¿Cómo redactar los conocimientos básicos básicos de contabilidad y los resultados del aprendizaje?

Introducción a las nuevas características de SPSS versión 13

1. Funciones de gestión de datos mejoradas

Después de la versión 10, cada nueva versión de SPSS mejorará la gestión de datos. funciones Se realizan mejoras para hacerlo más fácil de usar. Las mejoras en la versión 13 pueden incluir principalmente los siguientes aspectos:

1) Nombres de variables largos: en la versión 12, los nombres de las variables pueden tener hasta 64 caracteres, y esto puede flexibilizarse mucho en las limitaciones de la versión 13. mejor compatible con los diversos almacenes de datos complejos de hoy en día.

2) Proceso de codificación automática mejorado: el proceso podrá utilizar plantillas de codificación automática para que los usuarios puedan volver a codificar valores de variables en un orden personalizado en lugar del orden de código ASCII predeterminado. Además, el proceso de Autorecodificación podrá recodificar múltiples variables simultáneamente para mejorar la eficiencia del análisis.

3) Funciones de fecha/hora mejoradas: Esta mejora se centrará en facilitar el cálculo de la diferencia entre dos fechas/horas y en aumentar o disminuir el valor de una variable de fecha.

2. Mejor función de informes de resultados

Desde la versión 10, la función de presentar datos y gráficos de resultados ha sido el foco de mejora de SPSS. En la versión 12, SPSS introdujo una nueva función de gráfico general y la función de informe también alcanzó un nivel relativamente completo. La versión 13 mejorará aún más la función de gráficos en función de algunos problemas de uso y necesidades del usuario.

1) Gráficos estadísticos: Después de un año de uso, la nueva interfaz de operación de gráficos convencionales se ha perfeccionado básicamente. Esta mejora no sólo hace que el funcionamiento sea más cómodo, sino que también destaca dos puntos clave. En primer lugar, se introducen funciones gráficas más interactivas en los gráficos normales, como los gráficos de paneles, los gráficos categóricos con barras de error, como los gráficos de barras de error y los gráficos de líneas, y los gráficos circulares simples, apilados y segmentados con efectos tridimensionales. En segundo lugar, se introducen varios gráficos nuevos. Actualmente existen dos gráficos conocidos: pirámide de población y gráfico de densidad de puntos.

2) Tabla estadística: casi todo el resultado del proceso abandonará el texto y lo reemplazará con una tabla dinámica más hermosa. Además, se mejorará aún más el rendimiento y la facilidad de uso de las tablas dinámicas y se agregarán algunas funciones nuevas, como ordenar estadísticas, fusionar/omitir la salida de varias subcategorías en la tabla, etc. Además, la tabla dinámica se puede exportar directamente a PowerPoint, lo que sin duda es conveniente para los usuarios.

3. Agregue la función de modelado estadístico al módulo de muestra compleja:

La muestra de réplica es un nuevo módulo en la versión 12, que se utiliza para realizar el plan de diseño de la muestra de réplica y describir la datos correspondientes. Sin embargo, en ese momento no se proporcionaban capacidades de modelado estadístico. En la versión 13, esto mejorará enormemente. El modelo lineal general se introduce completamente en el módulo de muestreo complejo para realizar las funciones de modelado y predicción de varias variables continuas en investigaciones de muestreo complejas, como el modelado de datos de satisfacción del cliente en investigaciones de mercado. Para datos categóricos, se introducirá sistemáticamente la regresión logística. De esta manera, para cualquier estudio de muestreo complejo, como el muestreo por conglomerados estratificado de múltiples etapas o el muestreo PPS más complejo, los investigadores pueden implementar fácilmente todo el proceso de análisis desde el diseño del muestreo, la descripción estadística hasta el modelado estadístico complejo en este módulo para encontrar factores que influyen. Se pueden utilizar modelos estadísticos complejos, como modelos de análisis de varianza, modelos de regresión lineal y modelos de regresión logística, y el método de operación será el mismo que la operación de análisis de datos de muestreo completamente aleatorios. Es previsible que la introducción de este módulo promoverá en gran medida la correcta aplicación de modelos de inferencia estadística en muestreos complejos en mi país.

4. Nuevo módulo de árbol de clasificación:

Este módulo en realidad integra el software SPSS AnswerTree lanzado anteriormente en la plataforma SPSS. Cuando presenté las nuevas funciones de SPSS 11 en mi sitio web hace unos años, señalé que la línea de productos actual de SPSS está demasiado fragmentada y que varios pequeños programas con funciones únicas, como AnswerTree, Sample Power, etc., deben integrarse en SPSS, etc. en varias plataformas. Parece que SPSS también es consciente de ello y AnswerTree es el primer producto totalmente integrado en este contexto.

El módulo de árbol de clasificación predice variables categóricas o variables continuas basándose en el modelo de estructura de árbol desarrollado en minería de datos. Puede subdividir muestras fácil y rápidamente sin requerir que los usuarios tengan mucha experiencia estadística. Se utiliza ampliamente en la segmentación de mercados y la minería de datos. Ahora sabemos que este módulo proporciona tres algoritmos CHAID, CHAID detallado y C&RT. No está seguro si se incluirá el algoritmo QUEST proporcionado en AnswerTree.

Para facilitar a los usuarios nuevos y antiguos, el módulo de árbol ya no utiliza el modo asistente en AnswerTree, sino que utiliza el cuadro de diálogo de pestaña interactiva adoptado por SPSS en los últimos dos años. Pero el contenido de toda la interfaz de pestañas es básicamente el mismo que el del asistente original. Además, la salida del modelo sigue siendo el diagrama de árbol estándar en AnswerTree, por lo que los usuarios antiguos de AnswerTree básicamente saben cómo usar este módulo sin ningún aprendizaje especial.

Dado que el sistema de métodos del modelo de estructura de árbol es completamente diferente del método estadístico tradicional, una introducción apresurada puede causar confusión en el sistema de métodos estadísticos para los lectores. Por lo tanto, este tutorial avanzado no presenta este módulo. Se presentará en detalle en la próxima versión del tutorial avanzado y en el libro de texto sobre segmentación de mercado.

5.Los productos de la serie SPSS tienen mejor compatibilidad.

Con la mejora continua de su propia línea de productos, el sistema de productos de SPSS es cada vez más completo, y la complementariedad y compatibilidad entre diferentes productos también mejora constantemente. En la versión 13, el software SPSS se puede integrar bien con otros productos más recientes para formar una solución más completa. Por ejemplo, SPSS, SPSS Data Entry y el recién lanzado SPSS Text Analysis forman juntos una solución de encuestas completa. El nuevo módulo de árbol de clasificación de SPSS permitirá que el software SPSS proporcione un sistema de métodos más completo para la segmentación del mercado.