Avantages pour votre entreprise

Améliorez la précision de votre analyse et la fiabilité de vos conclusions grâce à des statistiques conçues pour analyser des relations complexes. En tant que module d'IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Advanced Statistics fournit un ensemble de techniques et modèles analytiques univariés et multivariés très évolués : modèles linéaires mixtes généralisés (GLMM), modèles linéaires généraux (GLM), procédures de modèles mixtes, modèles linéaires généralisés (GENLIN) et équations d'estimation généralisées (GEE). Obtenez des données contextuelles plus subtiles pour résoudre des problèmes concrets dans des domaines comme la recherche médicale, la fabrication, les produits pharmaceutiques ou les études de marché.

Aller plus loin que l'analyse de base

Améliorez vos capacités d'analyse pour obtenir des résultats multiples ou des résultats au fil du temps, analysez des données à structure hiérarchique ou estimez le temps susceptible de s'écouler avant un événement.

Construire des modèles flexibles

La procédure de modèles linéaires généraux (GLM) permet de décrire la relation entre une variable dépendante et un ensemble de variables indépendantes. Vous pouvez utiliser les modèles à régression linéaire, ANOVA, ANCOVA, MANOVA et MANCOVA.

Mieux travailler avec les données à structure emboîtée

La procédure des modèles mixtes linéaires développe le modèle linéaire général pour vous permettre d'analyser des données qui présentent des variabilités en corrélation et des variabilités non constantes.

Des modèles plus élaborés

Si vos données ne conviennent pas aux hypothèses requises par des techniques plus simples, utilisez l'analyse log-linéaire et l'analyse log-linéaire hiérarchique pour modéliser des tableaux à entrées multiples de données de dénombrement.

Analyser l'historique des événements et les données sur la durée

Vous pouvez examiner les données sur la vie utile ou sur la durée pour comprendre les événements finals, comme la défaillance d'une pièce ou le taux de mortalité ou de survie.

Caractéristiques clés

  • Modèles linéaires généraux (GLM)
  • Modèles linéaires généralisés (GENLIN)
  • Modèles linéaires mixtes, ou modèles linéaires hiérarchiques (HLM)
  • Procédures d'équations d'estimation généralisées (GEE)
  • Modèles linéaires mixtes généralisés (GLMM)
  • Procédures d'analyse de survie

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Generalized linear mixed models (GLMM)
Generalized linear mixed models (GLMM)
GENLIN and GEE
GENLIN and GEE
Mixed
Mixed

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