2024-06-25资讯

01 为什么要学这门课？

学习SPSS及相关统计分析课程对于现代社会中的许多领域都具有重要意义。随着数据驱动的决策成为主流，掌握数据分析和统计技能变得愈发关键。SPSS作为一款广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户有效地处理、分析和解释数据，从而为决策提供有力支持。

通过这门课程，学习者不仅能够掌握SPSS软件的基本操作，还能深入了解统计分析的原理和方法。课程涵盖了从数据描述到高级统计分析的多个主题，如t检验、方差分析、卡方检验等，这些知识和技能对于研究者、数据分析师、市场营销人员等领域专业人士都是不可或缺的。

02 如何学这门课？

张文彤博士

数据挖掘，市场研究，统计应用领域深耕多年

已出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著，现为上海吴鲲企业管理咨询有限公司合伙人。

曾在复旦大学公共卫生学院任教数载，其教学有讲解深入浅出、突出重点，简明易懂等特点。

拥有20+年数据分析及统计软件商业培训经验，精通业内广泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Tableau、Python等数据分析/数据挖掘工具，曾作为SPSS官方培训师，从2001年起一手协助SPSS中国建立其培训体系。

主编SPSS、SAS等统计软件教材10+本，其SPSS教材被教育部评为2003-3004年度教育部研究生推荐教材，后续版本被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。

首先，按照课程大纲的顺序，逐步深入学习每个课时的内容。每个课时都有其特定的主题和知识点，确保充分理解和掌握每个主题的基本概念和方法。

其次，应该注重实践和操作。SPSS是一款操作性很强的软件，仅仅理解理论知识是不够的，需要通过实际操作来加深理解和提高技能。通过课程提供的案例或自行设计的数据分析项目来实践所学知识。

软件版本：IBM SPSS Statistic 20~27均可，建议使用25~27版（差异很小）

03 这门课谁适合学？

社会科学研究者 ：提供了从数据收集到分析的全面指导，帮助研究者准确理解数据背后的意义。

商业和市场营销专业人员 ：更好地利用数据来制定市场策略、评估营销效果和优化业务流程。

医学和健康科学研究者 ：提供了必要的统计方法和SPSS操作技能，有助于他们更准确地进行数据分析和解释。

教育和心理学从业者 ：如何使用SPSS软件来简化数据处理和分析过程，从而更有效地评估。

对数据分析有兴趣的初学者 ：掌握基本的SPSS操作和统计知识，为未来的职业发展或学术研究打下基础。

04 这门课学什么？

这是一门SPSS基础的课程。一共18个章节，预计1-2个月内的时间学完。

第1章:软件操作入门 课时1:入门0SPSS27新功能介绍 课时2:入门0SPSS28新功能介绍 课时3:入门1为什么要挑SPSS来学习？ 课时4:入门2SPSS的四种操作窗口 课时5:入门3SPSS的四种运行方式 课时6:入门4SPSS的四种结果输出 课时7:入门5对话框及菜单基本操作规范 课时8:入门6操作界面与系统的常用设定 课时9:设置1SPSS的系统选项设置 课时10:设置2SPSS的python扩展插件安装 课时11:设置3SPSS的R插件安装与配置 课时12:设置4如何在27版中进行插件的安装与配置第2章: 数据录入与文件管理 课时13:录入1CCSS项目案例介绍 课时14:录入2新建数据文件 课时15:录入3数据录入格式的基本结构 课时16:录入4变量的测量尺度 课时17:录入5SPSS中变量设定的基本操作 课时18:录入6开放题与单选题的录入设定 课时19:录入7多选题的录入设定 课时20:录入8多选题变量集的设定与转换 课时21:文件管理1直接打开EXCEL等格式的数据文件 课时22:文件管理2使用ODBC接口打开数据库文件 课时23:文件管理3使用文本导入向导打开文本数据 课时24:文件管理4文本导入向导的复杂案例 课时25:文件管理5读入R的数据文件 课时26:文件管理6_28版：通用的文件打开对话框 课时27:保存1数据文件的保存 课时28:保存2分析结果的保存和导出 课时29:保存3分析结果与office软件的交互操作第3章: 变量级别的数据管理 课时30:DM1数据管理概述 课时31:DM2计算新变量 课时32:DM3变量值的重编码 课时33:DM4自动重编码与指定数值查找 课时34:DM5连续变量的可视化分箱 课时35:DM6连续变量的最优分箱 课时36:DM7将分类变量转换为哑变量组 课时37:DM8随机数生成器第4章:文件级别的数据管理 课时38:常用DM1定位符合筛选条件的案例 课时39:常用DM2个案排序与变量排序 课时40:常用DM3拆分数据文件 课时41:常用DM4选择个案 课时42:常用DM5个案加权 课时43:常用DM6数据汇总 课时44:文件DM1重复测量数据的长型与宽型格式 课时45:文件DM2数据重构向导 课时46:文件DM3数据文件的纵向合并 课时47:文件DM4数据文件的横向合并第5章: 大型研究项目需要的数据管理功能 课时48:大DM1搜集数据集的变量信息 课时49:大DM2分析中使用变量子集 课时50:大DM3标识重复个案 课时51:大DM4标识异常个案 课时52:大DM5数据的匿名化 课时53:大DM6双录数据集的比较与核查 课时54:大DM7数据核查方法论 课时55:大DM8利用数据验证模块查错 课时56:大DM9病例对照研究中的倾向得分匹配（PSM） 课时57:大DM10病例对照研究中的个案控制匹配第6章:SPSS编程 课时58:编程1SPSS编程入门 课时59:编程2SPSS程序的三种编写方式 课时60:编程3SPSS编程能力进阶 课时61:编程4编写SPSS宏程序 课时62:编程5输出管理系统(OMS) 课时63:编程6SPSS程序的自动化运行第7章:SPSS数据可视化入门 课时64:图表概述1SPSS绘图功能概述 课时65:图表概述2SPSS绘图操作入 课时66:图表概述3SPSS图形元素的选择方式 课时67:图表概述4SPSS图形编辑操作入门 课时68:图表概述5在SPSS中使用图形模板 课时69:图表理论1统计图的基本信息维度 课时70:图表理论2单分类变量的统计图 课时71:图表理论3单连续变量的统计图 课时72:图表理论4双变量图：分类vs分类 课时73:图表理论5双变量图：有数值变量 课时74:图表理论6多变量的统计图第8章:各种统计图的绘制与编辑 课时75:图表具体1点图与条带图 课时76:图表具体2直方图与茎叶图 课时77:图表具体3箱图 课时78:图表具体4饼图 课时79:图表具体5条图与误差线图 课时80:图表具体6复合条图与百分条图 课时81:图表具体7线图面积图摘要点图垂线图 课时82:图表具体8散点图 课时83:图表具体8散点图与气泡图 课时84:图表其他1PP图和QQ图 课时85:图表其他2人口金字塔 课时86:图表其他3控制图 课时87:图表其他4pareto图 课时88:图表其他5_ROC曲线 课时89:图表其他6双轴图 课时90:图表其他7自由绘图 课时91:图表其他8_案例：CCSS随背景资料的变化规律第9章: 绘制专业级别的统计表 课时92:表1统计表绘制的基本知识 课时93:表2制表模块基本操作入门 课时94:表3复合统计表格制表案例 课时95:表4多选题制表案例 课时96:保存1数据文件的保存 课时97:表5分析结果的保存和导出 课时98:保存3分析结果与office软件的交互操作 课时99:表6对结果表格做自定义格式化 课时100:表7SPSS表格的编辑操作 课时101:表8如何在SPSS中使用表格模板第10章: 统计描述 课时102:Des1SPSS统计描述功能概述 课时103:Des2分类变量的描述 课时104:Des3多选题的统计描述 课时105:Des4连续变量的描述：基本概念 课时106:Des5频率过程和描述过程 课时107:Des6探索过程 课时108:Des8比率数据的统计描述 课时109:Des9基于摘要统计输出报表 课时110:Des10用OLAP进行在线数据描述 课时111:Des11_案例：咖啡屋开店位置调研第11章:均数的比较：t检验 课时112:均数1假设检验基本原理 课时113:均数2假设检验的步骤 课时114:均数3一类与二类错误 课时115:均数4假设检验的注意事项 课时116:均数5单样本t检验 课时117:均数6两样本t检验 课时118:均数7两样本t检验计算器 课时119:均数8配对设计与配对t检验的基本概念 课时120:均数9配对t检验的操作 课时121:均数10Bootstrap方法 课时122:均数11效应量的估计第12章: 检验方法适用条件的考察 课时123:特征考察1数据独立性的考察 课时124:特征考察2正态性的图形考察 课时125:特征考察3正态性的假设检验考察 课时126:特征考察4不满足正态性假设时的应对策略 课时127:特征考察5方差齐性的考察与应对策略第13章:多组均数的比较：单因素方差分析 课时128:ANOVA1方差分析的基本原理 课时129:ANOVA2方差分析的SPSS实现 课时130:ANOVA3两两比较：直接校正P值 课时131:ANOVA4两两比较：联合检验 课时132:ANOVA5各种常用两两比较方法 课时133:ANOVA6两两比较结果的四种输出格式 课时134:ANOVA7组间均数的精细比较 课时135:ANOVA8组间均数的趋势检验第14章: 非参数统计方法 课时136:非参1非参数方法的基本概念 课时137:非参2两独立样本比较 课时138:非参3两独立样本比较方法的实现 课时139:非参4多个独立样本的比较 课时140:非参5配对样本的比较 课时141:非参6配伍样本的比较 课时142:非参7秩变换分析方法 课时143:非参8_28版：非参数协方差分析第15章:卡方检验 课时144:卡方1卡方检验的基本原理 课时145:卡方2卡方检验的SPSS实现与卡方校正 课时146:卡方3卡方检验的事后两两比较 课时147:卡方4蒙特卡洛抽样与确切概率法 课时148:卡方5配对卡方检验 课时149:卡方6配对方表数据的各种检验需求 课时150:卡方7分层卡方检验 课时151:卡方8二项分布的区间估计与检验 课时152:卡方8二项分布检验 课时153:卡方9估算二项分布的精确置信区间第16章: 数据的关联性分析 课时154:相关1数据关联性的指标体系 课时155:相关2双变量的皮尔逊相关分析 课时156:相关3秩相关分析与偏相关分析 课时157:相关4kappa一致性检验 课时158:相关5_28版：加权kappa检验 课时159:相关6相对危险度与优势比第17章: 线性回归分析入门 课时160:回归1相关和回归的联系与区别 课时161:回归2线性回归模型的基本概念 课时162:回归3线性回归模型的SPSS实现 课时163:回归4比较模型中自变量的重要性 课时164:回归5回归模型的适用条件 课时165:回归6回归模型的标准建模步骤 课时166:回归7_案例：牙膏新品购买倾向研究第18章: 样本量与效能检验 课时167:样本1大数据时代了，为啥还要估计样本量？ 课时168:样本2t检验样本量的估计 课时169:样本3ANOVA样本量的估计 课时170:样本4卡方检验的样本量估计 课时171:样本5回归模型的样本量估计