IBM SPSS Advanced Statistics

Descreva o relacionamento entre uma variável dependente e um conjunto de variáveis independentes. Use opções flexíveis de design e de contraste para estimar médias e variâncias, e testar e prever médias. Misture e combine preditores categóricos e contínuos para desenvolver modelos. Use modelos mistos lineares para maior precisão ao prever resultados não lineares. Formule dezenas de modelos, incluindo design de split-plot, modelos multiníveis com covariância de efeitos fixos e designs de blocos completos randomizados.

Forneça um modelo unificador que inclua modelos lineares clássicos com variáveis dependentes normalmente distribuídas, modelos logísticos e probit para dados binários e modelos log-lineares para dados de contagem, além de diversos outros modelos de tipo de regressão não padrão. Aplique muitos modelos estatísticos gerais, incluindo a regressão ordinal, a regressão Tweedie, a regressão de Poisson, a regressão de Gamma e a regressão binomial negativa.

Médias, variâncias e covariâncias de modelo em dados que exibem correlação e variabilidade não constante. Formule dezenas de modelos, incluindo design de split-plot, modelos multiníveis com covariância de efeitos fixos e designs de blocos completos randomizados. Selecione entre 11 tipos de covariância não espacial. Melhore a precisão com dados de medidas repetidas, incluindo situações nas quais há números diferentes de medidas repetidas, intervalos diferentes para casos diferentes ou ambos.

Estenda modelos lineares generalizados para acomodar dados longitudinais correlacionados e dados em cluster. Correlações de modelo dentro dos assuntos.

Acesse, gerencie e analise virtualmente qualquer tipo de conjunto de dados, inclusive dados de pesquisa de opinião, dados corporativos ou dados transferidos por download da web. Execute o procedimento GLMM com valores ordinais para desenvolver modelos mais precisos ao prever resultados não lineares, como uma análise que indique se o nível de satisfação de um cliente cairá para menos do que a categoria baixa, média ou alta.

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Escolha entre duas opções de implementação: uma versão tradicional de licença ou de subscrição. Este módulo faz parte dos pacotes tradicionais de licença do SPSS Statistics. Para comparar os pacotes do SPSS Statistics e saber se este módulo é adequado, clique no link da página do produto a seguir. Os módulos são compatíveis somente com as versões tradicionais de licença. A versão de subscrição agrupa os mesmos recursos dentro de três complementos de subscrição opcionais.

Escolha a partir de um conjunto flexível e amplo de técnicas para entendimento de eventos terminais, como defeito da peça, morte ou sobrevivência. Use estimativas de Kaplan-Meier para calibrar o período de tempo de um evento. Selecione regressão Cox para executar regressão de risco proporcional com o tempo de resposta ou duração da resposta como variável dependente.