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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。

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

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

SPSS编程入门

1. 基本语法规则介绍

2. 宏程序

3. OMS系统

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

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

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

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

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

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图

10. 其他统计图形

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

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

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

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

如何正确选用常用统计分析方法

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学员对象：

在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士；

从事咨询、研究、分析等工作的专业人士。

希望提升统计分析实战能力的数据分析人员。

数学、社会学、心理学、统计学等各相关专业的本科/硕士/博士生。

课程目标

通过培训，了解IBM SPSS Statistics提供的各种复杂统计分析模型，熟悉这些方法的用途和适用条件，掌握常用高级统计分析方法的原理、在SPSS中的操作和结果阅读，最终能根据研究目的选择正确的统计分析方法，并在实战背景之下结合实际问题对软件加以具体运用。

学员要求：

已经有基本的统计理论基础，熟悉SPSS操作界面，并能进行简单的数据管理操作，能独立应用SPSS进行统计描述和简单的统计分析（t检验、卡方检验、相关分析等）。对以上要求尚有差距的学员可事先学习SPSS初中级培训课程加以提高。

高级统计分析方法体系简介

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

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

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）

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

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

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

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

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

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

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

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

判别分析

1. 模型简介

2. 分析案例

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

信度分析

1. 真分数理论中的信度定义

2. 分析案例

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

生存分析

1. 生存分析概述

2. Kaplan-Meier法

3. Cox比例风险模型

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