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大家好！從SPSSAU發(fā)布第一篇文章到現(xiàn)在已有大半年的時(shí)間,，在這段時(shí)間里,，我們前前后后更新了近百篇統(tǒng)計(jì)方法的相關(guān)文章，希望這些文章可以真正幫助沒有接觸過數(shù)據(jù)分析的朋友,，輕松上手學(xué)會數(shù)據(jù)分析,。 以下是SPSSAU整理的，至今為止發(fā)布過的所有文章的合集,，有需要文中案例數(shù)據(jù)的,，可上SPSSAU官網(wǎng)（https://），在幫助手冊中選擇其他文檔→SPSSAU案例數(shù)據(jù)下載,，查看具體的方法說明或下載案例數(shù)據(jù),。 1.初步了解 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué) 數(shù)據(jù)分析快速入門 一些統(tǒng)計(jì)學(xué)必懂的概念 1小時(shí)掌握數(shù)據(jù)分析的邏輯 2.通用方法 頻數(shù)分析：計(jì)算百分比、頻率 描述分析：計(jì)算平均值,、標(biāo)準(zhǔn)差 描述分析各指標(biāo)解讀 分類匯總：不同組別下的匯總結(jié)果 1.問卷基礎(chǔ) 如何設(shè)計(jì)一份合格的調(diào)查問卷,？ 問卷調(diào)查數(shù)據(jù)如何分析？ 里克特量表是什么,？ 2.問卷設(shè)計(jì)分析思路 量表類問卷,，設(shè)計(jì)及分析思路 非量表類問卷，設(shè)計(jì)及分析思路 影響類問卷,，設(shè)計(jì)及分析思路 調(diào)節(jié)/中介類問卷,，設(shè)計(jì)及分析思路（1） 調(diào)節(jié)/中介類問卷，設(shè)計(jì)及分析思路（2） 權(quán)重類問卷,，設(shè)計(jì)及分析思路 實(shí)驗(yàn)對比類問卷,，設(shè)計(jì)及分析思路 聚類問卷研究分析思路 1.信效度分析 信度分析：檢驗(yàn)問卷可靠性 折半信度 問卷信度過低如何調(diào)整？ 2.效度分析 效度分析：檢驗(yàn)問卷有效性 問卷效度過低如何調(diào)整？ 信效度結(jié)果結(jié)果解讀 驗(yàn)證性因子分析（1） 驗(yàn)證性因子分析（2） 3.其他題型分析 多選題分析 填空題分析 項(xiàng)目分析：測量試卷題目區(qū)分度 對應(yīng)分析 路徑分析 結(jié)構(gòu)方程模型SEM 方差分析,、T檢驗(yàn),、卡方檢驗(yàn)如何區(qū)分？ 三種方法（方差,、T檢驗(yàn),、卡方）的結(jié)果解讀 1.T檢驗(yàn) 三種T檢驗(yàn)如何選擇（獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、單樣本T檢驗(yàn),、配對樣本T檢驗(yàn)） 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 單樣本T檢驗(yàn) 配對樣本T檢驗(yàn) 2.方差分析 單因素方差分析 雙因素方差分析 事后檢驗(yàn)：方差分析后的兩兩對比 協(xié)方差分析：增加干擾項(xiàng)的方差分析 重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析 3.卡方檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn)（卡方優(yōu)度檢驗(yàn)、交叉卡方,、配對卡方） 卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 交叉表卡方分析 配對卡方檢驗(yàn) 4.非參數(shù)檢驗(yàn) 非參數(shù)檢驗(yàn) 非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果解讀 非參數(shù)檢驗(yàn)：多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 非參數(shù)檢驗(yàn)：Ridit分析 非參數(shù)檢驗(yàn)：游程檢驗(yàn) 1.相關(guān)分析 相關(guān)分析 偏相關(guān)分析 典型相關(guān)：多變量與多變量的相關(guān)研究 2.回歸分析 回歸分析 相關(guān)分析,、回歸分析結(jié)果解讀 啞變量（虛擬變量）如何設(shè)置？ 控制變量如何處理 多重共線性問題的常見方法匯總 嶺回歸（多重共線性處理方法） 異方差問如何解決 回歸分析常見誤用 3. logistics回歸 二元logistic回歸 多分類logistic回歸 有序logistic回歸 4. 其他回歸方法 19種回歸分析你知道幾種,？ 回歸分析深入學(xué)習(xí) 曲線回歸 PLS回歸 泊松回歸 Cox回歸 如何正確使用統(tǒng)計(jì)圖,？ 散點(diǎn)圖：研究變量關(guān)系趨勢 正態(tài)圖：數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)性 P-P圖/Q-Q圖：檢驗(yàn)數(shù)據(jù)正態(tài)性 箱線圖：研究數(shù)據(jù)分布或有無異常值 誤差線圖：展示數(shù)據(jù)的潛在的誤差 詞云：文本信息可視化 1.權(quán)重計(jì)算 計(jì)算權(quán)重要哪些方法？ 因子分析法確定權(quán)重 模糊綜合評價(jià) 灰色關(guān)聯(lián)法 TOPSIS法計(jì)算權(quán)重 2.聚類分析 聚類分析 分層聚類 聚類權(quán)重分析結(jié)果解讀 標(biāo)題修改 數(shù)據(jù)編碼&數(shù)據(jù)標(biāo)簽 變量計(jì)算 無效問卷剔除 判斷數(shù)據(jù)正態(tài)性的常見方法匯總 數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性的處理方法 中介作用 調(diào)節(jié)作用 中介調(diào)節(jié)作用分析結(jié)果解讀 ROC曲線 IPA分析 多組數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn)方法 判別分析 線性混合模型 通用問題 問卷設(shè)計(jì)常見問題 數(shù)據(jù)處理常見問題 信效度分析常見問題 相關(guān)回歸分析常見問題 T檢驗(yàn)/方差分析/卡方檢驗(yàn)常見問題 |
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