如果是本科生,学基本的SPSS使用,可以分析数据,写本科论文,你至少要会
课程名称 | 课程内容 |
SPSS简介 | 了解SPSS系统的构成,界面设定,中文兼容问题 |
程序操作 | 熟悉SPSS程序的基本结构,懂得如何使用粘贴命令自动生成SPSS程序。 |
数据管理 | 熟悉常用数据转换命令的用法,掌握计算新变量、变量转换、筛选变量、数据查重等操作,熟悉数据库合并、拼接等复杂操作。 重点学习以下过程:compute、sort、split、weight、merge file。 了解和大型数据库管理相关的数据字典功能 |
统计表 | 熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法,熟悉SPSS表格的结构与功能特点,掌握制表的基本方法,掌握结果表格的编辑、结果的导出。 |
课程名称 | 课程内容 |
统计描述 | 熟悉统计描述指标体系 针对不同类型数据格式能够正确选用描述方法 掌握常用描述性指标的操作和结果阅读 掌握多选题的常用指标和分析方法。 |
统计绘图 | 掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法,熟悉其他统计图的绘制方法,熟悉统计图的一般编辑方法。 通过学习,能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形,用SPSS独立完成各种常用统计图的绘制,并基于图形描述回答研究问题。能根据目的对统计图进行一定的编辑。 |
均数间的比较 | 了解假设检验的基本原理 掌握成组、配伍t检验的操作方法和结果阅读 |
卡方检验 | 熟悉分类数据各种常用检验结果(成组卡方、配对卡方、分层卡方)的计算方法,掌握输出结果中各部分的正确含义并能正确选择所需结果。 |
如果是研究生和博士生,那么除了以上,还需要掌握
课程名称 | 课程内容 |
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统计分析方法体系简介 | 协助学员快速建立起完整的统计分析方法体系,为随后的培训内容给出清晰的结构 | |
方差分析模型 | 单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果解读 方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果解读 一元多因素方差分析模型的原理、操作和结果解读 相应的图形工具在分析中的应用 | |
方差分析模型进阶 | 了解基于一元多因素方差分析模型衍生出的多元方差分析模型、重复测量方差分析模型、线性混合模型等方法的原理和应用价值 | |
相关分析 | 相关分析、偏相关分析的操作与结果阅读 掌握相关分析的操作,掌握其结果阅读。 |
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线性回归模型 | 多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读 各种常用模型诊断工具(分类图等)的用法 | |
线性回归模型进阶 | 熟悉曲线拟合、加权最小二乘法、岭回归、两阶段最小二乘法、最优尺度回归等方法的原理和功能 | |
非线性回归 | 熟悉非线性回归模型的分析操作和结果阅读 |
Logistic模型 | 掌握二分类Logistic回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 |
Logistic模型进阶 | 了解无序多分类、有序多分类Logistic回归模型、Probit模型的原理和功能 |
主成分分析 因子分析 | 熟悉因子分析和主成分分析的用途、目的,掌握如何判断因子分析的适用条件,能正确选择适当的因子。熟悉因子旋转的含义并能正确使用。掌握分析结果的阅读。 |
对应分析 | 熟悉对应分析的原理、用途、目的、掌握其使用方法、结果阅读。 |
多维尺度分析 | 熟悉多维尺度分析的原理、用途、掌握其使用方法、结果阅读。 |
课程名称 | 课程内容 |
聚类分析 | 掌握快速聚类和系统聚类的操作,了解各种距离,能按要求将样本进行分类,重点掌握对其结果的阅读,尤其是冰柱图和树状图结果的解释。 了解两步聚类、最邻近元素聚类方法的原理和功能 |
判别分析 | 了解判别方法的分类,熟悉判别分析的适用条件和结果验证方法,掌握判别分析的操作,重点掌握对结果的阅读(领域图、未标化典型判别函数、Bayes判别函数)和如何使用模型结果对新纪录进行分类。 |
判别分析进阶 | 了解树模型、神经网络方法的原理和功能特点。 |
信度分析 | 熟悉信度分析的用途、使用方法、结果阅读。 |
时间序列分析 | 熟悉时间序列模型的基本原理、用途、基本操作流程、建模时常用的诊断工具。 |
生存分析 | 熟悉生存分析的基本原理、基本概念和用途。 掌握Cox模型的原理、操作方法和结果的阅读。 |
如果你是工作中需要数据分析,SPSS可以助你成为定量项目分析大师你需要掌握
项目分析经验:
1.如何利用spss程序、宏语言、OMS(输出管理系统)在实际项目中的应用。
2.具体(强调大型)案例讲解
3.如何整合统计模型在实际项目中的应用。
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