R und Python Integration in IBM SPSS Statistics®

Für alle Personen, die Ihre Welt von IBM SPSS Statistics bereits kennen und diese um die vielfältigen Möglichkeiten der freien Programmiersprachen Python (Automatisierung) und R (Statistische Analysen) erweitern möchten.


Hinweis: Dieses Seminar kann auch als 1-Tages-Seminar mit Schwerpunkt Python oder R gebucht werden!

Lernziele und Agenda

Agenda
  • Funktionsweise von Python™ in IBM SPSS Statistics®
  • Die Möglichkeiten der Programmierschnittstelle SPSS®-Python™ verstehen
  • Automatisierungen in SPSS durch Python schreiben können
  • Aufbau und grundlegende Funktionsweise von R
  • Die Möglichkeiten der Programmierschnittstelle zu Integration von R in IBM SPSS Statistics®verstehen
  • Statistische Analysemöglichkeiten von R in SPSS nutzen

Tag 1: Python Integration in IBM SPSS Statistics
  • Kurze Einführung in Python
  • Überblick Funktionsweise der Programmierschnittstelle IBM SPSS Statistics <> Python
  • Datenaustausch über die Programmierschnittstelle
  • SPSS-Syntax-Automatisierung mit Python
  • SPSS-Programmsteuerung mit Python
  • Weitere Möglichkeiten der Schnittstelle

Tag 2: R Integration in IBM SPSS Statistics
  • Einführung in das Arbeiten mit R
  • Überblick Funktionsweise der Programmierschnittstelle IBM SPSS Statistics <> R
  • Datenaustausch über die Programmierschnittstelle
  • Ausführen von R-Prozeduren über die Syntax von IBM SPSS Statistics®
  • Weitere Möglichkeiten: Überblick

Inhalt

Dieser Kurs richtet an alle, die bereits mit IBM SPSS Statistics® arbeiten und nun die Möglichkeiten von Python zur weiteren Automation oder die vielfältigen statistischen Analysemöglichkeiten von R ergänzend nutzen möchten!

Hinweis: Die beiden Kurstage können auch getrennt gebucht werden, falls nur Interesse an der Python-Integration oder der R-Integration besteht!

An Tag 1 (Python Integration) beginnt das Seminar mit einer kurzen Einführung in Python, dabei werden die für die SPSS-Python-Integration wichtigen Teile besprochen. Danach wird die SPSS-Schnittstelle zu Python vorgestellt, Möglichkeiten aufgezeigt und wesentliche Fachliteratur benannt. An praktischen Beispielen werden dann die Automatisierungsmöglichkeiten von SPSS durch Python vorgestellt: Zum einen kann SPSS-Synatx mit Python generiert werden, der dann in SPSS selbst ausgeführt wird. So ist es z.B. möglich, in Abhängigkeit vom Skalenniveau (nominal, ordinal oder metrisch) nur bestimmte Analysen durchführen zu lassen. Zum anderen kann auch der Ablauf von SPSS-Syntax mittels Python gesteuert werden - so ist zum Beispiel das Abfangen von Fehlern, die in SPSS zum Absturz des Skripts führen, ohne weiteres möglich.

An Tag 2 wird die R Integration in SPSS besprochen. Zuerst erfolgt eine kurze Einführung in die dafür relevanten Teile von R. Es folgt ein Überblick über die Funktionsweise der R-SPSS-Integration. Der Datentransfer kann in beide Richtungen erfolgen - sowohl aus R heraus als auch aus SPSS heraus. Werden Daten in SPSS bewegt, so sind Dictionary-Informationen notwendig (dabei handelt es sich um Metainformationen der Variablen, z.B. Speichertyp, Messniveau, Label etc.). Die Nutzung von R-Paketen und statistischen Funktionen stellt dann den Kern dar, hier wird systematisch die Umsetzung an Beispielen vermittelt.

Ein Vorteil stellt die Nutzung von SPSS aus Python und R heraus dar. Dazu werden von IBM die notwendigen Bibliotheken zur Verfügung gestellt. Die Arbeit in einer Python oder R IDE ermöglich ein effizientes Testen der erstellten Syntax und erleichtert auch die Fehlersuche. Nachdem die Syntax entwickelt ist, kann diese ohne Probleme in SPSS-Syntax eingebunden und aus SPSS heraus genutzt werden. Dabei ist auch eine Integration eigener Module mit ansprechender BenutzerInnen-Oberfläche in die SPSS-Menüleiste möglich.

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Hintergrundinformationen zu IBM SPSS Statistics®

Sie wollen, ehe Sie ein SPSS® Seminar buchen, etwas mehr darüber erfahren, was IBM SPSS Statistics® kann? Eine ausführliche Darstellung der Funktionen und Historie – immerhin über 50 Jahre! – haben wir hier zusammengestellt. Nachfolgend haben wir uns auf die Kurzform beschränkt:

IBM SPSS Statistics® ist eine proprietäre Software zur Analyse quantitativ empirischer Daten. Ursprünglich für die Sozialwissenschaften entwickelt (SPSS steht für Statistical Pakages for the Social Sciences) war es eine des ersten statistischen Analysesoftwares, die für PCs verfügbar waren.

Natürlich steht IBM SPSS Statistics® auch für Linux und Mac OS zur Verfügung.

Wenngleich R und Python® aus der Data Science kaum noch wegzudenken sind, hat IBM SPSS Statistics® in sehr vielen Bereichen zu Recht eine starke Marktposition. Stabilität und sehr geringer Administrationsaufwand machen IBM SPSS Statistics® zur optimalen Analysesoftware für größere Organisationen.
Mittels Lizenzverwaltungsserver und anderen Methoden lassen sich zudem die zur Verfügung stehenden Lizenzen optimal auslasten.

Die Lernkurve ist steil, der Wiedererkennungswert von Menüs und Befehlen hoch, die Einarbeitungszeit wesentlich kürzer als bei R und Python®.
Im Funktionsumfang der Basisinstallation ("IBM SPSS Statistics® Base") sind alle Grafikfunktionen, das komplette Datenmanagement sowie etliche statistische Grundfunktionen enthalten. Die Integration von Python® wird standardmäßig bereits mitinstalliert und die Integration von R stellt keine Hürde dar. Über eine Vielzahl von Zusatzpaketen (auch in kostengünstigeren Bundles erhältlich) kann der Funktionsumfang erheblich erweitert werden. Als IBM® Registered Business Partner™ unterstützen wir Sie natürlich auch bei der Auswahl der für Sie richtigen Pakete und unterbreiten Ihnen ein attraktives Angebot!

Hintergrundinformationen zu R

Sie wollen, ehe Sie ein R Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was R ist und kann? R ist eine Programmiersprache, die unter der GNU-Lizenz veröffentlich wurde. Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Umsetzung statistischer Analysen und der effizienten Erstellung von Grafiken. Historisch ist R aus der (proprietären) Programmiersprache S entstanden, weswegen die beiden in weiten Teilen sehr ähnlich sind. Nachdem R über Jahre vorwiegend im Hochschulbereich eingesetzt wurde, wird seine Leistungsfähigkeit vor allem im Bereich der Data Science sehr geschätzt. Durch über 600 Zusatzpakete (Stand Ende 2019) sind nahezu alle bekannten statistischen Verfahren und Darstellungsmethoden verfügbar. R kann problemlos auf allen gängigen Plattformen (MS Windows Vista/7/8/Server 2008/10, Mac OS X, Linux Redhat/Debian/sus/ubuntu) installiert werden. Mit der Installation von R wird zugleich auch eine Programmierumgebung installiert. Die meisten Anwenderinnen und Anwender verwenden jedoch RStudio® um R möglichst komfortabel zu nutzen. Auch RStudio® ist für fast alle gängigen Betriebssysteme verfügbar und steht in zwei verschiedenen Varianten zur Verfügung. Neben den freien Desktop und Server-Installationen stehen noch kostenpflichtige Angebote zur Verfügung, die darüber hinaus besseren Service und Dashboards und Systeme zur Projektorganisation bereitstellen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Unterschiede der einzelnen Systeme. Für die R Seminare die masem training anbietet wird im Regelfall auf die freie Desktop-Installation von RStudio® zurückgegriffen. Shiny® von RStudio® ermöglicht es zudem komfortabel R-basierte Applikationen zu entwickeln, die eine interaktive Datenanalyse für die Betrachter ermöglichen. So können interaktive Grafiken Ihre Daten schnell und aussagekräftig visualisieren oder mit Widgets Tabellen so konstruiert werden, wie sie für die aktuelle Aufgabe benötigt werden.