASW Statistics Base, denominados anteriormente SPSS Statistics y SPSS Statistics Base, forman parte de la familia de software de anlisis predictivo de SPSS Inc.
** Los productos relacionados incluyen Amos para el modelado de ecuaciones estructurales, SamplePower para la estimacin del tamao de muestra, y PASW Viz Designer para la creacin de visualizaciones personalizadas. Junto con el mdulo PASW Exact Tests, stos slo estn disponibles en la plataforma Windows. Asimismo, el intercambio de datos con productos de la familia PASW Data Collection para encuestas e investigacin de mercado slo es compatible con la versin de PASW Statistics que funciona en Windows.
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Acceso y anlisis de grandes conjuntos de datos rpidamente
PASW Statistics facilita el acceso, gestin y anlisis rpidos
de cualquier tipo de conjunto de datos, incluidos datos de
encuesta, bases de datos corporativas o datos descargados de
Internet. Adems, PASW Statistics Base puede procesar datos
Unicode. Esto elimina la variabilidad en los datos debido a
una codificacin especfica de un lenguaje y permite que su
organizacin visualice, analice y comparta datos escritos en
mltiples lenguajes.
Preparacin de datos ms rpida y sencilla para el anlisis
Antes de poder analizar sus datos, debe prepararlos para
el anlisis. Numerosas tcnicas y funciones incluidas en
PASW Statistics Base permiten una sencilla preparacin de
los datos. A continuacin se indican los resmenes de un
par de elementos importantes de la gestin de datos de
PASW Statistics. Con PASW Statistics Base, puede configurar
fcilmente informacin de diccionario de datos (por ejemplo,
etiquetas de valor y tipos de variable) y preparar los datos
para su anlisis con mayor rapidez usando la herramienta de
definicin de propiedades de variable. PASW Statistics Base
presenta una lista de valores y recuentos de esos valores
para que pueda aadir esta informacin. Una vez se haya
configurado el diccionario de datos, puede aplicarlo utilizando
la herramienta Copiar propiedades de datos. El diccionario de
datos acta como plantilla, de modo que puede aplicarla en
otros archivos de datos y otras variables del mismo archivo.
PASW Statistics Base facilita la identificacin de casos
duplicados, para que puedan eliminarse antes del anlisis.
Utilice la herramienta de identificacin de casos duplicados
para establecer parmetros y marcar duplicados para poder
realizar un seguimiento de los mismos para el registro.
Adems, PASW Statistics Base facilita la preparacin de datos
de nivel continuo para su anlisis. Por ejemplo, el agrupador
visual le permite dividir fcilmente los ingresos en tramos de
10.000 o dividir las edades en grupos. Una lectura de datos
proporciona un histograma que le permite especificar puntos
de corte de forma inteligente. A continuacin, puede crear
automticamente etiquetas de valor desde los puntos de corte
especificados (por ejemplo, 21-30).
Cree su propia informacin de diccionario para variables
con atributos personalizados. Por ejemplo, cree un atributo
personalizado que represente todo el texto de una pregunta
de encuesta cuando un nombre de cdigo como demo01
se utilice como nombre de variable. Tambin puede crear
atributos personalizados que describan transformaciones para
una variable derivada con informacin que explique cmo ha
transformado la variable.
Puede abrir varios conjuntos de datos de una nica sesin
de PASW Statistics Base. Esto le permite ahorrar tiempo y
comprimir pasos al combinar archivos de datos. Tambin
le ayuda a mantener la coherencia al copiar informacin de
diccionario de datos entre varios archivos. O, si lo prefiere,
puede suprimir el nmero de conjuntos de datos activos.
PASW Statistics Base le permite reestructurar sus archivos
de datos para prepararlos para su anlisis. Por ejemplo,
tome un archivo de datos que tenga varios casos por asunto
y reestructure los datos para colocar todos los datos de cada
asunto en un nico registro. PASW Statistics le ofrece la
flexibilidad necesaria para completar la accin inversa; puede
tomar un archivo de datos que tenga un nico caso por asunto
y extender los datos por varios casos.
Utilice el asistente de fecha y hora para realizar clculos
con fechas y horas, crear variables de fecha/hora a partir
de cadenas que contengan variables de fecha (como
29/03/06) y obtener datos de fecha/hora a partir
de una variedad de fuentes para PASW Statistics. Tambin
puede analizar unidades de fecha/hora individuales, como
el ao, y variables de fecha/hora para aplicar filtros.
Anlisis de datos con tcnicas integrales
Vaya ms all de los estadsticos de resumen y la coincidencia
de fila y columna. PASW Statistics Base le proporciona
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3una amplia gama de procedimientos estadsticos para un
anlisis bsico, en el que se incluyen recuentos, tablas de
contingencia, conglomerados, descriptivos, anlisis factorial,
regresin lineal, anlisis de conglomerados, regresin ordinal y
anlisis de elemento afn.
Una vez haya completado su anlisis, podr volver a escribir los
datos en su base de datos con facilidad mediante el asistente
de exportacin a base de datos. Para obtener una capacidad de
anlisis mayor, utilice PASW Statistics Base con otros mdulos,
como PASW Regression y PASW Advanced Statistics***, que
se centran en el anlisis de datos (la informacin detallada
comienza en la pgina 15).
Creacin de grficos ms fcilmente con sofisticadas funciones
de elaboracin de informes
Cree grficos utilizados normalmente, como SPLOM (matrices
de diagramas de dispersin), histogramas y pirmides de
poblacin, ms fcilmente con el generador de grficos. Esta
interfaz de creacin de grficos muy visual le permite crear
un grfico arrastrando variables y elementos a un lienzo
de creacin de grficos. Tambin puede utilizar un mtodo
abreviado basado en un grfico existente en la galera. Ver
una presentacin preliminar limitada del grfico mientras se
est generando. Los usuarios avanzados pueden obtener una
gama ms amplia de posibilidades de grficos y opciones
mediante el lenguaje de produccin de grficos (GPL).
En esta versin, los que trabajen con grficos de control de
procesos estadsticos pueden solicitar la comprobacin de
reglas en grficos de control primarios y secundarios, lo cual
proporciona una mayor precisin y permite saber con ms
seguridad si un proceso funciona correctamente.
El sistema de grficos de presentacin de PASW Statistics
Base le permite controlar las etapas de creacin y edicin,
para liberar su carga de trabajo en un entorno de produccin.
Cree un grfico una vez y, a continuacin, utilice sus
especificaciones para crear otros cien iguales que el primero.
Presentacin de los mejores resultados con el informe OLAP
La tecnologa OLAP transforma el modo en que crea y comparte
informacin. El informe OLAP de PASW Statistics proporciona
una forma rpida y flexible de crear, distribuir y manipular
informacin para tomar decisiones instantneas. Cree tablas,
grficos y cubos de informes que cuenten con una exclusiva y
aclamada tecnologa de pivotado y descubrir nuevos aspectos
de sus datos. Intercambie filas, columnas y capas de cubos de
informes (o cambie informacin y estadsticos rpidamente en
grficos) para alcanzar nuevos niveles de conocimiento. Puede
incluso convertir una tabla en un grfico con un par de clics.
PASW Statistics 18 facilita la navegacin a travs de tablas
pivote de gran tamao para los que trabajen con ellas y el
filtrado y la manipulacin de informacin.
Generador de cuadros de dilogo personalizados
El generador de cuadros de dilogo personalizados permite que
los usuarios con ms experiencia faciliten los cuadros de dilogo
existentes para los usuarios comerciales y que creen cuadros
de dilogo para funciones personalizadas creadas mediante la
programacin. El generador de cuadros de dilogo personalizados
permite que los usuarios con menos experiencia de su
organizacin aprendan rpidamente cmo realizar operaciones
rutinarias de manera eficaz y ofrece a los programadores un modo
de implementar su trabajo de manera eficaz.
Obtencin de un valor mayor mediante la colaboracin
Para compartir y reutilizar activos de forma eficaz, protegerlos
de forma que cumplan los requisitos normativos internos y
externos y publicar los resultados de manera que un nmero
mayor de usuarios comerciales pueda ver e interactuar con los
resultados, considere aumentar el software PASW Statistics con
PASW Collaboration and Deployment Services (denominado
anteriormente SPSS Predictive Enterprise Services). Puede
obtener ms informacin sobre estas valiosas funciones
mediante la descarga del folleto sobre colaboracin en
www.spss.com/es/software/deployment/cds.
*** PASW Regression y PASW Advanced Statistics, denominados anteriormente SPSS Regression y SPSS Advanced Statistics, forman parte de la familia de software de anlisis predictivo de SPSS Inc.
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FuncionesOperaciones generales Cambie el idioma de la interfaz de usuario
(por ejemplo, cambio del ingls al japons)
Aplique divisores mediante el editor de datos
para comprender ms rpida y fcilmente los
conjuntos de datos anchos y largos
Seleccione la funcin de la barra de tareas
personalizable para:
Asignar procedimientos, procesos u otros
productos de software
Seleccionar iconos de la barra de
herramientas estndar o crear los suyos
propios
Trabaje con cubos de informes/tablas pivote
multidimensionales para:
Reorganizar columnas, filas y capas
arrastrando iconos para realizar anlisis
inmediatos ms sencillos
Alternar entre capas haciendo clic en un
icono para realizar una comparacin ms
sencilla entre subgrupos
Activar la ayuda estadstica en lnea para
seleccionar procedimientos estadsticos o
tipos de grficos e interpretar resultados;
se incluyen ejemplos de aplicaciones
realistas
Cambie atributos de texto, como fuente,
colores, negritas, cursivas, etc.
Cambie atributos de tabla como formatos de
nmero, estilos de lnea, ancho de lneas,
alineacin de columnas, sombreado del
fondo/mscara, activacin o desactivacin
de lneas, etc.
Visualice u oculte de forma selectiva de
filas, columnas o etiquetas para destacar
resultados importantes
Active la ayuda orientada a tareas con
instrucciones paso a paso:
Visualice estudios de casos que muestran
cmo utilizar estadsticos seleccionados e
interpretar resultados
Seleccione Statistics Coach, que le
ayudar a elegir el procedimiento o grfico
estadstico
Trabaje mediante tutoriales
Seleccione los botones Demostracin,
que llevan al tutorial para obtener ayuda
ms detallada cuando la necesite
Utilice la ayuda Qu es esto?, que
proporciona definiciones emergentes de
trminos y reglas generales estadsticos
Utilice funciones de formato en resultados
para:
Transformar una tabla en un grfico para
lograr una comunicacin visualmente ms
convincente
Mostrar los coeficientes de correlacin
junto con su nivel de significancia
(as como n) en correlaciones que
utilizan la visualizacin de resultados
predeterminada
Controlar si, tras la activacin, una tabla
se abre en su lugar o en su propia ventana
Marcar la fecha y hora en el archivo diario
para una referencia sencilla
Hacer clic con el botn derecho en un
icono de archivo de sintaxis de PASW
Statistics sin necesidad de pasar por el
modo de produccin
Utilizar listas desplegables para acceder
ms fcilmente a las diferentes capas
Establecer configuraciones de pgina
permanentes
Establecer un ancho de columna para
todas las tablas pivote y definir la ruptura
de texto
Decidir si desea utilizar la notacin
cientfica para mostrar nmeros pequeos
Controlar el nmero de dgitos de la
precisin en presentaciones
Interactuar con informes y utilizar modelos
y cdigos creados por otras personas de
su organizacin con la adicin opcional
de PASW Collaboration and Deployment
Services
Aadir notas al pie y anotaciones
Reordenar categoras de una tabla para
mostrar los resultados de forma ms
eficaz
Agrupar o desagrupar varias categoras
en filas o columnas bajo un nico
encabezado que ampla las filas o
columnas
Utilizar uno de los 16 TableLooks
preformateados para formatear los
resultados rpida y sistemticamente
Crear y guardar formatos personalizados
como TableLooks para su propio estilo
personalizado
Mostrar valores o etiquetas
Rotar etiquetas de tabla
Trabaje con el visor para organizar y
visualizar resultados y desplazarse por ellos
Mantenga un registro de su trabajo
utilizando el valor de adicin
predeterminado de archivos diarios
Utilice la representacin de los titulares
para determinar rpidamente la ubicacin
de los resultados
Seleccione un icono en los titulares y vea
los resultados correspondientes en el
panel de contenido
Reordene grficos, tablas y otros objetos
arrastrando iconos en los titulares
Contraiga o expanda los titulares de forma
selectiva para visualizar o imprimir los
resultados seleccionados
Incluya tablas, grficos y objetos en un
nico panel de contenido para una fcil
revisin y acceso
Justifique a la derecha, justifique a la
izquierda o centre los resultados
Busque y sustituya informacin del visor
del panel de contenido, el panel de
titulares o ambos
Cree y guarde especificaciones de
anlisis para tareas repetitivas o procesos
desatendidos
Utilice la funcin mejorada de modo de
produccin con la interfaz de cuadros
de dilogo y las macros para facilitar la
elaboracin de informes peridicos
Tenga todo el control sobre la divisin de
tablas con mejoras en la paginacin y la
impresin
Seleccione la opcin de presentacin
preliminar de impresin
Introduzca sus propios comandos, si lo
desea, mediante una ventana de entrada de
lnea de comandos
Haga referencia a explicaciones de trminos
estadsticos mediante el glosario estadstico
en pantalla
Trabaje con datos ms fcilmente, gracias a:
Cuadros de dilogo de tamao ajustable
Funcin de arrastrar y soltar en cuadros de
dilogo
Exporte resultados a Microsoft Word
Convierta tablas pivote en tablas de Word
con todo el formato guardado
Convierta grficos en imgenes estticas
Integre y reduzca tablas anchas
Sintaxis para automatizar la produccin de
informes
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
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Exporte resultados a PowerPoint
(slo Windows)
Convierta tablas pivote en tablas de
PowerPoint con todo el formato guardado
Convierta grficos en imgenes estticas
Integre y reduzca tablas anchas
Sintaxis para automatizar la produccin de
informes
Modifique una hoja de clculo existente
aadiendo filas o columnas
Exporte resultados a Excel
Coloque tablas en la misma hoja o en
hojas separadas dentro de un archivo de
libro de Excel
Exporte slo la vista actual o todas las
capas de una tabla pivote de PASW
Statistics
Coloque cada capa de tabla pivote en la
misma hoja o en hojas separadas dentro
de un archivo de libro de Excel
Sintaxis para automatizar la produccin de
informes
Cree una nueva hoja de clculo dentro de
un libro existente
Modifique una hoja de clculo existente
aadiendo filas o columnas
Exporte resultados a PDF
Decida optimizar el PDF para su
visualizacin Web
Controle si los marcadores generados por
PDF se corresponden con las entradas de
titulares del visor en el visor de resultados.
Los marcadores facilitan la navegacin por
documentos grandes.
Controle si las fuentes estn incrustadas
en el documento. Las fuentes incrustadas
garantizan que el lector de su documento
vea el texto con su fuente original,
evitando una sustitucin de la fuente.
Sintaxis para automatizar la produccin de
informes
Abra/guarde y cree fcilmente nuevos
archivos de resultados mediante la sintaxis
Reciba compatibilidad de la rueda del
ratn con el desplazamiento del visor de
resultados
Cambie los idiomas de los resultados (por
ejemplo, cambie del japons al ingls)
Utilice la funcin de procesamiento para:
Crear, editar y guardar procesos
Crear interfaces de formularios
personalizados
Asignar procesos a iconos o mens
de la barra de herramientas
Ejecutar procesos automticamente
cuando se produzcan ciertos eventos
Admitir Python 2.5 para que el
procesamiento sea ms sencillo y fiable
Utilice automatizacin para:
Integrar PASW Statistics con otras
aplicaciones de sobremesa
Crear aplicaciones personalizadas
mediante Visual Basic, PowerBuilder
y C++
Integrar PASW Statistics en aplicaciones
personalizadas de mayor tamao (como
Word o Excel)
Utilice el comando HOST para aprovechar
las funciones del sistema operativo en PASW
Statistics. Este comando permite que las
aplicaciones escapen al sistema operativo
y ejecuten otros programas en sincronizacin
con la sesin de PASW Statistics.
Evite que los trabajos de sintaxis se
rompan al crear un directorio de proyectos
comn o principal que le permita incluir
transformaciones para varios proyectos
Gestione mejor varios proyectos, archivos
de sintaxis y conjuntos de datos
Especifique reglas de sintaxis interactivas
mediante el comando INSERT
Editor de sintaxis de comandos para una
creacin sencilla de sintaxis con nuevas
funciones como:
Autocumplimentacin
Codificacin de colores de sintaxis
Codificacin de errores de sintaxis
Seccin para mostrar nmeros de lnea y
punto de interrupcin
Mtodo por pasos de trabajos de sintaxis
Autosangra
Generador de cuadros de dilogo
personalizados para crear interfaces
definidas por el usuario para procedimientos
existentes y definidos por el usuario
PASW Smartreader para compartir los
resultados de PASW Statistics con los que no
tengan PASW Statistics
Capacidades grficas Grficos categricos
De barras en 3D: simples, agrupados y
apilados
De barras: simples, agrupados, apilados,
de sombra vertical y en 3D
De lneas: simples, mltiples y de lneas
verticales
De reas: simples y apilados
De sectores: simples, desgajados y
con efectos en 3D
De mximo-mnimo: de mximo-
mnimo-cierre, de reas de diferencias
y de barras de rango
De diagramas de caja: simples y
agrupados
De barras de error: simples y agrupados
De barras de error: adicin de barras de
error a grficos de barras, de lneas y de
reas; nivel de confianza; desviacin
tpica; y error estndar
De doble eje Y y superposicin
Diagramas de dispersin
Simples, agrupados, matriz de diagramas
de dispersin y en 3D
De lneas de ajuste: de regresin lineal,
cuadrtica o cbica y suavizamiento
MinSCE; control de intervalos de confianza
para el total o subgrupos; y mostrar trazos
de unin a la lnea
Agrupe puntos por color o tamao de
marcador para solaparlos
Grficos de densidad
Pirmides de poblacin: eje reflejado para
comparar distribuciones; con o sin curva
normal
Grficos de puntos: los puntos apilados
muestran la distribucin; simtricos,
apilados y lineales
Histogramas: con o sin curva normal;
opciones de intervalos personalizados
Grficos de control de calidad
De Pareto
X-barra
De rango
Sigma
De individuos
De rango mvil
Las mejoras de los grficos de control
incluyen el marcado automtico de puntos
que incumplan las reglas de Shewhart,
la capacidad de desactivar reglas y la
capacidad de suprimir grficos
Comprobacin de reglas en grficos SPC
secundarios
Grficos diagnsticos y exploratorios
Diagramas de casos y diagramas de series
temporales
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
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Diagramas de probabilidad
Diagramas de la funcin de
autocorrelacin y la funcin de
autocorrelacin parcial
Diagramas de la funcin de correlaciones
cruzadas
Caractersticas operativas del receptor
(COR)
Grficos de uso mltiple
Grficos de lneas en 2D (ambos ejes
pueden ser ejes de escala)
Grficos para conjuntos de respuesta
mltiple Grficos personalizados
El lenguaje de produccin de grficos
(GPL), un lenguaje de creacin de grficos
personalizado permite que los usuarios
avanzados obtengan una gama ms
amplia de posibilidades de grficos y
opciones que la que admite la interfaz La integracin de tablero permite acceder a
las plantillas de grfico creadas en PASW Viz
Designer mediante PASW Statistics Base Opciones de edicin
Reordene categoras automticamente
en un orden diferente (descendente o
ascendente) o por diferentes mtodos de
ordenacin (valor, etiqueta o estadstico
de resumen)
Cree etiquetas de valor de datos
Arrastre a cualquier posicin de su grfico,
aada lneas de conexin y vincule un
color de fuente con un subgrupo
Seleccione y edite elementos especficos
directamente en un grfico: colores, texto
y estilos
Seleccione en una amplia gama de estilos
de lnea y ponderaciones
Visualice cuadrculas, lneas de
referencia, leyendas, ttulos, notas al pie y
anotaciones
Incluya una lnea de referencia Y=X
Opciones de diseo
Grficos panelados: cree una tabla
de subgrficos, un panel por nivel o
condicin, que muestre varias filas y
columnas
Efectos en 3D rote, modifique la
profundidad y muestre planos posteriores
Plantillas de grficos
Guarde caractersticas seleccionadas
de un grfico y aplquelas en otros
automticamente. Puede aplicar los
siguientes atributos en el momento de
la creacin o la edicin: diseo, ttulos,
notas al pie y anotaciones, estilos de
los elementos grficos, estilos de los
elementos de datos, rango de eje de
escala, configuracin de eje de escala,
lneas de ajuste y de referencia y
agrupacin de puntos de diagrama de
dispersin
Diseo de vista de rbol y mayor control
de paquetes de plantillas Exportacin de grfico: BMP, EMF, EPS, JPG,
PCT, PNG, TIFF y WMF Funcin de conversin de iGRAPH para abrir
archivos de la versin 15.0 y anterior
AnlisisEstadsticos descriptivos
Informes
Los cubos OLAP le permiten:
Estimar rpidamente los cambios en
la media o suma entre dos variables
relacionadas mediante un cambio de
porcentaje. Por ejemplo, ver fcilmente
cmo aumentan las ventas de un
trimestre a otro.
Crear resmenes de casos
Crear resmenes de informes
Generar informes con calidad de
presentacin mediante numerosas
opciones de formato
Generar informes de listado de casos y
de resumen de casos con estadsticos en
grupos de interrupcin
Libro de cdigos
Controle la informacin de variables incluida
en los resultados: posicin, etiqueta, tipo,
formato, nivel de medicin, etiquetas
de valor, valores perdidos, atributos
personalizados, atributos reservados
Controle el orden de la informacin de
archivos de los resultados: nombre,
ubicacin, nmero de casos, etiqueta de
archivo, atributos personalizados definidos
por el usuario, texto de documento de
archivo de datos, estado de ponderacin,
atributos de archivo de datos reservado
Controle estadsticos de resumen: nmero de
casos en cada categora, porcentaje de casos
en cada categora, media, desviacin tpica,
cuartil
Controle el orden de visualizacin: orden
de archivos, orden alfabtico por nombre
de variable, orden en el que se enumeran
las variables y los conjuntos de respuesta
mltiple en el comando, nivel de medicin,
nombre y valor de atributos personalizados
definidos por el usuario
Frecuencias
Tablas de frecuencias: recuentos de
frecuencias, porcentaje, porcentaje vlido y
porcentaje acumulado
Opcin para ordenar sus resultados por
anlisis o por tabla
Tablas de resultados ms compactas al
eliminar las lneas de texto adicionales
cuando no son necesarias
Tendencia central: media, mediana, modo
y suma
Dispersin: mximo, mnimo, rango,
desviacin tpica, error estndar y
varianza
Distribucin: curtosis, error tpico de la
curtosis, asimetra y error tpico de la
asimetra
Valores de percentiles: percentiles (basados
en datos reales o agrupados), cuartiles y
grupos iguales
Visualizacin de formato: condensado o
estndar, ordenado por frecuencia o valores
o ndice de tablas
Grficos: grfico de barras, histograma o
grfico de sectores
Descriptivos
Tendencia central: media y suma
Dispersin: mximo, mnimo, rango,
desviacin tpica, error estndar y varianza
Distribucin: curtosis y asimetra
Puntuaciones z: calclelas y gurdelas como
nuevas variables
Orden de visualizacin: orden ascendente
o descendente de medias y nombres de
variables
6
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
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Explorar
Intervalos de confianza para la media
Descriptivos: amplitud intercuartil, curtosis,
error tpico de la curtosis, mediana, media,
mximo, mnimo, rango, asimetra, error
tpico de la asimetra, desviacin tpica, error
estndar, varianza, media recortada al 5% y
porcentajes
Estimadores M: estimador en onda
de Andrews, estimador M de Hampel,
estimador M de Huber y estimador
biponderado de Tukey
Valores extremos y valores extremos
identificados
Tablas de frecuencias agrupadas: centro
de intervalo, frecuencia, porcentaje,
porcentaje vlido y porcentaje acumulado
Diagramas: cree diagramas con escala
uniforme o dependencia en valores de datos
Diagramas de caja: variables
dependientes y niveles de factor en
conjunto
Descriptivos: histogramas y diagramas de
tallo y hojas
De normalidad: diagramas de
probabilidad normal y diagramas
de probabilidad sin tendencia con
estadsticos de
Kolmogorov-Smirnov y de Shapiro-Wilk
Diagramas de dispersin por nivel con
la prueba de Levene: estimacin de
potencia, transformados o sin transformar
La prueba de Shapiro-Wilk de normalidad
en EXAMINE permite 5.000 casos cuando
no se especifican ponderaciones
Tablas de contingencia
Las relaciones triples en datos categricos
con estadsticos de Cochran y Mantel-
Haenszel le permiten ir ms all de los
lmites de una tabla de contingencia doble
Recuentos: frecuencias observadas y
esperadas
Porcentajes: columna, fila y total
Variables de cadena larga
Residuos: brutos, tipificados y tipificados
corregidos
Marginales: Frecuencias observadas y
porcentajes totales
Pruebas de independencia: chi-cuadrado de
Pearson, chi-cuadrado corregido de Yates,
chi-cuadrado de cociente de verosimilitudes
y prueba exacta de Fisher
Prueba de asociacin lineal: chi-cuadrado de
Mantel-Haenszel
Medida de la asociacin lineal: r de Pearson
Medidas de datos nominales: coeficiente de
contingencia, V de Cramer, phi, lambda de
Goodman y Kruskal (asimtrica y simtrica),
tau (dependiente de columna o fila) y
coeficiente de incertidumbre (asimtrico y
simtrico)
Medidas de datos ordinales: gamma de
Goodman y Kruskal, tau-b y tau-c de Kendall,
D de Somers (asimtrica y simtrica) y rho de
Spearman
Medida nominal por intervalo: eta
Medida de acuerdo: kappa de Cohen
Estimaciones del riesgo relativo para el
control de casos y estudios de cohorte
Visualice tablas en orden ascendente o
descendente
Recuentos de frecuencias escritos en archivo
Prueba de McNemar
Opcin de utilizar ponderaciones enteras o
no enteras
Estadsticos de la razn descriptivos
Ayuda para comprender sus datos mediante:
Coeficiente de dispersin
Coeficiente de variacin
Diferencial relativo al precio (DRP)
Desviacin absoluta promedio
Comparar medias
Medias
Cree modelos mejores con medias armnicas
y geomtricas
Casillas: recuento, media, desviacin
tpica, suma y varianza
Totales de todos los mtodos
Medida de anlisis con eta y eta2
Contraste de linealidad con R y R2
Resultados mostrados en formato de
informe, tabla de contingencia o rbol
Estadsticos calculados para la prueba t para
muestras totales
Prueba t para una muestra para comparar
la media de la muestra con una media de
referencia que elija
Estadsticos de muestras independientes:
compare las medias de muestras de dos
grupos para estimaciones combinadas y
separadas de la varianza con la prueba de
Levene para varianzas iguales
Estadsticos de muestras relacionadas:
correlacin entre pares, diferencia entre
medias y probabilidad bilateral para prueba
de ausencia de diferencia y prueba de
correlacin nula entre los pares
Estadsticos: intervalos de confianza,
recuentos, grados de libertad, media,
probabilidad bilateral, desviacin tpica,
errores estndar y estadstico t
ANOVA de un factor
Contrastes: lineal, cuadrtico, cbico, de
orden superior y definido por el usuario
Pruebas de rango: Duncan, DMS, Bonferroni,
Student-Newman-Keuls, Scheff, prueba
alternativa de Tukey y HSD de Tukey
Pruebas post hoc: Student-Newman-Keuls,
HSD de Tukey, Tukey-b, procedimiento de
comparacin mltiple de Duncan basado en
la prueba de rango estudentizado, prueba t
de comparacin mltiple de Scheff, prueba
t bilateral de Dunnett, prueba t unilateral
de Dunnett, prueba t de Bonferroni, prueba
t de diferencia menos significativa, prueba
t de Sidak, GT2 de Hochberg, prueba de
comparaciones por parejas de Gabriel
basada en la prueba de mdulo mximo
estudentizado, procedimiento mltiple por
pasos de Ryan-Einot- Gabriel-Welsch basado
en una prueba F, procedimiento mltiple por
pasos de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch basado
en la prueba de rango estudentizado, T2
de Tamhane, T3 de Tamhane, prueba de
comparacin por parejas de Games y Howell
basada en la prueba de rango estudentizado,
C de Dunnett y prueba t de Waller-Duncan
Estadsticos ANOVA: sumas de cuadrados
inter e intragrupos, grados de libertad,
medias cuadrticas, razn F y probabilidad
de F
Medidas de efectos fijos: desviacin tpica,
error estndar e intervalos de confianza al
95%
Medidas de efectos aleatorios: estimacin de
componentes de la varianza, error estndar e
intervalos de confianza al 95%
Estadsticos descriptivos de grupo: mximo,
media, mnimo, nmero de casos, desviacin
tpica, error estndar e intervalo de confianza
al 95%
Homogeneidad de prueba de varianza:
prueba de Levene
Materiales de matriz de lectura y escritura
7
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
-
Igualdad de medias: alcance resultados
precisos cuando las varianzas y los tamaos
de muestras varen en los diferentes grupos
Prueba de Brown-Forsythe
Prueba de Welch
Modelos ANOVA: factoriales sencillos
Cree modelos personalizados sin lmites
en el orden mximo de interaccin
Trabaje ms rpido porque no tiene que
especificar rangos de niveles de factor
Seleccione el modelo correcto mediante
cuatro tipos de suma de cuadrados
Incremente la certidumbre con una mejor
gestin de los datos en casillas vacas
Realice pruebas de falta de ajuste para
seleccionar su mejor modelo
Seleccione uno de los dos diseos
siguientes: equilibrado o no equilibrado
Utilice el anlisis de covarianza con un
mximo de 10 mtodos de covariables:
clsico, experimental, jerrquico y de
regresin
Introduzca control de covariables: antes,
despus o con efectos principales
Establezca interaccin como: ninguna o de 2,
3, 4 5 factores
Seleccione uno de los siguientes
estadsticos: ANOVA, tabla de medias y
recuentos, anlisis de clasificacin mltiple,
coeficientes de regresin no tipificados y
medias de casillas de n factores
Seleccione un mximo de 10 variables
independientes
Alcance valores y desviaciones pronosticados
a partir de la media de la tabla de anlisis de
clasificacin mltiple
Correlacin
Bivariada
r de Pearson, tau-b de Kendall y Spearman
Probabilidades unilaterales y bilaterales
Medias, nmero de casos no perdidos y
desviaciones tpicas
Desviaciones y covarianzas de productos
cruzados
Coeficientes mostrados en formato de matriz
o de serie
Parcial
Probabilidades unilaterales y bilaterales
Media, nmero de casos no perdidos y
desviacin tpica
Correlaciones de orden cero
Hasta 100 variables de control
Un mximo de cinco valores de orden
Correlaciones mostradas en formato
de matriz o de cadena de serie, matriz
triangular inferior o matriz de correlaciones
rectangulares
Distancias
Calcule proximidades entre casos o variables
Medidas de disimilaridad
Medida de intervalo: distancia eucldea
y distancia eucldea al cuadrado, medida
de distancia de Chebychev, distancia
de bloques de ciudad o distancia de
Manhattan, distancia en una mtrica
absoluta de potencia de Minkowski y
personalizada
Medidas de recuentos: chi-cuadrado y phi-
cuadrado
Medidas binarias: distancia eucldea y
distancia eucldea al cuadrado; diferencia
de tamao, patrn y forma; medida de
disimilaridad de varianza; y no mtrica de
Lance y Williams
Medidas de similitud
Medidas de intervalo: correlacin de
Pearson y coseno
Medidas binarias: Russell y Rao;
concordancia simple; Jaccard; Dice (o
Czekanowski o Sorensen); Rogers y
Tanimoto; Sokal y Sneath del 1 al 5;
Kulczynski 1 y 2; Hamann; lambda de
Goodman y Kruskal; D de Anderberg;
coeficiente de coligacin de Yule; Q de
Yule; Ochiai; medida de similaridad de
dispersin; y correlacin de cuatro puntos
Estandarice valores de datos: puntuaciones
Z, rango de -1 a 1, rango de 0 a 1, magnitud
mxima de 1, media de 1 y desviacin tpica
de 1
Transforme medidas: valores absolutos,
disimilaridades en similaridades,
similaridades en disimilaridades y cambiar
la escala de los valores de proximidad a un
rango de 0 a 1
Especificacin de variable de identificacin
Matriz impresa de proximidades entre
elementos
Escalabilidad mejorada para proximidades
entre matrices de variable
Regresin: regresin lineal
Mtodos: eliminacin hacia atrs, entrada
forzada, eliminacin forzada, entrada hacia
adelante, seleccin por pasos hacia adelante
y cambio en R2/prueba de significacin
Estadsticos de ecuacin: criterio de
informacin de Akaike (AIC), criterio de
pronstico de Ameniya, tablas ANOVA
(F, media cuadrtica, probabilidad de F,
regresin y suma de cuadrados residual),
cambio en R2, F en paso, Cp de Mallow, R
mltiple, probabilidad de F, R2, R2 ajustado,
criterio bayesiano de Schwarz (SBC), error
estndar de estimacin, matriz de barrido y
matriz de varianza-covarianza
Estadsticos descriptivos: matriz de
correlacin, matriz de covarianza,
desviaciones de productos cruzados de la
media, medias, nmero de casos utilizado
para calcular los coeficientes de correlacin,
probabilidades unilaterales de coeficientes
de correlacin, desviaciones tpicas y
varianzas
Estadsticos de variables independientes:
coeficientes de regresin, incluidos B,
errores estndar de coeficientes, coeficientes
de regresin tipificados, error estndar
aproximado de coeficientes de regresin
tipificados y t; tolerancias; orden cero;
parte y correlaciones parciales; e intervalo
de confianza al 95% para coeficiente de
regresin no tipificado
Variables no incluidas en la ecuacin: beta
o tolerancia mnima
Durbin-Watson
Diagnstico de colinealidad: ndices de
condicin, autovalores, factores de inflacin
de la varianza, proporciones de varianza y
tolerancias
Diagramas: por casos, histograma,
de probabilidad normal, normales sin
tendencia, parciales, de valores atpicos y
diagramas de dispersin
8
Algoritmo con subproceso mltiple, cuyo resultado es una mejora del rendimiento y la escalabilidad en equipos con multiprocesador o ncleo mltiple.
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
-
Cree y guarde variables:
Intervalos de prediccin: media e
individual
Valores pronosticados: no tipificados,
tipificados, ajustados y error estndar
de media
Distancias: distancias de Cook, distancia
de Mahalanobis y valores de influencia
Residuos: no tipificados, tipificados,
estudentizados, eliminados y eliminados
estudentizados
Estadsticos de influencia: DfBetas,
DfBetas estandarizadas, DfAjustes,
DfAjustes estandarizados y razones
entre covarianzas
Controles de opciones: F para entrar, F
para salir, probabilidad de F para entrar,
probabilidad de F para salir, suprimir la
constante, ponderaciones de regresin
para el modelo de mnimos cuadrados
ponderados, intervalos de confianza, nmero
mximo de pasos, sustituir los valores
perdidos con la media de la variable y
tolerancia
Coeficientes de regresin visualizados en el
orden definido por el usuario
Los archivos de sistema pueden incluir
estimaciones de parmetros y sus matrices
de covarianza y correlacin mediante el
comando OUTFILE
Las soluciones pueden aplicarse a nuevos
casos o utilizarse en anlisis posteriores
La toma de decisiones puede mejorarse aun
ms en toda su organizacin cuando exporte
sus modelos mediante XML
Regresin ordinal: PLUM
Pronostique resultados ordinales
Siete opciones para controlar el algoritmo
iterativo utilizado para la estimacin,
para especificar la tolerancia numrica
para comprobar la singularidad y para
personalizar los resultados
Cinco funciones de enlace para
especificar el modelo: Cauchit, log-log
complementario, logit, log-log negativo y
probit
Subcomando de ubicacin para
especificar el modelo de ubicacin:
interseccin, efectos principales,
interacciones, efectos anidados, efectos
anidados con varios niveles, anidacin
con una interaccin, interacciones entre
los efectos anidados y covariables
Imprima: informacin de casilla, matriz de
correlacin asinttica de estimaciones de
parmetros, estadsticos con adecuacin,
historial de iteraciones, kernel de la
funcin de log-verosimilitud, prueba de
supuesto de lneas paralelas, estadsticos
de parmetros y resumen de modelos
Guarde estadsticos posteriores a la
estimacin por casos en el archivo activo:
probabilidades esperadas de clasificacin
de patrones de factor/covariable en
categoras de respuesta y categoras de
respuesta con la mxima probabilidad
esperada para patrones de factor/
covariable
Personalice sus pruebas de hiptesis
especificando directamente hiptesis
nulas como combinaciones lineales de
parmetros mediante el subcomando TEST
(slo sintaxis)
Estimacin de curvas
Hay once tipos de curvas disponibles para su
especificacin
Visualizaciones de resumen de regresin:
tipo de curva, coeficiente de R2, grados
de libertad, prueba F general y nivel de
significancia y coeficientes de regresin
Modelos de regresin-tendencia disponibles:
lineales, logartmicos, inversos, cuadrticos,
cbicos, compuestos, de potencia, S, de
crecimiento, exponenciales y logsticos
Pruebas no paramtricas
Las pruebas indicadas a continuacin se han
mejorado para permitir varias comparaciones y
trabajar en conjuntos de datos de gran tamao
con mayor eficacia.
Chi-cuadrado: especifique el rango
esperado (a partir de datos o especificado
por el usuario) y las frecuencias (todas las
categoras iguales o especificadas por el
usuario)
Binomial: defina la dicotoma (a partir de
datos o punto de corte) y especifique la
proporcin de prueba
Rachas: especifique los puntos de corte
(mediana, modo, media o especificado)
Una muestra: Kolmogorov-Smirnov, uniforme,
normal y Poisson
Dos muestras independientes: U de
Mann-Whitney, Z de Kolmogorov-Smirnov,
reacciones extremas de Moses y rachas
de Wald-Wolfowitz
Muestras independientes k: H de
Kruskal-Wallis y mediana
Dos muestras relacionadas: Wilcoxon,
signo y McNemar
Muestras relacionadas k: Friedman,
W de Kendall y Q de Cochran
Descriptivos: mximo, media, mnimo,
nmero de casos y desviacin tpica
Respuesta mltiple
Tablas de contingencia: recuentos de
casillas, porcentajes de casillas basados
en casos o respuestas, columna y fila y
porcentajes de tabla de dos factores
Tablas de frecuencias: recuentos, porcentaje
de casos o respuestas
Se pueden gestionar grupos de dicotomas
mltiples y de respuesta mltiple
Reduccin de datos
Factor
Se puede mostrar el nmero de casos y
etiquetas de variable para el anlisis n
Entrada de matriz de correlacin, factor,
matriz de carga, matriz de covarianza o
archivo de caso de datos sin procesar
Resultados de la matriz de correlacin o de
factores
Siete mtodos de extraccin disponibles
para su uso cuando el anlisis se realice en
matrices de correlacin o archivos de datos
sin procesar: componente principal, eje
principal, factorizacin alfa, factorizacin
de imagen, mxima verosimilitud, mnimos
cuadrados no ponderados y mnimos
cuadrados generalizados
Mtodos de rotacin: varimax, equamax,
quartimax, promax y oblimin
Visualizacin: comunalidades iniciales y
finales, autovalores, varianza de porcentaje,
saturaciones factoriales sin rotar, matriz
de configuracin factorial rotada, matriz de
transformacin rotada, estructura factorial
y matriz de correlacin (slo rotaciones
oblicuas)
Las matrices de covarianza pueden
analizarse utilizando tres mtodos de
extraccin: componente principal, eje
principal e imagen
Puntuaciones factoriales: regresin, Bartlett y
Anderson-Rubin
Puntuaciones factoriales guardadas como
variables activas
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Algoritmo con subproceso mltiple, cuyo resultado es una mejora del rendimiento y la escalabilidad en equipos con multiprocesador o ncleo mltiple.
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
-
Estadsticos disponibles: matriz de
correlacin univariada, determinante e
inversa de la matriz de correlacin, matrices
de correlacin anti-imagen y de covarianza,
medida de Kaiser-Meyer-Olkin de la
adecuacin muestral, prueba de esfericidad
de Bartlett, matriz de configuracin factorial,
comunalidades revisadas, autovalores
y varianza de porcentaje por autovalor,
correlaciones reproducidas y residuales y
matriz de coeficientes de las puntuaciones
factoriales
Diagramas: diagrama de sedimentacin y
diagrama de variables en espacio factorial
Entrada y salida de matriz
Post-rotacional calculado mediante las
saturaciones de la suma de cuadrados
Soluciones aplicadas a nuevos casos o para
utilizarlas en anlisis posteriores con el
subcomando SELECT
Matriz de coeficientes de las puntuaciones
factoriales exportada para puntuar nuevos
datos (slo sintaxis)
Clasificar
Anlisis de conglomerados en dos fases
Observaciones de grupo en conglomerados
basadas en un criterio de proximidad. Este
procedimiento utiliza un procedimiento de
aglomeracin jerrquica acumulativa en
el que los casos individuales se combinan
sucesivamente para formar conglomerados
cuyos centros estn alejados los unos de
los otros. Este algoritmo est diseado para
agrupar un elevado nmero de casos. Pasa
los datos una vez para buscar los centros de
los conglomerados y de nuevo para asignar
la pertenencia a los conglomerados. Las
observaciones de los conglomerados se
realizan creando una estructura de datos
denominada rbol CF, que contiene los
centros de los conglomerados. El rbol CF
crece durante la primera etapa de agrupacin
y se aaden valores a sus hojas si estn
cerca del centro del conglomerado de una
hoja especfica.
Se pueden utilizar datos de nivel
categrico y continuo
Medidas de distancia: distancia eucldea y
la distancia de verosimilitud
El comando de criterios ajusta el algoritmo
para que:
Pueda especificarse el umbral inicial
para que un rbol CF crezca
Pueda especificarse el nmero mximo
de nodos filiales que puede tener un
nodo de hoja
Pueda especificarse el nmero mximo
de niveles que puede tener un rbol CF
El subcomando HANDLENOISE le
permite tratar los valores atpicos de
forma especial durante el proceso de
conglomerado. El valor predeterminado
del porcentaje de ruido es cero, equiva-
lente a la ausencia de gestin de ruido. El
valor puede encontrarse entre cero y 100.
El subcomando INFILE permite que
el algoritmo actualice un modelo de
conglomerado en el que un rbol CF se
guarda como archivo XML mediante el
subcomando OUTFILE.
El subcomando MEMALLOCATE especifica
la cantidad mxima de memoria en
megabytes (MB) que debera utilizar el
algoritmo de conglomerado.
Datos perdidos: excluya los valores
perdidos que falten en el usuario y en el
sistema o permita que los valores que
falten en el usuario se traten como vlidos
Opcin para estandarizar variables de
nivel continuo o dejaras en la escala
original
Capacidad de especificar el nmero de
conglomerados, especificar el nmero
mximo de conglomerados o dejar que
el nmero de conglomerados se elija
automticamente
Algoritmos disponibles para determinar
el nmero de conglomerados: BIC o AIC
Resultados escritos en un nombre de
archivo especificado como XML
Resultados finales de modelo guardados o
utilice una opcin que actualice el modelo
posteriormente con ms datos
Diagramas:
Grfico de barras de frecuencias para
cada conglomerado
Grfico de sectores que muestra
porcentajes de observacin y recuentos
dentro de cada conglomerado
Importancia de cada variable dentro
de cada conglomerado: el resultado se
ordena por el rango de importancia de
cada variable
Opciones de diagrama:
Comparaciones (un diagrama por
conglomerado o un diagrama por
variable)
Medida de la importancia de la variable
(paramtrica o no paramtrica)
Capacidad de especificar el nivel alfa
cuando se considere la importancia
Opciones de impresin:
AIC o BIC para diferentes nmeros de
conglomerados
Dos tablas describen las variables de
cada conglomerado. En una tabla, se
han indicado medias y desviaciones
tpicas para variables continuas. La
otra tabla indica las frecuencias de las
variables categricas. Todos los valores
estn separados por conglomerados.
Lista de conglomerados y nmero de
observaciones en cada conglomerado
Nmero de conglomerado guardado
para cada caso en el archivo de datos de
trabajo
Conglomerado
Utilice uno de los seis mtodos de
vinculacin para determinar conglomerados:
vinculacin individual (elemento afn),
vinculacin promedia entre grupos, centroide
(vinculacin promedia dentro de los grupos),
vinculacin completa (elemento ms
alejado), mediana y Ward
Proporcione el mismo conjunto de medidas
de similaridades y disimilaridades que en
proximidad
Guarde las pertenencias a los conglomerados
como nuevas variables
Guarde las matrices de distancias para su
uso en otros procedimientos
Visualizacin: historial de conglomerado,
pertenencia a conglomerado y matrices de
distancia
Utilice las proximidades entre matrices de
variable para mejorar la escalabilidad
Seleccione uno de los siguientes diagramas:
diagramas de tmpanos y dendogramas
horizontales y verticales de soluciones de
conglomerado
Especifique identificadores de casos para
tablas y diagramas
Tenga la capacidad de aceptar entradas en la
matriz y producir salidas de la matriz
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
10
-
Conglomerado rpido
Distancia eucldea al cuadrado
Centros seleccionados por casos
ampliamente espaciados, primeros casos K o
especificacin directa
Pertenencia a conglomerado guardada como
variable
Dos mtodos proporcionados para actualizar
centros de conglomerados
Algoritmos de conglomerado de K-medias
Anlisis de elemento afn
Se puede utilizar para realizar un pronstico
(resultado especificado) o una clasificacin
(ningn resultado especificado)
Marque casos de inters especfico
Cambie la escala de la covariable
Utilice tres mtodos para realizar una
particin del conjunto de datos activos
en muestras de formacin y reservadas:
especifique el nmero relativo de casos en
el conjunto de datos activo para asignarlos
aleatoriamente a la muestra de formacin;
especifique el nmero relativo de casos en
el conjunto de datos activo para asignarlos
aleatoriamente a la muestra reservada;
especifique una variable que asigne cada
caso del conjunto de datos activo a la
muestra de formacin o reservada.
Especifique el modelo de elemento afn
Especifique la medida de distancia
utilizada para medir la similaridad de
casos
Si se utiliza la seleccin automtica del
nmero de elementos afines
Si se utiliza la seleccin automtica de
funciones (predictores)
Especifique ajustes computacionales y
de recursos para el procedimiento KNN;
especficamente:
Cmo debe la seleccin de funciones
automtica seleccionar el nmero de
funciones
La funcin utilizada para calcular el valor
pronosticado de variables de respuesta de
escala
Si se ponderan las funciones por su
importancia normalizada al calcular
distancias
Especifique ajustes para realizar una
validacin cruzada de pliegues en V para
determinar el mejor nmero de elementos
afines
Controle si los valores que faltan en el
usuario para las variables categricas se
tratan como valores vlidos
Controle las opciones para visualizar los
resultados relacionados con el modelo,
incluidas las tablas y los grficos
Escriba variables temporales opcionales en
el conjunto de datos activo
Guarde un archivo con formato XML que
contenga el modelo de elemento afn.
Tambin guarda un archivo de datos con
formato de PASW Statistics que contiene las
distancias desde los casos focales
Discriminante
Mtodos de seleccin de variable: entrada
directa, minimizacin de la lambda de
Wilks, distancia de Mahalanobis, razn F
ms pequea, minimizacin de la suma de
variaciones no explicadas de todos los pares
y mayor aumento en la V de Rao
Estadsticos:
Resumen: autovalores, porcentaje y
porcentaje acumulado de varianza,
correlaciones cannicas, lambda de Wilks
y pruebas de chi-cuadrado
En cada paso: lambda de Wilks, F
equivalente, grados de libertad y
significacin de F de cada paso; F para
salir; tolerancia; tolerancia mnima; F
para entrar; y valor de estadstico de
cada variable que no se encuentra en la
ecuacin
Final: coeficientes de funcin
discriminante cannica tipificada,
matriz de estructuras de funciones
discriminantes y funciones evaluadas
dentro de medias de grupo
Opcional: medias, desviaciones tpicas,
razones F univariadas, matrices de
covarianza y correlacin intra-grupos
combinadas, matriz de razones F por
parejas, prueba M de Box, matrices
de covarianza de grupo y totales,
funciones discriminantes cannicas
no tipificadas, tabla de resultados de
clasificacin y coeficientes de funcin
de clasificacin
Rotacin de matrices de coeficiente (patrn)
y de estructura
Resultados visualizados paso a paso y en
formato de resumen
En etapa de clasificacin: probabilidades
previas, igual, proporcin de casos o
especificado por el usuario
Todos los grupos, casos, mapas territoriales y
grupos separados trazados
Resultados por casos guardados en un
archivo del sistema para un anlisis posterior
Archivos de matriz ledos/escritos, incluidos
estadsticos adicionales: recuentos, medias,
desviaciones tpicas y coeficientes de
correlacin de Pearson
Soluciones aplicadas a nuevos casos o para
su uso en anlisis posteriores
Estimaciones jackknife proporcionadas para
la tasa de errores clasificados errneamente
Una mayor mejora de la toma de decisiones
exportando sus modelos en toda su
organizacin mediante XML
Escalamiento
Reduzca sus datos y mejore la medicin con
fiabilidad
Busque la estructura oculta en sus datos
de similaridad mediante el escalamiento
multidimensional ALSCAL
Operaciones de matriz
Escriba sus propias rutinas estadsticas en el
lenguaje compacto del lgebra de matrices
Gestin de datos Prepare datos de nivel continuo para su
anlisis con el agrupador visual
Especifique puntos de corte de forma
inteligente mediante un histograma
creado a travs de una lectura de datos
Cree automticamente etiquetas de valor
basadas en sus puntos de corte
Copie intervalos a otras variables
Cree sus propios programas personalizados
con el sistema de gestin de resultados
(OMS). Convierta resultados de
procedimientos de PASW Statistics en
datos (archivos de datos de PASW Statistics,
XML o HTML) y cree sus programas para
muestreo autodocimante, mtodos de
jackknife y dejando uno fuera y simulaciones
de Monte Carlo
Cree programas personalizados en PASW
Statistics, aunque tenga poca o ninguna
experiencia con la sintaxis de PASW
Statistics, mediante el panel de control del
sistema de gestin de resultados
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
11
-
Limpie sus datos fcilmente cuando
identifique registros duplicados a travs de
la interfaz de usuario con la herramienta de
identificacin de casos duplicados
Haga que sus archivos de datos tengan
sentido y realice un seguimiento de
ellos aadiendo notas con el comando
Comentarios del archivo de datos
Evite la destruccin accidental de datos
haciendo que el conjunto de datos sea de
slo lectura
Configure fcilmente todas las etiquetas de
valor para preparar sus datos para su anlisis
mediante la herramienta de definicin de
propiedades de variable
Configure informacin de diccionario de
datos, incluidas etiquetas de valor y tipos
de variable
Aada etiquetas de forma inteligente
debido a que, al realizar primero una
lectura de datos, PASW Statistics puede
presentar una lista de valores y recuentos
de dichos valores
Ahorre tiempo al poder introducir datos
y etiquetas de valor directamente en la
cuadrcula en lugar de tener que utilizar
cuadros de dilogo anidados
Guarde el trabajo copiando fcilmente
informacin de diccionario de una variable
a otra y de un conjunto de datos a otro
mediante la herramienta Copiar propiedades
de datos
Copie informacin de diccionario (como
etiquetas de variable y valor) entre
variables y conjuntos de datos mediante
la funcin de plantilla
Reciba un mtodo rpido para duplicar
diccionarios
Analice ms datos, de manera ms eficaz;
las consideraciones sobre el tamao de
archivo prcticamente se han eliminado
(especialmente cuando se utiliza junto con
PASW Statistics Base Server opcional)
Asigne atributos de variable parecidos a
mltiples variables simultneamente
Seleccione fcilmente filas y columnas para
pegar informacin en otra parte
Reordene fcilmente sus variables
Ahorre tiempo ordenando los datos
directamente en el editor de datos
Evite cambiar el formato de los anchos de
columna en cada nueva sesin
Aumente la velocidad creando opciones de
teclado personalizadas
Reestructure archivos de datos que tengan
varios casos por asunto y reestructure los
datos para colocar todos los datos de cada
asunto en un nico registro (reestructurar
archivos de datos de un formato univariado a
uno multivariado)
Reestructure archivos de datos que tengan
un nico caso por asunto y extienda los
datos por varios casos (reestructure archivos
de datos de un formato multivariado a uno
univariado)
Al guardar archivos de datos, conserve las
variables mediante una interfaz grfica
intuitiva
Identifique y seleccione variables mediante
el esquema de su propia organizacin igual
que ordena las variables segn las etiquetas
de variable en un cuadro de lista
Visualice etiquetas de variable en un cuadro
de dilogo; utilice hasta 256 caracteres
Visualice etiquetas de variable como
informacin sobre herramientas en el editor
de datos
Guarde consultas SQL para un uso posterior
Cree consultas con solicitudes
Seleccione datos ms fcilmente mediante la
clusula where
Establezca un carcter o una combinacin
de caracteres como delimitador entre los
campos de un archivo de texto ASCII
Cree su propia informacin de diccionario
para variables utilizando atributos
personalizados. Por ejemplo, puede crear
un atributo personalizado que describa
transformaciones para una variable derivada
con informacin que explique cmo se ha
transformado.
Personalice la visualizacin de archivos
extremadamente anchos con conjuntos de
variables. Puede reducir instantneamente
las variables mostradas en las ventanas
Vista de variables y Vista de datos a un
subconjunto mientras mantiene la totalidad
del archivo cargado y disponible para su
anlisis.
Escriba en archivos de datos de PASW
Statistics desde otras aplicaciones, como
Excel, mediante el controlador ODBC de
PASW Statistics
Utilice un nmero prcticamente ilimitado de
variables y casos
Especifique y trabaje con subconjuntos de
variables
Introduzca, edite y consulte datos con el
formato de hoja de clculo del editor de
datos
Trabaje fcilmente con fechas y horas
mediante el asistente de fecha y hora
Cree una variable de fecha/hora a partir
de una cadena que contenga una variable
de fecha/hora
Cree una variable de fecha/hora a partir
de variables que incluyan unidades de
fecha individuales, como mes o ao
Analice unidades de fecha/hora
individuales de variables de fecha/hora
Calcule con fechas y horas
Redondee la informacin de fecha/hora
en lugar de truncarla, si lo desea
Aada decimales a los datos de hora,
si lo desea
Visualice valores o etiquetas de valor en
casillas del editor de datos
Al hacer clic con el botn derecho del ratn,
recibir acceso directo a informacin de
variables dentro de los cuadros de dilogo
Cambie el nombre y reordene variables
Ordenar casos
Seleccione uno de estos formatos de datos:
numrico, de coma, de punto, notacin
cientfica, de fecha, de dlar, de moneda
personalizado y de cadena
Establezca una opcin para mostrar la
moneda delimitada por comas o decimales
Seleccione los valores que falten en el
sistema y hasta tres valores perdidos
definidos por el usuario por cada variable
Cree etiquetas de valor de hasta 120
caracteres (el doble que en las versiones
anteriores a SPSS 13.0)
Cree etiquetas de variable de hasta 256
caracteres
Introduzca y elimine variables y casos
Busque valores de una variable seleccionada
Transponga archivos de trabajo
Duplique conjuntos de datos
Aplique un comando de propiedades de
variable ampliado para personalizar las
propiedades de usuarios individuales
Agregue datos mediante un amplio conjunto
de funciones de resumen
Guarde los valores agregados
directamente en su archivo activo
12
Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
-
Agregue por cadena para las variables de
fuente (dentro de la interfaz)
Permita el uso de cadenas largas como
variable de segmentacin (p. ej., si el
gnero es la variable de segmentacin,
los hombres y las mujeres se agregarn
por separado)
Permita el uso de cadenas como la
variable agregada
Divida archivos para aplicar anlisis y
operaciones a subgrupos
Seleccione casos permanente o
temporalmente
Procese los primeros n casos
Seleccione muestras aleatorias de casos para
su anlisis
Seleccione subconjuntos de casos para su
anlisis
Pondere casos segn los valores de una
variable seleccionada
Especifique semillas de aleatorizacin
Asigne rangos a los datos
Utilice observaciones vecinas para el
suavizado, el promedio y la diferenciacin
de transformadas rpidas de Fourier y sus
inversas
Describa sus datos de forma ms precisa
utilizando nombres de variable ms largos
(hasta 64 bytes)
Trabaje ms fcilmente con datos de
bases de datos y hojas de clculo que
incluyan nombres de variable ms largos
que los permitidos en versiones anteriores
a SPSS 12.0
Asegrese de que los datos que contengan
cadenas de texto ms largas (hasta 32.767
bytes) no se trunquen o se pierdan al
trabajar con respuestas abiertas, datos de
otro software que permita cadenas de texto
largas u otros tipos de cadenas de texto largo
Busque y sustituya informacin mediante el
editor de datos
Ahorre tiempo con la correccin ortogrfica
de etiquetas de valor, etiquetas de variable y
cadenas de texto
Inspeccione fcilmente informacin de
diccionario de datos en la Vista de variables
del editor de datos, ya que puede configurar
(mostrar slo ciertos atributos) y ordenar por
nombre de variable, tipo, formato, etc.
Navegue fcilmente por la Vista de datos en
el editor de datos yendo directamente a una
variable
Aada valores perdidos y etiquetas de valor
para cadenas de cualquier longitud
Cambie la longitud de cadena y el tipo de
variable mediante la sintaxis
Gestin de archivos Utilice Unicode al trabajar con datos
multilinges, eliminando as la variabilidad
en los datos debido a la codificacin
especfica de cada idioma. Guarde el
archivo de datos como archivo Unicode o
como archivo de pgina de cdigos (para la
compatibilidad con versiones anteriores de
PASW Statistics).
Minimice la gestin de datos con un acceso
a los datos sin conversin y sin copias en
las bases de datos SQL. Ahorre tiempo al no
tener que convertir datos al formato de PASW
Statistics (especialmente cuando se utilizan
junto con PASW Statistics Base Server
opcional).
Establezca una carpeta de inicio
predeterminada permanente
Vuelva a escribir fcilmente en bases de
datos desde PASW Statistics utilizando el
asistente de bases de datos. Por ejemplo,
puede:
Crear una nueva tabla y exportarla a su
base de datos
Aadir nuevas filas a una tabla existente
Aadir nuevas columnas a una tabla
existente
Exportar datos a columnas existentes de
una tabla
Importe datos (incluidos documentos
compuestos) desde versiones actuales de
Excel sin necesidad del asistente de bases
de datos
Lea columnas que contengan tipos de
datos mezclados sin que haya prdida
de datos
Lea columnas automticamente con
tipos de datos mezclados como variables
de cadena y lea todos los valores como
variables de cadena vlidas
Abra varios conjuntos de datos dentro
de una nica sesin de PASW Statistics o
suprima el nmero de conjuntos de datos de
la interfaz de usuario
Importe datos directamente desde productos
de PASW Data Collection, incluido PASW
Data Collection Interviewer Web, y productos
de investigacin de mercado tradicionales,
incluido Quanvert *
Exporte datos desde productos PASW
Statistics a productos PASW Data Collection*
Importe desde fuentes de datos de base de
datos OLE sin tener que pasar por ODBC
Archivos Stata de lectura/escritura
Trabaje con mayor eficacia al ejecutar varias
sesiones en un equipo de sobremesa. Por
ejemplo, en trabajos largos, puede utilizar
PASW Statistics en otra sesin siempre que
las licencias estn disponibles.
Lea y defina datos ASCII fcilmente
utilizando un asistente de texto parecido al
proporcionado en Excel
Utilice calificadores de texto para que la
lectura de datos sea aun ms fcil
Aumente la precisin y replicabilidad de
sus archivos de sintaxis con mejoras de
bsqueda y sustitucin
Lea tablas de base de datos mediante el
asistente de bases de datos
Compatibilidad con la funcin de arrastrar
y soltar uniones
Exporte tablas y texto como resultados ASCII
Guarde tablas como HTML y grficos con el
formato JPG para publicar los resultados de
PASW Statistics en Internet o su red interna
Acceda rpidamente al sitio Web de SPSS
Developer Central a travs del men Ayuda
de PASW Statistics
Lea/escriba archivos Excel 2007
Traduzca archivos desde y hacia Excel,
Lotus 1-2-3 y dBASE
Lea y escriba datos desde y hacia archivos
ASCII fijos, de campo libre o delimitados por
tabulaciones
Escriba datos en archivos ASCII con formato
fijo o delimitados por tabulaciones
Lea estructuras de archivo complejas:
archivos jerrquicos, tipos de registro
mezclados, datos repetidos y estructuras de
archivo no estndar
Lea y escriba archivos de sistema SPSS/
PC+
Fusione archivos
Visualice y aplique definiciones de datos
desde un archivo de datos de PASW
Statistics a un archivo de trabajo
PASW Data Collection and PASW Data Collection Interviewer Web, formerly called Dimensions and mrInterview, are part of SPSS Inc.'s Predictive Analytics Software portfolio.
* Supported only on Windows platform
13
-
Actualice archivos principales mediante
archivos de transaccin
Lea y escriba matrices de datos
Guarde muchos resultados intermedios para
realizar ms anlisis
Lea versiones recientes de archivos SAS
Exporte archivos de datos a SAS
Exporte archivos de datos a versiones
actuales de Excel
Guarde archivos de texto de valores
separados por comas (CSV) desde archivos
de datos de PASW Statistics
Mensaje de archivo en uso para reducir
errores en datos creados por ms de un
usuario que escriba en un archivo de PASW
Statistics a la vez
Transformaciones Calcule nuevas variables mediante funciones
aritmticas, entre casos, de fecha y hora,
lgicas, de valores perdidos, de nmeros
aleatorios, estadsticas o de cadena.
Cree nuevas variables que incluyan los
valores de variables existentes de casos
anteriores o posteriores
Realice un recuento del nmero de
apariciones de los valores en las variables
Vuelva a codificar valores de cadena o
numricos
Convierta automticamente variables de
cadena en variables numricas mediante el
comando de recodificacin automtica
Utilice una plantilla de recodificacin
automtica para aadir esquemas de
recodificacin existentes
Vuelva a codificar mltiples variables
simultneamente
Realice una recodificacin automtica
de las cadenas en blanco para que estn
definidas como que faltan en el usuario
Cree transformaciones condicionales
mediante estructuras if, else if, else y
end if
Utilice estructuras de programacin como
repeat-end repeat, loop-end loop y vectores
Haga que las transformaciones sean
permanentes o temporales
Ejecute las transformaciones
inmediatamente, en modo por lotes o segn
demanda
Busque y sustituya fcilmente cadenas de
texto en sus datos mediante la funcin de
buscar/sustituir
Utilice funciones de distribucin acumulada,
distribucin acumulada inversa y generador
de nmeros aleatorios: Beta, Cauchy, chi-
cuadrado, exponencial, F, gamma, Laplace,
logstica, lognormal, normal, Pareto, t de
Student, uniforme y Weibull
Distribucin normal tpica bivariada con
correlacin R, seminormal, de Gauss inversa,
de rango estudentizado y de mdulo mximo
estudentizado
Trabaje con la distribucin acumulada y
el generador de nmeros aleatorios para
las funciones de distribucin discreta:
de Bernoulli, binomial, geomtrica,
hipergeomtrica, binomial negativa y de
Poisson
Utilice la distribucin acumulada para la
distribucin no central: Beta no central, chi-
cuadrado no central, F no central y T
no central
Utilice funciones de densidad/probabilidad
para:
Distribuciones continuas: Beta, normal
tpica bivariada con correlacin R, Cauchy,
chi-cuadrado, exponencial, F, gamma,
seminormal aleatoria, de Gauss inversa,
Laplace, logstica, lognormal, normal,
Pareto, t de Student, uniforme y Weibull
Distribuciones discretas: de Bernoulli,
binomial, geomtrica, hipergeomtrica,
binomial negativa y de Poisson
Utilice funciones de densidad/probabilidad
no centrales para: Beta no central, chi-
cuadrado no central, distribucin F no central
y distribucin t no central
Seleccione probabilidades bilaterales:
chi-cuadrado y F
Utilice la funcin auxiliar: logaritmo de
la funcin gamma completa
Requisitos del sistemaPASW Statistics Base 18 para Windows Sistema operativo: Microsoft Windows
XP (Professional de 32 bits) o Vista
(32 64 bits)
Hardware:
Procesador Intel o AMD x86 a 1 GHz
o superior
Memoria: 1 GB de RAM o ms
recomendado
Espacio libre en disco duro mnimo: 800
MB***
Unidad de CD-ROM
Monitor con resolucin Super VGA
(800x600) o superior
Para conectarse con PASW Statistics Base
Server, un adaptador de red que ejecute el
protocolo de red TCP/IP
Navegador Web: Internet Explorer 6 7
PASW Statistics Base 18 para MAC Sistema operativo: Apple Mac 10.5x
(Leopard) y 10.6x (Snow Leopard) (de 32
y 64 bits)
Hardware:
Procesador Intel
Memoria: 1 GB de RAM o ms
recomendado
Espacio libre en disco duro mnimo: 800
MB***
Unidad de CD-ROM
Monitor con resolucin Super VGA
(800x600) o superior
Navegador Web: Safari
Java Standard Edition 5.0 (J2SE 5.0)
PASW Statistics Base 18 para Linux Sistema operativo: Cualquier sistema
operativo Linux que cumpla los siguientes
requisitos**:
Kernel 2.6.26.25
Glibc 2.8
Libstdc++6
XFree86-4.7
Hardware:
Procesador: Procesador Intel o AMD x86
a 1 GHz o superior
Memoria: 1 GB de RAM o ms
recomendado
Espacio libre en disco duro mnimo: 800
MB***
Unidad de CD-ROM
Monitor con resolucin Super VGA
(800x600) o superior
Navegador Web: Mozilla Firefox
** Nota: PASW Statistics 18 slo se ha probado en Red Hat Enterprise Linux 5 Desktop y Debian 4.0 y slo es compatible con estas versiones
*** La instalacin de la ayuda en todos los idiomas requiere de 1,1 a 2,3 GB de espacio libre en el disco
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Funciones sujetas a cambios en funcin de la versin final del producto. El smbolo indica que se trata de una caracterstica nueva.
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Productos para empresasPASW Statistics ServerPASW Statistics Server permite a los usuarios de
PASW Statistics de su organizacin trabajar con
grandes archivos de datos para poder tomar
mejores decisiones. La versin cliente/servidor
ofrece funciones adicionales, gran capacidad de
ampliacin y un rendimiento mejorado.
Statistics Adapter para PASW Collaboration and Deployment Services Con PASW Adapter los usuarios de empresas
consiguen potentes funciones que les permiten
gestionar sus activos y procesos analticos.
PASW Adapter permite que PASW Statistics se
integre con la plataforma PASW Collaboration
and Deployment Services. Esta aplicacin
a nivel de empresa le ofrece un repositorio
centralizado, seguro y fcil de analizar para sus
datos y modelos. Con l su organizacin podr,
por ejemplo:
Institucionalizar los anlisis y modelos y
programar trabajos
Estandarizar el uso de las transformaciones
y modelos de PASW Statistics en toda su
organizacin
Actualizar regularmente la informacin de los
modelos y bases de datos de puntuacin
Realizar anlisis de auditora para garantizar
el cumplimiento de los requisitos legales
Familia de PASW StatisticsConsiga ms poder analtico, a medida que lo
vaya necesitando, con los mdulos opcionales
y el software independiente de la familia de
PASW Statistics.
PASW Direct MarketingPASW Direct Marketing ayuda a los expertos
en marketing a realizar varios tipos de anlisis
de forma sencilla y confidencial, sin necesitar
un conocimiento profundo sobre estadstica.
Pueden realizar anlisis de actividades
recientes, frecuencia y valor monetario
(RFM), anlisis de conglomerados y perfiles
de posibles clientes, as como mejorar sus
campaas de marketing mediante anlisis de
cdigo postal, puntuacin de propensin y
pruebas de paquetes de control. (Nota: Este
mdulo contiene funciones antes disponibles
en PASW EZ RFM.)
PASW Bootstrapping PASW Bootstrapping permite a investigadores
y analistas utilizar las tcnicas de muestreo
autodocimante en una serie de pruebas de los
mdulos de PASW Statistics. Esto ofrece una
forma eficaz de asegurar que sus modelos son
estables y fiables. Con PASW Bootstrapping,
puede estimar de forma fiable los errores
estndar y los intervalos de confianza de un
parmetro de poblacin como la media, la
mediana, la proporcin, la razn de ventajas,
el coeficiente de correlacin, el coeficiente de
regresin y muchos otros parmetros.
PASW Statistics Programmability Extension
La funcin de programacin ampliada ayuda a
hacer de PASW Statistics una de las plataformas
de desarrollo estadstico ms potentes.
Puede utilizar el lenguaje de programacin
externo Python para desarrollar nuevos
procedimientos y aplicaciones, incluyendo los
escritos en R. Podr disfrutar de herramientas
mejoradas para agregar estos procedimientos,
principalmente una nueva interfaz de usuario
y la capacidad de ofrecer resultados en tablas
pivote en el visor de resultados de PASW. Visite
SPSS Developer Central en www.spss.com/devcentral para compartir cdigo, herramientas e ideas de programacin.
PASW Regression
Prediga comportamientos o eventos gracias
a datos que superan las suposiciones de
las tcnicas de regresin lineal. Realice
regresiones no lineales y regresiones logsticas
multinmicas o binarias, mnimos cuadrados
ponderados, mnimos cuadrados en dos fases y
anlisis de probit.
PASW Advanced Statistics
Las potentes tcnicas multivariantes de
PASW Advanced Statistics incluyen anlisis
de modelos lineales generalizados (GENLIN),
ecuaciones de estimacin generalizadas (GEE),
modelos de nivel mixto, modelos lineales
generales (GLM), estimacin de componentes
de la varianza, MANOVA, estimacin de Kaplan-
Meier, regresin de Cox, modelos hiloglineales,
modelos loglineales y de supervivencia.
PASW Custom Tables
Utilice PASW Custom Tables para presentar
resultados de informes sobre cumplimiento
legislativo, encuestas, satisfaccin del cliente
y sondeos. Funciones como la previsualizacin
del generador de tablas, incluidos los
estadsticos inferenciales, y la gestin de datos
hacen que sea muy fcil comunicar claramente
sus resultados.
PASW Decision Trees
Cree clasificaciones altamente visuales y
rboles de decisin directamente en PASW
Statistics para la segmentacin, estratificacin,
prediccin, reduccin de datos y filtrado de
variables, identificacin de interaccin, fusin
de categoras y discretizacin de variables
continuas. Los rboles altamente visuales le
permiten presentar los resultados de forma
intuitiva.
PASW Exact Tests (Windows Only)
PASW Exact Tests le ofrece siempre los valores p
correctos, independientemente de su estructura
de datos, aunque tenga un pequeo nmero de
casos, tenga un subconjunto de sus datos en
desgloses detallados o tenga variables donde
el 80% de las respuestas o ms est en una
categora.
PASW Categories
Libere todo el potencial de sus datos
categricos en mapas perceptuales con
escalamiento ptimo y tcnicas de reduccin
dimensional. Este mdulo complementario
le ofrece todo lo que necesita para analizar
e interpretar ms completamente datos
multivariados y sus relaciones.
PASW Forecasting
Mejore los pronsticos con completos anlisis
de series temporales, incluyendo modelos
de ajuste y suavizacin de curvas y mtodos
para estimar funciones autorregresivas. Utilice
el modelizador experto para determinar
automticamente qu proceso ARIMA (modelo
autorregresivo integrado de media mvil) o
modelo de suavizado exponencial se ajusta
mejor a sus variables de series temporales
e independientes, eliminando la seleccin
mediante el mtodo de ensayo y error.
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PASW Collaboration and Deployment Services, PASW Statistics Programmability Extension, PASW Regression, PASW Advanced Statistics, PASW Custom Tables, PASW Decision Trees, PASW Exact Tests, PASW Categories, PASW Forecasting, PASW Conjoint, PASW Missing Values, PASW Data Preparation, PASW Neural Networks, PASW Complex Samples, PASW Text Analytics for Surveys, PASW Data Collection Data Entry, PASW Data Collection, y PASW Vis Designer, denominados anteriormente SPSS Predictive Enterprise Services, SPSS Statistics Programmability Extension, SPSS Regression, SPSS Advanced Statistics, SPSS Custom Tables, SPSS Decision Trees, SPSS Exact Tests, SPSS Categories, SPSS Forecasting, SPSS Conjoint, SPSS Missing Values, SPSS Data Preparation, SPSS Neural Networks, SPSS Complex Samples, SPSS Text Analysis for Surveys , SPSS Data Entry, Dimensions , y SPSS Vis Designer forman parte de la familia de software de anlisis predictivo de SPSS Inc.
-
PASW Conjoint
PASW Conjoint ayuda a los investigadores
de mercado a desarrollar productos de
gran xito. Al realizar un anlisis conjunto,
aprender qu atributos de productos son
importantes para los consumidores y cules
son los niveles de atributos preferidos,
y podr realizar estudios de precios y de
presencia de su marca.
PASW Missing Values
Si faltan valores en sus datos, este
procedimiento puede
