Option-Advanced Statistics
IBM SPSS Advanced Statistics
IBM SPSS Advanced Statisticsは、Baseに追加されるオプション製品で、推奨構成の1つです。反復測定による分散分析や生存時間分析（Kaplan-Meier推定やCox比例ハザードモデルなど）、混合効果モデル（Mixed Model）や一般化線型モデル（GLM）、一般対数線型、一般化推定方程式（GEE）などのより高度な統計解析の機能に対応しています。学術研究や医学・看護研究のほか、製造業、製薬業、市場調査などの多くの分野で活用されているオプションの1つです。
「生存分析」メニューが追加され、「生命表」「Kaplan-Meier」「Cox回帰」「時間依存のCox回帰」などの生存時間分析に対応します。
IBM SPSS Advanced Statistics オプションの主要な機能
反復測定 GLM Repeated Measures
GLM反復測定プロシージャーでは、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ます。被験者間因子を指定すると、母集団がいくつかのグループに分けられます。この一般線型モデル・プロシージャーを使用して、被験者間因子と被験者内因子の両方の効果について、帰無仮説を検定できます。因子間の交互作用と個々の因子の効果を調べることができます。さらに、定数共変量の効果と被験者間因子と共変量の交互作用を含めることができます。
一般化線型モデル GLM Multivariate Analysis
一般化線型モデルは、従属変数が、指定したリンク関数によって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。 さらにこのモデルを使用すると、従属変数に非正規分布を持たせることができるようになります。正規分布応答の線型回帰、バイナリー・データに対するロジスティック・モデル、度数データに対する対数線型モデル、打ち切りデータに対する補ログ・マイナス・ログ・モデル、さらに一般的なモデル式を使用したその他多くの統計モデルなど、広く使用されている統計モデルを網羅しています。
Kaplan-Meier 生存分析 Kaplan-Meier Survival Analysis
カプランマイヤーでは、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することができ、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
Cox比例ハザードモデルでは、多数の因子や共変量に基づいて、生存と死亡、継続と解約などの事象（イベント）が起こるまでの時間の長さ（生存時間）を分析することができます。影響の大きさはハザード比（Hazard Ratio, HR）によって調べることができ、多変量に基づく分析結果として表形式やグラフ形式にまとめることができます。比例ハザード性の仮定を満たされない場合には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
線型混合モデルは、GLM で使用される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。この手続きでは、データの平均値だけではなく、分散や共分散もモデル化できます。固定効果ANOVA 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
一般化線型混合モデルは、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。単純な線型回帰から、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・モデルまで、さまざまなモデルがあります。
一般化推定方程式 Generalized Estimating Equations, GEE
一般化推定方程式プロシージャーでは、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。
一般対数線型 GENLOG
一般対数線型分析プロシージャーでは、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ケースの数 (度数) であり、説明変数は因子と共変量です。このプロシージャーでは、Newton-Raphson 法を使用して、階層および非階層の対数線型モデルの最尤パラメーターを推定します。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
混合効果モデルにおける分散成分プロシージャーでは、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
IBM SPSS Statisticsの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。線型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が使用できるようになります。
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