データ分析手法
データ分析手法
よく使用される代表的な分析手法の概要
統計解析、データ分析、データマイニング、機械学習などでよく利用される代表的な分析手法の概要と、対応するIBM SPSS製品や支援サービスをご紹介します。
- ブランド-アルトマン分析（Bland-Altman analysis）
- ノンパラメトリック検定（non-parametric test）
- カプラン・マイヤー法（Kaplan-Meier method）
- 混合モデル（Mixed model）
- コレスポンデンス分析（Correspondence analysis）
- 主成分分析（Principal component analysis）
- Pearsonのカイ2乗検定（Pearson’s chi-square test）
- 対応のあるサンプルのt検定（Paired-samples t-test）
- 独立したサンプルのt検定（Independent-samples t-test）
- 2元配置分散分析（Two-way ANOVA）
- 多重比較法（Multiple Comparison Procedure）
- 1元配置分散分析（One-way ANOVA）
- 生存時間分析 survival time analysis
- 反復測定分散分析 (Repeated Measures ANOVA)
- ランダムフォレスト（Random forest）
- 相関係数 (Correlation coefficient)
- C&R Tree（Classification and Regression Tree）
- 構造方程式モデリング (Structural Equation Modeling)
- クラスター分析 (cluster analysis)
- 傾向スコア (Propensity Score)
- 回帰分析 (regression analysis)
- ロジスティック回帰分析 (logistic regression analysis)
- Cox回帰分析 (Cox Regression Analysis)
- クロス集計表 (Cross Table)
- CHAID (CHi-squared Automatic Interaction Detector)