sudaan培训 保证正版

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SUDAAN 相关数据分析统计软件

SUDAAN是**公认的用于分析复杂研究数据的统计软件包。SUDAAN由统计和程序员开发，为研究数据工作的研究人员设计的。SUDAAN软件正确考虑相关观测、聚类、权重、分层和其他复杂的设计特点，使它们成为从调查和实验研究中准确有效地分析数据的理想选择。

、学术界和企业有**过1400多名分析师在使用SUDAAN软件，SUDAAN为其他统计软件包提供有**的附加功能。把SUDAAN添加到统计分析工具套件中，您将能够执行较复杂的统计过程，如重量校准和归责原则，并通过我们的全面测试和验证解决方案支持较广泛的调查设计。

SAS软件中调用和单机版本
SUDAAN各版本可用于多种计算平台，要么作为一个立的产品或作为一个可调用的附加到SAS软件中。SUDAAN可读取SAS和SPSS文件，并且符合Section 508和United States Government Configuration Baseline (USGCB) 标准。

对复杂数据执行设计校正分析
SUDAAN能让您正确的分析
复杂的抽样调查数据
流行病学研究数据
试验数据
实验或观测研究
纵向数据

SUDAAN提供正确解释复杂设计特点的估计，包括
不平等的加权和不加权数据
分层
有或没有替换设计
多级和集群设计
重复测量
一般聚类关联
多重估算分析变量

Developed by our expert statisticians and programmers, SUDAAN is a software package designed for researchers who work with study data. SUDAAN procedures properly account for correlated observations, clustering, weighting, stratification, and other complex design features—making them ideal for efficiently and accurately analyzing data from surveys and experimental studies.

Used by more than 1,400 analysts in government, academia, and the private-sector, SUDAAN offers valuable add-on capabilities to other statistical software packages.

By adding SUDAAN to your suite of statistical analysis tools, you will be able to perform more complex statistical procedures such as weight calibration and imputation, and support a wider range of survey designs with our fully tested and proven solution.

稳健方差估计的特选项
SUDAAN提供八种设计方案以确定标准误差估计，使您能够在抽样调查和其他相关数据情况中经常发现的各种抽样设计。此外，SUDAAN还提供所有三个流行的稳健方差估计方法:
Taylor级数线性化（GEE回归模型）
Jackknife
Balance repeated replication (BRR)

Taylor series linearization (GEE for regression models)
Jackknife
Balance repeated replication (BRR).

nternationally recognized statistical software package for analyzing data from complex studies
Developed by our expert statisticians and programmers, SUDAAN is a software package designed for researchers who work with study data. SUDAAN procedures properly account for correlated observations, clustering, weighting, stratification, and other complex design features—making them ideal for efficiently and accurately analyzing data from surveys and experimental studies.
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