معرفی نرم افزار spss

نرم افزار spss برای پکیج های آماری علوم اجتماعی است و توسط محققین مختلف برای تحلیل داده های آماری پیچیده استفاده می شود.

نرم افزار SPSS برای مدیریت و تحلیل داده های آماری علوم اجتماعی ایجاد شده است. این نرم افزار ابتدا در سال 1968 توسط شرکت SPSS راه اندازی و در سال 2009 توسط IBM خریداری شد که در حال حاضر به طور رسمی IBM SPSS Statistics نامیده می شود اما هنوز کاربران به نام SPSS می شناسند.

این نرم افزار به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل آمار علوم اجتماعی استفاده میشود و به علت دستورات روان و مانند زبان انگلیسی همچنین وجود راهنمای کاربر بسیار کامل بسیار محبوب شده است.

از جمله کاربرد های آن می توان به استفاده در تحقیق بازار، تحقیقات بهداشت، موسسات دولتی، موسسات آموزشی، سازمان های بازاریابی، دیتا ماینر ها و بسیاری دیگر برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های اشاره کرد.

اغلب شرکت های تحقیقاتی از SPSS برای تجزیه و تحلیل داده های خود استفاده می کنند تا بتوانند بیشترین بهره را از اطلاعات خود ببرند.

توابع اصلی SPSS

این نرم افزار 4 برنامه ارائه می دهد که به محققان برای کار با اطلاعات آماری پیچیده کمک می کند:

• برنامه آمار (Statistics Program)
  برنامه آمار SPSS مجموعه ای از توابع آماری اساسی را فراهم می کند، که برخی از آنها شامل فرکانس ها، جدول متقابل و آمار دو متغیره است.

• مدلسازی (Modeler Program)
  برنامه Modeler SPSS، محققان را قادر می سازد تا مدل های پیش بینی شده را با استفاده از روش های پیشرفته آماری ایجاد و تایید کنند.
• تجزیه و تحلیل متن برای برنامه های نظرسنجی (Text Analytics for Surveys Program)
  این برنامه به مدیران کمک می کند تا درک بسیار قوی از نظرسنجی ها بدست آورند
• Visualization Designer
  برنامه طراحی ویژوال SPSS به محققان اجازه می دهد از داده های خود به آسانی انواع مختلف تصاویر آماری مانند نمودار تراکم و … را ایجاد کنند.

همچنین علاوه بر 4 برنامه ذکر شده SPSS راه حلی برای مدیریت داده ها فراهم می کند، که به محققان اجازه می دهد نمونه ها را انتخاب کنند و داده های مشتق شده ایجاد کنند.

روش های آماری کاملی شامل موارد زیر برای کار برروی داده ها در این نرم افزار موجود است:

• آمار توصیفی، از جمله متدولوژی هایی مانند فرکانس ها، مقیاس متقابل و آمار نسبت های توصیفی
• آمار دو جانبه، از جمله روش شناسي مانند تجزيه واريانس (ANOVA)، معيار، همبستگي و آزمون هاي غير پارامتريک
• پیش بینی نتایج عددی مانند رگرسیون خطی
• پیش بینی برای شناسایی گروه ها، از جمله روش هایی مانند تحلیل خوشه ای و تجزیه و تحلیل عامل