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问卷设计与分析实战(SPSS+AMOS)【2021版】

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问卷设计与分析实战(SPSS+AMOS)【2021版】
时长:24小时
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问卷设计与分析实战(SPSS+AMOS)【2021版】

第1章 如何做问卷设计

1.1 什么是问卷(点击试看)立即播放

1.2 问卷的设计步骤(点击试看)立即播放

1.3 如何设计封闭题和开放题

1.4 如何设置题目选项

1.5 量表的基本类型

1.6 简单量表的衍生题目类型

1.7 问卷设计中的注意事项1

1.8 问卷设计中的注意事项2

1.9 评价问卷质量的五大标准

第2章 如何做在线问卷调查

2.1 在线问卷的特点

2.2 在线问卷平台应当实现的功能(理想版)

2.3 如何提高在线问卷的回复率

2.4 问卷星平台操作快速入门

2.5 问卷星数据如何与SPSS无缝对接

第3章 问卷的7种设计框架与分析思路

3.1 问卷的7种设计框架

3.2 横断面研究问卷的分析思路

3.3 影响关系研究问卷的分析思路

3.4 复杂网络关系研究问卷的分析思路

3.5 类实验设计问卷的分析思路

3.6 权重体系构造问卷的分析思路

3.7 细分类问卷的分析思路

3.8 连续性研究问卷的分析思路

第4章 问卷的数据录入

4.1 CCSS项目案例介绍

4.2 新建数据文件

4.3 数据录入格式的基本结构

4.4 变量的测量尺度

4.5 SPSS中变量设定的基本操作

4.6 开放题与单选题的录入设定

4.7 多选题的录入设定

4.8 多选题变量集的设定与转换

第5章 问卷的数据管理

5.1【复习】数据管理概述

5.2 【复习】计算新变量

5.3 【复习】变量值的重编码

5.4【复习】连续变量的可视化分箱

5.5 双录数据集的比较与核查

5.6 数据核查方法论

5.7 利用数据验证模块查错

5.8 发现并清理问卷中的低质量样本

第6章 问卷的数据准备与数据理解

6.1 【复习】SPSS统计描述功能概述

6.2 【复习】分类变量的描述

6.3 【复习】多选题的统计描述

6.4 【复习】连续变量的描述:基本概念

6.5 无序单选题的统计描述

6.6 有序单选题、量表题和数值题的统计描述

6.7 反向题与双向题的数据转换与描述

6.8 排序题的数据转换与描述

第7章 反应定势与共同方法偏差

7.1 针对反应定势(Response set)的题目处理

7.2 什么是共同方法偏差

7.3 Harman单因素检验

7.4 潜在误差变量控制法

7.5 其他控制方法

第8章 问卷数据的图表呈现

8.1 【复习】统计图的基本信息维度

8.2 【复习】展示单分类变量信息的统计图

8.3 【复习】展示单连续变量信息的统计图

8.4 【复习】双变量统计图:分类vs分类变量

8.5 【复习】双变量图:含有数值变量

8.6 【复习】展示多变量信息的统计图

8.7 【复习】SPSS绘图操作入门

8.8 【复习】SPSS图形元素的选择方式

8.9 【复习】SPSS图形编辑操作入门

8.10 【复习】统计表绘制的基本知识

8.11 【复习】SPSS制表模块基本操作入门

8.12 复杂统计表格制表案例

8.13 多选题制表案例

8.14 【复习】如何在SPSS中使用表格模板

8.15【复习】分析结果与office软件的交互操作

8.16 总结:分析结果的标准统计图表呈现

8.17 案例:消费者信心指数随背景资料的变化规律

第9章 问卷数据的统计推断

9.1 【复习】如何正确选择统计分析方法

9.2 【复习】两样本t检验的SPSS实现

9.3 【复习】单因素方差分析的SPSS实现

9.4 【复习】两独立样本比较非参数方法的SPSS实现

9.5 【复习】卡方检验的SPSS实现与卡方校正

9.6 【复习】双变量的皮尔逊相关分析

9.7 单选题与数值题的统计推断

9.8 多选题的统计推断

9.9 排序题和双向题的统计推断

9.10 实战案例:咖啡屋开店位置调研

9.11 实战案例:CCSS建模

第10章 中介效应与调节效应

10.1【复习】线性回归模型的基本概念

10.2【复习】线性回归模型的SPSS实现

10.3【复习】回归模型的适用条件

10.4【复习】回归分析的标准建模步骤

10.5 中介效应的基本概念

10.6 用回归对话框分析中介效应

10.7 用process插件分析中介效应

10.8 拟合多变量中介效应模型

10.9 调节效应的基本概念

10.10 用回归和方差对话框分析调节效应

10.11 用process插件分析调节效应

10.12 同时拟合中介效应与调节效应

第11章 项目分析

11.1 项目分析的基本概念

11.2 问卷改进案例说明

11.3 项目分析实例

第12章 问卷的信度与效度分析

12.1 信度的基本概念

12.2 信度分析实例

12.3【复习】主成分分析的基本原理

12.4【复习】因子分析的基本原理

12.5【复习】主成分分析综合评价案例

12.6【复习】用因子分析进行综合评价

12.7【复习】因子旋转

12.8【复习】平行分析:一种其实没啥用的方法

12.9 效度的基本概念

12.10 探索性因子分析的技术要点

12.11 探索性因子分析实例

第13章 结构方程模型与AMOS入门

13.1 结构方程模型基本概念入门

13.2 如何进行结构方程模型的参数估计

13.3 AMOS软件操作入门

13.4 结构方程模型的评价指标

13.5 用AMOS拟合中介效应与调节效应模型

13.6 用AMOS拟合单因子分析模型

第14章 验证性因子分析

14.1 验证性因子分析的不同之处

14.2 拟合验证性因子分析模型

14.3 正交CFA模型

14.4 高阶CFA模型

14.5 多个模型的比较

第15章 结构方程模型综合案例

15.1口味测试案例背景说明

15.2设计结构方程模型框架

15.3初步尝试拟合模型

15.4对模型中的无效参数进行化简

15.5模型改进:修正指数开始学习

15.6模型改进:临界比检验



课程简介

本课程基于多个真实商业项目,系统讲解问卷在设计、实施、数据录入、数据管理、数据理解、数据分析呈现、信效度分析、回归建模、结构方程模型建模等各方面的概念、工具与操作实战。


课程目标

学员在学习完本课程后,将能够独立完成从问卷设计到分析建模的完整流程,满足科研论文和实际项目中对问卷工具的需求。


精选真实商业项目


问卷和数据案例精选自6大真实商业项目

复习+经验总结+案例实战


复习课:系统提供所需软件操作知识,可随时备查

经验总结:总结相应的分析操作要点、技巧,快速提升实战能力

案例实战:使用真实商业数据案例,演示相应技能的实战应用

组合式章节架构


一般性问卷需求,学员可挑选相应章节学习

心理学等专业问卷,进一步讨论共同方法偏差等话题

专业建模需求,深入学习结构方程模型


工具说明

课程中使用的软件工具:

1、在线问卷设计:问卷星平台;

2、问卷数据管理、数据呈现、一般的数据建模和信效度分析:SPSS Statistics;

3、验证性因子分析、结构方程模型:AMOS。


讲师简介


张文彤

博士

数据挖掘,市场研究,统计应用领域深耕多年


已出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著,现为上海吴鲲企业管理咨询有限公司合伙人。


曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,其教学有讲解深入浅出、突出重点,简明易懂等特点。


拥有20+年数据分析及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/数据挖掘工具,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。


主编SPSS、SAS等统计软件教材10+本,其SPSS教材被教育部评为2003-3004年度教育部研究生推荐教材,后续版本被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。


课程权益

1、视频1年内不限时,不限次观看;
2、文彤老师亲自答疑;

2、专属资料下载;(课件,数据)


课程框架


章节目录


第1章

如何做问卷设计

1.1 什么是问卷

1.2 问卷的设计步骤

1.3 如何设计封闭题和开放题

1.4 如何设置题目选项

1.5 量表的基本类型

1.6 简单量表的衍生题目类型

1.7 问卷设计中的注意事项1

1.8 问卷设计中的注意事项2

1.9 评价问卷质量的五大标准


第2章

如何做在线问卷调查

2.1 在线问卷的特点

2.2 在线问卷平台应当实现的功能(理想版)

2.3 如何提高在线问卷的回复率

2.4 问卷星平台操作快速入门

2.5 问卷星数据如何与SPSS无缝对接


第3章

问卷的7种设计框架与分析思路

3.1 问卷的7种设计框架

3.2 横断面研究问卷的分析思路

3.3 影响关系研究问卷的分析思路

3.4 复杂网络关系研究问卷的分析思路

3.5 类实验设计问卷的分析思路

3.6 权重体系构造问卷的分析思路

3.7 细分类问卷的分析思路

3.8 连续性研究问卷的分析思路


第4章

问卷的数据录入

4.1 CCSS项目案例介绍

4.2 新建数据文件

4.3 数据录入格式的基本结构

4.4 变量的测量尺度

4.5 SPSS中变量设定的基本操作

4.6 开放题与单选题的录入设定

4.7 多选题的录入设定

4.8 多选题变量集的设定与转换


第5章

问卷的数据管理

5.1【复习】数据管理概述

5.2 【复习】计算新变量

5.3 【复习】变量值的重编码

5.4【复习】连续变量的可视化分箱

5.5 双录数据集的比较与核查

5.6 数据核查方法论

5.7 利用数据验证模块查错

5.8 发现并清理问卷中的低质量样本


第6章

问卷的数据准备与数据理解

6.1 【复习】SPSS统计描述功能概述

6.2 【复习】分类变量的描述

6.3 【复习】多选题的统计描述

6.4 【复习】连续变量的描述:基本概念

6.5 无序单选题的统计描述

6.6 有序单选题、量表题和数值题的统计描述

6.7 反向题与双向题的数据转换与描述

6.8 排序题的数据转换与描述


第7章

反应定势与共同方法偏差

7.1 针对反应定势(Response set)的题目处理

7.2 什么是共同方法偏差

7.3 Harman单因素检验

7.4 潜在误差变量控制法

7.5 其他控制方法


第8章

问卷数据的图表呈现

8.1 【复习】统计图的基本信息维度

8.2 【复习】展示单分类变量信息的统计图

8.3 【复习】展示单连续变量信息的统计图

8.4 【复习】双变量统计图:分类vs分类变量

8.5 【复习】双变量图:含有数值变量

8.6 【复习】展示多变量信息的统计图

8.7 【复习】SPSS绘图操作入门

8.8 【复习】SPSS图形元素的选择方式

8.9 【复习】SPSS图形编辑操作入门

8.10 【复习】统计表绘制的基本知识

8.11 【复习】SPSS制表模块基本操作入门

8.12 复杂统计表格制表案例

8.13 多选题制表案例

8.14 【复习】如何在SPSS中使用表格模板

8.15【复习】分析结果与office软件的交互操作

8.16 总结:分析结果的标准统计图表呈现

8.17 案例:消费者信心指数随背景资料的变化规律


第9章

问卷数据的统计推断

9.1 【复习】如何正确选择统计分析方法

9.2 【复习】两样本t检验的SPSS实现

9.3 【复习】单因素方差分析的SPSS实现

9.4 【复习】两独立样本比较非参数方法的SPSS实现

9.5 【复习】卡方检验的SPSS实现与卡方校正

9.6 【复习】双变量的皮尔逊相关分析

9.7 单选题与数值题的统计推断

9.8  多选题的统计推断

9.9  排序题和双向题的统计推断

9.10  实战案例:咖啡屋开店位置调研

9.11 实战案例:CCSS建模


第10章

中介效应与调节效应

10.1【复习】线性回归模型的基本概念

10.2【复习】线性回归模型的SPSS实现

10.3【复习】回归模型的适用条件

10.4【复习】回归分析的标准建模步骤

10.5 中介效应的基本概念

10.6 用回归对话框分析中介效应

10.7 用process插件分析中介效应

10.8 拟合多变量中介效应模型

10.9 调节效应的基本概念

10.10 用回归和方差对话框分析调节效应

10.11 用process插件分析调节效应

10.12 同时拟合中介效应与调节效应


第11章

项目分析

11.1 项目分析的基本概念

11.2 问卷改进案例说明

11.3 项目分析实例


第12章

问卷的信度与效度分析

12.1 信度的基本概念

12.2 信度分析实例

12.3【复习】主成分分析的基本原理

12.4【复习】因子分析的基本原理

12.5【复习】主成分分析综合评价案例

12.6【复习】用因子分析进行综合评价

12.7【复习】因子旋转

12.8【复习】平行分析:一种其实没啥用的方法

12.9 效度的基本概念

12.10 探索性因子分析的技术要点

12.11 探索性因子分析实例开始学习


第13章

结构方程模型与AMOS入门

13.1 结构方程模型基本概念入门

13.2 如何进行结构方程模型的参数估计

13.3 AMOS软件操作入门

13.4 结构方程模型的评价指标

13.5 用AMOS拟合中介效应与调节效应模型

13.6 用AMOS拟合单因子分析模型


第14章

验证性因子分析

14.1 验证性因子分析的不同之处

14.2 拟合验证性因子分析模型

14.3 正交CFA模型]

14.4 高阶CFA模型

14.5 多个模型的比较


第15章

结构方程模型综合案例

15.1口味测试案例背景说明

15.2设计结构方程模型框架

15.3初步尝试拟合模型

15.4对模型中的无效参数进行化简

15.5模型改进:修正指数开始学习

15.6模型改进:临界比检验


购买须知

1、本课程为在线视频课程,订阅前请详细阅读详情介绍及目录,一经出售,不支持退换。

2、未经授权,严禁任何形式的翻录、转载。

3、课程支持手机、电脑、平板在线观看。


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备   注|SPSS




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