フル機能のSPSSトライアル版でComplex Samplesをテストするか、購入について当社までお問い合わせください
IBM SPSS Complex Samplesソフトウェアは、設計をサーベイ分析に組み込むことにより複合サンプルの設計から統計と標準エラーを計算することができます。
- このソリューションは、部分母集団のアセスメントによって他の部分母集団を考察できるようにすることで、より正確な事実を知るのに役立ちます。
- SPSS Complex Samplesは、層別、クラスター化、またはマルチステージ・サンプリングなどの計画ツールを提供します。
- これは、正しいポイント推定値に到達し、非単純無作為サンプルから数値的および分類的結果を予測し、多段階設計からのデータを分析する際に最大3つの段階を考慮できるように設計されています。
このモジュールは、従来型ライセンス利用のSPSS PremiumパッケージおよびIBM SPSS Statistics Premiumエディションと、サブスクリプション・プランのIBM SPSS Complex Sampling and Testingアドオンの一部として含まれています。
サンプルの精度を高めるか、キー・グループから代表的なサンプルを確保します。より高い段階のサンプルを選択するために多段階サンプリングを採用します。
サーベイ計画立案パラメーターを保持します。データ・セットを公開し、計画をテンプレートとして再使用します。サーベイのコスト効率を高めるには、サンプリング・ユニットのクラスターまたはグループを選択します。
一元度数分布表または二元クロス集計表を表示します。ANOVAとANCOVAを使用して線形回帰を構築します。平均、合計、比率などを推定します。
便利なウィザードを使用して、サンプルの定義方法と標準エラーの推定方法を指定します。スキームを定義し、サンプルを抽出します。母集団から複合の確率ベースのサンプルを選択します。
ウィザードの一つから始めます。次に、対話式インターフェースを使用して計画を作成し、データを分析し、結果を解釈します。各計画はテンプレートとして機能し、決定を保存することができます。次に、複合サンプル用に特別に開発されたプロシージャーを使用して、数値的、順序的、分類的な結果や特定のイベントまでの時間を予測します。
ロジスティック回帰を通じてグループをより正確に識別するためにサンプル設計を考慮しながら、分類的な結果 (たとえば、製品を購入する可能性が最も高い人物) を予測します。順序回帰：お客様の満足度 (低、中、または高) などの順序的結果を予測します。コックス回帰：複合サンプリング・メソッドで抽出されたサンプルについてイベントまでの時間を予測します。一般的なリニア・モデル：サンプル設計を考慮しながら数値的結果を予測します。
直感的なサンプリング・ウィザードを使用して、サンプルの設計と抽出のプロセスをガイドします。分析準備ウィザードは、米国疾病管理予防センター（CDC）からの国民健康インベントリー・サーベイ・データなど、分析用の公共使用データ・セットを準備するのに役立ちます。
層別サンプリングを通じてサーベイ母集団のサブグループ内でのサンプル抽出を選択することにより、サンプルの精度を高めたり、キー・グループから代表的なサンプルを確保するのを支援します。クラスター化サンプリング：サンプリング・ユニット（クラスター）のグループを選択します。多段階サンプリング：母集団内の要素のグループに基づいて初期サンプルを選択します。次に、第1段階のサンプルで選択した各ユニットからサブサンプルを抽出して、第2段階のサンプルを作成します。
IBM SPSS Complex Samplesには、有効なIBM SPSS Statistics基本ライセンスが必要です。
- 前提条件：IBM SPSS Statistics
- プロセッサー：2 GHz以上
- ディスプレイ：1024×768以上
- メモリ：4 GBのRAMが必要、8 GB以上のRAMを推奨
- ディスク・スペース：2GB以上
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