IBM® SPSS® Advanced Statistics는 정교한 일변량 및 다변량 분석 기법과 모델 세트를 제공합니다. 여기에는 일반화 선형 혼합 모형(GLMM), 일반 선형 모형(GLM), 혼합 모형 프로시저, 일반화 선형 모형(GENLIN) 및 일반화 추정 방정식(GEE) 프로시저가 포함됩니다. 데이터에서 더 깊은 인사이트를 얻어 제조, 제약, 시장 조사와 같은 분야의 실제 문제를 해결하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
이 모듈은 온프레미스용 SPSS Premium 에디션과 구독 요금제의 '사용자 정의 테이블 및 고급 통계' 추가 기능에 포함되어 있습니다.
자동 갱신으로 12개월 선택 시 구독 및 추가 기능 10% 할인
일정을 예약하여 SPSS Advanced Statistics가 비즈니스 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있는지 논의해 보세요.
종속 변수와 독립 변수 집합 간의 관계를 설명합니다. 유연한 설계 및 대비 옵션을 사용하여 평균과 분산을 추정하고 평균을 테스트 및 예측하며, 범주형 및 연속형 예측변수를 혼합하여 모형을 구축합니다. 비선형 결과를 예측할 때 선형 혼합 모형을 사용하면 정확도를 높일 수 있습니다. 분할 플롯 설계, 고정 효과 공분산을 사용한 다단계 모형, 무작위 완전 블록 설계 등 수십 가지 모형을 공식화할 수 있습니다.
정규 분포 종속 변수를 사용하는 고전적인 선형 모형, 이진 데이터에 대한 로지스틱 및 프로빗 모형, 카운트 데이터에 대한 로그선형 모형뿐만 아니라 기타 다양한 비표준 회귀 유형 모형을 포함하는 통합 프레임워크를 제공합니다. 순서 회귀분석, 트위디 회귀분석, 포아송 회귀분석, 감마 회귀분석, 음이항 회귀분석 등 다양한 일반 통계 모형을 적용합니다.
상관 관계와 일정하지 않은 변동성을 표시하는 데이터의 평균, 분산, 공분산을 모델링합니다. 분할 플롯 설계, 고정 효과 공분산을 사용한 다단계 모형, 무작위 완전 블록 설계 등 수십 가지 모형을 공식화할 수 있으며, 11가지 비공간 공분산 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 반복 측정 횟수가 다르거나, 사례마다 간격이 다르거나, 두 상황이 모두 발생한 상황을 포함하여 반복 측정 데이터로 정확도를 개선합니다.
상호 연관된 종단 데이터 및 클러스터 데이터를 수용하도록 일반 선형 모형을 확장하며, 대상자 내 상관 관계를 모델링합니다.
설문조사 데이터, 기업 데이터베이스, 웹에서 다운로드한 데이터 등 거의 모든 종류의 데이터 세트에 액세스하고 관리 및 분석할 수 있습니다. 비선형 결과(예: 고객 만족도가 낮음, 중간 또는 높음 범주에 속하는지 여부)를 예측할 때 서수 값으로 GLMM 프로시저를 실행하여 보다 정확한 모형을 구축할 수 있습니다.
라이선스 버전의 모든 모듈과 기능에 대한 PDF를 보려면 다음 링크를 클릭하세요.
기존 라이선스 버전 또는 구독 버전의 두 가지 배포 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 이 모듈은 SPSS Statistics 기존 라이선스 패키지의 일부입니다. SPSS Statistics 패키지를 비교하고 이 모듈이 어디에 적합한지 알아보려면 다음 제품 페이지 링크를 클릭하세요. 모듈은 기존 라이선스 버전과만 호환되며, 구독 버전의 경우 세 가지 추가 기능 옵션 구독을 통해 라이선스 버전과 동일한 기능을 사용할 수 있습니다.
유연하고 종합적인 기법 세트 중에서 선택하여 부품 고장, 사망 또는 생존율과 같은 종료 이벤트를 파악할 수 있습니다. 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 추정을 사용하여 이벤트까지 걸리는 시간을 측정합니다. 응답 시간 또는 지속 시간 응답을 종속 변수로 사용하여 비례 위험 회귀를 수행하려면 Cox 회귀분석을 선택하세요.