Statistical Analysis using SPSS

• Podstawowe zrozumienie pojęć matematycznych
• Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z SPSS
• Znajomość podstawowych statystyk jest korzystna, ale nie obowiązkowa.

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Badacze
• Specjaliści Business pracujący z danymi statystycznymi

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) to potężne oprogramowanie służące do edycji, zarządzania i analizy danych statystycznych w różnych dziedzinach, takich jak nauki społeczne, opieka zdrowotna, biznes i badania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą przeprowadzić analizę statystyczną przy użyciu SPSS w celu dokładnej interpretacji danych, przeprowadzenia złożonych testów statystycznych i wygenerowania znaczących spostrzeżeń.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Poruszać się po interfejsie SPSS i efektywnie zarządzać zestawami danych.
• Przeprowadzać opisowe i wnioskowe analizy statystyczne.
• Przeprowadzać testy t, ANOVA, MANOVA, regresję i analizy korelacji.
• Stosować testy nieparametryczne, analizę składowych głównych i analizę czynnikową do zaawansowanej interpretacji danych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie

Pierwsze kroki z SPSS

• Wprowadzenie do interfejsu i funkcjonalności SPSS
• Importowanie i eksportowanie plików danych
• Podstawowe wprowadzanie danych i zarządzanie nimi

Uzyskiwanie, edytowanie i zapisywanie wyników statystycznych

• Generowanie raportów statystycznych
• Dostosowywanie tabel i wykresów wyjściowych
• Zapisywanie i eksportowanie wyników analizy

Manipulowanie danymi

• Techniki transformacji danych
• Ponowne kodowanie zmiennych i obliczanie nowych zmiennych
• Zarządzanie brakującymi danymi

Procedury opisowe Statistics

• Obliczanie miar tendencji centralnej i zmienności
• Rozkłady częstości i tabele krzyżowe
• Wizualizacja danych za pomocą wykresów i grafów

Ocena założeń dotyczących rozkładu wyników

• Testy normalności i oceny graficzne
• Ocena skośności i kurtozy
• Sprawdzanie wartości odstających

Testy t

• Test t dla prób niezależnych
• Test t dla prób sparowanych
• Interpretacja wyników testu t

Jednoczynnikowe różnice między grupami: ANOVA i ANCOVA

• Jednokierunkowa ANOVA i porównania post-hoc
• Analiza czynnikowa ANOVA dla wielu zmiennych
• Wprowadzenie do ANCOVA i jej zastosowań

Wielowymiarowe różnice grupowe: MANOVA

• Zrozumienie koncepcji MANOVA
• Przeprowadzanie testów MANOVA w SPSS
• Interpretacja wyników MANOVA

Nieparametryczne procedury analizy danych dotyczących częstotliwości

• Testy Chi-kwadrat niezależności
• Test U Manna-Whitneya i test kolejności par Wilcoxona
• Test H Kruskala-Wallisa dla nieparametrycznej ANOVA

Korelacje

• Współczynnik korelacji Pearsona
• Korelacja rang Spearmana
• Korelacja cząstkowa i punktowo-biseryjna

Regresja ze zmiennymi ilościowymi

• Prosta analiza regresji liniowej
• Modele regresji wielorakiej
• Interpretacja współczynników regresji i diagnostyka

Regresja ze zmiennymi kategorycznymi

• Kodowanie zmiennych dummy dla danych kategorycznych
• Analiza regresji logistycznej
• Interpretacja ilorazów szans i dopasowanie modelu logistycznego

Analiza głównych składowych i analiza czynnikowa

• Eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA)
• Techniki analizy głównych składowych (PCA)
• Metody rotacji czynników i interpretacja wyników

Podsumowanie i kolejne kroki