비즈니스에서 SPSS Statistics의 역할

수로에 걸쳐 있는 다리의 부감도

IBM® SPSS® Statistics Standard 에디션에는 모든 Base 에디션 기능과 더불어 고급 모델링 옵션, 회귀 분석 및 커스텀 테이블을 지원하는 기능이 포함되어 있습니다.  

로지스틱 회귀, 분위수 회귀 등을 포함한 다양한 회귀 절차를 활용하세요. 사용자는 몇 가지 예를 들자면 GLM 다변량, 분산 성분 분석, 라이프 테이블, 베이지안 통계 등을 포함한 다양한 고급 통계 절차를 활용할 수 있습니다. 또한 커스텀 테이블 모듈을 통해 프로덕션 준비 테이블에서 데이터를 요약하고 분석을 표시할 수도 있습니다.

주목할 기능

회귀

IBM SPSS Regression을 사용하면 범주형 결과를 예측하고 다양한 비선형 회귀 절차를 적용할 수 있습니다.

베이지안 통계

베이지안 추론이란 더 많은 정보를 사용할 수 있게 되면서 Bayes 정리를 사용하여 가정에 대한 확률을 갱신하는 통계 추론 방법입니다.

다변량 일반 선형 모델링(GLM)

GLM 다변량 모델링은 범주형 및 스케일 예측 변수에 대한 해당 관계를 기반으로 다중 종속 변수의 값을 모델링하는 데 사용됩니다. GLM 반복 측정은 다중 종속 변수의 반복 측정을 허용합니다.

커스텀 테이블

SPSS Statistics 데이터를 요약하고 프리젠테이션 품질의 프로덕션 준비된 테이블로서 자신의 분석을 표시합니다. 분석 기능과 고급 특성을 사용하여 사용자는 데이터를 해석하고 이로부터 학습할 수 있도록 테이블을 만들 수 있습니다.

일반화된 선형 모델 및 일반화된 산정 균등화

일반화된 선형 모델 프로시저는 지정된 링크 함수를 통해 종속 변수가 요인 및 공변량과 선형적으로 관련될 수 있도록 일반 선형 모델을 확장합니다. 일반화된 산정 균등화 프로시저를 사용하여 사용자는 반복 측정이나 기타 상관된 관찰을 분석할 수 있습니다.

생존율 분석

라이프 테이블을 사용하여 요인 변수의 레벨별로 포함하여 시간 대 사건 변수의 분포를 검사합니다. 요인 변수의 레벨별로 포함하여 시간 대 사건 변수의 분포를 검사하거나 층화 변수의 레벨별로 개별 분석을 생성하기 위한 Kaplan-Meier 생존 분석, 주어진 공변량의 값을 기반으로 시간 대 특정 사건을 모델링하기 위한 Cox 회귀 분석.

이 에디션에는 Base 에디션의 모든 기능과 더불어 다음이 포함되어 있습니다.

이 에디션에는 Base 에디션의 모든 기능과 더불어 다음이 포함되어 있습니다.

회귀

  • 2진 로지스틱 회귀
  • 로지트 응답 모델

  • 다항 로지스틱 회귀
  • 비선형 회귀

  • 프로빗 응답 분석, 2단계 최소 제곱, 가중화된 최소 제곱, 분위수 회귀

고급 통계

  • Cox 회귀
  • 일반 선형 모델링(GLM), 일반 요인, 다변량(MANOVA), 반복 측정, 분산 성분
  • 일반화된 선형 모델 및 일반화된 산정 균등화, 감마 회귀분석, 포아송 회귀분석, 음의 이항
  • 로그 선형 및 로지트의 GENLOG

  • 일반화된 선형 혼합 모델(GLMM)(서수 대상 포함)
  • 베이지안 통계
  • 계층 구조 로그 선형 모델
  • Kaplan-Meier

  • 선형 혼합 레벨 모델(일명 계층 구조 선형 모델)
  • 생존
  • 분산 성분 예측

커스텀 테이블

  • 35 기술 통계
  • 드래그-앤-드롭 인터페이스
  • 추론적 통계
  • 중첩 테이블
  • 행, 열 또는 계층에 총계 배치

  • 계산된 카테고리 게시
  • 가중된 샘플 결과의 유효 기반
  • 여러 변수를 동일 테이블에 넣기
  • 다중 응답 변수의 중요 테스트
  • 커스텀 테이블 기본 테이블의 중요 테스트

  • 컬럼 평균 및 컬럼 비율 테스트의 중요 값
  • 특수 다중 응답 세트 테이블
  • 다중 비교를 위한 거짓 발견 정정 방법
  • 구문 변환기
  • 테이블 미리보기