IBM SPSS Complex Samples
分析复杂样本的统计数据，并解释调查结果。
它对贵公司有何用途
IBM SPSS Complex Samples 通过将样本设计融入至调查分析中，帮助计算复杂样本设计中的统计信息和标准错误。IBM SPSS Statistics 的此模块提供了规划工具，如分层、分群或多阶段抽样。它还可以生成更准确的数据图，因为子群体评估包含了其他子群体。 您可以获取正确的点估计值，根据复杂随机样本预测数值和分类结果，并在多段设计的数据分析过程中考虑三个阶段。
提高结果准确性
提高样本的精确性，或者确保来自关键分组的样本具有代表性。采用多阶段抽样来选择更高阶段的样本。
加速分析，提高效率
保留调查规划参数。将数据集和复用计划作为模板发布。选择抽样单元中的整群或整组进行调查，使调查更经济有效。
管理复杂的调研数据
显示单向频率表或双向交叉表。通过 ANOVA 和 ANCOVA 构建线性回归。估算平均值、总和和比率等。
加快数据和调查分析
使用有用的向导来指定如何定义样本和估算标准错误；定义方案并抽取样本。从总体中选择基于概率的复杂样本。
主要功能
- 调查数据的准确分析
- 回归和通用线性模型
- 向导
- 样本设计信息
功能聚焦
调查数据的准确分析
从其中一个向导开始着手。然后使用交互式界面制定计划、分析数据并说明结果。每个计划都是一个模板，并可用于保存决策。然后使用专为复杂样本开发的过程，预测数字、有序和分类结果或特定事件的时间。
回归和通用线性模型
Logistic 回归：预测分类结果（例如，最有可能购买产品的人），同时考虑样本设计，从而更准确地甄别相关群体。有序回归：预测有序结果，例如，客户满意度（低、中或高）。Cox 回归：预测通过复杂抽样方法抽取的样本事件的时间。通用线性模型：预测考虑样本设计情况下的数字结果。
向导
“直观抽样”向导将指导您完成整个设计和抽样过程。“分析准备”向导将帮助准备用于分析的公用数据集，例如，来自疾病控制和预防中心 (CDC) 的国民健康状况调查数据。
样本设计信息
分层抽样：通过选择在调查总群体的子分组内进行抽样，提高样本的精确性，或者确保来自关键分组的样本具有代表性。分群抽样：选择抽样单元的整群或整组。多阶段抽样：基于总体中的元素分组选择初始样本；然后通过从第一级样本的每个选定单元中抽取子样本，创建第二级样本。
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