IBM SPSS Statistics 29
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Option-Regression

IBM SPSS Regression

ロジスティック回帰分析や非線型回帰分析の機能を追加

IBM SPSS Regression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。ロジスティック回帰、プロビット回帰、非線型回帰分析、傾向スコアによるマッチング機能などのより高度な回帰分析に対応します。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ます。

  • 二項ロジスティック、多項ロジスティック、順序ロジスティック、、プロビット、非線型回帰、4分位回帰などより高度な回帰分析メニューが追加されます。

IBM SPSS Regression オプションの主要機能

ロジスティック回帰分析
Logistic Regression
従属変数が「あり/なし」などの2値変数である分析に役立ちます。モデル内の各独立変数のオッズ比や信頼区間を推定できます。質的な独立変数はダミー変数に変換されます。ロジスティック回帰は、判別分析よりも広い範囲の調査に適用されます。
多項ロジスティック回帰分析
Multinomial Logistic Regression
多項ロジスティック回帰は、従属変数が2つのカテゴリーに制限されず、名義尺度や順序尺度の変数を扱うことができます。モデル適合度として、Coxと Snell、Nagelkerke、McFadden R^2 が出力されます。
プロビット分析
Probit Analysis
刺激の強さと刺激に対して一定の応答を示すケースの割合との関係を測定します。ある独立変数のレベルが影響しているか、または原因となっていると思われる二分出力がある場合に役立ちます。
非線型回帰
Nonlinear Regression
従属変数と一連の独立変数の間の関係の非線型モデルを検出する方法です。線型モデルの推定に限定される従来の線型回帰とは異なり、非線型回帰では従属変数と独立変数の間に任意の関係があるモデルを推定することができます。
重み付け推定
Weight Estimation
標準の線型回帰モデルにおける分散の均一性の仮定が当てはまらない場合、最小二乗法(OLS)線型回帰では、最適なモデルを推定できなくなります。変動の差を別の変数から予測できる場合は、重み付き最小二乗法(WLS)を使用して線型回帰モデルの係数を計算できます。
2段階最小二乗回帰
Two-Stage Least-Squares Regression
誤差と独立変数間の独立性の仮定が当てはまらない場合、最小二乗法(OLS)線型回帰では、最適なモデルを推定できなくなります。2段階最小二乗回帰では、誤差項と相関していない操作変数を使用して問題のある予測の推定値を計算し、これらの計算値を使用してモデルを推定します。
傾向スコアマッチング
Matching by Propensity Score
背景因子のバランシングを目的に割付の確率を表すバランシングスコア(傾向スコア)を推定し、スコアの近いペアをマッチングすることで背景情報の等質化を図ります。背景のバランス調整により、従属変数に対する独立変数の効果をシンプルに分析します。

SPSS Regression 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。

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