Analizzate relazioni complesse con un insieme completo di statistiche sofisticate

Se siete pronti ad andare oltre le analisi di base per costruire modelli più sofisticati, o se analizzate dati di sopravvivenza, IBM SPSS Advanced Statistics dispone delle procedure necessarie.

Rendete le vostre analisi più accurate e derivate le vostre conclusioni da procedure più coerenti con le caratteristiche intrinseche dei vostri dati. IBM SPSS Advanced Statistics dispone di un potente insieme di tecniche di analisi univariata e multivariata adatte ai problemi che capitano nella realtà. Utilizzate IBM SPSS Advanced Statistics per compiti quali:

• Ricerca medica con analisi di sopravvivenza
• Valutazione del processo produttivo in realtà manifatturiere
• Ricerca farmaceutica con piani degli esperimenti complessi
• Ricerche di mercato, per determinare i livelli di interesse del prodotto

Accesso ad una vasta gamma di potenti modelli
Oltre alle procedure modello lineare generale (GLM) e modelli misti, IBM SPSS Advanced Statistics offre ora le procedure modelli lineari generalizzati (GENLIN) e le equazioni stimate generalizzate (GEE). GENLIN includono modelli statistici ampiamente utilizzati, come la regressione lineare per risposte distribuite normalmente, i modelli logistici per dati binari e i modelli loglineari per dati frequenza. Questa procedura offre inoltre molti modelli statistici utili nella formulazione del modello generale, come la regressione ordinale, la regressione Tweedie, di Poisson, Gamma, e la binomiale negativa.
Le procedure GEE estendono i modelli lineari generalizzati per adattarsi a dati longitudinali correlati e a dati suddivisi in cluster.

 

GENLIN e GEE forniscono una base di lavoro comune per i seguenti risultati:

• Numerici: regressione lineare, analisi della varianza, analisi della covarianza, analisi delle misure ripetute, e regressione Gamma
• Dati Frequenza: modelli loglineari, regressione logistica, probit, di Poisson e binomiale negativa
• Dati ordinali: regressione ordinale
• Dati evento/esperimento: regressione logistica
• Dati con i reclami degli utenti: regressione Gaussiana Inversa
• Combinazione di risultati discreti e continui: regressione di Tweedie
• Risposte correlate con i soggetti: GEE o modelli per le risposte correlate

Ogni modulo della famiglia IBM SPSS Statistics potrà essere installato e lanciato indipendentemente dagli altri moduli. IBM SPSS Statistics Base non è più un requisito necessario, poiché le funzioni come accesso e gestione dei dati e i grafici sono stati aggiunti a tutti i moduli, dando maggiore flessibilità nell’installazione e utilizzo del software. IBM SPSS Statistics Base sarà ancora disponibile e continuerà ad essere la base di molte implementazioni, poiché contiene test statistici e procedure fondamentali per molte analisi.

Ottenete risultati più accurati analizzando dati nidificati
I modelli lineari misti espandono le funzionalità del modello lineare generale utilizzato nella procedura GLM cosicché potete utilizzare nelle vostre analisi anche i dati che presentano una forma di correlazione e con variabilità non costante. Ad esempio, potete lavorare con dati nidificati di uno studio su alcuni studenti suddivisi in classi scolastiche. I modelli lineari misti vi permettono di non solo di modellizzare le medie ma anche le varianze e le covarianza dei vostri dati.

Potete utilizzare i piani di esperimento con misure ripetute sia complete che incomplete e potete formulare una vasta gamma di modelli, tra cui: modello ANOVA ad effetti fissi, disegni a blocchi completamente randomizzati, piani di esperimento split-plot, modello ad effetti puramente casuali, modello a coefficiente casuale, l'analisi multilivello, modello di crescita lineare incondizionata, modello di crescita lineare con una covariata di Pearson – Level, l'analisi delle misure ripetute, analisi delle misure ripetute con covariate dipendenti dalla scala temporale.

Costruzione di modelli più flessibili
La nuova procedura modello generale lineare (GLM), che include le funzioni più aggiornate, vi fornirà maggiore flessibilità per descrivere le relazioni fra una variabile dipendente e un insieme di variabili indipendenti. I modelli disponibili comprendono la regressione lineare, ANOVA, ANCOVA, MANOVA e MANCOVA. GLM prevede funzionalità specifiche per gestire misure ripetute, modelli ad effetti misti, test post hoc, quattro tipi di somme di quadrati, comparazione a coppie di medie marginali attese, una sofisticata gestione di celle mancanti e l’opzione per salvare la matrice degli esperimenti e il file dei coefficienti.

 

Applicazione di modelli più sofisticati
Potete utilizzare IBM SPSS Advanced Statistics quando i vostri dati non rispettano le assunzioni richieste dalle tecniche più semplici. IBM SPSS Advanced Statistics dispone dell’analisi loglineare gerarchica e non per modellare tavole multidimensionali. La procedura di analisi loglineare vi aiuta ad analizzare il numero di rilevazioni osservate in ogni cella di una tabella a doppia entrata oppure di una tavola di contingenza. Potete selezionare fino a 10 fattori per definire le celle di una tabella. Visualizzate in automatico le informazioni sul modello e le statistiche sulla bontà del modello. Inoltre, potete visualizzare una vasta gamma di statistiche e grafici, oppure memorizzare i residui e i valori previsti in un file di lavoro.

Analisi di sopravvivenza
Con IBM SPSS Advanced Statistics avete a disposizione lo stato dell’arte delle procedure di analisi di sopravvivenza, la regressione di Cox e di Kaplan-Meier. Le misure di Kaplan-Meier stimano la lunghezza del tempo prima di un certo evento, la regressione di Cox permette di stimare funzioni di rischio con variabili dipendenti come la durata di un evento o il tempo prima di un evento. Queste procedure assieme a quella di analisi delle Tavole di sopravvivenza, forniscono un insieme di tecniche flessibile e completo per l’analisi dei vostri dati di sopravvivenza.

Più valore con la collaborazione
È ora possibile riutilizzare e condividere efficacemente gli asset analitici, proteggerli secondo requisiti interni o esterni, e pubblicare i risultati in modo che siano accessibili ad un maggior numero di utenti aziendali, aggiungendo a IBM SPSS Statistics la piattaforma IBM SPSS Collaboration and Deployment Services (finora chiamati SPSS Predictive Enterprise Services).

Maggiori informazioni sono disponibili su www.spss.com