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SPSS应用与论文分析不求人视频班

课时:1320 | 39人学习 分享 收藏
统计源自于赌博的机率理论,是一门非常实务的科学,但为何经过了百年以上的演进,却让一般学统计的人雾里看花,有听却没有懂呢?在学校中,统计大多由学有专精的数理统计老师教学,他们习惯把“抽象”的概念,用“抽象+er”的数学式解释,自然最后就是“抽象+est”,没有人听懂老师讲的是什么?当拿到学分后,发誓这一辈子再也不碰统计学。
绝大多数的人学统计的目的,不是为了要成为统计大师,而是要将所学应用在工作场所、市场调查或论文写作投稿上,因此知道怎么用比知道原理更重要。每个人都会开车,也会唱歌,但您懂汽车引擎结构吗?您懂乐理吗?但是您仍然可以开着车到处趴趴走,到了卡拉ok麦克风抢得比谁都凶。因为我们不是要成为汽车设计师,也不是要成为词曲创作家,但我们可以享受到它带来的方便及乐趣,这也是本课程设计的目的。
任何一门学科其实都一样,如果您不知道学了它能做什么,即使强记也只是短暂的记忆而已,对于应用是毫无帮助的。本内容强调所有的统计概念都会用生活上的例子说明,让您不只是会“算”统计,还能“懂”统计。其实所有基本的概念在任何学科上都是重要的,但越基本的概念,越难讲得清楚,因此老师上课时通常会以“common sense”带过,但所有复杂的概念都是源自于基础概念的演化,愈了解基本概念,整体脉络就可以愈发清晰。
因此,本内容从基本统计学开始,将研究设计会碰到的抽象名词,以生活化的例子加以解释,过程中不含数学式的演算,让您轻松进入统计的殿堂,以建立统计的信心与兴趣。如果您是统计的初学者,那您就应该来了解本课程,循序渐近的带领您无痛进入统计的应用;如果您对统计已有了相当程度的了解,那么本课程定能让您更进上层楼、融会贯通。
本课程以实务的例子及深入浅出的解释,慢慢带领大家进入统计的世界,不论您是业界的统计应用或是学术界的论文写作,都可以在这几天内得到许多的惊喜,让您成为统计的新生力军!

SPSS应用与论文分析不求人视频班

第一天:

A:建立研究的基本观念,了解常用的统计名词的定义及实务上的涵义;

B:研究中常用的五大变量自变量、依变量、中介变量、干扰变量及控制变量,在研究中的地位,及应用的时机,并佐以生活上的例子,加以解释,让统计的入门者得以有深入的认识;

1.何谓研究?

2.常见的研究名词,概念、理论、构念、概念性架构、模型、操作型定义、变量、命题与假设

3.问卷设计原则与操作

4.研究中常见的变数,自变量、依变量、中介变量、干扰变量及控制变量

5.统计分析常用的名词,平均数、中位数、众数、方差、协方差、标准偏差

6.测量尺度的应用

名目尺度、顺序尺度、区间尺度及比例尺度

7.估计与检定

8.统计的假设,常态、同质、独立

9.信度 (cronbach's α)表面效度、内容效度、效标效度 (收敛效度及区别效度)

第二天:

A:SPSS软件常用的功能介绍,利用数据案例练习操作,让您快速运用SPSS分析技能;

B:说明SPSS多变量分析近20多种常用的统计方法之间的相互的关系;

1.数据输入

2.SPSS数据编辑窗口介绍

3.数据变量定义

4.数据的处理,变量排序、变量等级、合并档案、分割档案、选择观察值

5.数据的转换,计算变量、重新编码、遗漏值的侦测与插补

6.基本统计分析介绍,次数分配表、叙述性统计、相关分析、t检定及ANOVA

第三天:

A:运用项目分析了解问卷题目鉴别力,以利正式问卷产生

B:利用叙述性统计做资料筛选,告诉您平均数、变异数、中位数、偏态、峰度在分析上的实务涵意

C:提供复选题的建档小工具,协助进行复选题分析,并提供选项重要性的权重。

D:利用卡方分析了解构本是否具代表性(适合度分析),两群之间是否可以合并(同构型比较)

1.多变量分析方法的整合应用说明

2.数据预试(项目分析)

3.独立、同质、单变量及多元常态检定

4.述性统计

5.次数分配表

6.描述性统计

7.复选题分析(含交叉分析)

8.无反应偏误

9.适合度检定

10.同构型检定

第四天:

A:多个变量数据缩减为少数几个因素,以利分析的进行。

B:Cranbach’s alpha的介绍与应用

C:应用相关分析了解变量之间关系大小及所代表的实务上的意义。

D:元回归的分析,包括共线性的诊断与处理。

E:独立样本(t test),了解三组以上组别之间的平均数差异。

1.因素分析

2.信度分析

3.皮尔森相关分析

4.收敛与区别效度分析

5.多元回归分析

6.虚拟变量的转换处理

7.单一样本t检定

8.相依样本t检定

9.独立样本t检定

10.方差分析(One way ANOVA)

11.差异分析(事后比较)

12.Two way ANOVA

13.ANCOVA(协方差分析)

14.重复量数分析


统计的力量-SPSS论文分析不求人
论文分析太难?SPSS太Low?NO NO NO!!!在亚洲一哥(张伟豪)的引导下,这些都不是问题,四天SPSS课程带给您的不光是生硬的软件操作,还有那独到的软件场景应用和论文写作分析方法,这将是一场SPSS学习者的盛宴!

【讲师简介】

张伟豪,资深讲师,曾在台湾SPSS公司担任多年的统计资深顾问,有著作《SEM论文写作不求人》与《与公司的执行长兼首席顾问。讲学过台湾和大陆100 多所高校,包括台湾大学、政治大學、台湾师范大学、交通大学、中央大学、中兴大学、中国医药大学、中正大学、成功大学、中山大学、北京师范大学等。亦受邀于台湾析数与中国析数有限公司特约讲师,多年来所培训之学者及硕、博士生已逾五千人。学员除了台湾学术界之外,亦有来自香港、日本、澳洲等知名大学之学者,堪称结构方程模型教学领域的人气天王。SEM共舞-首部曲》。现职为全台湾结构方程模型最佳培训机构-三星统计服务有限

第一天:

A:建立研究的基本观念,了解常用的统计名词的定义及实务上的涵义;

B:研究中常用的五大变量自变量、依变量、中介变量、干扰变量及控制变量,在研究中的地位,及应用的时机,并佐以生活上的例子,加以解释,让统计的入门者得以有深入的认识;


1.何谓研究?

2.常见的研究名词,概念、理论、构念、概念性架构、模型、操作型定义、变量、命题与假设

3.问卷设计原则与操作

4.研究中常见的变数,自变量、依变量、中介变量、干扰变量及控制变量

5.统计分析常用的名词,平均数、中位数、众数、方差、协方差、标准偏差

6.测量尺度的应用

名目尺度、顺序尺度、区间尺度及比例尺度

7.估计与检定

8.统计的假设,常态、同质、独立

9.信度 (cronbach's α)表面效度、内容效度、效标效度 (收敛效度及区别效度)


第二天:

A:SPSS软件常用的功能介绍,利用数据案例练习操作,让您快速运用SPSS分析技能;

B:说明SPSS多变量分析近20多种常用的统计方法之间的相互的关系;


1.数据输入

2.SPSS数据编辑窗口介绍

3.数据变量定义

4.数据的处理,变量排序、变量等级、合并档案、分割档案、选择观察值

5.数据的转换,计算变量、重新编码、遗漏值的侦测与插补

6.基本统计分析介绍,次数分配表、叙述性统计、相关分析、t检定及ANOVA


第三天:

A:运用项目分析了解问卷题目鉴别力,以利正式问卷产生;

B:利用叙述性统计做资料筛选,告诉您平均数、变异数、中位数、偏态、峰度在分析上的实务涵意;

C:提供复选题的建档小工具,协助进行复选题分析,并提供选项重要性的权重;

D:利用卡方分析了解构本是否具代表性(适合度分析),两群之间是否可以合并(同构型比较);


1.多变量分析方法的整合应用说明

2.数据预试(项目分析)

3.独立、同质、单变量及多元常态检定

4.述性统计

5.次数分配表

6.描述性统计

7.复选题分析(含交叉分析)

8.无反应偏误

9.适合度检定

10.同构型检定


第四天:

A:多个变量数据缩减为少数几个因素,以利分析的进行;

B:Cranbach’s alpha的介绍与应用;

C:应用相关分析了解变量之间关系大小及所代表的实务上的意义;

D:元回归的分析,包括共线性的诊断与处理;

E:独立样本(t test),了解三组以上组别之间的平均数差异;


1.因素分析

2.信度分析

3.皮尔森相关分析

4.收敛与区别效度分析

5.多元回归分析

6.虚拟变量的转换处理

7.单一样本t检定

8.相依样本t检定

9.独立样本t检定

10.方差分析(One way ANOVA)

11.差异分析(事后比较)

12.Two way ANOVA

13.ANCOVA(协方差分析)

14.重复量数分析




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