IBM SPSS Advanced Statistics オプションの主要機能

反復測定
GLM Repeated Measures

各被験者またはケースに対して同じ測定を数回行う場合に分散分析を行い、被験者内因子と被験者間因子の両方の効果について検定でき、交互作用や主効果を調べることができます。さらに、共変量の調整や単純主効果の検定、グラフ出力などが可能です。

一般化線型モデル
GLM Multivariate Analysis

リンク関数によって従属変数が因子および共変量と線型の関係になるように一般線型モデルを拡張したものです。正規分布、ロジスティック、プロビット、ポアソン、負の2項分布、その他広く使用されている統計モデルを網羅しています。

カプラン・マイヤー法
Kaplan-Meier Survival Analysis

生存と死亡、継続と解約などの事象（イベント）を対象に、事象が起こるまでの時間の長さ（生存時間）を分析します。打ち切り例を含んだ分析に対応し、グループ間の比較をログランク検定や一般化ウィルコクソン検定によって調べ、生存曲線や累積ハザード曲線のグラフを作成して視覚的に分析結果を示します。

Cox比例ハザードモデル
Cox Proportional Hazards Model

多数の因子や共変量に基づいて、生存時間を分析します。影響の大きさはハザード比（Hazard Ratio, HR）によって示され、多変量に基づく分析結果として表やグラフにまとめることができます。比例ハザード性を仮定できない場合の時間依存の共変量を伴うモデルに拡張することができます。

混合効果モデル
Linear Mixed Model

GLMモデルを拡張したもので、相関がありばらつきが一定でないデータを分析することができます。固定効果モデル、変量効果モデル、ランダム係数モデル、マルチレベル分析、反復測定分析などのモデルに対応します。

一般化線型混合モデル
Generalized Linear Mixed Model, GLMM

指定したリンク関数（同一、補ログ・マイナス・ログ、対数リンク、ログ補完、ロジット、負のログ・マイナス・ログ、べき乗、プロビット）を介して因子および共変量との関係性を線型に分析します。非正規分布の縦断的データを取り扱う複雑なマルチレベル・モデルなど、さまざまなモデルに対応します。

一般化推定方程式
Generalized Estimating Equations, GEE

反復測定や、クラスター・データなど他の相関のある観測値を分析できるように、一般化線型モデルを拡張します。被験者内変数や誤差の共分散構造を指定することができ、リンク関数の指定により2値や順序尺度の従属変数にも対応します。

一般対数線型
GENLOG

クロス集計表または分割表の各交差分類カテゴリーに分類される観測値の度数を分析します。表の各交差分類はセルを構成し、各カテゴリー変数は因子と呼ばれます。従属変数は、クロス集計表のセルに含まれる度数であり、説明変数は因子と共変量です。ポワソン分布または多項分布を分析できます。

分散成分の推定
Variance Components Analysis

従属変数の分散に対するランダム効果ごとの寄与率を推定します。このプロシージャーは、分割プロット、1 変量の反復測定、およびランダム・ブロック計画などの混合モデルの分析に特に役立ちます。分散成分を計算することで、分散を減らすためにどこに焦点を絞るべきか判断することができます。

SPSS Advanced Statistics を含む推奨構成

人気のオプションをパッケージ構成にした推奨パックです。回帰分析や因子分析やクラスター分析などの基本的な統計分析から、ロジスティック回帰分析や反復測定分散分析など多くの分析手法に対応します。

推奨構成

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