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张文彤视频 人大论坛SPSS数据分析 张文彤教程 spss统计分析视频

数据类型:国产软件 授权方式:共享软件 界面语言:简体中文 数据大小:未知 文件类型:其它 运行环境:Win2003,WinXP,Win2000,Win9X 数据等级:★★★☆☆ 发布时间:2016-07-05 官方网址:http:// 演示网址:http:// 下载次数:
软件介绍

张文彤视频 人大论坛SPSS数据分析 张文彤教程 spss统计分析视频
链接密码: s2ga
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。

软件版本:

IBM SPSS Statistics 20为准进行讲解,授课内容兼容15及以上各版本。

当软件出现比较重大的功能升级时,本课程将随之加以更新,以及时反映SPSS的最新发展。

注意事项:

本培训视频的各课程之间有比较严谨的逻辑关系,建议学员尽量按照课程顺序依次学习。

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

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

 

3.        Cox比例风险模型

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