数据分析复习提纲.doc

复习提纲 第一章 统计分析的基本概念 统计分析的基本概念和有关术语 统计数据的分类及特点 抽样方法的分类，及其所包含的具体方法特点条件 ： 第二章 数据文件的建立和管理 掌握SPSS数据集的数据结构的建立和编辑； 数据的存储格式 SPSS结构 哪些数据各有什么特点， 掌握SPSS软件读入和存储 SPSS可以读取哪些格式的文件 保存哪些格式的文件 数据合并分类，及其各数据合并的和 重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的和 题型： 第三章 基本统计分析 描述性统计和推断性统计的相关基本概念的所有内容） 的分类及其各类的概念和特点 统计量的概念分类各类统计量的名称，特点 统计图表分几类，各有什么用途 目的和思路 分类汇总 目的和思路 频率分析 目的和思路 交叉分组下的频度分析 目的和思路 分析和解释 目的和思路 多选项分析 目的和思路 比率分析 目的和思路 题型： 推断统计的概念及方法 假设检验概述 单样本t检验的目的方法使用条件步骤 检验 两独立样本t检验的目的方法使用条件步骤和检验结果解释 对结果的解释检验 两配对样本t检验的目的方法使用条件步骤 对结果的解释 方法的使用情境 题型： 第五章 方差分析 方差分析概述 t检验与方差分析的区别 方差分析的思想，相关术语（涉及的变量及其特点,g各变量间的关系），用途，适用条件，分类 单因素方差分析 单因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造，检验步骤和结果解释 多因素方差分析 多因素方差分析与单因素方差分析的区别 （5） 题型： 第六章 非参数检验 非参数检验简介 非参数检验的用途和内容，非参数检验与参数检验的区别 非参数检验方法的优点，非参数检验的应用范围 单样本非参数检验方法 单样本非参数检验方法包含几种方法 卡方检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释 二项（分布）检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释 Kolmogorov-Smirnov检验的用途（可检验那些理论分布），适用条件，基本思想，原假设，结果解释 游程的计算，游程检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释 两独立样本非参数检验方法 独立样本非参数检验的用途 曼-惠特尼（Mann-Whitney U）检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 Kolmogorov-Smimov检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 Wald-Wolfowitz游程检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 极端反应检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 两配对样本非参数检验方法 配对样本非参数检验的用途 McNemar检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 符号检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释，存在的不足 Wilcoxon符号秩检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释 符号检验与Wilcoxon符号秩检验的联系与）： 第七章 相关分析 相关分析的基本概念 客观事物之间关系的分类 什么是相关分析 相关关系的分类 散点图的用途及绘制原理 散点图的类别 相关系数的用途，计算步骤，常用的线性相关系数有哪些 Pearson相关系数的适用条件，特点和结果解读，Pearson相关系数检验的原假设 Spearman等级相关系数的适用条件，特点和结果解读，Spearman相关系数检验的原假设 Kendall tau系数的适用条件，特点和结果解读，Kendall tau相关系数检验的原假设 什么是偏相关分析，为需要分析4） 题型： 第八章 回归分析 回归分析的基本概念 什么是回归分析，回归分析的分类有哪些，获得回归线的常用方法有哪些，回归分析的步骤有哪几步 回归分析与相关分析的关系是什么 线性回归分析 什么是线性回归 什么是一元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义 什么是多元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义 采用什么方法确定回归方程的参数，其原理是什么 线性回归分析结果的检验 对线性回归分析结果的测度指标包含哪些 拟合优度检验的用途原理和结果解读 回归方程的显著性检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性），回归方程的显著性检验与拟合优度检验的关系 回归系数的显著性检验的用途原理和结果解读 残差是什么，如何定义） 的用途其主要任务 如何实现对为零的分析如何解读 是残差独立性，如何实现对分析如何解读 是异方差，实现对异方差的分析，如何解读 是异值，实现对异值的，如何解读 题型： 第九章 主成分分析 主成分分析的目的 主成分分析的主要功能 主成分分析的步骤 主成分分析结果的解读 主成分分析的适用条件是什么 那些统计量可用于检验主成分分析的适用情况 如何选择相关系数举