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

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