當研究人員或社會科學家使用抽樣調查方法尋求達到更準確的調查結果，這個IBM SPSS的統計模組是調查和市場研究人員必不可少的分析工具。在複合抽樣設計中對數值型與類別型目標變數，您可採用兩種演算法進行分析和預測。

此外，你可以使用這個模組的技術來預測事件發生的時間。

提供5個程序去分析數據從樣本調查資料

1. 複合樣本敘述統計量(CSDESCRIPTIVES) – 平均值估計、總數和比率並計算標準誤、設計效果、信賴區間假設檢定，為制定樣本複雜抽樣方法
2. 複合樣本製表 (CSTABULATE) – 顯示單向頻率表(one-way frequency tables)或雙向交叉表(two-way crosstabulations)和關聯標準誤、設計效果、信賴區間和假設檢定，為制定樣本複雜抽樣方法
3. 複合樣本一般線性模型(CSGLM) – 使您能夠建立線性迴歸，變異數分析（ANOVA）和共變異數分析（ANCOVA）模型樣本制定的複雜的抽樣方法
4. 複合樣本Logistic迴歸(CSLOGISTIC) – 執行二項式邏輯迴歸分析，以及多元邏輯回歸（MLR）分析，為樣本制定的複雜的抽樣方法
5. 複合樣本Cox迴歸 (CSCOXREG) – 適用於Cox比例風險迴歸做存活時間分析，在事件的發生之前的時間長度為樣本制定的複雜的抽樣方法
6. 複合樣本計劃 (CSPLAN) – 使用此程序來說明的建立一個複雜樣本設計或分析規格說明抽樣架構