2024-06-25資訊

01 為什麽要學這門課？

學習SPSS及相關統計分析課程對於現代社會中的許多領域都具有重要意義。隨著數據驅動的決策成為主流，掌握數據分析和統計技能變得愈發關鍵。SPSS作為一款廣泛使用的統計分析軟體，能夠幫助使用者有效地處理、分析和解釋數據，從而為決策提供有力支持。

透過這門課程，學習者不僅能夠掌握SPSS軟體的基本操作，還能深入了解統計分析的原理和方法。課程涵蓋了從數據描述到高級統計分析的多個主題，如t檢驗、變方分析、卡方檢驗等，這些知識和技能對於研究者、數據分析師、市場行銷人員等領域專業人士都是不可或缺的。

02 如何學這門課？

張文彤博士

資料探勘，市場研究，統計套用領域深耕多年

已出版多本軟體教材、數據分析與挖掘專著，現為上海吳鯤企業管理咨詢有限公司合夥人。

曾在復旦大學公共衛生學院任教數載，其教學有講解深入淺出、突出重點，簡明易懂等特點。

擁有20+年數據分析及統計軟體商業培訓經驗，精通業內廣泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Tableau、Python等數據分析/資料探勘工具，曾作為SPSS官方培訓師，從2001年起一手協助SPSS中國建立其培訓體系。

主編SPSS、SAS等統計軟體教材10+本，其SPSS教材被教育部評為2003-3004年度教育部研究生推薦教材，後續版本被國內外三百多所高校選用為本科生/研究生教材。

首先，按照課程大綱的順序，逐步深入學習每個課時的內容。每個課時都有其特定的主題和知識點，確保充分理解和掌握每個主題的基本概念和方法。

其次，應該註重實踐和操作。SPSS是一款操作性很強的軟體，僅僅理解理論知識是不夠的，需要透過實際操作來加深理解和提高技能。透過課程提供的案例或自行設計的數據分析計畫來實踐所學知識。

軟體版本：IBM SPSS Statistic 20~27均可，建議使用25~27版（差異很小）

03 這門課誰適合學？

社會科學研究者 ：提供了從數據收集到分析的全面指導，幫助研究者準確理解數據背後的意義。

商業和市場行銷專業人員 ：更好地利用數據來制定市場策略、評估行銷效果和最佳化業務流程。

醫學和健康科學研究者 ：提供了必要的統計方法和SPSS操作技能，有助於他們更準確地進行數據分析和解釋。

教育和心理學從業者 ：如何使用SPSS軟體來簡化數據處理和分析過程，從而更有效地評估。

對數據分析有興趣的初學者 ：掌握基本的SPSS操作和統計知識，為未來的職業發展或學術研究打下基礎。

04 這門課學什麽？

這是一門SPSS基礎的課程。一共18個章節，預計1-2個月內的時間學完。

第1章:軟體操作入門 課時1:入門0SPSS27新功能介紹 課時2:入門0SPSS28新功能介紹 課時3:入門1為什麽要挑SPSS來學習？ 課時4:入門2SPSS的四種操作視窗 課時5:入門3SPSS的四種執行方式 課時6:入門4SPSS的四種結果輸出 課時7:入門5對話方塊及選單基本操作規範 課時8:入門6操作界面與系統的常用設定 課時9:設定1SPSS的系統選項設定 課時10:設定2SPSS的python擴充套件外掛程式安裝 課時11:設定3SPSS的R外掛程式安裝與配置 課時12:設定4如何在27版中進行外掛程式的安裝與配置第2章: 數據錄入與檔管理 課時13:錄入1CCSS計畫案例介紹 課時14:錄入2新建數據檔 課時15:錄入3數據錄入格式的基本結構 課時16:錄入4變量的測量尺度 課時17:錄入5SPSS中變量設定的基本操作 課時18:錄入6開放題與單選題的錄入設定 課時19:錄入7多選題的錄入設定 課時20:錄入8多選題變量集的設定與轉換 課時21:檔管理1直接開啟EXCEL等格式的數據檔 課時22:檔管理2使用ODBC介面開啟資料庫檔 課時23:檔管理3使用文本匯入精靈開啟文本數據 課時24:檔管理4文本匯入精靈的復雜案例 課時25:檔管理5讀入R的數據檔 課時26:檔管理6_28版：通用的檔開啟對話方塊 課時27:保存1數據檔的保存 課時28:保存2分析結果的保存和匯出 課時29:保存3分析結果與office軟體的互動操作第3章: 變量級別的數據管理 課時30:DM1數據管理概述 課時31:DM2計算新變量 課時32:DM3變量值的重編碼 課時33:DM4自動重編碼與指定數值尋找 課時34:DM5連續變量的視覺化分箱 課時35:DM6連續變量的最優分箱 課時36:DM7將分類變量轉換為啞變量組 課時37:DM8隨機數生成器第4章:檔級別的數據管理 課時38:常用DM1定位符合篩選條件的案例 課時39:常用DM2個案排序與變量排序 課時40:常用DM3拆分數據檔 課時41:常用DM4選擇個案 課時42:常用DM5個案加權 課時43:常用DM6數據匯總 課時44:檔DM1重復測量數據的長型與寬型格式 課時45:檔DM2數據重構精靈 課時46:檔DM3數據檔的縱向合並 課時47:檔DM4數據檔的橫向合並第5章: 大型研究計畫需要的數據管理功能 課時48:大DM1搜集數據集的變量資訊 課時49:大DM2分析中使用變量子集 課時50:大DM3標識重復個案 課時51:大DM4標識異常個案 課時52:大DM5數據的匿名化 課時53:大DM6雙錄數據集的比較與核查 課時54:大DM7數據核查方法論 課時55:大DM8利用數據驗證模組查錯 課時56:大DM9病例對照研究中的傾向得分匹配（PSM） 課時57:大DM10病例對照研究中的個案控制匹配第6章:SPSS編程 課時58:編程1SPSS編程入門 課時59:編程2SPSS程式的三種編寫方式 課時60:編程3SPSS編程能力進階 課時61:編程4編寫SPSS宏程式 課時62:編程5輸出管理系統(OMS) 課時63:編程6SPSS程式的自動化執行第7章:SPSS數據視覺化入門 課時64:圖表概述1SPSS繪圖功能概述 課時65:圖表概述2SPSS繪圖操作入 課時66:圖表概述3SPSS圖形元素的選擇方式 課時67:圖表概述4SPSS圖形編輯操作入門 課時68:圖表概述5在SPSS中使用圖形樣版 課時69:圖表理論1統計圖的基本資訊維度 課時70:圖表理論2單分類變量的統計圖 課時71:圖表理論3單連續變量的統計圖 課時72:圖表理論4雙變量圖：分類vs分類 課時73:圖表理論5雙變量圖：有數值變量 課時74:圖表理論6多變量的統計圖第8章:各種統計圖的繪制與編輯 課時75:圖表具體1點圖與條帶圖 課時76:圖表具體2直方圖與莖葉圖 課時77:圖表具體3箱圖 課時78:圖表具體4餅圖 課時79:圖表具體5條圖與誤差線圖 課時80:圖表具體6復合條圖與百分條圖 課時81:圖表具體7線圖面積圖摘要點圖垂線圖 課時82:圖表具體8散點圖 課時83:圖表具體8散點圖與氣泡圖 課時84:圖表其他1PP圖和QQ圖 課時85:圖表其他2人口金字塔 課時86:圖表其他3控制圖 課時87:圖表其他4pareto圖 課時88:圖表其他5_ROC曲線 課時89:圖表其他6雙軸圖 課時90:圖表其他7自由繪圖 課時91:圖表其他8_案例：CCSS隨背景資料的變化規律第9章: 繪制專業級別的統計表 課時92:表1統計表繪制的基本知識 課時93:表2制表模組基本操作入門 課時94:表3復合統計表格制表案例 課時95:表4多選題制表案例 課時96:保存1數據檔的保存 課時97:表5分析結果的保存和匯出 課時98:保存3分析結果與office軟體的互動操作 課時99:表6對結果表格做自訂格式化 課時100:表7SPSS表格的編輯操作 課時101:表8如何在SPSS中使用表格樣版第10章: 統計描述 課時102:Des1SPSS統計描述功能概述 課時103:Des2分類變量的描述 課時104:Des3多選題的統計描述 課時105:Des4連續變量的描述：基本概念 課時106:Des5頻率過程和描述過程 課時107:Des6探索過程 課時108:Des8比率數據的統計描述 課時109:Des9基於摘要統計輸出報表 課時110:Des10用OLAP進行線上數據描述 課時111:Des11_案例：咖啡屋開店位置調研第11章:均數的比較：t檢驗 課時112:均數1假設檢驗基本原理 課時113:均數2假設檢驗的步驟 課時114:均數3一類與二類錯誤 課時115:均數4假設檢驗的註意事項 課時116:均數5單樣本t檢驗 課時117:均數6兩樣本t檢驗 課時118:均數7兩樣本t檢驗小算盤 課時119:均數8配對設計與配對t檢驗的基本概念 課時120:均數9配對t檢驗的操作 課時121:均數10Bootstrap方法 課時122:均數11效應量的估計第12章: 檢驗方法適用條件的考察 課時123:特征考察1數據獨立性的考察 課時124:特征考察2正態性的圖形考察 課時125:特征考察3正態性的假設檢驗考察 課時126:特征考察4不滿足正態性假設時的應對策略 課時127:特征考察5變異數齊性的考察與應對策略第13章:多組均數的比較：單因素變方分析 課時128:ANOVA1變方分析的基本原理 課時129:ANOVA2變方分析的SPSS實作 課時130:ANOVA3兩兩比較：直接校正P值 課時131:ANOVA4兩兩比較：聯合檢驗 課時132:ANOVA5各種常用兩兩比較方法 課時133:ANOVA6兩兩比較結果的四種輸出格式 課時134:ANOVA7組間均數的精細比較 課時135:ANOVA8組間均數的趨勢檢驗第14章: 非參數統計方法 課時136:非參1非參數方法的基本概念 課時137:非參2兩獨立樣本比較 課時138:非參3兩獨立樣本比較方法的實作 課時139:非參4多個獨立樣本的比較 課時140:非參5配對樣本的比較 課時141:非參6配伍樣本的比較 課時142:非參7秩變換分析方法 課時143:非參8_28版：非參數變積分析第15章:卡方檢驗 課時144:卡方1卡方檢驗的基本原理 課時145:卡方2卡方檢驗的SPSS實作與卡方校正 課時146:卡方3卡方檢驗的事後兩兩比較 課時147:卡方4蒙地卡羅抽樣與確切機率法 課時148:卡方5配對卡方檢驗 課時149:卡方6配對方表數據的各種檢驗需求 課時150:卡方7分層卡方檢驗 課時151:卡方8二項分布的區間估計與檢驗 課時152:卡方8二項分布檢驗 課時153:卡方9估算二項分布的精確置信區間第16章: 數據的關聯性分析 課時154:相關1數據關聯性的指標體系 課時155:相關2雙變量的皮爾遜相關分析 課時156:相關3秩相關分析與偏相關分析 課時157:相關4kappa一致性檢驗 課時158:相關5_28版：加權kappa檢驗 課時159:相關6相對危險度與優勢比第17章: 線性回歸分析入門 課時160:回歸1相關和回歸的聯系與區別 課時161:回歸2線性回歸模型的基本概念 課時162:回歸3線性回歸模型的SPSS實作 課時163:回歸4比較模型中自變量的重要性 課時164:回歸5回歸模型的適用條件 課時165:回歸6回歸模型的標準建模步驟 課時166:回歸7_案例：牙膏新品購買傾向研究第18章: 樣本量與效能檢驗 課時167:樣本1大數據時代了，為啥還要估計樣本量？ 課時168:樣本2t檢驗樣本量的估計 課時169:樣本3ANOVA樣本量的估計 課時170:樣本4卡方檢驗的樣本量估計 課時171:樣本5回歸模型的樣本量估計