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IBM SPSS Statistics 製品情報

使いやすさ、分かりやすさを追求した統計解析ソフトです。アンケートデータをはじめ、顧客購買データ、医療データなど「人」に関するさまざまなデータをより簡単に、より深く分析するためのサポートツールです。基本機能を搭載している「Base」にさまざまなオプションモジュールを追加することにより、さらに高度な統計解析を行えます。最新バージョンについて、情報をお知らせします。

1か月無料体験

お申込書に必要事項をご記入の上、お申し込みください

※ 「IBM SPSS Statistics Standard」と「IBM SPSS Amos」（AmosはWindowsのみ）を1か月お試しになれます。

価格は予告なく変更される場合があります。
インストール条件については、各ソフトウェアの利用許諾書を必ずご覧ください。
マークが付いている商品のご注文はWEBからは出来ません。詳しくはこちらをご覧ください。

製品特徴

Excelを使ったことがありますか？

SPSSも、Excelのような操作で
プルダウンメニューから
行いたい分析手法を選ぶだけで
さまざまな分析を実行することができます。

SPSS Statisticsお得なセット製品

●オプションモジュール製品のご利用には、同バージョンのBaseが必要です。
（ver.29以前の製品に、ver.30を混在して使用することはできません。）
●DVD版とダウンロード版の混在所持はできませんのでご注意ください。
●DVD版を購入された方でも、専用のサイトからダウンロードでインストールプログラムを入手できます。
●アップグレードの対象バージョンは、27・28・29です。

基礎統計処理/統計解析に必要な手法を網羅するSPSSの基本機能

Statistics Base

集計検定

　● 記述統計、単純集計、クロス集計、ピボットテーブルなど
　● 検定、カイ二乗検定、ノンパラメトリック検定（多重比較検定つき）、分散分析と
　その多重比較（一変量）など

多変量解析

　● 相関分析、線型回帰分析、因子分析、主成分分析、多次元尺度法、クラスター分析、
　判別分析、最近隣法など

パス図をパレット上に描画してそのまま分析

Amos

コマンドを入力せず描画ツールを活用して頭の中にあるモデルをそのまま画面に再現し、多数の候補からデータに最適な構造方程式を採用し、分析できます。

　● 検証的因子分析
　● 構造方程式モデリング/パス解析
　● データの多重補完　
　● ベイズ推定
　● カテゴリカル
　● データと打ち切りデータの推定
　● 潜在クラス分析

Advanced Statistics 一般線型分析や順序回帰、生命表分析、Cox回帰など　● 分散分析とその多重比較（※多変量）　● 繰り返しのある分散分析（反復測定）　● 一般線型分析、Mixed Model、対数線型分析　● 一般化線形モデル●一般化推定方程式）　● 生存分析（COX回帰、カプラン・マイヤー）	Regression 多項・二項ロジスティック回帰など、高度な回帰分析　● ロジスティック回帰分析　（二項［0／1］多項［A／B／C］）　● プロビット分析　● 非線型回帰分析　● 非線形回帰　● 2段階の最小二乗法　● 分位点回帰

Exact Tests サンプル数が少ない場合や稀な事象でも正確な結果を　● サンプル数が少なく、従来の検定では正しい結果が得られないような場合でも使用可能　● 大きなデータセットの稀な事象を分析　● 30以上の正確確率検定から選択	Custom Tables カスタムテーブルを即座に作成、多重回答データも集計　● 複雑な集計表を、視覚的に確認しながら作成可能　● 多次元でのクロスや入れ子式の設定が容易　● 多重回答（マルチアンサー、MA）グループの変数設定を自動保存　● 度数やパーセントだけでなく、分散や標準偏差など統計量も表示可能

Decision Trees グループをより的確に特定するための分類ツリーを作成　● IBM SPSS Statistics内で直接ツリーを作成　● データのパターン、区分、およびグループを特定　● ４つのツリー成長手法から選択　● セグメンテーション、階層化、予測、データ削減、変数スクリーニングのための分類モデルを構築	Conjoint 顧客の購入決定に作用する要素を発見　● 消費者の好み、トレードオフ、価格感度をより深く理解するのに役立つコンジョイント分析　● 新規顧客にとって重要な製品機能を特定　●「最も重要な」製品属性を特定　● 製品属性が顧客の購入決定にどのように影響するか調査

Categories カテゴリ型データの知覚マップから隠された関係性を明確に　● 多変量カテゴリ型データを視覚化して探索　● 大規模な2次元・多次元表に含まれる情報を理解　● 順序付または順不同の分類予測子変数の組み合わせから公称、順序または数値の結果変数の値を予測	Forecasting 時系列データを使用して信頼性の高い予測を作成　● 複数の変数を統合し、高度な予測を作成　● 時系列予測例：コールセンターに毎日必要なスタッフの数、特定の製品や時系列予測例：コールセンターに毎日必要なスタッフの数、特定の製品やサービスの需要

Complex Samples 複雑なサンプルの統計量を簡単に計算　● 設計をサーベイ分析に組み込んで複合サンプルの設計から統計と標準エラーを計算　● 母集団により統計的に有効な推定を得る　● 調査データからより精度の高い結果を得る　● データの解析と結果の解釈が容易	Missing Values 欠損データを推定して、より精度の高いモデルを構築　● 欠損データの背後にあるパターンを明らかにし、サマリー統計を推定し、統計アルゴリズムを使用して欠損値を代入　● 欠損データを考慮し、隠されたバイアスを除去するモデルを構築

Neural Networks データの複雑な関連性を発見　● 多層パーセプトロン（MLP）または動径基底関数（RBF）プロシージャを利用　● 条件設定、トレーニング停止ルールやネットワーク・アーキテクチャを制御したり、手順に選択させることも可能	Direct Marketing RFM分析を行い、顧客の購買行動を理解　● 最新性、頻度、金額価値（RFM）分析、クラスター分析、見込客プロファイリング、郵便番号分析、傾向スコアリング、管理パッケージ・テストから選択　● マーケティング・キャンペーンを改善し、マーケティング予算の投資収益率（ROI）を最大化