分析フェーズから選ぶ SPSS 製品

分析の目的や段階に応じて、適切な分析手法と SPSS 製品を選択できます。 全 30 手法を データ理解 → 検定 → 多変量解析 → 予測・分類 → データマイニング の 5 フェーズに整理しました。

1データの理解・前処理 Base ｜ 4 手法

度数分布表

データの分布・偏り・ばらつきを短時間で把握する基本分析。

クロス集計

2 変数の関係を表で把握する関係把握の起点。

欠損値分析

欠測データを適切に扱い、分析バイアスを防ぐ。

信頼性分析

尺度の一貫性を Cronbach's α で評価。

2差・関係の検定 Base ｜ 6 手法

検定（総論）

仮説検定の全体像と手法選択ガイド。

t 検定

2 群の平均値の差を統計的に検証。

分散分析（ANOVA）

3 群以上の平均値の差を同時比較。

ノンパラメトリック検定

前提条件に依存しない順位ベースの検定。

正確確率検定

小標本でも信頼できる Fisher 正確確率検定。

相関分析

2 変数の関係の強さを数値で把握。

3構造・要因の把握（多変量解析） Base / Regression / Advanced Statistics / Amos ｜ 10 手法

回帰分析（単回帰）

1 変数で目的変数を説明・予測する基本回帰。

重回帰分析

複数の説明変数で目的変数を予測・要因分析。

一般線型モデル（GLM）

回帰・ANOVA・ANCOVA を統合する柔軟なモデル。

ロジスティック回帰分析

二値・カテゴリ結果を扱う回帰。Regression が必要。

プロビット分析

正規累積関数で刺激と反応確率を推定。

ロジット対数線型分析

クロス表の確率構造を対数線型モデルで分析。

因子分析

多変量データの背後にある潜在因子を抽出。

主成分分析

多変量データを情報量を保ったまま要約。

共分散構造分析（SEM）

潜在変数を含む理論モデルを検証。Amos が必要。

パス解析

変数間の因果構造をパス図で可視化。

4予測・分類・意思決定 Decision Trees / Forecasting / Advanced Statistics / Categories / Conjoint ｜ 7 手法

時系列分析

ARIMA・指数平滑で将来を予測。

デシジョンツリー分析

CHAID・C&RT・QUEST で予測ルールを可視化。

クラスター分析

類似度に基づき対象を自動グループ化。

Two-Step クラスター

大規模データ・混合尺度に対応した 2 段階クラスタリング。

生存分析

Kaplan-Meier・Cox 回帰でイベント発生時間を分析。

コンジョイント分析

選好構造を属性別の部分効用に分解。

コレスポンデンス分析

カテゴリ間の関係を二次元マップで可視化。

5高度分析・データマイニング Modeler / Amos ｜ 3 手法

Apriori

アソシエーションルール（併売ルール）を発見する古典的アルゴリズム。

GRI

情報量ベースで関連ルールを抽出。

ベイズ推定

事前情報を取り込み事後確率を更新する統計的アプローチ。

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