张文彤SPSS初中级/高级班案例分析视频教程

释放双眼,带上耳机,听听看~!

学员对象:

希望系统学习IBM SPSS Statistics的入门使用者。
希望结合软件学习统计学知识的用户。
希望提升统计分析实战能力的SPSS用户。
课程目标
通过学习对SPSS的基本操作,以及常用统计分析的软件实现,使学员能熟悉SPSS在数据管理上的操作;
掌握在SPSS中常用统计分析功能,包括统计图、统计表、统计描述、单因素统计推断方法等的操作方法,熟悉这些方法的用途、适用条件和结果阅读;
能根据研究目的选择正确的统计分析方法,从而能结合实际问题对软件加以具体运用。
配套教材:
张文彤,邝春伟. SPSS统计分析基础教程(第2版). 北京:高等教育出版社. 2011
配套资料:
学员会同时获得授课所用的全部PPT文档及全部SPSS数据文件供学习使用。
初中级课程安排:
课程总长度12个小时,分为以下15讲。
第一讲:SPSS基本操作入门
1.软件概述
2.界面入门
3.基本操作入门
4.系统选项与中文设置
第二讲:数据录入与文件管理操作入门
1.CCSS项目介绍
2.CCSS项目的问卷录入(含多选题的录入与设定)
3.数据录入技巧
4.文件管理操作
第三讲:SPSS编程入门
1.基本语法规则介绍
2.宏程序
3.OMS系统
第四讲:数据管理1
1.Compute过程
2.Recode过程
3.转换菜单中的其他过程
4.排序、拆分、筛选与加权过程
第五讲:数据管理2
1.数据汇总
2.数据的重组与转置
3.多个数据文件的合并
4.重复个案与异常个案的查找
5.数据字典相关功能
6.数据验证模块
第六讲:分类变量的统计描述
1.统计描述分析模块介绍
2.单变量的描述指标与软件实现
3.多变量的交叉描述指标与软件实现
4.多选题的描述指标与软件实现
第七讲:连续变量的统计描述
1.连续变量的统计描述指标体系
2.频数过程
3.描述过程
4.探索过程
第八讲:统计表
1.表格的基本框架与类型
2.题目A3的分析报告表格制作案例
3.多选题A3a的分析报告表格制作案例
第九讲:统计图
1.统计图的基本操作概述
2.统计图的分类
3.直方图与茎叶图
4.箱图
5.饼图
6.条图与误差图
7.线图、面积图、点图与垂线图
8.散点图
9.PP图与QQ图
10.其他统计图形
第十讲:t检验
1.假设检验的基本原理
2.单样本t检验
3.Bootstrap方法
4.完全随机两样本的t检验
5.配对t检验
第十一讲:单因素方差分析
1.方差分析模型的基本架构
2.分析实例的GLM过程实现(含两两比较方法的选择)
3.分析实例的ANOVA过程实现
第十二讲:卡方检验
1.卡方检验的基本原理
2.成组卡方分析实例(含卡方的校正与确切概率法)
3.一致性检验与配对卡方检验
4.分层卡方检验
第十三讲:相关分析
1.相关分析的指标体系
2.Pearson相关与秩相关
3.偏相关分析
第十四讲:简单回归分析
1.相关与回归的联系与区别
2.回归分析模型的基本结构
3.分析实例(含残差分析等)
4.回归分析建模的标准流程
第十五讲:如何正确选用常用统计分析方法
高级的课程安排:
课程总长度15个小时,分为以下17讲。
第一讲:高级统计分析方法体系简介
第二讲:方差分析模型
1.方差分析模型的基本架构
2.单因素方差分析实例(含两两比较方法的选择)
3.两因素方差分析实例(含交互作用的分析)
4.含随机因素的方差分析模型实例
第三讲:方差分析模型进阶
1.多元方差分析模型介绍
2.重复测量方差分析模型介绍
第四讲:线性回归模型
1.相关与回归的联系与区别
2.回归分析模型的基本结构
3.分析实例
4.模型诊断(含残差分析等)
5.回归分析建模的标准流程
6.多变量回归模型实例(含变量筛选方法)
第五讲:线性回归模型衍生方法
1.曲线拟合过程
2.加权最小二乘法
3.岭回归
4.最优尺度回归
第六讲:非线性回归
1.模型简介
2.曲线回归案例
3.最小一乘法案例
第七讲:Logistic模型
1.模型简介
2.分析实例
3.模型中用到的检验方法
4.哑变量
第八讲:Logistic模型族进阶
1.无序多分类Logistic回归模型
2.有序多分类Logistic回归模型
第九讲:主成分分析和因子分析
1.信息浓缩方法介绍
2.主成分分析
3.因子分析
4.综合分析实例
第十讲:对应分析
1.模型介绍
2.简单对应分析
3.基于最优尺度变换的多重对应分析
第十一讲:多维尺度分析
1.模型介绍
2.简单MDS模型案例
3.考虑个体差异的MDS模型案例
4.基于最优尺度变换的PROXSCAL过程
第十二讲:聚类分析
1.模型概述
2.K-均值聚类法案例
3.层次聚类法案例
4.两步聚类法简介
5.聚类分析中需要注意的问题
第十三讲:判别分析
1.模型简介
2.分析案例
第十四讲:判别分析进阶
1.树结构模型简介
2.神经网络简介
3.K最邻近元素法简介
第十五讲:信度分析
1.真分数理论中的信度定义
2.分析案例
第十六讲:时间序列分析
1.时间序列模型概述
2.序列数据的预处理
3.序列数据的图形化观察
4.序列数据的自动化分析案例
第十七讲:生存分析
1.生存分析概述
2.Kaplan-Meier法
3.Cox比例风险模型

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