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社会统计学入门-L1单变量分析

难度系数:     课程系列:A3
课时:720 分钟| 13人学习 分享 收藏
L1的课程是针对量化初学者所设计。课程首先从一个量化论文的标准作业流程开始并学习统计学的基本常识,建立良好的概念,有利于各种统计方法的学习。
SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件,简单容易操作的界面,丰富的统计分析方法,因此使得SPSS成为最受欢迎的研究利器。
本次课程内容从基本的单变量分析开始、让你可以轻松入门,如果您已有一定程度的基础,也可以让您更深入了解研究方法的来龙去脉,让您的研究更加首尾兼顾,内外兼具。

社会统计学入门-L1单变量分析

L1:课程导读试听课

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一、什么是统计学

二、研究流程

1. Introduction

2. Theory

3. Sample;Measure;Analysis

4. Result

5. Tell your story

三、研究变量角色

1. 自变量、因变量

2. 中介变量

3. 调节变量

4. 控制变量

四、测量尺度

1. 连续变量、类别变量

2. 信、效度

五、抽样介绍

六、问卷设计介绍

七、理论(学术)定义与操作型定义介绍

八、统计学一定要知道的事

1. 集中量数(均值,中数,众数)

2. 分散量数(极差、四分位差、方差、标准差)

九、假设与检定

1. 正态、同质、独立

2. 假设、估计、检定

3. 抽样分配(z分配、t分配、自由度、卡方分配、F分配)

4. 单侧与双侧

5. 型Ⅰ型Ⅱ错误

6. 统计检定力

十、SPSS操作环境介绍

1. 操作界面介绍

2. 问卷输入方式

十一、数据筛选和清理

1. 数据编辑设定

2. 计算变量与重新编码

3. 合并文件

4. 拆分、排序与选择个案

5. 缺失值得侦测与插补

6. 极端值检测

十二、可视化数据的分布:条形图、饼图、箱图

十三、统计假设的检验:正态、同质、独立、线性

十四、数据修正:找出不适当的数据


量化统计是社会科学领域常用的方法,但常常有人向我们倾诉:感觉统计学就是在背操作流程,学完统计,统统忘记!


我们调查了很多量化研究者,发现了一个奇怪的现象。各种学习资源越来越多的现在,想要提升自己却似乎更难了。国内外有数万个视频,各机构数千套线上课程,每年收到数百场面授培训通知。抱着“多学习,多收获”的心态,很多研究者拼命挤出时间,千里奔波去参加某个大牛云集的论坛,强迫自己早起多读几篇论文,在昏昏欲睡的夜里挣扎着多打卡一门课程。


似乎确实有收获,也碰撞过几次火花,一度觉得自己有了很多很棒的idea,但不久就会沮丧地发现,当你想真刀实枪写一篇高质量的paper,那些知识、火花却始终串不起来,只搅得你的大脑一刻也不安宁。道理就是这样,四处乱踩,最终只会画地为牢,只有沿着一条明确的轨迹,你才有可能走向远方。


为了帮助广大研究者快速入门统计学,让大家少走弯路,张伟豪量化学院与学术志耗时半年,联合开发出一套针对小白的社会统计学入门课程,该入门课程分为单变量分析、双变量分析及多变量分析三个阶段。


掌握软件:SPSS


课程亮点:

▲一次订阅,永久回放

▲统计亚洲一哥坐镇,内容通俗易懂

▲课程内容由浅到深,层层攻破核心难题

▲统计学成长体系:告别乱、散、碎


主讲老师介绍:

张伟豪老师,曾担任SPSS软体公司资深顾问,现任张伟豪量化学院院长,北京巨大量化科技有限公司董事长,同时亦为三星统计服务有限公司执行长,并担任首席资料分析师和首席培训师,人称「统计亚洲一哥」、「统计黑杰克」,专门解决统计疑难杂症。

精通多种资料分析应用技术,擅长各种统计方法课程教学,尤以结构方程模型(SEM, Structural Equation Modeling)为最。处理资料分析案例上千件,组织和应邀统计学培训讲座数百场。因其资深的专业背景、精湛的分析技术、深入浅出的讲授以及幽默诙谐的课堂风格,广受大陆和台湾师生的喜爱。


社会统计学入门:单变量分析

课程介绍:

SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件,简单容易操作的界面,丰富的统计分析方法,因此使得SPSS成为最受欢迎的研究利器, 本阶段课程内容从基本的单变量分析开始、让你可以轻松入门。

适合对象:

√完全没有统计基础者
√质性转量化研究者
√非商管学系或虽然学过统计学,但全部还给老师者
√有兴趣熟悉量化论文的流程者

课程目录:

一、什么是统计学

二、研究流程

1. Introduction

2. Theory

3. Sample;Measure;Analysis

4. Result

5. Tell yourstory

三、研究变量角色

1. 自变量、因变量

2. 中介变量

3. 调节变量

4. 控制变量

四、测量尺度

1. 连续变量、类别变量

2. 信、效度

五、抽样介绍

六、问卷设计介绍

七、理论(学术)定义与操作型定义介绍

八、统计学一定要知道的事

1. 集中量数(均值,中数,众数)

2. 分散量数(极差、四分位差、方差、标准差)

九、假设与检定

1. 正态、同质、独立

2. 假设、估计、检定

3. 抽样分配(z分配、t分配、自由度、卡方分配、F分配)

4. 单侧与双侧

5. 型Ⅰ型Ⅱ错误

6. 统计检定力

十、SPSS操作环境介绍

1. 操作界面介绍

2. 问卷输入方式

十一、数据筛选和清理

1. 数据编辑设定

2. 计算变量与重新编码

3. 合并文件

4. 拆分、排序与选择个案

5. 缺失值得侦测与插补

6. 极端值检测

十二、可视化数据的分布:条形图、饼图、箱图

十三、统计假设的检验:正态、同质、独立、线性

十四、数据修正:找出不适当的数据

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曾老师

电话:(010)68472925
QQ:619492407619492407
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