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Die IBM SPSS Statistics Standard Edition stellt Bereichsleitern und Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen.

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IBM SPSS Statistics - Standard

Elementare Analysefunktionalität für eine breiteVielfalt von Unternehmens- und Forschungsfragen

Die IBM SPSS Statistics Standard Edition stellt Bereichsleitern und Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen.

Die IBM SPSS Statistics Standard Edition umfasst das folgende zentrale Funktionsspektrum:

  • Lineare Modelle bieten vielfältige Regressions- und innovative Statistikverfahren für die besonderen Charakteristiken von Daten, die komplexe Beziehungen beschreiben.
  • Nicht lineare Modelle geben Ihnen die Möglichkeit, zukunftsweisende Modelle auf Daten anzuwenden.
  • Simulationsfunktionen erlauben es Analysten, automatisch viele mögliche Ergebnisse zu modellieren, wenn die Eingaben unsicher sind. So werden die Risikoanalyse und die Entscheidungsfindung verbessert.
  • Mit angepassten Tabellen können die Benutzer ihre Daten einfacher verstehen und die Ergebnisse schnell und in verschiedenen Stilen für unterschiedliche Zielgruppen zusammenfassen.

Desktop-Systeme

  Windows® Mac® OS X Linux®
Andere Voraussetzungen DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Für die Verbindung mit dem SPSS Statistics Base Server, ein Netzwerk Adapter für das TCP/IP Netzwerk Protokoll
Internet Explorer 7, 8,9 oder 10
DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Webbrowser: Mozilla® Firefox® 20, 21
DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Webbrowser: Mozilla® Firefox® 20, 21
Betriebssystem Windows XP, Vista, 7, 8, 10 (32-/64-Bit) Mac OS X 10.7 (32-/64-Bit), Mac OS X 10.8 (nur 64-Bit!) Debian 6.0 x86-64, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 5 Desktop Editions, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Client 6 x86-64:
  • Linux (64 bit) kernel 2.6.28-238.e15 oder höher
  • FORTRAN version libgfortran.so.3
  • C++ Version libstdc++.so.6.0.10
Minimum CPU Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr Intel-Prozessor (32- und 64-Bit) Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr  
Min. RAM 1 GB RAM oder mehr empfohlen 1 GB RAM oder mehr empfohlen 1 GB RAM oder mehr empfohlen
Festplattenplatz Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte

Server-Systeme

  SPSS Statistics Server
Andere Voraussetzungen Für Windows-, Solaris-Computer: Netzwerkadapter mit TCP/IP-Netzwerkprotokoll
Für System z-Computer: OSA-Express3 10 Gigabit Ethernet, OSA-Express3 Gigabit Ethernet, OSA-Express3 1000BASE-T Ethernet
Betriebssystem Windows Server 2008 oder 2012 (64-Bit), Red Hat® Enterprise Linux 5 (auf diversen Rechnerarchitekturen; 64-Bit), SUSE Linux Enterprise Server 10 und 11 (auf diversen Rechnerarchitekturen; 64-Bit)

Details entnehmen Sie bitte der Übersicht System Requirements SPSS Statistics Server 22
Minimum CPU  
Min. RAM 4 GB RAM oder mehr werden empfohlen
Festplattenplatz ca. 1 GB für die Installation. Temporär wird die doppelte Menge Speicherplatz benötigt.

Lineare Modelle

  • Statistics Standard umfasst generalisierte lineare Mischmodelle (Generalized Linear Mixed Models, GLMM) für hierarchische Daten.
  • Diese Software verfügt über Verfahren für allgemeine lineare Modelle (General Linear Models, GLM) und Mischmodelle.
  • Sie umfasst generalisierte lineare Modelle (Generalized Linear Models, GENLIN), einschließlich weithin eingesetzter statistischer Modelle wie der linearen Regression für normal verteilte Antworten, logistischer Modelle für Binärdaten und loglinearer Modelle für Zähldaten. GENLIN bietet durch die sehr allgemeine Modellformulierung auch viele nützliche Statistikmodelle.
  • Verfahren für generalisierte Schätzgleichungen (Generalized Estimation Equations, GEE) erweitern generalisierte lineare Modelle so, dass sie korrelierte Longitudinaldaten und in Gruppen zusammengefasste Daten aufnehmen.

Nicht lineare Modelle

  • Bei der multinomialen logistischen Regression (MLR) werden kategorische Ergebnisse mit mehr als zwei Kategorien vorhergesagt.
  • Die binäre logistische Regression klassifiziert Daten in zwei Gruppen.
  • Die nicht lineare Regression (Nonlinear Regression, NLR) und die eingeschränkte nicht lineare Regression (Constrained Nonlinear Regression, CNLR) schätzen die Parameter nicht linearer Modelle.
  • Die Probit-Analyse bestimmt den Wert von Stimuli mithilfe einer Logit- oder Probit-Konvertierung der entsprechenden Proportion.

Simulationsfunktionen

  • Mithilfe der Monte-Carlo-Simulationsverfahren können Sie simulierte Datasets auf Basis von bestehenden Daten und/oder bekannten Parametern erstellen, wenn die vorhandenen Daten nicht ausreichend sind.
  • Nicht numerische Variablen wie „männlich“ und „weiblich“ können simuliert werden, ohne dass sie als numerische Variablen neu codiert werden müssen.
  • Bestehende Vorhersagemodelle und Daten lassen sich als Ausgangspunkte für Ihre Simulation nutzen, einschließlich Modellen, die aus Automatic Linear Modeling (ALM) und IBM SPSS Modeler exportiert werden.
  • Assoziationen zwischen kategorischen Eingaben werden automatisch bestimmt und bei der Datengenerierung für die Eingaben verwendet.
  • Die Ergebnisse werden wiederholt unter Einsatz von unterschiedlichen zufälligen Werten berechnet, um Verteilungen von möglichen Ergebniswerten zu produzieren und den Benutzern die Möglichkeit zu geben, die beste auszuwählen.
  • Mithilfe der innovativen Verfahren von SPSS Statistics können Simulationsergebnisse analysiert und Diagramme sowie Grafiken erstellt werden, um den Entscheidern Ergebnisse und empfohlene Maßnahmen zu vermitteln.

Angepasste Tabellen

  • Durchschnitte oder Proportionen werden im Hinblick auf demografische Gruppen, Kundensegmente, Zeiträume oder andere kategorische Maßnahmen verglichen, wenn inferentielle Statistik eingeschlossen wird.
  • Die Software erstellt Übersichtsstatistiken – von einfachen Zählungen für kategorische Variablen bis zur Messung der Streuung – und sortiert die Kategorien anhand der verwendeten Übersichtsstatistiken.
  • Sie umfasst drei Signifikanztests: Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit, Vergleich der Spaltendurchschnitte (t-Test) oder Vergleich der Spaltenproportionen (z-Test).
  • Ein interaktives Programm für die Tabellenerstellung bietet Drag-and-drop-Funktionen zum Aufbau von Pivot-Tabellen.
  • Bestimmte Kategorien lassen sich ausschließen, Zellen mit fehlenden Werten werden angezeigt und Tabellen können um Zwischensummen ergänzt werden.
  • Die Tabellen lassen sich in Echtzeit anzeigen und während der Erstellung ändern.
  • Tabellen sind in Microsoft Word, Excel, PowerPoint oder HTML exportierbar, um in Berichten eingesetzt zu werden.