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[云计算&大数据] SPSS松哥中级统计教程实验万事屋(价值499)

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[云计算&大数据] SPSS松哥中级统计教程实验万事屋(价值499)

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  • TA的每日心情
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    2020-5-28 12:04:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
    SPSS松哥中级统计教程实验万事屋(价值499)

    适用人群

    具有数据分析需求的科研人员、研究生、教师、医生等。


    课程概述
    SPSS软件简介:
    IBM-SPSS是一款是世界上使用最早、最广泛、用户数最多,久享盛名的数据统计分析软件。因为具有界面友好、操作简便、易于掌握和统计分析功能强大等特点,广泛运用于广泛运用于医疗、通信、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究和科研教育等领域和行业,可在课题与项目数据分析与挖掘以及各种科研工作中提供强有力的技术支撑,该软件是国内数据分析最为主流的软件,也是最容易学习的一个专业权威的国际软件。当今世界500强企业中,80%使用SPSS统计软件。相对与SAS而言,SPSS更容易上手,学员通过培训基本就能独立进行数据分析,尤其适合非统计学专业的研究人员学习。
    松哥统计简介:
        松哥为国内某医科大学医学统计学老师、博士、副教授、硕导,微信公众号“精鼎数据分析联盟(data973)”发起人,长期从事生物医药领域数据分析与挖掘的方法研究与教学,全国范围内数据分析培训、内训近百场,其独特的授课风格,可以将生涩难懂的统计理论通过形象比喻化为无形,让学员在轻松幽默的环境中掌握统计的应用。


    课程目录:  


    章节1:别忘记领取配套学习资料
    课时1领取(链接: https://pan.baidu.com/s/1kVsPp35 密码: 5sh3)
    章节2:背景与概念(background and conception)
    课时2【免费】统计学误用现状(Misuse of Statistics)18:33
    课时3统计学核心概念(一)(Key concept 1)19:15
    课时4统计学核心概念(二)(Key concept 2)21:50
    课时5统计学核心概念(三)(Key concept 3)24:52
    课时6统计学核心概念(四)(Key concept 4)19:31
    章节3:SPSS数据库构建(data construct)
    课时7SPSS数据库构建实战(data construct practise)37:44
    章节4:SPSS数据库管理(data management)
    课时8SPSS文件-编辑-选项解读(file-edit-option)28:08
    课时9SPSS排序功能解读与实践(sort cases)06:44
    课时10SPSS转置功能解读与实战(transpose)04:44
    课时11SPSS合并文件(merge files)09:39
    课时12SPSS数据文件的拆分(split file)07:35
    课时13SPSS选择个案(select cases)11:18
    课时14SPSS数据加权(Weight cases)08:30
    课时15SPSS计算变量功能(compute)05:46
    课时16SPSS重新编码功能(recode)08:58
    课时17SPSS缺失值替换功能(replace missing values)07:17
    课时18SPSS自动重新编码(automatic recode )02:25
    章节5:统计学描述分析(Descriptive statistics)
    课时19SPSS频率功能实战(Frequency)14:26
    课时20SPSS描述功能(Descriptives)07:11
    课时21SPSS探索分析(Explore)16:51
    课时22SPSS交叉表(crosstable)04:21
    章节6:差异性分析之-t检验(t test)
    课时23单样本t检验(single sample t test)16:45
    课时24配对样本t检验(paired sample t test)16:42
    课时25两独立样本t检验(independent sample t test)13:33
    章节7:差异性分析之F检验(ANOVA)
    课时26方差分析的基本思想(Primary thought of ANOVA)29:30
    课时27单因素方差分析(One way ANOVA)11:35
    课时28配伍组设计方差分析(Randomized block design ANOVA)11:43
    课时29重复测量数据方差分析(Repeated measure ANOVA)19:27
    课时30析因设计方差分析(Factorial Design ANOVA)12:17
    课时31协方差分析(Covariance design ANOVA)10:49
    课时32数值变量-广义估计方程(2019-07-24补充)30:50
    章节8:差异性分析之卡方检验(Chi aquare)
    课时33卡方检验基本思想13:11
    课时34简单四格表资料卡方检验((Simple Chi square))10:27
    课时35配对四格表资料卡方检验(Paired  Chi square)
    课时36R×C表资料卡方检验(R×C Chi square)42:04
    课时37一致性检验之简单Kappa与加权Kappa11:24
    章节9:差异性分析之非参数(Nonparametric test)
    课时38非参数检验思想与单样本非参数(One sample K-S test)20:45
    课时39两个独立样本非参数(2 independent samples tests)05:25
    课时40两个相关样本非参数检验(2 related samples tests)05:18
    课时41K个独立样本非参数(K independent samples tests)08:45
    课时42k个独立样本-Steel Dwass两两比较(2019-9-13增补)12:22
    课时43K个相关样本非参数(K related samples tests)07:45



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