IBM SPSS Statistics Base

IBM SPSS Statistics Base es la base de muchas implementaciones con pruebas y procedimientos estadísticos que son fundamentales para muchos análisis.

  • Características
  • Funciones

Puede pasar por el proceso analítico de principio a fin con IBM SPSS Statistics Base. Además de la preparación de datos, gestión de datos, gestión de resultados y funciones de gráficos ahora disponibles en todos los módulos de IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Statistics Base ofrece los procedimientos utilizados más frecuentemente para el análisis estadístico que son la base de muchos análisis.

IBM SPSS Statistics Base contiene muchos procedimientos fundamentales que los analistas necesitan.
IBM SPSS Statistics Base contiene muchos procedimientos fundamentales que los analistas necesitan.

IBM SPSS Statistics Base contiene muchos procedimientos fundamentales que los analistas necesitan.



Los procedimientos de IBM SPSS Statistics Base le permitirán echar un rápido vistazo a sus datos, formular hipótesis para realizar pruebas adicionales y, a continuación, llevar a cabo cierto número de procedimientos para ayudar a aclarar las relaciones entre variables, crear conglomerados, identificar tendencias y hacer predicciones.

En IBM SPSS Statistics Base 18, encontrará las siguientes mejoras:

  • Las nuevas pruebas no paramétricas permiten múltiples comparaciones y funcionan en conjuntos de datos de gran tamaño con mayor eficacia. Las pruebas incluyen: Chi-cuadrado, binomial, rachas, una muestra, dos muestras independientes, muestras independientes k, dos muestras relacionadas, muestras relacionadas k y descriptivos.
  • Los gráficos para pruebas de control de procesos estadísticos ahora incluyen la comprobación de reglas en gráficos secundarios.

Feature Demonstrations

Bootstrapping in IBM SPSS Statistics

Bootstrapping in IBM SPSS Statistics


Los procedimientos fundamentales de IBM SPSS Statistics Base le permitirán comprender la estructura básica de sus datos, formular hipótesis para realizar pruebas adicionales y, a continuación, llevar a cabo cierto número de procedimientos para ayudar a aclarar las relaciones entre variables, crear conglomerados, identificar tendencias y hacer predicciones.

Cierto número de pruebas y procedimientos tienen varios subprocesos para mejorar su rendimiento, incluidos la operación SORT, correlación más, correlación parcial, regresión lineal y procedimientos de análisis factorial.

Estadísticos descriptivos

  • Tablas de contingencia
  • Frecuencias
  • Descriptivos
  • Estadísticos de la razón descriptivos
  • Comparar medias
  • ANOVA y ANCOVA
  • Correlación
  • Pruebas no paramétricas
  • Explorar

Pruebas para predecir resultados numéricos e identificar grupos

  • Análisis factorial
  • Análisis de conglomerado de K-medias
  • Seleccione uno de los dos métodos disponibles para clasificar los casos: la actualización de los centros de conglomerados de forma iterativa o sólo la clasificación.
  • También puede especificar variables cuyos valores se utilicen para etiquetar los resultados por casos y solicitar los estadísticos F de los análisis de varianza.
  • Análisis de conglomerados jerárquico
  • Análisis de conglomerados en dos fases
  • Discriminante
  • Regresión lineal
  • Regresión ordinal—PLUM
  • Análisis de elemento afín