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课程大纲

1.1 什么是问卷

1.2 问卷的设计步骤

图文 配套素材

1.3 如何设计封闭题和开放题

1.4 如何设置题目选项

1.5 量表的基本类型

1.6 简单量表的衍生题目类型

1.7 问卷设计中的注意事项1

1.8 问卷设计中的注意事项2

1.9 评价问卷质量的五大标准

2.1 在线问卷的特点

2.2 在线问卷平台应当实现的功能

2.3 如何提高在线问卷的回复率

2.4 问卷星平台操作快速入门

2.5 问卷星数据如何与SPSS无缝对接

3.1 问卷的7种设计框架

3.2 横断面研究问卷的分析思路

3.3 影响关系研究问卷的分析思路

3.4 复杂网络关系研究问卷的分析思路

3.5 类实验设计问卷的分析思路

3.6 权重体系构造问卷的分析思路

3.7 细分类问卷的分析思路

3.8 连续性研究问卷的分析思路

4.1 CCSS介绍

4.2 新建数据文件

4.3 数据录入格式的基本结构

4.4 变量的测量尺度

4.5 SPSS中变量设定的基本操作

4.6 开放题与单选题的录入设定

4.7 多选题的录入设定

4.8 多选题变量集的设定与转换

4.9 双向题与滑动条等题目的录入设定

5.1 【复习】数据管理概述

5.2 【复习】计算新变量

5.3 【复习】变量重编码

5.4 【复习】可视化分箱

5.5 双录核查

5.6 数据核查方法论

5.7 利用数据验证模块查错

5.8 发现并剔除问卷中的低质量样本

6.1 【复习】统计描述概述

6.2 【复习】分类变量的描述

6.3 【复习】多选题的描述

6.4 【复习】连续变量的描述：基本概念

6.5 无序单选题的统计描述

6.6 有序单选题、量表题和数值题的统计描述

6.7 反向题与双向题的数据转换与描述

6.8 排序题的数据转换与描述

7.1 针对反应定势（Response set）的题目处理

7.2 什么是共同方法偏差

7.3 Harman单因素检验

7.4 潜在误差变量控制法

7.5 其他偏差控制方法

8.1 【复习】SPSS绘图操作入门

8.2 【复习】SPSS图形元素的选择方式

8.3 【复习】SPSS图形编辑入门

8.4 案例：消费者信心指数随背景资料的变化规律

8.5 【复习】统计表绘制的基本知识

8.6 【复习】制表模块基本操作入门

8.7 复合统计表格制表案例

8.8 多选题制表案例

8.9 【复习】如何在SPSS中使用表格模板

8.10 【复习】分析结果与office软件的交互操作

8.11 总结：分析结果的标准统计图表呈现

9.1 【复习】如何正确选择统计方法

9.2 【复习】两样本t检验

9.3 【复习】单因素方差分析的实现

9.4 【复习】两独立样本的非参数检验.

9.5 【复习】卡方检验与卡方校正

9.6 【复习】皮尔逊相关

9.7 单选题与数值题的统计推断

9.8 多选题的统计推断

9.9 排序题和双向题的统计推断

9.10 案例：咖啡屋开店位置调研

9.11 案例：CCSS建模

10.1 【复习】回归模型的基本概念

10.2 【复习】线性回归的SPSS实现

10.3 【复习】回归模型的适用条件

10.4 【复习】回归模型的标准建模步骤

10.5 中介效应的基本概念

10.6 案例：用回归对话框分析中介效应

10.7 案例：用process插件分析中介效应

10.8 案例：拟合多变量中介效应模型

10.9 调节效应的基本概念

10.10 案例：用回归和方差对话框分析调节效应

10.11 案例：用process插件分析调节效应

10.12 案例：同时拟合中介效应与调节效应

11.1 项目分析的基本概念

11.2 问卷改进案例说明

11.3 分析实例

12.1 信度的基本概念

12.2 信度分析实例

12.3 【复习】主成分分析的基本原理

12.4 【复习】主成分综合评价案例

12.5 【复习】因子分析的基本原理

12.6 【复习】用因子分析进行综合评价

12.7 【复习】因子旋转

12.8 平行分析

12.9 效度的基本概念

12.10 探索性因子技术要点

12.11 探索性因子分析实例

13.1 SEM入门

13.2 如何进行结构方程模型的参数估计

13.3 AMOS软件基本操作入门

13.4 结构方程模型的评价指标

13.5 用AMOS拟合中介效应与调节效应模型

13.6 拟合单因子分析模型

14.1 验证性因子分析的不同之处

14.2 拟合验证性因子分析模型

14.3 正交CFA模型

14.4 多个模型的比较

14.5 高阶CFA模型

15.1 案例说明

15.2 设计模型框架

15.3 初步分析

15.4 模型化简

15.5 模型改进：修正指数

15.6 模型改进：临界比检验