     SPSS應(yīng)用與論文分析培訓(xùn)

一：
A：建立研究的基本觀念，了解常用的統(tǒng)計名詞的定義及實務(wù)上的涵義；
B:研究中常用的五大變量自變量、依變量、中介變量、干擾變量及控制變量，在研究中的地位，及應(yīng)用的時機，并佐以生活上的例子，加以解釋，讓統(tǒng)計的入門者得以有深入的認識；
1.何謂研究?

2.常見的研究名詞，概念、理論、構(gòu)念、概念性架構(gòu)、模型、操作型定義、變量、命題與假設(shè)

3.問卷設(shè)計原則與操作

4.研究中常見的變數(shù)，自變量、依變量、中介變量、干擾變量及控制變量

5.統(tǒng)計分析常用的名詞，平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、協(xié)方差、標準偏差

6.測量尺度的應(yīng)用

名目尺度、順序尺度、區(qū)間尺度及比例尺度

7.估計與檢定

8.統(tǒng)計的假設(shè)，常態(tài)、同質(zhì)、獨立

9.信度 (cronbach's α)表面效度、內(nèi)容效度、效標效度 (收斂效度及區(qū)別效度)

二：
A：SPSS軟件常用的功能介紹，利用數(shù)據(jù)案例練習操作，讓您快速運用SPSS分析技能；
B：說明SPSS多變量分析近20多種常用的統(tǒng)計方法之間的相互的關(guān)系；
1.數(shù)據(jù)輸入

2.SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口介紹

3.數(shù)據(jù)變量定義

4.數(shù)據(jù)的處理，變量排序、變量等級、合并檔案、分割檔案、選擇觀察值

5.數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，計算變量、重新編碼、遺漏值的偵測與插補

6.基本統(tǒng)計分析介紹，次數(shù)分配表、敘述性統(tǒng)計、相關(guān)分析、t檢定及ANOVA

三：

A：運用項目分析了解問卷題目鑒別力，以利正式問卷產(chǎn)生
B:利用敘述性統(tǒng)計做資料篩選，告訴您平均數(shù)、變異數(shù)、中位數(shù)、偏態(tài)、峰度在分析上的實務(wù)涵意

C:提供復(fù)選題的建檔小工具，協(xié)助進行復(fù)選題分析，并提供選項重要性的權(quán)重。
D:利用卡方分析了解構(gòu)本是否具代表性(適合度分析)，兩群之間是否可以合并(同構(gòu)型比較)

1.多變量分析方法的整合應(yīng)用說明

2.數(shù)據(jù)預(yù)試(項目分析)

3.獨立、同質(zhì)、單變量及多元常態(tài)檢定

4.述性統(tǒng)計

5.次數(shù)分配表

6.描述性統(tǒng)計

7.復(fù)選題分析(含交叉分析)

8.無反應(yīng)偏誤

9.適合度檢定

10.同構(gòu)型檢定

四：
A:多個變量數(shù)據(jù)縮減為少數(shù)幾個因素，以利分析的進行。
B:Cranbach’s alpha的介紹與應(yīng)用

C:應(yīng)用相關(guān)分析了解變量之間關(guān)系大小及所代表的實務(wù)上的意義。
D:元回歸的分析，包括共線性的診斷與處理。

E:獨立樣本(t test)，了解三組以上組別之間的平均數(shù)差異。

1.因素分析

2.信度分析

3.皮爾森相關(guān)分析

4.收斂與區(qū)別效度分析

5.多元回歸分析

6.虛擬變量的轉(zhuǎn)換處理

7.單一樣本t檢定

8.相依樣本t檢定

9.獨立樣本t檢定

10.方差分析(One way ANOVA)

11.差異分析(事后比較)

12.Two way ANOVA

13.ANCOVA(協(xié)方差分析)

14.重復(fù)量數(shù)分析