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IBM SPSS 18 Statistics Base System
Funktionsumfang | PASW Add-On Module | System-Voraussetzungen | Weitere Informationen | Neu in PASW Statistics 17
PASW Statistics (ehemals SPSS Statistics) ist als Standardsoftware sehr weit verbreitet und eines der
umfassendsten und mächtigsten Pakete zur statistischen Datenanalyse.
Vom Leistungsumfang her ist PASW Statistics am ehesten mit SAS vergleichbar. Alle gängigen Methoden der klassischen Statistik lassen
sich mit PASW Statistics berechnen. PASW Statistics bietet eine komfortable grafische Oberfläche, so dass die meisten Probleme ohne Benutzung
der eingebauten Programmiersprache gelöst werden können. Wie SAS ist PASW Statistics modular aufgebaut, d.h. ausgehend vom sogenannten
Base Modul bildet man sich ein System, das diejenigen Module enthält, die man für seine Auswertungen benötigt.
Das PASW Statistics Base-Modul bildet den Grundbaustein der PASW-Modulfamilie. Es enthält umfangreiche Möglichkeiten für
File- und Datenmanagement, sowie grundlegende Prozeduren für Grafik und Statistik:
- Deskriptive Statistik,
- ANOVA-Modelle,
- lineare Regression,
- nichtparametrische Tests,
- Kreuztabellen u.a.,
- Faktoranalyse,
- Clusteranalyse,
- Diskriminanzanalyse und
- eine Prozedur für allgemeine lineare Modelle (inklusive Modellen mit zufälligen und gemischten Effekten).
In PASW Statistics 17 erwarten Sie neue und erweiterte Funktionen in den Bereichen Zugriff, Aufbereitung und Analyse von Daten
sowie für die Darstellung der Ergebnisse. Die Java™-basierte Benutzeroberfläche ermöglicht funktional nahezu identische
Desktopversionen für Windows®, Apple®, Mac® und Linux®.
Darüber hinaus bietet PASW Statistics 17.0 Folgendes:
- Verbesserte Forschungs- und Reporting-Tools
- Erstellen eines Codebuchs (PASW Statistics Base)
- Erweiterter Syntax-Editor: Erzeugung, Korrektur und Testung der Syntax in kürzester Zeit mit einem Minimum an Fehlern (PASW Statistics Base)
- Multiple Imputation von fehlenden Daten: Gestattet Ihnen die schnelle und genaue Bewertung von Daten, wo Eintragungen fehlen, um bessere Ergebnisse erreichen zu können (im Zusatzmodul "PASW Missing Values")
- Nearest Neighbor Analysis (PASW Statistics Base)
- Verbesserungen in anderen PASW Statistics-Modulen in PASW Categories
- Median Function and lead function to COMPUTE and lead to IF (PASW Statistics Base)
- Wahl zwischen aggressiver oder konservativer Rundung in COMPUTE (PASW Statistics Base)
- Verbesserte Kontrolle über Umbrüche und Verkleinerungen von Tabellen (PASW Statistics Base)
- Verbesserte Reporting Tools
- Verbesserte Microsoft Office-Integration: Schnellere Erzeugung von sauber formatierten Office-Berichten für eine rechtzeitige Versorgung der Entscheidungsfinder. (PASW Statistics Base)
- Verbesserte Visualisierung: Eine neue Graphboard-Funktion gestattet es Ihnen, kundenspezifische Grafikvorlagen nutzen zu können, die mit PASW Viz Designer™ (separat verkauft) zum Zwecke einer beeindruckenden Präsentation erzeugt werden. (PASW Statistics Base)
- iGRAPH Conversion Utility (PASW Statistics Base)
- Bessere Zugängigkeit sowohl für Business-Nutzer als auch für erfahrene Statistikprogrammierer
- PASW EZ RFM: Förderung der Direktmarketings- und Verkaufsanstrengungen, indem die Absatzfachleute unkompliziert eine Neuheits-, Häufigkeits- und Geldwert (RDF = Recency, Frequency and Monetary value)-Analyse ausführen können. (neues Zusatzmodul)
- Neue Funktionlitäten für statistische Programmierer
- Custom Dialog Builder: Schnelle Erzeugung von neuen Schnittstellen für kundenspezifische oder vorhandenen PASW-Statistics-Prozeduren, was es für Anfänger und Universalisten leichter macht, die Ergebnisse voranzutreiben (PASW Statistics Base)
- Support for R graphics via programmability (PASW Statistics Base via R plugin)
- Die Plug-ins für Python®, die .NET-Version von Visual Basic und R für die Kompatibilität mit PASW Statistics 17.0 wurden aktualisiert (PASW Statistics Base via plugins)
- More for Enterprise Users
- Zusätzliche Multithread-Algorithmen (PASW Statistics Base and Complex Samples)
- PASW Server optimised multithreading (PASW Statistics Server)
- SPSS Smartreader (Free)
- File-in-use messaging (PASW Statistics Base)
- Predictive Enterprise View support (PASW Statistics Adapter)
- Verbindung von Mac OS X und Linux zu PASW Statistics Server (PASW Statistics Base)
- Leichtere Unternehmensintegration, leichteres Deployment und leichteres Management
- Verbesserte Verwaltungswerkzeuge (PASW Statistics Server Administration Utility)
- Virtualisation support (PASW Statistics Base und VMware)
- Predicitve Enterprise Repository Suchfunktionalität (PASW Statistics Adapter)
- PASW Statistics Adapter für SPSS Predictive Enterprise Services für Mac und Linux Nutzer (PASW Statistics Base and PASW Statistics Adapter)
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Grafiksystem
OMS-System
Übersicht
Neu in PASW Statistics 17
Die neu programmierte Grafik-Engine im SPSS Base System (seit Version 15)
Das komplett neu überarbeitete Grafiksystem
bietet zahlreiche Verbesserungen für ein deutlich
professionelleres Reporting.
Erweiterte Funktionalitäten:
- Verbesserte Ergebnisdarstellung.
- Größere Kontrolle des Erscheinungsbildes
schon während der Berichterstellung.
- Verbesserte Lesbarkeit der in SPSS erstellten
Grafiken.
- Die neue Grafik-Engine ersetzt vollständig die
vorherige Version (GRAPH).
- Interaktive Grafiken (IGRAPH) stehen weiterhin
unverändert zur Verfügung.
- Kontrolle des Grafiklayouts
- Unterstützung langer Strings für Variablen-
und Wertelabel.
- Intelligente Textumbrüche bei längeren
Variablenlabels.
- Verbesserte automatische Zuordnung von Werten
für die Skalenachsen (z.B. 10, 20 statt 12.2, 22,2).
- Minimale Textelement-Überlappung.
- Exakte Platzierung der Chart-Objekte wie z.B.
die Beschriftung, Titel, etc.
- Anzeige, Ausrichtung und Editierbarkeit der
Achsen-Label.
- Automatisierung der Charts und genaue
Positionierung von Anmerkungen und Rahmen der Grafik.
- Möglichkeit, die Skalen/Achsen-Bereiche zu
spezifizieren.
- Einfügen von Interpolationslinien, Setzen von
Linienunterbrechungen.
- Verwendung von Vorlagen mit erweiterten
Optionen für die Festlegung folgender Eigenschaften:
- Minimale und maximale Skalenachsenwerte.
- 3-D Effekte für Kreis- und
Balkendiagramme.
- Linien in Scatterplots (Streudiagrammen).
- Klasseneinteilung bei Streudiagrammen.
- Mit dem Chart Builder, einer neuen grafischen Oberfläche zur Diagrammerstellung, gewinnen Sie mehr Flexibilität und Produktivität. Sie können damit ein Diagramm erstellen, indem Sie die Variablen und Elemente in ein Feld zur Diagrammerstellung ziehen. Noch schneller können Diagramme auf der Grundlage einer in der Galerie vorhandenen Diagrammvorlage erstellt werden. Zudem können Sie sich durch den Preview des Diagramms, das entworfen wird, schon vorab ein Bild über das Endergebnis machen.
- Zusätzlich können Sie jetzt Ihre Daten mit neuen Diagrammtypen darstellen (die nicht mit Chart Builder erstellt wurden). Darunter fallen gemischte Diagramme, 2-D-Liniendiagramme, 2-D-Punktediagramme und Diagramme für Mehrfachantwortensets.
- Fortgeschrittene Benutzer können eine noch größere Auswahl an Diagrammen und Optionen mithilfe einer spezifischen GPL (Graphics Production Language) verwenden.
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Neues Output Management System (OMS)
- Export des Output von SPSS Prozeduren mit dem Output Management
System (OMS). OMS liefert Syntax-gesteuerte Kontrolle über den SPSS
Output.
- Direkte Erstellung von XML, SPSS *.sav, HTML und Text Dateien.
Möglichkeit, diese in anderen Anwendungen zu verarbeiten.
- Auswahl der gewünschten Tabellenart, Grafiken oder anderen
Objekten, die exportiert werden sollen, ohne den existierenden
Syntax-Prozess zu modifizieren.
- Kontrolle der Anzeige von Objekten im Viewer oder im
Entwurf-Viewer.
- Eliminierung von nicht gewünschten OutputEle-menten, wie z. B.
das Anmerkungsfeld des Viewers.
- Kontrolle bei der Erstellung der Ausgabedatei außerhalb von SPSS durch das OMS Log.
- Automatische Generierung des ausgewählten Output in HTML zur Betrachtung im Browser.
- Weiterverarbeitung von SPSS XML Output unter Verwendung von XSLT Tools zur Extraktion von
Information für den Gebrauch in anderen Anwendungen.
- Umwandlung der Ausgabetabellen in SPSS *.sav-Dateien.
- Implementierung von "Bootstrapping"-Proze-duren. Ein Beispiel für REGRESSION
ist in der SPSS 15 Hilfe-Funktion enthalten.
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PASW 17 Base System
Datenmanagement z.B. mittels
- Zusammenführung von Dateien
- Berechnung neuer Variablen
- Aggregieren von Dateien
- Auswählen von Fällen
- Umstrukturierung der Daten zur Aufbereitung mit dem "Data
Restructure Wizard"
- Mehrere Datensätze innerhalb einer einzigen PASW-Sitzung öffnen. So gestalten Sie Ihr Datenmanagement noch effektiver!
- Datensets klonen oder duplizieren
Datenzugriff u.a.
- Mit direkten Schnittstellen u.a. zu SPSS-Dateien, Excel, Access,
dBase und Textdateien
- Auf neueste Datenbanken (z.B. Sybase 11 und 12, Informix 7.3+, 9.14
und Informix 2000 (9.20), SQLServer 2000, Oracle 8.06, Oracle 2 und 3
(8.16 und 8.17)
- Weitere Zugriffsmöglichkeiten über ODBC
- Aktuelle SAS Files.
- Stata®-Dateien lesen/schreiben
Die wichtigsten Statistiken
- Häufigkeiten
- Deskriptive Statistiken
- Berichtserstellung
- Mittelwerte
- Mehrfachantwortenanlyse
- t-Tests
- ANOVA-Modelle
- Nichtparametrische Tests
- Lineare Regression
- Kreuztabellen
- Clusteranalyse
- Diskriminanzanalyse
- Faktorenanalyse
- Korrelationen
- Einfaktorielle Varianzanalyse
- Kurvenanpassung
- Reliabilitätsanalyse
- TwoStep Cluster Multidimensionale Skalierung (MDS)
- Verhältnisstatistik (descriptive ratio statistic)
Ergebnispräsentation mit
- OLAP-Würfel
- Pivotierbaren Tabellen in individuellem Layout
- Der umfangreichen Palette an 2D-und 3D-Grafiken
- Export in verschiedene Grafikformate, MS Excel, MS Word und in HTML
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Was ist neu in PASW Statistics 17.0 Base
- Allgemeine Vorgänge
- Wechseln der Sprache der Benutzeroberfläche (z. B. von Englisch auf Japanisch)
- Exportieren der Ausgabe nach Microsoft Word
- Umbruch und Verkleinern breiter Tabellen
- Syntax zur Automatisierung der Berichterstellung
- Exportieren der Ausgabe nach PowerPoint® (nur Windows)
- Umbruch und Verkleinern breiter Tabellen
- Syntax zur Automatisierung der Berichterstellung
- Ändern eines vorhandenen Arbeitsblatts durch Anhängen von Zeilen oder Spalten
- Exportieren der Ausgabe nach Excel
- Syntax zur Automatisierung der Berichterstellung
- Erstellen eines neuen Arbeitsblatts in einer vorhandenen Arbeitsmappe
- Ändern eines vorhandenen Arbeitsblatts durch Anhängen von Zeilen oder Spalten
- Exportieren der Ausgabe nach PDF
- Syntax zur Automatisierung der Berichterstellung
- Befehlssyntax-Editor erleichtert das Verfassen von Syntax; weist jetzt u. a. folgende neuen Funktionen auf:
- Automatische Vervollständigung
- Farbcodierung der Syntax
- Fehlerkennzeichnung der Syntax
- Spalte zur Anzeige von Zeilennummern und Haltepunkten
- Schrittweise Ausführung von Syntax-Jobs
- Automatischer Einzug
- Custom Dialog Builder für vorhandene und benutzerdefinierte Prozeduren
- PASW SmartReader zur Weitergabe der PASW
- Statistics-Ausgabe an Benutzer ohne PASW Statistics
- Grafikfunktionen
- Durch die Graphboard-Integration können Diagrammvorlagen in PASW Viz Designer erstellt und in PASW Statistics Base geöffnet werden.
- IGRAPH-Konvertierungsprogramm zum Öffnen von Dateien in SPSS 15.0 und früher
- Analyse
- Codebuch
- Steuern der in den Ergebnissen enthaltenen Variableninformationen:
Position, Label, Typ, Format, Messniveau , Wertelabels, fehlende
- Werte, benutzerdefinierte Attribute, reservierte Attribute
- Steuern der Reihenfolge der Dateiinformationen in den Ergebnissen:
Name, Speicherort,
Anzahl von Fällen, Dateilabel, benutzerdefinierte Attribute, Datendatei-Dokumenttext,
Gewichtungsstatus, reservierte Datendatei-Attribute
- Steuern der Auswertungsstatistiken:
Anzahl der Fälle in jeder Kategorie, Prozentsatz der Fälle in jeder Kategorie, Mittelwert,
Standardabweichung, Quartile
- Steuern der Anzeigereihenfolge:
Dateireihenfolge, alphabetischen Reihenfolge nach Variablenname, Reihenfolge der Variablen
und Mehrfachantworten-Sets im Befehl, Messniveau, Name und Wert benutzer definierter Attribute
- Nearest Neighbour Analysis
- Kann zur Vorhersage (Ergebnis angegeben) oder zur Klassifikation (kein Ergebnis angegeben) verwendet werden
- Markieren von Fällen von besonderem Interesse
- Neuskalieren der Kovariaten
- Sie verfügen über drei Methoden zum Aufteilen der Arbeitsdatei in Trainings- und Teststichproben: Angeben der relativen Anzahl
an Fällen in der Arbeitsdatei, die nach dem Zufallsprinzip der Trainingsstichprobe zugewiesen werden sollen; Angeben der relativen
Anzahl an Fällen in der Arbeitsdatei, die nach dem Zufallsprinzip der Teststichprobe zugewiesen werden sollen; Angeben einer Variablen,
anhand derer jeder Fall in der Arbeitsdatei der Trainings- oder Teststichprobe zugewiesen wird.
- Angeben des "Modells" des nächstgelegenen Nachbarn
- Angeben des Distanzmaßes zum Messen der Ähnlichkeit von Fällen
- Festlegen, ob die automatische Auswahl der Anzahl nächstgelegener Nachbarn verwendet werden soll
- Festlegen, ob die automatische Auswahl der Merkmale (Prädiktoren) verwendet werden soll
- Festlegen der Berechnungs- und Ressourceneinstellungen für die Prozedur KNN, insbesondere:
- Wie soll die automatische Merkmalsauswahl die Anzahl der Merkmale auswählen?
- Die zum Berechnen des vorhergesagten Werts von metrischen Antwortenvariablen verwendete Funktion
- Sollen Merkmale beim Berechnen von Distanzen anhand ihrer normalisierten Wichtigkeit gewichtet werden?
- Angeben von Einstellungen für die v-fache Kreuzvalidierung, mit denen die optimale Anzahl von Nachbarn ermittelt wird
- Festlegen, ob benutzerdefiniert fehlende Werte für kategoriale Variablen als gültige Werte behandelt werden
- Optionen für die Anzeige der Ausgabe für die einzelnen Modelle wie Tabellen und Diagramme
- Schreiben optionaler temporärer Variablen in die Arbeitsdatei
- Speichern des Modells des nächstgelegenen Nachbarn in einer Datei im XML-Format. Dabei wird außerdem eine Datendatei im PASW
Statistics-Format mit Distanzen von wichtigen Fällen gespeichert.
- Transformationen
- Erstellen von neuen Variablen mit dem Inhalt vorhandener Variablen aus vorhergehenden oder nachfolgenden Fällen
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- PASW Neural Networks Zusatz-Modul : Decken Sie komplexe, versteckte Beziehungen in Ihren Daten mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren auf. Mit SPSS Neural Networks™ können Sie komplexere Beziehungen entdecken, als dies mit den herkömmlichen, linearen statistischen Verfahren möglich ist.
- PASW Exact Tests (nur Windows) : Statistische Tests bei kleinem Stichprobenumfang, bzw. geringer Zellenbewertung in Einzelkategorien
- PASW Advanced Statistics : Bietet leistungsstarke multivariate Verfahren wie verallgemeinerte lineare Modelle (GENLIN),
Generalized Estimating Equations (GEE), gemischte Modelle, allgemeine lineare Modelle (GLM), Varianzkomponetenschätzverfahren,
MANOVA, Kaplan-Meier-Schätzverfahren, Cox-Regression, hiloglineare, loglineare und Überlebensanalysen.
- PASW Statistics Programmability Extension : Erweiterte Programmierfunktionen durch Einbindung der externen Programmiersprache Python®. Dadurch Entwicklung neuer
Prozeduren und Anwendungen, darunter auch in R geschriebene.
- PASW Regression : Enthält logistische Regression, Probit-Analyse und allgemeine nichtlineare Regression.
- PASW Tables : Für effiziente Präsentationen von Daten in Tabellen, erweiterte Statistiken von Kreuztabellen u.a.
- PASW EZ RFM :PASW EZ RFM bietet Marketingexperten sämtliche Werkzeuge für die optimale Ausrichtung von
Werbeaktionen durch die Kundensegmentierung nach Zeitnähe, Häufigkeit und Geldwert ihrer Käufe. Bisher waren RFM-Analysen dieser
Art kompliziert. Dieses Produkt räumt die Schwierigkeiten aus dem Weg und führt zu verlässlichen Ergebnissen.
- PASW Conjoint : Für Conjoint Analysen
- PASW Categories : Für optimale Skalierungsprozeduren für kategorielle Daten (Korrespondenzanalyse, nicht-lineare Hauptkomponentenanalyse,
multidimensionale Skalierung...).
- PASW Forecasting :Hiermit können Sie Vorhersagen durch vollständige Zeitreihenanalysen verbessern, darunter mehrfache Kurvenanpassung sowie
Glättungsmodelle und Methoden zum Schätzen autoregressiver Funktionen. Der Expert Modeler ermittelt automatisch das ARIMA-Verfahren
(Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt) oder das Modell der exponentiellen Glättung, das sich am besten für die
Zeitreihe und die unabhängigen Variablen eignet.
- PASW Missing Values : Zur Diagnose und zum Schätzen fehlender Werte.
- PASW Data Preparation : Effiziente Datenaufbereitung, -bereinigung und -validierung
- PASW Decision Trees : Optimale Identifikation von Gruppen direkt in PASW Statistics
- PASW Complex Samples : Reduktion des Risikos von inkorrekten oder missverständlichen Folgerungen aus Stichprobendaten
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Windows® |
Mac® |
Linux® |
PASW Statistics Server 17.0 |
| Andere Voraussetzungen |
CD-ROM-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Für die Verbindung mit dem PASW Statistics Base Server, ein Netzwerk Adapter für das TCP/IP Netzwerk Protokoll
Internet Explorer 6 oder höher |
CD-ROM-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Safari 1.3.1, Mozilla® Firefox® 1.5 oder höher, oder Netscape® 7.2 oder höher
Java Standard Edition 5.0 (J2SE 5.0) |
CD-ROM-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Konqueror 3.4.1 oder höher, Firefox® 1.0.6
oder höher bzw. Netscape® 7.2 oder höher
PASW Statistics 17.0 wurde getestet und wird nur supported auf Red Hat® Enterprise Linux 4 Desktop und Debian® 4.0. |
| Betriebssystem |
Microsoft® Windows XP (32-Bit-Versionen) oder Vista™ (32-Bit- oder 64-Bit-Versionen) |
Apple® Mac OS X 10.4 (Tiger™) oder 10.5 (Leopard™) |
Jedes Linux-Betriebssystem, das die folgenden Anforderungen erfüllt:
- Kernel 2.6.942 oder höher
- glibc 2.3.4 oder höher
- XFree86-4.0 oder höher
- libstdc++5
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Windows Server 2003 (32-Bit oder 64-Bit), Sun™ Solaris™ (SPARC) 9 und höher (nur 64-Bit), IBM® AIX® 5.3 und höher, Red Hat® Enterprise Linux ES4 und höher (64-Bit), HP-UX 11i (64-Bit-Itanium) |
| Minimum CPU |
Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr |
Intel-Prozessor |
Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr |
Zwei CPUs mit 1 GHz oder mehr empfohlen |
| Min. RAM |
512 MB RAM, 1 GB empfohlen |
512 MB RAM, 1 GB empfohlen |
512 MB RAM, 1 GB empfohlen |
512 MB RAM pro voraussichtlichem gleichzeitigen Benutzer |
| Festplattenplatz |
Minimum 450 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte |
800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte |
450 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte |
- Minimaler freier Festplattenspeicher: 300 MB
- Erforderlicher temporärer Speicherplatz auf der Festplatte: Berechnung durch Multiplikation: 2,5 x Benutzeranzahl x voraussichtliche Größe des Daten-Sets in Megabyte
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