Ce que cette solution peut faire pour votre entreprise

IBM® SPSS® Advanced Statistics fournit un ensemble sophistiqué de techniques et de modèles sophistiquées d'analyse univariés et multivariés. Il s'agit de modèles mixtes linéaires généralisés (GLMM), de modèles linéaires généralisés (GLM), de procédures de modèles mixtes, de modèles linéaires généralisés (GENLIN) et d'équations d'estimation généralisées (GEE). Extrayez des informations approfondies à partir des données et utilisez-les pour résoudre des problèmes du monde réel dans des disciplines telles que la fabrication, le secteur pharmaceutique ou les études de marché.

Ce module est inclus dans l'édition SPSS Premium pour la version sur site et dans le module complémentaire Custom Tables and Advanced Statistics pour les plans d'abonnement.

À la une

Modèles linéaires généralisés (GLM)

Décrivez la relation entre une variable dépendante et un ensemble de variables indépendantes. Utilisez des options flexibles de conception et de contraste pour estimer les moyennes et les écarts, ainsi que tester et prévoir les moyennes. Combinez et faites correspondre des prédicteurs catégoriques et continus pour créer des modèles. Utilisez des modèles linéaires mixtes afin d'obtenir une plus grande précision pour prédire les résultats non linéaires. Formulez des dizaines de modèles, y compris des plans en parcelles divisées, des modèles à niveaux multiples avec covariance des effets fixes et des plans expérimentaux en blocs aléatoires complets.

Modèles linéaires généralisés (GENLIN)

Fournissez une structure d’unification comprenant des modèles linéaires classiques avec des variables dépendantes distribuées normalement, des modèles logistiques et probit pour les données binaires, et des modèles log-linéaires pour les données d'effectif, ainsi que divers autres modèles de régression non standards. Appliquez de nombreux modèles statistiques généraux utiles, notamment la régression ordinale, la régression de Tweedie, la régression de Poisson, la régression Gamma et la régression binomiale négative.

Modèles linéaires mixtes/modèles linéaires hiérarchiques (HLM)

Modélisez les moyennes, les écarts et les covariances dans les données indiquant une corrélation et une variabilité non constante. Formulez des dizaines de modèles, y compris des plans en parcelles divisées, des modèles à niveaux multiples avec covariance des effets fixes et des plans expérimentaux en blocs aléatoires complets. Faites une sélection parmi 11 types de covariance non spatiaux. Améliorez la précision à partir de données de mesures répétées, y compris les situations dans lesquelles il existe différents intervalles pour différents cas, ou les deux.

Procédures d'équations d'estimation généralisées (GEE)

Étendez les modèles linéaires généralisés afin de leur permettre de traiter les données longitudinales corrélées et les données en cluster. Modélisez les corrélations au sein des sujets.

Modèles mixtes linéaires généralisés (GLMM)

Accédez à quasiment tous les types de jeux de données (notamment données d'enquêtes, bases de données d’entreprise, données téléchargées depuis le Web) et gérez-les et analysez-les virtuellement. Exécutez la procédure GLMM avec des valeurs ordinales pour créer des modèles plus précis lors de la prévision des résultats non linéaires, par exemple pour prévoir si l'indice de satisfaction d'un client entrera dans la catégorie faible, moyenne ou élevée.

Modules et fonctionnalités dans les différentes versions de licences

Cliquez sur le lien ci-dessous pour obtenir un PDF présentant tous les modules et fonctionnalités dans les différentes versions de licences.

Plusieurs packages SPSS Statistics

Choisissez l'une des deux options de déploiement : une licence traditionnelle ou une version d'abonnement. Ce module fait partie des modules de licence traditionnels SPSS Statistics. Pour comparer les packages SPSS Statistics et savoir où ce module figure, cliquez sur le lien de la page produit ci-dessous. Les modules ne sont compatibles qu'avec les versions de licence traditionnelles. La version d'abonnement comporte les mêmes fonctions dans trois modules complémentaires d'abonnement en option.

Procédures d'analyse de survie

Faites votre choix dans un ensemble de techniques complet qui permet de comprendre les événements finaux, tels qu'une panne de composant, un décès ou une survie. Utilisez les estimations de Kaplan-Meier pour évaluer la durée avant la survenue d'un événement. Sélectionnez la régression de Cox pour exécuter une régression aléatoire proportionnelle avec le temps avant la réponse ou la durée de la réponse comme variable dépendante.

Images des produits

Détails techniques

Configuration logicielle requise

  • Pour la version sur site : Acheter l'édition Premium.
  • Pour les plans d'abonnement : Acheter le module complémentaire Custom Tables and Advanced Statistics.

Configuration matérielle requise

  • Processeur : 2 GHz ou plus
  • Affichage : 1024*768 ou plus
  • Mémoire : 4 Go de RAM obligatoires, 8 Go de RAM ou plus recommandés
  • Espace disque : 2 Go au minimum

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