課程大綱：SPSS數據統計分析培訓
1.SPSS的介紹
1.1 實例演示。
1.2 spss的特點。
1.3 spss界面介紹（綜合設置、help幫助介紹）。
1.4 spss數據變量詳解：變量類型、缺失值、變量測量等。
2.數據的輸入與保存
2.1 數據獲取：
2.1.1 單選題、多選題與開放題的數據的錄入。
2.1.2 spss不同文件格式及外部數據（非spss數據格式）的導入。
2.2 個體水平數據集（寬型數據）與測量水平（長型數據）數據集的異同。
3. 數據預分析
3.1 數據清理
3.1.1 數據的選擇
3.1.2 數據的合并
3.1.3 數據的拆分
3.1.4 檢查異常值
3.1.5 個案的加權
3.1.6 缺失值
3.2 新變量生成，SPSS函數
3.3 使用SPSS變換數據結構——轉置和重組
3.4 常用的描述性統計分析功能
3.4.1 頻率過程
3.4.2 描述過程
3.4.3 探索過程
3.5 使用SPSS繪制常用統計圖形
3.5.1散點圖
3.5.2條圖
3.5.3控制圖
3.5.4 ROC曲線
4. 數據分析
4.1 假設檢驗
4.1.1 假設檢驗的原理
4.1.2 了解均值的顯著性檢驗
4.2 差異分析及相關分析過程
4.2.1 均值過程、T檢驗與方差分析
4.2.2 案例分析1：產品質量差異分析
4.2.2 卡方分析
4.2.2.1 卡方分析原理
4.2.2.2 案例分析2：企業選址的區位分析
4.2.3 相關分析
4.2.4 偏相關分析
4.2.5 距離分析
4.3 回歸分析基礎
4.3.1 簡單回歸分析
4.3.2 多元回歸分析
4.3.2.1 逐步回歸
4.3.2.2回歸預測與殘差分析
4.3.2.3方差不齊與強影響點的處理
—加權小二乘法與小一乘法
4.3.2.4共線性的處理—嶺回歸(ridge regression)
4.3.2.5注意問題
4.3.2.6案例分析3：產品合格率的影響因素及其預測分析
4.3.3 logistic回歸分析
案例分析4：客戶違約信息研究
4.3.4 曲線估計
4.4 因子分析與聚類分析
4.4.1 主成分分析與因子分析
4.4.2 快速聚類法與聚類法
4.4.3 判別分析
4.4.4案例分析5：客戶購買力信息研究
4.5 對應分析
4.5.1對應分析原理
4.5.2簡單對應分析
4.5.3多元對應分析（優尺度分析）
4.5.4案例分析6：企業選址的區位分析（案例2）
4.6 bootstrap技術
4.6.1 bootstrap原理
4.6.2 bootstrap應用
4.6.3 bootstrap功能在SPSS中的實現
5. 使用SPSS制作數據分析的統計報表
5.1 制作報表前對變量的檢查
5.2 制作報表的中對不同類型的數據處理
5.3 報表生成功能與其他選項的區別
5.4 注意事項
6. SPSS編程操作
6.1 程序編輯窗口操作入門
6.2 基本語句
6.3 結構化語句
6.4 實例講解spss編程
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