SPSS暑期特训
从入门到精通，最系统最全面的名师课程！
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培训时间：2014年8月8日-13日(初中级和高级各3天) 培训地点：北京，中国人民大学 培训费用：
现在报名送新书，送全套视频！ 标准价格包含发票，讲义，教材，工作餐；全日制学生优惠价格不含发票。差旅及食宿费用自理。 授课安排：(1) 授课方式：使用最新的SPSS Statistics 22中文版，中文多媒体互动式授课方式。 (2) 授课时间：上午9:00-12:00， 下午13:30-16:30 (16:30-17:00答疑) 开课通知
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学员对象
各高校在校教师，或者在读本科/进修/研究生，希望从头学习SPSS操作，或者进一步强化软件应用能力者均可报名。课程目标
通过培训，系统提高统计分析相关专业教师的SPSS软件操作水平和教学水平，强化使用SPSS进行相关科研工作的能力，并普及相应的软件知识与统计学知识。具体来说是：
培训教材
张文彤，邝春伟. SPSS统计分析基础教程(第2版). 北京：高等教育出版社. 20118.8--8.10 初中级
-----第一天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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介绍 |
培训说明和讲师自我介绍 |
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SPSS简介 |
了解SPSS系统的构成，界面设定，中文兼容问题 |
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操作入门 |
中国消费者信心调研（CCSS）项目简介 以CCSS为例，掌握数据管理界面的一般操作，问卷中单选题、多选题、开放题等的数据库设定格式，可以独立完成在SPSS中建库、录入数据工作，并熟悉常用数据转换命令的用法。 |
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程序操作 |
熟悉SPSS程序的基本结构，懂得如何使用粘贴命令自动生成SPSS程序。 了解SPSS宏程序的基本结构 了解OMS（输出管理系统）在实际项目操作中的应用价值 |
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数据管理 |
熟悉常用数据转换命令的用法，掌握计算新变量、变量转换、筛选变量、数据查重等操作，熟悉数据库合并、拼接等复杂操作。重点学习以下过程：compute、sort、split、weight、merge file。 了解和大型数据库管理相关的数据字典功能 |
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CCSS案例数据管理实战讲解 |
介绍如何利用SPSS进行CCSS案例数据的数据管理，包括如何构建查错流程，如何利用程序每月进行数据的例行自动分析。 |
-----第二天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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统计描述 |
熟悉统计描述指标体系 针对不同类型数据格式能够正确选用描述方法 掌握常用描述性指标的操作和结果阅读 掌握多选题的常用指标和分析方法。 |
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统计表 |
熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，熟悉SPSS表格的结构与功能特点，掌握制表的基本方法，掌握结果表格的编辑、结果的导出。 了解Table模块的交互界面操作方式以及功能特点 |
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统计绘图 |
掌握常用统计图（线图、条图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法，熟悉其他统计图的绘制方法，熟悉统计图的一般编辑方法。 通过学习，能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形，用SPSS独立完成各种常用统计图的绘制，并基于图形描述回答研究问题。能根据目的对统计图进行一定的编辑。 |
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数据实战案例 |
探索消费者信心指数随背景资料的变化规律 CCSS项目分析报告的自动化生产 |
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均数间的比较（1） |
了解假设检验的基本原理 掌握成组、配伍t检验的操作方法和结果阅读 熟悉Bootstrap抽样等计算统计学方法的分析结果 |
-----第三天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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均数间的比较（2） |
掌握单因素方差分析的操作方法和结果阅读。 能根据分析目的正确选择两两比较方法 了解组间精确比较的操作和结果阅读 |
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卡方检验 |
成组卡方检验 配对卡方检验 分层卡方检验 |
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相关分析与回归分析 |
掌握相关分析的操作，掌握其结果阅读。 偏相关分析的原理、操作与结果阅读。 熟悉一元线性回归模型的分析步骤、操作和结果阅读 |
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如何正确选用常用统计分析方法 |
系统串讲各种常用方法的适用条件，协助学员建立起完整的方法体系 |
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综合案例讲解 |
咖啡屋需求调查案例 牙膏新品购买倾向研究案例 通过对这些案例的学习，帮助学员强化实战应用的经验，融汇所学的统计方法 |
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讨论与答疑 |
统一回答或者讨论之前学员的疑问 |
8.11-8.13 高级
-----第四天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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高级统计分析方法体系简介 |
协助学员快速建立起完整的统计分析方法体系，为随后的培训内容给出清晰的结构 |
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方差分析模型 |
单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果解读 方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果解读 一元多因素方差分析模型的原理、操作和结果解读 相应的图形工具在分析中的应用 |
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方差分析模型进阶 |
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线性回归模型 |
相关分析与回归模型的联系与区别 多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读 各种常用模型诊断工具（分类图等）的用法 |
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线性回归模型进阶 |
曲线拟合 加权最小二乘法 岭回归 最优尺度回归 自动线性建模过程简介 |
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非线性回归 |
熟悉非线性回归模型的分析操作和结果阅读 |
-----第五天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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Logistic模型 |
掌握二分类Logistic回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 |
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Logistic模型进阶 |
了解无序多分类、有序多分类Logistic回归模型的原理和功能 |
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主成分分析 因子分析 |
熟悉因子分析和主成分分析的用途、目的，掌握如何判断因子分析的适用条件，能正确选择适当的因子。熟悉因子旋转的含义并能正确使用。掌握分析结果的阅读。 |
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对应分析 |
熟悉对应分析的原理、用途、目的、掌握其使用方法、结果阅读。 |
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多维尺度分析 |
熟悉多维尺度分析的原理、用途、掌握其使用方法、结果阅读。 |
-----第六天-----
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课程名称 |
课程内容 |
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聚类分析 |
掌握快速聚类和系统聚类的操作，了解各种距离，能按要求将样本进行分类，重点掌握对其结果的阅读，尤其是冰柱图和树状图结果的解释。 了解两步聚类、最邻近元素聚类方法的原理和功能 |
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判别分析 |
了解判别方法的分类，熟悉判别分析的适用条件和结果验证方法，掌握判别分析的操作，重点掌握对结果的阅读（领域图、未标化典型判别函数、Bayes判别函数）和如何使用模型结果对新纪录进行分类。 |
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判别分析进阶 |
了解树模型、神经网络方法的原理和功能特点。 |
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信度分析 |
熟悉信度分析的用途、使用方法、结果阅读。 |
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时间序列分析 |
熟悉时间序列模型的基本原理、用途、基本操作流程、建模时常用的诊断工具。 |
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生存分析 |
熟悉生存分析的基本原理、基本概念和用途。 掌握Cox模型的原理、操作方法和结果的阅读。 |
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讨论与答疑 |
统一回答或者讨论之前学员的疑问 |
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2024-12-16
