Testen Sie Advanced Statistics mit einer voll funktionsfähigen SPSS-Testversion
IBM® SPSS Advanced Statistics bietet eine umfassende Suite an univariaten und multivariaten Analysetools, um tiefe Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, darunter:
- Fortgeschrittene Methoden wie allgemeine lineare Modelle und verallgemeinerte lineare Modelle ermöglichen die präzise Analyse sowohl kontinuierlicher als auch kategorialer Daten.
- Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle sind nützlich für die Analyse von hierarchischen Daten oder Daten mit wiederholten Messungen, während die Cox-Regression robuste Funktionen für die Überlebensanalyse und die Modellierung von Zeit bis zum Ereignis bietet.
- Diese fortgeschrittenen Techniken bieten die Flexibilität und Zuverlässigkeit, die erforderlich sind, um komplexe Beziehungen zu untersuchen und zuverlässige und genaue statistische Analyseergebnisse zu liefern.
Dieses Modul ist in der SPSS Standard-Edition für die herkömmliche Lizenznutzung und als Teil der Add-ons IBM® SPSS Custom Tables und IBM® SPSS Advanced Statistics für Abonnementpläne verfügbar.
Beschreiben Sie die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer Reihe von unabhängigen Variablen. Wenden Sie flexible Design- und Kontrastoptionen an, um Mittelwerte und Varianzen zu schätzen und Mittelwerte zu testen und vorherzusagen. Kombinieren Sie kategoriale und stetige Prädiktoren, um Modelle zu erstellen. Verwenden Sie lineare gemischte Modelle für eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage nicht linearer Ergebnisse. Formulieren Sie Dutzende von Modellen, darunter Split-Plot-Design, Multilevel-Modelle mit festen Kovarianzeffekten und randomisierte vollständige Blöcke.
Stellen Sie ein vereinheitlichendes Framework zur Verfügung, das klassische lineare Modelle mit normalverteilten abhängigen Variablen, logistische und Probit-Modelle für binäre Daten und loglineare Modelle für Zähldaten – sowie verschiedene andere vom Standard abweichende Regressionsmodelle – umfasst. Wenden Sie viele allgemeine statistische Modelle an, darunter Ordinalregression, Tweedie-Regression, Poisson-Regression, Gamma-Regression und negative binomiale Regression.
Modellieren Sie Mittelwerte, Varianzen und Kovarianzen in Daten, die Korrelation und nicht konstante Variabilität aufweisen. Formulieren Sie Dutzende von Modellen, darunter Split-Plot-Design, Multilevel-Modelle mit festen Kovarianzeffekten und randomisierte vollständige Blöcke. Wählen Sie aus 11 nicht räumlichen Kovarianztypen. Verbessern Sie die Genauigkeit bei Daten mit wiederholten Messungen, einschließlich Situationen, in denen es eine unterschiedliche Anzahl von wiederholten Messungen, unterschiedliche Intervalle für verschiedene Fälle oder beides gibt.
Erweitern Sie verallgemeinerte lineare Modelle, um korrelierte Längsschnittdaten und in Gruppen zusammengefasste Daten zu berücksichtigen. Modellieren Sie Korrelationen zwischen Probanden.
Greifen Sie auf praktisch jede Art von Dataset zu und verwalten und analysieren Sie es, einschließlich Umfragedaten, Unternehmensdatenbanken oder aus dem Internet heruntergeladenen Daten. Führen Sie das Verfahren für verallgemeinerte lineare gemischte Modelle mit ordinalen Werten durch, um genauere Modelle für die Vorhersage nicht linearer Ergebnisse zu erstellen, z. B. ob die Zufriedenheit eines Kunden in die Kategorie niedrig, mittel oder hoch fällt.
Wählen Sie aus einer flexiblen und umfassenden Reihe von Verfahren zum Verständnis von terminalen Ereignissen wie Teileschaden, Tod oder Überlebensraten. Verwenden Sie Kaplan-Meier-Schätzungen, um die Zeitspanne bis zu einem Ereignis zu ermitteln. Wählen Sie die Cox-Regression, um eine proportionale Hazard-Regression mit der Zeit bis zur Reaktion oder der Dauer der Reaktion als abhängige Variable durchzuführen.
- Für On-Premise-Versionen: Kaufen Sie die Premium-Edition.
- Für Abonnementpläne: Kaufen Sie das Add-on „Custom Tables and Advanced Statistics“.
- Prozessor: 2 GHz oder schneller
- Bildschirmauflösung: 1024*768 oder höher
- Speicher: 4 GB RAM erforderlich, 8 GB RAM oder mehr empfohlen
- Speicherplatz: 2 GB oder mehr