SPSS统计分析教程:基础篇

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上课地点:在线学习,提供全部资料和主讲老师答疑 讲师:张文彤 报名时间:2021/07/01 - 2021/12/31 开课时间:130节 24小时50分钟
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课程简介

集文彤老师20+年SPSS教学/商业培训之经验,课程时长达20+小时! 


SPSS是应用范围最广的统计软件,也是非统计专业人员非常青睐的统计软件,掌握其基本操作方法在各行业人员中都有强烈的需求。


本课程为《SPSS统计分析教程(2021版)》的基础篇,完整覆盖了教材《SPSS统计分析基础教程》(第3版)的讲解内容,采用真实的商业案例贯穿整个课程,从统计分析实战的角度出发详细介绍了SPSS的数据管理、数据的图表可视化、SPSS编程、t检验、单因素方差分析、非参数分析方法、卡方检验、相关分析、回归分析等统计分析方法的原理与实际操作,并进一步提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合实战案例,完全从实战角度出发讲解各类方法的综合运用,以更好地协助学员提高其实战水平。


课程目标

从实战的角度出发掌握SPSS的数据管理、图表可视化、编程、各种常用统计分析方法的原理与实际操作。


软件版本

IBM SPSS Statistic 20~27均可,建议使用25~27版(差异很小)。


配套教材(需自备)

 张文彤 编著. 《SPSS统计分析基础教程》(第3版). 高等教育出版社, 2017.4 


讲师简介

张文彤

博士

数据挖掘,市场研究,统计应用领域深耕多年


已出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著,现为上海吴鲲企业管理咨询有限公司合伙人。


曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,其教学有讲解深入浅出、突出重点,简明易懂等特点。


拥有20+年数据分析及统计软件商业培训经验,精通业内广泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Tableau、Python等数据分析/数据挖掘工具,曾作为SPSS官方培训师,从2001年起一手协助SPSS中国建立其培训体系。


主编SPSS、SAS等统计软件教材10+本,其SPSS教材被教育部评为2003-3004年度教育部研究生推荐教材,后续版本被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。


课程权益

1、24小时内答疑 ;

2、随时随地,不限时、不限次观看课程 ;

3、专属资料下载;

注:本课程提供课程中用到的全部数据文件供学员练习使用,但由于已有配套教材,因此不再单独提供学习课件资料下载。

课程框架



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章节目录


01

软件操作入门(11讲)

1 入门0 SPSS27新功能介绍 

2 入门1 为什么要挑SPSS来学习? 

3 入门2 SPSS的四种操作窗口 

4 入门3 SPSS的四种运行方式 

5 入门4 SPSS的四种结果输出 

6 入门5 对话框及菜单基本操作规范 

7入门6 操作界面与系统的常用设定

8 设置1 SPSS的系统选项设置

9 设置2 SPSS的python扩展插件安装 

10 设置3 SPSS的R插件安装与配置 

11 设置4 如何在27版中进行插件的安装与配置 


02

数据录入与文件管理(16讲)

1 录入1 CCSS项目案例介绍 

2 录入2 新建数据文件 

3 录入3 数据录入格式的基本结构 

4 录入4 变量的测量尺度 

5 录入5 SPSS中变量设定的基本操作 

6 录入6 开放题与单选题的录入设定 

7 录入7 多选题的录入设定 

8 录入8 多选题变量集的设定与转换

9 文件管理1 直接打开EXCEL等格式的数据文件 

10 文件管理2 使用ODBC接口打开数据库文件 

11 文件管理3 使用文本导入向导打开文本数据 

12 文件管理4 文本导入向导的复杂案例 

13 文件管理5 读入R的数据文件

14 保存1 数据文件的保存 

15 保存2 分析结果的保存和导出 

16 保存3 分析结果与office软件的交互操作


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03

数据管理(28讲)

1 DM1 数据管理概述 

2 DM2 计算新变量 

3 DM3 变量值的重编码 

4 DM4 自动重编码与指定数值查找 

5 DM5 连续变量的可视化分箱 

6 DM6 连续变量的最优分箱 

7 DM7 将分类变量转换为哑变量组 

8 DM8 随机数生成器 

9 常用DM1 定位符合筛选条件的案例 

10 常用DM2 个案排序与变量排序 

11 常用DM3 拆分数据文件 

12 常用DM4 选择个案 

13 常用DM5 个案加权 

14 常用DM6 数据汇总 

15 文件DM1 重复测量数据的长型与宽型格式 

16 文件DM2 数据重构向导 

17 文件DM3 数据文件的纵向合并 

18 文件DM4 数据文件的横向合并 

19 大DM1 搜集数据集的变量信息 

20 大DM2 分析中使用变量子集 

21 大DM3 标识重复个案 

22 大DM4 标识异常个案 

23 大DM5 数据的匿名化 

24 大DM6 双录数据集的比较与核查 

25 大DM7 数据核查方法论 

26 大DM8 利用数据验证模块查错 

27 大DM9 病例对照研究中的倾向得分匹配(PSM) 

28 大DM10 病例对照研究中的个案控制匹配



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04

编程(6讲)

1 编程1 SPSS编程入门 

2 编程2 SPSS程序的三种编写方式 

3 编程3 SPSS编程能力进阶 

4 编程4 编写SPSS宏程序 

5 编程5 输出管理系统(OMS) 

6 编程6 SPSS程序的自动化运行 


05

图表(36讲)

1 图表概述1 SPSS绘图功能概述 

2 图表概述2 SPSS绘图操作入门 

3 图表概述3 SPSS图形元素的选择方式 

4 图表概述4 SPSS图形编辑操作入门 

5 图表概述5 在SPSS中使用图形模板 

6 图表理论1 统计图的基本信息维度 

7 图表理论2 单分类变量的统计图 

8 图表理论3 单连续变量的统计图 

9 图表理论4 双变量图:分类vs分类 

10 图表理论5 双变量图:有数值变量 

11 图表理论6 多变量的统计图

12 图表具体1 点图与条带图 

13 图表具体2 直方图与茎叶图 

14 图表具体3 箱图 

15 图表具体4 饼图 

16 图表具体5 条图与误差线图 

17 图表具体6 复合条图与百分条图 

18 图表具体7 线图面积图摘要点图垂线图 

19 图表具体8 散点图 

20 图表其他1 PP图与QQ图

21 图表其他2 人口金字塔

22 图表其他3 控制图

23 图表其他4 Pareto图

24 图表其他5 ROC曲线

25 图表其他6 双轴图

26 图表其他7 自由绘图

27 图表其他8 案例:CCSS随背景资料的变化规律

28 表1 统计表绘制的基本知识 

29 表2 制表模块基本操作入门 

30 表3 复合统计表格制表案例 

31 表4 多选题制表案例  

32 表5 分析结果的保存和导出         

33 表6 对结果表格做自定义格式化 

34 表7 SPSS表格的编辑操作 

35 表8 如何在SPSS中使用表格模板


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06

统计描述(10讲)

1 Des1 SPSS统计描述功能概述 

2 Des2 分类变量的描述 

3 Des3 多选题的统计描述 

4 Des4 连续变量的描述:基本概念 

5 Des5 频率过程和描述过程 

6 Des6 探索过程

7 Des7 pp图和qq图          

8 Des8 比率数据的统计描述 

9 Des9 基于摘要统计输出报表 

10 Des10 用OLAP进行在线数据描述 

11 Des11 案例:咖啡屋开店位置调研


07

常用检验方法(57讲)

1 均数1 假设检验基本原理 

2 均数2 假设检验的步骤 

3 均数3 一类与二类错误 

4 均数4 假设检验的注意事项 

5 均数5 单样本t检验 

6 均数6 两样本t检验 

7 均数7 两样本t检验计算器 

8 均数8 配对设计与配对t检验的基本概念 

9 均数9 配对t检验的操作 

10 均数10 Bootstrap方法 

11 均数11 效应量的估计 

12 特征考察1 数据独立性的考察 

13 特征考察2 正态性的图形考察 

14 特征考察3 正态性的假设检验考察 

15 特征考察4 不满足正态性假设时的应对策略 

16 特征考察5 方差齐性的考察与应对策略 

17 ANOVA1 方差分析的基本原理 

18 ANOVA2 方差分析的SPSS实现 

19 ANOVA3 两两比较:直接校正P值 

20 ANOVA4 两两比较:联合检验 

21 ANOVA5 各种常用两两比较方法 

22 ANOVA6 两两比较结果的四种输出格式 

23 ANOVA7 组间均数的精细比较 

24 ANOVA8 组间均数的趋势检验 

25 非参1 非参数方法的基本概念 

26 非参2 两独立样本比较 

27 非参3 两独立样本比较方法的实现 

28 非参4 多个独立样本的比较 

29 非参5 配对样本的比较 

30 非参6 配伍样本的比较 

31 非参7 秩变换分析方法 

32 卡方1卡方检验的基本原理 

33 卡方2卡方检验的SPSS实现与卡方校正 

34 卡方3卡方检验的事后两两比较 

35 卡方4 蒙特卡洛抽样与确切概率法 

36 卡方5 配对卡方检验 

37 卡方6 配对方表数据的各种检验需求 

38 卡方7 分层卡方检验 

39 卡方8 二项分布检验 

40 卡方9 估算二项分布的精确置信区间 

41 相关1 数据关联性的指标体系 

42 相关2 双变量的皮尔逊相关分析 

43 相关3 秩相关分析与偏相关分析 

44 相关4 kappa一致性检验 

45 相关5 相对危险度与优势比 

46 回归1 相关和回归的联系与区别 

47 回归2 线性回归模型的基本概念 

48 回归3 线性回归模型的SPSS实现 

49 回归4 比较模型中自变量的重要性 

50 回归5 回归模型的适用条件 

51 回归6 回归模型的标准建模步骤 

52 回归7 案例:牙膏新品购买倾向研究 

53 样本1 大数据时代了,为啥还要估计样本量? 

54 样本2 t检验样本量的估计 

55 样本3 ANOVA样本量的估计 

56 样本4卡方检验的样本量估计 

57 样本5 回归模型的样本量估计


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小丸子
微信号|jgzjwanzi

备   注|SPSS
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