概要

複雑な関係性に対応して設計された統計により、分析の正確性と結果の信頼性を向上させます。IBM SPSS StatisticsのモジュールであるIBM SPSS Advanced Statisticsは、一般化線形混合モデル(GLMM)、一般線形モデル(GLM)、混合モデル、一般化線形モデル(GENLIN)、一般化推定方程式(GEE)など、高度な1変量分析と多変量解析の手法とモデルを提供します。データからさらに深い洞察を得て、医学研究、製造業、製薬業、市場調査などの各分野における現実世界の問題を解決できます。

基本分析を超える進化

複数の結果や時間経過に伴う結果を出すための分析を改善して、階層構造を持つデータを分析し、事象発生までの時間の長さを推定します。

柔軟なモデルの構築

一般線型モデル(GLM)により、1つの従属変数と複数の独立変数の関係性を調べることができます。モデルには、線型回帰、ANOVA、ANCOVA、MANOVA、MANCOVAなどがあります。

ネスト構造データの処理を向上

線型混合モデルは、GLMで使用されるモデルを拡張するため、相関関係と非定常的な変動を示すデータを分析できます。

さらに高度なモデルの適用

データが単純な手法で必要となる仮定に適合しない場合、対数線型分析または階層的対数線型分析を使用して、度数データの多次元表をモデル化します。

事象の履歴や経過時間データの分析

寿命や経過時間のデータを検討して、部品故障、死亡率、生存率などの終結事象を把握できます。

主要な機能

  • 一般線形モデル(GLM)
  • 一般化線形モデル(GENLIN)
  • 線形混合モデル/階層線形モデル(HLM)
  • 一般化推定方程式(GEE)
  • 一般化線形混合モデル(GLMM)
  • 生存分析手法

製品イメージ

一般化線形混合モデル(GLMM)
一般化線形混合モデル(GLMM)
一般化線形モデル(GENLIN)と一般化推定方程式(GEE)
一般化線形モデル(GENLIN)と一般化推定方程式(GEE)
混合モデル
混合モデル

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