サンプル調査を行う場合には、複雑なサンプルデータの正確な推定を行う統計パッケージが必要です。IBM SPSS Complex Samplesは、簡単かつ正確に統計処理とコンプレックスサンプル計画の標準誤差の処理を行う、専用の統計手法を搭載しています。

概要

・層化(層別)抽出法
・クラスタ化抽出法
・複数段階(多段)抽出法
・コンプレックスサンプル一般線型モデル(CSGLM)による数値型の結果の予測
・コンプレックスサンプル順序回帰(CSORDINAL)による順序型の結果の予測
・コンプレックスカテゴリ回帰(CSLOGISTIC)によるカテゴリ型の結果の予測
・コンプレックスCox回帰(CSCOXREG)による事象発生までの時間の予測
・計画からサンプル抽出までをステップごとに進める分かりやすいサンプリングウィザード
・使いやすい分析準備ウィザード

サ ンプル調査を行う場合には、コンプレックス(複雑な)サンプルデータの正確な推定を行う統計パッケージが必要です。IBM SPSS Complex Samplesは簡単かつ正確に統計処理とコンプレックスサンプル計画の標準誤差の処理を行う、専用の統計手法を搭載しています。

IBM SPSS Complex Samplesには、コンプレックス(複雑な)サンプルを使用するのに必要なものがすべてそろっています。以下のものが含まれています。

・計画からサンプル抽出までをステップごとに進める分かりやすいサンプリングウィザード
・使いやすい分析準備ウィザードは米国の疾病対策予防センター(CDC)が公表している米国国民健康調査データのような公的なデータセットを分析用に準備可能
・コンプレックスサンプル一般線型モデル(CSGLM)による数値型の結果の予測
・コンプレックスサンプル順序回帰(CSORDINAL)による順序型の結果の予測
・コンプレックスカテゴリ回帰(CSLOGISTIC)によるカテゴリ型の結果の予測
・コンプレックスCox回帰(CSCOXREG)による事象発生までの時間の予測

IBM SPSS Complex Samplesを使用すると、計画段階からサンプル抽出、分析段階に至るまで、正確で信頼できる結果を容易に得ることができます。IBM SPSS Complex Samplesでは、複数段階抽出計画でデータを分析する際には、最大で3つの段階を考慮するので、より正確な分析を得ることができます。計画の影響を測 定する能力に加えて、ある部分母集団を査定する際に他の部分母集団も考慮するので、データをより正確に把握できます。

IBM SPSS Complex Samplesでは、以下のようなサンプル計画を使用できます。