Cosa può fare SPSS Statistics per il tuo business

Vista dall'alto di un ponte sull'acqua

IBM® SPSS® Statistics Standard Edition include tutte le funzionalità della Base Edition con in aggiunta ulteriori funzioni che supportano opzioni di modellazione avanzate, analisi di regressione e tabelle personalizzate. 

Sfrutta le varie procedure di regressione, tra cui la regressione logistica, la regressione quantile e molto altro. Puoi trarre vantaggio da diverse procedure statistiche avanzate, tra cui le multivariate GLM, l'analisi Componenti della varianza, le tabelle di sopravvivenza, le statistiche bayesiane solo per citarne alcune. Inoltre, è possibile riepilogare i dati e visualizzare le analisi in tabelle pronte alla produzione con il modulo Tabelle personalizzate.

Funzioni in evidenza

Regressione

Il modulo Regressione di SPSS consente di prevedere gli esiti categoriali e applicare diverse procedure di regressione non lineare.

Statistiche Bayesiane

L'inferenza Bayesiana è un metodo di inferenza statistica in cui viene utilizzato il teorema di Bayes per aggiornare la probabilità per un'ipotesi mentre si rendono disponibili maggiori informazioni.

Modellazione lineare generale (GLM, General Linear Modeling) multivariata

La modellazione multivariata GLM viene utilizzata per modellare il valore di più variabili dipendenti in base alle loro relazioni con i predittori categoriali e di scala. Le misure ripetute GLM consentono misurazioni ripetute di più variabili dipendenti.

Tabelle personalizzate

Riepiloga i dati di SPSS Statistics e visualizza le tue analisi come tabelle pronte per la produzione, con la qualità di una presentazione. Grazie alle funzionalità avanzate e di analytics, è possibile creare tabelle per interpretare e apprendere dai dati.

Modelli lineari generalizzati ed equazioni di stima generalizzate

La procedura dei modelli lineari generalizzati espande il modello lineare generale in modo che la variabile dipendente sia correlata in modo lineare ai fattori e alle covariate attraverso una funzione di collegamento specificata. Utilizzando la procedura delle equazioni di stima generalizzate, è possibile analizzare misurazioni ripetute o altre osservazioni correlate.

Analisi di sopravvivenza

Utilizza le tabelle di sopravvivenza per esaminare la distribuzione delle variabili tempo all'evento, anche sulla base dei livelli di una variabile fattore; analisi di sopravvivenza Kaplan-Meier per esaminare la distribuzione delle variabili tempo all'evento, anche sulla base dei livelli di una variabile fattore o producendo analisi separate in base ai livelli di una variabile di stratificazione; infine, la regressione di Cox per modellare il tempo rimanente per un evento specificato, sulla base dei valori delle covariate indicate.

Questa edizione include tutte le funzioni presenti nella Base Edition e in aggiunta:

Questa edizione include tutte le funzioni presenti nella Base Edition e in aggiunta:

Regressione

  • Regressione logistica binaria
  • Modelli di risposta logit

  • Regressione logistica multinomiale
  • Regressione non lineare

  • Analisi delle risposte probit, minimi quadrati a due stadi, minimi quadrati pesati, regressione quantile

Statistiche avanzate

  • Regressione di Cox
  • Modellazione lineare generale (GLM, General Linear Modeling), fattoriale generale, multivariata (MANOVA), misure ripetute, componenti della varianza
  • Modelli lineari generalizzati ed equazioni di stima generalizzate, regressione gamma, regressione Poisson, binomiale negativa
  • GENLOG per loglineare e logit

  • Modelli lineari generalizzati misti (GLMM, Generalized Linear Mixed Models), obiettivi ordinali inclusi
  • Statistiche Bayesiane
  • Modelli loglineari gerarchici
  • Kaplan-Meier

  • Modelli lineari di livello misto (anche denominati modelli lineari gerarchici)
  • Sopravvivenza
  • Stima del componente della varianza

Tabelle personalizzate

  • 35 statistiche descrittive
  • Interfaccia di trascinamento e rilascio
  • Statistiche inferenziali
  • Tabelle nidificate
  • Inserimento dei totali in qualsiasi riga, colonna o livello

  • Categorie post-elaborate
  • Base efficace per i risultati dei campioni pesati
  • Inserimento di più variabili nella stessa tabella
  • Test di significatività su più variabili risposta
  • Test di significatività nella tabella principale delle tabelle personalizzate

  • Valori di significatività per le medie di colonna e i test proporzione
  • Tabelle degli insiemi a risposta multipla specializzate
  • Metodo di correzione dei falsi rilevamenti per confronti multipli
  • Convertitore della sintassi
  • Anteprima delle tabelle