学术研修 | SPSS软件小白入门10节课

SPSS作为一款经典的统计分析软件，能够帮助广大科研工作者科学有效地处理、分析和解释数据，被广泛应用于经济学、统计学、心理学、社会学等各个研究领域。本课程从SPSS软件的基础介绍开始，深入探讨数据的导入与管理、数据的预处理、描述性统计分析与三线表（频数分析；交叉分析；比率分析）、主成分分析与因子分析（正交因子模型）、回归分析（一元线性回归；多元线性回归；多元线性回归的有偏估计；两阶最小二乘法；曲线回归分析；多项式回归分析；非线性回归分析；logistic回归分析；二元逻辑回归；多项逻辑回归；概率回归分析；有序回归分析）、假设检验（数据的正态性检验；单样本比例检验；单样本t检验；两独立样本t检验；两配对样本t检验）、方差分析与协方差分析（单因素方差分析；多因素方差分析；协方差分析）、非参数检验（卡方检验；二项分布检验；曼-惠特尼U检验；K-S检验；中位数检验；Kruskal-Wallis检验；McNemar检验；Wilcoxon符号秩检验；Friedman检验；Kendall协同系数检验）以及聚类分析与判别分析等高级统计分析方法,向广大初学者们提供一套全面、系统、完整、进阶型的SPSS操作专题课程。在此过程中，通过生动详实的实际操作案例，帮助大家逐步掌握各类数据分析方法，独立完成从数据导入到结果产出全过程，提升自身科研水平与成果质量。

课程主题

经典统计软件SPSS入门10节课

课程特色

1、系统性与全面性：以SPSS软件为核心，全面覆盖数据分析的各个环节，从基础操作到高级统计分析方法，形成一套完整的学习进阶系统。

2、实战性与操作性：注重实战操作，通过大量的案例分析和作业练习，帮助学员将理论知识转化为实际操作技能。

3、互动性与交流性：每节课设置作业答疑和课程内容答疑环节，并配套社群服务，提供交流平台，促进学习效果的提升。

适用群体

本课程适用于对数据分析感兴趣，希望快速提升数据处理与分析能力的SPSS初学者。

讲座形式

讲座形式：录播课 + 小鹅通线上长期回放

课程大纲

第一节	初识SPSS软件与统计基础
课程大纲	1、SPSS软件简介与安装(Windows版/Mac OS版) 2、窗口界面介绍 3、菜单功能介绍 4、什么是统计？总体与样本 5、简单随机抽样概念与SPSS操作步骤 6、系统抽样/整群抽样/分层抽样概念与SPSS实现 7、课后作业：在电脑上安装SPSS，并熟悉其界面布局。
第二节	数据导入与管理
课程大纲	1、作业讲解及答疑 2、常见的数据变量类型与数据来源 3、如何使用SPSS自带的案例数据集 4、如何规范的导入数据 5、数据的管理 5.1定义变量属性 5.2个案标识 5.3数据的排序 5.4数据的转置 5.5数据的重组 5.6数据文件的合并 5.7数据文件的拆分 5.8数据的分类汇总 6、课后作业：从网上下载或自己创建一个CSV格式的数据文件，使用SPSS软件将其导入，并尝试对数据进行排序、转置和分类汇总等操作。
第三节	数据的预处理
课程大纲	1、作业讲解及答疑 2、数据清洗的重要性以及如何识别异常值 3、如何处理缺失值 4、数据的预处理 4.1表达式与函数 4.2变量计算 4.3选择个案 4.4个案计数与加权 4.5个案排秩 4.6数据的重新编码 5、课后作业：使用SPSS的表达式和函数功能，创建一个新的变量，该变量为原有两个变量的乘积。
第四节	描述性统计分析与三线表
课程大纲	1、作业讲解 2、描述性统计分析的适用场景和基本概念 3、用SPSS输出数值型变量的描述性统计量 4、制作三线表的常见方法 5、频数分析、交叉分析和比率分析 6、课后作业：制作一个三线表，展示数据集中两个分类变量的交叉分析结果。
第五节	主成分分析与因子分析
课程大纲	1、作业讲解 2、主成分分析与因子分析的基本思想 3、主成分分析的模型、方法及SPSS操作 4、因子分析的模型与方法 4.1正交因子模型 4.2相关性分析 4.3因子的提取 4.4因子旋转 4.5因子得分 4.6因子分析的SPSS操作 5、课后作业：使用SPSS对数据进行主成分分析，并解释主成分的意义。
第六节	回归分析
课程大纲	1、作业讲解 2、回归分析的概念、研究范围和建模过程 3、线性回归分析的SPSS操作 3.1一元线性回归 3.2多元线性回归 3.3多元线性回归的有偏估计 3.4两阶最小二乘法 4、非线性回归分析的SPSS操作 4.1可化为线性回归的曲线回归分析 4.2多项式回归分析 4.3非线性回归分析 5、logistic回归分析的SPSS操作 5.1逻辑回归模型 5.2二元逻辑回归 5.3多项逻辑回归 5.4概率回归分析 5.5有序回归分析 6、课后作业：选择三个或以上的变量，进行多元线性回归分析，并讨论回归模型的拟合优度。
第七节	假设检验
课程大纲	1、作业讲解 2、常用分布及参数估计 3、假设检验的概念和基本思想 4、显著性水平及两类错误 5、假设检验的步骤 6、假设检验的SPSS操作 6.1 数据的正态性检验 6.2 单样本比例检验 6.3单样本的t检验 6.4两独立样本的t检验 6.5两配对样本的t检验 7、课后作业：对数据集中的两个独立样本进行t检验，比较两组的平均值是否有显著差异。
第八节	方差分析与协方差分析
课程大纲	1、作业讲解： 2、方差分析的基本原理 3、单因素方差分析 3.1数据结构与线性模型 3.2平方和分解与自由度 3.3显著性检验 3.4单因素方差分析的SPSS操作 4、多因素方差分析 4.1多因素方差分析的分类 4.2无交互作用的多因素方差分析 4.3有交互作用的多因素方差分析 4.4多因素方差分析的spss操作 5、协方差分析 5.1协方差分析的基本原理 5.2协方差分析的SPSS操作 6、课后作业：使用SPSS进行协方差分析，考虑一个协变量对两个组别间均值差异的影响。
第九节	非参数检验
课程大纲	1、作业讲解 2、非参数检验的基本原理和适用场景 3、单样本的非参数检验：卡方检验/二项分布检验等 4、两独立样本的非参数检验：曼-惠特尼U检验/K-S检验等 5、多独立样本的非参数检验：中位数检验/Kruskal-Wallis检验等 6、两配对样本的非参数检验：McNemar检验/Wilcoxon符号秩检验等 7、多配对样本的非参数检验：Friedman检验/Kendall协同系数检验等 8、课后作业：对数据集中的某个变量进行卡方检验，检验其分布是否符合理论预期。
第十节	聚类分析与判别分析
课程大纲	1、作业讲解 2、聚类分析和判别分析的基本原理 3、相似性度量 3.1区间变量 3.2二值变量 3.3定序变量 4、聚类分析方法的SPSS操作 4.1系统聚类法 4.2逐步聚类法 4.3二阶聚类法 5、判别分析方法的SPSS操作 5.1距离判别 5.2 bayes判别 5.3 fisher判别

专家简介

袁国宏，暨南大学管理学博士，现任海南大学国际旅游与公共管理学院教授、博士生导师，兼任香港理工大学博士生导师、教育部学位中心研究生抽检论文评议专家，主要研究方向为可持续发展管理、SPSS和AMOS软件的操作与应用等。近年来在《管理学报》、《商业研究》、《旅游科学》等期刊发表论文40余篇，主持及参与国家自然科学基金项目、国家社会科学基金重点项目、省自然科学基金项目等20余项课题，出版专著9部，曾获中国青年科技论坛三等奖、海南省高等教育学会教学工作委员会教学研究论文一等奖等荣誉

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交费成功并在研修结束后10个工作日内，由国高空间互联网生活服务平台(山东)集团有限公司开具“培训费”项目的电子发票，通过邮件发送至联系人预留邮箱中。如对发票有特殊要求，请在报名时备注。

学习证书

学员按照规定完成研修课时，在研修结束后10个工作日内将获得电子版“学习证书”。具体领取方式：关注“科研写作研究所”公众号，点击菜单栏“科研服务-证书查询”即可领取，证书中注明研修课程名称及学时。

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