(OSPSS-4) Подготовка данных для статистического анализа в SPSS

Цель изучения курса "Подготовка данных для статистического анализа в IBM SPSS Statistics" – научиться управлять данными для подготовки их статистическому анализу, а также производить операции над файлами данных SPSS. В курсе рассматривается весь функционал программы SPSS по управлению данными и файлами. Курс рассчитан для специалистов, которые не только работают с готовыми базами данных для анализа, а сами подготавливают их.

 По окончании курса Вы будете уметь:

• импортировать и экспортировать файлы данных различных форматов;
• контролировать правильность ввода данных для анализа;
• отбирать данные для анализа;
• преобразовывать данные, вычислять новые переменные;
• изменять структуру файлов данных;
• объединять файлы;
• агрегировать данные;
• изучать данные с помощью отчетов;
• работать с данными с пропущенными значениями.

Объем курса: 16 ак.ч. (общая продолжительность видео лекции около 6 астрономических часов)

Программа курса:

Тема 1. Импорт и экспорт файлов данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

• Открытие файлов данных разных форматов
• Импорт данных из электронных таблиц
• Конструктор чтения баз данных
• Выбор полей базы данных
• Выбор записей базы данных
• Задание переменных в запросе к базе данных
• Результаты запроса к базе данных
• Конструктор импорта текстовых файлов
• Параметры Конструктора импорта текстовых файлов
• Экспорт данных в другие приложения
• Кэширование данных

Тема 2. Поверка корректности ввода данных (продолжительность видео лекции 55 минут)

• Процедуры настройки свойств переменных
• Процедура Задать свойства переменных
• Процедура Задать тип измерений для полей с неизвестным типом данных
• Конструктор копирования свойств данных
• Создание свойств переменных
• Поиск дублирующихся наблюдений
• Процедура Поиск необычных наблюдений
• Параметры процедуры Поиск необычных наблюдений
• Результаты процедуры Поиск необычных наблюдений
• Задание правил проверки данных
• Проверка данных на ошибки

Тема 3. Отбор данных для анализа (продолжительность видео лекции 30 минут)

• Способы отбора данных
• Процедура Отобрать наблюдения
• Задание условий отбора
• Извлечение случайной выборки
• Расщепление файла данных
• Использование наборов переменных

Тема 4. Объединение и реструктуризация файлов данных (продолжительность видео лекции 40 минут) 

• Процедуры объединения файлов данных
• Добавление наблюдений
• Добавление переменных
• Структура файла данных
• Реструктуризация файлов
• Реструктуризация переменных в наблюдения
• Реструктуризация наблюдений в переменные
• Транспонирование данных

Тема 5. Преобразование данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

• Процедуры преобразования данных
• Агрегирование данных
• Процедура Агрегировать данные
• Подсчет частоты появления значений
• Ранговые преобразования
• Взвешивание данных
• Оптимальная категоризация
• Параметры процедуры Оптимальная категоризация

Тема 6. Представление и изучение данных (продолжительность видео лекции 30 минут)

• Процедуры для представления данных
• Получение информации о данных
• Построение OLAP-кубов
• Подытоживание наблюдений
• Отчеты с итогами по строкам
• Отчеты с итогами по столбцам

Тема 7. Анализ и восстановление пропусков данных (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

• Процедуры работы с пропусками в данных
• Процедура Анализ пропущенных значений
• Настройки статистик процедуры Анализ пропущенных значений
• Анализ структуры пропущенных значений
• Оценка пропущенных значений
• Множественная импутация
• Процедура Анализ структур пропущенных значений
• Результаты процедуры Анализ структур пропущенных значений
• Процедура Импутировать пропущенные значения
• Выбор метода импутации данных
• Задание ограничений при импутации данных
• Настройка вывода модели импутации
• Работа с импутированными данными