Se añade la posibilidad de poder crear contenidos (análisis o cuadros de control) de tipo plantilla que pueden ser transferidos entre proyectos, variando únicamente el contenido de los datos.

Podemos aplicar por tanto, dos tipos de plantilla:

- Plantilla de análisis: Permite transferir análisis de un proyecto a otro. Primero damos de alta el análisis en un proyecto cualquiera (Ejemplo: Sexo x Edad) y lo guardamos como plantilla (para ser utilizado en el mismo o en otros proyectos).

Cuando damos de alta un nuevo proyecto, mediante la opción "Nuevo análisis desde plantilla" lo seleccionamos del listado de plantillas que tengamos creado y ya podemos replicarlo con los datos recalculados para ese nuevo proyecto (ver imagen).

 El usuario podrá añadir sus análisis complementarios, a los guardados como plantilla.

- Plantilla de cuadro de control: Permite replicar un cuadro de control de un proyecto en particular en tantos proyectos como necesite, sin necesidad de volver a realizar previamente los análisis para ese proyecto en cuestión.

Al seleccionar el cuadro de control de plantilla que habrá sido previamente guardado (ver imagen), los datos se recalculan con los valores del nuevo proyecto, sin necesidad de intervención manual por parte del analista.

Una plantilla (tanto de análisis como de cuadro de control) puede ser utilizada, editada, guardada como nueva plantilla, descargada y también subida.

Estas consultas permitirán al usuario generar, de forma rápida, bases de cálculo o subtotales que posteriormente se pueden aplicar en cada análisis o/y proceso de datos. En la consulta, se pueden combinar los códigos de las variables o bien generar condiciones de forma unitaria.

Se ha añadido la posibilidad de seleccionar los campos que se desean descargar desde Gandia Integra cuando establecemos este origen de fuente de datos.
El usuario puede seleccionar, a partir de ahora, el contenido de la descarga en diferentes fuentes de datos, de modo que puede segmentar el banco de datos permitiendo el acceso de unos usuarios a una parte del estudio y de otros usuarios a otra parte del mismo.
Cuanto más óptima sea la descarga de datos respecto a nuestras necesidades de proceso, más espacio ahorraremos y más ágiles serán los procesos.

Se incluye un nuevo proceso denominado unir variable múltiple que permite juntar las respuestas en una variable nueva de tipo múltiple, en fuentes de datos ajenas a TESI (Excel, SPSS...) de forma idéntica a como funcionan tanto en Gandia BarbWin como en Gandia Integra.
Es decir, varias variables de categoría (respuesta única) separadas en diferentes columnas, se convierten en una única respuesta/columna, con los diferentes items separados por punto y coma.
El proceso se debe realizar variable a variable, y como el resto de procesos, puede ser establecido como tarea programada y encadenada a un conjunto de tareas que se ejecuten de forma continuada (únicamente para los planes 4GB y Premium).

El proceso de unir variables en una múltiple tiene dos modalidades:

• Modalidad 1) Unir variables que contienen códigos de menciones pertenecientes a una lista única de códigos (0,1,2,3....n)
  
  
• Modalidad 2) Unir variables que contienen códigos binarios (0,1)
  
  

De esta forma, en SegmentaNet se podría trabajar de forma natural con la variable nueva creada, haciendo tablas, gráficos y cualquier otro proceso indicado.

También se ha añadido en SegmentaNet el proceso inverso: dividir variables de tipo múltiple.
El proceso de dividir múltiples está pensado para desdoblar las variables de tipo múltiple de fuentes de datos de Gandia Barbwin/Gandia Integra, en variables de tipo binario o nominal que puedan ser tratadas individualmente. Existen dos métodos de división de variables múltiples:

• Dividir por valores, creará tantas variables como sea necesario para reflejar el nº máximo de menciones en la variable. Si por ejemplo en una variable múltiple, el máximo número de menciones que se ha dado han sido 3, se crearán 3 variables nuevas de tipo categoría / nominal, codificadas todas igual que la múltiple, con el mismo texto descriptivo.
• Binarizar, creará tantas variables como valores diferentes de respuesta haya en la variable múltiple original, y establecer en cada una de ellas el valor 1, si la alternativa que contempla cada variable única ha sido contestada.

Análisis de Correlaciones - Se ha añadido en SegmentaNet la posibilidad de obtener el cálculo de las matrices de correlación de Pearson, Spearman y Kendall. La salida de este análisis puede ser en forma de tabla (salida de texto con las matrices) o en forma gráfica.

Estilos en tablas y gráficos- Se añade la posibilidad de aplicar estilos de formato condicional a las tablas y también a los gráficos. Para acceder a estas opciones, disponibles en los planes 4GB y Premium, debes crear el análisis de forma natural, y posteriormente existe un nueva pestaña bajo el nombre Estilos donde se puede aplicar estos formatos condicionales.

Algunos ejemplos:

• Señalar con color de fondo, aquellos valores de la matriz de datos mayores de 49.9%....
  
  
• Establecer un gráfico de barras horizontal como fondo de celda, donde los colores muestren el tamaño del valor o porcentaje...
  
  
• Señalar con una flecha ascendente o descendente si el porcentaje crece o decrece respectivamente a la columna de TOTAL...
  
  
• Aplicar un formato condicional de tipo intervalo de color en la celdas, con un gráfico de barras en la fila de total y columnas de códigos...
  
  

Unir tablas - Se añade un nuevo «análisis» que permite unir en una misma matriz tablas de 1*n campos o de n*1 campos en una única tabla. El único requisito es que bien las columnas o bien las filas sean las mismas. Hemos entrecomillado la palabra «análisis» porque realmente no es un análisis en sí mismo sino que es un formato de presentación, pero como requiere la existencia de los análisis por separado (de las tablas separadas) lo hemos ubicado como un "análisis" más.

Análisis de correspondencias- El análisis de correspondencias es una técnica que se aplica al análisis de tablas de contingencia, para ello utiliza un diagrama cartesiano basado en la asociación entre las variables analizadas. Es apropiado para describir los datos de información estructurada en una tabla de contingencia o tabla de frecuencias.

El objetivo es representar las filas (o las columnas) como puntos de un espacio cartesiano de dimensión reducida (normalmente 2) y cuya distancia entre ellos se ajuste a la proximidad de sus perfiles. Dos objetos (filas de la tabla) con perfiles o porcentajes muy similares deben representarse con puntos muy cercanos y al revés, dos objetos con perfiles muy distintos se representan con puntos muy distantes. Al mismo tiempo, también se pueden representar las variables (columnas de la tabla) como puntos del mismo espacio y la proximidad de los puntos que representan los objetos a un punto que representa una variable indica la importancia relativa de esa variable en el perfil del objeto.

Para realizar el análisis, la petición es sencilla, indicando donde se localizan los perfiles de fila (Subject) y los de columna (resto de variables). Y daría como resultado, además de la salida con la información estadística, el mapa como este de ejemplo.

Análisis de Fiabilidad - Se incluye un nuevo proceso denominado análisis de fiabilidad, que permite calcular el alpha de Cronbach y el lambda6 de Guttman.