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