SPSS Statistics 17 tuoteperhe



Samankaltaiset tiedostot
PASW Statistics 18 tuoteperhe

Tilastotieteen aihehakemisto

Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös):

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta?

ATH-aineiston tilastolliset analyysit SPSS/PASW SPSS analyysit / Risto Sippola 1

TILASTOLLISTEN MENETELMIEN KIRJO JA KÄYTTÖ LÄÄKETIETEEN TUTKIMUSJULKAISUISSA. Pentti Nieminen

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

TUTKIMUSOPAS. SPSS-opas

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

IBM SPSS Statistics 21 (= SPSS 21)

Tilastollisten menetelmien käyttö Kelan tutkimustoiminnassa

Tilastolliset ohjelmistot A. Pinja Pikkuhookana

Lumipallo regressioanalyysista. Logistinen regressioanalyysi. Soveltuvan menetelmän valinta. Regressioanalyysi. Logistinen regressioanalyysi I

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6

Tutkimuksen suunnittelu / tilastolliset menetelmät. Marja-Leena Hannila Itä-Suomen yliopisto / Terveystieteiden tdk

Kvantitatiiviset menetelmät

Data-analyysi II. Sisällysluettelo. Simo Kolppo [Type the document subtitle]

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio

SPSS ohje. Metropolia Business School/ Pepe Vilpas

Tilastomenetelmien lopputyö

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Yleistetyistä lineaarisista malleista

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Muuttujien määrittely

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Automaattinen regressiotestaus ilman testitapauksia. Pekka Aho, VTT Matias Suarez, F-Secure

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 4: Asetelmaperusteinen monimuuttuja-analyysi

SPSS OPAS. Metropolia Liiketalous

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA

A250A0050 Ekonometrian perusteet Tentti

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 3

HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT

Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI

Tarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat:

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT

VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE

ATH-koulutus: Stata 11 THL ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa

SPSS-ohjeita. Metropolia Pertti Vilpas

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä

1. Johdanto Todennäköisyysotanta Yksinkertainen satunnaisotanta Ositettu otanta Systemaattinen otanta...

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Webropol-kyselyt. Tarja Heikkilä

Tech Conference On-Premises Data Mining. Peruskäsitteet. Sovelto Oyj

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

MTTTP1, luento KERTAUSTA

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1

TIETOJEN TUONTI TIETOKANNASTA + PIVOT-TAULUKON JA OLAP-KUUTION TEKO

15 askelta kohti. Parempia kyselyitä ja tutkimuksia

Pienet ännät tutkimuksessa Tilastollisen analyysin työpaja. Jari Westerholm Niilo Mäki instituutti Jyväskylän yliopisto

Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto Aineiston kuvaus Riippuvuustarkastelut...4

StatCrunch -laskentasovellus

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot)

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

Jouni Huotari OLAP-ohjetekstit kopioitu Microsoftin ohjatun OLAP-kuution teko-ohjeesta. Esimerkin kuvaus ja OLAP-määritelmä


Tavanomaisten otostunnuslukujen, odotusarvon luottamusvälin ja Box ja Whisker -kuvion määritelmät: ks. 1. harjoitukset.

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

(78143) Syksy 2009 TEEMAT 3 & 4. Risto Lehtonen Teema 3 ERITYISKYSYMYKSIÄ. Risto Lehtonen 2

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Otanta-aineistojen analyysi

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Monivalintamuuttujien käsittely

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Aki Taanila VARIANSSIANALYYSI

I. Ristiintaulukointi Excelillä / Microsoft Office 2010

Alustavia käyttökokemuksia SAS Studiosta. Timo Hurme Maa- ja elintarviketalouden tutkimuskeskus MTT (v alusta Luonnonvarakeskus / Luke)

2. Aineiston kuvailua

DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

Harjoituksessa tarkastellaan miten vapaa-ajan liikunta on yhteydessä..

Microsoft Dynamics CRM 4.0. Jani Liukkonen

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Matematiikan kotitehtävä 2, MAA 10 Todennäköisyys ja tilastot

Kertaus. MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Heikki Seppälä

b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia.

Kirjastoasiointien tuottama hiilikuorma pääkaupunkiseudulla

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1

Transkriptio:

SPSS Statistics 17 tuoteperhe

Sisältö Peruspaketti: SPSS Base 3 SPSS Programmability 4 Lisämodulit: SPSS Statistics Tables 5 SPSS Statistics Regression 6 SPSS Statistics Advanced Statistics 7 SPSS Statistics Forecasting 8 SPSS Statistics Exact Tests 9 SPSS Statistics Categories 10 SPSS Statistics Missing Values 11 SPSS Statistics Conjoint 12 SPSS Statistics Complex Samples 13 SPSS Statistics Decision Trees 14 SPSS Statistics Data Preparation 15 SPSS Statistics Neural Networks 16 SPSS Statistics EZ RFM TM 17 Analyysiprosessin hallinta ja integraatio: SPSS Predictive Enterprise Services (PES) 18 2

SPSS Statistics 17 Base SPSS Statistics 17 Base SPSS Statistics Base sisältää kaikki toiminnot tiedon syöttöön, tietokantojen käsittelyyn ja hallintaan. Muuttujien uudelleenkoodaukset, uusien muuttujien luomiset sekä aikamuuttujien käsittelyt onnistuvat nopeasti helppokäyttöisillä muokkaustoiminnoilla. Mukana ovat myös tilastolliset tunnusluvut, suhdeluvut ja korrelaatiot. Seuraavat analyysit sisältyvät Base moduliin: Ristiintaulukointi ja khii-toiseen riippumattomuustesti Keskiarvotestit t-testit Yksi- ja useampisuuntainen varianssianalyysi sekä kovarianssianalyysi Lineaarinen regressioanalyysi sekä Curve estimation toiminto (11 eri regressiomallia yhden selittäjän ja yhden selitettävän mallille) Järjestysasteikollisten regressioanalyysi eli Ordinal Regression Ryhmittelyanalyysi Hierarkkinen ryhmittelyanalyysi K-Means Two Step ryhmittelyanalyysi Erotteluanalyysi Faktori- ja pääkomponenttianalyysi Reliabiliteettianalyysi ja moniulotteinen skaalaus (MDS) Ei-parametriset menetelmät Lähimmän naapuruuden menetelmä (Nearest Neighbor) Multiple Response taulukot (monivastausmuuttujien käsittely) Matriisikieli, makrot sekä toimintojen ohjelmoitavuus käyttäen ulkopuolista ohjelmointikieltä, esim. python. Tulokset esitetään pivot-taulukoina, joita voidaan pyöritellä, piilottaa, kopioida ja muokata haluttuun muotoon. Taulukot on helppo tallentaa muihin sovelluksiin Export-toiminnon avulla: HTML, txt-muoto, Word, Excel, PowerPoint ja pdf. Mukana on yli 50 yleisintä kuvatyyppiä. Kuvia voi tehdä joko standardigrafiikalla tai käyttäen Chart Builder interaktiivista kuvan rakennustoimintoa. Lisäksi käytettävissä Graphboard - toiminto, jossa SPSS Viz Designer TM :lla tuotettuja kuvatemplateja, joilla saa tehtyä perusgrafiikkaan kuulumattomia erikoiskuvia. 5 3

SPSS Statistics 17 Programmability Extension SPSS Statistics 17 Programmability Extension SPSS Statistics Basen sisältämä SPSS Programmability Extension mahdollistaa ulkoisten ohjelmontikielten käytön osana SPSS-komentokieltä ja SPSS-toimintojen käytön muista ohjelmista. SPSS versioon 16 on kehitetty mm. seuraavat ulkoisten ohjelmointikielten käytön mahdollistavat adapterit: SPSS-Python Integration Plug-In Python plug-in sallii Python-kielellä tehtyjen toimintojen ja menetelmien käytön osana SPSS komentokieltä sekä SPSS-ohjelman toimintojen käytön ulkopuolisesta, Pythonilla tehdystä ohjelmasta. SPSS-asennusmedian mukana toimitettava avoimeen lähdekoodiin perustuva Scientific Algorithms Library for Python (SCIPY) kirjasto sisältää mm. tilastollisia menetelmiä, optimointialgoritmeja, lineaarialgebran toimintoja sekä signaalin- ja kuvankäsittelyn menetelmiä. SPSS-R Integration Plug-In R-kieli on avoimeen lähdekoodiin perustuva ohjelmointikieli, joka on kehitetty tilastolliseen tutkimukseen. Se sisältää graafiikkatoimintoja ja suuren määrän erilaisia tilastollisia menetelmiä. Kieli on tiedeyhteisössä laajasti käytetty ja suuri osa uusista algoritmeista ja menetelmistä julkaistaan nimenomaan R-kielellä. SPSS-R Integration Plug-In mahdollistaa R-kielen käytön osana SPSS-komentokieltä. Tällä kielellä toteutetut menetelmät voivat näin käyttää SPSS-aineistoja ja tuottaa SPSStulosteita. SPSS-VB.NET Plug-In Nykyinen VB.NET adapteri mahdollistaa SPSS-aineistojen ja toimintojen käytön ulkopuolisesta VB.NET ohjelmasta. Siten toimintojen kutsuminen ja tuloksien käisttely tapahtuu VB.NET -kielellä kirjoitetussa ohjelmassa, ei SPSS käyttöliittymän kautta. 4

SPSS Statistics 17 Tables SPSS Statistics 17 Tables SPSS Statistics Tables tuottaa julkaisuvalmiita taulukoita, joiden ulkoasu ja sisältö voidaan määritellä tilanteen mukaan. SPSS Tables mahdollistaa moniulotteisen taulukon tuottamisen halutuilla tunnusluvuilla sekä monivastauskysymysten taulukoinnin. Mukana ryhmienväliset keskiarvo- ja jakaumatestit sekä khii-toiseen riippumattomuustesti. Testit myös monivastauskysymyksille. Samaan taulukkoon voidaan taulukoida useiden eri muuttujien jakaumia.taulukoiden määrittely on helppoa siirretään vain halutut muuttujat paikoilleen taulukon esikatseluosaan ja tarkennetaan, mitä tietoja taulukossa halutaan esittää. Jo määrittelyvaiheessa nähdään millainen taulukosta tulee. 5

SPSS Statistics 17 Regression Models SPSS Statistics 17 Regression Kun tavallinen lineaarinen regressio ei riitä tai sen vaatimat oletukset eivät ole voimassa, tarjoaa Regression lisämoduli lisää vaihtoehtoja. Voit tehdä erilaisia selitysmalleja käytettävissä olevien muuttujien ja ominaisuuksien puitteissa. Voit selittää binääristä ilmiötä logistisella regressiolla, moniluokkaisissa tapauksissa multinomisella logistisella regressiolla, tai jos selitettävä ilmiö ei ole lineaarinen, voit käyttää epälineaarista regressiota määrittelemällä itse mallin. Regression analyysit: Logistinen regressio (Binary Logistic Regression (BLR)) Multinominen logistinen regressio (Multinomial Logistic Regression (MLR)) Epälineaarinen regressio (Nonlinear Regression (CNLR/NLR)) Pienimmän neliösumman menetelmät Weighted Least Square Regression (WLS) Two-stage least squares (2SLS) Probit analyysi Kuva: Käytä binääristä logistista regressioita ennustamaan kaksiluokkaisen tapahtuman todennäköisyyttä. 6

SPSS Statistics 17 Advanced Statistics SPSS Statistics 17 Advanced Statistics SPSS Statistics Advanced Statistics tarjoaa luotettavat analyysit, kun selitettävä ilmiö koostuu useista muuttujista tai kun työskennellään hierarkisesti jakautuneen datan kanssa. Seurantatutkimusten yhteydessä tarvittavat toistomittaukset sekä tilanteet, joissa eri toistoilla on eri määrä mittareita tai eri havainnoilla eri mitta-asteikot, hoituvat myös Advanced Statisticsin menetelmillä. Lisämoduli tarjoaa myös huippuunsa kehitetyt elinaikamenetelmät, jos tarkastellaan tapahtuman historiaa ja kestoa, mm. Kaplan-Meier ja Cox Regression. Advanced Statistics analyysit: GENLIN (Generalized linear models) GEE (Generalized estimating equations ) Sekamallit (Mixed models) Monimuuttujainen varianssianalyysi (MANOVA, MANCOVA) Toistomittaukset (Repeated Measures) Varianssikomponenttianalyysi (VARCOMP) Eloonjäämisanalyysi (Survival) Kaplan-Meier - estimointi Cox Regressio Loglineaariset mallit Kuva: Kolmetasoisen toistomittauksen tuottama profiilikuva 7

SPSS Statistics 17 Forecasting SPSS Statistics 17 Forecasting Käsiteltäessä aikasarjadataa, esimerkiksi kuukausittaisia myyntilukemia ja halutaan tuottaa ennusteita edellisvuosien myynnin mukaan tai halutaan tarkastella bruttokansantuotteen kehittymistä vuosien varrella, SPSS Statistics Forecasting aikasarjapaketti tarjoaa tähän välineet. Forecasting-lisämodulin Expert Modeler etsii automaattisesti parhaan mallin, se myös kertoo mitkä tekijät parhaiten kykenevät selittämään aikajänteen kehitystä. Voit myös itse määritellä manuaalisesti omilla parametreilla sopivan mallin. ARIMA-mallien ja eksponentiaalisen tasoituksen lisäksi mukana myös spektraalianalyysi (SPECTRA) ja kausivaihtelutasoitus (SEASON) Kuva 1: Aikasarja-analyysin tuottama kuva (ennuste vs tapahtunut) Kuva 2: ACF-kuva kertoo autokorrelaation suuruuden eri viiveillä 8

SPSS Statistics 17 Exact Tests SPSS Statistics 17 Exact Test SPSS Statistics Exact Tests on lisämoduli tilanteisiin, joissa halutaan analysoida vinosti jakautuneita aineistoja (esimerkiksi suuri prosentti vastanneista yhdessä luokassa), tai kun otoskoko on pieni. SPSS Statistics Exact Tests laskee luotettavat tulokset huolimatta otoksesi rakenteesta ja jakaumasta. Mukana yli 30 tarkkaa testiä tilanteisiin, joissa perinteiset testit epäonnistuvat. Exact testeillä voit käyttää pienempiä otoskokoja ja silti luottaa tuloksiisi. Exact testit varmistavat että sinulla on aina oikea testi käytettävissäsi. Sisältää: Exact p-arvot (1- ja 2-suuntaisen testauksen p-arvot) Fisherin Exact -testin Monte Carlon p-arvot Exact testit löytyvät ristiintaulukoinnin (Crosstabs) alla oleville menetelmille sekä eiparametrisille testeille. Kuva: Lisämoduli ei tuo valikoihin lisäkohtia, mutta sen sisältämät testit näkyvät vaihtoehtoisina analyyseinä Exact -painakkeen alla. 9

SPSS Statistics 17 Categories SPSS Statistics 17 Categories SPSS Statistics Categories lisämodulin avulla ei tarvitse tyytyä epätarkkoihin tuloksiin aineiston ollessa perinteisten mallien vaatimusten vastainen. Korkealuokkaisten havaintokarttojen avulla voidaan nähdä helposti muuttujien ja eri luokkien väliset riippuvuudet. Lähellä toisiaan olevat luokat tai muuttujat riippuvat toisistaan ja mitä pidempi välimatka eri muuttujien tai luokkien välillä on, sitä vähemmän niillä on tekemistä toistensa kanssa. Kts kuva alla. SPSS Statistics Categories -lisämodulin tekniikat varmistavat, että kaikki tarvittavat työkalut ovat käytettävissä monimuuttujaisen luokitellun datan ja sen riippuvuuksien täydelliseen tutkimiseen. Categories sisältää seuraavat analyysit: Luokkamuuttujille regressioanalyysi (CATREG) Korrespondenssianalyysi perusristiintaulukoinnin jatkotarkasteluihin Moniulotteinen korrespondenssianalyysi (Multiple correspondence analysis) Luokkamuuttujille pääkomponenttianalyysi (CATPCA) Epälineaarinen kanoninen korrelaatioanalyysi (OVERALS) Moniulotteisen skaalauksen menetelmä PROXSCAL PREFSCAL (preference scaling) syntaksin kautta. Kuva: Tutki muuttujien eri luokkien välisiä yhteyksiä korrespondenssianalyysillä 10

SPSS Statistics 17 Missing Values SPSS Statistics 17 Missing Values Kyselytutkimukset tuottavat paljon puuttuvia tietoja, kun vastaajat eivät halua tai eivät osaa vastata joihinkin kysymyksiin. Missing Values on paljon puuttuvaa tietoa sisältävän aineiston analysointimenetelmä. Se tutkii aineiston reikiä eli puuttuvia arvoja. Kun otat puuttuvat havainnot mukaan tarkasteluun, saat tilastollisesti merkitsevämpiä tuloksia. Ohjelma tuottaa nopeasti ja helposti yhteenvedot puuttuvien tietojen yhteisistä tekijöistä. Missing Values -lisämodulin avulla tutkit, löytyykö puuttuvien tietojen taustalta yhtenäisiä ryhmiä. Ketkä ovat ne jotka eivät vastaa kysymyksiin, ja ovatko puuttuvat tiedot satunnaisia vai tietyn ryhmän aikaansaannoksia? Missing Values vertaa tiettyjen luokkamuuttujien välisiä eroja puuttuvien tietojen ja vastattujen välillä. Se sisältää myös puuttuvien tietojen korvaamismenetelmiä (EM ja Regressiomenetelmät) sekä SPSS Statistics 17:een uutena tulleen Multiple Imputation - menetelmän. supu Total Mies Nainen avioika Present Missing Count Percent % nap % na 1202 80,1 19,1,8 492 76,8 22,2 1,1 Indicator variables with less than 5% missing are not displayed. 710 82,7 16,8,6 Tabulated Patterns Missing Patterns a c sivsaaty c Number of Cases 1189 rotu supu sivsaaty ika opiskvuo tvkatsel avioika Complete if... b 1189 naimisissa 786 leski 159 eronnut 207 asumuserossa 37 naimaton 0 291 X 1480 2 0 6 1 282 Patterns with less than 10% cases (150 or fewer) are not displayed. a. Variables are sorted on missing patterns. b. Number of complete cases if variables missing in that pattern (marked with X) are not used. c. Frequency distribution at each unique pattern Kuva: Missing Values luo ryhmittymiä puuttuvien tietojen perusteella, joista saa halutessa jakaumatiedot ja tunnusluvut taustatiedoille. Näiden avulla voidaan nähdä, jos ryhmittymissä on samanlaisia joukkoja. 11

SPSS Statistics 17 Conjoint SPSS Statistics 17 Conjoint Conjoint on analyysipaketti, jolla analysoit helposti asiakkaasi mieltymyksiä eri tuotteiden ominaisuuksien suhteen. Esimerkiksi Kuinka tärkeitä tuotteen hinta ja ympäristöystävällisyys itse asiassa ovatkaan? Kun halutaan tietää esim. Mitkä tuotteen ominaisuudet, piirteet tai palvelut tuottavat ostopäätöksen? Mitkä ominaisuudet yhdessä tuovat parhaan tuloksen? Mikä markkinasegmentti on kiinnostunein tuotteesta? Millainen viesti vetoaa parhaiten juuri tähän asiakasryhmään? SPSS Statistics Conjoint sisältää: Orthogonaalisen design menetelmän (Orthoplan) Plancards korttien tuottaminen suoraan siirrettäväksi esim. Wordiin jatkokäsiteltäväksi Conjoint analyysin (3 simulointimenetelmää) - Max utility - Bradley-Terry-Luce (BTL) - Logit Kuva: Conjointin tuottama Summary Utilities kuva. Voidaan nähdä ModelKR2 saanut parhaat pisteet, A-Design -tuotteella vähiten brändiarvoa 12

SPSS Statistics 17 Complex Samples SPSS Statistics 17 Complex Samples SPSS Statistics Complex Samples -lisämodulilla käsitellään luotettavasti moniasteisella otannalla poimittuja otoksia. Otanta voidaan suorittaa käyttäen perinteisiä otantamenetelmiä yksinkertaista satunnaisotantaa, systemaattista otantaa tai ositettua otantaa asteittain. Voidaan käyttää Complex Samplesin analyysejä myös valmiille moniasteisella otannalla poimitulle otokselle vain määrittelemällä, miten otanta on tehty. Sisältää kompleksisten otosten Frekvenssit Tunnusluvut Ristiintaulukoinnin (Crosstabs) Suhdeluvut (Ratio) Yleistetyt lineaariset mallit (CSGLM) Logistisen Regression (CSLOGISTIC) Ordinal Regression (CSORDINAL) Cox Regression (CSCOXREG) Sampling Plan Wizardin avulla suunnittelet ja määrittelet helposti otantaraamit moniasteiselle otannalle ja suoritat otannan halutulla tavalla. Analysis Preparation Wizardin avulla määrittelet otanta-asetelmasi ohjelmalle sekä valitset halutun estimointimetodin. Kun määrittelyt on tehty (käytetään ns. plan-tiedostoja, missä käytetyt menetelmät ja painot on määritelty), voidaan käyttää Complex Samplesin analysointitoimintoja. 13

SPSS Statistics 17 Decision Trees SPSS Statistics 17 Decision Trees Decision Trees on segmentointipaketti, joka tuottaa päätöspuita. Se etsii automaattisesti toisistaan eroavia tapaussegmenttejä tai ryhmiä sekä esittää tuloksen helposti luettavassa muodossa puudiagrammina. SPSS Statistics Decision Trees lisämodulin avulla voidaan selittää niin luokitellun kuin jatkuvankin muuttujan jakaumia. Menetelmät sopivat hyvin esimerkiksi markkinatutkimuksiin ja luottotietoanalyyseihin. Valittavana on neljä eri menetelmää: CHAID Exhaustive CHAID CRT QUEST Kuva: Tulokset ovat luettavissa helposti visuaalisen puudiagrammin avulla, jossa jakaumat esitetään joko taulukoina, kuvina tai molempina. 14

SPSS Statistics 17 Data Preparation SPSS Statistics 17 Data Preparation Data Preparation lisämoduli tutkii aineiston validiuden, puuttuvien havaintojen määrän ja poikkeavat havinnot. Voidaan luoda sääntöjä, joiden avulla löytyvät epä-validit arvot (esim. ei yli 100-vuotiaita) ja loogisia tarkistusehtoja (esim. ei voi olla sekä raskaana että mies ). Ohjelma tuottaa muuttujia, joiden avulla epä-validit tapaukset/havainnot voidaan halutessa poistaa tai niitä voidaan tutkia erikseen. Identify Unusual Cases toiminnolla voidaan löytää datasta poikkeavia havaintoja, joita yksittäisiä muuttujia tarkastelemalla ei pystyisi havaitsemaan. Optimal Binning luokittelee muuttujan automaattisesti toisistaan eroaviin ryhmiin. Case 114 198 716 1086 1194 Case Report Validation Rule Violations Single-Variable a Cross-Variable Aikuisvastaajat (1) naimattomat avioituneet naimattomat avioituneet avioitunut ennen syntym avioitunut ennen syntym avioitunut ennen syntym Identifier Vastaajan id numero 254 1562 1328 avioitunut ennen syntym 1581 a. The number of variables that violated the rule follows each rule. 54 27 848 Kuva: Validate data tuottaa taulukon, joka identifioi havainnot, jotka rikkovat luotuja sääntöjä 15

SPSS Statistics 17 Neural Networks SPSS Statistics 17 Neural Networks Lisämoduli Neural Networks tuo neuroverkkomenetelmät SPSS-käyttäjien avuksi. Se rakentaa neuroverkkojen avulla ennakointimalleja niin luokka- kuin jatkuvillekin muuttujille. Menetelmät: MLP Multilayer Perceptron RBF Radial Basis Function 16

SPSS Statistics 17 EZ RFM TM SPSS Statistics 17 EZ RFM TM SPSS Statistics 17:n myötä tullut uusi lisämoduli EZ RFM TM (nimi tulee sanoista: recency, frequency ja monetary) tuo RFM analyysit käyttöösi: RFM-analyysi antaa vastauksen kolmeen tärkeään kysymykseen: - kuinka usein? - paljonko määrällisesti? - paljonko rahallisesti? 17

SPSS Predictive Enterprise Services SPSS Predictive Enterprise Services PES on järjestelmä, joka mahdollistaa analyysiprosessin tehokkaamman hallinnan ja auttaa tulosten käyttöönottamisessa läpi koko organisaation. Analyyttisen omaisuuden hallinta PES parantaa tehokkuutta ja turvallisuutta keskittämällä aineistojen, mallien ja tulosten säilyttämisen yhteiseen tietovarastoon. Käyttöoikeudet ja versionhallinta tuovat toistettavuutta ja varmuutta koko prosessiin. Työn tulosten jakaminen ja uudelleenkäyttäminen puolestaan parantavat analyytikkotyön tuottavuutta. Kuva: Käyttäjien, mallien ja aineistojen lisäksi hallintatyökaluilla voidaan ohjata ja monitoroida palvelintuotteita kuten Clementine Server ja SPSS Server. 18

SPSS Predictive Enterprise Services Automatisointi ja prosessin hallinta PES mahdollistaa monia toimintoja sisältävien laskenta-ajojen automatisoinnin ja ajastamisen. PES voi käynnistää myös muita ohjelmia, kuten tietokanta-ajoja tai aineiston siirron verkosta. Työhön ja sen vaiheisiin voidaan liittää sähköposti-ilmoitukset, jotka kertovat prosessin kulusta. Kuva: Predictive Enterprise Services mahdollistaa monivaiheisten prosessien automatisoinnin ja ajastamisen. Kun eri tietolähteet, käytettävät palvelimet ja käyttäjätilit on määritelty PESiin, voidaan vakioprosessit suorittaa automaattisesti. Sähköpostiilmoitus ja hallintaportaalista luettavat logitiedot kertovat, mikäli toiminto ei suju odotetusti Vakioidut aineistonäkymät Vakioitu aineistonäkymä tarkoittaa sitä, että mallintamiseen käytettävän aineiston ja sen fyysisen sijainnin väliin luodaan rajapinta Predictive Enterprise View joka vakioi tiettyyn käyttötarkoitukseen tehtävien mallien käyttämän aineiston muodon. Tällä tavalla suurenkin mallimäärän kehittäminen, testaaminen ja jopa automaattinen päivittäminen muuttuu mahdolliseksi. Rajapintaa käyttävien mallien tarkkuutta voidaan seurata suorituskykymittaristosta, ja huonosti toimiva malli voidaan korvata kilpailevalla jopa automaattisesti. 19

SPSS Finland Oy Sinikalliontie 12 02630 ESPOO FINLAND Puh. 09-4355 920 Fax. 09-524 854 www.spss.fi SPSS on SPSS Inc:n rekisteröity tavaramerkki SPSS Finland Oy 2008