Ліцензія IBM SPSS Statistics для академічних установ
Campus Edition Academic

IBM SPSS Statistics Campus Edition — це освітня версія провідної платформи статистичного аналізу, у якій кожен модуль розширює базовий функціонал і дозволяє вирішувати вузькоспеціалізовані завдання обробки та моделювання даних.

1. Statistics Base

   Ключовий модуль для базового аналізу: описова статистика, зведені таблиці, частотні розподіли, t-тести (одновибірковий, для незалежних і парних вибірок), дисперсійний аналіз (ANOVA) з одним та двома факторами, непараметричні тести (тест Крускала–Уолліса, тест Манна–Уїтні), а також кореляційний і регресійний аналіз. Надає зручний графічний інтерфейс, можливість автоматизації за допомогою синтаксису та інтеграцію з мовами програмування Python і R для розширеної аналітики.

2. Data Preparation

   Набір інструментів для підготовки даних: створення та перетворення змінних (команди «Обчислити» і «Преобразувати»), рекодування значень, робота зі строковими змінними та датами, виявлення дублікатів і автоматичне виявлення пропущених значень. Дозволяє стандартизувати дані перед аналізом і зберігати сценарії підготовки для багаторазового використання.

3. Bootstrapping

   Метод повторної вибірки для оцінювання надійності статистичних висновків: побудова довірчих інтервалів і обчислення стандартних похибок без жорстких припущень про розподіл. Підтримує бустреп для більшості процедур SPSS, включно з тестами, кореляціями та регресіями, що особливо корисно при роботі з малими або ненормально розподіленими вибірками.

4. Advanced Statistics

   Розширені статистичні методи: багатовимірний дисперсійний аналіз (MANOVA), аналіз виживаності (метод Каплана–Мейєра, модель пропорційних ризиків Кокса), узагальнені лінійні моделі та змішані моделі, нелінійне моделювання, кластерний аналіз (ієрархічний та метод k-середніх). Орієнтований на виконання складних досліджень у психології, маркетингу та біомедичних науках.

5. Regression

   Повний набір регресійних методів: лінійна регресія, логістична регресія (бінарна, мультиномуальна, порядкова), покроковий відбір предикторів, регуляризація (методи гребеневої регресії та ласо), оцінка мультиколінеарності за допомогою фактора інфляції дисперсії, аналіз залишків та діагностика моделей (метрика Кука, впливові спостереження). Призначений для точного прогнозування та кількісного аналізу зв’язків між змінними.

6. Custom Tables

   Гнучкий конструктор звітних таблиць: багаторівневі зведені таблиці, крос-табуляції з будь-якими статистичними показниками, автоматичне форматування комірок та умовне відображення. Підтримує експорт до електронних таблиць, презентацій і веб-сторінок із можливістю збереження шаблонів звітів.

7. Missing Values

   Інструменти для роботи з пропущеними даними: одноманітна та багатоваріантна імпутація за алгоритмом повної умовної специфікації, алгоритм очікування-максимізації, аналіз причин пропусків та звіти про якість даних. Дозволяє знизити спотворення оцінок і підвищити достовірність висновків.

8. Categories

   Аналіз якісних змінних: детальні крос-табуляції, асоціативний аналіз за допомогою логлінійних моделей, порівняння часток у вибірках, аналіз відповідності та логлінійний аналіз. Використовується для виявлення зв’язків у категоріальних даних.

9. Forecasting

   Інструменти для аналізу часових рядів і прогнозування: авторегресійно-інтегровані ковзні середні (ARIMA) з автоматичним підбором параметрів, методи експоненційного згладжування, урахування сезонних коливань, графічне відображення прогнозу та оцінка точності моделей за допомогою середньої абсолютної похибки та кореневої середньоквадратичної похибки. Ідеально підходить для фінансового та операційного планування.

10. Decision Trees

    Побудова дерев рішень для класифікації та регресії: алгоритми CRT, CHAID, QUEST, Exhaustive CHAID, інтуїтивна візуалізація вузлів, гнучкі критерії розбиття й методи обрізки дерев, оцінка значущості предикторів. Широко застосовується у сегментації клієнтів і підтримці управлінських рішень.

11. Neural Networks

    Створення та навчання штучних нейронних мереж (багатошаровий персептрон і карти когерентних самоорганізуючихся мереж) для моделювання складних нелінійних залежностей: автоматичний вибір структури мережі, нормалізація вхідних даних, візуалізація процесу навчання та оцінка точності на тестових даних.

12. Direct Marketing

    Набір інструментів для оптимізації маркетингових кампаній: сегментація клієнтів за моделлю «частота-рівень-монетарна цінність», прогнозування відгуку, розрахунок життєвої цінності клієнта, моделювання підвищення віддачі та аналіз розподілу аудиторій. Дозволяє підвищити ефективність витрат на залучення та утримання клієнтів.

13. Complex Samples

    Методи аналізу даних зі складними вибірками: стратифікація, кластеризація, багатоступенева вибірка, коригування вагів та оцінка дисперсії за допомогою методів Тейлора, «Jackknife» та бустреп. Гарантує репрезентативність та точність результатів у широкомасштабних опитуваннях.

14. Conjoint

    Проведення аналізу переваг споживачів: генерація гіпотетичних продуктів, оцінка часткових корисностей атрибутів, ієрархічний баєсівський аналіз та моделювання ринку. Використовується під час розробки нових товарних лінійок і формування цінової стратегії.

15. Exact Tests

    Точні непараметричні тестування: точний тест Фішера, тест МакНемара, тест Кохрена, точна логістична регресія. Надають коректні показники значущості для невеликих вибірок та рідкісних подій без використання асимптотичних апроксимацій.

16. SPSS Amos

    Лише для операційної системи Windows, окрема інсталяція
    Графічне моделювання структурних рівнянь і підтверджувальний факторний аналіз: інтерфейс із можливістю перетягування об’єктів, налаштування параметрів моделі, розрахунок індексів відповідності модельним даним (індекс порівняльного відповідності, корінь середньоквадратичної помилки наближення, стандартизована середньоквадратична помилка залишків), візуалізація шляхових діаграм і генерація детальних звітів.

Примітка. Набір доступних модулів може відрізнятися залежно від типу ліцензії та регіону використання IBM SPSS Statistics Campus Edition.