בעולם של ניתוח נתונים סטטיסטי , תוצאות מדויקות הן קריטיות. אבל לפני שצוללים לתוך מודלים סטטיסטיים מורכבים וניתוח, על החוקרים להשלים תחילה את השלב החשוב של עיבוד מוקדם של נתונים . תהליך זה כולל ניקוי, ארגון והפיכת הנתונים הגולמיים כדי להבטיח את מהימנותם ולהכינם לניתוח. אחד הכלים הפופולריים שחוקרים מסתמכים עליו לעיבוד מוקדם של נתונים הוא IBM SPSS, שמציע מגוון טכניקות לייעל את התהליך ולשפר את הדיוק של התוצאות.
לעזרה יצירתית בתואר או בSPSS – פנו לדניאל מהמוקד האקדמי ! (צור קשר)
אנחנו אנשים שעושים עבודות אקדמיות ועוזרים באקדמיה בשלל דרכים!
כאן תוכלו לראות מרכיבים של דוגמה לסמינריונים מצטיינים !
תארו לעצמכם צוות של חוקרים שחוקר את ההשפעות של תרופה חדשה על רמות הכולסטרול של החולים. הם אוספים נתונים מ-500 משתתפים, מתעדים את רמות הכולסטרול שלהם לפני ואחרי נטילת התרופה. עם זאת, כשהם מתחילים לנתח את הנתונים, הם מבינים שחסרים ערכים, חריגים ומשתנים לא עקביים. מבלי להתייחס לבעיות אלו, תוצאות הניתוח יהיו פגומות ולא אמינות.
כאן נכנס לתמונה עיבוד מקדים של נתונים עם SPSS. על ידי שימוש בטכניקות SPSS , החוקרים יכולים לזהות בקלות את הערכים החסרים במערך הנתונים ולטפל בהם. הם יכולים גם לזהות ולטפל בחריגים שעלולים להטות את התוצאות. בנוסף, התוכנה מאפשרת להם להפוך משתנים וליצור עקביות על פני מערך הנתונים, תוך הבטחה שהניתוח מבוסס על נתונים נקיים ומדויקים.
במאמר זה, נחקור את החשיבות של עיבוד מקדים של נתונים בניתוח נתונים סטטיסטי וצלול לטכניקות SPSS השונות בהן ניתן להשתמש כדי לשפר את הדיוק והאמינות של התוצאות. בין אם אתה חוקר, אנליסט או מדען נתונים, הבנת הכוח של עיבוד מוקדם של נתונים והיכולות של כלים כמו SPSS יכולה להשפיע באופן משמעותי על איכות הניתוחים שלך.
נקודות עיקריות:
- עיבוד מקדים של נתונים הוא שלב מכריע בניתוח נתונים סטטיסטי .
- IBM SPSS מציעה מגוון טכניקות לניקוי, ארגון והמרת נתונים גולמיים.
- עיבוד מקדים של נתונים עוזר לשפר את המהימנות והדיוק של תוצאות הניתוח.
- טכניקות SPSS כוללות טיפול בערכים חסרים, חריגים ומשתנים לא עקביים.
- הבנת החשיבות של עיבוד מוקדם של נתונים יכולה לשפר את איכות הניתוחים שלך.
ניתוח כזה, יכול לעזור לנו בסמינריונים במדעי הרוח ובמיוחד בסמינריונים במדע החברה. ניתוח סטטיסטי בעזרת SPSS גם תורם למהלך המחקר האמפירי , ולמסקנות במחקר האיכותני.
מדוע חשוב עיבוד מוקדם של נתונים?
עיבוד מקדים של נתונים ממלא תפקיד מכריע בדיוק של ניתוח נתונים . לפני שחוקרים יכולים לבצע ניתוח סטטיסטי כלשהו, חיוני לוודא שהנתונים נקיים ומוכנים לבדיקה. זה כרוך בטיפול בשגיאות, חוסר עקביות וחריגים שעשויים להופיע בנתונים. על ידי עיבוד מוקדם של הנתונים, החוקרים יכולים לבטל את הבעיות הללו ולהשיג תוצאות אמינות ומדויקות יותר.
כשמדובר בניתוח נתונים, הדיוק הוא המפתח. איכות הנתונים משפיעה ישירות על התקפות והמהימנות של כל המסקנות והתובנות הנגזרות מהניתוח. על ידי ביצוע עיבוד מוקדם של נתונים, החוקרים יכולים לשפר את איכות הנתונים שלהם ולמזער את הסיכון להסקת מסקנות שגויות או מטעות.
דוגמה נפוצה אחת לעיבוד מקדים של נתונים היא טיפול בערכים חסרים. ערכים חסרים יכולים להשפיע רבות על תוצאות הניתוח, להכניס הטיה ולעוות את המסקנות. באמצעות טכניקות עיבוד מקדים של נתונים כמו זקיפה, החוקרים יכולים למלא את הערכים החסרים הללו בערכים משוערים או מחושבים, מה שמאפשר ניתוח מלא ומדויק יותר.
בנוסף, עיבוד מוקדם של נתונים כרוך באיתור וטיפול בחריגים. חריגים, המייצגים ערכים קיצוניים החורגים באופן משמעותי משאר הנתונים, יכולים להטות את תוצאות הניתוח ולהוביל לממצאים שגויים. על ידי זיהוי וטיפול הולם של חריגים אלה, החוקרים יכולים להבטיח שהניתוח שלהם מבוסס על מערך נתונים ריאליסטי ומייצג יותר.
עיבוד מקדים של נתונים הוא כמו הכנת קנבס לפני צביעה. זהו הבסיס שעליו בנוי ניתוח נתונים מדויק ואמין .
על ידי השקעת זמן ומאמץ בעיבוד מוקדם של נתונים, החוקרים יכולים למקסם את הדיוק והתוקף של הניתוח שלהם. זה מאפשר להם להפיק תובנות משמעותיות ולקבל החלטות מושכלות על סמך נתונים מהימנים.
| שלבי עיבוד מוקדם של נתונים | יתרונות |
|---|---|
| טיפול בערכים חסרים | ממזער הטיה ומשפר את מהימנות הניתוח |
| איתור וטיפול בחריגים | מפחית עיוות ומבטיח תוצאות מדויקות יותר |
| סטנדרטיזציה ונורמליזציה של נתונים | מקל על השוואה ומונע דומיננטיות של משתנים מסוימים |
| קידוד משתנים קטגוריים | מאפשר הכללת נתונים קטגוריים בניתוח |
| שינוי קנה מידה | מונעת משתנים בגדלים גדולים יותר לשלוט בניתוח |
תכונות הכנת נתונים SPSS
IBM SPSS Data Preparation מספקת לחוקרים מגוון תכונות עוצמתיות להכנת הנתונים שלהם לניתוח. תכונות אלה כוללות:
- אימות נתונים: בעזרת SPSS Data Preparation, משתמשים יכולים להחיל בקלות כללי אימות כדי לבצע בדיקות של משתנים ומקרים. זה עוזר להבטיח את שלמות ודיוק הנתונים ולזהות בעיות פוטנציאליות שעשויות להשפיע על הניתוח.
- זיהוי חריגים: התוכנה כוללת הליך מתקדם לזיהוי חריגות המסייע לחוקרים לזהות ולסמן מקרים חריגים בנתונים שלהם. על ידי זיהוי סטיות ממקרים דומים, חוקרים יכולים לקבל תובנות חשובות לגבי חריגים פוטנציאליים.
- Binning אופטימלי: SPSS Data Preparation מציע טכניקות binning אופטימליות לעיבוד מקדים של משתני קנה מידה. זה מאפשר לחוקרים להפוך את המשתנים הללו לתכונות נומינליות, מה שהופך אותם למתאימים לאלגוריתמים המיועדים לתכונות כאלה.
בואו נסתכל מקרוב על כל אחת מהתכונות הבאות:
אימות מידע
אימות נתונים הוא שלב חיוני בתהליך הכנת הנתונים. עם SPSS Data Preparation, חוקרים יכולים ליישם בקלות כללי אימות על משתנים ומקרים, ולהבטיח שהנתונים עומדים בקריטריונים או הנחיות ספציפיות. תכונה זו עוזרת לזהות ולסמן כל בעיה או חוסר עקביות בנתונים לפני שתמשיך בניתוח.
זיהוי חריגים
זיהוי חריגים הוא חיוני לניתוח נתונים מדויק . הליך גילוי חריגות מתקדם של SPSS Data Preparation מאפשר לחוקרים לזהות ולסמן מקרים חריגים על סמך סטיות ממקרים דומים. על ידי הדגשת חריגים, חוקרים יכולים לקבל תובנות לגבי בעיות פוטנציאליות של איכות הנתונים או לנתח מקרים אלה בנפרד כדי לחקור את השפעתם על הניתוח.
בנינג אופטימלי
binning אופטימלי היא טכניקה המשמשת להפיכת משתני קנה מידה לתכונות נומינליות. SPSS Data Preparation מציע טכניקות binning אופטימליות המפשטות את העיבוד המקדים של משתני קנה מידה, מה שהופך אותם למתאימים לאלגוריתמים המיועדים לתכונות נומינליות. טרנספורמציה זו משפרת את זמן העיבוד ואת יכולת הפרשנות של התוצאות.
להלן דוגמה כיצד ניתן להשתמש בתכונת ה-binning האופטימלית:
| משתנה קנה מידה | משתנה פנימי אופטימלי |
|---|---|
| גיל | קבוצת גיל |
| הַכנָסָה | רמת הכנסה |
| חינוך | רמת השכלה |
בדוגמה זו, משתני הסולם כגון “גיל”, “הכנסה” ו”השכלה” הופכים לתכונות נומינליות כגון “קבוצת גיל”, “רמת הכנסה” ו”רמת השכלה” תוך שימוש בטכניקות binning אופטימליות. טרנספורמציה זו מפשטת את הניתוח והפרשנות הבאים של משתנים אלה.
על ידי מינוף התכונות של אימות נתונים , זיהוי חריגים ו-Binning אופטימלי של SPSS Data Preparation, החוקרים יכולים להבטיח שהנתונים שלהם מדויקים, אמינים ומוכנים לניתוח.
הכנת נתונים אוטומטית
הכנת נתונים SPSS משלבת הליך אוטומטי של הכנת נתונים (ADP) שנועד לייעל את היעילות ולשפר את איכות הנתונים. תכונה אוטומטית זו מסייעת לחוקרים לחסוך זמן יקר תוך שיפור המהימנות והדיוק של מערכי הנתונים שלהם. על ידי מינוף ADP, משתמשים יכולים לזהות ולתקן בצורה חלקה שגיאות איכות ולזקוף ערכים חסרים, הכל בצעד אחד יעיל. התהליך מקבל חיזוק נוסף על ידי הפקת דו”ח מקיף, הכולל המלצות מעשיות והדמיות המאפשרות קבלת החלטות מושכלות.
עם הליך ADP של SPSS Data Preparation, החוקרים יכולים לצפות ליתרונות הבאים:
- חיסכון בזמן באמצעות איתור ותיקון שגיאות אוטומטיים
- איכות הנתונים והאמינות משופרים
- זקיפת ערך חסר יעילה
- דוחות מקיפים עם הדמיות לקבלת החלטות
על ידי אוטומציה של תהליך הכנת הנתונים, החוקרים יכולים להתגבר על האתגרים הכרוכים בטיפול ידני בנתונים, לחסוך זמן יקר ומשאבים תוך שיפור האיכות והדיוק הכוללים של מערכי הנתונים שלהם. הכנת נתונים אוטומטית היא מרכיב מכריע בהכנת נתונים SPSS, מה שמבטיח לחוקרים נתונים אמינים לניתוח שלהם.
| היתרונות של הכנת נתונים אוטומטית |
|---|
| חיסכון בזמן |
| איכות הנתונים והאמינות משופרים |
| זקיפת ערך חסר יעילה |
| דוחות מקיפים עם הדמיות לקבלת החלטות |
אימות נתונים ב-SPSS
SPSS Data Preparation מציע מגוון שיטות לאימות נתונים, תוך הבטחת דיוקם ומהימנותם לניתוח סטטיסטי. על ידי יישום בדיקות בסיסיות ואימות מבוסס כללים , החוקרים יכולים לזהות משתנים עם ערכים חסרים, לסמן ערכים לא חוקיים ולזהות מקרים שמפרים ביטויים לוגיים.
בדיקות בסיסיות:
הכנת נתונים SPSS מאפשרת לחוקרים לבצע בדיקות בסיסיות של משתנים כדי לזהות ערכים חסרים או מקרים ריקים. זה עוזר להבטיח שהנתונים מלאים ומתאימים לניתוח. על ידי ציון הפרמטרים הרצויים, החוקרים יכולים לזהות בקלות משתנים בעלי אחוז גבוה של ערכים חסרים או מקרים ללא כל נתונים.
אימות מבוסס כללים:
הכנת נתונים SPSS מאפשרת לחוקרים להגדיר כללים לזיהוי וסימון ערכים לא חוקיים בנתונים. זה מאפשר זיהוי של ערכים הנופלים מחוץ לטווח חוקי או שאינם עומדים בתנאים מוגדרים מראש. על ידי הגדרת כללים של משתנים בודדים, החוקרים יכולים להצביע על ערכים ספציפיים הדורשים חקירה נוספת או תיקון.
כללים חוצי-משתנים:
SPSS Data Preparation תומכת גם ביצירת כללים חוצי-משתנים, המאפשרים לחוקרים לזהות מקרים שבהם תשובות המשיבים מפרות ביטויים לוגיים. על ידי הגדרת אילוצים לוגיים בין משתנים, חוקרים יכולים לזהות תגובות לא עקביות או סותרות. זה עוזר להבטיח את שלמות הנתונים ומבטל שגיאות פוטנציאליות בניתוח שלאחר מכן.
התוכנה מפיקה דוחות מקיפים המסכמים את הנתונים הלא חוקיים ומספקת אפשרויות לשמור משתנים שמתעדים הפרות של כללים לניתוח נוסף.
| שיטה | תיאור |
|---|---|
| בדיקות בסיסיות | זהה וסמן משתנים עם ערכים חסרים או מקרים ריקים. |
| אימות מבוסס כללים | הגדר כללים לסימון ערכים לא חוקיים, כגון ערכים מחוץ לטווח חוקי. |
| כללים חוצי-משתנים | צור ביטויים לוגיים כדי לזהות מקרים עם תגובות לא עקביות. |
זיהוי מקרים חריגים
עם SPSS Data Preparation, חוקרים יכולים לזהות בקלות מקרים חריגים החורגים מקבוצת השווים שלהם. על ידי שימוש בהליך זיהוי אנומליות, החוקרים יכולים לסמן חריגים ולקבל תובנות לגבי הסיבות לסטיות שלהם. תכונה זו מסייעת להבטיח שמקרים חריגים מטופלים כראוי בניתוח הנתונים, ומשפרת את הדיוק והאמינות של התוצאות.
זיהוי חריג
הליך זיהוי אנומליות בהכנת נתונים SPSS מאפשר לחוקרים לזהות חריגים בנתונים שלהם. חריגים הם נקודות נתונים החורגות באופן משמעותי מהתבנית הרגילה או התפלגות של מערך הנתונים. על ידי סימון חריגים אלה, החוקרים יכולים לבחון אותם מקרוב יותר כדי להבין את הסיבות הבסיסיות למאפיינים החריגים שלהם. תהליך זה עוזר להבטיח שחריגים לא ישטטו את הניתוח הכולל ויגרמו למסקנות לא מדויקות.
דיוק ניתוח נתונים
זיהוי וטיפול במקרים חריגים חיוניים לשמירה על דיוק ניתוח הנתונים. מקרים חריגים, כגון חריגים קיצוניים או נקודות נתונים שאינן תואמות את המגמות הצפויות, יכולים להשפיע באופן משמעותי על התוצאות. על ידי שימוש בפרוצדורה של זיהוי אנומליות בהכנת נתונים של SPSS, החוקרים יכולים לזהות ולנהל ביעילות מקרים אלה, ולהבטיח שהם נכללים או לא נכללים כראוי מהניתוח. זה משפר את המהימנות והתקפות של הניתוח, מה שמוביל למסקנות מדויקות יותר.
לסיכום, SPSS Data Preparation מציע לחוקרים כלי רב עוצמה לזיהוי וניהול מקרים חריגים בניתוח הנתונים שלהם. על ידי שימוש בהליך זיהוי אנומליות, החוקרים יכולים לסמן חריגים ולקבל תובנות לגבי הסטיות שלהם, ולשפר את הדיוק והאמינות של התוצאות שלהם.
**טבלה: דוגמאות למקרים חריגים שזוהו על ידי הכנת נתונים של SPSS**
| מזהה מקרה | משתנה 1 | משתנה 2 | משתנה 3 |
| ——- | ———— | ———- | ———- |
| 001 | 20 | 12 | 30 |
| 002 | 10 | 8 | 500 |
| 003 | 15 | 20 | 40 |
| 004 | 18 | 15 | 25 |
| 005 | 30 | 16 | 60 |
הערה: הערכים בטבלה זו הם למטרות המחשה בלבד ואינם מייצגים נתונים בפועל. הם משמשים כדי להדגים כיצד SPSS Data Preparation יכול לזהות מקרים חריגים בהתבסס על סטיות מקבוצת השווים.
בנינג אופטימלי לבניית דגמים
כשמדובר בבניית מודלים וניתוח נתונים, SPSS Data Preparation מציע תכונה רבת עוצמה המכונה binning אופטימלית. הליך זה מאפשר לחוקרים להפוך את משתני קנה המידה שלהם לפני הצלילה לבניית מודלים . binning אופטימלי הופך למשמעותי במיוחד כאשר עוסקים באלגוריתמים המיועדים לתכונות נומינליות, מה שמשפר הן את זמן העיבוד והן את קריאות התוצאות.
עם SPSS Data Preparation, למשתמשים יש את הגמישות לבחור מבין שלושה סוגים של שיטות binning אופטימליות: ללא פיקוח, בפיקוח והיבריד. כל שיטה מציעה יתרונות ייחודיים בהתאם לאופי הנתונים ולדרישות הניתוח. על ידי שימוש ב-binning אופטימלי, חוקרים יכולים להשיג את התוצאה הטובה ביותר האפשרית במאמצי בניית המודלים שלהם , תוך הבטחת תובנות מדויקות ומעשיות.
טרנספורמציה משתנה באמצעות binning אופטימלית עוזרת לחוקרים לחדד את הנתונים שלהם ולהתאים אותם לצרכים הספציפיים של הניתוח שלהם. על ידי קיבוץ משתני קנה מידה לפחים או קטגוריות, החוקרים יכולים לפשט את הפרשנות של התוצאות ולשפר את הביצועים של המודלים שלהם. טכניקה זו מייעלת את הקשר בין המשתנים למשתנה היעד, וכתוצאה מכך שיפור דיוק המודל וכוח הניבוי.
בואו נסתכל מקרוב על שלושת סוגי ה-binning האופטימליים הזמינים בהכנת נתונים SPSS:
- Binning ללא פיקוח: שיטה זו מסתמכת על אלגוריתמים סטטיסטיים כדי לקבץ באופן אוטומטי ערכים דומים לפחים. זה אידיאלי כאשר משתנה היעד אינו זמין במהלך תהליך ה-binning.
- בנינג מפוקח: ב-binning מפוקח, משתנה היעד משמש כדי להנחות את יצירת הפחים. שיטה זו מתאימה כאשר משתנה היעד ידוע ויכולה לסייע באופטימיזציה של הקשר בין מנבאים למטרה.
- בנינג היברידי: בנינג היברידי משלב את החוזקות של שיטות בנינג ללא פיקוח ומפוקח. הוא מציע גמישות במקרים בהם משתנה היעד ידוע חלקית או כאשר שילוב של טכניקות לא מפוקחות ומפוקחות מניב את התוצאות הטובות ביותר.
על ידי שילוב binning אופטימלי בשלב עיבוד הנתונים המקדים, החוקרים יכולים להניח בסיס איתן לבניית מודלים ולהבטיח את מהימנות הניתוחים שלהם. תכונה זו מאפשרת להם למצות את מלוא הפוטנציאל של הנתונים שלהם ולחלץ תובנות חשובות בביטחון ובדיוק.
שיפור איכות הנתונים עם הכנת נתונים SPSS
SPSS Data Preparation הוא כלי רב עוצמה המספק לחוקרים מגוון תכונות לשיפור איכות הנתונים שלהם. על ידי ניצול היכולות של התוכנה, החוקרים יכולים לנקות את הנתונים שלהם, להסיר מקרים לא חוקיים ולסנן נתונים גרועים, ולהבטיח שהניתוח שלהם מבוסס על מידע אמין ומדויק.
“הכנת נתונים SPSS מאפשרת לחוקרים לחדד את הנתונים שלהם, וכתוצאה מכך איכות הנתונים משופרת וניתוח אמין יותר.”
אחת הפונקציות המרכזיות של SPSS Data Preparation היא יכולות ניקוי הנתונים שלה . בעזרת תכונה זו, חוקרים יכולים לזהות ולהסיר בקלות חוסר עקביות או שגיאה בנתונים שלהם, כגון כפילויות או ערכים חסרים. על ידי ניקוי הנתונים, החוקרים יכולים לבטל הטיות ואי-התאמות פוטנציאליות, ולשפר את האיכות הכוללת של מערך הנתונים שלהם.
יתר על כן, SPSS Data Preparation מאפשר לחוקרים להסיר מקרים לא חוקיים ממערך הנתונים שלהם. תכונה זו שימושית במיוחד כאשר עוסקים בנתונים שעלולים להכיל חריגים או ערכים קיצוניים. על ידי אי הכללה של מקרים לא חוקיים אלה, החוקרים יכולים להבטיח שהניתוח שלהם מבוסס על נקודות נתונים מייצגות ומשמעותיות.
בנוסף, חוקרים יכולים להשתמש בשירותי SPSS Collaboration and Deployment , פתרון משלים להכנת נתונים SPSS, כדי לשפר את ניהול ושיתוף הפעולה של נתונים. פלטפורמה זו מאפשרת שיתוף, הגנה ופרסום יעיל של נכסי נתונים, ומאפשרת שיתוף פעולה חלק בין חברי הצוות תוך הבטחת עמידה בדרישות פנימיות וחיצוניות.
לסיכום, SPSS Data Preparation מציע חבילה מקיפה של כלים המאפשרים לחוקרים לשפר את איכות הנתונים שלהם. על ידי מינוף תכונות התוכנה, החוקרים יכולים לנקות את הנתונים שלהם, להסיר מקרים לא חוקיים ולסנן נתונים גרועים, ולהבטיח שהניתוח שלהם מבוסס על מידע מדויק ואמין. בשילוב עם SPSS Collaboration and Deployment Services , החוקרים יכולים לייעל את תהליכי ניהול הנתונים שלהם ולטפח שיתוף פעולה יעיל, מה שיוביל בסופו של דבר לתוצאות מחקר חזקות ואמינות יותר.
| שיפור איכות הנתונים | ניקוי נתונים | שירותי שיתוף פעולה ופריסה של SPSS |
|---|---|---|
| זיהוי והסר חוסר עקביות | נקה נתונים על ידי ביטול שגיאות | שיתוף יעיל והגנה על נתונים |
| הסר מקרים לא חוקיים | אל תכלול כפילויות וערכים חסרים | שיתוף פעולה חלק בין חוקרים |
| סנן נתונים גרועים | הסר הטיות ואי-התאמות | להבטיח עמידה בדרישות |
סיכום
לסיכום , הכנת נתונים SPSS היא כלי חיוני לחוקרים המבקשים לעבד את הנתונים שלהם לפני ביצוע ניתוח סטטיסטי . עם מגוון התכונות המקיף שלה, כולל אימות נתונים , זיהוי חריגים ו-binning אופטימלי, תוכנה זו מאפשרת לחוקרים לשפר את הדיוק של התוצאות שלהם. על ידי ייעול תהליך הכנת הנתונים, הכנת נתונים של SPSS לא רק חוסכת לחוקרים זמן יקר אלא גם עוזרת להם להגיע למסקנות מדויקות יותר בניתוח הנתונים שלהם.
על ידי שימוש בתכונת אימות הנתונים, החוקרים יכולים לזהות ולטפל בכל שגיאה או חוסר עקביות בנתונים שלהם, ולהבטיח את ניקיוןם ומוכנותם לניתוח. תכונת זיהוי החריגים מאפשרת זיהוי של מקרים חריגים החורגים מקבוצת השווים, ומסייעת לחוקרים להבין את הסיבות מאחורי הסטיות הללו. בנוסף, תכונת ה-binning האופטימלית הופכת משתני קנה מידה, מה שהופך אותם למתאימים לאלגוריתמים המיועדים לתכונות נומינליות, וכתוצאה מכך זמן עיבוד משופר וקריאות משופרת של התוצאות.
הכנת נתונים של SPSS חורגת מעבר לעיבוד מקדים של נתונים, ומציעה לחוקרים את הכלים הדרושים להם כדי לשפר את איכות הנתונים. על ידי שימוש בתכונות כגון ניקוי נתונים , הסרת מקרים לא חוקיים וסינון נתונים גרועים, החוקרים יכולים להבטיח את שלמות הנתונים שלהם. יתרה מכך, באמצעות אינטגרציה עם שירותי השיתוף והפריסה של IBM SPSS , חוקרים יכולים לשתף, להגן ולפרסם ביעילות את נכסי הנתונים שלהם, תוך עמידה בדרישות פנימיות וחיצוניות כאחד.
