课程培训
SPSS Statistics初中级培训

课程一、 SPSS 基础培训和统计基础

 培训对象

业务分析师,考虑购买SPSS for Windows 的人员

 必要技能

 Windows操作技能

 培训内容

 1.SPSS软件及统计分析方法论简介

 2. 统计分析方法论应用:一个调查研究的实例

 3. SPSS for Windows简介

 4. 数据输入与建立

 数据文件获取:Excel、制表符分隔文件和其它各种ASCII文本文件,数据库数据等各种格式数据的读取;

 数据文件的建立:变量名、变量标签、值标签、变量类型、缺失值等的处理方式,收集数据时的错误和误差

 一些节省时间的特性:数据模板、数据字典等 

 5. 数据管理与变换

 数据分段

 衍生变量

 变量重新编码 

 6. SPSS统计图表和报表展示:

 饼图、直方图、三维直方图、散点图、条型图、折线图、茎叶图、箱线图、帕雷托图、Q-Q图、P-P图、控制图等

 7. 交叉表分析方法及SPSS实现:

 交叉列表的分析对象、解决的问题,应用SPSS实现交叉列表分析 

 8. 多选题变量分析及SPSS实现

 多选题变量的编码形式、分析指标;多选题变量的建立、频数分析、交叉列表分析;多选题变量的探索性分析 

 9. 打印与存储输出

 增加变量与值标签

 打开 Excel、DBase 和固定格式的ASCII文件

 选择合适的统计学方法

 饼图、直方图、散点图

 培训目
 的及效果

 培训人员能够使用SPSS进行简单的数据统计分析操作。

 

课程二、 SPSS 中级培训

 培训对象

经常使用SPSS,并希望了解软件使用的最有效的方式的用户

 必要技能

 经过SPSS 基础培训

 培训内容

 1. 高级数据修改:

 过滤和选择案例

 Do if …Else if

 字符串函数

 处理日期变量

 日期和字符串函数的结合使用 

 2. 文件管理:

 合并文件

 数据聚合

 拆分文件 

 3. SPSS编程:

 Syntax命令编程及Production Mode来自动化SPSS 包括语法规则、语法文件的构建、及运行方式 

 4. 一些实用特性举例

 保存变量子集

 Utilities(实用程序):定义和使用变量子集

 标识重复个案

 数据流程化校验 

 5. 枢轴表编辑器的用户化输出

 6. 移动 SPSS 结果到其它软件

 7. 运行SPSS的不同形式

 培训目
 的及效果

 培训人员能够有效地使用SPSS来进行较为复杂的数据处理。

 

课程三、 SPSS高级培训 (一)

 培训对象

想学习SPSS的统计功能,扩展适当统计过程的背景知识的用户

 必要技能

 初级、中级SPSS培训, 基本的统计学知识,包括基本统计分析、方差分析、因子分析、主成份、回归分析等

 培训内容

 1. 抽样方案设计:如何确定样本及样本大小影响

 2. 数据描述

 数据的图形描述方法

 数据的描述的数值方法

 异常值探查

 描述分类数据:

 分组比较:分类数据

 探索性数据分析:区间尺度数据

 3. 假设检验

 假设检验的基本思想、概念、基本步骤

 组间的均值差异:简单情况

 方差的齐性检验

 单样本均值检验

 独立样本均值比较

 配对样本均值比较 

 4. 方差分析

 单因素方差分析

 方差分析中的多重比较

 因素水平影响程度的对比设计及检验

 多因素方差分析

 协方差分析简介

 5. 相关性分析

 相关分析基本方法简介

 变量之间的关系

 相关分析基本方法简介

 Person相关系数的计算及检验

 偏相关分析 

 6. 回归分析初阶

 一元线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标

 一元线性回归分析实例

 回归诊断 

 7. 双变量画图和统计

 8. 非参数检验

 9. 方差分析:

 组间的均值差异II: 单因素 ANOVA 

 组间的均值差异 III: 两因素 ANOVA 

 方差分析中的多重比较

 因素水平影响程度的对比设计及检验

 多因素方差分析

 协方差分析简介 

 11. 回归分析简介

 线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标一元线性回归分析实例

 回归诊断 

 12. 数据降维技术

 主成份分析简介

 因子分析简介

 聚类分析简介

 13. 检验数据分布的正态性

 14. 多元均值的推断

 培训目
 的及效果

 培训人员能够使用SPSS进行基本数据分析和操作,能解释统计结果。

 

 

课程四、 SPSS高级培训 (二)

 培训对象

有使用SPSS for Windows的经验, 坚实的统计学基础

 必要技能

 经过SPSS for Windows初中级及统计分析培训

 培训内容

 1. 多元线性回归

 多元线性回归简介:回归方程及系数的检验、自变量筛选方法

 多元线性回归:SPSS实现

 多重共线性问题

 逐步回归分析

 回归诊断 

 2. Logistic回归

 Logistic 回归简介:应用背景、、回归模型、模型的评价指标等

 Logistic回归:SPSS实现

 回归系数的检验

 回归系数的解释

 累积Logistic回归简介

 累积Logistic回归:SPSS实现

 多项logistic回归简介

 多项Logistic回归:SPSS实现 

 3. 聚类分析

 聚类分析简介:基本目标、应用领域、基本思想、主要方法

 系统聚类方法简介

 系统聚类分析实例

 非系统聚类方法,Two-Step聚类、K均值聚类方法简介

 非系统聚类方法分析实例 

 4. 判别分析

 判别分析简介:基本目标、与聚类分析区别、常用方法

 判别分析应用实例 

 5. 数据降维技术

 因子分析:问题背景、目的、分析的原则、基本思想、因子分析模型

 主成份分析简介:指导思想、目的、与因子分析区别

 因子/主成份个数的确定

 因子旋转

 因子得分

 注意事项及应用建议

 因子/主成分分析应用实例 

 6. 生存分析

 生存分析简介:问题背景、基本概念与有关的统计问题、常用分析方法

 Kaplan- Meier及Life table方法原理

 Kaplan-Meier分析实例

 Cox回归原理

 Cox回归分析实例

 带着随时间变化协变量的Cox回归 

 7. 高级方差分析

 MANOVA( 多变量方差分析):问题背景、原理、分析实例

 重复测量方差分析:问题背景、原理、分析实例

 8. 时间序列分析简介

 培训目
 的及效果

 培训人员能够使用SPSS回归技术分析、聚类分析、方差分析和时间序列分析等来解决实际问题。

 

课程五、 SPSS 高级培训(三):时间序列分析

 培训对象

更有效地使用SPSS预测功能的用户。

 必要技能

 初中级SPSS for Windows培训。 对回归分析的基本理解。

 培训内容

 时间序列介绍

 预测基础

 平滑时间序列数据

 时间序列数据的离群值和误差

 使用Expert Modeler自动预测

 评估模型性能

 时间序列数据的拟合曲线

 时间序列数据的回归分析

 指数光滑模型

 ARIMA 模型

 应用一个模型到新数据

 季节性分解

 季节性建模

 干涉分析

 ARIMA中的转移函数

 培训目
 的及效果

 培训人员能够使用SPSS Trends(时间序列分析)等来解决实际的预测问题。




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