SPSS高级统计分析实战课程
课程简介
本课程专为已经熟练掌握SPSS基础操作（如数据录入、清洗、描述性统计、T检验、方差分析、卡方检验、相关分析）的学员设计，课程将深入探讨现代数据分析中更复杂、更强大的统计模型，重点放在模型原理、适用条件、结果解读与报告撰写上，通过大量真实案例和上机练习，学员将能够运用高级统计方法解决科研、市场、金融等领域的实际问题，并达到发表学术论文或进行专业商业分析的标准。
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培训对象
- 科研人员：需要处理复杂数据、进行高级建模以发表高水平学术论文的硕博研究生、博士后及科研人员。
- 数据分析师：希望在市场研究、用户研究、金融风控等领域提升分析深度和广度的专业人士。
- 企业决策者：需要基于复杂数据进行科学决策的管理者（需具备一定统计学基础）。
- SPSS进阶用户：已经掌握SPSS基础操作，希望系统学习高级分析模块的用户。
前置要求
- 熟练掌握SPSS软件的基本界面和操作。
- 理解并能够运用基础的统计概念,如：假设检验、P值、置信区间、显著性水平等。
- 了解方差分析、相关分析、回归分析的基本原理。
- 具备一定的数据敏感性,能够对数据质量进行初步判断。
课程大纲
本课程分为五大模块,由浅入深，层层递进。
数据准备与高级预处理
目标：掌握高质量数据清洗和变量转换的技巧，为后续高级分析奠定坚实基础。
- 数据质量诊断与清洗
- 缺失值分析：多重插补法 vs. 均值/中位数替换 vs. 删除法的抉择。
- 异常值识别与处理：箱线图、Z-score、马氏距离等方法，以及处理策略（保留、转换、删除）。
- 重复值、逻辑错误的识别与处理。
- 变量转换与创建
- 变量标准化：Z-score标准化与Min-Max缩放的应用场景。
- 数据分箱：基于分位数、等宽或业务规则的变量离散化。
- 变量编码：虚拟变量 的创建与解释（在回归模型中的关键作用）。
- 时间序列变量创建：滞后项、滑动平均、时间趋势项的生成。
- 数据加权与复杂抽样
- 加权个案：处理调查数据中的样本代表性问题（如人口加权）。
- 复杂抽样模块：分层抽样、整群抽样的设计与分析，计算设计效应。
回归分析进阶
目标：从简单线性回归迈向多元回归，并解决回归分析中的常见难题。
- 多元线性回归的深入解读
- 模型整体显著性检验（F检验）与拟合优度（R², 调整R²）。
- 回归系数的显著性检验（t检验）与实际意义解释。
- 共线性诊断：VIF（方差膨胀因子）容忍度 的判断与处理（变量剔除、岭回归等）。
- 逻辑回归
- 二元逻辑回归：处理二分类因变量（是/否、成功/失败），优势比 的计算与解释。
- 多项逻辑回归：处理多分类无序因变量（如：产品偏好A/B/C）。
- 序次逻辑回归：处理多分类有序因变量（如：满意度：不满意/一般/满意）。
- 模型拟合优度检验与预测准确率评估。
- 其他回归模型简介
- 泊松回归与负二项回归：处理计数型因变量（如：一年内访问次数、事故发生次数）。
- 非线性回归：拟合自定义的非线性函数模型。
多元统计分析
目标：降维、分类和发现数据中隐藏的结构与模式。
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- 因子分析
- 探索性因子分析 vs. 验证性因子分析。
- 因子提取方法：主成分分析 vs. 主轴因子法。
- 因子旋转：Varimax（正交旋转） vs. Promax（斜交旋转）的选择与解读。
- 计算因子得分并用于后续分析。
- 聚类分析
- 系统聚类法：不同 linkage 方法（组间、组内、Ward法）的比较与树状图解读。
- K-均值聚类法：快速聚类，确定最优聚类数（肘部法则、轮廓系数）。
- 聚类结果的描述与可视化,以及在不同人群细分中的应用。
- 判别分析
- 与逻辑回归和聚类分析的比较与选择。
- 建立判别函数,对新样本进行分类。
- 判别函数的有效性检验。
时间序列与预测分析
目标：掌握处理和分析时间序列数据的方法，对未来趋势进行科学预测。
- 时间序列数据的预处理与可视化
- 时间序列的平稳性检验与处理（差分、变换）。
- 自相关图 和偏自相关图 的解读。
- 指数平滑法
- 简单指数平滑、Holt线性趋势法、Holt-Winters季节性模型。
- 参数优化与模型选择。
- ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）
- ARIMA(p,d,q)模型的识别、估计与诊断。
- 季节性ARIMA (SARIMA) 模型。
- 预测评估
使用训练集和测试集评估模型预测精度（MAE, RMSE, MAPE）。
常用高级专题与综合案例
目标：学习其他常用的高级方法，并通过综合案例将所有知识点融会贯通。
- 信度与效度分析
- 信度分析：Cronbach's Alpha系数的计算与提升。
- 效度分析效度、结构效度（探索性因子分析验证）。
- 中介效应与调节效应分析
- 中介效应：使用PROCESS插件进行Bootstrap检验，理解“X如何通过M影响Y”。
- 调节效应：使用PROCESS插件或分层回归，分析“W如何影响X和Y之间的关系”。
- 生存分析
- 生命表分析 与Kaplan-Meier曲线。
- Cox比例风险回归模型：分析多个因素对生存时间的影响。
- 综合案例实战
- 案例一（市场研究）：基于消费者调查数据，运用因子分析提炼核心价值维度，通过聚类分析划分客户群体，再利用判别分析验证群体特征，最后建立逻辑回归模型预测购买意愿。
- 案例二（社会科学研究）：运用多元回归控制混淆变量，通过中介效应分析检验理论模型，并使用稳健标准误解决潜在的异方差问题。
- 案例三（金融预测）：建立ARIMA模型预测股票价格或销售额，并与指数平滑模型进行性能对比。
培训方式
- 小班授课：确保每位学员都能得到充分指导。
- 理论+实操：每个知识点均配有理论讲解和SPSS上机练习。
- 案例驱动：所有练习均基于真实或模拟的科研/商业数据。
- 互动答疑：鼓励学员提出自己工作中遇到的实际问题，共同探讨解决方案。
您将获得
- 系统化的高级统计知识体系：不再是零散的命令，而是成套的分析思路。
- 独立解决复杂数据问题的能力：能够根据研究目的和数据特点，选择最合适的分析方法。
- 专业、规范的解读与报告能力：能够清晰、准确地解释SPSS输出的复杂结果，并将其转化为有价值的结论。
- 一份包含所有案例数据和操作步骤的完整讲义，便于课后复习和工作中参考。
- 结业证书（可选），证明您已掌握SPSS高级分析技能。
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