SPSS Custom Tables｜使用例と製品機能紹介 - SPSS Order Store

カスタム・テーブルを短時間で作成し、データを分析

IBM SPSS Custom Tables を使用すると、IBM SPSS Statistics のデータを対象者に合わせて異なるスタイルで簡単にまとめることができます。各種の分析機能を兼ね備えた SPSS Custom Tables を使用すると、データからより多くを見抜き、さらにその内容を読みやすくわかりやすいテーブルにすることができます。

このソフトウェアは、定期的にレポートを作成して更新するあらゆる方に役立ちます。中でも、アンケート調査や市場調査、社会科学、データベース、ダイレクト・マーケティング、企業研究などに携わる方に最適です。

SPSS Custom Tables は、次の機能を備えています。

徹底的な分析ができます。そのため、データをより深く理解し、より充実したレポートを意思決定者に提出できます。
テーブルをプレビューしながら作成できます。これにより、短時間で正確かつ洗練されたレポートを作成できます。
テーブルのレイアウトと外観のカスタマイズにより、結果を明確かつ正確に伝えることができます。
情報をそれ以上処理しなくても使用できる状態で配信できるので、結果を簡単に利用できます。

SPSS Custom Tables詳細情報

徹底的な分析

推測統計 (有意検定とも呼ばれる) を取り入れているため、機会や問題領域を浮き彫りにできます。
人口統計グループ、顧客セグメント、期間などのカテゴリー変数の平均値や比率を比較できます。
データ内の傾向、変化、または大きな差などを発見できます。
有意検定の結果を SPSS Custom Tables の出力として直接表示できます。
カテゴリー変数、分散度、多重回答セット、スケール変数、カテゴリー変数のカスタムの合計要約統計量など、多様な要約統計量から選択することができます。

テーブルをプレビューしながら作成

テーブル・ビルダーに変数をドラッグ・アンド・ドロップすることで、テーブルに追加する前にプレビュー・ペインで変数を確認できます。
変数を画面上で対話的に操作できるため、データの構造をすぐに把握できます。
テーブル・プレビュー・ビルダー内から、変数の位置を行から列に正確に移動したり、変数の追加、入れ替え、ネストを行ったり、変数ラベルを非表示にしたりすることができます。
大規模なテーブルや複雑なテーブルを縮小して簡易表示に切り替えても、変数を確認できます。
各変数の次元、積み重ねやネスト、カテゴリー、要求されている統計なども含めて、変数の配置をプレビューできます。

テーブルのレイアウトと外観のカスタマイズ

データ・ファイルを変更しなくても合計と小計を作成できます。
また、小計の計算に影響を与えることなくテーブル内のカテゴリーを並べ替えることができます。
変数の型変更やカテゴリーの除外、および任意の要約統計によるカテゴリーの並べ替えができるほか、小計の一部となっているカテゴリーを非表示にすることもできます。
表題やキャプションを追加したり、表題部分にテーブル式を使用することができます。
また、テーブル作成時に列幅の最大値と最小値を指定するといったことも可能です。
スタイルは、IBM SPSS Statistics Base に用意されている書式設定済みのものから選択することも、自分で独自に作成することもできます。
スクリプトを追加すると、SPSS Statistics Base で書式設定やその他の反復作業を自動化できます。

結果の利用を簡単に

技術的な基本知識のない人も含めて、さまざまな対象者に合わせてカスタマイズした表形式レポートを作成できます。
構文と自動化を使用すると、頻繁に作成しなければならないレポートを実動モードで実行したり、同じ構造のレポートを別に作成したりすることができます。
すべての結果を IBM SPSS のピボット・テーブルとして生成し、書式を保ったまま簡単に Microsoft Word、Excel、または HTML にエクスポートできます。

SPSS Custom Tables のスクリーン・ショット

ドラッグ・アンド・ドロップ操作による表作成

SPSS Custom Tables の直感的なグラフィカル・ユーザー・インターフェースを使用すれば、表作成の作業から当て推量を排除できます。ドラッグ・アンド・ドロップ機能とプレビュー・ペインを使用して、「OK」をクリックする前に表の外観を確認できるからです。

正規分布している従属変数を扱う従来の線形モデル、2 値型データを扱うロジスティック・モデルやプロビット・モデル、度数データを扱う対数線形モデル、およびその他の標準的でない回帰型モデル等に関して、共通の枠組みを提供します。
順序回帰、Tweedie 回帰、ポアソン回帰、ガンマ回帰、負の二項回帰など、多数の有用な一般統計モデルを適用します。