Кожен модуль SPSS розширює базовий функціонал й дозволяє виконувати спеціалізовані аналітичні завдання.
-
Statistics Base
Базовий модуль для обробки даних і виконання статистичних аналізів: описова статистика, t-тести, ANOVA, непараметричні тести та кореляційний аналіз. Забезпечує інтуїтивний інтерфейс і синтаксис для автоматизації повторюваних операцій.
-
Data Preparation
Інструменти для перепідготовки та очищення даних: створення змінних, перетворення форматів, виявлення дублікатів, робота з датами і рядками. Автоматизація процесів підготовки дозволяє економити час і зменшує ризик помилок.
-
Bootstrapping
Метод повторної вибірки для оцінювання надійності статистичних показників (інтервали довіри, стандартні похибки) без жорстких припущень про розподіл даних. Корисний при аналізі малих вибірок або нестандартних розподілів.
-
Advanced Statistics
Розширені методи статистичного аналізу: багатофакторний дисперсійний аналіз (MANOVA), аналіз, нелінійне моделювання, кластерний аналіз. Дозволяє вирішувати складні дослідницькі задачі в різних галузях.
-
Regression
Широкий набір регресійних методів: лінійна, логістична, поетапна регресія, регресія із штрафними термінами (ridge, lasso), генерування прогнозів і діагностика моделі. Підходить для моделювання залежностей і прогнозування.
-
Custom Tables
Гнучке створення комплексних звітних таблиць з будь-якими статистичними показниками: зведені таблиці, розподіли, перехресні табуляції. Можливість тонкого налаштування оформлення й експорту в різні формати.
-
Missing Values
Інструменти виявлення та обробки пропущених значень: методи імітації (multiple imputation), аналіз причин пропусків, звіти про якість даних. Дозволяє мінімізувати спотворення результатів через неповні дані.
-
Categories
Аналіз якісних (категоріальних) змінних: функціональна класифікація, оцінка ефектів, асоціаційний аналіз, аналіз контингентності. Використовується для дослідження зв’язків між категоріями.
-
Forecasting
Інструменти для часових рядів і прогнозування: моделі ARIMA, експоненціальне згладжування, сезонні компоненти, автоматичний відбір моделі. Підходить для фінансових, маркетингових та операційних прогнозів.
-
Decision Trees
Побудова та аналіз дерев рішень (C&RT, CHAID, QUEST): класифікація та регресія з візуальним представленням правил. Застосовується для сегментації клієнтів та ухвалення рішень на основі даних.
-
Neural Networks
Штучні нейронні мережі (MLP, SOM) для класифікації й прогнозування з нелінійними залежностями. Включає автоматичний підбір архітектури та візуалізацію результатів навчання.
-
Direct Marketing
Інструменти для маркетингових кампаній: RFM-аналіз, моделювання прицільного підходу, оцінка відгуку, розрахунок життєвої вартості клієнта (CLV). Допомагає оптимізувати витрати на залучення та утримання клієнтів.
-
Complex Samples
Аналіз даних зі складними вибірками: стратифікація, кластеризація, багатоступенева вибірка. Коректний розрахунок ваг і похибок для репрезентативних результатів.
-
Conjoint
Кон'юнктурний аналіз для вивчення переваг споживачів: побудова гіпотетичних продуктів, оцінка часткових корисностей атрибутів. Використовується в дослідженнях товарного дизайну та цінової політики.
-
Exact Tests
Точні непараметричні методи (Fisher’s Exact, McNemar, Cochran’s Q) для малих вибірок або малочастотних даних. Забезпечують коректні p-значення без апроксимацій великих вибірок.
-
SPSS Amos
(Windows, Desktop only)
Інструмент структурного рівняння та підтверджувального факторного аналізу (CFA): графічний інтерфейс для побудови діаграм, оцінка параметрів моделей, тестування гіпотез. Використовується в соціальних науках, маркетингових і освітніх дослідженнях.
Кожен модуль інтегрується з основним інтерфейсом SPSS Statistics і надає широкі можливості для глибинного аналізу даних у різних прикладних сферах.