正版软件 sudaan正版软件培训

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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.

Unequally weighted or unweighted data
Stratification
With- or without-replacement designs
Multistage and cluster designs
Repeated measures
General cluster-correlation
Multiply imputed analysis variables.
Unique Options for Robust Variance Estimation
SUDAAN offers eight design options to determine how standard error estimates are obtained, enabling you to specify a wide variety of sample designs often found in sample surveys and other correlated data situations. In addition, SUDAAN offers all three popular robust variance estimation methods:
Taylor series linearization (GEE for regression models)
Jackknife
Balance repeated replication (BRR).
SUDAAN is designed to handle observations that are not necessarily independent nor identically distributed.

Data from complex sample surveys
Epidemiological study data
Clinical trial data
Experiments or observational studies
Longitudinal data.

SUDAAN 相关数据分析统计软件

SUDAAN是国际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价值的附加功能。把SUDAAN添加到统计分析工具套件中，您将能够执行更复杂的统计过程，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更广泛的调查设计。

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。



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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