SPSS暑期特训
从入门到精通,最系统最全面的名师课程!
学员可分别单独报名学习前三天的基础课程,或者后三天的高级课程(共五天,第三天两班重叠)。
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(基础班报名)
(高级班报名)
(全程报名)
学员对象
课程目标
培训教材
-----第一天-----
课程名称
课程内容
介绍
培训说明和讲师自我介绍
SPSS简介
了解SPSS系统的构成,界面设定,中文兼容问题
操作入门
中国消费者信心调研(CCSS)项目简介
以CCSS为例,掌握数据管理界面的一般操作,问卷中单选题、多选题、开放题等的数据库设定格式,可以独立完成在SPSS中建库、录入数据工作,并熟悉常用数据转换命令的用法。
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。
了解SPSS宏程序的基本结构
了解OMS(输出管理系统)在实际项目操作中的应用价值
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。了解Table模块的交互界面操作方式以及功能特点
-----第二天-----
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
熟悉Bootstrap抽样等计算统计学方法的分析结果
卡方检验
-----第三天-----
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
线性回归模型
相关分析与回归模型的联系与区别
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
曲线拟合
加权最小二乘法
岭回归
最优尺度回归
自动线性建模过程简介
非线性回归
熟悉非线性回归模型的分析操作和结果阅读
-----第四天-----
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。
-----第五天-----
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。
讨论与答疑
统一回答或者讨论之前学员的疑问
请注明:姓名-公司-职位
以便审核进群资格,未注明则拒绝