9. SPSS Statistics Small TIPS
より効果的にご利用いただくために
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この資料では、記述統計と線形回帰においてブートストラップ法を使いました。他にも適応できる手法は多々あります。
標本の復元抽出を繰り返すことで、母集団の近似分布を作り出し、それによって信頼性の統計量をえることができるのが
IBM SPSS Bootstrapping です。医療の分野を中心に使用されることが多いようですが、とくに業界は問わず、さまざまな分
野、目的に使用されています。特にサンプル数が少ない場合、コストや周期性が原因でデータ収集が困難な場合、必要とさ
れる分布の前提が満たされない場合などにお勧めします。ぜひこの機会にご検討ください。
※IBM SPSS Bootstrapping は、単独で使用できるモジュールではありません。上表のモジュール:IBM SPSS Base, IBM
SPSS Advanced Statistics, IBM SPSS Regression いずれかの製品と組み合わせて使用します。
モデリング手法 製品
記述統計量 IBM SPSS Statistics Base
度数分布表 IBM SPSS Statistics Base
探索的分析 IBM SPSS Statistics Base
平均値 IBM SPSS Statistics Base
クロス集計表 IBM SPSS Statistics Base
t 検定 IBM SPSS Statistics Base
相関分析/
ノンパラメトリック相関分析
IBM SPSS Statistics Base
偏相関分析 IBM SPSS Statistics Base
線型回帰・順序回帰 IBM SPSS Statistics Base
判別分析 IBM SPSS Statistics Base
一元配置分散分析 IBM SPSS Statistics Base
一般線形モデル
*反復測定除く
IBM SPSS Advanced Statistics
一般化線形モデル IBM SPSS Advanced Statistics
Cox 回帰 IBM SPSS Advanced Statistics
ロジスティック回帰(2項、多項) IBM SPSS Regression