IBM SPSS Advanced Statisticsとは

縦断研究・階層データ・生存時間解析を扱うための高度統計アドオン

IBM SPSS Advanced Statistics は、IBM SPSS Statistics Base に追加して利用できる高度統計アドオンです。一般化線形モデル（GENLIN）、一般化推定方程式（GEE）、線形混合モデル（MIXED）、生存時間解析（Kaplan–Meier／Cox回帰／生命表）など、学術研究で頻出する高度な統計手法を網羅的に搭載しています。
医療・看護・公衆衛生・心理・社会科学などの分野において、「単純な回帰や分散分析では仮定が満たせない」「研究デザイン上、より厳密なモデルが必要」といった場面で、SPSS環境のまま高度解析を実行できることが最大の特長です。

Advanced Statisticsが学術研究で果たす役割
IBM SPSS Advanced Statistics は、次のような研究デザイン上の課題を解決するためのモジュールです。

正規分布を前提とできない目的変数（0/1、回数、比率）への対応
同一対象を複数回測定する縦断研究・反復測定研究への対応
病院・施設・学級などの階層構造（クラスタ）を含むデータ解析
再発・再入院・死亡など「事象発生までの時間」を扱う生存時間解析

これらは、査読論文や学位論文において手法選択の妥当性が厳しく問われる領域でもあります。

研究者向け30秒診断：Advanced Statisticsは必要？

ご自身の研究計画に照らして、次の質問を確認してください。

Q1. アウトカムが「ある事象までの時間」ですか？

例：再入院までの期間／再発までの期間／死亡までの期間／治療中断までの期間

→ はいの場合：Kaplan–Meier 法や Cox 比例ハザードモデルを用いた生存時間解析が必要となり、Advanced Statistics が推奨されます。

Q2. 同一対象を複数回測定する縦断研究ですか？

例：介入前後×複数時点、追跡調査、パネルデータ

→ はいの場合：観測値の独立性が成り立たないため、GEE や線形混合モデルによる解析が推奨されます。

Q3. データに階層構造（クラスタ）は含まれますか？

例：患者が病院に、学生が学級に、被験者が施設に所属している

→ はいの場合：ランダム効果を考慮できる線形混合モデル（MIXED）が必要になります。

学術研究における代表的な利用シーン

医療・看護・公衆衛生研究における生存時間解析

退院後の再入院までの期間や、疾患再発までの期間などを評価する研究では、単純な平均比較やロジスティック回帰では追跡期間の違いや検閲（途中脱落）を適切に扱えません。
Advanced Statistics を用いることで、Kaplan–Meier 法による生存曲線の推定、Cox 回帰による共変量（年齢、重症度、併存疾患など）調整を含む解析が可能になります。

心理・教育・社会科学研究における縦断・反復測定データ

同一対象を複数回測定する研究では測定値間に相関が存在します。この相関を無視すると標準誤差や有意性判断が歪む可能性があります。
GEE を用いることで集団平均としての効果を安定して推定でき、線形混合モデルを用いれば個人差を含めた理論的に厳密なモデル化が可能になります。

多施設共同研究における階層構造データ

多施設・多クラスター研究では対象が同一施設内で類似する傾向があります。線形混合モデル（MIXED）を用いることで施設差・個人差を分離した推定が可能となり、研究結果の一般化可能性が高まります。

主な搭載分析手法

一般化線形モデル（GENLIN）

目的変数が二値・カウント・比率などの場合に用いられる回帰モデルです。ロジスティック回帰やポアソン回帰などを含み、正規性の仮定を必要としません。

一般化推定方程式（GEE）

縦断データや反復測定データにおいて、同一対象内の相関を考慮した「集団平均としての効果」を推定する手法です。

線形混合モデル（MIXED）

固定効果とランダム効果を同時に扱えるモデルです。階層構造や個人差を明示的に組み込むことができ、査読論文レベルの分析にも耐える厳密性を持ちます。

生存時間解析（Kaplan–Meier／Cox回帰／生命表）

イベント発生までの時間をアウトカムとする解析手法群です。検閲を含むデータを適切に扱える点が最大の特長です。

IBM SPSS Statistics Baseとの関係

IBM SPSS Statistics Base は、記述統計、基本的な検定、一般的な回帰分析を担います。Advanced Statistics はその上位に位置し、研究デザインが複雑化した段階で必要となる分析手法を補完します。
査読論文・学位論文レベルの研究では「なぜこの手法を用いたのか」を説明できることが重要であり、Advanced Statistics はその理論的裏付けを支える役割を果たします。

（参考）実務・ビジネス分野での応用

本モジュールは学術研究を主目的としていますが、縦断データや階層構造を含む顧客分析、品質管理、組織データ分析など、実務分野でも応用されています。
ただし、これらの活用も研究と同様に「データ構造を正しく扱う」という考え方が基盤となります。

IBM SPSS Advanced Statistics