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.
