Im akademischen Umfeld stellt IBM SPSS den Standard bei der Auswertung von Daten dar. Auch im unternehmerischen Bereich werden mit Hilfe von SPSS häufig Auswertungen vollzogen. So lassen sich mit dieser Software relativ schnell Auswertungen in tabellarischer und grafischer Form ermöglichen. Ebenso lassen sich vergleichsweise große Datensätze verschiedenster Natur mit SPSS auswerten. Weiterhin ist es bei einer SPSS-Auswertung möglich, die Datenqualität zu überprüfen.
Die Mehr als Durchschnitt Statistikberatung hilft Ihnen bei der Auswertung Ihrer Daten, professionellen Darstellung der Ergebnisse in SPSS und leistet Ihnen insgesamt eine allumfassende SPSS-Hilfe. Wir unterstützen Sie von der Kontrolle und Plausibilitätsprüfung über die Auswertung Ihrer Daten, bis hin zur Ergebnispräsentation.
Weitere Informationen zur SPSS-Hilfe und SPSS-Auswertung
Geschichte der Software
Entwickelt im Jahr 1967 ist SPSS eines der ältesten und bekanntesten Statstik-Programmpakete. In 2009 wurde SPSS Inc. von IBM übernommen. Aus Lizeniserungsgründen, wurde die Software in der Übergangsphase der Übernahme PASW genannt, ehe sie in 2010 nun endgültig unter dem offiziellen Namen IBM SPSS Statistics vertrieben wird. Aktuell ist SPSS in der Version 22 erhältlich.
Die Arbeit mit SPSS
In SPSS sind neben Daten-Aufbereitungen, -Aggregationen und -Selektionen, gängige deskriptive, induktive (inferenz statistische) und explorativen Verfahren möglich. In dieser Software bietet sich dem Anwender ein breites Spektrum von statistischen Methoden über einfache Häufigkeitstabellen und Grafiken, über parametrische und nicht-parametrische Methoden, wie auch Regressionsverfahren, bis hin zu Überlebenszeitmodellen, Methoden der Qualitätskontrolle und Data Mining.
Deskriptive Statistik
Kennzahlen wie Mittelwert, Modalwert, Median, Standardabweichung, Varianz, etc.
Häufigkeits-, Kreuztabellen, etc.
Grafiken: Kreis und Balkendiagramme, Boxplots, Histogramme, etc.
u.v.m.
univariate induktive Statistik
t-Test, Wilcoxon-Test, usw.
Verteilungstests: Kolmogorov-Smirnov-Test, Chi-Quadrat-Test
u.v.m.
bivariate induktive Statistik
t-Tests, Mann-Whitney-U-Test, etc.
Chi-Quadrat-, Fisher-Test, etc.
u.v.m.
multivariate Statistik
Regressionsanalysen (lineare Regression, binär logistsiche Regression, multinomial logistische Regression, nicht-lineare Regression, etc.)
Varianzanalysen (ein- und mehrfaktoriell, mit Messwiederholungen, etc.)
hierarchische Regression [Multilevel-Analysis] (Mixed-Models, etc.)
Überlebenszeitanalyse [Survival-Analysis] (Cox-Modelle, Kaplan-Meier etc.)
exploratorische Faktoranalysen (Hauptkomponenten- , Hauptachsenanalysen etc.)
weitere Methoden (Cluster- , Dikriminanzanalyse, Multi-Dimensionale-Skalierung, Entscheidungsbäume, Cojoint-Analyse, etc.)
u.v.m.
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