概要
更精確分析複雜的關係，使用更強大的單變量與多變量分析：IBM® SPSS® Advanced Statistics 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。
產品特色
- 當您面臨資料複雜的關係，IBM® SPSS® Advanced Statistics (原 PASW® Advanced Statistics) 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。
- IBM® SPSS® Advanced Statistics 提供更高階的分析技術，針對現實世界的各種問題，包括醫學研究、製造，醫藥，和市場研究。
- IBM® SPSS® Advanced Statistics 提供強大與先進的單變量與多變量分析技術。
針對更為特殊資料屬性結構的進階統計模型，包含：
- GLM – General Linear Models (ANOVA、ANCOVA、MANOVA、Repeated Measures) 一般線性模式。
- 廣義線性混合模式(Generalized Linear Mixed Models, GLMM)。
- 變異數成份(Variance Components, VARCOMP)
- 線性混合模型(Linear Mixed Models, MIXED)
- 對數線性模式(Loglinear Analysis , LOGLINEAR)
- 階層對數線性模式(Hierarchical loglinear models , HILOGLINEAR)
- 一般對數線性模式(General Loglinear Analysis , GENLOG)
- 存活分析(Survival Analysis)：Cox 迴歸(Cox Regression)、生命表、Kaplan-Meier存活分析、計算依時共變量。
- 概化線性模式(Generalized Linear Models, GENLIN)：廣泛使用的統計模型，例如常態分配資料之線性迴歸，二元資料之羅吉斯模型及計數資料的對數線性模型。這個程序也透過其一般化的模型公式提供很多有用的統計模型，如次序迴歸、Tweedie迴歸、卜瓦松迴歸、Gamma迴歸及負二項式迴歸。
- 概化估計方程式(Generalized Estimating Equations, GEE)：可延伸概化線性模式，允許依變數在重複量測下導致的相關性，常應用於醫學研究等樣本不易取得的情況。
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詳細介紹
當您面臨資料複雜的關係，IBM® SPSS® Advanced Statistics (原 PASW® Advanced Statistics) 使用分析更準確並且能得到更可靠的分析結果。
IBM® SPSS® Advanced Statistics 提供更高階的分析技術，針對現實世界的各種問題，包括醫學研究、製造、醫藥和市場研究。