Tutorial SPSS

Tutorial SPSS bahasa Indonesia. File untuk latihan dan penjelasan interpretasi hasil ada di halaman lain situs ini. Video disajikan oleh IndoStat, penyedia jasa olah data dan pelatihan statistik. HP: 0877 8467 3150 email: ahlidata@yahoo.com.  Untuk belajar SPSS masuk ke www.belajar-statistik.com dan untuk jasa olah data kunjungi situs www.olahdata.net

Tutorial Pengenalan SPSS

Cara mengimpor data dari excel ke SPSS

Analisis Deskriptif dan Tabulasi Silang (crosstabs)

Regresi Linier Sederhana

Apa itu Residual?

Uji Normalitas

Uji Heteroskedastisitas

Regresi Linier Berganda

Analisis Korelasi

Uji Reliabilitas

Uji t satu sampel

Crosstab (Tabulasi Silang) dan Uji Chi Square

Tutorial Regresi Data Panel dengan Eviews

Tutorial SPSS

Perangkat lunak SPSS dibangun di sekitar bahasa pemrograman SPSS. Kabar baik untuk pemula adalah bahwa Anda dapat mencapai paling analisis data dasar melalui menu dan kotak dialog tanpa harus benar-benar belajar bahasa SPSS. Menu dan kotak dialog berguna karena mereka memberikan pengingat (sebagian besar) pilihan Anda dengan setiap langkah dari analisis Anda. Namun, beberapa tugas tidak dapat dicapai dari menu, dan lain-lain lebih cepat dilakukan dengan mengetikkan beberapa kata kunci dari dengan bekerja melalui serangkaian panjang menu dan dialog. Sebagai pemula, akan strategis untuk belajar sedikit dari kedua program SPSS dan menu.

SPSS Statistik memiliki tiga jendela utama, ditambah menu bar di bagian atas. Ini memungkinkan Anda untuk melihat data Anda, lihat output statistik Anda, dan melihat perintah pemrograman yang telah Anda tulis. Setiap jendela sesuai dengan jenis terpisah dari SPSS berkas.

Data Editor memungkinkan Anda melihat dan memanipulasi data Anda. Anda akan selalu memiliki minimal satu data Editor terbuka (bahkan jika Anda belum membuka data set). Ketika Anda membuka file data SPSS, apa yang Anda lihat adalah copy pekerjaan data Anda. Perubahan yang Anda buat untuk data Anda tidak permanen sampai Anda menyimpannya (klik File, Simpan atau Save As). File data disimpan dengan tipe file .sav, jenis file yang perangkat lunak yang paling lain tidak dapat bekerja dengan. Ketika Anda menutup terakhir Anda Data Editor Anda menutup SPSS dan Anda akan diminta untuk menyimpan semua file yang belum disimpan.

Untuk membuka satu set data yang berbeda, klik File, Open, Data. (Hal ini juga memungkinkan untuk membuka beberapa file data non-SPSS dengan metode ini, seperti Excel, Stata, atau file SAS.) SPSS memungkinkan Anda memiliki set banyak data yang terbuka secara bersamaan, dan kumpulan data yang sedang Anda bekerja dengan, “aktif” kumpulan data, selalu ditandai dengan merah kecil “plus” tanda di bar judul. Untuk menghindari kebingungan biasanya strategi yang baik untuk menutup setiap Editor data selesai menggunakan.

Output Viewer menunjukkan tabel output statistik dan setiap grafik yang Anda buat. Secara default juga menunjukkan bahasa pemrograman untuk perintah yang Anda mengeluarkan (disebut “sintaks” di SPSS jargon), dan sebagian besar pesan kesalahan juga akan muncul di sini. Output Viewer juga memungkinkan Anda untuk mengedit dan mencetak hasil Anda. Tabel dari Viewer output disimpan (klik File, Simpan atau Save As) dengan jenis file dari .spv, yang hanya dapat dibuka dengan software SPSS.

Seperti Editor Data, adalah mungkin untuk membuka lebih dari satu output Viewer untuk melihat lebih dari satu file output. “Aktif” Viewer, ditandai dengan plus biru tanda kecil, akan menerima hasil dari setiap perintah yang Anda mengeluarkan. Jika Anda menutup semua Pemirsa Output dan kemudian mengeluarkan perintah baru, Output Viewer segar mulai.

Perintah Editor memungkinkan Anda untuk menulis, mengedit, dan menjalankan perintah dalam bahasa pemrograman SPSS. Jika Anda juga menggunakan menu dan dialog kotak, tombol Paste otomatis menulis sintaks untuk perintah yang telah Anda tentukan ke Editor Syntax aktif. File-file ini disimpan sebagai teks biasa dan hampir editor teks apapun dapat membukanya, tapi dengan ekstensi file dari .sps.

Seperti dengan jenis lain dari jendela, Anda dapat memiliki lebih dari satu Editor Syntax terbuka dan “aktif” window ditandai dengan jeruk kecil tanda plus. Ketika Anda menyisipkan sintaks dari kotak dialog, ia pergi ke Editor Syntax aktif. Jika Anda menutup semua Editor Syntax dan kemudian paste perintah, Sintaks Editor segar dibuka.

Kecuali Anda perintah SPSS untuk melakukan sesuatu, itu hanya duduk di sana melihat Anda. Dalam perintah umum dapat dikeluarkan baik melalui menu dan kotak dialog yang meminta bahasa pemrograman belakang layar, atau dengan mengetik bahasa pemrograman dalam Editor Syntax dan “berjalan” perintah.

Meskipun setiap kotak dialog adalah unik, mereka memiliki banyak fitur-fitur umum. Sebuah contoh yang cukup khas adalah kotak dialog untuk memproduksi tabel frekuensi (tabel dengan jumlah dan persen). Untuk memunculkan kotak dialog ini dari menu, klik pada Menganalisis, Statistik Deskriptif, Frekuensi.

Di sebelah kiri adalah daftar pilihan variabel dengan semua variabel dalam set data Anda. Jika variabel Anda memiliki label variabel, apa yang Anda lihat adalah awal dari label variabel. Untuk melihat label penuh serta nama variabel, tahan kursor di atas label dimulai. Pilih variabel Anda ingin menganalisis dengan mengklik pada mereka (Anda mungkin harus menelusuri daftar). Kemudian klik tombol panah di sebelah kanan daftar pilihan, dan variabel dipindahkan ke daftar analisis di sebelah kanan. Jika Anda berubah pikiran tentang variabel, Anda dapat memilih dalam daftar di sebelah kanan dan kemudian klik tombol panah untuk memindahkannya kembali keluar dari daftar analisis. Di ujung kanan dialog beberapa tombol yang mengarah ke kotak dialog lebih lanjut dengan pilihan untuk perintah frekuensi. Di bagian bawah kotak dialog, klik OK untuk mengeluarkan perintah untuk SPSS, atau Paste untuk memiliki perintah ditulis ke Editor Sintaks.

Penggunaan utama dari Editor Data menunjukkan (sebagian) nilai data Anda bekerja dengan. Hal ini juga dapat digunakan untuk mendefinisikan karakteristik variabel (mengubah jenis, menambahkan label, mendefinisikan nilai-nilai yang hilang, dll), membuat variabel baru, dan memasukkan data dengan tangan.

Dalam data View, data diletakkan dalam format persegi panjang standar untuk perangkat lunak statistik. Setiap baris mewakili sebuah unit observasi, kadang-kadang juga disebut sebagai “record” atau dalam SPSS sebagai “kasus.” Kasus (observasi) nomor di kolom paling kiri ditugaskan secara otomatis dan tidak disimpan sebagai data. Setiap kolom mewakili variabel. Semua data dalam kolom harus dari yang sama “jenis,” baik numerik atau tali (juga disebut “karakter”).

Setiap sel data yang memegang nilai data. Jika data yang hilang, mereka akan ditampilkan sebagai periode (“.”) Atau sebagai kosong (“”). Nilai data dapat ditampilkan baik sebagai nilai aktual atau sebagai “diformat” nilai. Sebagai contoh, nilai data tentang pendapatan seseorang mungkin 15000, sedangkan nilai diformat yang mungkin ditampilkan sebagai “$ 15.000.” Format juga dapat mengambil bentuk nilai label, misalnya, data yang tercatat sebagai 1 dan 2 yang mungkin diberi label sebagai ” Pria “dan” Perempuan. “Sementara format membuatnya lebih mudah untuk menginterpretasikan hasil, penting untuk diingat bahwa nilai-nilai data apa yang sebenarnya proses SPSS. Secara khusus, ketika Anda membuat sebuah perintah yang mengharuskan Anda untuk menentukan satu atau lebih nilai data, Anda menggunakan nilai-nilai dan nilai-nilai tidak diformat.

Anda dapat mengganti data View antara data diformat dan diformat dengan mengklik Nilai tombol Label pada Toolbar, tombol keempat dari kanan. Anda juga dapat melihat nilai-nilai yang sebenarnya untuk variabel yang diberikan dengan mengkliknya dan kemudian melihat di bar tepat di atas data. Kotak di sebelah kiri menunjukkan jumlah observasi dan variabel yang dipilih, misalnya 1: jenis kelamin, sedangkan kotak pusat berisi nilai yang sebenarnya, misalnya

Nilai data dapat diedit atau ditambahkan dengan mengetikkan langsung ke data View. Untuk memasukkan data, ketik nilai data aktual. Namun, selain dari set data yang sangat kecil untuk latihan kelas, Anda harus hampir tidak pernah perlu melakukan hal ini.

Atribut pertama dari setiap variabel adalah Nama-nya. Nama variabel adalah bagaimana kolom data yang diidentifikasi dalam bahasa pemrograman, dan dalam rangka untuk bahasa pemrograman untuk bekerja nama anggun variabel harus mematuhi pembatasan tertentu: nama harus dimulai dengan huruf a, dan dapat terdiri dari karakter, angka , karakter non-tanda baca, dan periode. Nama variabel mungkin sampai 64 karakter. Pembatasan lainnya mungkin berlaku – tidak ada kupon menyenangkan. Nama variabel dapat ditambahkan atau diubah hanya dengan mengetik mereka dalam.

Jenis variabel dasar yang baik numerik atau tali. Namun, hanya untuk membuat hal-hal yang membingungkan, SPSS memungkinkan Anda untuk memilih antara beberapa format yang berbeda standar untuk menampilkan data numerik (misalnya notasi ilmiah, koma format, mata uang) dan menyebutnya Ketik. Anda mengatur jenis variabel dengan mengklik dalam kolom, kemudian klik pada tombol abu-abu yang muncul dan bekerja di sebuah kotak dialog.

Label Atribut memungkinkan Anda untuk memberikan masing-masing variabel deskripsi lagi yang ditampilkan di tempat nama variabel, analog dengan nilai label untuk nilai data. Nilai-nilai atribut memungkinkan Anda untuk membuat daftar nilai label. Seringkali beberapa variabel akan berbagi seperangkat nilai label, dan di jendela ini Anda dapat menyalin dan nilai pasta label set. Label variabel ditetapkan dengan mengetik mereka dalam, nilai label bekerja melalui kotak dialog.

Hilang Atribut adalah tempat bagi Anda untuk menetapkan nilai-nilai data tertentu yang ingin Anda SPSS mengabaikan ketika menghitung statistik. Misalnya, dalam data survei itu adalah praktek umum untuk merekam data nilai “8” ketika responden mengatakan “Saya tidak tahu” dalam menanggapi pertanyaan, dan Anda dapat memiliki SPSS mengobati 8 di variabel seolah-olah mereka yang hilang data.

Output Viewer mengumpulkan tabel statistik dan grafik, dan memberikan Anda kesempatan untuk mengeditnya sebelum Anda menyimpan atau mencetaknya. Output Viewer dibagi menjadi dua bagian utama, sebuah panel garis di sebelah kiri, dan panel tabel di sebelah kanan. Ketika Anda mencetak output, itu adalah tabel panel yang dicetak.

Ketika SPSS menciptakan keluaran (tabel, sintaks, pesan kesalahan, dll) itu menambahkan mereka ke panel tabel sebagai “objek”, dan setiap objek dicatat di panel garis. Objek individu dapat dibuka dan diedit, dihapus, tersembunyi, ulang, atau dicetak. Untuk memilih objek untuk bekerja dengan, Anda dapat klik di atasnya di panel tabel, atau klik pada entri yang sesuai di panel garis. Sebuah panah merah muncul di sebelah objek di kedua panel.

Untuk mengedit objek, klik dua kali pada mereka dalam pane tabel. Tergantung pada apakah Anda mencoba untuk mengedit objek sederhana seperti judul (yang hanya sebuah kotak dengan beberapa teks di dalamnya), atau sesuatu yang lebih rumit seperti meja atau grafik, Anda mungkin dapat hanya mengubah objek dalam Output Viewer, atau jendela lain dapat membuka. Kecuali untuk mengedit tampilan grafik, sering akan lebih mudah untuk mengedit output dengan mengekspor ke Microsoft Word pertama, tapi pada prinsipnya Anda dapat mengubah apa pun yang Anda bisa lihat di output Anda, ke menghapus kolom dan mengubah nomor. (Tapi jika niat Anda adalah untuk palsu hasil Anda, Anda harus menghadiri lokakarya Simulasi kami untuk metode yang lebih baik untuk melakukan hal ini.).

Untuk menyembunyikan objek, klik dua kali pada ikon untuk setiap objek di panel garis. Untuk membuat mereka terlihat, cukup klik dua kali lagi. Anda dapat menyembunyikan seluruh bagian dari garis dengan mengklik tanda minus di sebelah kiri kelompok di panel garis. Benda tersembunyi tidak dicetak, tetapi disimpan dengan file output.

Unit dasar kerja dalam bahasa SPSS adalah perintah: memikirkan perintah sebagai analog dengan kalimat well-formed. Dalam bahasa ini, perintah dimulai dengan kata kunci dan diakhiri dengan periode. Perintah harus dimulai pada kolom paling kiri dalam editor. Jika mereka dibungkus ke lebih dari satu baris, baris terus harus dimulai dengan ruang kosong. Kapitalisasi tidak masalah. Perintah Editor menampilkan sintaks yang SPSS tidak dapat menafsirkan dalam jenis merah.

Untuk memiliki SPSS benar-benar melaksanakan perintah Anda (s), Anda harus “menjalankan” mereka. Klik Run, dan kemudian salah satu pilihan menu. Ada juga sebuah ikon pada Toolbar untuk menjalankan program Anda, segitiga kanan menghadap. Anda dapat menjalankan semua perintah dalam editor, atau pilih sekelompok perintah dan menjalankan hal itu (hati-hati bahwa Anda menyorot perintah penuh, dari kata kunci pertama melalui periode akhir). Anda juga dapat menjalankan perintah “saat ini”, yang apa pun perintah kursor berada di dalam.

Dari yang paling kotak dialog Anda memiliki pilihan untuk “paste” perintah bukan hanya menjalankan mereka. SPSS kemudian menulis perintah menjadi Editor Sintaks. Sintaks cenderung verbose, menentukan banyak pilihan yang default – sintaks yang Anda tulis sendiri cenderung jauh lebih pendek dan sederhana. Setelah Anda telah menyisipkan perintah, Anda masih perlu untuk menjalankannya untuk mendapatkan output apapun.

Sekarang bahwa Anda memahami dasar-dasar menggunakan jendela SPSS, Anda dapat belajar bagaimana melaksanakan tugas-tugas statistik dengan membaca bagian kedua dari SPSS untuk Siswa. Ini mencakup statistik umum, regresi, dan grafik.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengelolaan data tertentu atau tugas statistik, Anda harus mencoba on-line file Help. Klik Bantuan, Topik dan Anda dapat membaca tentang berbagai topik dasar SPSS, atau mencari indeks.

IBM SPSS Statistics merupakan kelompok terpadu sebuah produk yang menawarkan satu set kemampuan untuk setiap tahap proses analitis. Dipilih dari berbagai alat, tes dan teknik-sehingga Anda dengan cepat dan percaya diri dapat melakukan jenis analisis. Modul dalam keluarga SPSS Statistik IBM  dapat dibeli secara terpisah, atau digabungkan sesuai dengan kebutuhan Anda.

IBM SPSS Statistik Basis membentuk dasar untuk berbagai jenis analisis statistik, sehingga cepat melihat data dan persiapan mudah untuk analisis. Mudah membangun grafik dengan kemampuan pelaporan canggih, merumuskan hipotesis untuk pengujian tambahan, memperjelas hubungan antara variabel, membuat kelompok, mengidentifikasi tren dan membuat prediksi.

IBM SPSS Kategori menyediakan alat untuk mendapatkan pemahaman yang jelas ke dalam data kategori, numerik dan high-dimensi yang kompleks. Memahami karakteristik konsumen yang berhubungan paling erat dengan merek Anda, atau menentukan persepsi pelanggan dari produk Anda dibandingkan dengan orang lain.

IBM SPSS Complex Samples menggabungkan desain sampel yang kompleks dalam analisis data, dengan alat-alat perencanaan khusus dan statistik, mengurangi risiko mencapai kesimpulan yang salah atau menyesatkan untuk bertingkat, bergerombol atau multistage sampling. Modul ini sangat diperlukan untuk survei dan pasar peneliti, peneliti opini publik atau ilmuwan sosial berusaha untuk mencapai kesimpulan yang lebih akurat ketika bekerja dengan metodologi survei sampel.

IBM SPSS Conjoint membantu peneliti pasar mengembangkan produk yang sukses, memberikan cara yang realistis untuk mengukur bagaimana individu atribut mempengaruhi preferensi masyarakat.

Ketika digunakan dengan riset pasar produk yang kompetitif untuk produk baru Anda, Anda cenderung mengabaikan dimensi produk yang penting bagi pelanggan Anda atau konstituen, dan lebih mungkin untuk berhasil memenuhi kebutuhan mereka.

IBM SPSS Tes Exact memungkinkan Anda untuk menggunakan sampel kecil dan masih merasa yakin tentang hasil. Dengan uang yang disimpan menggunakan ukuran sampel yang lebih kecil, Anda dapat melakukan survei atau menguji program pemasaran langsung lebih sering. Lebih dari 30 tes yang tepat, yang mencakup seluruh  spektrum masalah data nonparametrik dan kategoris untuk dataset kecil atau besar, termasuk.

IBM SPSS Nilai Hilang menemukan hubungan antara nilai-nilai yang hilang dalam data dan variabel lainnya. Data yang hilang serius dapat mempengaruhi model-dan Anda hasil Anda. Digunakan oleh para peneliti survei, ilmuwan sosial, penambang data dan peneliti pasar untuk memvalidasi data.

IBM SPSS regresi memungkinkan Anda untuk memprediksi hasil kategoris dan menerapkan berbagai prosedur regresi nonlinear.

Efektif mana teknik regresi biasa yang membatasi atau tidak pantas: Misalnya, mempelajari kebiasaan konsumen membeli atau tanggapan terhadap pengobatan, mengukur prestasi akademik, dan menganalisis risiko kredit.

Dengan memilih edisi dari keluarga Statistik, Anda akan memiliki beberapa modul dan fungsionalitas yang terintegrasi di ujung jari Anda, seketika. Pengguna Akademik: Pelajari lebih lanjut tentang edisi akademik khusus harga.

Produk dapat diinstal sebagai perangkat lunak klien-saja, tetapi, untuk kinerja yang lebih besar dan skalabilitas, versi berbasis server juga tersedia. Kedua klien dan server yang tersedia untuk sistem operasi Windows, Mac dan Linux. Versi

Server juga menjalankan IBM System z hardware menggunakan sistem operasi Linux. Banyak aplikasi yang tersedia untuk analisis data, termasuk aplikasi yang rumit seperti perangkat lunak survei SPSS. Namun, ini bisa sangat mahal dan banyak perusahaan melihat fungsi sebagai berlebihan. Sebagai alternatif, sebuah aplikasi yang kuat, kuat dan fleksibel, seperti MarketSight, dapat memenuhi kebutuhan analisis survei Anda tanpa harga tinggi dan pelatihan yang cukup dan keahlian yang dibutuhkan untuk menggunakanperangkat lunak survei SPSS. Konsultan statistik kami melakukan olah data statistik, sehingga platform yang ideal untuk kedua ahli dan pengguna dengan pelatihan statistik kurang. Analisis survei software kami ini memenuhi kebutuhan klien dalam dua cara. Pertama, itu secara signifikan lebih rendah dalam biaya dibandingkan dengan software SPSS survei, dan kedua, menyediakan set fitur yang kaya, termasuk Temuan Key, di mana crosstabs, laporan dan grafik dapat dibagi sebagai pandangan-satunya dengan non-pengguna. Konsultan statistik kami dapat mengimpor berbagai set data yang format, termasuk file .sav dihasilkan dari perangkat lunak survei SPSS. Satu set kaya fitur yang mudah digunakan, dikombinasikan dengan keuntungan harga, membuat nilai yang luar biasa dibandingkan dengan SPSS software surveidan lain-lain. Kllien meng-upload data set langsung, menghasilkan lintas tab, tes Stat menjalankan, dan menciptakan dan ekspor grafik yang menakjubkan untuk mereka sendiri PowerPoint kustom template untuk berbagi dengan klien dan rekan – semua online, cepat, dan dalam lingkungan berbasis web aman.

SPSS Survey Software Banyak aplikasi yang tersedia untuk analisis data, termasuk aplikasi yang rumit seperti perangkat lunak survei SPSS. Namun, ini bisa sangat mahal dan banyak perusahaan melihat fungsi sebagai berlebihan. Sebagai alternatif, sebuah aplikasi yang kuat, kuat dan fleksibel, seperti kami, dapat memenuhi kebutuhan analisis survei Anda tanpa harga tinggi dan pelatihan yang cukup dan keahlian yang dibutuhkan untuk menggunakan perangkat lunak survei SPSS.

SPSS memiliki tiga set yang berbeda dari perintah untuk memproduksi grafik. Yang paling mudah untuk dipelajari dan digunakan adalah yang tertua “warisan” perintah grafik. Mereka memberikan grafik dengan gaya standar visual (warna yang digunakan, berat garis, ukuran jenis, dll) yang dapat disesuaikan dengan tangan.

Histogram yang menjengkelkan karena mereka bisa bergantian informatif atau menipu, tergantung pada bagaimana sampah (batas-batas bar) yang dipilih. Mereka berguna dan populer karena mereka secara konseptual sangat sederhana, mudah untuk menarik dan menafsirkan, dan jika ditarik baik mereka dapat memberikan representasi visual yang baik dari distribusi nilai-nilai variabel.

Pilih salah satu variabel sebagai baris, variabel lain sebagai kolom. Konvensional Anda mungkin menempatkan variabel independen dalam baris dan variabel dependen dalam kolom, meskipun secara matematis itu tidak terlalu penting. Untuk mendapatkan persendalam output Anda, klik pada tombol Sel dan menentukan jenis persen yang ingin Anda lihat.

Pilih variabel yang Anda inginkan sarana, dan memindahkannya ke Daftar Dependent. Pilih variabel yang membagi data ke dalam himpunan bagian (yang “pengelompokan” atau “oleh” variabel) dan memindahkannya ke Daftar Independen. Anda mungkin memiliki lebih dari satu variabel baik / baik daftar, dan SPSS proses merekanberpasangan dan menghasilkan tabel terpisah.

Mirip dengan histogram, sumbu x diperlakukan sebagai variabel kategoris, dan sumbu y merupakan salah satu dari berbagai statistik ringkasan: jumlah (alias histogram!), Berarti, jumlah, dll dan kemudian ke kotak dialog utama. Untuk grafik sarana kelompok, pilih statistik lain untuk apa mewakili bar, variabel yang Anda ingin menghitung sarana dalam kotak Variable (berarti akan menjadi statistik default), dan kelompok di Axis kotak

Kategori.

T-test dapat digunakan dalam berbagai cara, dan SPSS memberikan Anda akses cepat ke tiga dari mereka (univariat, dikelompokkan, dan dipasangkan) melalui Bandingkan Sarana menu. Mereka semua mengakses perintah t-tes yang sama. Jika Anda mengetik nilai data yang tidak valid untuk salah satu kelompok, SPSS tidak akan menangkap kesalahan Anda sampai Anda benar-benar menjalankan perintah. Anda perlu tahu apa yang terlihat seperti data Anda sebelum Anda sampai ke kotak dialog ini, karena SPSS tidak akan membiarkan Anda menelusuri data Anda mengatur sementara kotak dialog terbuka.

Seperti t-tes, tes chi-square muncul dalam berbagai situasi, yang paling umum dari yang menilai independensi dua variabel dalam tabel kontingensi (crosstab a). Jadi uji chi-square ini ditetapkan sebagai pilihan pada perintah crosstab.

Pada kotak dialog utama, klik pada tombol Statistik, kemudian pilih Chi-square dan Lanjutkan kembali ke kotak dialog utama.

Tentukan variabel dan menjalankan. Tabel ANOVA adalah konsep inti dalam statistik, dan mereka diproduksi oleh beberapa perintah yang berbeda di SPSS, termasuk oneway, GLM, dan unianova. Perintah unianova mungkin yang paling mudah untuk menggunakan keseluruhan, karena memungkinkan Anda untuk menggunakan tali (karakter) sebagai variabel faktor.

Untuk ANOVA sederhana, faktor Anda dianggap Faktor Tetap. Jika Anda memiliki lebih dari satu faktor dan Anda tidak ingin menyertakan interaksi dalam model Anda, Anda akan perlu menentukan bahwa dengan tombol Model.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengelolaan data tertentu atau tugas statistik, Anda harus mencoba on-line file Help. Klik Bantuan, Topik dan Anda dapat membaca tentang berbagai topik dasar SPSS, atau mencari indeks.

Paket Statistik untuk Ilmu Sosial (‘SPSS’) adalah suite kuat dari analisis data, pelaporan dan modeling software. Ini adalah paket perangkat lunak analisis data pilihan bagi orang-orang yang perlu menganalisis sejumlah besar data kuantitatif dan digunakan sebagai standar oleh berbagai pengguna yang membutuhkan dengan cepat dan akurat melaksanakan analisis statistik dari data tersebut. Ini memiliki jangkauan yang sangat luas dari aplikasi dari yang relatif sederhana seperti menghitung frekuensi dan membuat daftar dan grafik melalui analisis jauh lebih maju seperti varians, analisis statistik multivariat dan analisis cluster. Hal ini juga dapat digunakan untuk dengan cepat dan hanya membangun model prediksi.

SPSS adalah paket perangkat lunak yang sangat besar, yang berisi sejumlah besar pilihan dan kemungkinan. Ini menyajikan tantangan bagi pengguna baru atau berpengalaman karena menawarkan sejumlah besar pilihan, sering dalam menu bersarang. Hal ini tidak biasa bagi pengguna untuk mengetahui bahwa ada sesuatu yang mungkin dalam SPSS tetapi tidak dapat menemukan menu yang relevan.

Dengan mendorong delegasi untuk bekerja secara independen pada SPSS kami memastikan bahwa mereka menjadi akrab dengan cara menu yang terstruktur dan di mana pilihan yang berbeda diakses.

Kursus pelatihan SPSS kami akan menunjukkan cara untuk membuat sebagian besar paket perangkat lunak yang kuat ini. Hal ini oleh para profesional industri dengan bertahun-tahun tangan pengalaman dan ini berarti bahwa pelatih SPSS kami membawa pelatihan untuk hidup dengan skenario kehidupan nyata dan contoh dan Anda meninggalkan dengan banyak tips praktis dan trik serta pemahaman yang kuat tentang bagaimana software ini bekerja. Statistical Paket untuk Ilmu Sosial (‘SPSS’) adalah software yang sangat kuat dalam analisis data, pelaporan dan modeling software. Ini adalah paket perangkat lunak analisis data pilihan bagi orang- orang yang perlu menganalisis sejumlah besar data kuantitatif dan digunakan sebagai standar oleh berbagai pengguna yang membutuhkan dengan cepat dan akurat melaksanakan analisis statistik dari data tersebut. Ini memiliki jangkauan yang sangat luas dari aplikasi dari yang relatif sederhana seperti menghitung frekuensi dan membuat daftar dan grafik melalui analisis jauh lebih maju seperti varians, analisis statistik multivariat dan analisis cluster. Hal ini juga dapat digunakan untuk dengan cepat dan hanya membangun prediktif saja models. SPSS sangat ideal untuk Anda jika pekerjaan Anda melibatkan menganalisis data dan Anda ingin belajar bagaimana melakukan analisis data lebih cepat dan efisien sementara membuat sebagian besar data Anda. Tentu saja kami akan menunjukkan cara untuk mengatur analisa statistik dengan SPSS dan menginterpretasikan hasil, sehingga Anda dapat menerapkannya dengan yakin. Kami juga sering menyediakan klien kami dengan pelatihan SPSS di situs mereka. Menghemat waktu dan biaya perjalanan dan akomodasi ini berarti bahwa kursus dapat disesuaikan dengan tepat untuk kebutuhan Anda dan disampaikan pada tanggal yang sesuai dengan Anda. Bila memungkinkan kita akan menggunakan file SPSS Anda selama pelatihan disesuaikan untuk memastikan bahwa pelatihan adalah sebagai dipesan lebih dahulu dengan kebutuhan Anda mungkin.

Dengan sangat berpengalaman SPSS trainer. Pelatihan Dari SPSS Course Delegasi “Penggunaan contoh-contoh praktis bukannya teoritis membuat konten relatable dan lebih mudah untuk mengikuti. Ditangani dari pengguna titik software pandang daripada titik statistik pandang sangat berguna bagi saya. ”

Konsultan kami akan memberikan contoh-contoh praktis, agar Anda dapat benar-benar menyelesaikan tugas-tugas di SPSS bukan hanya mendengarkan bagaimana mereka bisa dilakukan dalam teori. Pelatih yang sangat baik pada memeriksa bahwa kita semua menjaga dan bahwa kita mengerti apa yang kami lakukan. Keterangan program jelas yang berarti peserta tampaknya dari tingkat yang sama, banyak interaksi dan kesempatan untuk mengajukan pertanyaan .

 

SPSS Perpustakaan
Sebuah sejarah SPSS fitur statistik
Halaman ini diadaptasi dari sebuah halaman web di halaman web SPSS. Kami berterima kasih kepada SPSS izin mereka untuk beradaptasi dan mendistribusikan halaman ini melalui situs web kami.

SPSS berkomitmen untuk menyediakan Anda dengan yang paling kuat dan prosedur statistik up-to-date karena statistik adalah inti dari analisis Anda. statistik baru dan perangkat tambahan untuk prosedur statistik yang ada dibuat di setiap rilis baru dari software SPSS. Dan, SPSS rilis versi baru setiap 12-18 bulan. Kertas putih ini berisi daftar perangkat statistik yang kami telah ditambahkan ke lini produk SPSS dimulai dengan versi 5.0 melalui versi yang akan datang kami, 9.0. Ini menunjukkan komitmen kami untuk “Real Stats” bagian dari “Nyata Statistik. Nyata Mudah.”

SPSS 5.0

Fitur baru

SPSS CHAID sebagai modul add-on
PRELIS / LISREL 7 sebagai modul add-on
Prosedur Regresi Cox yang melakukan regresi hazard proporsional dengan waktu respon sebagai variabel dependen
Prosedur Kaplan-Meier yang memperkirakan lamanya waktu untuk sebuah acara
seperangkat grafik statistik terintegrasi ditambah grafik bisnis standar
Levene Uji tes homogenitas di Oneway
tambahan

MANOVA:
Kemampuan untuk meminta nilai-nilai kekuasaan diamati berdasarkan fixed-efek asumsi untuk semua tes F univariat dan multivariat dan t-tes Empat jenis nilai daya: 1. nilai daya Perkiraan, 2. nilai-nilai daya yang tepat, 3. tingkat alpha di mana kekuasaan adalah dihitung untuk tes F, 4. tingkat alpha di mana kekuasaan itu harus dihitung untuk t-tes Mendapatkan interval kepercayaan simultan untuk setiap estimasi parameter dan koefisien regresi. Kedua univariat (Scheffe dan Bonferroni) dibuat tersedia. Meminta interval univariat dan multivariat kepercayaan baik bersama atau individu dan juga bervariasi tingkat kepercayaan. Menampilkan efek nilai-nilai ukuran dan optimal koefisien kontras Scheffe untuk memperkirakan ukuran efek dalam model hirarkis dan metode pengelompokan K-Means dalam CLUSTER QUICK. Mengubah metode regresi tertimbang untuk metode numerik nonlinier untuk mendapatkan estimasi maksimum likelihood benar dalam probit. Ditambahkan skor diskriminan dengan prosedur Analisis diskriminan. Berubah default untuk dua ekor penting dalam KORELASI.
SPSS 6.0

Fitur baru
Lima puluh delapan fungsi baru ditambahkan ke bahasa transformasi, termasuk fungsi distribusi, fungsi distribusi terbalik dan fungsi generasi nomor acak
Dua kali lipat jumlah grafik yang tersedia untuk menyertakan Pareto, diagram kontrol, bar error, garis perbedaan, tinggi / rendah / dekat, berbagai bar, time series / urutan plot, dan curve fitting
Pihak ketiga API untuk integrasi 3 aplikasi pihak / macro ke SPSS dan menu nya
tambahan
nilai yang hilang imputasi di diagram garis
interval kepercayaan pengguna-didefinisikan dalam MEMERIKSA
Tampilan koefisien agar ditetapkan pengguna dalam regresi
Menampilkan beberapa garis referensi pada semua grafik
Berasal (2) sumbu skala untuk semua grafik bar / line / daerah
SPSS 6.1

Fitur baru
loglinier berbasis GLM untuk pas loglinier dan logit model untuk menghitung data. GENLOG menangani asumsi model baru, POISSON, serta MULTINOMIAL saat ini. Selain itu, GENLOG dapat menangani situasi Data berantakan dan menampung nol struktural. Resolusi tinggi plot diagnostik diintegrasikan ke prosedur.
32 bit back-end untuk kali pengolahan statistik lebih cepat
SPSS Tes Exact sebagai modul add-on yang terintegrasi dengan crosstabs SPSS dan tes non-parametrik (hubungi SPSS untuk kertas putih yang tersedia)
Satu sampel t-test
Dikelompokkan median di GAMBAR
bobot kasus di NPPLOT
tambahan
Menampilkan kasus disensor di Kaplan-Meier
tes asimtotik tambahan di Chi-square
SPSS 7.0

Fitur baru
New model umum linier prosedur (GLM) memungkinkan model campuran ANOVA antara lain. Ini berisi tes post-hoc dan empat jenis jumlah kuadrat. (Hubungi SPSS untuk kertas putih yang tersedia)
Multidimensi tabel pivot untuk analisis lebih fleksibel (kertas putih yang tersedia)
fungsi distribusi baru dari Lognormal, Logistik, eksponensial, Weibull, Gamma, Beta, Seragam, Pareto, Laplace, dan Half normal di NPPLOT
tambahan
tes post-hoc di Oneway
interval kepercayaan untuk parameter fungsi eksponensial dalam Regresi Logistik
Menampilkan jumlah kasus dalam analisis dan label variabel dalam analisis Factor
SPSS 7.5 *

Fitur baru
Amos untuk persamaan struktural pemodelan tersedia sebagai pilihan (kertas putih yang tersedia)
Prosedur varians Komponen Estimasi yang menyediakan berbagai macam metode estimasi untuk memperkirakan komponen varians untuk setiap efek acak dalam model campuran. Ini mencakup empat metode estimasi: ANOVA, MINQUE, Maximum Likelihood, Restricted Maximum Likelihood. Termasuk Type 1 dan Type 3 Sum of Squares untuk metode ANOVA. Pilihan nol berat badan atau metode berat yang sama. Pilihan Kemungkinan Maksimum dan metode perhitungan Kemungkinan Maksimum Dibatasi termasuk metode skoring Fisher dan Newton-Raphson. Kemampuan untuk menyimpan komponen varians estimasi dan matriks kovariansi. (Kertas putih yang tersedia)
analisis nilai-nilai yang hilang direncanakan sebagai pilihan. Ini menyediakan informasi deskriptif untuk setiap pola yang hilang unik dan menampilkan lokasi nilai yang hilang. Ini juga menyediakan EM dan regresi metode untuk memperkirakan statistik deskriptif mean, kovarians dan korelasi antara variabel bunga ketika data yang hilang ada.
tambahan
General model linier (GLM) prosedur meliputi perbandingan berpasangan sarana marginal diharapkan, yang ditentukan pengguna jangka kesalahan dalam analisis post-hoc, pengujian hipotesis linear dari efek vs kombinasi linear dari efek, pilihan untuk menyimpan matriks desain dan berkas efek, memungkinkan jumlah yang tidak terbatas dari faktor dan angka pecahan di Lmatrix, Mmatrix dan Kmatrix subcommand. (Kertas putih yang tersedia)
analisis faktor termasuk matriks kovarians selama tiga metode ekstraksi (Principal Component, Principal Axis, dan Image), rotasi Promax, Post-rotasi sum-of-kotak, kemampuan untuk menerapkan solusi untuk kasus baru
Regresi menciptakan sebuah file sistem yang berisi estimasi parameter dan kovarians dan matriks korelasi yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dan prediksi
Logistik termasuk Pseudo-R tindakan Squared dari Cox dan Snell dan Nagelkerke ini. Pengguna nilai cutoff ditentukan untuk tabel klasifikasi. Kontras standar berubah Indikator dari Deviasi, dan penambahan Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistik.
Uji McNemar di crosstabs
estimasi validasi silang dari tingkat kesalahan klasifikasi ditambahkan ke diskriminan
Eksponensial dari Beta di GENLOG
pie chart dalam prosedur Frekuensi
bar chart Cluster dalam prosedur Crosstab
SPSS 8,0 *

Mudah menentukan apakah perbedaan antara beberapa kelompok yang signifikan secara statistik dalam percobaan Anda dengan dramatis meningkat ANOVA. Misalnya, Anda dapat menguji titik harga yang berbeda dalam mailing langsung. Gunakan sebagai banyak variabel yang Anda inginkan ketika Anda membuat model kustom tanpa batas pada urutan maksimum interaksi, dan bekerja lebih cepat sekarang karena Anda tidak harus menentukan rentang faktor tingkat-SPSS menggunakan tingkat default. Ketika Anda bekerja, Anda dapat menentukan efek saat Anda melakukan post-hoc analisis (di oneway) yang memungkinkan Anda untuk melanjutkan penemuan Anda. Kemudian, memilih model yang tepat untuk Anda sebagai Anda menganalisis model dengan empat jenis jumlah kuadrat, dan meningkatkan kepastian Anda dengan penanganan data yang lebih baik di sel kosong, dan melakukan kurangnya tes fit untuk memilih model yang terbaik.
Mudah membandingkan varians antara kelompok dengan uji Robust Levene di MEMERIKSA. Misalnya, membandingkan kelompok dengan varians yang sangat berbeda seperti tingkat kanker pada perokok dan non-perokok.
Membuat model yang lebih baik terlepas dari ukuran sampel dengan Harmonic dan sarana geometris SARANA. Misalnya Anda dapat menggunakan Harmonic berarti ketika kumpulan data Anda memiliki lebih dari satu kelompok dari yang lain, atau Anda memiliki dua sampel yang berbeda ukuran.
Lebih tepatnya bekerja dengan distribusi eksponensial dengan uji Kolmogorov-Smirnov, seperti yang ditemukan dalam data pertumbuhan keuangan atau bakteri.
Lebih bebas menganalisa data dengan antarmuka yang diperbarui untuk perintah di GLM yang membebaskan Anda dari menggunakan sintaks.
Dapatkan model yang lebih baik dari SPSS Statistik profesional dan SPSS Statistik Lanjutan. Dalam SPSS Statistik profesional, Anda dapat menggunakan intra-korelasi di KEANDALAN. Dalam SPSS Statistik Lanjutan, sekarang Anda dapat memilih model yang Anda sukai, dengan memasukkan plot dari satu dikurangi fungsi survival kumulatif di SURVIVAL, Kaplan-Meier dan COX REGRESI. Dan Anda dapat memilih univariat dan multivariat kurangnya tes fit di GLM untuk membantu Anda menguji model bersarang.
Dapatkan informasi yang lebih berguna dari data Anda dengan SPSS Kategori. SPSS Kategori sekarang dua modul, SPSS Conjoint dan SPSS Categories, tanpa biaya tambahan. SPSS Conjoint termasuk orthoplan, plancards, dan prosedur conjoint. SPSS Kategori opsi menawarkan dua prosedur baru yang membebaskan Anda dari kendala data seperti ya / tidak jawaban dan memungkinkan Anda untuk menganalisis data kategoris. Mengeksplorasi hubungan antara dua variabel kategori dengan Bi-plot. Buat baru, keluaran modern yang siap untuk mengirim ke klien. SPSS Kategori baru meliputi:
CATREG; melakukan analisis regresi untuk data kategorikal
KORESPONDENSI; yang meningkatkan atas ANACOR
SPSS 9.0

Fitur baru
Memprediksi hasil kategoris dengan lebih dari dua kategori dengan Multinomial Regresi Logistik di Model SPSS Regresi (sebelumnya bernama SPSS Statistik Professional). Misalnya, apa model memprediksi apakah pelanggan membeli produk A, B produk atau produk C.
Membuat keputusan yang lebih dengan mengevaluasi kinerja diagnostik dari tes menggunakan ROC (Receiver-Operating Karakteristik) analisis
tambahan
Sebuah tes post-hoc baru untuk tindakan berulang di Model Umum Linear (GLM) di Model SPSS Lanjutan (sebelumnya SPSS Lanjutan Statistik) yang memungkinkan Anda untuk membandingkan antara kelompok akibat yang rata-rata di semua titik waktu. Misalnya, bagaimana kelompok ras / etnis berbeda-beda di semua titik waktu dikombinasikan.
Melampaui batas-batas dari dua arah silang ketika Anda menjelajahi hubungan tiga arah di data kategorikal dengan Cochran-Mantel-Haenszel statistik di Tabulasi Frekuensi.
* Fitur dapat berubah pengembangan berlangsung subjek
Halaman ini diadaptasi dari sebuah halaman web di halaman web SPSS. Kami berterima kasih kepada SPSS izin mereka untuk beradaptasi dan mendistribusikan halaman ini melalui situs web kami.