IBM SPSS Statistics – Novos Módulos Adicionais

SPSS_ModulesA ENSP/UNL adquiriu dois novos módulos para o IBM SPSS e que estão integrados na versão 24:

 

 

 

IBM® SPSS® Complex Samples – Analisar dados estatísticos e interpretar resultados da pesquisa de opinião de amostras complexas

O IBM® SPSS® Complex Samples ajuda os investigadores, pesquisadores de opinião pública e cientistas sociais a fazerem inferências estatisticamente válidas, incorporando projeto de amostra na sua análise de pesquisa. O SPSS Complex Samples fornece ferramentas de planeamento especializado e estatísticas necessárias quando trabalhar com designs de amostras complexas, como amostras estratificadas, em cluster ou de vários estágios.

  • Incorpora design de amostra em análise de pesquisa de opinião para resultados mais precisos.
  • Conserva parâmetros de planeamento de pesquisa de opinião para uso futuro para acelerar a análise e aumentar a eficiência.
  • Gere dados complexos de pesquisa de opinião para análise completa e detalhado.
  • Usa uma interface intuitiva e assistentes úteis para analisar dados e interpretar resultados de pesquisa de opinião mais rapidamente.

 

IBM® SPSS® Forecasting – Crie previsões de séries cronológicas sofisticadas, independentemente do seu nível de experiência

O IBM SPSS Forecasting permite aos analistas prever tendências e desenvolver previsões de forma fácil e rápida, sem que sejam necessários conhecimentos avançados de estatística. Os novos utilizadores podem criar previsões sofisticadas que consideram inúmeras variáveis e os utilizadores experientes podem utilizar o SPSS Forecasting para validar os seus modelos.  O SPSS Forecasting pode ajudá-lo em todos os passos, para obter a informação de que necessita mais rapidamente.

O SPSS Forecasting oferece funções que incluem:

  • Análise orientada que presta suporte a utilizadores menos experientes através do processo de criação do modelo.
  • Mais selecções e opções de personalização permitem que analistas experientes controlem o processo de previsão.
  • Procedimentos de criação de modelos sólidos de séries cronológicas que ajudam a desenvolver previsões fiáveis rapidamente.
  • Funções para poupar tempo que permitem criar e actualizar previsões de forma rápida e fiável.
  • Opções de resultados flexíveis facilitam o fornecimento de informações úteis e acessíveis para os decisores da organização.

 

Fonte: Site IBM

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