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與 SPSS Statistics Standard Edition 或“高級統計”選項中提供的建模選項相比，“高級統計”提供的過程提供了更高級的建模選項。
“GLM 多變量”對“GLM 單變量”提供的一般線性模型進行了擴展，以允許使用多個因變量。更進一步的擴展“GLM 重復測量”允許重復測量多個因變量。
“方差成分分析”是將因變量的可變性分解為固定和隨機成分的特定工具。
“線性混合模型”對一般線性模型進行了擴展，因此允許數據表現出相關的和不恒定的可變性。因此，線性混合模型提供了不僅能夠就數據的平均值還能夠就其方差和協方差建模的靈活性。
“廣義線性模型”（GZLM） 放寬了誤差項的正態假設，僅要求因變量通過轉換或關聯函數與預測變量線性相關。
“廣義估計方程”（GEE） 對 GZLM 進行了擴展，以允許重復測量。
“一般對數線性分析”允許您為交叉分類計數數據擬合模型，“模型選擇對數線性分析”可幫助您在模型間選擇。
“Logit 對數線性分析”允許您擬合對數線性模型來分析分類因變量與一個或多個分類預測變量之間的關系。v “生存”分析通過“壽命表”提供，用于檢查時間事件變量的分布，可能按因子變量水平分析；“Kaplan-Meier”生存分析用于檢查時間事件變量的分布，可能按因子變量水平分析，或按分層變量水平產生單獨的分析；“Cox 回歸”用于根據給定協變量的值對指定事件的時間建模。
貝葉斯統計分析通過根據觀察到的數據和有關參數的先驗信息生成未知參數的后驗分布來進行推論。 IBM ?SPSS Statistics 中的貝葉斯統計側重于對單一樣本分析平均值的推論，包括貝葉斯因子單一樣本（配對的雙樣本）、t 檢驗和貝葉斯推論（通過描述后驗分布的特征）。
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