           SPSS数据统计分析培训

1.SPSS的介绍
1.1 实例演示。（可免费试看）

1.2 spss的特点。

1.3 spss界面介绍（综合设置、help帮助介绍）。

1.4 spss数据变量详解：变量类型、缺失值、变量测量等。

2.数据的输入与保存
2.1 数据获取：

2.1.1 单选题、多选题与开放题的数据的录入。

2.1.2 spss不同文件格式及外部数据（非spss数据格式）的导入。

2.2 个体水平数据集（宽型数据）与测量水平（长型数据）数据集的异同。

3. 数据预分析
3.1 数据清理

3.1.1 数据的选择

3.1.2 数据的合并

3.1.3 数据的拆分

3.1.4 检查异常值

3.1.5 个案的加权

3.1.6 缺失值

3.2 新变量生成，SPSS函数

3.3 使用SPSS变换数据结构——转置和重组

3.4 常用的描述性统计分析功能

3.4.1 频率过程

3.4.2 描述过程

3.4.3 探索过程

3.5 使用SPSS绘制常用统计图形

3.5.1散点图

3.5.2条图

3.5.3控制图

3.5.4 ROC曲线

4. 数据分析
4.1 假设检验

4.1.1 假设检验的原理

4.1.2 了解均值的显著性检验

4.2 差异分析及相关分析过程

4.2.1 均值过程、T检验与方差分析

4.2.2 案例分析1：产品质量差异分析

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：企业选址的区位分析

4.2.3 相关分析

4.2.4 偏相关分析

4.2.5 距离分析

4.3 回归分析基础

4.3.1 简单回归分析

4.3.2 多元回归分析

4.3.2.1 逐步回归

4.3.2.2回归预测与残差分析

4.3.2.3方差不齐与强影响点的处理

—加权小二乘法与小一乘法

4.3.2.4共线性的处理—岭回归(ridge regression)

4.3.2.5注意问题

4.3.2.6案例分析3：产品合格率的影响因素及其预测分析

4.3.3 logistic回归分析

案例分析4：客户违约信息研究

4.3.4 曲线估计

4.4 因子分析与聚类分析

4.4.1 主成分分析与因子分析

4.4.2 快速聚类法与聚类法

4.4.3 判别分析

4.4.4案例分析5：客户购买力信息研究

4.5 对应分析

4.5.1对应分析原理

4.5.2简单对应分析

4.5.3多元对应分析（优尺度分析）

4.5.4案例分析6：企业选址的区位分析（案例2）

4.6 bootstrap技术

4.6.1 bootstrap原理

4.6.2 bootstrap应用

4.6.3 bootstrap功能在SPSS中的实现

5. 使用SPSS制作数据分析的统计报表
5.1 制作报表前对变量的检查

5.2 制作报表的中对不同类型的数据处理

5.3 报表生成功能与其他选项的区别

5.4 注意事项

6. SPSS编程操作
6.1 程序编辑窗口操作入门

6.2 基本语句

6.3 结构化语句

6.4 实例讲解spss编程