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《SPSS数据处理》教学大纲定稿
《SPSS数据处理》课程教学大纲
课程名称 SPSS数据处理 填写人 范士青 课程代码 B0940020 编写时间 2010-7 开课学期 5 周学时数 3 总学时数 51 授课学时 51 学 分 3 实践学时 0 课程性质 专业必修课 考核形式 考试 先修课程 教育统计与测量 使用教材 邱皓政,《量化研究与统计分析——SPSS中文视窗版数据分析范例解析》,重庆大学出版社,2009年 教学参考
资料 1、宇传华,《SPSS与统计分析》,电子工业出版社,2007年
2、卢岱纹,《SPSS for Windows(第一版)》,电子工业出版社,2000年
3、张文彤,《SPSS11 统计分析教程(第一版)》,北京希望电子出版社,2002年
4、薛薇SPSS统计分析方法及应用SPSS软件的操作独立完成从建立数据文件的操作pearman等级相关
三、点二列相关
第六节 描述统计的SPSS操作
一、次数分布表功能
二、描述性统计量功能
三、观察值摘要功能
四、相对量数转换
五、Z分数转化
六、T分数转化
实践内容
作业(课后练习:描述统计分析)
类别数据的分析——卡方检验
(2课时,授课)
【知识点提示】类别数据的呈现方式,类别数据和顺序数据的分析方法。
【重难点提示】类别数据和顺序数据不同的分析方法的使用条件。
第一节 基本概念
一、类别数据的呈现
二、类别数据的检验形式
第二节 类别变量的统计检验
一、残差分析
二、卡方检验
三、校正公式
第三节 类别变量的关联系数
一、Phi系数
二、列联系数和V系数
三、Lamda系数
四、Tau系数
第四节 顺序变量的关联分析
一、Gamma系数
二、Tau-b和Tau-c系数
三、Kappa系数
四、Somer’s d
第五节 范例解析
实践内容
作业(课后练习:计数数据的分析方法)
平均数的差异检验——t检验
(4课时,授课)
【知识点提示】三种不同的t检验方法,单侧检验和双侧检验。
【重难点提示】不同t检验方法的数据格式、呈现报表的解读。
第一节 基本概念
一、Z检验和t检验
二、单总体与双总体检验
三、单侧与双侧检验
四、独立样本与相关样本
第二节 平均数差异检验的原理
一、抽样分布和中央极限定理
二、统计检验的决策原则
三、平均数的统计检验
四、t检验的基本假设
第三节 范例解析
实践内容
作业
平均数的变异检验——ANOVA
(4课时,授课)
【知识点提示】方差分析的原理,相关样本和独立样本,固定效果和随机效果,效应量,事前和事后比较。
【重难点提示】事前比较的实现,变异数的拆解方法。
第一节 基本概念
第二节 变异数分析的统计原理
一、基本原理
二、变异数的计算与拆解
三、相依样本的变异数分析
四、固定效果和随机效果模式
五、实验、族系与比较错误率
六、效应量
七、ANOVA的基本假设和相关问题
第三节 多重比较:事前和时候检验
第四节 共变数分析
一、控制的概念
二、连续变量作为共变量
三、共变数分析的原理
四、变异量的拆解
第五节 范例解析
实践内容
作业(课后练习:单因素实验设计统计分析)
多因子变异数分析
(6课时,授课)
【知识点提示】多因子变异数分析下的变异拆解,交互效应和单纯主效应的语法分析。
【重难点提示】多因子变异数分析下的语法及结果解读。
第一节 基本概念
一、多因子变异数分析的数据形式
二、多因子变异数分析的各种效应
第二节 多因子变异数分析的统计原理
一、变异数的拆解
二、整体检验和事后检验
三、单纯主效应检验
第三节 带有相依样本的多因子变异数分析
一、基本原理
二、变异数的拆解
三、整体效果的假设检验
四、交互效应图
第四节 范例解析
作业(课后练习:两因素实验设计统计分析;三因素实验设计统计分析)
回归分析
(4课时,授课)
【知识点提示】最小二乘法,回归系数,回归方程的检验。
【重难点提示】多重共线性及其诊断,变量选择模式,回归模型检验,虚拟变量。
第一节 基本概念
第二节 一元回归分析
一、最小二乘法
二、回归系数和标准回归系数
三、回归模型的检验
四、估计标准误
第三节 多元回归分析
一、基本概念和原理
二、多重共线性及其诊断
三、多元回归的变量选择模式
四、虚拟变量
第四节 范例解析
实践内容
作业(课后练习:多元线性回归)
测验信效度分析
(2课时,授课)
【知识点提示】信效度的概念,信度的种类及估计方法,效度的概念。
【重难点提示】信度的种类及估计方法。
第一节 信度
一、信度的含义
二、测量误差和测量标准误
三、信度的估计方法及操作
四、影响信度的因素
第二节 效度
一、效度的含义
二、效度的类型与原理
三、效度衡鉴技术
四、影响效度的因素
第三节 范例解析
实践
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