功能聚焦

调查数据的准确分析

从其中一个向导开始着手。然后使用交互式界面制定计划、分析数据并说明结果。每个计划都是一个模板,并可用于保存决策。然后使用专为复杂样本开发的过程,预测数字、有序和分类结果或特定事件的时间。

回归和通用线性模型

Logistic 回归:预测分类结果(例如,最有可能购买产品的人),同时考虑样本设计,从而更准确地甄别相关群体。有序回归:预测有序结果,例如,客户满意度(低、中或高)。Cox 回归:预测通过复杂抽样方法抽取的样本事件的时间。通用线性模型:预测考虑样本设计情况下的数字结果。

向导

“直观抽样”向导将指导您完成整个设计和抽样过程。“分析准备”向导将帮助准备用于分析的公用数据集,例如,来自疾病控制和预防中心 (CDC) 的国民健康状况调查数据。

样本设计信息

分层抽样:通过选择在调查总群体的子分组内进行抽样,提高样本的精确性,或者确保来自关键分组的样本具有代表性。分群抽样:选择抽样单元的整群或整组。多阶段抽样:基于总体中的元素分组选择初始样本;然后通过从第一级样本的每个选定单元中抽取子样本,创建第二级样本。

技术详细信息

软件需求

IBM SPSS Complex Samples 需要有效的 IBM SPSS Statistics Base 许可证。

  • 必备软件:IBM SPSS Statistics

硬件需求

  • 处理器:2 GHz 或更高主频
  • 显示器:1024*768 或更高
  • 内存:4 GB RAM(必需),8 GB RAM 或更高(建议)
  • 磁盘空间:2 GB 或更大空间

了解工作方式

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