SPSS Statistics Module SPSS Statistics 18 다양한모듈로새로운 SPSS Statistics 를경험하십시오!! New SPSS Statistics
SPSS Statistics Data Analysis Path 1. Planning SPSS Conjoint SPSS Complex Samples 7. Deployment SPSS PES (Predictive Enterprise Services) 2. Data Collection SPSS Data Entry 3. Data Access SPSS Basic 4. Data management & Preparation SPSS Basic SPSS Missing Values 6. Reporting SPSS Basic 5. Data Analysis SPSS Basic SPSS Complex Samples SPSS Regression SPSS Advanced Statistics SPSS Categories SPSS Decision Trees SPSS Exact Tests SPSS Forecasting SPSS Korea Options pack SPSS Bio equiv SPSS Bootstrapping SPSS Direct Marketing
SPSS Statistics Basic SPSS Statistics 의가장기본적인패키지로써분석의전과정을쉽게수행할수있습니다. SPSS Statistics Basic 은기업의방대한데이터에쉽게접근하여모든기본분석을수행할수있으며통계수치로표현된데이터를활용하기쉬운다양한형태로출력하여결과를표현할수있는기본적인패키지입니다. 특 징 간편한데이터접근및핸들링을통해시간절약 편리한데이터변환및정제 다양한통계분석기능 누구나쉽게이해할수있는 Reporting 결과제공 다양한프로그램으로결과내보내기기능 코드북을통한변수정보확인 사용자정의대화상자추가기능및스펠링체크기능 주요분석 빈도분석 / 기술통계분석 / 데이터탐색 / 교차분석 집단별평균분석 / T-검정 (T-test) 보고서 일원배치분산분석 이변량상관분석 / 편상관분석 / 거리측도 선형회귀분석 / 순서형회귀분석 곡선추정 비모수검정 다중응답분석 요인분석 / 판별분석 군집분석 / K-평균군집분석 / 가장가까운이웃분석 척도화분석 신뢰도분석 ALSCAL 다차원척도법 행렬연산기능
SPSS Statistics Basic 1 용이한데이터접근으로시간을절약할수있습니다. SPSS Statistics Database Wizard를통해대용량데이터를빠르고쉽게불러올수있습니다. 또한, SPSS Statistics에서는 Excel, SAS, 텍스트파일등다양한파일형식에대한불러오기기능을제공합니다. 분석계획단계를간소화할수있습니다. 12 변수특성정의기능 (Define Variable Properties) 을이용 하여모든변수에개별적으로유형, 측도, 결측치, 설명 등정의를부여하는일을간편화할수있습니다. 13 비주얼빈만들기기능을통해연속형데이터를쉽게범주화할수있습니다. 연령, 소득과같은데이터를특정범주로묶어야할때, 비주얼빈만들기 (Visual Binning) 기능을이용하여빠르고쉽게범주화할수있습니다. 또한, 범주를나누는기준점을히스토그램을통해쉽게파악할수있습니다.
SPSS Statistics Basic 14 리포트 OLAP 큐브를통해최적의결과를표현할수있습니다. 범주형그룹변수의범주별로연속형요약변수들의합계, 평균, 중위수등의기술통계량을산출할수있습니다. 또한, SPSS Statistics 피벗표개체를수정하여특정변수의범주값들을변경하면서결과를살펴볼수있습니다. 다양한그래프를통해분석결과를시각적으로표현할수있습니다. 15 SPSS Statistics Basic은막대도표, 원도표, 상자도표등기본적인그래프뿐만아니라산점도, ROC도표, 품질관리 (QC) 도표등다양한그래프를지원하여분석결과를보다시각적으로표현할수있습니다. 또한, Graphboard를통해변수간의관계를더욱빠르고쉽게파악하는강력한시각화기능을제공합니다. 16 분석결과를다양한파일형식으로출력할수있습니다. MS Word/ Excel/ Power Point 뿐만아니라 PDF, HTML 등다양한파일형식으로결과를바로출력할수있어 모든사람들이쉽게결과물을살펴볼수있습니다.
SPSS Statistics Basic 17 Syntax 편집기의사용이편리합니다. 명령어를사용하여작업을저장한후분석을반복하거나 Production Facility를통해자동화된작업을실행할수있습니다. 자동완성기능이있으며실행하기전에오류를발견할수있습니다. 다국어를지원합니다. 18 사용자인터페이스언어를필요에따라변경할수있습 니다. 한글버전을제공하여 S/W 접근성이용이합니다. 19 모형생성을위한역할 (Role) 항목을지정할수있습니다. 역할 (Role) 항목을추가하여모델링기능을직접지정할수있습니다. 역할 (Role) 항목에는입력 (Input), 대상 (Target), 모두 (Both), 없음 (None), 분할 (Partition), 분할 (Split) 로구성됩니다.
SPSS Statistics Basic 110 자동데이터준비 (Automated Data Preparation) 을수행합니다. 자동으로데이터를분석하고, 유용할것같지않은필 드를가려내어, 통계에대한사전지식을많이보유하 고있지않아도모델링을쉽게할수있도록준비합니 다. 크게대화형데이터준비, 자동데이터준비, 역변환 점수로분류되어수행됩니다. 사용자정의표 (Custom Table) 의기능이개선됩니다. 111 통계표작성시새로운카테고리 ( 범주 ) 를추가할수있습니다. 새로운카테고리 ( 범주 ) 를생성하고연산에사용된카테고리 ( 범주 ) 감추기옵션을이용하여감추기가가능합니다. 이를이용하여재범주화되고단순화한표를작성할수있습니다. 112 Model Viewer 의기능이강화됩니다. 결과를좀더쉽게이해할수있도록 Viewer의기능이강화됩니다. 자동데이터준비, 이단계군집분석, 비모수검정에서사용가능합니다.
SPSS Regression 강력한회귀분석절차를통해보다더나은예측을할수있습니다. SPSS Regression은분석가가특정데이터유형에대해가장정확한반응을얻을수있도록보다폭넓은통계량을도출하도록합니다. 또한, 보다정교한모형들을처리하기위해필요한분석기법들을쉽게다룰수있는기능을제공하며, 변수들간의선형적인관계뿐만아니라복잡한형태의관계또한파악할수있는모듈입니다. 특 징 데이터의제약을받지않음 데이터를그룹으로쉽게분류 최적의설명변수를찾을수있음 주요분석 다항로지스틱회귀분석 (Multinomial Logistic Regression) 이분형로지스틱회귀분석 (Binary Logistic Regression) 비선형회귀분석 (Nonlinear Regression) 제약된비선형회귀분석 (Constrained Nonlinear Regression) 가중최소제곱법 (Weighted Least Square) 2단계최소제곱법 (Two-stage Least Square) 프로빗모형분석 (Probit Analysis) 활용분야 Market Research: 고객구매패턴분석 Medical Research: 약물반응조사 신용도분석 교육기관성과측정조사
SPSS Regression 1 예측모델생성 SPSS Statistics Regression을통해일련의예측변수로부터기인한특징및결과를예측할수있습니다. 예를들어, 은행의대출담당자는대출전에대출금을제대로갚지않을가능성이있는사람을식별할수있는특성을알아내어고객의신용위험도를평가할지표로사용할수있습니다. 범주형결과예측 12 우측의분류표는모형에의해선택된케이스의분류정 확도가 90% 임을나타냅니다.
SPSS Advanced Statistics 복잡한데이터간의관계를정교하게분석할수있습니다. SPSS Advanced Statistics는심층적인분석을통해데이터에내포되어있는의미를찾고자할때사용되는모듈로써, 사용자가기본적인분석만으로는불가능한심층적인분석과관련된모형수립, 생존데이터분석, 복잡한관계가있는여러개의변수분석시보다정교하게분석할수있습니다. 특 징 계층구조의데이터분석 다양하고심층적인결과도출 매크로기능및행렬계산기능 생존분석수행 주요분석 일반선형모형 (General Liner Models) : 종속변수와여러개의독립변수간의관계를보다유연하게설명할수있습니다. 고정효과 ANOVA, 임의 / 혼합효과공분산분석, 공분산분석 (ANCOVA), Repeated measures ANOVA and MANOVA, 다변량공분산분석 (MANCOVA), 다변량분산분석 (MANOVA), 임의 / 혼합효과분산분석, 분산성분추정 (VARCOMP) Linear Mixed Models : 관측자료들이상관구조를갖거나각기다른분산을가질수있도록 GLM을확장한것으로보다더정확한모델을생성할수있습니다. 생존분석 (Survival Analysis) : Kaplan-Meier, Cox Regression 등최신생존분석기법을적용할수있습니다. 생명표분석 일반화추정방정식 (GEE) 로그선형모형분석 (LOGLINEAR) 계보적로그선형모형 (HILOGLEANEAR) 일반화로그선형모형 (Generalized Loglinear) 다항로짓모형분석 일반화선형모형 (GENLIN)
SPSS Advanced Statistics 1 보다정확한모델생성 나이에따라신체특성변수가어떻게성장하는지그리 고그것이성별에따라차이가있는가를테스트할수 있습니다. 임의효과 (Random Effects) 확인 12 고정효과와임의효과를각각지정합니다. 임의효과 공분산구조유형중 1 차자기회귀, 복합대칭, 분산성 분, 척도법동일등에서하나를지정합니다. 13 다양한분석기법을이용하여결과를도출
SPSS Forecasting 전문적인시계열분석을쉽고빠르게수행할수있습니다. 시계열분석은시간에따라축적된정보를분석하고, 모델을생성하여미래의결과를예측하 는가장강력한분석입니다. SPSS Forecasting 은일반스프레드시트형식과달리시계열데 이터를가지고작업하기위해필요한고급통계분석기법들을제공합니다. 특 징 Expert Modeler를사용하여최적의모델도출 ARIMA 및지수평활모형, 계절모형모두고려 시계열에영향을주는사건을정의하는독립변수지정 관측된데이터에가장적절한모형을선택하여제공 시계열분석지원 데이터사이즈또는변수개수에상관없이신뢰성있는모델을빠르게생성 모수추정시영향을주는이상치감지 신뢰구간및모델적합도그래프생성하여어떤모델이시계열및독립변수에가장적합한것인지자동적으로결정할수있도록지원 활용분야 제품종류, 판매지역등이제품판매에어떤영향을주는지예측 생산수량결정을위한수요예측
SPSS Forecasting 주요분석 ARIMA 정확한최대우도법 자기회귀이동평균 신뢰구간수준설정 시계열내에내재된결측치감지 Intervention 모형분석등 지수평활법 단순, 승법모형, 가법모형, Holt 모형 모형에사용된주기, 초기계절요인, 초기일반적추세값설정 계절분해 계열을계절성분, 결합된추세및순환성분, 오차성분으로분해 승법모형, 가법모형 스펙트럼 시계열의주기동작을식별 평활에이용가능한스펙트럼밀도추정값을구하기위해주기도를평활하는방법은 Tukey-Hamming, Tukey, Parzen, Bartlett, Daniell(Unit) 중선택 주기도, 스펙트럼밀도, 공스펙트럼밀도, 구적스펙트럼, 교차진폭, Gain, 제곱일관도, 위상스펙트럼도표제공 자기회귀 Exact Maximum-likelihood 추정법, Cochrane-Orcutt 추정법, Prais-Winsten 추정법등 임시변수를작업데이터파일에추가 가능한통계량 : CREATE, RMV, CASEPLOT, NPPOLT, ACF, PACF, CCF, CURVEFIT
SPSS Categories 범주형데이터간의관계를명확히할수있습니다. SPSS Categories 는사용자가분석하고자하는범주형데이터간의관계를쉽게분석할수있 으며, 데이터간의관계를더상세하게확인할수있는모듈입니다. 특 징 오브젝트가중치, 데이터의분할, 보조적인오브젝트의추가, 상관행렬가능 다차원범주형데이터에대한시각화및탐색기능 이차원또는다차원테이블을통해쉽게정보를이해할수있음 고해상도그래프를통해관계를보다명확히표현할수있음 주요분석 대응일치분석 (CORRESPONDENCE) 다중대응일치분석 (MULTIPLE CORRESPONDENCE) 범주형회귀분석 (CATREG) 범주형주성분분석 (CATPCA) 비선형정준상관분석 (OVERALS) 다차원척도법 (PROXSCAL) 다차원확장 (PREFSCAL) 활용분야 시장세분화분석 정당의선호도 생물학적인분류 지역별, 판매담당자별등에의한거래예측 고객만족도분석
SPSS Categories 1 행과열범주간의유사성, 연관관계등을분석할수있습니다. 대응일치분석을통해범주간의차이점을쉽게분석할수있습니다. 예를들어, 사용자는다음과같은표를통해특정장소에서의직급 (Staff Group) 과흡연량간의관계를파악할수있습니다. 새로운범주를쉽게추가하여관계를파악할수있습니다. 12 SPSS Categories에서는새로운범주들을추가시켜분석할수있습니다. 대응분석에서추가적인범주는기존공간상에재표현하여범주간의관계를살펴보는것으로다음의대응일치표는 Staff Group별알코올소비에대한정보를나타내고있습니다. 13 연관성과관계를파악할수있습니다. 대칭적정규화를사용하여서로다른변수들에대한범주들간의거리를의미있게해석할수있습니다. 다음의 Bi-Plot을통해비음주자와비흡연자사이의연관성은크지않음을발견할수있으며, 상대적으로흡연량이많은집단이더많은음주량을가지고있음을추정할수있습니다.
SPSS Conjoint 고객의구매결정의요인을파악할수있습니다. SPSS Conjoint 는제품및서비스가여러특성요인의조합으로구성되는경우, 이러한특성 가운데고객에게중요하게인지되는특성요인이무엇인지, 또한상대적으로덜중요하게인 지되는특성요인은어떤것인지를알아내기위한모듈입니다. 주요분석 Orthoplan( 직교계획 ) 컨조인트분석을위한실험카드작성 (PLANCARDS) 컨조인트분석 활용분야 기존제품과구상중인신제품에대한시장점유율측정 고객이제품을구매할때가장중요하게생각하는특성요인도출 어떤요인들의조합및배열이구매결정에영향을미치는지측정
SPSS Conjoint 1 직교계획 (Orthoplan) 을통해시간과비용을절약할수있습니다. 응답자에게질문해야할직교배열을설계할때, SPSS Conjoint를통해각기다른제품특성으로조합된최적의직교배열을설계함으로써시간과비용을절약할수있습니다. 프로파일카드생성 12 응답자가모든특성조합에대해각각의순위를쉽게매 길수있는프로파일카드를쉽고빠르게생성할수있 습니다. 13 Chart 생성 프로파일카드에대한데이터를모아서입력한후, SPSS Conjoint를이용해선호도및순위에대한분석을할수있습니다. 또한, 분석결과를그래프로생성하여기대되는시장점유율을추정할수있습니다.
SPSS Exact Tests 작은표본 (Sample) 만으로도충분히정확한결과를생성할수있습니다. SPSS Exact Tests 는극소규모또는극대규모의범주형및비모수데이터로분석을할경우 발생하는문제를해결하여정확한통계분석결과를도출할수있는모듈입니다. 특 징 적은케이스수로분석실행가능 한범주에서높은응답율을보이는변수로분석실행가능 전통적인 30 가지이상의 Exact Tests 기법을제공 주요분석 독립 / 연관된일표본, 이표본, K-표본검정 적합도검정 (Goodness-of-fits-test) R*C contingency table의독립성검정 Measures of association 검정 Exact Test 를위한다양한검정옵션 이출력결과는, 오직 10개의케이스만을가지고있음에도불구하고, SPSS Exact Test를통해유의성이존재하는지결정할수있습니다. 이처럼, 소규모의데이터만으로도신뢰성있는결과를얻을수있습니다.
SPSS Missing Values 결측값을추정함으로써보다가치있는데이터와모델을생성할수있습니다. SPSS Missing Values 는분석결과에큰영향을끼칠수있는결측데이터 (Missing Value) 의 패턴을찾고더나은모델을생성할수있도록보다가치있는값을대체할수있는모듈입니다. 특 징 측값을적절한추정치로대체하여통계적으로보다유의한결과도출 데이터로부터숨겨진편의 (bais) 를제거하고보다정확한결론에도달 발견된결측치패턴을통해문제가되는질문을확인함으로써설문조사질문향상 추정치로결측값을쉽고빠르게교체 주요분석 결측데이터패턴분석 결측값대체기능 (EM 알고리즘 / 회귀알고리즘 ) 다중대체 (Multiple Imputation) 활용분야 Survey Research, 사회과학자, 데이터마이너, 마켓리서치등타당한데이터분석관 련분야
SPSS Missing Values 1 결측데이터탐색 먼저, 결측값이어느변수에있으며비중이어느정도인 지를탐색합니다. 위의표는결측비율 10% 이상인변 수들을모아서결측비율이큰순서대로보여줍니다. 결측값패턴분석 12 우측도표는결측값패턴을보여줍니다. 결측비율이커지는순서로변수들이왼쪽에서오른쪽으로배열됩니다. 결측값패턴의상대적빈도를출력하여빈번히발생하는패턴을확인할수있습니다. 13 결측값대체 대체방법에는자동과수동이있습니다. 수동인경우엔 FCS(Fully Conditioned Specification) 상황에서 MCMC(Monte Carlo Markov Chain) 알고리즘을적용합니다. 척도형변수는통상적으로선형회귀모형이상정되지만대안으로 PMM(Predictive Mean Matching) 방법이적용될수있습니다. 이방법은선형회귀모형을쓰되결측값에대한대체값을적합모형으로부터임의로생성시키는대신예측값에가장가까운관측값으로대체하는방법입니다.
SPSS Complex Samples 복합표본의통계량을보다정확하고쉽게계산할수있습니다. SPSS Complex Samples는구조적인복합설계에따라표본을추출할때효과적으로사용할수있으며데이터분석을위한구체적인표본설계사항들이타당한지확인할수있는모듈입니다. 다양한샘플링기법을적용할수있으며통계량과표준오차를정확하고빠르게계산하여신뢰할수있는표본을얻을수있습니다. 특 징 서베이데이터에대한정확한분석 표본추출마법사를통해손쉽게조사계획및수행 샘플데이터를본분석에앞서미리분석 선형회귀, 분산분석 (ANOVA), 공분산분석 (ANCOVA) 모델구축 범주형및수치형결과를정확하게분석및예측 군집화를통해비용절감 주요분석 층화추출 (Stratified Sampling) 군집추출 (Clustered Sampling) 다단계추출 (Multistage Sampling) Complex Samples Descriptives(CSDESCRIPTIVES) Complex Sample Tabulate(CSTABULATE) Complex Samples General Linear Models(CSGLM) Complex Ordinals Selection(CSORDINAL) Complex Samples Logistic Regression(CSLOGISTIC) Complex Samples Cox Regression(CSCOXREG)
SPSS Complex Samples 서베이데이터분석과정 표본선택마법사 (Sampling Plan Wizard) 분석준비마법사 (Analysis Preparation Wizard) 표본설계 표본추출 데이터수집 Plan Files Analyze data 데이터분석 표본추출방법명시 사용자간의공유및저장용이 Results SPSS Complex Samples 를통해서베이데이터에대한정확한분석을할수있습니다. 위와같이표본선택마법사와분석준비마법사를통해계획을작성하고여러가지방법으로데이터를분석하여그결과를쉽게해석할수있습니다. 기술통계량 : 여러변수에대한요약일변량통계량을제공 /1 개이상의범주형변수로정의된하위그룹의통계량작성 교차분석 : 선택된변수들의대응에관한교차분석표를만들고이원통계량출력 / 부그룹별로통계량출력가능
SPSS Decision Trees 데이터내의패턴과분류를확인하여미래에대한예측을할수있습니다. SPSS Decision Tree 는데이터내의패턴과관계를파악하여의사결정에필요한정보를제공 하고, 미래에대한예측을돕는모듈입니다. 특 징 그룹간의관계를파악하여미래의현상예측 범주형결과를의사결정나무를통해시각적으로명확히설명 데이터내에있는특정부분집합분석가능 주요분석 SPSS Statistics Syntax, SQL 문, 단순텍스트형식에서분류 / 예측규칙생성 CHAID, exhaustive CHAID, CART, QUEST 등네가지 tree-growing 알고리즘중의 하나를사용하여분석수행 활용분야 고객세분화 고객이탈 / 유지예측 제품불량률예측 의사결정규칙 (Rule) 이생성됩니다. 데이터내에숨어있는관계를보여주는고해상도의의사결정나무입니다. SPSS Statistics Classification Tree 의다이어그램, 테이블, 그래프를통해보다쉽게분석결과를해석할수있습니다.
SPSS Neural Networks 데이터내의복잡한관계를보다쉽게파악할수있습니다. SPSS Neural Networks 는비선형데이터를모델링할수있는모듈로, 복잡하게얽혀있는데 이터간의연결강도를조절하여문제를분석합니다. 이를통해추론, 분류, 예측등을할수 있습니다. 특 징 비선형데이터로이루어진현상분석시용이 ex. 시간에따른날씨의변화등과같이수학적으로해결하기힘든문제 과거의통계학적분석방법에비해분석시간이짧게걸리고비용이저렴 패턴인식, 예측, 분류등에효과적 새로운방법으로데이터탐색및예측모델생성 주요분석 다층퍼셉트론 (Multilayer Perceptron) 방사형기저함수 (Radial Basis Function) 활용분야 마켓리서치 고객프로파일작성 고객성향파악 데이터베이스마케팅 고객 DB 분류 캠페인최적화 경영및재정분석 신용도분석 보험사기감지 현금흐름관리 의료분야 치료비용예측 입원기간예측
SPSS Neural Networks 1 신경망의다양한알고리즘을바로선택하여수행할수있습니다. 다층퍼셉트론 (Multilayer Perceptron) 또는방사형기저 함수 (Radial Basis Function) 을통해모델에포함하고 싶은변수및공변량을선택할수있습니다. 신경망구조를바로결과로확인할수있습니다. 12 Input Layer부터 Output Layer까지 Network 구조를확인할수있습니다. 중간층인 Hidden Layer의활성함수를직접결과로확인할수있습니다. 13 모형정확도평가를위한다양한옵션이있습니다. SPSS Statistics Neural Networks 모듈을통해 ROC 곡선, 누 적이익도표, Lift 도표등다양한그래프를출력할수있습니 다.
SPSS Korea Options Pack 컨조인트분석, 주성분분석, 정준상관분석, 조사표본가중법이가능합니다. SPSS Korea Options Pack 은 Syntax 를이용하여불편하게수행해왔던몇몇분석기능을대 화상자를이용하여보다편리하게분석할수있는모듈입니다. 컨조인트분석 정준상관분석 주성분분석 조사표본가중법 특 징 기존 Windows 버전에서 GUI(Graphic User Interface) 에서지원하지않은새로운분 석기능및데이터변환기능제공 Syntax 를이용하여불편하게수행한각종기능을편리한대화상자로수행 주요분석 컨조인트분석 효과적인제품설계 / 개발을위한마케팅리서치기법 성분분석 자료의축약 정준상관분석 변수집단간연관성파악 조사표본가중법 조사결과에대한신뢰성과정확성을확보
SPSS Korea Options Pack 1 컨조인트분석 (Conjoint Analysis) 각각의응답자들이중요하게생각하는요인을파악할수있습니다. 각평가대상의효용값 (Utility) 을출력하고, 어떤속성의어떤수준이결합하여가장선호하는평가대상에이르는지알수있습니다. 주성분분석 (Principal Component Analysis) 12 변수플롯 (variables plot) 과개체플롯 (observation plot) 을통해변수가저차원주성분공간에놓이는방향을그 래프로쉽게확인할수있습니다. 13 정준상관분석 (Canonical Correlation Analysis ) & 조사표본가중법 (Rim Weighting Survey Samples) 정준상관분석은다수의독립변수들과다수의종속변수들사이에존재하는관계 ( 패턴 ) 를검토하는것입니다. 변수군별로개체들의정준변량산점도와변수플롯을만들수있습니다. 가중법 (weighting method) 은모집단과표본간편차를줄이거나없앰으로써조사결과의정확성을제고하기위한통계적보정방법입니다.
SPSS Bio Equiv 생동성분석을보다쉽게분석할수있습니다. 생동성시험이란오리지널의약품과제네릭의약품의효능이동등하다는것을입증하기위해두의약품의효능의한척도인생체이용률의동등성을입증하는통계적시험입니다. SPSS Bio Equiv는생동성시험의설계와분석을보다쉽고정확하게수행하도록지원하는모듈입니다. 또한, 예제를통해서 Monte Carlo Simulation을실습할수있는 Syntax 명령문을제공합니다. 특 징 생동성분석에대한참고자료로서비모수생동성분석및집단생동성분석지원 피험자수가같지않을경우에도원활한분석가능 부적합한결과가나왔을경우원인규명자료로활용가능 생물학적동등성시험기준제 18조 2에따른추가시험분석지원 주요분석 피험자수계산 확률화 평균생동성분석 잔차분석 비모수생동성분석 집단생동성분석 추가시험분석 Monte Carlo Simulation Application
SPSS Bio Equiv 1 피험자수계산과확률화를매우쉽게수행 유의수준, 검정력, 제제평균차이등시험설계조건을자유롭게설정한후군별최소피험자수를계산할수있으며한명의피험자를두순서집단에랜덤배치할수있습니다. 평균생동성분석 12 AUC, Cmax 그래프및신뢰구간을계산하여생동성기 준값인 (log(0.8),log(1.25)) 와비교하여제제간의평균 생동성검정할수있습니다. 13 잔차분석을통하여분석의타당성검토 분석의가정검토를위해서피험자내잔차와피험자간잔차를이용하여잔차도표를출력하여이상점여부를판단할수있고정규성을평가할수있는 QQ도표, Kolmogorov-Smirnov 검정결과가출력됩니다.
SPSS Bio Equiv 14 비모수생동성분석 시험데이터가정규분포를따르지않을경우 Wilcoxon- Mann-Whitney 방법을활용하여제제간의생동성여부 의판정을할수있습니다. 변동성을함께고려한생동성평가 15 제제간의평균과변동성을함께고려한 US FDA 기준을 적용함으로써평균생동성검정의타당성을더욱높일 수가있습니다. 16 추가시험분석 생동성시험결과제제간의생동성을입증하지못했다면추가시험을실시할수있습니다. 이때, 추가된시험을결합하는타당성을확보할수있는검정을수행할수있습니다.
SPSS Bootstrapping 생성한모형을에서보다안정적으로결과를산출할수있습니다. Bootstrapping은여러분이수행하시는통계분석의정확성을높여주고, 생성한모형이안정적으로결과를산출하기위한유용한기법입니다. 데이터로부터표본재추출 (Re-sampling) 을빠르고쉽게수행함으로써데이터에따른변화를최소화하여신뢰성을높여주는매우효율적인방법입니다. 특 징 데이터로부터반복적으로표본재추출 (Re-sampling) 을수행하므로분포를쉽고빠르게추정할수있습니다. 데이터에서이상값 (Outliers) 의영향을감소시키고평균, 중위수, 비율, 오즈비 (Odds Ratio), 상관계수, 회귀계수등과같은각종표본추정값들을모집단의모수와비교하여더욱정확한모수의표준오차와신뢰구간을추정할수있습니다. 더욱정확한분석을위해수천개의다른버전 (version) 의데이터셋을생성하여 Bootstrapping을수행할수있습니다. 주요분석 기술통계프로시저 기술통계 빈도분석 데이터탐색 집단별평균분석 교차분석 일표본 / 독립표본 T- 검정 상관분석의이변량상관계수 상관분석의편상관계수 모델링프로시저 일원배치분산분석 일변량일반선형모형 일반화선형모형 판별분석 로지스틱회귀분석 이분형 / 다항로지스틱회귀분석 순서회귀분석 선형혼합모형 Cox 회귀모형 활용분야 공공정책조사연구 사회과학리서치 교육리서치 각종통계분석이요구되는분야
SPSS Direct Marketing 고객및고객정보를다각도로분석하여마케팅전략에활용합니다. 고객및고객정보를보다깊게이해하기위해서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석, 군집분석및유망고객프로파일분석등의다양한분석을수행해야합니다. 또한, 마케팅분야의캠페인을개선하기위해서는필수적으로응답가능성높은지역 ( 우편번호 ) 을식별하거나고객성향점수의산출및캠페인효과를비교할수있는테스트단계를거쳐야합니다. SPSS Direct Marketing은마케팅을위한고객및접촉정보를분석하여마케팅예산의 ROI를극대화할수있습니다. 주요특징 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 고객및접촉정보의세분화 고객및접촉정보의프로파일분석 구매가능성이높은지역 (Postal Code) 식별 고객성향점수분석 캠페인비교테스트 ( 통제집단패키지테스트 ) 활용분야 마케팅분야 고객세분화및고객가치측정 고객성향점수산출 고객프로파일분석 다양한캠페인효과분석및비교 특정프로모션에반응할가능성이높은고객식별 마케팅전략의개발
SPSS Direct Marketing 1 RFM 분석 고객데이터및거래 (Transaction) 데이터를기반으로구매시기 (Recency), 구매빈도 (Frequency), 구매금액 (Monetary) 의 3가지의관점에서고객의점수를바로산출할수있습니다. 고객및접촉정보의세분화 12 고객및접촉정보데이터를몇개의유사한그룹으로 세분화하여각그룹의특징을파악합니다. 13 고객및접촉정보의프로파일분석 마케팅또는캠페인대상자를 Targeting 하기위한고객 의특성들을 Profiling 함으로써향후캠페인활동에반 영하는분석입니다.
SPSS Direct Marketing 14 구매가능성이높은지역 (Postal Code) 식별 이전의캠페인활동에서반응비율이높은지역 (Postal Code) 을기준으로분석합니다. 고객성향점수분석 15 고객의성향에따라구매로이어질확률을나타내는점 수를생성합니다. 16 캠페인비교테스트 ( 통제집단패키지테스트 ) 기존의캠페인과새로운캠페인의차이를테스트함으로 써마케팅의사결정에반영할수있습니다.