IBM SPSS Categories

Determine la relación entre las variables que observa de sus clientes y los comportamientos comerciales asociados a los mismos. Analice grandes volúmenes de datos y de variables, extrayendo solo aquellos factores relevantes en base a la reducción de dimensiones, creación de mapas perceptuales y asignación de pesos a las variables involucradas.  Determine los drivers de cada fenómeno al que están expuestos sus clientes.

Utilice IBM SPSS Categories para entender qué características relacionan estrechamente a los consumidores con su producto o marca,  determine la percepción que tienen sus clientes de sus productos en comparación con otros productos suyos o de la competencia.

Con IBM SPSS Categories, usted puede hacer una regresión cuando ambas variables, predictoras y de salida son numéricas, ordinales o nominales y puede interpretar visualmente datos y ver cómo las filas y las columnas se relacionan en tablas grandes de frecuencias, puntuaciones o rangos. Esto le permitirá:

  • Trabajar y entender datos ordinales y nominales en procedimientos similares a la regresión convencional, componentes principales y correlación canónica
  • Manipular residuos no normales en datos numéricos o relaciones no lineales entre variables predictoras y la variable de resultados. Utilice las opciones Regresión Ridge, Lasso, Elastic Net, selección de variables y selección de modelos para datos numéricos y categóricos
  • Use diagramas de doble y triple entrada para representar la relación entre los objetos (casos), categorías, y (conjuntos) variables en análisis de correlación
  • Represente similitudes entre uno o dos grupos de objetos como distancias en mapas perceptuales

Convierta sus variables cualitativas en variables cuantitativas

Los procedimientos avanzados disponibles en IBM SPSS Categories le permiten llevar a cabo operaciones estadísticas adicionales en datos categóricos.

Utilice los procedimientos de escalamiento óptimo de IBM SPSS Categories para asignar unidades de medida y puntuaciones cero a sus datos categóricos. Esto abre un nuevo conjunto de funciones estadísticas al permitirle realizar análisis sobre variables con niveles de medida mixtos – por ejemplo, variables nominales, ordinales y numéricas.

La capacidad de IBM SPSS Categories de realizar una regresión múltiple con un escalamiento óptimo le da la oportunidad de aplicar una regresión cuando usted tiene mezclas de variables numéricas, ordinales y nominales así como predictoras y de resultados.

La última versión de IBM SPSS Categories incluye procedimientos avanzados para la selección y regularización del modelo. Usted puede realizar el análisis de correspondencia simple y múltiple para evaluar numéricamente las similitudes entre dos o más variables nominales en sus datos. También puede usar el análisis de correspondencia para cualquier tabla con entradas no negativas.

Descubra las relaciones subyacentes gráficamente

Cualquiera que sea el tipo de categorías que estudie –segmentos de mercado, diagnósticos médicos, subculturas, partidos políticos, o especies biológicas – los procedimientos de escalamiento óptimo le liberan de las restricciones asociadas con las tablas de doble entrada, situando las relaciones entre las variables en un sistema de referencia más amplio. Puede ver un mapa de sus datos, no un simple informe estadístico.

Cómo puede utilizar IBM SPSS Categories

Los siguientes procedimientos están disponibles para añadir significado a sus análisis de datos.

  • La regresión categórica
  • Análisis de correspondencia
  • Análisis de correspondencias múltiple
  • Análisis categórico de componentes principales
  • Escalamiento de preferencias

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