Novedades de la versión 17.0
Nuevo Editor de sintaxis. El Editor de sintaxis se ha rediseñado por completo con características como la de autocompletar, codificación de color, marcadores y puntos de corte. La función de autocompletar le ofrece una lista de nombres de comando, subcomandos y palabras clave válidos; de este modo, el tiempo de consulta de los esquemas de sintaxis será menor. La codificación de color le permite detectar rápidamente términos no reconocidos, así como algunos errores sintácticos comunes. Los marcadores le permiten navegar rápidamente por archivos de sintaxis de comandos de grandes dimensiones. Los puntos de corte le permiten detener la ejecución en puntos específicos, con lo que podrá comprobar los datos o los resultados antes de continuar. Consulte el tema Uso del editor de sintaxis para obtener más información.
Generador de cuadros de diálogo personalizados. El Generador de cuadros de diálogo personalizados le permite crear y gestionar cuadros de diálogos personalizados para generar sintaxis de comandos. Puede crear cuadros de diálogo personalizados para generar sintaxis desde varios comandos, incluyendo los comandos de extensión personalizados implementados en Python o R. Consulte el tema Crear y gestionar diálogos personalizados para obtener más información.
Compatibilidad con varios idiomas. Además de la capacidad de cambiar el idioma de resultados disponible en las versiones anteriores, ahora puede cambiar el idioma de la interfaz de usuario. Consulte el tema Opciones generales para obtener más información.
Libro de códigos. El procedimiento Libro de códigos hace referencia a la información del diccionario, como nombres de variable, etiquetas de variables, etiquetas de valores o valores perdidos, y los estadísticos de resumen de todas o las variables especificadas y conjuntos de respuestas múltiples del conjunto de datos activo. Para variables nominales y ordinales y conjuntos de respuestas múltiples, los estadísticos de resumen incluyen recuentos y porcentajes. Para variables de escala, los estadísticos de resumen incluyen la media, desviación estándar y cuartiles. Consulte Libro de códigos para obtener más información.
Análisis de vecinos más próximos. Análisis de vecinos más próximos es un método para clasificar casos basándose en su parecido a otros casos. En el aprendizaje automático, se desarrolló como una forma de reconocer patrones de datos sin la necesidad de una coincidencia exacta con patrones o casos almacenados. Los casos parecidos están próximos y los que no lo son están alejados entre sí. Por lo tanto, la distancia entre dos casos es una medida de disimilaridad. Consulte Análisis vecino más cercano para obtener más información.
Imputación múltiple. El procedimiento Imputación múltiple realiza imputaciones múltiples de valores de datos perdidos. En un determinado conjunto de datos con valores perdidos, su resultado es uno o más conjuntos de datos en los que los valores perdidos se sustituyen por estimaciones plausibles. Entonces podrá obtener resultados combinados al ejecutar otros procedimientos. El procedimiento también resume los valores perdidos del conjunto de datos de trabajo. Esta característica está disponible en la opción adicional Valores perdidos. Consulte Imputar valores perdidos (Imputación múltiple) para obtener más información.
Análisis de RFM. Análisis de RFM (actualidad, frecuencia, valor monetario) es una técnica utilizada para identificar a clientes actuales que tienen más posibilidades de responder a una nueva oferta. Esta técnica es muy común en el marketing directo. Esta característica está disponible en la opción adicional Marketing directo.
Mejoras en Regresión categórica. Regresión categórica se ha mejorado para incluir métodos de regularización y repetición de muestreo para evaluar y mejorar la precisión de las predicciones. En conjunto, estos nuevos métodos permiten crear modelos innovadores, incluso para grandes volúmenes de datos (donde hay más variables que observaciones, como en genómica). Esta característica está disponible en la opción adicional Categorías. Consulte el tema Regresión categórica (CATREG) para obtener más información.
Tablero. Las visualizaciones de tablero son gráficos y diagramas creados a partir de una plantilla de visualización. IBM® SPSS Statistics se entrega con plantillas de visualización incorporadas. También puede utilizar un producto independiente, IBM SPSS Visualization Designer, para crear sus propias plantillas de visualización. Las nuevas plantillas de visualización son tipos de visualización personalizada eficaces. Consulte Creación y edición de visualizaciones de tablero para obtener más información.
Exportación de resultados. Más opciones de formato de exportación de resultados y más control sobre el contenido exportado, entre lo que se incluye:
- Ajustar o reducir la escala de una tabla ancha en documentos de Word. Consulte el tema Opciones de Word/RTF para obtener más información.
- Crear nuevas hojas de trabajo o adjuntar datos a hojas de trabajo existentes en un libro de trabajo de Excel. Consulte el tema Opciones de Excel para obtener más información.
- Guardar las especificaciones de exportación de resultados en forma de sintaxis de comandos con el comando
OUTPUT EXPORT. Todas las características para la exportación de resultados del cuadro de diálogo Exportar resultados ahora también están disponibles en la sintaxis de comandos; de este modo puede guardar y volver a ejecutar sus especificaciones de exportación e incluirlas en trabajos de producción automatizados. Consulte el tema OUTPUT EXPORT para obtener más información. - El Sistema de gestión de resultados (SGR) ahora admite estos formatos de resultados adicionales: Word, Excel y PDF. Consulte el tema Sistema de gestión de resultados para obtener más información.
Valores de cambio. Valores de cambio crea nuevas variables que contienen los valores de variables existentes de casos anteriores (retraso) o posteriores (adelanto). Consulte Valores de cambio para obtener más información.
Mejoras en el proceso Agregar. Ahora puede utilizar las características del procedimiento Agregar sin especificar una variable de segmentación. Consulte el tema Agregar datos para obtener más información.
Función Mediana. Ahora está disponible la función Mediana que calcula el valor de mediana de las variables seleccionadas de cada caso. Consulte el tema Funciones estadísticas para obtener más información.