Schița de curs

Introducere în SPSS

Noțiuni introductive cu SPSS

  • Introducere în interfața și funcționalitățile SPSS
  • Importul și exportul fișierelor de date
  • Introducerea și gestionarea datelor de bază

Obținerea, editarea și salvarea rezultatelor statistice

  • Generarea de rapoarte statistice
  • Personalizarea tabelelor și graficelor de ieșire
  • Salvarea și exportul rezultatelor analizelor

Manipularea datelor

  • Tehnici de transformare a datelor
  • Re-codarea variabilelor și calcularea unora noi
  • Gestionarea datelor lipsă

Proceduri descriptive Statistics

  • Calcularea măsurilor de tendință centrală și variabilitate
  • Distribuții de frecvență și tabele încrucișate
  • Vizualizarea datelor cu diagrame și grafice

Evaluarea ipotezelor privind distribuția scorurilor

  • Teste de normalitate și evaluări grafice
  • Evaluarea asimetriei și a kurtozei
  • Verificarea valorilor aberante

Teste t

  • Testul t pentru eșantioane independente
  • Testul t pentru eșantioane perechi
  • Interpretarea rezultatelor testului t

Diferențe de grup univariate: ANOVA și ANCOVA

  • ANOVA unidirecțională și comparații post-hoc
  • ANOVA factorială pentru variabile multiple
  • Introducere în ANCOVA și aplicațiile sale

Diferențe de grup multivariate: MANOVA

  • Înțelegerea conceptelor MANOVA
  • Efectuarea testelor MANOVA în SPSS
  • Interpretarea rezultatelor MANOVA

Proceduri neparametrice pentru analizarea datelor de frecvență

  • Teste chi-pătrat de independență
  • Testul Mann-Whitney U și testul Wilcoxon signed-rank
  • Testul Kruskal-Wallis H pentru ANOVA neparametrică

Corelații

  • Coeficientul de corelație Pearson
  • Corelația de rang Spearman
  • Corelație parțială și punct-biserială

Regresia cu variabile cantitative

  • Analiza regresiei liniare simple
  • Modele de regresie multiplă
  • Interpretarea coeficienților de regresie și a diagnosticelor

Regresia cu variabile categoriale

  • Codificarea variabilelor fictive pentru date categoriale
  • Analiza regresiei logistice
  • Interpretarea raportului de cote și ajustarea modelului logistic

Analiza componentelor principale și analiza factorilor

  • Analiza factorială exploratorie (EFA)
  • Tehnici de analiză a componentelor principale (PCA)
  • Metode de rotație a factorilor și interpretarea rezultatelor

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a conceptelor matematice
  • Nu este necesară experiența anterioară cu SPSS
  • Familiarizarea cu statisticile de bază este benefică, dar nu obligatorie

Audiență

  • Analiști de date
  • Cercetători
  • Business profesioniști care lucrează cu date statistice
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Upcoming Courses

Categorii înrudite