Анализ данных с помощью SPSS Statistics

Московская высшая школа социальных и экономических наук
24 ак. часа
8 часов видео
6 кейсов
10 000

О курсе

По замыслу и структуре курс «Введение в анализ данных с помощью SPSS Statistics» является вводным и не предполагает первоначального знакомства с методами анализа данных и статистическим пакетом SPSS. Он нацелен на освоение основных методов и приемов анализа различных видов социологической информации. В рамках курса подробно рассматриваются базовые понятия анализа данных: выборочный метод, статистическое оценивание, единицы исследования, переменные, шкалы измерений. Основной акцент сделан на технических навыках работы в статистическом пакете SPSS.

Для кого этот курс

  • Специалист по анализу данных из отдела маркетинга в коммерческой компании
  • Сотрудник компании, который занимается заказом исследований в отделах маркетинга
  • Сотрудник HR-службы крупной компании, который проводит опросы сотрудников

Вы узнаете про

  • Логику проверки статистических гипотез
  • Общие принципы кластеризации
  • Алгоритмы классификации
  • Различные форматы исходных данных

Вы научитесь

  • Осуществлять представление данных с помощью различных видов таблиц
  • Выбирать правильный метод анализа, исходя из специфики исходных данных
  • Вычислять новую переменную и выполнять ее перекодировку
  • Пользоваться командным синтаксисом для автоматизации работы

По окончании курса вы получите Рейтинг UNIWEB.

Содержание программы

Анализ данных с помощью SPSS Statistics

  1. Параметры пакета SPSS
    1. Цель и структура курса
    2. Закладки, редактор данных
    3. Процедура частоты
    4. Процедура частоты. Конструктор диаграмм, столбиковая диаграмма
    5. Конструктор диаграмм, простые столбики
    6. Повторный вызов диалога. Справочная система: опции меню
    7. Справочная система: учебник, примеры анализа
    8. Справочная система: репетитор по статистике, руководство по синтаксису
    9. Типы окон: данные, вывод, синтаксис, скрипты
  2. Свойства переменных и обобщение отдельных переменных
    1. Ввод данных с бумажной анкеты, форматы данных
    2. Метки переменных, метки значений, ввод значений в закладке данные
    3. Открытие данных в формате Excel
    4. Открытие данных в формате Access
    5. Свойства переменных: имя, тип, ширина, десятичные
    6. Свойства переменных: метки переменных, метки значений
    7. Свойства переменных: пропущенные. Типы пропусков
    8. Пропущенные: пробел в качестве кода пропуска, шкала
    9. Типы шкал. Отображение переменных в частотной таблице
    10. Частотные таблицы. Открытие файла demo
    11. Частотные таблицы. Процент и валидный процент
    12. Частоты. Накопленный процент
    13. Сортировка категорий в частотной таблице. Построение диаграмм
    14. Подытоживание количественных переменных
    15. Меры центральной тенденции: среднее, медиана
    16. Сравнение среднего и медианы для распределения по доходу
    17. Мода
    18. Стандартное отклонение. Дисперсия
  3. Модификация и преобразование данных
    1. Вычисление переменной на основе арифметического выражения
    2. Вычисление переменной на основе проверки логического выражения
    3. Процедура перекодировки. Категоризация дохода
    4. Процедура перекодировки. Категоризация дохода. Старые и новые значения
    5. Метки значений для новой категориальной переменной
    6. Визуальная категоризация
  4. Исследование взаимодействия переменных
    1. Таблицы сопряженности
    2. Переменные «отклик», «категории дохода». Частоты в ячейках
    3. Процент по строке, по столбцу, по таблице
    4. Интерпретация
    5. Добавление переменных (пол, семейное положение)
    6. Дополнительные возможности процедуры таблицы сопряженности
    7. ведение в подтему
    8. Построение таблицы: доход в тысячах и уровень образования
    9. Конструктор диаграмм. Столбики. Введение новой переменной
    10. Таблица средних с новой переменной
    11. Построение кластеризованных столбиков
    12. Диаграмма рассеяния
  5. Синтаксис Управление
    1. Введение в тему
    2. Вставка команд в синтаксис из файла вывода
    3. Перекодировка
    4. Запуск последовательности. Добавление меток переменной и меток значений
    5. Добавление кросс-таблицы. Повторный запуск всей последовательности команд
  6. Выборка и генеральная совокупность
    1. Выборка и генеральная совокупность
    2. Репрезентативность. Случайные выборки. Простая случайная выборка
    3. Многоступенчатые выборки
    4. Случайный отбор из списка
    5. Статистическое оценивание. Доверительный интервал
    6. Распределение выборочных средних. Случайный разброс
  7. Расчет t-критерия
    1. Одновыборочный t-критерий. Количество часов, отработанных за последнюю неделю
    2. Одновыборочный t-критерий
    3. Одновыборочный t-критерий. Разные нулевые гипотезы
    4. Введение в подтему
    5. t-критерий для двух связанных выборок
    6. t-критерий для парных выборок
    7. t-критерий для парных выборок. Сведение задачи к одновыборочному t-критерию
    8. t-критерий для независимых выборок
    9. t-критерий для независимых выборок. Таблица средних значений
    10. t-критерий для независимых выборок. График
    11. t-критерий для независимых выборок
  8. Однофакторный дисперсионный анализ
    1. Таблица средних и график
    2. Проверка гипотезы о равенстве средних
    3. Апостериорные критерии
  9. Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности
    1. Введение в тему
    2. Хи-квадрат
    3. Хи-квадрат. Ошибка первого рода
    4. Хи-квадрат. Ограничения
  10. Анализ с помощью CHAID
    1. Деревья классификации
    2. Деревья, предварительные таблицы сопряженности
    3. Деревья, основные опции
    4. Диаграмма дерева
    5. Таблица выигрыш для узлов
    6. Прогноз и таблица классификации
    7. Таблица классификации и риск
    8. Вывод. Дерево в табличном формате
    9. Накопленные статистики
    10. Процентили, графики
    11. Правила классификации
    12. Сохранение переменных
    13. Ограничения на размер дерева
    14. Закладка «интервалы»
    15. Объединения и расщепления
    16. Запрет объединений
    17. Подведение итогов

Преподаватели

#<Instructor:0x007f22f5328f88>

Сапонов Дмитрий

Эксперт в области статистики, преподаватель МВШСЭН им. Теодора Шанина, Генеральный директор компании "Методический цех"

МВШСЭН