| 序 号 |
名 称 |
具体内容 |
第一讲
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数据分析概述与SPSS软件 |
什么时候用数据分析
数据分析过程
统计软件的作用
SPSS作为一种统计分析软件的特点 |
SPSS的基本构成：10个模块
SPSS五个窗口
SPSS四种运行分析的方法
SPSS的四种结果及五种结果保存方式
SPSS无处不在的Help系统 |
第二讲
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SPSS之数据录入与获取 |
统计分析要求的数据格式
单选题、多选题、开放题的数据录入
变量属性：变量名、变量标签、值标签、变量类型、变量测量、缺失值
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读取SPSS格式的数据
读取Excel格式的数据
读取文本格式的数据
读取数据库格式数据：建ODBC与读取 |
| 第三讲 |
SPSS之数据整理 |
新变量的生成
变量类型的转换
数据结构的转换
数据合并
数据汇总
数据选择
数据拆分 |
| 第四讲 |
SPSS之数据描述 |
Nominal变量的描述在SPSS中的实现
Ordinal变量的描述在SPSS中的实现
Scale变量的描述在SPSS中的实现
多选题变量的描述在SPSS中的实现
多变量综合描述描述在SPSS中的实现 |
表格要素、类型
SPSS中的表格展示、编辑与输出到报告中
图形概述、类型
SPSS中的图形生成、编辑与输出到报告中 |
| 第五讲 |
简单推断性分析 |
各种均值比较在SPSS中的实现、结果解释 |
| 非参数检验在SPSS中的实现、结果解释 |
| 卡方检验在SPSS中的实现、结果解释 |
| 第六讲 |
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
多元方差分析模型和重复测量方差分析模型的原理、操作方法和结果解读
相应的图形工具在分析中的应用 |
| 第七讲 |
相关、回归分析模型 |
相关分析、偏相关分析的操作与结果阅读
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
加权最小二乘法、两阶段最小二乘法的原理、操作和结果阅读
最优尺度回归的功能 |
| 第八讲 |
聚类分析 |
快速聚类和系统聚类的操作，各种距离，按要求将样本进行分类，结果阅读，尤其是冰柱图和树状图结果的解释 |
| 第九讲 |
因子分析、主成分分析 |
因子分析和主成分分析的用途、目的
因子分析的适用条件，选择因子
因子旋转的含义、结果阅读 |
| 第十讲 |
对应分析、信度分析、尺度分析 |
对应分析的原理、用途、使用方法、结果阅读
信度分析的用途、使用方法、结果阅读
多维尺度分析的原理、用途、使用方法、结果阅读 |
| 第十一讲 |
时间序列分析 |
1. 时间序列模型的基本原理、用途
2. SPSS基本操作流程
3. 建模时常用的诊断工具 |
| 第十二讲 |
讨论 |
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