Версия 9.0 включала в себя несколько новых статистических методов, в т.ч. многозначную логистическую регрессию, и несколько новых графических возможностей, расширяющих область интерактивных графиков.
Версия 10.0 пакета SPSS for Windows – вышла в сентябре 1999 года. Начиная с версии 10, предел по числу переменных был практически снят, единственный оставшийся «жесткий» предел составляет 2.15 миллиарда переменных. [5]
Версия 12.0 пакета SPSS for Windows - появление возможности русификации окон вывода результатов.
Версия 12.5 пакета SPSS for Windows – русификация основных диалоговых окон.
Версия 13.0 пакета SPSS for Windows более совершенные графические возможности программы.
Версия 14.0 пакета SPSS for Windows – русификация основных диалоговых окон.
Версия 15.0 пакета SPSS for Windows - распространяемая с сентября 2006 года.
Версия 17.0 пакета SPSS for Windows – вышла в 2008 году. Среди основных новшеств SPSS Statistics 17.0: Возможность работать под Windows Vista (а также под Windows XP, Mac OS X и Linux). Усовершенствованный Редактор синтаксиса. Поддерживает 10 языков: английский, русский, французский, немецкий, испанский, итальянский, японский, польский, корейский, китайский. Улучшен Конструктор диаграмм и существенно расширенные возможности визуализации данных. Процедура Оптимальной категоризации (в SPSS Data Preparation).Нейронные сети (в SPSS Neural Networks). Анализ RFM (в SPSS EZ RFM). Процедуры Обобщенная линейная модель и Обобщенные уравнения (в SPSS Advanced Statistics). Процедура анализа методом ближайшего соседа. Поддержка языка скриптов Python. А также другие важные новшества и усовершенствования [11; 9].
Версия 18.0 пакета SPSS for Windows – готовиться к выходу!
SPSS для Windows (аббревиатура SPSS расшифровывается как Statistical Package for Social Science – Статистический пакет для социальных наук) - это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный комплекс, охватывающий все этапы аналитического процесса: планирование, сбор данных, доступ к данным и управление данными, анализ, создание отчетов и распространение результатов. SPSS для Windows - это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы. Графический пользовательский интерфейс упрощает работу даже, несмотря на то, что SPSS для Windows включает в себя все функции управления данными, статистические процедуры и средства создания отчетов, необходимые для самого сложного анализа. Ближайшим аналогом SPSS является программа Statistika [4].
SPSS представляет собой набор различных программ обработки данных - эти программы облегчают процесс ввода данных (информации), легко позволяет гибко менять структуру данных, использовать самые современные методы обработки данных (как по отдельности, так и совместно) и получать результаты в удобной и наглядной форме.
Все эти многочисленные программы собраны в единую цельную систему, которая обеспечивает легкость общения пользователя с достаточно сложной, комплексной программой, снабженной исчерпывающей справочной поддержкой.
SPSS - компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках. По мнению некоторых авторов, SPSS "занимает ведущее положение среди программ, предназначенных для статистической обработки информации" [11].
Основным достоинством программного комплекса SPSS, как одного из самых существенных достижений в области компьютеризированного анализа данных, является самый широкий охват существующих статистических методов, который удачно сочетается с большим количеством удобных средств визуализации результатов обработки.
Основные функциональные возможности программы по обработке статистических данных и презентации результатов: кодирование статистических данных; основные определения и понятия из области статистики: шкалы статистических измерений, выборки и распределения, статистическая значимость понятие о зависимых и независимых выборках; процедура проведения частотного анализа данных; первичная обработка и подготовка данных для применения основных статистических методов, вычислительные возможности SPSS; условный отбор данных для повышения эффективности использования процедур статистической обработки; приемы поиска ошибок при вводе информации; статистические характеристики данных и основные типы распределений, которым подчиняются выборки; проведение тестов на наличие нормального распределения; построение таблиц сопряженности и расчет статистических характеристик для них; интерпретация таблиц сопряженности и ее практическое значение; методы анализа множественных вариантов ответов и условия их применения; множественные варианты ответов и частотный анализ; множественные варианты ответов и таблицы сопряженности; проведение сравнения средних значений выборок и интерпретация результатов; проведение непараметрических тестов для выборок, которые не подчиняются нормальному распределению или не относятся к порядковой шкале; виды корреляционного анализа и интерпретация результатов; простая линейная регрессия (пример из маркетинга); многомерная регрессия (пример из маркетинга); нелинейная регрессия (пример из социологии); логистическая регрессия (пример из медицины); порядковая регрессия (пример из психологии поведения); дискриминационный анализ и его практическое применение; надежность результатов дискриминационного анализа с практической точки зрения; факторный анализ и его практическое применение, методы факторизации переменных; пример применения факторизации в маркетинге, социологии и психологии; кластерный анализ, принципы его проведения и практическое применение; иерархический кластерный анализ для двух и более переменных; кластерный анализ для большого объема данных; интерпретация результатов кластерного анализа; примеры проведения кластерного анализа в маркетинге, социологии и экономической географии; анализ пригодности заданий для статистических обследований и опросов; управление выводом таблиц в SPSS; графические презентационные возможности SPSS; экспорт данных и результатов расчетов SPSS в Microsoft Office, преобразование в HTML-формат; программный синтаксис SPSS 10/11; язык сценариев SPSS 10/11; новое в версии SPSS 11; таблица соответствий пунктов меню русской и английской версии SPSS 10 [7].
Глава 2. Наиболее часто используемые модули – это должен знать каждый. Дополнительные модули.
SPSS Base (Основной системный модуль, Базовый модуль) входит в базовую поставку. Он включает все процедуры ввода, отбора и корректировки данных, а также большинство предлагаемых в SPSS статистических методов. Наряду с простыми методиками статистического анализа, такими как частотный анализ, расчет статистических характеристик, таблиц сопряженности, корреляций, построения графиков, этот модуль включает t-тесты и большое количество других непараметрических тестов, а также усложненные методы, такие как многомерный линейный регрессионный анализ, DA, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, анализ пригодности (анализ надежности) и многомерное шкалирование.
Regression Models (Модуль регрессионных моделей) модуль включает в себя различные методы регрессионного анализа, такие как: бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия, нелинейная регрессия и пробит-анализ.
Advanced Models (Модуль дополнительных моделей) входят различные методы дисперсионного анализа (многомерный, с учетом повторных измерений), общая линейная модель, анализ выживания, включая метод Каплана-Майера и регрессию Кокса, логлинейные, а также логитлоглинсйные модели.
Модуль Tables служит для создания презентационных таблиц. Здесь предоставляются более широкие возможности по сравнению с упрощенными частотными таблицами и таблицами сопряженности, которые строятся в SPSS Base (базовом модуле).
Для расширения возможностей SPSS предлагаются следующие модули и программы.
Наряду с тремя упомянутыми, существует еще ряд специальных дополнительных модулей и самостоятельных программ, число которых постоянно растёт, так, что пользователям следует постоянно знакомиться с информацией о нововведениях в SPSS.Amos (Analysis of moment structures - анализ моментных структур) включает методы анализа с помощью линейных структурных уравнений. Целью программы является проверка сложных теоретических связей между различными признаками случайного процесса и их описание при помощи подходящих коэффициентов. Проверка проводится в форме причинного анализа и анализа траектории. При этом пользователь в графическом виде должен задать теоретическую модель, в которую вместе с данными непосредственных наблюдений могут быть включены и так называемые скрытые элементы. Программа Amos включена в состав модулей расширения SPSS, как преемник L1SREL (Linear Structural RELationships - линейные структурные взаимоотношения).
AnswerTree (дерево решений) включает четыре различных метода автоматизированного деления данных на отдельные группы (сегменты). Деление проводится таким образом, что частотные распределения целевой (зависимой) переменной в различных сегментах значимо различаются. Типичным примером применения данною метода является создание характерных профилей покупателей при исследовании потребительского рынка. AnswerTree является преемницей программы СНАШ (Chi squared interaction Detector - детектор взаимодействий на основе хи-квадрата).
Categories модуль содержит различные методы для анализа категориальных данных, а именно: анализ соответствий и три различных метода оптимального шкалирования (анализ однородности, нелинейный анализ главных компонент, нелинейный канонический корреляционный анализ).