Wyróżnione funkcje

Ogólne modele liniowe (GLM)

Opisują relację między zmienną zależną a zbiorem zmiennych niezależnych. Elastyczne opcje projektowania i zestawiania umożliwiają szacowanie średnich i wariancji oraz testowanie i przewidywanie średnich. Zestawiając i dobierając predyktory jakościowe i ciągłe, można budować różne modele. Liniowe modele mieszane zapewniają większą dokładność przy przewidywaniu wyników nieliniowych. Użytkownik może formułować dziesiątki modeli, w tym plany układów zależnych (split plot), modele wielopoziomowe z kowariancją stałego efektu oraz plany RCB (randomized complete block).

Uogólnione modele liniowe (GENLIN)

Stanowią zunifikowaną strukturę obejmującą klasyczne modele liniowe ze zmiennymi zależnymi o rozkładzie normalnym, modele logistyczne i probit dla danych binarnych oraz modele logliniowe dla danych liczebnościowych, a także różne inne niestandardowe modele regresji. Program umożliwia stosowanie wielu użytecznych ogólnych modeli statystycznych, w tym regresji porządkowej, regresji Tweediego, regresji Poissona, regresji Gamma oraz ujemnej regresji dwumianowej.

Liniowe modele mieszane/hierarchiczne modele liniowe (HLM)

Oprogramowanie umożliwia modelowanie średnich, wariancji i kowariancji w danych wykazujących korelację i niestałą zmienność. Użytkownik może formułować dziesiątki modeli, w tym plany układów zależnych (split plot), modele wielopoziomowe z kowariancją stałego efektu oraz plany RCB (randomized complete block). Do wyboru dostępnych jest 11 typów kowariancji nieprzestrzennych. Możliwe jest uzyskanie bardziej dokładnych wyników w przypadku pracy na danych z powtórzonych pomiarów, w tym w sytuacjach, w których występują różne liczby powtórzonych miar i/lub różne przedziały dla poszczególnych obserwacji.

Procedury uogólnionych równań estymujących (GEE)

Wzbogacają uogólnione modele liniowe o możliwość uwzględnienia skorelowanych danych panelowych i grupowanych. Umożliwiają modelowanie korelacji wewnątrz obiektów.

Uogólnione liniowe modele mieszane (GLMM)

Oprogramowanie umożliwia dostęp do wszelkiego typu zbiorów danych. Pozwala na analizowanie danych ankietowych, zawartości korporacyjnych baz danych lub danych pobranych z sieci WWW. Procedura GLMM uruchomiona z wartościami porządkowymi umożliwia zbudowanie bardziej dokładnych modeli do przewidywania wyników nieliniowych, np. tego, czy poziom zadowolenia klienta spadnie poniżej progu kategorii niskiej, średniej lub wysokiej.

Procedury analizy przeżycia

Użytkownik ma do wyboru elastyczny i wszechstronny zestaw technik analizy zdarzeń końcowych, takich jak częściowa niewydolność i zgon, a także wskaźników przeżycia. Estymacje Kaplana-Meiera umożliwiają oszacowanie czasu, jaki upłynie do zdarzenia. W regresji Coxa metodą proporcjonalnego zagrożenia zmienną zależną jest czas do reakcji lub czas trwania.

Szczegóły techniczne

Wymagania dotyczące oprogramowania

IBM SPSS Advanced Statistics wymaga ważnej licencji dla IBM SPSS Statistics Base.

  • Wymaganie wstępne: IBM SPSS Statistics

Wymagania sprzętowe

  • Procesor: 2 GHz lub szybszy
  • Rozdzielczość wyświetlacza: 1024 na 768 lub wyższa
  • Pamięć RAM: minimum 4 GB, zalecane 8 GB lub więcej
  • Miejsce na dysku: 2 GB lub więcej

Zobacz, jak to działa

Kup teraz i postaw pierwszy krok