SPSS^® Complex Samples^TM 19 - Specifiche

Eseguite correttamente calcoli e statistiche di campioni complessi

SPSS  Complex  Samples  è  il  prodotto  statistico  per produrre  stime  corrette  dei  campioni  nelle  indagini campionarie.

SPSS Complex Samples vi permette di calcolare correttamente le statistiche e gli errori standard di piani di campionamento complessi.

Potete utilizzare SPSS Complex Samples per realizzare:

• Indagini e ricerche di mercato: per statistiche descrittive e inferenziali da dati campionari e analisi della soddisfazione del cliente
• Ricerche mediche: analisi di file molto ampi sullo studio dell'uso dell'alcol come causa di incidenti stradali
• Ricerche sociali e sondaggi di opinione

SPSS Complex Samples fornisce:

• gli strumenti necessari per lavorare con campioni complessi, dalla fase di pianificazione al campionamento fino alla fase di analisi 
• l'autocomposizione guidata per il disegno e l'estrazione del campione
• l'autocomposizione guidata per produrre archivi di pubblico accesso, ad es. gli archivi relativi all'indagine sulla salute nazionale del Centro di controllo e prevenzione delle malattie (CDC)
• la previsione dei risultati numerici con il Modello Lineare Generale per Campioni Complessi (CSGLM)
• la previsione dei risultati ordinali con la Regressione Ordinale per Campioni Complessi (CSORDINAL)
• la previsione dei risultati categorali con Regressione Logistica per Campioni Complessi (CSLOGISTIC)
• la previsione time-to-event con Regressione Cox per Campioni Complessi (CSCOXREG)

Potete utilizzare i seguenti tipi di disegno campionario con SPSS Complex Samples:

Campionamento stratificato:— aumentate la precisione del vostro campione oppure assicuratevi che il vostro campione sia rappresentativo dei gruppi significativi, scegliendolo all'interno della popolazione oggetto di indagine. Ad esempio, i sottogruppi possono contare un numero specifico di maschi o femmine, oppure possono contenere persone appartenenti ad una particolare categoria lavorativa, o ancora persone di un certa fascia di età e altro ancora.

Campionamento a grappoli. – selezionate per la vostra indagini i grappoli che rappresentano gruppi di unità campionarie. I grappoli possono includere scuole, ospedali o aree geografiche e le unità campionarie corrispondenti possono essere studenti, pazienti o cittadini. Tale piano di campionamento aiuta a rendere l'indagine redditizia 

Campionamento a più stadi: — selezionate un campione iniziale o di primo stadio sulla base di un gruppo di elementi della popolazione; poi create un campione di secondo stadio estraendo un sotto-campione dalle unità estratte dal primo stadio. Ripetendo questa operazione potete estendere il vostro campione a stadi sempre più ampi. Ad esempio, per un'indagine basata su interviste personali, potete considerare nel campione gli individui all'interno delle famiglie che a loro volta popolano alcuni quartieri.

Ottenete risultati corretti

Per i ricercatori è indispensabile avere la certezza dei risultati delle analisi. Molti comuni software statistici presuppongono che i vostri dati siano estratti seguendo un campionamento casuale semplice. Tale piano di campionamento, tuttavia, non è fattibile  nelle indagini su più grande scala.

Analizzare tali dati del campione con le statistiche convenzionali potrebbe condurre a risultati non corretti. Ad esempio, la stima degli errori campionari delle statistiche sono spesso troppo ridotti.

SPSS Complex Samples consente di ottenere statistiche inferenziali più accurate dei parametri delle popolazioni perché include il piano di campionamento nelle vostre analisi.

Lavorate con efficacia e semplicità

Solo SPSS Complex Samples vi permette di comprendere e utilizzare con facilità i risultati delle vostre analisi campionarie. Grazie all'interfaccia intuitiva, potete analizzare i dati e interpretare i risultati. Quando avete terminato l'analisi, potete pubblicare i vostri dati e i vostri piani di campionamento e analisi. Questi piani fungono da modelli e vi permettono di memorizzare tutte le impostazioni eseguite al momento della creazione del piano di campionamento. Ciò vi fa risparmiare tempo e vi permette di aumentare sia la precisione per voi stessi, sia per coloro che vorranno utilizzare i vostri  piani di campionamento per replicare i risultati che avete ottenuto.

SPSS Complex Samples è disponibile per installazione client ma, per una miglior performance e scalabilità, è disponibile anche una versione server.

Più valore con la collaborazione

È ora possibile riutilizzare e condividere efficacemente gli asset analitici, proteggerli secondo requisiti interni o esterni, e pubblicare i risultati in modo che siano accessibili ad un maggior numero di utenti aziendali, aggiungendo a SPSS Statistics la piattaforma SPSS Collaboration and Deployment Services (finora chiamati SPSS Predictive Enterprise Services). 

Maggiori informazioni sono disponibili su  HYPERLINK:

"http://www.spss.com/software/deployment/cds" www.spss.com/software/deployment/cds

Per iniziare il lavoro con SPSS Complex Samples, utilizzate le autocomposizioni guidate che vi richiedono tutte le informazioni sui fattori che dovete considerare prima di procedere con l'analisi. Se volete crearvi il vostro campione, utilizzate il Campionamento Guidato per definire lo schema di campionamento. Se utilizzate un archivio di dati pubblico che ha già campioni al suo interno utilizzate Preparazione Guidata all'Analisi per specificare come i campioni sono stati definiti e come devono essere stimati gli errori standard. Una volta creato il campione oppure specificati gli errori standard, potete creare dei piani, analizzare i vostri dati e produrre dei risultati.

SPSS Complex Samples è facile da capire e velocizza il vostro lavoro. Utilizzate l'aiuto in linea e lo studio dei casi interattivo per comprendere come utilizzare al meglio i vostri dati con il software.

SPSS Complex Samples vi permette di:

• Ottenere risultati corretti per le stime dei totali, medie e rapporti
• Ottenere gli errori standard di queste statistiche e produrre corretti intervalli di confidenza e test di ipotesi
• prevedere risultati numerici, ordinali, categoriali 
• prevedere il tempo per un evento