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IBM SPSS Statistics统计分析应用软件介绍利用数据分析解决严峻的业务和研究挑战IBM?SPSS Statistics 是集成的系列产品，有助于应对整个分析流程，从规划和数据收集到分析、报告和部署。提供数十种完全集成的模块供您选择，您可以找到增加收入、超越竞争对手和改善决策所需的专业化的功能。IBM SPSS Statistics各模块介绍IBM SPSS Advanced Statistics功能强大的建模技术，用于分析复杂的关系IBM SPSS Advanced Statistics 提供单变量和多变量的建模技术，帮助用户在处理描述复杂关系的数据时，得到最准确的结论。通过频繁应用这些成熟的分析技术，可以从各学科（例如，医学研究、制造、制药和市场研究）使用的数据中获得更深入的洞察力。SPSS Advanced Statistics 提供以下功能：一般线性模型 (GLM)?和混合模型程序。广义线性模型 (GENLIN)，包括广泛使用的统计模型，例如针对正态分布数据的线性回归、针对二元数据的逻辑模型，以及针对计数数据的对数线性模型。线性混合模型（也称为分层线性模型，HLM）扩展了 GLM 程序中使用的一般线性模型，使您能够分析具有相关性和非恒定可变性（non-constant variability）的数据。广义估算方程 (GEE) 程序扩展了广义线性模型，适用于关联的纵向数据和聚类数据。广义线性混合模型 (GLMM)，用于分层数据和各种结果，包括序数值。生存分析程序，用于检验生存期数据或持续时间数据。线性混合模型的估算平均值GLMM 提供估算的边际均值，用于说明预测变量的影响。广义线性混合模型的模型摘要GLMM 模型摘要展示了模型与数据的拟合程度。广义线性混合模型可视化GLMM 提供了模型的可视表示，您可以直观看到每个预测因素的强弱。在本示例中，promo 变量对销售影响最大。IBM SPSS Bootstrapping创建更可靠的模型并生成更准确的结果IBM SPSS Bootstrapping 是一种确保分析模型可靠且能生成准确结果的有效方式。它可用于测试整个 SPSS Statistics 产品家族中分析模型和程序的稳定性，包括描述性统计信息、平均值、交叉表、相关、回归等。SPSS Bootstrapping 支持您：通过对原始样本的替代项进行重抽样，快速轻松地估算抽样分布特征。为数据集合创建数以千计的可替换版本，以更准确地了解哪些数据最有可能存在于总体中。减少离群值和异常值的影响，帮助确保模型的稳定性和可靠性。估算总体参数的标准误和置信度区间，这些总体参数包括平均值、中值、比值、优势率、相关系数、回归系数等。描述性表格描述性表格提供了描述性的统计信息，以及这些统计信息的 bootstrap 置信区间。平均值的 bootstrap 置信区间 (86.39, 105.20) 与参数化的置信区间 (86.42, 105.30) 类似，表示“典型”员工大约具有 7 到 9 年的工作经验。但是，工作经验（月）呈偏态分布，因此平均值不能够很理想地代表当前的“典型”工资，这里使用中值会稍好一些。IBM SPSS Categories预测结果，揭示分类数据中的关系IBM SPSS Categories 方便地直观呈现和探索数据中的关系，并根据您的发现预测结果。您可以使用先进的技术（例如，预测分析、统计学习、感知图和首选项缩放），了解消费者心目中认为与您的产品或品牌相关性最高的特征有哪些，并了解消费者对于您的产品与其他产品之间关联的认知。SPSS Categories 包含先进的分析技术，用于帮助您：更完整更轻松地分析和解释多变量数据及这些数据之间的关系。通过对分类数据执行额外的统计操作，将定性变量转变为定量变量。无论您调研的是何种类别类型，包括消费群、医疗诊断、政治党派或生物物种，都能以图形化方式显示底层关系。IBM SPSS Complex Samples?分析复杂样本的统计数据并解释调查结果IBM SPSS Complex Samples 帮助市场研究人员、民意调查人员和社会学家通过将样本设计整合到其调研分析中，提供更有效的统计推论。 SPSS Complex Samples 为您提供实施复杂样本设计（例如，分层抽样、整群抽样或多阶段抽样）所需的专门规划工具和统计信息。将样本设计整合到调研分析中，以获得更准确的结果。保留调查规划参数供将来使用，从而加快分析速度，提高效率。管理复杂的调查数据以开展彻底的详细分析。使用直观的界面和实用的向导，更快速地分析数据和解释调研结果。分析规划向导要分析样本数据，请使用由“分析规划向导（Analysis Plan Wizard）”创建的分析设计，作为“复杂样本描述性统计数据（Comp