進階統計量簡介

「進階統計量」選項包括提供比透過 Statistics Base 選項所提供的更進階建模選項的程序。

• 「GLM 多變量」會延伸由「GLM 單變數」所提供的廣義線性模型，以允許多重應變數。 進一步的延伸（GLM 重複測量）可允許多重應變數的重複測量。
• 「變異成份分析」是一項特定工具，可將應變數中的變異性分解為固定與隨機成份。
• 「線性混合模型」會延伸廣義線性模型，以使資料能夠展示相關和非常數變異性。 因此，混合線性模型不僅能夠彈性建立資料平均數的模式，還能建立變異數和共變異數的模式。
• 「廣義線性模型 (GZLM)」會放寬誤差項的常態假設，而且僅要求應變數透過轉換或鏈結函數，與預測變數呈線性相關。 「廣義估計方程式 (GEE)」會延伸 GZLM，以允許重複測量。
• 「一般對數線性分析」可讓您配適交叉分類個數資料的模式，而「模式選擇對數線性分析」可協助您在模式間進行選擇。
• 「對數勝算對數線性分析」可讓您配適對數線性模型，以用於分析類別應變數與一或多個類別預測變數間的關係。
• 存活分析可透過「生命表」加以使用，可用於檢驗時間對事件變數的分佈 (可能是透過因素變數層級)；「Kaplan-Meier 存活分析」，可用於檢驗時間對事件變數的分佈 (可能是透過因素變數層級或是依分層變數的層級來產生個別分析)；以及「Cox 迴歸」，可根據指定共變數的值，將時間模式化為指定事件。