IBM SPSS Advanced Statistics
Utilize modelagem univariada/multivariada para alcançar conclusões mais precisas na análise de relacionamentos complexos.Teste essa função com uma avaliação SPSS completa.
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Tela do produto, modelagem multivariada univariada
O que o SPSS Advanced Statistics pode fazer pelo seu negócio

O IBM SPSS Advanced Statistics oferece um conjunto sofisticado de técnicas e modelos analíticos univariados e multivariados.Ele inclui procedimentos de modelos lineares generalizados mistos (GLMM), modelos lineares gerais (GLM), procedimentos de modelos mistos, modelos lineares generalizados (GENLIN) e procedimentos de equações de estimativas generalizadas (GEE).Obtenha insights mais detalhados dos dados para auxiliar na resolução de problemas do mundo real em áreas como manufatura, farmacêutica e pesquisa de mercado.

Este módulo está incluso na edição Premium do SPSS para instalações locais e no complemento Tabelas Personalizadas e Estatísticas Avançadas para planos de assinatura.

 

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Recursos em destaque
Modelos lineares gerais (GLM)

Descreva a relação entre uma variável dependente e um conjunto de variáveis independentes.Utilize opções de design flexíveis e contrastantes para estimar médias e variâncias, além de realizar testes e prever médias.Misture e combine preditores categóricos e contínuos para criar modelos. Use modelos lineares mistos para maior precisão ao prever resultados não lineares. Formule dezenas de modelos, incluindo design de parcelas subdivididas, modelos multiníveis com covariância de efeitos fixos e design de blocos completos aleatórios.


Modelos lineares generalizados (GENLIN)

Forneça uma estrutura unificadora que englobe modelos lineares clássicos com variáveis dependentes normalmente distribuídas, modelos logísticos e probito para dados binários e modelos loglineares para dados de contagem — bem como vários outros modelos de regressão não convencionais.Aplique diversos modelos estatísticos gerais, incluindo regressão ordinal, regressão Tweedie, regressão de Poisson, regressão gama e regressão binomial negativa.


Modelos lineares mistos/modelos lineares hierárquicos (HLM)

Estabeleça modelos para médias, variâncias e covariâncias em dados que demonstram correlação e variabilidade não constante. Formule dezenas de modelos, incluindo design de gráficos dividida, modelos de vários níveis com covariância de efeitos fixos e design de blocos completos aleatório. Selecione entre 11 tipos de covariância não espacial. Aumente a precisão com dados de medidas repetidas, incluindo situações em que existem números diferentes de medidas repetidas, intervalos diferentes para casos diferentes ou ambos.

Procedimentos de equações estimativas generalizadas (GEE)

Amplie modelos lineares generalizados para acomodar dados longitudinais correlacionados e dados agrupados. Correlações de modelo dentro de assuntos.


Modelos mistos lineares generalizados (GLMM)

Acesse, gerencie e analise praticamente qualquer tipo de conjunto de dados, que pode incluir dados de pesquisas, bases de dados corporativas ou dados baixados da internet.Execute o procedimento GLMM com valores ordinais para desenvolver modelos mais precisos ao prever resultados não lineares, como determinar se o nível de satisfação de um cliente estará nas categorias baixo, médio ou alto.


Ver todos os recursos do módulo nas versões de licença

Clique no link a seguir para um PDF com todos os módulos e recursos nas versões da licença.

Leia o resumo da solução

Vários pacotes SPSS Statistics

Escolha entre duas opções de implementação: uma licença tradicional ou a versão por assinatura. Este módulo faz parte dos pacotes de licenças tradicionais do SPSS Statistics. Para comparar pacotes do SPSS Statistics e saber onde este módulo se encaixa, clique no link da página do produto a seguir. Os módulos são compatíveis apenas com as versões de licença tradicionais. A versão de assinatura inclui as mesmas funcionalidades em três complementos opcionais de assinatura.

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Procedimentos de análise de sobrevivência

Escolha entre um conjunto flexível e abrangente de técnicas para compreender eventos terminais, como falhas de peças, óbitos ou taxas de sobrevivência.Utilize estimativas de Kaplan-Meier para medir a duração até um evento. selecione a regressão de Cox para realizar regressão de risco proporcional com tempo até a resposta ou duração da resposta como a variável dependente.


Detalhes técnicos
Requisitos de software
  • Para uso local: compre a edição Premium
  • Para planos de assinatura: compre os suplementos Custom Tables e Advanced Statistics
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Requisitos de hardware
  • Processador: 2 GHz ou mais rápido
  • Exibição: 1024*768 ou superior
  • Memória: 4 GB de RAM necessários, 8 GB de RAM ou mais recomendados
  • Espaço em disco: 2 GB ou mais
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