Здесь Вы можете заказать интересующие Вас курсы,
заполнив Заявку на обучение

Заявка на обучение
Главная \ Каталог курсов \ IBM SPSS \ (SPSS-2) Статистический анализ данных в IBM SPSS Statistics

(SPSS-2) Статистический анализ данных в IBM SPSS Statistics

Дни 3 дня
Дата курса
Цена:
30 375 руб.
Кол-во:
поделиться

ibmspss adobe_pdf-mini

Краткое описание:

Цель курса – приобретение базовых навыков проведения статистического анализа в программе SPSS и знаний по прикладной статистике. В курсе разбираются методы описательного анализа данных и  методы аналитической статистики, включающие основные методы проверки статистических гипотез и моделирования взаимосвязи. 

Предварительная подготовка: 

Прохождение курса SPSS-1 или эквивалентные знания и навыки. 

Слушатели:

Тема 1. Основные понятия статистического анализа данных

  • Понятие и этапы статистического анализа
  • Генеральная совокупность
  • Выборочная совокупность
  • Характеристики выборки
  • Понятие статистической оценки
  • Точечные и интервальные оценки
  • Понятие признака и переменных
  • Шкалы измерения переменных
  • Направления статистического анализа
  • Описательная и аналитическая статистика
  • Методы проверки гипотез
  • Основные методы изучения взаимосвязи

Тема 2. Описательный статистический анализ качественной информации

  • Частотные таблицы для номинальных шкал
  • Частотные таблицы для порядковых шкал
  • Графическая интерпретация частотных таблиц
  • Таблицы сопряженности
  • Двумерные таблицы сопряженности
  • Трехмерные таблицы сопряженности
  • Задание процентов в таблицах сопряженности

Тема 3. Описательный статистический анализ количественной информации

  • Показатели среднего уровня и процедуры для их расчета
  • Средняя арифметическая
  • Мода
  • Медиана
  • Показатели вариации
  • Дисперсия и стандартное отклонение
  • Коэффициент вариации
  • Процентные точки и их интерпретация
  • Межквартильный размах
  • Графическое представление количественных данных: гистограммы и ящичковые диаграммы
  • Нормальный закон распределения
  • Показатели формы распределения: асимметрия и эксцесс
  • Проверка распределения на нормальность

Тема 4. Параметрические методы проверки статистических гипотез: t-критерий и z-критерий

  • Проверка статистических гипотез
  • Виды статистических гипотез
  • Правила проверки статистических гипотез
  • Понятие статистической значимости
  • Одновыброчный t-критерий
  • t-критерий для независимых выборок
  • Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
  • t-критерий для зависимых выборок
  • Сравнение долей: z-критерий для сравнения пропорций

Тема 5. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ

  • Сущность дисперсионного анализа
  • Модели дисперсионного анализа
  • Условия применения дисперсионного анализа
  • Модель однофакторного дисперсионного анализа
  • Процедура Однофакторный дисперсионный анализ
  • Параметры процедуры Однофакторный дисперсионный анализ
  • Апостериорные критерии парных сравнений
  • Априорные критерии парных сравнений
  • Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
  • Процедура ОЛМ-одномерная
  • Графическая интерпретация взаимодействий в дисперсионном анализе
  • Параметры процедуры ОЛМ-одномерная
  • Настройка многофакторной модели
  • Характеристики точности дисперсионной модели
  • Ковариационный анализ

Тема 6. Оценка взаимосвязи: анализ таблиц сопряженности и коэффициентов корреляции

  • Классификация видов взаимосвязи
  • Построение поля корреляции и его анализ
  • Коэффициент корреляции Пирсона
  • Проверка значимости связи
  • Интервальная оценка коэффициента корреляции
  • Частные коэффициенты корреляции
  • Ранговые коэффициенты корреляции
  • Статистические критерии для таблиц сопряженности
  • Ожидаемые частоты и остатки в таблицах сопряженности
  • Критерий хи-квадрат и его интерпретация

Тема 7. Моделирование формы связи с помощью регрессионного анализа

  • Основные термины регрессионного анализа
  • Условия проведения линейного регрессионного анализа
  • Парная и множественная линейная модель регрессии
  • Оценка коэффициентов регрессии
  • Проверка обоснованности модели регрессии
  • Значимость уравнения регрессии
  • Значимость коэффициентов регрессии
  • Оценка точности уравнения регрессии
  • Процедура Линейная регрессия, ее параметры и результаты

Тема 8. Непараметрические методы проверки статистических гипотез

  • Условия применения непараметрических критериев
  • Основные виды непараметрических критериев
  • Биномиальный критерий
  • Критерий Манна-Уитни
  • Медианный критерий
  • Критерий Крускала-Уоллиса
  • Тест Мак-Немара
  • Критерий знаков Вилкоксона
  • Критерий Фридмана

Длительность: 

3 дня