课程介绍

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课程大纲

1.1 SPSS27版新功能介绍

1.2 SPSS的python扩展插件安装

图文 配套素材

1.3 SPSS的R插件安装与配置

图文 配套素材链接

1.4 如何在27版中进行插件的安装与配置

2.1 数据管理概述

2.2 DM2计算新变量

2.3 DM3变量重编码

2.4 DM4自动重编码与指定数值查找

2.5 DM5可视化分箱

2.6 DM6最优分箱

2.7 DM7哑变量

2.8 DM8随机数

3.1 常用DM1定位符合筛选条件的案例

3.2 常用DM2个案排序与变量排序

3.3 常用DM3拆分文件

3.4 常用DM4筛选

3.5 常用DM5个案加权

3.6 常用DM6汇总

3.7 文件DM1数据的长型与宽型格式

3.8 文件DM2数据重构向导

3.9 文件DM3纵向合并

3.10 文件DM4横向合并

4.1 大DM1搜集数据集的变量信息

4.2 大DM2使用变量子集

4.3 大DM3标识重复个案

4.4 大DM4标识异常个案

4.5 大DM5数据匿名化

4.6 大DM6双录核查

4.7 大DM9数据核查方法论

4.8 DM数据验证

4.9 大DM8PSM

4.10 大DM7个案匹配

5.1 编程1SPSS编程入门

5.2 编程2SPSS程序的三种编写方式

5.3 编程3SPSS编程能力进阶

5.4 编程4宏

5.5 编程5OMS

5.6 编程6SPSS程序的自动化运行

6.1 图表理论-基本信息维度

6.2 图表理论-单分类

6.3 图表理论单连续

6.4 图表理论双变量1

6.5 图表理论双变量2

6.6 图表理论多变量

6.7 图表概述SPSS绘图功能概述

6.8 图表概述绘图操作入门

6.9 图表概述SPSS图形元素的选择方式

6.10 图表概述图形编辑入门

6.11 图表概述在SPSS中使用图形模板

7.1 图表具体1点图条带图

7.2 图表具体2直方图茎叶图

7.3 图表具体3箱图

7.4 图表具体4饼图

7.5 图表具体5条图与误差线图

7.6 图表具体6复合条图与百分条图

7.7 图表具体7线图面积图摘要点图垂线图

7.8 图表具体8散点图

7.9 图表其他1PPQQ图

7.10 图表其他2人口金字塔

7.11 图表其他3控制图

7.12 图表其他4pareto图

7.13 图表具体9双轴图

7.14 图表具体10自由绘图

7.15 图表其他5_ROC

8.1 表1统计表绘制的基本知识

8.2 表2制表模块基本操作入门

8.3 表3复合统计表格制表案例

8.4 多选题制表案例

8.5 对结果表格做自定义格式化

8.6 表格的编辑操作

8.7 如何在SPSS中使用表格模板

8.8 图表结果与office软件的交互操作

9.1 均数1假设检验原理

9.2 均数2假设检验步骤

9.3 均数3二类错误

9.4 均数4假设检验注意事项

9.5 均数5单样本t

9.6 均数6两样本t

9.7 均数7两样本t计算器

9.8 均数8配对设计与配对t检验的基本概念

9.9 均数9配对t检验的操作

9.10 均数10Bootstrap方法

10.1 特征考察1独立性

10.2 特征考察2正态性图形考察

10.3 特征考察3正态性假设检验考察

10.4 特征考察4正态性应对策略

10.5 特征考察5方差齐性的考察

11.1 ANOVA1方差分析的基本原理

11.2 ANOVA2方差分析的软件实现

11.3 ANOVA3两两比较：直接校正P值

11.4 ANOVA4两两比较：联合检验

11.5 ANOVA5各种常用两两比较方法

11.6 ANOVA6两两比较结果的四种输出格式

11.7 ANOVA7组间均数的精细比较

11.8 ANOVA8组间均数的趋势检验

12.1 非参1基本概念

12.2 非参3独立样本方法

12.3 非参4独立样本方法实现

12.4 非参5多组比较

12.5 非参6配对方法

12.6 非参7配伍方法

12.7 非参8秩变换

13.1 卡方1基本原理

13.2 卡方2SPSS操作与卡方校正

13.3 卡方4卡方两两比较

13.4 卡方5蒙特卡洛

13.5 卡方6配对卡方

13.6 卡方7方表检验

13.7 卡方8分层卡方

13.8 卡方9二项分布检验

14.1 相关1指标体系

14.2 相关2皮尔逊相关

14.3 相关4秩相关分析与偏相关分析

14.4 相关6kappa检验

14.5 相关7OR和RR

15.1 回归1相关回归联系区别

15.2 回归2回归模型入门

15.3 回归3SPSS实现

15.4 回归5自变量重要性

15.5 回归6回归模型适用条件

15.6 回归7回归模型标准步骤

16.1 样本1大数据时代了，为啥还要估计样本量？

16.2 样本2t检验样本量的估计

16.3 样本3ANOVA样本量的估计

16.4 样本4卡方样本量估计

16.5 样本5回归样本量的估计