SPSS实战培训课程课程
招生简章（2023）

课程介绍：

该课程转为SPSS使用人员设计 ，包括spss基础、spss中级、spss高级技术。课程比较时间设置比较紧凑。以实验为主，结合理论；使学员快速掌握SPSS的使用技巧。

课程长度：

2天

课程对象：

SPSS统计分析软件入门使用者,或希望将SPSS使用效果掌握到最好的使用者和希望得到正规培训的自学者。

课程大纲：

1.数据管理与变换：

数据分段

衍生变量

变量重新编码

2.SPSS统计图表和报表展示：

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

3.打印与存储输出

4.高级数据修改

5.文件管理

6.SPSS编程

基本使用方法

SPSS编程命令语句

7.实用特性举例

8.枢轴表编辑器的用户化输出

9.集中趋势及离散趋势分析

10.正态检验

11.非参数检验

12.变量间关系描述

13.SPSS交叉表分析过程

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

14.单样本及双样本T检验

15.方差分析(ANOVA)

16.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

17.如何选择合适的统计学方法

18.假设检验：

假设检验的基本思想、概念、步骤

组间的均值差异：简单情况

方差齐性检验

单样本均值检验

19.样本均值检验

20.独立样本及配对样本均值比较

21.方差分析：

单因数方差分析

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

22.非参数检验：

两个独立样本

两个相关样本

K个独立样本

K个相关样本

23.相关分析：

变量间的关系

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

24.回归分析：

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

回归的诊断、优化

回归结果的解释

25.判别分析：

判别分析的基本目标

常用方法简介

26.聚类分析：

非系统聚类简介、方法、实例

系统聚类方法简介、方法、实例

27.数据降维技术：

主成份分析

因子分析

28.讨论与总结

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