?培訓(xùn)對象

業(yè)務(wù)分析師，考慮購買SPSS?for?Windows?的人員

?必要技能

?Windows操作技能

?培訓(xùn)內(nèi)容

?1.SPSS軟件及統(tǒng)計分析方法論簡介

?2.?統(tǒng)計分析方法論應(yīng)用：一個調(diào)查研究的實例

?3.?SPSS?for?Windows簡介

?4.?數(shù)據(jù)輸入與建立

?數(shù)據(jù)文件獲?。篍xcel、制表符分隔文件和其它各種ASCII文本文件，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)等各種格式數(shù)據(jù)的讀?。?/p>

?數(shù)據(jù)文件的建立：變量名、變量標(biāo)簽、值標(biāo)簽、變量類型、缺失值等的處理方式，收集數(shù)據(jù)時的錯誤和誤差

?一些節(jié)省時間的特性：數(shù)據(jù)模板、數(shù)據(jù)字典等?

?5.?數(shù)據(jù)管理與變換

?數(shù)據(jù)分段

?衍生變量

?變量重新編碼?

?6.?SPSS統(tǒng)計圖表和報表展示：

?餅圖、直方圖、三維直方圖、散點圖、條型圖、折線圖、莖葉圖、箱線圖、帕雷托圖、Q-Q圖、P-P圖、控制圖等

?7.?交叉表分析方法及SPSS實現(xiàn)：

?交叉列表的分析對象、解決的問題，應(yīng)用SPSS實現(xiàn)交叉列表分析?

?8.?多選題變量分析及SPSS實現(xiàn)

?多選題變量的編碼形式、分析指標(biāo)；多選題變量的建立、頻數(shù)分析、交叉列表分析；多選題變量的探索性分析?

?9.?打印與存儲輸出

?增加變量與值標(biāo)簽

?打開?Excel、DBase?和固定格式的ASCII文件

?選擇合適的統(tǒng)計學(xué)方法

?餅圖、直方圖、散點圖

?培訓(xùn)目
?的及效果

?培訓(xùn)人員能夠使用SPSS進行簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析操作。

?培訓(xùn)對象

經(jīng)常使用SPSS，并希望了解軟件使用的最有效的方式的用戶

?必要技能

?經(jīng)過SPSS?基礎(chǔ)培訓(xùn)

?培訓(xùn)內(nèi)容

?1.?高級數(shù)據(jù)修改：

?過濾和選擇案例

?Do?if?…Else?if

?字符串函數(shù)

?處理日期變量

?日期和字符串函數(shù)的結(jié)合使用?

?2.?文件管理：

?合并文件

?數(shù)據(jù)聚合

?拆分文件?

?3.?SPSS編程：

?Syntax命令編程及Production?Mode來自動化SPSS?包括語法規(guī)則、語法文件的構(gòu)建、及運行方式?

?4.?一些實用特性舉例

?保存變量子集

?Utilities（實用程序）：定義和使用變量子集

?標(biāo)識重復(fù)個案

?數(shù)據(jù)流程化校驗?

?5.?樞軸表編輯器的用戶化輸出

?6.?移動?SPSS?結(jié)果到其它軟件

?7.?運行SPSS的不同形式

?培訓(xùn)目
?的及效果

?培訓(xùn)人員能夠有效地使用SPSS來進行較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理。

?培訓(xùn)對象

想學(xué)習(xí)SPSS的統(tǒng)計功能，擴展適當(dāng)統(tǒng)計過程的背景知識的用戶

?必要技能

?初級、中級SPSS培訓(xùn)，?基本的統(tǒng)計學(xué)知識，包括基本統(tǒng)計分析、方差分析、因子分析、主成份、回歸分析等

?培訓(xùn)內(nèi)容

?1.?抽樣方案設(shè)計：如何確定樣本及樣本大小影響

?2.?數(shù)據(jù)描述

?數(shù)據(jù)的圖形描述方法

?數(shù)據(jù)的描述的數(shù)值方法

?異常值探查

?描述分類數(shù)據(jù)：

?分組比較：分類數(shù)據(jù)

?探索性數(shù)據(jù)分析：區(qū)間尺度數(shù)據(jù)

?3.?假設(shè)檢驗

?假設(shè)檢驗的基本思想、概念、基本步驟

?組間的均值差異：簡單情況

?方差的齊性檢驗

?單樣本均值檢驗

?獨立樣本均值比較

?配對樣本均值比較?

?4.?方差分析

?單因素方差分析

?方差分析中的多重比較

?因素水平影響程度的對比設(shè)計及檢驗

?多因素方差分析

?協(xié)方差分析簡介

?5.?相關(guān)性分析

?相關(guān)分析基本方法簡介

?變量之間的關(guān)系

?相關(guān)分析基本方法簡介

?Person相關(guān)系數(shù)的計算及檢驗

?偏相關(guān)分析?

?6.?回歸分析初階

?一元線性回歸分析簡介：回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標(biāo)

?一元線性回歸分析實例

?回歸診斷?

?7.?雙變量畫圖和統(tǒng)計

?8.?非參數(shù)檢驗

?9.?方差分析：

?組間的均值差異II:?單因素?ANOVA?

?組間的均值差異?III:?兩因素?ANOVA?

?方差分析中的多重比較

?因素水平影響程度的對比設(shè)計及檢驗

?多因素方差分析

?協(xié)方差分析簡介?

?11.?回歸分析簡介

?線性回歸分析簡介：回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標(biāo)一元線性回歸分析實例

?回歸診斷?

?12.?數(shù)據(jù)降維技術(shù)

?主成份分析簡介

?因子分析簡介

?聚類分析簡介

?13.?檢驗數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性

?14.?多元均值的推斷

?培訓(xùn)目
?的及效果

?培訓(xùn)人員能夠使用SPSS進行基本數(shù)據(jù)分析和操作，能解釋統(tǒng)計結(jié)果。

?培訓(xùn)對象

有使用SPSS?for?Windows的經(jīng)驗，?堅實的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

?必要技能

?經(jīng)過SPSS?for?Windows初中級及統(tǒng)計分析培訓(xùn)

?培訓(xùn)內(nèi)容

?1.?多元線性回歸

?多元線性回歸簡介：回歸方程及系數(shù)的檢驗、自變量篩選方法

?多元線性回歸：SPSS實現(xiàn)

?多重共線性問題

?逐步回歸分析

?回歸診斷?

?2.?Logistic回歸

?Logistic?回歸簡介：應(yīng)用背景、、回歸模型、模型的評價指標(biāo)等

?Logistic回歸：SPSS實現(xiàn)

?回歸系數(shù)的檢驗

?回歸系數(shù)的解釋

?累積Logistic回歸簡介

?累積Logistic回歸：SPSS實現(xiàn)

?多項logistic回歸簡介

?多項Logistic回歸：SPSS實現(xiàn)?

?3.?聚類分析

?聚類分析簡介：基本目標(biāo)、應(yīng)用領(lǐng)域、基本思想、主要方法

?系統(tǒng)聚類方法簡介

?系統(tǒng)聚類分析實例

?非系統(tǒng)聚類方法，Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介

?非系統(tǒng)聚類方法分析實例?

?4.?判別分析

?判別分析簡介：基本目標(biāo)、與聚類分析區(qū)別、常用方法

?判別分析應(yīng)用實例?

?5.?數(shù)據(jù)降維技術(shù)

?因子分析：問題背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型

?主成份分析簡介：指導(dǎo)思想、目的、與因子分析區(qū)別

?因子/主成份個數(shù)的確定

?因子旋轉(zhuǎn)

?因子得分

?注意事項及應(yīng)用建議

?因子/主成分分析應(yīng)用實例?

?6.?生存分析

?生存分析簡介：問題背景、基本概念與有關(guān)的統(tǒng)計問題、常用分析方法

?Kaplan-?Meier及Life?table方法原理

?Kaplan-Meier分析實例

?Cox回歸原理

?Cox回歸分析實例

?帶著隨時間變化協(xié)變量的Cox回歸?

?7.?高級方差分析

?MANOVA（?多變量方差分析）：問題背景、原理、分析實例

?重復(fù)測量方差分析：問題背景、原理、分析實例

?8.?時間序列分析簡介

?培訓(xùn)目
?的及效果

?培訓(xùn)人員能夠使用SPSS回歸技術(shù)分析、聚類分析、方差分析和時間序列分析等來解決實際問題。

?培訓(xùn)對象

更有效地使用SPSS預(yù)測功能的用戶。

?必要技能

?初中級SPSS?for?Windows培訓(xùn)。?對回歸分析的基本理解。

?培訓(xùn)內(nèi)容

?時間序列介紹

?預(yù)測基礎(chǔ)

?平滑時間序列數(shù)據(jù)

?時間序列數(shù)據(jù)的離群值和誤差

?使用Expert?Modeler自動預(yù)測

?評估模型性能

?時間序列數(shù)據(jù)的擬合曲線

?時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析

?指數(shù)光滑模型

?ARIMA?模型

?應(yīng)用一個模型到新數(shù)據(jù)

?季節(jié)性分解

?季節(jié)性建模

?干涉分析

?ARIMA中的轉(zhuǎn)移函數(shù)

?培訓(xùn)目
?的及效果

?培訓(xùn)人員能夠使用SPSS?Trends（時間序列分析）等來解決實際的預(yù)測問題。