Odkrijte odnose in pomene v kategoričnih podatkih

Ne glede na to, katere kategorije proučujete – tržne segmente, zdravniške diagnoze, subkulture, politične stranke ali biološke vrste – vas bodo postopki, ki jih ponuja IBM SPSS Categories rešili omejitev, ki jih predstavljajo običajne tabele ter vam odnose med spremenljivkami pomagali umestiti v širši referenčni okvir.

Pojdite korak naprej od nepreglednih tabel in si kategorične podatke oglejte tudi v grafični obliki. IBM SPSS Categories vam nudi edinstven vpogled v odnose med spremenljivkami. Uporabite IBM SPSS Categories, da bi bolje razumeli katere značilnosti anketirancev se najbolj povezujejo z vašim izdelkom ali storitvijo, za določanje percepcije vaše storitve v očeh uporabnikov ali pa za primerjavo vaših izdelkov s konkurenčnimi izdelki oziroma izdelki drugih znamk. Percepcijske mape omogočajo edinstven vpogled v odnos med dvema ali več kategoričnimi spremenljivkami ali med različnimi primeri in kategorijami, npr. med izdelki, potrošniki ali demografskimi značilnostmi.

• Delo z nominalnimi in ordinalnimi podatki ter lažje razumevanje le teh vam omogoča uporaba postopkov, podobnih regresiji in kanonični korelaciji.
• Analizirajte neobičajne razlike v numeričnih podatkih ali nelinearnih odnosih med napovednimi spremenljivkami in spremenljivko, ki določa izid.
• Uporabite biplote in triplote za predstavitev odnosov med primeri, kategorijami in spremenljivkami v kategorični analizi.
• Prikažite podobnost med enim ali dvema sklopoma podatkov kot razdaljo na precepcijski mapi.

Z IBM SPSS Categories lahko delate različne regresije, ko imate numerične, nominalne ali ordinalne spremenljivke. Podatke lahko vizualno interpretirate, kar pomeni, da lahko zelo razločno vidite, v kakšnem odnosu so vrstice in stolpci v tabelah z rezultati.

Kategorična regresija (CATREG) – npr. za predvidevanje zadovoljstva z delom na osnovi vrste dela, geografske regije in števila poslovnih potovanj.
Korespodenčna analiza (CORRESPONDENCE) - omogoča vizualni prikaz odnosa med spremenljivkami, jakosti njihove povezanosti, ipd.
Multipla korespodenčna analiza (MULTIPLE CORRESPONDENCE) – npr. za raziskovanje odnosa med priljubljeno TV oddajo, starostjo in spolom.
Kategorična analiza glavnih komponent (CATPCA) – npr. za prikaz odnosa med različnimi znamkami avtomobilov in njihovimi značilnosti kot so cena, teža, poraba goriva, itd.
Nelinearna kanonična korelacijska analiza (OVERALS) – npr. za analizo značilnosti izdelkov, na primer različnih okusov juh.
Določanje preferenc (PREFSCAL) – npr. za analizo podobnosti različnih okusov pijač, pri anketirancih različnih starostnih skupin, kjer lahko pridemo do zaključka, da mlajši anketiranci poudarjajo razliko med klasičnimi in novimi okusi, medtem ko starejši anketiranci pogosteje razlikujejo med dietetičnimi in nedietetičnimi okusi.
Večrazsežnostno lestvičenje (PROXSCAL) – npr. da skupini voznikov damo nalogo, da ocenijo 26 različnih vrst avtomobilov, glede na deset njihovih značilnosti, ki jih morajo oceniti na 6-stopenjski lestvici. Dobili bomo načrt skupin modelov avtomobilov, ki so si med seboj podobni in ki so najbolj privlačni.