IBM SPSS Advanced Statistics

Describa la relación entre una variable dependiente y un conjunto de variables independientes. Utilice opciones flexibles de diseño y contraste para estimar las varianzas y las medias, y para probar y predecir estas últimas. Mezcle y empareje indicadores continuos y categóricos para construir modelos. Utilice modelos mixtos lineales para incrementar la precisión al momento de pronosticar resultados no lineales. Formule docenas de modelos, que incluye diseños de trama dividida, modelos multinivel con covarianza de efectos fijos, así como diseño de bloques completos aleatorios.

Proporcione una referencia de unificación que incluya modelos lineales clásicos con variables dependientes normalmente distribuidas, modelos de logística y de probit para datos binarios y modelos loglineales para datos de recuento, así como otros modelos de tipo de regresión no estándar. Aplique diferentes modelos estadísticos generales, que incluye regresión ordinal, regresión de Tweedie, regresión de Poisson, regresión de Gamma y regresión binomial negativa.

Modele medias, varianzas y covarianzas en los datos que muestran correlación y variabilidad no constante. Formule docenas de modelos, que incluye diseños de trama dividida, modelos multinivel con covarianza de efectos fijos, así como diseño de bloques completos aleatorios. Seleccione entre 11 tipos de covarianza no espacial. Mejore la precisión con datos medidos de forma repetida, incluyendo las situaciones en las que hay números diferentes de medidas repetidas, de intervalos diferentes para diferentes casos o para ambos.

Extienda los modelos lineales generalizados para que acepten datos longitudinales correlacionados y datos agrupados en clusters. Modele correlaciones entre los temas.

Acceda, administre y analice prácticamente cualquier tipo de conjunto datos, incluyendo los datos de encuestas, de bases de datos corporativas o de datos descargados de la web. Ejecute el procedimiento GLMM con valores ordinales para crear modelos más precisos para predecir resultados no lineales, como si el nivel de satisfacción de un cliente estará en niveles bajos, medios o altos.

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Elija entre dos opciones de implementación: Una licencia tradicional o una versión de suscripción. Este módulo forma parte de los paquetes de licencia tradicionales de SPSS Statistics. Para comparar los paquetes de SPSS Statistics y saber dónde puede aplicar este módulo, haga clic en el enlace para ir a la página del producto. Los módulos sólo son compatibles con las versiones de licencia tradicionales. La versión de suscripción incluye las mismas características dentro de tres complementos de suscripción opcionales.

Elija entre un conjunto de herramientas flexible y completo para entender eventos tales como tasa de fracaso parcial, mortalidad o supervivencia. Utilice las estimaciones Kaplan-Meier para medir el tiempo que transcurre hasta un evento. Seleccione la regresión de Cox para realizar regresiones de riesgo proporcional que utilizan como variable dependiente el tiempo de respuesta o la duración de la respuesta.