SPSS (от англ. «Statistical Package for the Social Sciences», «статистический пакет для социальных наук») — программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках.

Год: 2012
Размер x86: 1.02 Гб
Размер x64: 1.05 Гб

Разработчик: IBM SPSS Inc
Язык интерфейса: Мультиязычный (русский присутствует)
Таблетка: Присутствует (EQUiNOX)
Совместимость с 7, Vista: полная
Версия: 21 Build 21.0.0.0
Разрядность: 32 bit + 64bit
Системные требования:
Intel® or AMD x86 processor running at 1GHz or higher
• Memory: 1GB RAM or more recommended
• Minimum free drive space: 800MB
• XGA (1024x768) or higher-resolution monitor
• For connecting with IBM SPSS Statistics Server, a network adapter running the TCP/IP network protocol


По мнению некоторых авторов, SPSS "занимает ведущее положение среди программ предназначенных для статистической обработки информации".
Норман Най, Хедли Халл и Дейл Бент разработали первую версию системы в 1968 году, затем этот пакет развивался в рамках Чикагского университета. Первое пользовательское руководство вышло в 1970 году в издательстве McGraw-Hill, а с 1975 года проект выделился в отдельную компанию SPSS Inc. Первая версия пакета под Microsoft Windows вышла в 1992 году, 14 августа 2012 года вышла 21 версия.

Подробное описание
Новые возможности IBM SPSS Statistics 21.0
Новый IBM SPSS Statistics обогащен мощными аналитическими инструментами и средствами ускорения работы для того, чтобы Вы могли проще и быстрее выявлять ценную информацию в данных, делать более точные прогнозы и обеспечивать большую отдачу от аналитики для своей организации.

Моделирование данных методом Монте-Карло. Богатые возможности имитационного моделирования данных с заданными характеристиками (в том числе, с характеристиками фактических данных – формой распределения и связями между переменными). Это позволит специалистам, связанным с планированием и моделированием затрат и рисков надежнее оценивать диапазон возможных значений прогнозируемого показателя и оценивать его отклик при воздействии на управляемые переменные;
Чтение данных из IBM Cognos BI. Прямой импорт данных из платформы Cognos с помощью встроенного конструктора импорта. Поддерживается загрузка выбранных пользователем данных, или готовых отчетов IBM Cognos.
Сравнение файлов данных. Удобная утилита сравнения файлов данных SPSS Statistics для выявления расхождений в версиях файлов. Появляется возможность быстро сравнивать как содержимое файлов (значения данных по выбранным переменным), так и метаданные, то есть состав и описания (метки и коды) переменных.
Безопасность и эффективность хранения данных. Встроенная возможность сохранения файлов данных с паролем защитит Ваши данные от нежелательного просмотра и повысит безопасность обмена данными с коллегами. IBM SPSS Statistics 21 также поддерживает новый эффективный алгоритм сжатия, значительно сокращающий место, необходимое для хранения больших данных.
Описательные статистики в одно действие. Простым щелчком по заголовку переменной можно быстро запросить вывод ее базовых описательных статистик, например, количество значений, диапазон, среднее и гистограмму для количественной переменной.
Гибкие возможности слияния файлов. Новая команда слияния позволяет избежать предварительной сортировки наборов данных и файлов SPSS Statistics, а также дает возможности слияния нескольких наборов с помощью подобия SQL-инструкций и разрешает использовать строковые переменные-ключи различной длины.
Долгожданные возможности управления готовыми таблицами. Теперь прямо в редакторе вывода SPSS Statistics в готовой мобильной таблице можно заменить отображение имен переменных и значений на их метки и наоборот, отсортировать строки, вставить новые строки и столбцы, а также изменить язык вывода таблицы, например, с английского на русский.
Расширенная поддержка экспорта результатов. Добавлена поддержка экспорта результатов в файлы MS Excel 2007 и более поздних версий, а также включена поддержка стилей вывода (фон, шрифты, ширина столбцов) при экспорте в HTML. Ваши таблицы в веб-браузере выглядят также опрятно, как и в редакторе вывода SPSS Statistics.
Интеграция с Java. Плагин интеграции с Java позволяет разработчикам вызывать из Java-приложений функционал SPSS Statistics и забирать обратно результаты анализа. В задания SPSS Statistics также можно встраивать обращения к Java для повышения гибкости и программной обработки событий по ходу расчетов.
Интеграция в расширенную инфраструктуру предприятия. Новая версия SPSS Statistics обеспечивает:
Балансировку нагрузки с помощью IBM SPSS Collaboration & Deployment Services
Авторизацию SSO (Single sign-on) между клиентским рабочим местом SPSS Statistics и SPSS Statistics Server
Повышенную безопасность запуска от имени не-root пользователя в Unix/Linux
Отсутствие необходимости строгого соответствия версий клиента и сервера

Модуль Amos устанавливается после установки основной программы, он требует наличия Microsoft.Net. Framework 4.0

Что нового в IBM SPSS Statistics 21?
Ключевые дополнения

1.Имитационное моделирование. Новая процедура предусматривает моделирование первичных данных методом Монте-Карло (разыгрывание случайных величин). Она идет значительно дальше возможностей случайной выборки из известных статистических распределений, которые существовали в SPSS с незапамятных времен. Для разыгрываемых величин возможно задать основной закон распределения примерно из десятка возможных (в том числе для количественных и категориальных величин) с параметрами, дополнительными ограничениями на диапазон значений, корреляциями между генерируемыми переменными. Законы распределения можно автоматически подобрать на основе уже собранных, фактических, данных, с тем, чтобы на более крупной сымитированной выборке, имеющей те же статистические закономерности, что и исходная, надежнее оценить диапазоны моделируемых показателей. Эти возможности будут полезны в задачах моделирования доходов, затрат, рисков, когда в генеральной совокупности значения моделируемого показателя могут выходить за рамки тех значений, что присутствуют в выборке, и моделирование данных методом Монте-Карло позволяет учесть фактор неопределенности и дать более надежные оценки величины, зависимой от множества случайных независимых переменных.
2.Описательные статистики в один клик. Это технически небольшое усовершенствование определено мной в разряд ключевых дополнений, так как, вероятно, по достоинству будет оценено многими пользователями SPSS Statistics. Теперь, щелкнув мышью на заголовке любой переменной и выбрав в контекстном меню «Описательная статистика», можно быстро получить основные статистики по этой переменной, не обращаясь к диалоговым окнам. Возможность будет очень полезна при начальном знакомстве с данными, когда пользователь открывает новый файл и начинает работать с ним.

3.Гибкое слияние данных. Новая процедура STAR JOIN обеспечивает подход к слиянию файлов данных и наборов SPSS Statistics на основе логики SQL, что будет очень удобно для пользователей, привыкших работать с базами данных. Команда содержит возможность слияния файлов по ключевым полям текстового типа, имеющих разную длину. В сравнении с традиционной процедурой слияния файлов по ключам (MATCH FILES) эта процедура также не требует обязательной сортировки соединяемых массивов по ключевым полям.

Приятные и полезные мелочи
1.Шифрование файлов данных. Файлы данных SPSS теперь можно сохранять с паролями. При открытии данных потребуется ввести пароль.
2.Новый алгоритм сжатия файлов при сохранении. Сохраняя большой файл данных, можно выбрать новый алгоритм сжатия (ZCOMPRESSION). Он может значительно сократить пространство, занятое под файлом данных на диске.
3.Управление табличным выводом. Возможности редактирования таблиц вывода после того, как они были сформированы программой, значительно расширились. Пользователь может переключить отображение имен и меток переменных и значений, отсортировать строки таблицы, а таке добавить новые строки или столбцы в таблицу. Последней возможности ранее ощутимо не хватало, особенно при программном управлении созданными таблицами, например, когда надо было добавить разделительную строку.
4.Экспорт результатов в .xlsx. В экспорте вывода Statistics теперь поддерживается открытый формат файлов Excel 2007-2010 (файлы с расширением .xlsx).
5.Улучшенный экспорт в HTML. При сохранении вывода в .html-формат теперь сохраняется привязка к гарнитуре, размеру шрифта, цветам, запоминается ширина столбцов таблиц. Результаты, экспортированные в html и просматриваемые в веб-браузере теперь гораздо лучше соответствуют исходному виду в окне SPSS Statistics Viewer. Это должно повысить привлекательность такого формата обмена результатами между пользователями и непользователями SPSS.

Новые возможности для разработчиков и пользователей корпоративных решений IBM SPSS
1.Импорт данных из Cognos BI. Подключение к службе IBM Cognos Business Intelligence, просмотр метаданных Cognos и импорт кастомизированных данных и преднастроенных отчетов Cognos BI в набор данных SPSS Statistics.
2.Поддержка Java. Новый плагин позволяет сопрягать функционал Statistics и приложений Java. Есть возможность обращаться к Statistics из приложений Java и возвращать в Java вывод Statistics (таблицы, графики), а также использовать программную логику Java в рамках заданий SPSS на обработку данных.

3.Безопасная работа в Unix/Linux среде. Возможность запуска сервера SPSS Statistics не из-под root-пользователя (без административных прав).
4.Распределение нагрузки. Возможности управления нагрузкой на сервер SPSS Statistics (при наличии корпоративной платформы автоматизации аналитических решений IBM SPSS Collaboration & Deployment Services).
5.SSO между клиентом и сервером. Поддержка сквозной авторизации (single sign-on) между клиентом и сервером IBM SPSS Statistics.
6.Взаимодействие разных версий клиента и сервера. Начиная с 21-го релиза SPSS Statistics, строгое соблюдение одинаковости версий клиентского рабочего места и сервера Statistics более не требуется.
7.Unicode по-умолчанию. Кодировкой по-умолчанию SPSS Statistics для данных и файлов синтаксиса теперь является Unicode (UTF-8). Это кодировка была доступна и раньше, однако ранее SPSS по-умолчанию запускался с локальной кодировкой. Переключиться в локальную кодировку можно можно через меню Правка...Параметры.

В данную версию программы включены следующие модули:
IBM SPSS Regression:
IBM SPSS Advanced Statistics:
IBM SPSS Exact Tests:
IBM SPSS Categories:
IBM SPSS Missing Values:
IBM SPSS Conjoint:
IBM SPSS Custom Tables:
IBM SPSS Complex Samples:
IBM SPSS Decision Trees:
IBM SPSS Data Preparation:
IBM SPSS Advanced Visualization:
IBM SPSS Forecasting:
IBM SPSS Neural Networks:
IBM SPSS Direct Marketing:
IBM SPSS Bootstrapping:
IBM SPSS Statistics Base:

немного о модулях SPSS:

Основу программы SPSS составляет SPSS Base (базовый модуль), предоставляющий разнообразные возможности доступа к данным и управления данными. Он содержит методы анализа, которые применяются чаще всего.

Традиционно вместе с SPSS Base (базовым модулем) поставляются ещё два модуля: Advanced Models (продвинутые модели) и Regression Models (регрессионные модели). Эти три модуля охватывают тот спектр методов анализа, который входил в раннюю версию программы для больших ЭВМ.

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.

SPSS Base (Базовый модуль)
SPSS Base 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, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, анализ пригодности (анализ надежности) и многомерное шкалирование.

Regression Models
Данный модуль включает в себя различные методы регрессионного анализа, такие как: бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия, нелинейная регрессия и пробит-анализ.

Advanced Models
В этот модуль 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.

Tables
Модуль Tables служит для создания презентационных таблиц. Здесь предоставляются более широкие возможности по сравнению со упрощенными частотными таблицами и таблицами сопряженности, которые строятся в SPSS Base (базовом модуле).

Ниже в алфавитном порядке приведен список остальных модулей и программ предлагаемых для расширения SPSS.

Amos
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
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).

Clementine
Clementine — это программа для data mining (добычи знаний), в которой пользователю предлагаются многочисленные подходы к построению моделей, к примеру, нейронные сети, деревья решений, различные виды регрессионного анализа. Clementine представляет собой "верстак" аналитика, при помощи которого можно визуализировать процесс моделирования, перепроверять модели, сравнивать их между собой. Для удобства пользования программой имеется вспомогательная среда внедрения результатов.

Conjoint (совместный анализ)
Совместный анализ применяется при исследовании рынка для изучения потребительских свойств продуктов на предмет их привлекательности. При этом опрашиваемые респонденты по своему усмотрению должны расположить предлагаемые наборы потребительских свойств продуктов в порядке предпочтения, на основании которого можно затем вывести так называемые детализированные показатели полезности отдельных категорий каждого потребительских свойства.

Data Entry (ввод данных)
Программа Data Entry предназначена для быстрого составления вопросников, а также ввода и чистки данных. Заданные на этапе создания вопросника вопросы и категории ответов потом используются в качестве меток переменных и значений.

Exact Tests (Точные тесты)
Данный модуль служит для вычисления точного значения вероятности ошибки (величины р) в условиях ограниченности данных при проверке по критерию х2 (Chi-Quadrat-Test) и при непараметрических тестах. В случае необходимости для этого также может быть применён метод Монте-Карло (Monte-Carlo).

GOLDMineR
Программа содержит специальную регрессионную модель для регрессионного анализа упорядоченных зависимых и независимых переменных.

SamplePower
При помощи SamplePower может быть определён оптимальный размер выборки для большинства методов статистического анализа, реализованных в SPSS.

SPSS Missing Value Analysis
Данный модуль служит для анализа и восстановления закономерностей, которым подчиняются пропущенные значения. Он предоставляет различные варианты замены недостающих значений.

Trends
Модуль Trends содержит различные методы для анализа временных рядов, такие как: модели ARIMA, экспоненциальное сглаживание, сезонная декомпозиция и спектральный анализ.

Скриншоты: