Senin, 15 Agustus 2016

Olah Data

0877•3938•3777 | validkan data,www.DLUHA.name
Banyak orang beranggapan bahwa dalam menyusun skripsi, tesis atau disertasi tidak diperbolehkan mengutip atau mengcopy dari karya ilmiah lain. Padahal sebenarnya, hal itu syah dan diperbolehkan selama kita juga mencantumkan sumber atau referensi karya ilmiah tersebut sesuai kaidah yang berlaku.

jasa olah data, jasa olah data statistik, jasa olah data spss, jasa olah data spss depok, jasa olah data skripsi, jasa olah data sem, jasa olah data spss murah, jasa pembuatan skripsi, olah data statistik, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi

Hubungi via SMS/WA 0815 16 456 90 atau 0877 3938 3777 untuk jasa pengolahan data - olah data SPSS, Eviews, AMOS, Lisrel dan PLS  untuk skripsi, tesis dan disertasi. 

keahlian di bidang metodologi penelitian kuantitatif, memberikan jasa olah data spss, analisa atau analisis data penelitian  dan konsultasi atau bimbingan pembuatan skripsi, tesis dan disertasi dengan menggunakan perangkat lunak SPSS, Eviews, AMOS. Lisrel dan Smart PLS. 


Beberapa alasan menggunakan jasa kami:

Pengolahan data statistik atau olah data spss  disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik, analisis multivariat dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.
Hasil pengolahan data statistik diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan
Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon, Skype atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya)
Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko. Menentukan baik tidaknya jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, tidak hanya ditentukan oleh harga atau biaya murah, tetapi tentu dilihat juga kompetensi pengelolanya.


Pengolahan data statistik atau olah data spss dan analisa data penelitian meliputi membaca dan menginterpretrasikan data, analisis regresi linier berganda, analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya. Kami ?sangat berkomitmen untuk keberhasilan peneliti yang menggunakan jasa kami. Sebagian peneliti menghubungi kami untuk layanan analisis data untuk membantu mereka mencapai tujuan proyek penelitian mereka. Langkah pertama kami adalah untuk sepenuhnya memahami kebutuhan penelitian Anda . Kemudian kami menentukan metode statistik terbaik untuk mencapai tujuan penelitian, mengingat jenis dan jumlah data yang tersedia . Jika Anda tidak memiliki data yang relevan , langkah pertama kami adalah untuk memberian konsultasi dalam menciptakan sebuah metodologi yang optimal untuk mengumpulkan data yang diperlukan .
?
Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan bagi yang tinggal di Jabodetabek.  Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, atau di luar negeri, konsultasi bisa dilakukan via telpon, Hangout atau Skype.

Untuk permintaan jasa pengolahan data atau olah data SPSS, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Pada umumnya penelitian dengan metoda kuantitatif dan olah data spss meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: uji instrumen penelitian atau kuesioner  (uji Reliabilitas  dan uji Validitas), uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas), uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi), Regresi Linier, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM).

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan analisis multivariat di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian yang Anda hadapi.

Konsultasi untuk Analisis Statistik

Konsultan statistik kami bergelar doktor, berkompeten untuk menangani kebutuhan statistik Anda. Kami menggunakan berbagai paket perangkat lunak antara lain SPSS, Eviews, LISREL, SmartPLS, dan Amos sebagai salah satu komponen dari layanan analisis data kami. Konsultan statistik kami terampil dalam berbagai metode statistik, seperti analisis deskriptif dasar, analisis faktor, analisis cluster, analisis multivariat varians, regresi, regresi logistik, skor kecenderungan analisis, pemodelan linear hirarkis (HLM), meta-analisis, Structural Equation Modeling (SEM), dan banyak lagi.
Konsultan statistik kami berusaha tidak hanya untuk hadir Anda dengan hasil yang akurat melalui layanan analisis data kami, tetapi juga untuk memastikan bahwa Anda memahami teknik analisis yang digunakan untuk mendapatkan hasil Anda. Oleh karena itu, kami selalu menawarkan penjelasan dan ringkasan hasil penelitian di dataran, bahasa sehari-hari.
Mengapa memilih kami?
Anda akan menerima dukungan dengan data kuantitatif Anda dari ahli statistik yang berpengalaman dengan berbagai metode analisis.
Konsultan kami setingkat PhD dapat membantu Anda dengan pengkodean data untuk memastikan keakuratan dan efisiensi hasil Anda.
Anda akan memahami bagaimana untuk memilih desain penelitian yang sesuai untuk menjawab pertanyaan penelitian Anda.
Anda akan merasa berpengetahuan dan aman dalam jawaban Anda mengenai analisis statistik untuk proyek Anda dan penggunaan berbagai perangkat lunak statistik.
Anda akan merasa percaya diri dalam kemampuan Anda untuk memilih analisis statistik yang sesuai untuk data Anda.
Anda akan merasa percaya diri dalam menafsirkan temuan penelitian dan menyajikan statistik Anda.
Konsultan kami dapat membantu Anda dengan menghitung uji statistik reliabilitas yang sesuai yang diperlukan untuk data Anda.
Anda akan diberikan pilihan untuk menerima pelatihan tentang cara membuat gambar dan tabel yang benar atau konsultan kami membuat angka dan tabel untuk Anda dari data Anda.
Jangan ragu untuk menanyakan lebih lanjut untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana konsultan statistik kami dapat memenuhi semua kebutuhan Anda konsultasi statistik dengan layanan analisis data kami. Jika Anda membutuhkan desain penelitian, hubungi kami segera.
Layanan yang kami berikan terbukti sangat berharga. Ketika konsultan kami bekerja pada analisis statistik informasi yang diperlukan untuk menyelesaikan disertasi, konsultan kami memberikan banyak arahan dan wawasan selama proses berlangsung. Pengetahuan yang luas, dikombinasikan dengan perhatian besar terhadap detail membuat tugas akhir berkualitas tinggi dengan informasi yang akurat dan presentasi profesional. Beberapa orang yang telah menerima layanan kami, sangat mendorong penggunaan konsultan kami karena banyak layanan yang ditawarkan serta antusiasme tim tentu membuat proses disertasi mudah.


Ahli Statistik kami menawarkan jasa konsultasi statistik yang luar biasa untuk membantu Anda dengan segala aspek dari analisis statistik untuk penelitian kuantitatif Anda.
Ahli Statistik kami dikenal untuk keterampilan mengajar yang sangat baik dan kemampuan untuk mengungkap proses analisis data kuantitatif. Kami bekerja dengan siswa per jam (bukan secara proyek) yang memberikan Anda kontrol lebih besar atas biaya jasa.
Kami sangat berkomitmen untuk keberhasilan setiap individu siswa yang menyewa kami untuk bantuan analisis statistik.

Statistik kami akan:

Membantu Anda dalam mengembangkan pertimbangan statistik (hipotesis statistik, metode statistik dan ukuran sampel pembenaran) untuk proposal disertasi Anda.
Melakukan analisis statistik dalam tahap analisis.
Memberikan penjelasan yang mudah dimengerti pada laporan tertulis dengan tabel dan grafik dari semua analisis statistik yang sesuai.
Sepenuhnya menunjukkan bagaimana menafsirkan dan melaporkan setiap jenis prosedur statistik yang kami sarankan dan pastikan Anda benar-benar memahami logika rasional untuk pemilihan analisis statistik dan bagaimana statistik dijalankan dalam perangkat lunak statistik.
Menyediakan editing perkembangan metode dan hasil bab.
Membantu Anda mempersiapkan untuk pertemuan pertahanan sidang disertasi atau tesis Anda.

Tentang SPSS
Para pengembang Paket Statistik untuk Ilmu Sosial (SPSS) membuat setiap usaha untuk membuat perangkat lunak mudah digunakan. Ini mencegah Anda dari membuat kesalahan atau bahkan melupakan sesuatu. Itu bukan untuk mengatakan itu tidak mungkin untuk melakukan sesuatu yang salah, namun software SPSS bekerja keras untuk menjaga Anda dari berjalan ke parit. Untuk busuk segalanya, Anda hampir harus bekerja di mencari tahu cara melakukan sesuatu yang salah.

Anda selalu mulai dengan mendefinisikan satu set variabel, dan kemudian Anda memasukkan data untuk variabel untuk membuat sejumlah kasus. Misalnya, jika Anda melakukan analisis mobil, masing-masing mobil dalam studi Anda akan kasus. Variabel yang menentukan kasus bisa menjadi hal-hal seperti tahun pembuatan, tenaga kuda, dan inci kubik perpindahan. Setiap mobil dalam penelitian ini didefinisikan sebagai satu kasus, dan setiap kasus didefinisikan sebagai seperangkat nilai-nilai ditugaskan untuk koleksi variabel. Setiap kasus memiliki nilai untuk setiap variabel. (Nah, Anda dapat memiliki nilai yang hilang, tapi itu situasi khusus dijelaskan kemudian.).

Artinya, masing-masing variabel didefinisikan sebagai mengandung jenis tertentu jumlah. Misalnya, variabel skala adalah pengukuran numerik, seperti berat atau mil per galon. Variabel kategoris mengandung nilai-nilai yang mendefinisikan kategori; misalnya, variabel bernama jender bisa menjadi variabel kategoris didefinisikan hanya berisi nilai 1 untuk perempuan dan 2 laki-laki untuk. Hal-hal yang masuk akal untuk satu jenis variabel tidak selalu masuk akal bagi orang lain. Misalnya, masuk akal untuk menghitung mil per galon rata, tapi bukan jenis kelamin rata-rata.

Setelah data Anda masuk ke SPSS - kasus Anda semua ditentukan oleh nilai-nilai yang tersimpan dalam variabel - Anda dapat menjalankan analisis. Anda sudah selesai bagian yang sulit. Menjalankan analisis data jauh lebih mudah daripada memasukkan data. Untuk menjalankan analisis, Anda pilih salah satu yang ingin menjalankan dari menu, pilih variabel yang sesuai, dan klik tombol OK. SPSS membaca melalui semua kasus Anda, melakukan analisis, dan menyajikan anda dengan output.

Anda dapat menginstruksikan SPSS untuk menarik grafik dan diagram dengan cara yang sama Anda menginstruksikan untuk melakukan analisis. Anda pilih grafik yang diinginkan dari menu, menetapkan variabel untuk itu, dan klik OK.

Ketika mempersiapkan SPSS untuk menjalankan analisis atau menggambar grafik, tombol OK tidak tersedia sampai Anda telah membuat semua pilihan yang diperlukan untuk menghasilkan output. Tidak hanya SPSS mengharuskan Anda memilih jumlah yang memadai variabel untuk menghasilkan output, itu juga mensyaratkan bahwa Anda memilih jenis yang tepat dari variabel. Jika variabel kategoris diperlukan untuk slot tertentu, SPSS tidak akan memungkinkan Anda untuk memilih jenis lain. Apakah output masuk akal terserah Anda dan data Anda, tetapi SPSS membuat yakin bahwa pilihan yang Anda buat dapat digunakan untuk memproduksi beberapa jenis hasil.

Semua keluaran dari SPSS pergi ke tempat yang sama - sebuah kotak dialog bernama SPSS Viewer. Ini membuka untuk menampilkan hasil apa pun yang Anda lakukan. Setelah Anda memiliki output, jika Anda melakukan beberapa tindakan yang menghasilkan lebih banyak output, output baru ditampilkan dalam kotak dialog yang sama. Dan hampir apa pun yang Anda lakukan menghasilkan output.

Bagaimana SPSS (statistik Paket untuk Ilmu Sosial) Bekerja Dengan Arthur Griffith dari SPSS For Dummies Para pengembang Paket Statistik untuk Ilmu Sosial (SPSS) membuat setiap usaha untuk membuat perangkat lunak mudah digunakan. Ini mencegah Anda dari membuat kesalahan atau bahkan melupakan sesuatu. Itu bukan untuk mengatakan itu tidak mungkin untuk melakukan sesuatu yang salah, namun software SPSS bekerja keras untuk menjaga Anda dari berjalan ke parit. Untuk busuk segalanya, Anda hampir harus bekerja di mencari tahu cara melakukan sesuatu yang salah. Anda selalu mulai dengan mendefinisikan satu set variabel, dan kemudian Anda memasukkan data untuk variabel untuk membuat sejumlah kasus. Misalnya, jika Anda melakukan analisis mobil, masing-masing mobil dalam studi Anda akan kasus. Variabel yang menentukan kasus bisa menjadi hal-hal seperti tahun pembuatan, tenaga kuda, dan inci kubik perpindahan. Setiap mobil dalam penelitian ini didefinisikan sebagai satu kasus, dan setiap kasus didefinisikan sebagai seperangkat nilai-nilai ditugaskan untuk koleksi variabel. Setiap kasus memiliki nilai untuk setiap variabel. (Nah, Anda dapat memiliki nilai yang hilang, tapi itu situasi khusus dijelaskan kemudian.) Variabel memiliki tipe. Artinya, masing-masing variabel didefinisikan sebagai mengandung jenis tertentu jumlah. Misalnya, variabel skala adalah pengukuran numerik, seperti berat atau mil per galon. Variabel kategoris mengandung nilai-nilai yang mendefinisikan kategori; misalnya, variabel bernama jender bisa menjadi variabel kategoris didefinisikan hanya berisi nilai 1 untuk perempuan dan 2 laki-laki untuk. Hal-hal yang masuk akal untuk satu jenis variabel tidak selalu masuk akal bagi orang lain. Misalnya, masuk akal untuk menghitung mil per galon rata, tapi bukan jenis kelamin rata-rata. Setelah data Anda masuk ke SPSS - kasus Anda semua ditentukan oleh nilai-nilai yang tersimpan dalam variabel - Anda dapat menjalankan analisis. Anda sudah selesai bagian yang sulit. Menjalankan analisis data jauh lebih mudah daripada memasukkan data. Untuk menjalankan analisis, Anda pilih salah satu yang ingin menjalankan dari menu, pilih variabel yang sesuai, dan klik tombol OK. SPSS membaca melalui semua kasus Anda, melakukan analisis, dan menyajikan anda dengan output. Anda dapat menginstruksikan SPSS untuk menarik grafik dan diagram dengan cara yang sama Anda menginstruksikan untuk melakukan analisis. Anda pilih grafik yang diinginkan dari menu, menetapkan variabel untuk itu, dan klik OK. Ketika mempersiapkan SPSS untuk menjalankan analisis atau menggambar grafik, tombol OK tidak tersedia sampai Anda telah membuat semua pilihan yang diperlukan untuk menghasilkan output. Tidak hanya SPSS mengharuskan Anda memilih jumlah yang memadai variabel untuk menghasilkan output, itu juga mensyaratkan bahwa Anda memilih jenis yang tepat dari variabel. Jika variabel kategoris diperlukan untuk slot tertentu, SPSS tidak akan memungkinkan Anda untuk memilih jenis lain. Apakah output masuk akal terserah Anda dan data Anda, tetapi SPSS membuat yakin bahwa pilihan yang Anda buat dapat digunakan untuk memproduksi beberapa jenis hasil. Semua keluaran dari SPSS pergi ke tempat yang sama - sebuah kotak dialog bernama SPSS Viewer. Ini membuka untuk menampilkan hasil apa pun yang Anda lakukan. Setelah Anda memiliki output, jika Anda melakukan beberapa tindakan yang menghasilkan lebih banyak output, output baru ditampilkan dalam kotak dialog yang sama. Dan hampir apa pun yang Anda lakukan menghasilkan output.

Para pengembang Paket Statistik untuk Ilmu Sosial (SPSS) membuat setiap usaha untuk membuat perangkat lunak mudah digunakan. Ini mencegah Anda dari membuat kesalahan atau bahkan melupakan sesuatu. Itu bukan untuk mengatakan itu tidak mungkin untuk melakukan sesuatu yang salah, namun software SPSS bekerja keras untuk menjaga Anda dari berjalan ke parit. Untuk busuk segalanya, Anda hampir harus bekerja di mencari tahu cara melakukan sesuatu yang salah. Anda selalu mulai dengan mendefinisikan satu set variabel, dan kemudian Anda memasukkan data untuk variabel untuk membuat sejumlah kasus. Misalnya, jika Anda melakukan analisis mobil, masing-masing mobil dalam studi Anda akan kasus. Variabel yang menentukan kasus bisa menjadi hal-hal seperti tahun pembuatan, tenaga kuda, dan inci kubik perpindahan. Setiap mobil dalam penelitian ini didefinisikan sebagai satu kasus, dan setiap kasus didefinisikan sebagai seperangkat nilai-nilai ditugaskan untuk koleksi variabel. Setiap kasus memiliki nilai untuk setiap variabel. (Nah, Anda dapat memiliki nilai yang hilang, tapi itu situasi khusus dijelaskan kemudian.) Variabel memiliki tipe. Artinya, masing-masing variabel didefinisikan sebagai mengandung jenis tertentu jumlah. Misalnya, variabel skala adalah pengukuran numerik, seperti berat atau mil per galon. Variabel kategoris mengandung nilai-nilai yang mendefinisikan kategori; misalnya, variabel bernama jender bisa menjadi variabel kategoris didefinisikan hanya berisi nilai 1 untuk perempuan dan 2 laki-laki untuk. Hal-hal yang masuk akal untuk satu jenis variabel tidak selalu masuk akal bagi orang lain. Misalnya, masuk akal untuk menghitung mil per galon rata, tapi bukan jenis kelamin rata-rata. Setelah data Anda masuk ke SPSS - kasus Anda semua ditentukan oleh nilai-nilai yang tersimpan dalam variabel - Anda dapat menjalankan analisis. Anda sudah selesai bagian yang sulit. Menjalankan analisis data jauh lebih mudah daripada memasukkan data. Untuk menjalankan analisis, Anda pilih salah satu yang ingin menjalankan dari menu, pilih variabel yang sesuai, dan klik tombol OK. SPSS membaca melalui semua kasus Anda, melakukan analisis, dan menyajikan anda dengan output. Anda dapat menginstruksikan SPSS untuk menarik grafik dan diagram dengan cara yang sama Anda menginstruksikan untuk melakukan analisis. Anda pilih grafik yang diinginkan dari menu, menetapkan variabel untuk itu, dan klik OK. Ketika mempersiapkan SPSS untuk menjalankan analisis atau menggambar grafik, tombol OK tidak tersedia sampai Anda telah membuat semua pilihan yang diperlukan untuk menghasilkan output. Tidak hanya SPSS mengharuskan Anda memilih jumlah yang memadai variabel untuk menghasilkan output, itu juga mensyaratkan bahwa Anda memilih jenis yang tepat dari variabel. Jika variabel kategoris diperlukan untuk slot tertentu, SPSS tidak akan memungkinkan Anda untuk memilih jenis lain. Apakah output masuk akal terserah Anda dan data Anda, tetapi SPSS membuat yakin bahwa pilihan yang Anda buat dapat digunakan untuk memproduksi beberapa jenis hasil. Semua keluaran dari SPSS pergi ke tempat yang sama - sebuah kotak dialog bernama SPSS Viewer. Ini membuka untuk menampilkan hasil apa pun yang Anda lakukan. Setelah Anda memiliki output, jika Anda melakukan beberapa tindakan yang menghasilkan lebih banyak output, output baru ditampilkan dalam kotak dialog yang sama. Dan hampir apa pun yang Anda lakukan menghasilkan output.

Keunggulan SPSS
Sementara itu tepat bahwa program spreadsheet menawarkan kontrol yang lebih berkaitan dengan organisasi data, ini juga dapat dilihat sebagai kekurangan. Sebaliknya, Anda tidak dapat memindahkan data blok di SPSS seperti yang dimaksudkan untuk mengatur data secara optimal. Baris A merupakan satu kasus, sedangkan kolom menunjukkan satu variabel. SPSS membuat analisis data lebih cepat karena program tahu lokasi kasus dan variabel. Bila menggunakan spreadsheet, pengguna harus secara manual mendefinisikan hubungan ini dalam setiap analisis.

SPSS secara khusus dibuat untuk menganalisis data statistik dan dengan demikian menawarkan berbagai macam metode, grafik dan diagram. Program umum mungkin menawarkan prosedur lain seperti faktur dan akuntansi bentuk, tetapi program khusus yang lebih cocok untuk fungsi ini. SPSS juga dilengkapi dengan teknik yang lebih dari penyaringan atau membersihkan informasi dalam persiapan untuk analisis lebih lanjut. Selanjutnya, program spreadsheet yang normal hanya dapat mendukung analisis data segera setelah instalasi, dengan tambahan plug-in yang diperlukan untuk mengakses teknik yang lebih rumit.

SPSS dirancang untuk memastikan bahwa output disimpan terpisah dari data itu sendiri. Bahkan, ia menyimpan semua hasil dalam file terpisah yang berbeda dari data. Namun, dalam program-program seperti Excel, hasil analisis ditempatkan dalam satu lembar kerja dan ada kemungkinan Timpa informasi lainnya oleh kecelakaan.

Manfaat analisis statistik SPSS dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode utama. Salah satunya adalah hanya dengan menggunakan spreadsheet atau manajemen data program umum seperti MS Excel atau melalui menggunakan paket statistik khusus seperti SPSS. Berikut adalah alasan utama mengapa SPSS adalah pilihan terbaik untuk digunakan. Manajemen data yang efektif Meskipun tepat bahwa program spreadsheet menawarkan kontrol yang lebih berkaitan dengan organisasi data, ini juga dapat dilihat sebagai kekurangan. Sebaliknya, Anda tidak dapat memindahkan data blok di SPSS seperti yang dimaksudkan untuk mengatur data secara optimal. Baris A merupakan satu kasus, sedangkan kolom menunjukkan satu variabel. SPSS membuat analisis data lebih cepat karena program tahu lokasi kasus dan variabel. Bila menggunakan spreadsheet, pengguna harus secara manual mendefinisikan hubungan ini dalam setiap analisis. Berbagai pilihan SPSS secara khusus dibuat untuk menganalisis data statistik dan dengan demikian menawarkan berbagai macam metode, grafik dan diagram. Program umum mungkin menawarkan prosedur lain seperti faktur dan akuntansi bentuk, tetapi program khusus yang lebih cocok 

untuk fungsi ini. SPSS juga dilengkapi dengan teknik yang lebih dari penyaringan atau membersihkan informasi dalam persiapan untuk analisis lebih lanjut. Selanjutnya, program spreadsheet yang normal hanya dapat mendukung analisis data segera setelah instalasi, dengan tambahan plug-in yang diperlukan untuk mengakses teknik yang lebih rumit. Organisasi output yang lebih baik SPSS dirancang untuk memastikan bahwa output disimpan terpisah dari data itu sendiri. Bahkan, ia menyimpan semua hasil dalam file terpisah yang berbeda dari data. Namun, dalam program-program seperti Excel, hasil analisis ditempatkan dalam satu lembar kerja dan ada kemungkinan Timpa informasi lainnya oleh kecelakaan. Meskipun Excel masih menawarkan cara yang baik untuk organisasi data, menggunakan software khusus seperti SPSS lebih cocok untuk di analisis data mendalam. Berbagi: Berbagi di FacebookClick ke email ini untuk friendClick untuk berbagi pada TwitterClick untuk berbagi pada PinterestClick untuk berbagi di Google + Klik untuk mencetak Manfaat terkait SPSS.

Manfaat analisis statistik SPSS dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode utama. Salah satunya adalah hanya dengan menggunakan spreadsheet atau manajemen data program umum seperti MS Excel atau melalui menggunakan paket statistik khusus seperti SPSS. Berikut adalah alasan utama mengapa SPSS adalah pilihan terbaik untuk digunakan. Manajemen data yang efektif Meskipun tepat bahwa program spreadsheet menawarkan kontrol yang lebih berkaitan dengan organisasi data, ini juga dapat dilihat sebagai kekurangan. Sebaliknya, Anda tidak dapat memindahkan data blok di SPSS seperti yang dimaksudkan untuk mengatur data secara optimal. Baris A merupakan satu kasus, sedangkan kolom menunjukkan satu variabel. SPSS membuat analisis data lebih cepat karena program tahu lokasi kasus dan variabel. Bila menggunakan spreadsheet, pengguna harus secara manual mendefinisikan hubungan ini dalam setiap analisis. Berbagai pilihan SPSS secara khusus dibuat untuk menganalisis data statistik dan dengan demikian menawarkan berbagai macam metode, grafik dan diagram. Program umum mungkin menawarkan prosedur lain seperti faktur dan akuntansi bentuk, tetapi program khusus yang lebih cocok 

untuk fungsi ini. SPSS juga dilengkapi dengan teknik yang lebih dari penyaringan atau membersihkan informasi dalam persiapan untuk analisis lebih lanjut. Selanjutnya, program spreadsheet yang normal hanya dapat mendukung analisis data segera setelah instalasi, dengan tambahan plug-in yang diperlukan untuk mengakses teknik yang lebih rumit. Organisasi output yang lebih baik SPSS dirancang untuk memastikan bahwa output disimpan terpisah dari data itu sendiri. Bahkan, ia menyimpan semua hasil dalam file terpisah yang berbeda dari data. Namun, dalam program-program seperti Excel, hasil analisis ditempatkan dalam satu lembar kerja dan ada kemungkinan Timpa informasi lainnya oleh kecelakaan. Meskipun Excel masih menawarkan cara yang baik untuk organisasi data, menggunakan software khusus seperti SPSS lebih cocok untuk di analisis data mendalam.

Analisis statistik dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode utama. Salah satunya adalah hanya dengan menggunakan spreadsheet atau manajemen data program umum seperti MS Excel atau melalui menggunakan paket statistik khusus seperti SPSS. Berikut adalah alasan utama mengapa SPSS adalah pilihan terbaik untuk digunakan. Manajemen data yang efektif Meskipun tepat bahwa program spreadsheet menawarkan kontrol yang lebih berkaitan dengan organisasi data, ini juga dapat dilihat sebagai kekurangan. Sebaliknya, Anda tidak dapat memindahkan data blok di SPSS seperti yang dimaksudkan untuk mengatur data secara optimal. Baris A merupakan satu kasus, sedangkan kolom menunjukkan satu variabel. SPSS membuat analisis data lebih cepat karena program tahu lokasi kasus dan variabel. Bila menggunakan spreadsheet, pengguna harus secara manual mendefinisikan hubungan ini dalam setiap analisis. Berbagai pilihan SPSS secara khusus dibuat untuk menganalisis data statistik dan dengan demikian menawarkan berbagai macam metode, grafik dan diagram. Program umum mungkin menawarkan prosedur lain seperti faktur dan akuntansi bentuk, tetapi program khusus yang lebih cocok untuk fungsi ini. SPSS juga dilengkapi dengan teknik yang lebih dari penyaringan atau membersihkan informasi dalam persiapan untuk analisis lebih lanjut. 

Selanjutnya, program spreadsheet yang normal hanya dapat mendukung analisis data segera setelah instalasi, dengan tambahan plug-in yang diperlukan untuk mengakses teknik yang lebih rumit. Organisasi output yang lebih baik SPSS dirancang untuk memastikan bahwa output disimpan terpisah dari data itu sendiri. Bahkan, ia menyimpan semua hasil dalam file terpisah yang berbeda dari data. Namun, dalam program-program seperti Excel, hasil analisis ditempatkan dalam satu lembar kerja dan ada kemungkinan Timpa informasi lainnya oleh kecelakaan. Meskipun Excel masih menawarkan cara yang baik untuk organisasi data, menggunakan software khusus seperti SPSS lebih cocok untuk di analisis data mendalam.

Ada berbagai kalkulator berbasis web yang tersedia secara gratis, dan kualitas kalkulator ini umumnya cukup baik. Ini adalah alternatif yang masuk akal jika Anda melakukan analisis yang sama lagi dan lagi dan Anda jarang menyimpang dari rutinitas itu. Kalkulator berbasis web ini, bagaimanapun, jarang memberikan ringkasan grafis dari data Anda. Juga, jika Anda beralih ke berbagai jenis analisis, Anda harus menemukan berbasis web kalkulator yang berbeda.

Jika perhatian utama Anda adalah dengan entri data yang akurat, terutama untuk proyek penelitian yang kompleks, seperti percobaan multi-pusat, Anda harus menggunakan perangkat lunak database, seperti Microsoft Access atau MySQL. Sayangnya, perangkat lunak database tidak akan memberikan apa-apa kecuali untuk ringkasan statistik yang paling dasar, sehingga Anda harus memasangkan database Anda dengan program yang berbeda untuk analisis data.

R, SAS, dan Stata. Saya hanya daftar tiga program di sini, tapi setidaknya ada selusin program di luar sana yang pesaing serius untuk IBM SPSS. Ini semua adalah program yang sangat baik dengan banyak keuntungan yang sama dari IBM SPSS. Jika Anda sudah akrab dengan salah satu program ini, Anda harus tetap menggunakannya. Satu-satunya kelemahan yang serius dari program ini adalah bahwa mereka sulit untuk belajar untuk pemula.

Alat manajemen data yang komprehensif. Bagian paling penting dari setiap analisis data entri data awal. Jika Anda memasukkan data dengan cara yang salah, Anda tidak akan dapat menganalisis dengan benar. Meskipun Anda dapat menggunakan berbagai pilihan untuk entri data, sering memasukkan data ke dalam IBM SPSS adalah pilihan terbaik. IBM SPSS menawarkan format spreadsheet sederhana untuk entri data yang intuitif dan mudah untuk memulai dengan. Lebih penting lagi, IBM SPSS menyediakan berbagai dokumentasi data (terutama label nilai) yang akan membantu Anda untuk memastikan konsistensi dalam entri data Anda.

Baik grafis opsi tampilan. Sebelum Anda mulai analisis data Anda, Anda perlu memahami bagaimana data Anda berperilaku. Hal ini paling baik dilakukan secara grafis. IBM SPSS menyediakan scatterplots, boxplots, dan histogram yang membantu Anda untuk melihat pola dalam data Anda. Anda tidak harus mempublikasikan temuan hanya berdasarkan interpretasi intuitif grafis, tentu saja. Sebaliknya, grafis ini akan memberikan Anda dengan kerangka umum untuk memahami data Anda, sehingga Anda akan lebih mampu menginterpretasikan prosedur disimpulkan kompleks yang mengikuti.

Sebuah berbagai model statistik. Seringkali Anda tidak akan tahu pada awal proyek penelitian apa model statistik akan paling cocok untuk proyek tertentu. Kadang-kadang Anda akan memiliki gambaran umum, tetapi sering model statistik akan berubah setelah Anda mulai memeriksa data Anda. Atau Anda akan ingin menjalankan analisis alternatif sebagai cek kualitas untuk analisis awalnya direncanakan. 

IBM SPSS menawarkan berbagai model statistik yang sangat fleksibel: terutama model linier umum dan berbagai model regresi logistik. Ini memungkinkan Anda untuk memiliki satu program yang akan memenuhi hampir semua kebutuhan Anda analisis data. Meskipun beberapa orang mungkin perlu untuk melengkapi IBM SPSS dengan program lain seperti R, untuk sebagian besar orang yang saya bekerja dengan, IBM SPSS akan menjadi satu-satunya paket perangkat lunak statitical yang mereka butuhkan.

Yang mudah untuk belajar menu didorong antarmuka. Banyak program perangkat lunak bersaing statistik, seperti R, SAS, dan Stata, dijalankan terutama sebagai bahasa pemrograman. Sementara bahasa pemrograman menawarkan beberapa keuntungan penting, itu memakan waktu lebih lama untuk belajar. Selanjutnya, kompleksitas sering enggan Anda dari mencoba pendekatan baru dan berbeda.

Sementara Excel adalah alat bisnis yang sangat berguna, ia memiliki keterbatasan â € "dan sekarang dapat menangani dataset besar, Anda juga perlu bantuan untuk mengelola data ini. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memberikan alat-alat canggih untuk lebih efisien dan efektif mengelola dan menganalisis dataset bisnis.

Ini berarti Anda dapat menemukan informasi dalam data Anda bahkan jika Anda dona € ™ t memiliki pengetahuan rinci tentang statistik. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel termasuk 10 prosedur khusus dipilih untuk memungkinkan pengguna bisnis untuk menggunakan penyiapan data dan analisis canggih alat dalam Excel. Secara khusus, ia memiliki prosedur untuk melakukan kebaruan, frekuensi dan nilai moneter (RFM) analisis. Wizards memandu Anda melalui langkah-langkah untuk membantu Anda mengelola dan mengeksplorasi data, menemukan nilai dalam dataset besar dan melakukan analisis.

IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk membuat pohon klasifikasi yang sangat visual yang membantu Anda mengidentifikasi segmen pasar. Misalnya, menggunakan pohon klasifikasi untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan cenderung membeli jenis produk tertentu. Karena Anda menampilkan hasil visual, Anda dapat lebih jelas melihat hubungan dalam data Anda. Analisis pohon klasifikasi canggih, namun mudah digunakan ini memungkinkan Anda untuk menjelajahi hasil dan menemukan subkelompok tertentu dan hubungan dalam data Anda bahwa Anda mungkin tidak menemukan dengan menggunakan statistik dalam Excel.

Sekarang dataset Excel dapat lebih besar dari sebelumnya, ita € ™ s tidak mungkin lagi untuk â € œeyeballâ € ?? data Anda untuk memastikan tidak ada yang salah. Selain itu, lebih banyak data berarti risiko yang lebih tinggi dari data yang buruk.

IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyediakan Anda dengan prosedur yang memungkinkan Anda untuk mempersiapkan dan mengubah data. Gunakan prosedur ini untuk mengatur ulang data dan menempatkan mereka dalam format untuk membantu analisis. Selain itu, Anda mendapatkan lebih banyak pilihan untuk mengeksplorasi data, yang membuatnya lebih mudah untuk menemukan nilai dalam dataset yang lebih besar.

Selama beberapa dekade, para analis telah mengandalkan IBM SPSS Statistik untuk membantu mereka memandu melalui analisis data pengambilan keputusan. IBM SPSS Keuntungan untuk Excel 2007 menyediakan karena teknik IBM SPSS Statistics, ditambah kemampuan untuk mengakses, mengelola dan menganalisis sejumlah besar data. Ini berarti Anda dapat menemukan informasi dalam data Anda bahkan jika Anda dona € ™ t memiliki pengetahuan rinci tentang statistik. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel termasuk 10 prosedur khusus dipilih untuk memungkinkan pengguna bisnis untuk menggunakan penyiapan data dan analisis canggih alat dalam Excel. Secara khusus, ia memiliki prosedur untuk melakukan kebaruan, frekuensi dan nilai moneter (RFM) analisis. Wizards memandu Anda melalui langkah-langkah untuk membantu Anda mengelola dan mengeksplorasi data, menemukan nilai dalam dataset besar dan melakukan analisis. Persiapan IBM SPSS 

Keuntungan untuk Microsoft Excel mulus terintegrasi ke antarmuka Excel. Cukup klik pada â € œIBM SPSS Advantageâ € ?? dari menu Excel, dan pilih prosedur dari pita untuk memulai. Setiap fungsi IBM SPSS Statistics dioperasikan melalui wizard atau dialog tab, sehingga mudah bagi Anda untuk mendapatkan hasil. Anda dona € ™ t perlu scripting atau pemrograman keterampilan sering dibutuhkan untuk memanfaatkan produk statistik yang kompleks. Melakukan analisis RFM muat, frekuensi dan nilai moneter (RFM) analisis adalah teknik yang sering digunakan dalam pemasaran langsung untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling menguntungkan Anda. Pengalaman menunjukkan bahwa kebaruan (waktu terbaru Anda memiliki interaksi dengan pelanggan), frekuensi (jumlah interaksi Anda memiliki Anda telah dengan pelanggan), dan nilai moneter (jumlah uang yang telah Anda terima dari pelanggan) adalah prediktor terbaik dari kecenderungan untuk membeli dari Anda di masa depan. Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel, Anda dapat dengan mudah melakukan analisis RFM untuk mengidentifikasi pelanggan ini. Wizards membantu Anda membuat skor RFM untuk pelanggan atau transaksi data dengan melangkah Anda melalui analisis RFM. IBM SPSS Keuntungan untuk Excel 2007 juga menghasilkan grafik untuk tes diagnostik, yang membantu Anda memahami distribusi data Anda. Setelah Anda memiliki hasil, youâ € ™ akan siap untuk pasar untuk pelanggan lama yang paling mungkin untuk menanggapi tawaran baru. Mudah mengidentifikasi kelompok IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk membuat  pohon klasifikasi yang sangat visual yang membantu Anda mengidentifikasi segmen pasar. Misalnya, menggunakan pohon klasifikasi untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan cenderung membeli jenis produk tertentu. Karena Anda menampilkan hasil visual, Anda dapat lebih jelas melihat hubungan dalam data Anda. Analisis pohon klasifikasi canggih, namun mudah digunakan ini memungkinkan Anda untuk menjelajahi hasil dan menemukan subkelompok tertentu dan hubungan dalam data Anda bahwa Anda mungkin tidak menemukan dengan menggunakan statistik dalam Excel. Cari data yang tidak biasa Sekarang dataset Excel dapat lebih besar dari sebelumnya, ita € ™ s tidak mungkin lagi untuk â € œeyeballâ € ?? data Anda untuk memastikan tidak ada yang salah. Selain itu, lebih banyak data berarti risiko yang lebih tinggi dari data yang buruk. Sebuah prosedur tertentu dalam IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk menangkap data yang masalah sehingga Anda dapat menghapus atau memperbaiki mereka sebelum analisis. Gunakan prosedur ini untuk mendeteksi nilai yang tidak valid yang disebabkan oleh kesalahan entri data dan untuk mendeteksi kasus yang benar-benar tidak 
biasa yang cocok untuk analisis. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel akan menyoroti sel data dan memberikan penjelasan singkat mengapa itu menemukan anomali. Menyiapkan dan mengubah data IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyediakan Anda dengan prosedur yang memungkinkan Anda untuk mempersiapkan dan mengubah data. Gunakan prosedur ini untuk mengatur ulang data dan menempatkan mereka dalam format untuk membantu analisis. Selain itu, Anda mendapatkan lebih banyak pilihan untuk mengeksplorasi data, yang membuatnya lebih mudah untuk menemukan nilai dalam dataset yang lebih besar. Bergabunglah tabel â € "Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel, Anda dapat menggabungkan dua tabel Excel berdasarkan kriteria yang sesuai baris dalam satu meja dengan baris dalam tabel lainnya. Merestrukturisasi Data â € "Anda dapat merestrukturisasi tabel untuk menggabungkan informasi dari beberapa baris. Misalnya, menggunakan prosedur ini untuk merestrukturisasi data transaksional. Anda dapat membuat satu baris untuk setiap pelanggan, dengan setiap transaksi dicatat dalam kolom terpisah â € "memberikan cara baru untuk melihat data. Baris Agregat â € "Menggabungkan kelompok baris dalam tabel yang dipilih ke dalam baris tunggal untuk dengan mudah membuat yang baru, tabel yang berisi data agregat ringkasan untuk masing-masing kelompok. Misalnya, jika Anda memiliki sebuah meja yang mencatat setiap pembelian yang dilakukan oleh pelanggan pada baris terpisah dan mengidentifikasi setiap pelanggan dengan nilai ID yang unik, Anda dapat mengelompokkan catatan berdasarkan nilai ID. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk membuat tabel dikumpulkan dengan satu baris untuk setiap pelanggan, menggunakan nilai ringkasan yang dipilih untuk kolom lain dari tabel asli. Data kelompok dalam rentang â € "Kadang-kadang Anda ingin â € œbinâ € ?? data sehingga Anda dapat melihat rentang nya. Misalnya, Anda mungkin ingin kelompok usia dengan rentang (kurang dari 20, 20-29, 30-39, 40-49, dan sebagainya) untuk meneliti kebiasaan membeli dari kelompok usia yang berbeda. Nilai bin prosedur IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk membangun rentang data. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyajikan anda dengan cutpoints otomatis mengatur bahwa Anda dapat menyesuaikan sesuai terbaik distribusi data Anda. Ketika Anda menyimpan nilai-nilai binned, IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menciptakan kolom baru yang berisi data dikelompokkan ke dalam rentang. Anda juga dapat membuat kolom yang berisi nilai-nilai teks baru yang menggambarkan setiap rentang, serta kolom yang berisi nilai integer sekuensial ditugaskan untuk setiap kategori rentang dalam urutan. Optimalkan sampah 
untuk model â € "Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel, Anda dapat mengubah skala-tipe data dengan mendistribusikan nilai-
nilai ke tempat sampah. Anda kemudian dapat menggunakan data binned bukan nilai data asli untuk analisis lebih lanjut. Misalnya, Anda mungkin ingin mengoptimalkan data ke tempat sampah untuk menjaga privasi sumber data. Alih-alih melaporkan nilai yang sebenarnya, Anda dapat menggunakan nomor binned. Selain itu, beberapa analisis lebih efisien ketika bekerja dengan berkurangnya jumlah variabel. 

Dioptimalkan Binning menciptakan kelompok untuk kolom pilihan (seperti usia) dalam kaitannya dengan variabel lain. Tabel Simpan Excel untuk IBM SPSS Statistik asli file data Untuk manajemen data tambahan dan kemampuan analisis, Anda mungkin ingin mempertimbangkan update ke versi lengkap dari IBM SPSS Statistics. Apakah Anda memilih untuk melakukan hal ini dalam waktu jangka panjang dekat atau, Anda akan dapat menggunakan tabel Excel Anda di IBM SPSS Statistics. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk menyimpan tabel Excel di file data IBM SPSS Statistics-diformat. Grafik distribusi ini menunjukkan nilai moneter rata-rata untuk kategori didefinisikan berdasar dan frekuensi skor. Daerah gelap menunjukkan nilai moneter rata yang lebih tinggi. Dalam contoh ini, pelanggan yang paling baru dan sering juga memiliki nilai moneter rata yang lebih tinggi. Tentukan Properti Variabel klasifikasi pohon ini memprediksi harga rata-rata orang akan membayar untuk mobil. Setiap node dari pohon menampilkan mean (rata-rata) harga yang harus dibayar, standar deviasi, dan jumlah kasus (baris) dalam node. Contoh ini menunjukkan bahwa pendapatan adalah faktor yang paling penting yang mempengaruhi harga pembelian rata-rata. Tentukan Properti Variabel Lihat distribusi data dan menyesuaikan cutpoints di Bin Nilai dialog. Tentukan Properti Variabel Selengkapnya tentang Statistik Family.

Selama beberapa dekade, para analis telah mengandalkan IBM SPSS Statistik untuk membantu mereka memandu melalui analisis data pengambilan keputusan. IBM SPSS Keuntungan untuk Excel 2007 menyediakan karena teknik IBM SPSS Statistics, ditambah kemampuan untuk mengakses, mengelola dan menganalisis sejumlah besar data. Ini berarti Anda dapat menemukan informasi dalam data Anda bahkan jika Anda dona € ™ t memiliki pengetahuan rinci tentang statistik. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel termasuk 10 prosedur khusus dipilih untuk memungkinkan pengguna bisnis untuk menggunakan penyiapan data dan analisis canggih alat dalam Excel. Secara khusus, ia memiliki prosedur untuk melakukan kebaruan, frekuensi dan nilai moneter (RFM) analisis. Wizards memandu Anda melalui langkah-langkah untuk membantu Anda mengelola dan mengeksplorasi data, menemukan nilai dalam dataset besar dan melakukan analisis. Persiapan IBM SPSS 

Keuntungan untuk Microsoft Excel mulus terintegrasi ke antarmuka Excel. Cukup klik pada â € œIBM SPSS Advantageâ € ?? dari menu Excel,dan pilih prosedur dari pita untuk memulai. Setiap fungsi IBM SPSS Statistics dioperasikan melalui wizard atau dialog tab, sehingga mudah bagi Anda untuk mendapatkan hasil. Anda dona € ™ t perlu scripting atau pemrograman keterampilan sering dibutuhkan untuk memanfaatkan produk statistik yang kompleks. Melakukan analisis RFM muat, frekuensi dan nilai moneter (RFM) analisis adalah teknik yang sering digunakan dalam pemasaran langsung untuk mengidentifikasi pelanggan yang paling menguntungkan Anda. Pengalaman menunjukkan bahwa kebaruan (waktu terbaru Anda memiliki interaksi dengan pelanggan), frekuensi (jumlah interaksi Anda memiliki Anda telah dengan pelanggan), dan nilai moneter (jumlah uang yang telah Anda terima dari pelanggan) adalah prediktor terbaik dari kecenderungan untuk membeli dari Anda di masa depan. Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel, Anda dapat dengan mudah melakukan analisis RFM untuk mengidentifikasi pelanggan ini. Wizards membantu Anda membuat skor RFM untuk pelanggan atau transaksi data dengan melangkah Anda melalui analisis RFM. IBM SPSS Keuntungan untuk Excel 2007 juga menghasilkan grafik untuk tes diagnostik, yang membantu Anda memahami distribusi data Anda. Setelah Anda memiliki hasil, youâ € ™ akan siap untuk pasar untuk pelanggan lama yang paling mungkin untuk menanggapi tawaran baru. Mudah mengidentifikasi kelompok IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk membuat pohon klasifikasi yang sangat visual yang membantu Anda mengidentifikasi segmen pasar. Misalnya, menggunakan pohon klasifikasi untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan cenderung membeli jenis produk tertentu. Karena Anda menampilkan hasil visual, Anda dapat lebih jelas melihat hubungan dalam data Anda. Analisis pohon klasifikasi canggih, namun mudah digunakan ini memungkinkan Anda untuk menjelajahi hasil dan menemukan subkelompok tertentu dan hubungan dalam data Anda bahwa Anda mungkin tidak menemukan dengan menggunakan statistik dalam Excel. Cari data yang tidak biasa Sekarang dataset Excel dapat lebih besar dari sebelumnya, ita € ™ s tidak mungkin lagi untuk â € œeyeballâ € ?? data Anda untuk memastikan tidak ada yang salah. Selain itu, lebih banyak data berarti risiko yang lebih tinggi dari data yang buruk. Sebuah prosedur tertentu dalam IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk menangkap data yang masalah sehingga Anda dapat menghapus atau memperbaiki mereka sebelum analisis. Gunakan prosedur ini untuk mendeteksi nilai yang tidak valid yang disebabkan oleh kesalahan entri data dan untuk mendeteksi kasus yang benar-benar tidak 
biasa yang cocok untuk analisis. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel akan menyoroti sel data dan memberikan penjelasan singkat mengapa itu menemukan anomali. Menyiapkan dan mengubah data IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyediakan Anda dengan prosedur yang memungkinkan Anda untuk mempersiapkan dan mengubah data. Gunakan prosedur ini untuk mengatur ulang data dan menempatkan mereka dalam format untuk membantu analisis. Selain itu, Anda mendapatkan lebih banyak pilihan untuk mengeksplorasi data, yang membuatnya lebih mudah untuk menemukan nilai dalam dataset yang lebih besar. Bergabunglah tabel â € "Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft 

Excel, Anda dapat menggabungkan dua tabel Excel berdasarkan kriteria yang sesuai baris dalam satu meja dengan baris dalam tabel lainnya. Merestrukturisasi Data â € "Anda dapat merestrukturisasi tabel untuk menggabungkan informasi dari beberapa baris. Misalnya, menggunakan prosedur ini untuk merestrukturisasi data transaksional. Anda dapat membuat satu baris untuk setiap pelanggan, dengan setiap transaksi dicatat dalam kolom terpisah â € "memberikan cara baru untuk melihat data. Baris Agregat â € "Menggabungkan kelompok baris dalam tabel yang dipilih ke dalam baris tunggal untuk dengan mudah membuat yang baru, tabel yang berisi data agregat ringkasan untuk masing-masing kelompok. Misalnya, jika Anda memiliki sebuah meja yang mencatat setiap pembelian yang dilakukan oleh pelanggan pada baris terpisah dan mengidentifikasi setiap pelanggan dengan nilai ID yang unik, Anda dapat mengelompokkan catatan berdasarkan nilai ID. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk membuat tabel dikumpulkan dengan satu baris untuk setiap pelanggan, menggunakan nilai ringkasan yang dipilih untuk kolom lain dari tabel asli. Data kelompok dalam rentang â € "Kadang-kadang Anda ingin â € œbinâ € ?? data sehingga Anda dapat melihat rentang nya. Misalnya, Anda mungkin ingin kelompok usia dengan rentang 
(kurang dari 20, 20-29, 30-39, 40-49, dan sebagainya) untuk meneliti kebiasaan membeli dari kelompok usia yang berbeda. Nilai bin prosedur IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk membangun rentang data. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menyajikan anda dengan cutpoints otomatis mengatur bahwa Anda dapat menyesuaikan sesuai terbaik distribusi data Anda. Ketika Anda menyimpan nilai-nilai binned, IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel menciptakan kolom baru yang berisi data dikelompokkan ke dalam rentang. Anda juga dapat membuat kolom yang berisi nilai-nilai teks baru yang menggambarkan setiap rentang, serta kolom yang berisi nilai integer sekuensial ditugaskan untuk setiap kategori rentang dalam urutan. Optimalkan sampah untuk model â € "Dengan IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel, Anda dapat mengubah skala-tipe data dengan mendistribusikan nilai-nilai ke tempat sampah. Anda kemudian dapat menggunakan data binned bukan nilai data asli untuk analisis lebih lanjut. Misalnya, Anda mungkin ingin mengoptimalkan data ke tempat sampah untuk menjaga privasi sumber data. Alih-alih melaporkan nilai yang sebenarnya, Anda dapat menggunakan nomor binned. Selain itu, beberapa analisis lebih efisien ketika bekerja dengan berkurangnya jumlah variabel. 

Dioptimalkan Binning menciptakan kelompok untuk kolom pilihan (seperti usia) dalam kaitannya dengan variabel lain. Tabel Simpan Excel untuk IBM SPSS Statistik asli file data Untuk manajemen data tambahan dan kemampuan analisis, Anda mungkin ingin mempertimbangkan update ke versi lengkap dari IBM SPSS Statistics. Apakah Anda memilih untuk melakukan hal ini dalam waktu jangka panjang dekat atau, Anda akan dapat menggunakan tabel Excel Anda di IBM SPSS Statistics. IBM SPSS Keuntungan untuk Microsoft Excel memungkinkan Anda untuk menyimpan tabel Excel di file data IBM SPSS Statistics-diformat.

Grafik distribusi ini menunjukkan nilai moneter rata-rata untuk kategori didefinisikan berdasar dan frekuensi skor. Daerah gelap menunjukkan nilai moneter rata yang lebih tinggi. Dalam contoh ini, pelanggan yang paling baru dan sering juga memiliki nilai moneter rata yang lebih tinggi. Tentukan Properti Variabel klasifikasi pohon ini memprediksi harga rata-rata orang akan membayar untuk mobil. 

Setiap node dari pohon menampilkan mean (rata-rata) harga yang harus dibayar, standar deviasi, dan jumlah kasus (baris) dalam node. Contoh ini menunjukkan bahwa pendapatan adalah faktor yang paling penting yang mempengaruhi harga pembelian rata-rata. Tentukan Properti Variabel Lihat distribusi data dan menyesuaikan cutpoints di Bin Nilai dialog.

Klasifikasi pohon ini memprediksi harga rata-rata orang akan membayar untuk mobil. Setiap node dari pohon menampilkan mean (rata-rata) harga yang harus dibayar, standar deviasi, dan jumlah kasus (baris) dalam node. Contoh ini menunjukkan bahwa pendapatan adalah faktor yang paling penting yang mempengaruhi harga pembelian rata-rata.

Klasifikasi pohon ini memprediksi harga rata-rata orang akan membayar untuk mobil. Setiap node dari pohon menampilkan mean (rata-rata) harga yang harus dibayar, standar deviasi, dan jumlah kasus (baris) dalam node. Contoh ini menunjukkan bahwa pendapatan adalah faktor 
yang paling penting yang mempengaruhi harga pembelian rata-rata.

Sebuah file sistem SPSS dibuat pada perintah dengan program SPSS itu sendiri, yang menghasilkan sebuah file biner yang dirancang untuk jenis tertentu dari komputer menggunakan sistem operasi yang ditunjuk. File ini dapat dibaca oleh program SPSS operasi pada komputer dan sistem operasi yang kompatibel. Sebuah sistem file tidak dapat dibaca oleh manusia normal - hanya dengan komputer dan sistem operasi yang diciptakan. Artinya, sistem file yang dibuat untuk komputer unix tidak dapat dibaca di kedua Windows atau komputer Macintosh.Namun, ada cara untuk mengekspor file sistem untuk impor berbagai jenis komputer. Perintah SPSS mengizinkan penggantian nama, menjatuhkan, dan penataan kembali variabel dalam file yang baru dibuat. Tugas ini juga dilakukan melalui perintah antarmuka. 
Structural Equation Modeling (SEM)
Pemodelan persamaan struktural atau Structural equation modeling (SEM) adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan keluarga metode statistik yang dirancang untuk menguji model konseptual atau teoritis. Beberapa metode SEM umum termasuk analisis konfirmatori faktor, analisis jalur, dan pemodelan pertumbuhan laten. Istilah "model persamaan struktural" yang paling sering mengacu pada kombinasi dari dua hal: "model pengukuran" yang mendefinisikan variabel laten menggunakan satu atau lebih variabel yang diamati, dan "model regresi struktural" yang menghubungkan variabel laten bersama-sama. Bagian-bagian dari model persamaan struktural terkait satu sama lain dengan menggunakan sistem persamaan regresi simultan.

SEM banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial karena kemampuannya untuk mengisolasi kesalahan pengamatan dari pengukuran variabel laten. Untuk memberikan contoh sederhana, konsep kecerdasan manusia tidak dapat diukur secara langsung sebagai salah satu bisa mengukur tinggi badan atau berat. Sebaliknya, psikolog mengembangkan teori kecerdasan dan menulis instrumen pengukuran dengan item (pertanyaan) yang dirancang untuk mengukur kecerdasan menurut teori mereka. Mereka kemudian akan menggunakan SEM untuk menguji teori mereka menggunakan data yang dikumpulkan dari orang-orang yang mengambil tes kecerdasan mereka. Dengan SEM, "kecerdasan" akan menjadi variabel laten dan item tes akan menjadi variabel yang diamati.

Sebuah model sederhana menunjukkan bahwa kecerdasan (yang diukur dengan lima pertanyaan) dapat memprediksi kinerja akademik (yang diukur dengan SAT, ACT, dan sekolah tinggi IPK) ditampilkan di bawah. Dalam diagram SEM, variabel laten biasanya ditampilkan sebagai oval dan mengamati variabel sebagai persegi panjang. Diagram di bawah menunjukkan bagaimana kesalahan (e) mempengaruhi setiap pertanyaan kecerdasan dan skor SAT, ACT, dan IPK, tetapi tidak mempengaruhi variabel laten. SEM memberikan perkiraan numerik untuk masing-masing parameter (panah) dalam model untuk menunjukkan kekuatan hubungan. Dengan demikian, selain menguji teori secara keseluruhan, SEM karena itu memungkinkan peneliti untuk mendiagnosa yang diamati variabel indikator yang baik dari variabel laten.

Studi modern biasanya menguji lebih spesifik model yang melibatkan beberapa teori, misalnya, Jansen, Scherer, dan Schroeders mempelajari bagaimana konsep diri siswa dan self-efficacy mempengaruhi hasil pendidikan. SEM juga digunakan dalam ilmu, bisnis, pendidikan, dan bidang lainnya. Terminologi longgar dan membingungkan telah dikaburkan apa SEM dilakukan dengan data. Secara khusus, PLS-PA (algoritma Lohmoller) cukup sering bingung dengan parsial kuadrat regresi, yang biasanya hanya disebut PLS. PLS regresi cenderung berguna dengan sangat besar, dataset multicolinear, dan menemukan aplikasi dalam spektroskopi. PLS-PA, sebaliknya, biasanya dipromosikan sebagai metode yang bekerja dengan dataset kecil ketika pendekatan estimasi lain gagal; meskipun anggapan ini, bahkan di tahun 1970-an, dikenal tidak benar; misalnya lihat (Dhrymes 1972, 1974; Dhrymes & amp; Erlat, 1972;. Dhrymes et al, 1972; Gupta, 1969; Sobel, 1982).

Kedua LISREL dan PLS-PA yang dipahami sebagai algoritma komputer berulang, dengan penekanan dari awal untuk menciptakan sebuah grafis dan data antarmuka entri diakses dan perluasan analisis jalur Wright. Komisi Cowles awal 'bekerja pada estimasi persamaan simultan berpusat pada Koopman dan algoritma Hood dari ekonomi transportasi dan routing yang optimal, dengan estimasi maksimum likelihood, dan perhitungan bentuk aljabar tertutup, seperti teknik pencarian solusi berulang terbatas pada hari-hari sebelum komputer. Anderson dan Rubin (1949, 1950) mengembangkan informasi yang terbatas maksimum estimator kemungkinan untuk parameter persamaan struktural tunggal, yang secara tidak langsung termasuk dua tahap kuadrat terkecil estimator dan distribusi asimtotik nya (Anderson, 2005) dan Farebrother. Dua tahap kuadrat terkecil awalnya diusulkan sebagai metode estimasi parameter dari persamaan struktural tunggal dalam sistem persamaan linear simultan, yang diperkenalkan oleh Theil (1953a, 1953b, 1961) dan lebih atau kurang secara independen oleh Basmann dan Sargan. Informasi yang terbatas estimasi kemungkinan maksimum Anderson akhirnya diimplementasikan dalam algoritma pencarian komputer, di mana ia bersaing dengan algoritma SEM berulang lainnya. Dari jumlah tersebut, dua tahap kuadrat terkecil adalah jauh metode yang paling banyak digunakan di tahun 1960-an dan awal 1970-an.

LISREL dan PLS jalan pendekatan pemodelan yang diperjuangkan di Komisi Cowles terutama oleh Nobelist Trygve Haavelmo, sedangkan asumsi yang mendasari LISREL dan PLS ditantang oleh ahli statistik seperti Freedman yang keberatan dengan "kegagalan mereka untuk membedakan antara asumsi kausal, implikasi statistik, dan kebijakan klaim telah menjadi salah satu alasan utama untuk kecurigaan dan kebingungan sekitarnya metode kuantitatif dalam ilmu sosial "(lihat juga tanggapan Wold ini). Analisis jalur Haavelmo tidak pernah mendapatkan pengikut di antara US ekonometri, tapi berhasil dalam mempengaruhi generasi sesama statistik Skandinavia Haavelmo, termasuk Hermann 

Wold, Karl Joreskog, dan Claes Fornell. Fornell diperkenalkan LISREL dan PLS teknik untuk banyak rekan Michigan melalui makalah berpengaruh dalam akuntansi (Fornell dan Larker 1981), dan sistem informasi (Davis, et al., 1989). Dhrymes (1971;. Dhrymes, et al 1974) memberikan bukti bahwa PLS memperkirakan asimtotik mendekati orang-orang dari dua tahap kuadrat terkecil dengan persamaan persis diidentifikasi. Hal ini lebih penting daripada akademik praktis, karena sebagian besar studi empiris overidentify. Tapi di satu sisi, semua metode informasi terbatas (OLS dikecualikan) menghasilkan hasil yang sama. kemajuan dalam komputer dan peningkatan eksponensial dalam penyimpanan data telah menciptakan banyak peluang baru untuk menerapkan metode persamaan struktural dalam analisis komputer-intensif dataset besar di kompleks, masalah tidak terstruktur. Teknik solusi yang paling populer jatuh ke dalam tiga kelas dari algoritma: biasa kuadrat algoritma diterapkan secara independen untuk setiap jalur, seperti yang diterapkan dalam yang disebut paket analisis jalur PLS yang dapat memperkirakan dengan OLS atau Plsr; analisis kovarians algoritma berkembang dari pekerjaan mani oleh Wold dan muridnya Karl Joreskog dilaksanakan di LISREL, AMOS, EQS, dan; dan persamaan simultan algoritma regresi dikembangkan di Komisi Cowles oleh Tjalling Koopmans. Popularitas SEM metode analisis jalur dalam ilmu sosial ulang proyek-fl kausal yang lebih holistik, dan kurang terang-terangan, interpretasi banyak fenomena dunia nyata - khususnya di bidang psikologi dan interaksi sosial - dari dapat diadopsi dalam ilmu alam. Arah dalam model jaringan diarahkan SEM muncul dari dugaan asumsi sebab-akibat yang dibuat tentang realitas. Interaksi sosial dan artefak sering epiphenomena - fenomena sekunder yang sulit untuk langsung link ke kausal faktor. Contoh dari epiphenomenon fisiologis, misalnya, waktu untuk menyelesaikan sprint 100 meter yang. Aku mungkin bisa meningkatkan kecepatan berlari saya dari 12 detik untuk 11 detik - tapi saya akan mengalami kesulitan menghubungkan peningkatan itu untuk setiap faktor penyebab langsung, seperti diet, sikap, cuaca, dll 1 perbaikan kedua di sprint waktu adalah epiphenomenon - produk holistik interaksi banyak faktor individu.

Dua komponen utama model dibedakan dalam SEM: model struktural menunjukkan ketergantungan kausal potensial antara endogen dan variabel  eksogen, dan model pengukuran menunjukkan hubungan antara variabel laten dan indikator mereka. Model analisis faktor eksplorasi dan Konfirmatori, misalnya, hanya berisi bagian pengukuran, sedangkan diagram jalur dapat dilihat sebagai SEM yang hanya berisi bagian struktural.

Sebuah modeler akan sering menentukan satu set model teoritis yang masuk akal untuk menilai apakah model yang diusulkan adalah yang terbaik dari himpunan model mungkin. Tidak hanya harus rekening modeler untuk alasan teoritis untuk membangun model seperti itu, tapi pemodel juga harus memperhitungkan jumlah titik data dan jumlah parameter yang model harus memperkirakan untuk mengidentifikasi model. 

Model diidentifikasi adalah model di mana nilai parameter tertentu secara unik mengidentifikasi model, dan tidak ada formulasi setara lainnya dapat diberikan oleh nilai parameter yang berbeda. Sebuah titik data variabel dengan skor yang diamati, seperti variabel yang berisi nilai pada pertanyaan atau berapa kali responden membeli mobil. Parameter adalah nilai bunga, yang mungkin menjadi koefisien regresi antara eksogen dan variabel endogen atau pemuatan faktor (koefisien regresi antara indikator dan faktor nya). Jika ada titik data lebih sedikit dari jumlah yang diperkirakan parameter, model yang dihasilkan adalah "tak dikenal", karena ada terlalu sedikit titik referensi untuk memperhitungkan semua varian dalam model. Solusinya adalah dengan membatasi salah satu jalur ke nol, yang berarti bahwa itu tidak lagi merupakan bagian dari model.

Estimasi parameter dilakukan dengan membandingkan matriks kovarians yang sebenarnya mewakili hubungan antara variabel dan matriks kovarians diperkirakan dari model pas terbaik. Hal ini diperoleh melalui maksimalisasi numerik dari kriteria fit seperti yang disediakan oleh estimasi maksimum likelihood, estimasi kemungkinan kuasi-maksimum, tertimbang kuadrat atau metode distribusi bebas asimtotik. Hal ini sering dilakukan dengan menggunakan program analisis SEM khusus, yang beberapa ada.

Hal ini penting untuk memeriksa "cocok" dari model diperkirakan untuk menentukan seberapa baik model data. Ini adalah tugas dasar dalam pemodelan SEM: membentuk dasar untuk menerima atau menolak model dan, lebih biasanya, menerima satu model yang bersaing di atas yang lain. Output dari program SEM meliputi matriks hubungan diperkirakan antara variabel dalam model. Penilaian fit dasarnya menghitung seberapa mirip data diprediksi adalah untuk matriks yang mengandung hubungan dalam data yang sebenarnya.

Uji statistik formal dan fit indeks telah dikembangkan untuk tujuan ini. Parameter individu model juga dapat diperiksa dalam model estimasi untuk melihat seberapa baik model yang diusulkan sesuai dengan teori mengemudi. Kebanyakan, meskipun tidak semua, metode estimasi membuat tes seperti model mungkin.

Tentu saja seperti dalam semua tes hipotesis statistik, model tes SEM didasarkan pada asumsi bahwa data yang relevan yang benar dan lengkap telah dimodelkan. Dalam literatur SEM, pembahasan fit telah menyebabkan berbagai rekomendasi yang berbeda pada aplikasi yang tepat dari berbagai fit indeks dan tes hipotesis.

Ada yang berbeda pendekatan untuk menilai fit. Pendekatan tradisional untuk pemodelan awal dari hipotesis nol, penghargaan model yang lebih pelit (yaitu orang-orang dengan parameter bebas yang lebih sedikit), kepada orang lain seperti AIC yang fokus pada betapa sedikit nilai-nilai pas menyimpang dari model jenuh (yaitu seberapa baik mereka mereproduksi nilai yang terukur ), dengan mempertimbangkan sejumlah parameter bebas digunakan. Karena ukuran yang berbeda dari fit menangkap berbagai elemen fit dari model, adalah tepat untuk melaporkan pilihan tindakan fit berbeda. Pedoman (yaitu, "cutoff skor") untuk menafsirkan tindakan fit, termasuk yang tercantum di bawah ini, adalah subyek dari banyak perdebatan di kalangan peneliti SEM.

Untuk setiap ukuran fit, keputusan seperti apa mewakili cocok-cukup antara model dan data harus mencerminkan faktor-faktor kontekstual lainnya seperti ukuran sampel, rasio indikator untuk faktor, dan kompleksitas keseluruhan model. Misalnya, sampel yang sangat besar membuat uji Chi-kuadrat terlalu sensitif dan lebih mungkin untuk menunjukkan kurangnya model-data yang fit.

Model ini mungkin perlu dimodifikasi untuk meningkatkan fit, sehingga memperkirakan hubungan yang paling mungkin antara variabel. Banyak program memberikan indeks modifikasi yang dapat memandu modifikasi kecil. Indeks modifikasi melaporkan perubahan ?² yang dihasilkan dari membebaskan parameter tetap: biasanya, karena itu menambahkan jalan untuk model yang saat ini diatur ke nol. 

Modifikasi yang meningkatkan model fit dapat ditandai sebagai perubahan potensial yang dapat dibuat untuk model. Modifikasi model, terutama model struktural, perubahan teori mengklaim untuk menjadi kenyataan. Modifikasi karena itu harus masuk akal dalam hal teori yang diuji, atau diakui sebagai batasan teori itu. Perubahan model pengukuran secara efektif mengklaim bahwa item / data indikator murni dari variabel laten ditentukan oleh teori.

Sementara para peneliti setuju bahwa ukuran sampel yang besar diperlukan untuk memberikan kekuatan statistik yang cukup dan perkiraan yang tepat menggunakan SEM, tidak ada konsensus umum tentang metode yang tepat untuk menentukan ukuran sampel yang memadai. Umumnya, pertimbangan untuk menentukan ukuran sampel meliputi jumlah pengamatan per parameter, jumlah pengamatan yang diperlukan untuk indeks fit untuk melakukan memadai, dan jumlah pengamatan per derajat kebebasan. Para peneliti telah mengusulkan pedoman berdasarkan studi simulasi (Chou & amp; Bentler, 1995), pengalaman profesional (Bentler dan Chou, 1987), dan formula matematika (MacCallum, Browne, dan Sugawara, 1996; Westland, 2010).

Perhatian harus selalu diambil ketika membuat klaim kausalitas bahkan ketika eksperimen atau studi waktu-memerintahkan telah dilakukan. Model kausal jangka harus dipahami: "model yang menyampaikan asumsi kausal," belum tentu model yang menghasilkan divalidasi kesimpulan kausal. Pengumpulan data di beberapa titik waktu dan menggunakan desain eksperimental atau quasi-eksperimental dapat membantu menyingkirkan hipotesis saingan tertentu tetapi bahkan percobaan acak tidak bisa mengesampingkan semua ancaman tersebut untuk kausal inferensi. Baik fit dengan model yang konsisten dengan satu kausal hipotesis selalu memerlukan fit sama baik oleh model lain yang konsisten dengan hipotesis kausal lawan. Tidak ada desain penelitian, tidak peduli seberapa pintar, dapat membantu membedakan hipotesis saingan seperti, kecuali percobaan intervensi.

Sekelumit tentang Eviews
Apa Eviews Software
EViews dibangun di sekitar konsep objek. Seri, persamaan, dan sistem hanya beberapa contoh benda. Setiap objek memiliki jendela sendiri, menu sendiri, prosedur sendiri, dan pandangan sendiri datanya. Kebanyakan prosedur statistik hanya pandangan alternatif dari objek. Misalnya, pilihan menu sederhana dari jendela seri mengubah tampilan antara spreadsheet, garis dan grafik batang, tampilan histogram-dan-statistik, correlogram, dan uji unit root.

Statistik deskriptif dasar dengan mudah dihitung melalui seluruh sampel, dengan kategorisasi berdasarkan satu atau lebih variabel, atau dengan penampang atau periode di panel atau data dikumpulkan. Tes hipotesis mean, median dan varians dapat dilakukan, termasuk pengujian terhadap nilai-nilai tertentu, pengujian untuk kesetaraan antara seri, atau pengujian untuk kesetaraan dalam serangkaian tunggal ketika diklasifikasikan oleh variabel lain (yang memungkinkan Anda untuk melakukan ANOVA satu arah).

Anda dapat melihat grafis distribusi data Anda menggunakan histogram, atau distribusi kumulatif, selamat, dan plot kuantil. QQ-plot (plot kuantil-kuantil) dapat digunakan untuk membandingkan distribusi sepasang seri, atau distribusi dari serangkaian tunggal terhadap berbagai distribusi teoritis. Anda bahkan dapat melakukan Kolmogorov-Smirnov, Liliefors, Cramer von Mises, dan Anderson-Darling tes. untuk melihat apakah seri Anda didistribusikan secara normal, atau apakah itu berasal dari distribusi lain seperti, nilai ekstrem eksponensial, logistik, chi-square, Weibull , atau distribusi gamma. Anda dapat memberikan parameter untuk distribusi, atau membiarkan EViews memperkirakan parameter untuk Anda. EViews juga menghitung perkiraan kepadatan kernel, dan menghasilkan plot pencar dengan kurva fitting menggunakan biasa, transformasi, kernel, dan regresi tetangga terdekat.

EViews memberikan nomor acak generator (Knuth, L'Ecuyer atau Mersenne Twister-), fungsi kepadatan dan fungsi distribusi kumulatif selama delapan belas distribusi yang berbeda. Ini dapat digunakan dalam menghasilkan seri baru, atau dalam menghitung skalar dan matriks ekspresi.

EViews mencakup berbagai teknik estimasi persamaan tunggal dan ganda untuk kedua time series dan data cross section. Dasar estimator termasuk kotak biasa setidaknya (regresi berganda), dua-tahap kuadrat terkecil, dan nonlinier kuadrat. Estimasi tertimbang tersedia dengan semua teknik ini. Spesifikasi dapat mencakup struktur lag polinomial pada sejumlah variabel independen.

EViews mendukung estimasi GMM untuk kedua penampang dan data time series (tunggal dan persamaan multiple). Pilihan Pembobotan termasuk kovarians matriks Putih untuk data cross-section dan berbagai HAC kovarians matriks untuk data time series. Pilihan HAC termasuk prewhitening, baik kernel kuadrat atau Bartlett, dan tetap, Andrews, atau metode seleksi bandwidth Newey-West.

Ketika variabel dependen Anda mengambil satu set terbatas nilai atau disensor atau terpotong, EViews dapat mempertimbangkan informasi ini dalam prosedur estimasi. Biner, memerintahkan, disensor, dan model dipotong dapat diperkirakan untuk fungsi kemungkinan berdasarkan normal, logistik, dan kesalahan nilai ekstrim. Menghitung model dapat menggunakan Poisson, binomial negatif, dan kemungkinan (QML) spesifikasi kuasi-maksimum. EViews opsional melaporkan model linier umum atau kesalahan standar QML.

The EViews lingkungan berisi dua daerah dasar: Wilayah putih kosong pada gambar di atas adalah apa yang EViews mengacu sebagai Command Window. Anda dapat mengetik perintah langsung ke jendela ini dan mengeksekusi mereka dengan menekan tombol Enter. Daerah abu-abu besar di gambar di atas adalah apa yang EViews mengacu sebagai Wilayah Kerja. Di sinilah workfiles Anda, jendela data, grafik dan hasil estimasi akan ditampilkan.

Mendapatkan data yang Anda butuhkan untuk membuat keputusan yang paling diinformasikan dengan mengakses portofolio kami yang luas informasi, analisis, dan keahlian. Masuk ke pusat produk atau layanan pilihan Anda.

Cari solusi yang Anda butuhkan dengan mengakses portofolio kami yang luas informasi, analisis, dan keahlian. Tim IHS ahli materi pelajaran, analis, dan konsultan menawarkan kecerdasan ditindaklanjuti Anda butuhkan untuk membuat keputusan. Pemimpin bisnis global todayâ € ™ s butuhkan terpercaya, data yang akurat, memastikan keputusan yang paling diinformasikan mungkin. IHS menyediakan pasar global yang paling komprehensif, industri dan keahlian teknis yang tersedia. Dengan antarmuka yang intuitif dan salah satu set terbesar dari alat manajemen data yang tersedia, software ini pemodelan ekonometrik membantu Anda dengan cepat dan efisien membuat persamaan statistik dan peramalan. Manfaat dari yang terbaik di kelas fitur, termasuk 64-bit Windows dukungan memori yang besar, Object Linking and Embedding (OLE) dan cerdas mengedit jendela. Agar EViews hari ini sehingga Anda dapat :.

Mendapatkan data yang Anda butuhkan untuk membuat keputusan yang paling diinformasikan dengan mengakses portofolio kami yang luas informasi, analisis, dan keahlian. Masuk ke pusat produk atau layanan pilihan Anda. Cari solusi yang Anda butuhkan dengan mengakses portofolio kami yang luas informasi, analisis, dan keahlian. Tim IHS subjek ahli materi, analis, dan konsultan menawarkan kecerdasan ditindaklanjuti Anda perlu membuat informasi decisions.Research dan Pemikiran  LeadershipIHS memberikan analisis kritis dan bimbingan mencakup bisnis tim global worldâ € ™ s paling penting issues.ExpertsA dari  industri yang diakui ahli berkontribusi analysis.Customer RecognitionThe IHS Pelanggan Program tajam dan pemikiran Pengakuan menyoroti organisasi yang sukses dan individu yang menunjukkan kepemimpinan yang luar biasa melalui penggunaan informasi IHS.

TENTANG pemimpin bisnis global USTodayâ € ™ s butuhkan terpercaya, data yang akurat, memastikan keputusan yang paling mungkin informasi. IHS menyediakan pasar global yang paling komprehensif, industri dan keahlian teknis available.Executive ManagementThe ahli dan pemimpin yang menetapkan kursus untuk IHS dan 8,000+ karyawan worldwide.CustomersBased umpan balik Anda yang disurvei, kami berusaha untuk meningkatkan produk dan informasi kami terus. Survei Pelanggan Pertama kami membantu kami memberikan layanan yang diperlukan dan efektif Anda demand.Corporate SustainabilitySustainability mendorong seluruh perusahaan IHS. Ita € ™ s bagaimana kita melakukan bisnis dengan membimbing nilai-nilai dan budaya kita pada gagasan bahwa kita dapat membuat difference.CareersJoin pemimpin bisnis global yang didedikasikan untuk membantu bisnis membuat keputusan yang tepat. Menjadi bagian dari keluarga 8,000+ profesional global yang yang berkembang dalam lingkungan kerja yang menarik.

Pemimpin bisnis global todayâ € ™ s butuhkan terpercaya, data yang akurat, memastikan keputusan yang paling diinformasikan mungkin. IHS menyediakan pasar global yang paling komprehensif, industri dan keahlian teknis available.Executive ManagementThe ahli dan pemimpin yang menetapkan kursus untuk IHS dan 8,000+ karyawan worldwide.CustomersBased umpan balik Anda yang disurvei, kami berusaha untuk meningkatkan produk dan informasi kami terus. Survei Pelanggan Pertama kami membantu kami memberikan layanan yang diperlukan dan efektif Anda demand.Corporate SustainabilitySustainability mendorong seluruh perusahaan IHS. Ita € ™ s bagaimana kita melakukan bisnis dengan membimbing nilai-nilai dan budaya kita pada gagasan bahwa kita dapat membuat difference.CareersJoin pemimpin bisnis global yang didedikasikan untuk membantu bisnis membuat keputusan yang tepat. Menjadi bagian dari keluarga 8,000+ profesional global yang yang berkembang dalam lingkungan kerja yang menarik.

EViews memberikan analisis data yang canggih, regresi dan alat forecasting pada komputer menggunakan sistem operasi Windows. Dengan EViews Anda dapat dengan cepat mengembangkan hubungan statistik dari data Anda dan kemudian menggunakan hubungan untuk meramalkan nilai masa depan dari data. Area dimana EViews dapat berguna antara lain: analisis ilmiah data dan evaluasi, analisis keuangan, peramalan ekonomi makro, simulasi dan analisis biaya. EViews adalah versi baru dari satu set alat untuk memanipulasi data time series awalnya dikembangkan di software Processor Time Series. Pendahulu langsung dari EViews adalah MicroTSP, pertama kali dirilis pada tahun 1981. Meskipun sejarah ini, tidak ada yang di desain EViews 'yang membatasi untuk time series ekonomi. Bahkan proyek penampang cukup besar dapat ditangani di EViews. Bantuan tambahan termasuk link ke Pengguna Panduan (I dan II) dan Referensi Command semua dalam format pdf. Jika Anda memutuskan untuk mengikuti Pengguna Panduan saya Anda harus melirik sebagian Bagian I, EViews Fundamentals, dan melihat hati-hati pada bab 1 sampai 6, memberikan perhatian khusus pada pasal 2 yang merupakan demonstrasi diperpanjang perangkat lunak. Informasi ini dan demonstrasi juga merupakan bagian dari Topik EViews Bantuan.

Kombinasi kekuatan dan kemudahan penggunaan membuat EViews 8 paket yang ideal untuk siapa saja yang bekerja dengan time series, penampang, atau data longitudinal. Dengan EViews, Anda dengan cepat dan efisien dapat mengelola data Anda, melakukan analisis ekonometrik dan statistik, menghasilkan perkiraan atau simulasi model, dan menghasilkan grafik kualitas tinggi dan meja untuk publikasi atau dimasukkan dalam aplikasi lain.

* Catatan: tempat Student Version â € œsoftâ € ?? pembatasan kapasitas jumlah data (1.500 pengamatan per seri, 15.000 Total pengamatan, 60 benda) yang dapat disimpan atau diekspor. Siswa dapat, tanpa batasan, bekerja dengan sejumlah besar data, tetapi workfiles yang melebihi batas yang lembut tidak dapat disimpan maupun diekspor data.

* Catatan: Meskipun EViews 7 dan 8 akan berjalan pada sistem operasi 64bit, hanya EViews 8 datang dalam versi 64bit. Hal ini juga harus dicatat bahwa Excel add-in yang dilengkapi dengan EViews 7 memiliki versi 32bit saja, dan dengan demikian tidak akan berjalan di bawah versi 64bit dari Excel.

EViews 9 Kompatibilitas Catatan Pembahasan berikut menjelaskan EViews masalah kompatibilitas 8 bagi pengguna versi sebelumnya. Workfile Kompatibilitas Dengan beberapa pengecualian, EViews 9 workfiles yang kompatibel dengan EViews 8. Perhatikan bahwa benda berikut ini baru atau telah dimodifikasi Versi 9: Persamaan objek diperkirakan dengan metode yang menggunakan fitur baru (ambang batas regresif sion, ARDL, ML ARMA , ARFIMA.) Jika Anda sudah menyimpan workfiles mengandung salah satu objek di atas dan membukanya di EViews 7 atau sebelumnya, EViews akan menghapus objek yang tidak kompatibel dan memberitahu Anda bahwa satu atau lebih objek yang tidak membaca. Jika Anda kemudian simpan Workfile, Anda akan kehilangan obyek. Kami menyarankan Anda membuat salinan dari setiap workfiles yang berisi benda-benda ini jika Anda ingin menggunakan workfiles ini dalam versi sebelumnya dari EViews. Sebaliknya, ada beberapa metode estimasi yang baru dalam EViews 9, tetapi tidak dianggap cukup kompatibel. Dalam hal ini, Anda dapat membuka Workfile di sion ver- tua, tetapi beberapa masalah kompatibilitas tetap. Misalnya, jika Anda memperkirakan persamaan kuadrat terkecil nonlinier menggunakan mesin baru optimasi dan metode (misalnya, BFGS), persamaan asli akan dibaca dalam versi EViews, tapi pilihan baru akan diabaikan dalam versi sebelumnya dari EViews. Jika Anda kemudian reestimate persamaan di EViews 8 estimasi akan mempekerjakan metode yang lebih tua. Catatan di TERTENTU-partai bahwa ini menyiratkan bahwa Anda dapat melakukan tes Wald di EViews 8 menggunakan metode koefisien kovarians yang tidak tersedia di EViews 8. Sebaiknya hati-hati dalam pencampuran hasil antara versi.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar