(OSPSS-2) Углубленные методы статистического анализа в SPSS

Цель изучения курса "Углубленные методы статистического анализа данных в IBM SPSS Statistics" - освоение методов аналитической статистики, используемых при анализе данных. В курсе подробно разбираются непараметрические методы проверки гипотез и методы изучения взаимосвязи.

По окончании курса Вы будете уметь:

• изучать взаимосвязь между категориальными переменными на основе статистических тестов;
• применять непараметрические критерии;
• строить однофакторные и многофакторные дисперсионные модели;
• строить парные и множественные линейные модели регрессии;
• строить нелинейные модели регрессии;
• строить модель логистической регрессии и пробит-модель;
• строить модели порядковой и мультиноминальной логистической регрессии.

Объем курса: 32 ак.ч. (общая продолжительность видео лекции более 12 астрономических часов)

Программа курса:

Часть 1. Методы проверки статистических гипотез

Тема 1. Анализ взаимосвязи в таблицах сопряженности (продолжительность видео лекции 2 часа)

• Статистические критерии для таблиц сопряженности
• Критерий хи-квадрат
• Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности 2х2
• Тест Мак-Немара
• Коэффициенты корреляции для таблиц сопряженности
• Симметричные меры связи для номинальных шкал
• Направленные меры связи для номинальных шкал
• Симметричные меры связи для порядковых шкал
• Направленные меры связи для порядковых шкал
• Оценка взаимосвязи между количественной и категориальной переменной
• Оценка риска в таблицах сопряженности
• Оценка согласованности в таблицах сопряженности
• Оценка риска с переменной слоя

Тема 2. Непараметрические методы анализа распределения выборки (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

• Условия применения непараметрических критериев
• Виды непараметрических критериев
• Параметры процедуры Одновыборочные критерии
• Биномиальный критерий
• Параметры биномиального критерия
• Результаты расчета биномиального критерия
• Критерий хи-квадрат
• Параметры критерия хи-квадрат
• Результаты расчета критерия хи-квадрат
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Параметры критерия Колмогорова-Смирнова
• Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
• Критерий знаковых рангов Вилкоксона
• Результаты расчета критерия знаковых рангов Вилкоксона
• Критерий серий
• Параметры критерия серий
• Результаты расчета критерия серий
• Запуск одновыборочных критериев через устаревшие диалоговые окна

Тема 3. Непарметрический анализ независимых выборок (продолжительность видео лекции 40 минут)

• Параметры процедуры Непараметрические критерии для независимых выборок
• Критерий Манна-Уитни и Вилкоксона
• Результаты расчета критерия Манна-Уитни и Вилкоксона
• Критерий Колмогорова-Смирнова для двух выборок
• Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
• Критерий Вальда-Вольфица
• Результаты расчета критерия Вальда-Вольфица
• Критерий Мозеса
• Результаты расчета критерия Мозеса
• Критерий Крускала-Уоллиса
• Результаты расчета критерия Крускала-Уоллиса
• Критерий Джонкхира-Терпстры
• Результаты расчета критерия  Джонкхира-Терпстры
• Медианный критерий
• Результаты расчета медианного критерия
• Запуск критериев для независимых выборок через устаревшие диалоговые окна

Тема 4. Непараметрический анализ зависимых выборок (продолжительность видео лекции 45 минут)

• Параметры процедуры Непараметрические критерии для связанных выборок
• Критерий Мак-Немара
• Результаты расчета критерия Мак-Немара
• Критерий Кохрана
• Результаты расчета критерия Кохрана
• Критерий маргинальной однородности
• Результаты расчета критерия маргинальной однородности
• Критерий знаков
• Результаты расчета критерия знаков
• Критерий знаков Вилкоксона
• Результаты расчета критерия Вилкоксона
• Критерий Ходжеса-Лемана
• Критерий Фридмана
• Результаты расчета критерия Фридмана
• Критерий согласия Кендалла
• Запуск критериев для зависимых выборок через устаревшие диалоговые окна

Часть 2. Изучение и моделирование взаимосвязи

Тема 5. Линейный регрессионный анализ (продолжительность видео лекции 2 часа 20 минут)

• Основные понятия регрессионного анализа
• Предпосылки 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
• Результаты процедуры
• Методы отбора переменных в регрессионном анализе
• Настройка параметров
• Сохранение предсказанных значений
• Сохранение остатков
• Сохранение многомерных расстояний между наблюдениями
• Сохранение статистик влияния
• Сохранение доверительных интервалов прогноза
• Вывод доверительных интервалов коэффициентов
• Вывод описательных статистик переменных
• Диагностика мультиколлинеарности
• Анализ нормальности и аномальности остатков
• Вывод графиков
• Оценка статистической устойчивости уравнения регрессии

Тема 6. Нелинейный регрессионный анализ

• Нелинейные регрессионные модели
• Виды нелинейных регрессионных моделей
• Преобразование нелинейных моделей к линейным
• Процедура Подгонка кривых
• Модель асимптотической регрессии
• Процедура Нелинейная регрессия
• Настройки процедуры Нелинейная регрессия
• Результаты выполнения процедуры Нелинейная регрессия
• Модель асимтотической логистической регрессии

 Тема 7. Однофакторный дисперсионный анализ (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

• Анализ взаимосвязи на основе дисперсии
• Модели дисперсионного анализа
• Предпосылки применения дисперсионного анализа
• Проверка предпосылок дисперсионного анализа
• Матрица данных однофакторного дисперсионного анализа
• Модель однофакторного дисперсионного анализа
• Таблица однофакторного дисперсионного анализа
• Оценка степени влияния фактора
• Процедура Однофакторный дисперсионный анализ
• Параметры процедуры Однофакторный дисперсионный анализ
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Априорные критерии парных сравнений
• Запуск процедуры Однофакторный дисперсионный анализ через синтаксис

Тема 8. Многофакторный дисперсионный анализ

• Понятие общей линейной модели
• Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
• Матрица данных двухфакторного дисперсионного анализа
• Таблица двухфакторного дисперсионного анализа без взаимодействия
• Таблица двухфакторного дисперсионного анализа с взаимодействием
• Процедура ОЛМ-одномерная
• Графическая интерпретация взаимодействий в дисперсионном анализе
• Параметры процедуры ОЛМ-одномерная
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Анализ контрастов
• Настройка многофакторной модели
• Характеристики точности дисперсионной модели
• Понятие о ковариационном анализе
• Запуск процедуры ОЛМ-одномерная через синтаксис

 Тема 9. Многомерный дисперсионный анализ

• Многомерный дисперсионный анализ
• Процедура ОЛМ-многомерная
• Результаты многомерного дисперсионного анализа
• Настройки многомерного дисперсионного анализа
• Двухфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями
• Процедура ОЛМ-повторные измерения
• Результаты дисперсионного анализа с повторными измерениями
• Настройки дисперсионного анализа с повторными измерениями

Тема 10. Логистическая регрссия и ROC-анализ

• Понятие модели бинарного выбора
• Модель логистической регрессии
• Процедура Логистическая регрессия
• Результаты процедуры Логистическая регрессия
• Задание категориальных факторов
• Пошаговые алгоритмы логистической регрессии
• Параметры процедуры Логистическая регрессия
• Сохранение предсказанных значений и остатков
• Классификация на основе логит-моделей
• Процедура ROC-кривые
• Результаты процедуры ROC-кривые

Тема 11. Построение модели бинарного выбора по сгруппированным данным

• Логит- и пробит-модели для сгруппированных данных
• Пробит-модель
• Процедура Пробит анализ
• Результаты расчета процедуры Пробит анализ
• Параметры процедуры Пробит анализ

Тема 12. Мультиномиальная логистическая регрессия

• Модель мультиномиальной логистической регрессии
• Процедура Мультиномиальная логистическая регрессия
• Результаты процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия
• Вывод статистик
• Сохранение результатов
• Настройка отбора предикторов в модель
• Параметры процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия
• Критерии процедуры Мультиномиальная логистическая регрессия

Тема 13. Порядковая регрессия

• Модель порядковой регрессии
• Связывающие функции
• Процедура Порядковая регрессия
• Результаты процедуры Порядковая регрессия
• Параметры процедуры Порядковая регрессия
• Задание компонентов положения
• Задание компонентов масштаба
• Вывод процедуры Порядковая регрессия