SPSS Statistics 追加モジュール
IBM SPSS
Advanced Statistics
生存時間解析・混合モデル・反復測定を、いつもの SPSS の操作で
再入院までの期間、介入前後を何度も測ったデータ、病院や学級ごとにまとまったデータ。研究デザインが込み入ってきたときに使う統計モデルを、メニュー操作で実行できます。
- 生存時間解析
- 線形混合モデル
- GEE
- 反復測定分散分析
要約
IBM SPSS Advanced Statistics とは、SPSS Statistics Base に追加して、生存時間解析・線形混合モデル・一般化推定方程式（GEE）・反復測定分散分析などを使えるようにするモジュールです。
- 使う場面：追跡研究、同じ人を何度も測る縦断研究、施設や学級ごとにまとまったデータ
- 主な手法：Kaplan–Meier 法、Cox 回帰、線形混合モデル、GEE、一般化線形モデル、GLM 反復測定
- 入手方法：Base への追加、Standard 以上のエディション、サブスクリプションのアドオン（Custom Tables & Advanced Statistics）
30秒診断：Advanced Statistics は必要？
ご自身の研究計画に照らして、次の4問を確かめてください。
アウトカムは「ある出来事が起きるまでの時間」ですか？
例：再入院までの日数、再発までの期間、治療中断までの期間
はい打ち切りを含めて扱える Kaplan–Meier 法と Cox 回帰を使います。
同じ人を、3時点以上で測っていますか？
例：介入前・直後・3か月後、毎月の追跡調査、パネルデータ
はい時点間の相関を考慮する 反復測定分散分析、線形混合モデル、GEE を使います。
対象者が、病院・学級・施設などのまとまりに属していますか？
例：複数病院の患者、複数校の生徒、複数店舗の従業員
はいまとまりの差をランダム効果として分ける 線形混合モデルを使います。
目的変数が「回数」や「割合」ですか？
例：1年間の受診回数、転倒件数、正答率
はいポアソン回帰や負の二項回帰を含む 一般化線形モデルを使います。
1つでも「はい」なら、Advanced Statistics の追加をおすすめします。すべて「いいえ」で、平均の比較や線形回帰までで進める研究なら、Base で分析できます。
分析の流れ：退院後の再入院を追跡した例
看護研究でよくあるデザインを例に、データの入力から結論までを通して示します。数値は説明用の架空データです。
- データを入力する退院した高齢患者120名を12か月追跡。退院から再入院までの日数、再入院の有無、退院支援プログラムへの参加、年齢、独居かどうかを1行1名で入力します。期間内に再入院しなかった人は「打ち切り」として扱います。
- メニューから実行する「分析 → 生存分析 → Kaplan–Meier」で、時間に日数、状態に再入院、因子にプログラム参加を指定します。続けて「Cox 回帰」で、年齢と独居を共変量に加えます。
- 出力を読む群ごとの生存曲線とログランク検定（p = .012）、共変量を調整したハザード比（0.61、95%信頼区間 0.40–0.93）が出力されます。
- 結論を書く「年齢と独居の影響を調整しても、プログラム参加者の再入院のハザードは約4割低い」。論文の結果と考察にそのまま使える形で報告できます。
Base と Advanced Statistics の分担
同じ研究でも、使う手法によって収録先が変わります。Advanced Statistics が受け持つのは、時間・反復・階層を扱う分析です。
| 研究で扱いたいこと | 使う手法 | 収録先 |
|---|---|---|
| 2群の平均を比べる | t検定 | Base |
| 3群以上の平均を比べる | 一元配置分散分析 | Base |
| 同じ人を複数時点で測り、平均の変化を比べる | 反復測定分散分析（GLM 反復測定） | Advanced |
| 個人差や施設差をランダム効果として扱う | 線形混合モデル（MIXED） | Advanced |
| 反復測定の二値・回数データで、集団としての効果を推定する | 一般化推定方程式（GEE） | Advanced |
| 回数・割合を目的変数にして回帰する | 一般化線形モデル（ポアソン回帰など） | Advanced |
| 打ち切りを含む「起きるまでの時間」を群で比べる | Kaplan–Meier 法・ログランク検定 | Advanced |
| 「起きるまでの時間」を、共変量を調整して分析する | Cox 回帰 | Advanced |
| 二値の結果が起きる確率を予測する | 二項ロジスティック回帰 | Regression |
搭載している主な手法
生存時間解析
生命表・Kaplan–Meier・Cox 回帰
出来事が起きるまでの時間をアウトカムにする手法群です。打ち切りを含むデータを扱え、時間依存の共変量を入れた Cox 回帰にも対応します。
一般化推定方程式
GEE
反復測定や施設内のまとまりによる相関を考慮して、集団としての平均的な効果を推定します。二値・回数の目的変数に使えます。
手法の一覧は IBM の製品ドキュメント（SPSS Statistics Advanced Statistics）に準拠しています。
研究に合わせた組み合わせ
Advanced Statistics を中心にした、当社でよくご提案する構成です。研究計画を伺い、必要な分だけに絞ってお見積りします。
縦断研究・追跡研究の基本構成
Base＋Advanced Statistics
生存時間解析、混合モデル、GEE、反復測定まで。医療・看護・心理の縦断研究は、まずこの構成で進められます。
全国調査・多段抽出のデータなら
Base＋Advanced＋Complex Samples
層化・クラスター抽出の設計とウェイトを反映した推定が必要な疫学調査・社会調査に。
Base・関連製品との関係
| 製品・モジュール | 主な役割 | Advanced Statistics との関係 |
|---|---|---|
| SPSS Statistics Base | 記述統計、基本的な検定、線形回帰、因子分析 | Advanced Statistics を使うための前提です。Base に追加して使います。 |
| SPSS Regression | 二項・多項ロジスティック回帰、非線型回帰 | カテゴリの結果の予測を受け持ちます。あわせて導入されることの多い組み合わせです。 |
| SPSS Complex Samples | 複雑な標本設計のデータの推定 | 層化・多段抽出の調査データを扱う場合に加えます。 |
| IBM SPSS Amos | 共分散構造分析（SEM）、確認的因子分析 | 潜在変数を含むモデルを受け持つ独立製品です。 |
検討の進め方
よくあるご質問
SPSS Statistics Base だけで代用できますか？
Advanced Statistics と Amos はどう使い分けますか？
医療系の論文で生存時間解析をするには、何が必要ですか？
どのエディションに含まれていますか？
アカデミック版とビジネス版で機能は違いますか？
研究計画に合う構成をご提案します
研究デザインとデータの形を伺い、Advanced Statistics を含む過不足のない構成とお見積りをまとめます。アカデミック価格や公費でのご購入もご相談ください。
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