SPSS高级统计分析教程

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SPSS高级统计分析教程

2024-07-13 08:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

你将收获 深入理解SPSS高级统计分析的原理和方法。掌握使用SPSS进行多元回归分析、因子分析、聚类分析、结构方程模型等高级统计方法。学会解读和解释高级统计分析的结果,并进行有效的数据可视化。能够根据实际问题选择合适的高级统计方法,并进行数据预处理和模型检验。掌握SPSS中高级统计分析的技巧和注意事项,提高数据处理和分析的准确性。

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课程介绍:本课程旨在深入掌握SPSS软件中的高级统计分析技巧,帮助学员在实际应用中更好地理解和运用高级统计方法。课程将介绍多元回归分析、因子分析、聚类分析、结构方程模型等常用的高级统计方法,并通过实例演示和实践操作,让学员能够熟练运用SPSS进行高级统计分析。

课程内容包括:

SPSS高级统计分析概述:介绍SPSS中常用的高级统计分析方法及其应用场景。

多元回归分析:讲解多元回归分析的原理、模型建立和解释结果的方法。

因子分析:介绍因子分析的基本原理、因子提取和解释因子的方法。

聚类分析:学习聚类分析的基本原理、聚类方法的选择和结果解释的技巧。

结构方程模型:探讨结构方程模型的基本概念、路径分析和模型检验的方法。

数据可视化:讲解如何使用SPSS进行数据可视化,有效展示高级统计分析的结果。

实践案例:通过实际案例演示,让学员将所学的高级统计分析方法应用到实际问题中。

通过本课程的学习,您将深入了解SPSS中的高级统计分析方法,掌握运用SPSS进行多元回归分析、因子分析、聚类分析、结构方程模型等高级统计分析的技巧。无论您是从事学术研究、市场调研还是数据分析等领域,本课程都将为您提供实用的知识和技能,提升数据分析的能力和水平。

适合人群 适合已经具备基本SPSS操作经验的学习者对高级统计分析感兴趣的人群研究人员、数据分析师、社会科学领域的学生或从事市场调研的专业人士 讲师介绍 张文彤查看讲师主页 博士,数据分析与挖掘专著的作者 擅长领域: 数据挖掘与分析 张文彤老师拥有20+年数据分析/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/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 。 课程大纲 共0节 时长0分钟 全部收起 设置0如何将模型用于新案例预测 14分钟 CRT1树模型的基本概念 15分钟 CRT2树模型的信息量计算(2) 9分钟 CRT2树模型的信息量计算 9分钟 CRT3树模型的各种算法 16分钟 CRT4CRT树模型的基本操作 18分钟 CRT5树模型对话框的选项设定 16分钟 CRT6树模型的错分成本和利润计算 7分钟 CRT7CHAID、QUEST和C5算法的实现 15分钟 CRT8随机森林 18分钟 GEE1多水平模型入门1 21分钟 GEE2多水平模型入门2 15分钟 GEE3层次数据案例 29分钟 GEE4重复测量案例 32分钟 GEE5广义线性模型:概述 18分钟 GEE6广义线性模型:案例 22分钟 GEE7广义估计方程:概述 9分钟 GEE8广义估计方程:案例 14分钟 GEE9广义线性混合模型:概述 18分钟 GEE10广义线性混合模型:案例 15分钟 GLM1一般线性模型入门 15分钟 GLM2单因素模型分析案例 19分钟 GLM3两两比较方法的选择 18分钟 GLM4多因素方差分析模型入门 23分钟 GLM5多因素方差分析模型案例 18分钟 GLM6随机因素方差分析模型案例 10分钟 GLM7协方差分析 22分钟 GLMex1因素各水平的精细比较1 17分钟 GLMex2因素各水平的精细比较2 14分钟 GLMex3基于模型做自定义检验 5分钟 GLMex4拟合优度检验与效应量估算 12分钟 GLMex5多元方差分析模型:概述 17分钟 GLMex6多元方差分析模型:案例 12分钟 GLMex7重复测量方差分析模型:概念 18分钟 GLMex8重复测量方差分析模型:案例 27分钟 logex1弗斯logistic回归模型 14分钟 logex2无序分类模型:概述 10分钟 logex3无序分类模型:案例 19分钟 logex4有序分类模型:概述 9分钟 logex5有序分类模型:案例 18分钟 logistic1模型基本概念 18分钟 logistic2模型适用条件 12分钟 logistic3分析案例 18分钟 logistic4模型中的检验方法 10分钟 logistic5哑变量的基本概念 14分钟 logistic6哑变量的软件操作 16分钟 logistic7模型的多变量筛选 22分钟 NN1神经网络的基本原理 17分钟 NN2神经网络的算法实质 12分钟 NN3BP神经网络的基本操作 20分钟 NN4BP神经网络的选项设定 18分钟 NN5径向基神经网络 11分钟 NN6最近邻分析的基本原理 12分钟 NN7最近邻分析案例 13分钟 nolin1实例1:曲线回归 18分钟 nolin2实例2:最小一乘法 11分钟 nolin3实例3:分段回归 16分钟 regex1曲线直线化 20分钟 regex2强影响点的处理 13分钟 regex3稳健回归 10分钟 regex4共线性的识别与处理 18分钟 regex5a岭回归29版 11分钟 regex5bLASSO回归与弹性网络 14分钟 regex5岭回归 16分钟 regex6方差不齐的处理 10分钟 reg自动线性建模1界面说明 11分钟 reg自动线性建模2分析案例 11分钟 reg自动线性建模3boosting和bagging 10分钟 SVM1支持向量机的基本原理 15分钟 SVM2SVM中的核函数 18分钟 SVM3SVM分类 14分钟 SVM4SVM的参数优化 9分钟 SVM5SVM回归 10分钟 SVM6异常值检测的基本理论 12分钟 SVM7用单类SVM完成新奇值发现 9分钟 对应1_对应分析简介 7分钟 对应2_对应分析案例 17分钟 对应3_对应分析中的选项 6分钟 对应4 基于均数的对应分析 19分钟 回归1线性回归模型概述 16分钟 回归2_回归模型的基本分析操作 9分钟 回归3自变量重要性 9分钟 回归4回归模型的适用条件 15分钟 回归5回归模型的标准建模步骤 23分钟 回归6回归模型的多变量筛选策略 19分钟 回归7_复杂案例:垃圾排放影响因素研究 12分钟 聚类ex1层次聚类的基本原理 5分钟 聚类ex2层次聚类分析案例 16分钟 聚类ex3层次聚类的各种选项 11分钟 聚类ex4两步聚类的基本原理 15分钟 聚类ex5两步聚类分析案例 15分钟 聚类ex6DBSCAN聚类的基本原理 7分钟 聚类ex6DBSCAN聚类分析案例 9分钟 聚类扩展1聚类结果的验证 15分钟 聚类扩展2聚类结果的优化 11分钟 聚类扩展3聚类分析的注意事项 10分钟 聚类入门1聚类分析的基本原理 15分钟 聚类入门2聚类分析的方法分类 9分钟 聚类入门3k均值聚类的基本原理 6分钟 聚类入门4K均值案例:背景介绍与数据理解 10分钟 聚类入门5K均值案例:初步尝试分析 16分钟 聚类入门6K均值案例:最终分析结果 18分钟 生存2_生存分析概述 17分钟 生存3生存率的计算与曲线绘制 17分钟 生存4生存曲线比较 12分钟 生存5寿命表法 13分钟 生存6风险函数与风险比 10分钟 生存7cox模型的基本概念 13分钟 生存8cox模型的具体操作 20分钟 生存9时依cox模型 15分钟 生存10生存分析中的分层变量 14分钟 时序1_时间序列模型概述 14分钟 时序2_序列数据的准备与探索 20分钟 时序3_对序列数据做ARIMA建模 21分钟 条件logistic1配对设计的基本概念 11分钟 条件logistic2模型的基本原理 11分钟 条件logistic3病例对照研究中的个案控制匹配 15分钟 条件logistic4病例对照研究中的倾向得分匹配(PSM) 11分钟 条件logistic5_1比1条件模型案例 12分钟 条件logistic6_1比m条件模型案例 11分钟 因子1主成分分析的基本原理 20分钟 因子2主成分综合评价案例 19分钟 因子3主成分回归案例 11分钟 因子4因子分析的基本原理 23分钟 因子5用因子分析完成综合评价 12分钟 因子6因子旋转 17分钟 因子7各种因子提取方法 14分钟 因子8平行分析:一种其实没啥用的方法 12分钟 最优尺度1最优尺度模型概述 20分钟 最优尺度2最优尺度模型的对话框设定 21分钟 最优尺度3最优尺度回归操作 18分钟 最优尺度4多重对应分析案例1 17分钟 最优尺度5多重对应分析案例2 9分钟 最优尺度6有序分类变量的主成分分析(CATPCA) 16分钟 最优尺度7多维偏好分析的基本概念 11分钟 最优尺度8多维偏好分析案例 21分钟 课程已被收录精选专题 购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。



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