Testez Advanced Statistics avec une version d’essai complète de SPSS
IBM SPSS Advanced Statistics fournit une suite complète d’outils d’analyse univariée et multivariée pour découvrir des informations plus approfondies à partir de vos données, notamment :
- Des méthodes avancées telles que les modèles linéaires généraux (GLM) et les modèles linéaires généralisés (GENLIN) vous permettent d’analyser avec précision les données continues et catégorielles.
- Les modèles linéaires généralisés mixtes (GENLINMIXED) servent à analyser les données hiérarchiques ou de mesures répétées, tandis que la régression de Cox offre des capacités robustes pour l’analyse de survie et la modélisation du temps écoulé jusqu’à l’événement.
- Ces techniques avancées offrent la flexibilité et la fiabilité nécessaires pour découvrir des relations complexes et obtenir des résultats d’analyses statistiques fiables et précis.
Ce module est disponible dans l’édition SPSS Standard pour une utilisation sous licence traditionnelle et dans le cadre des modules complémentaires IBM SPSS Custom Tables et IBM SPSS Advanced Statistics pour les plans d’abonnement.
Décrivez la relation entre une variable dépendante et un ensemble de variables indépendantes. Appliquez des options de plan et de contraste flexibles pour estimer les moyennes et les variances, et tester et prévoir les moyennes. Mélangez et associez des prédicteurs catégoriels et continus pour générer des modèles. Utilisez des modèles mixtes linéaires pour une plus grande précision lors de la prévision des résultats non linéaires. Élaborez des dizaines de modèles, notamment des plans en parcelles divisées (split-plot), des modèles multi-niveaux avec covariance à effets fixes et des plans en blocs (RCBD).
Fournissez un cadre unifiant qui inclut des modèles linéaires classiques avec des variables dépendantes normalement distribuées, des modèles de type logit et probit pour les données binaires, et des modèles log-linéaires pour les données de comptage ainsi que divers modèles de type régression non standard. Appliquez de nombreux modèles statistiques généraux, notamment la régression ordinale, la régression Tweedie, la régression de Poisson, la régression gamma et la régression binomiale négative.
Modélisez des moyennes, des variances et des covariances dans les données qui affichent une corrélation et une variabilité non constante. Elaborez des dizaines de modèles, notamment des plans en parcelles divisées (split-plot), des modèles multi-niveaux avec covariance à effets fixes et des plans en blocs (RCBD). Sélectionnez parmi 11 types de covariance non spatiale. Améliorez la précision avec des données de mesures répétées, y compris des situations dans lesquelles il existe différents nombres de mesures répétées, différents intervalles pour différents cas ou les deux.
Développez des modèles linéaires généralisés pour prendre en charge les données longitudinales corrélées et les données en grappes. Modélisez les corrélations au sein des objets.
Accédez, gérez et analysez pratiquement tout type d’ensemble de données, y compris les données d’enquêtes, les bases de données d’entreprise ou les données téléchargées depuis le Web. Exécutez la procédure GLMM avec des valeurs ordinales pour créer des modèles plus précis lors de la prévision de résultats non linéaires, par exemple pour déterminer si le niveau de satisfaction d’un client se situera dans la catégorie basse, moyenne ou élevée.
Choisissez parmi un ensemble flexible et complet de techniques pour comprendre les événements finaux tels que les pannes de pièces, la mort ou les taux de survie. Utilisez les estimations Kaplan-Meier pour évaluer le délai jusqu’à un événement. Sélectionnez la régression de Cox pour effectuer une régression à risque proportionnel avec pour variable dépendante le délai de réponse.
- Pour le déploiement sur site : achetez l’édition Premium.
- Pour les plans d’abonnement : achetez les modules complémentaires Custom Tables and Advanced Statistics.
- Processeur : 2 GHz ou supérieur
- Affichage : 1024*768 ou supérieur
- Mémoire : 4 Go de RAM requis, 8 Go de RAM ou supérieur recommandé
- Espace disque : 2 Go et plus