Kursus SPSS

Pelajaran 1 • Mengemudi Antara Muka SPSS

Merangkumi tetingkap utama, menu dan bar alat dalam SPSS. Mewujudkan keakraban spatial yang diperlukan untuk semua operasi seterusnya.

Pelajaran 2 • Menyimpan dan Mengurus Fail SPSS

Menerangkan format fail SPSS dan amalan terbaik untuk organisasi fail. Pengurusan fail yang boleh dipercayai menyokong kebolehulangan merentas semua projek kursus.

Pelajaran 3 • Menyediakan Paparan Pemboleh Ubah

Mengajar definisi pemboleh ubah termasuk nama, label, nilai dan kod nilai hilang. Persediaan yang betul memastikan pelabelan output yang tepat sepanjang kursus.

Pelajaran 4 • Memahami Jenis Data dan Pengukuran

Mentakrifkan tahap pengukuran nominal, ordinal dan skala serta peranannya dalam analisis. Pengelasan yang betul menghalang ralat dalam prosedur statistik kemudian.

Pelajaran 1 • Mengesan dan Membetulkan Nilai Terpencil

Menggunakan plot kotak dan statistik deskriptif untuk mencari nilai ekstrem. Keputusan tentang nilai terpencil secara langsung mempengaruhi ketepatan min dan anggaran regresi.

Pelajaran 2 • Menggabung dan Menyusun Semula Set Data

Merangkumi penambahan kes, penambahan pemboleh ubah dan transposisi antara format lebar dan panjang. Penyusunan semula membolehkan analisis data membujur dan pelbagai sumber.

Pelajaran 3 • Menyusun, Memilih dan Menapis Kes

Menunjukkan pengisihan baris dan penggunaan penapis kes untuk analisis subkumpulan. Analisis terpilih adalah penting untuk membandingkan kumpulan dan mengesahkan andaian.

Pelajaran 4 • Mengenal Pasti dan Mengendalikan Data Hilang

Merangkumi pengesanan nilai hilang dan strategi untuk mengendalikannya. Menangani isu kualiti data universal yang mempengaruhi setiap jenis analisis.

Pelajaran 1 • Meneroka Taburan dengan Explore

Menggunakan prosedur Explore untuk menghasilkan plot batang-dan-daun, plot kotak dan ujian kenormalan. Penilaian kenormalan memaklumkan pilihan antara ujian parametrik dan bukan parametrik.

Pelajaran 2 • Jadual Sisi dan Jadual Kontingensi

Membina jadual sisi dengan peratusan baris, lajur dan jumlah untuk hubungan kategori. Meletakkan asas untuk ujian khi-kuasa dua yang diperkenalkan dalam bab seterusnya.

Pelajaran 3 • Mencipta Carta dalam Pembina Carta SPSS

Memperkenalkan Pembina Carta untuk histogram, carta bar dan plot serakan. Kemahiran visualisasi menyokong kedua-dua penerokaan dan pelaporan profesional.

Pelajaran 4 • Kekerapan dan Ringkasan Deskriptif

Menjana jadual kekerapan dan ukuran kecenderungan memusat untuk pemboleh ubah kategori dan selanjar. Menyediakan ringkasan asas yang diperlukan oleh setiap laporan analisis.

Pelajaran 1 • Alternatif Bukan Parametrik

Memperkenalkan ujian Mann-Whitney, Wilcoxon dan Kruskal-Wallis untuk data tidak normal. Menyediakan pilihan yang sah apabila andaian parametrik tidak dapat dipenuhi.

Pelajaran 2 • Ujian Khi-Kuasa Dua untuk Data Kategori

Mengaplikasi ujian kebaikan penyuaian khi-kuasa dua dan ujian kebebasan kepada pemboleh ubah kategori. Menghubungkan dengan kemahiran jadual sisi yang dibina dalam bab sebelumnya.

Pelajaran 3 • ANOVA Sehala dan Ujian Post Hoc

Membandingkan min merentas tiga atau lebih kumpulan menggunakan ANOVA sehala dengan perbandingan post hoc. Memanjangkan logik ujian-t kepada reka bentuk pelbagai kumpulan tanpa meningkatkan kadar ralat.

Pelajaran 4 • Ujian-t Sampel Bebas dan Berpasangan

Menjalankan ujian-t untuk perbandingan min dua kumpulan dengan sampel bebas dan berkaitan. Merangkumi ujian Levene untuk varians sama sebagai semakan andaian yang diperlukan.

Pelajaran 1 • Plot Serakan dan Hubungan Linear

Menggunakan plot serakan dengan garis suaian untuk menilai kelinearan secara visual sebelum regresi. Pemeriksaan visual adalah semakan andaian pertama untuk analisis regresi.

Pelajaran 2 • Menjalankan Regresi Linear Mudah

Melaksanakan regresi linear mudah dan mentafsir pekali, R-kuasa dua dan ujian-F. Mewujudkan aliran kerja regresi yang digunakan dalam bab regresi berganda.

Pelajaran 3 • Semakan Andaian Regresi

Memeriksa plot residual, kenormalan ralat dan homoskedastisiti untuk regresi mudah. Pelanggaran andaian yang dikenal pasti di sini membimbing strategi pemulihan dalam bab lanjutan.

Pelajaran 1 • Kaedah Pemilihan Pemboleh Ubah

Membandingkan kaedah pemilihan Enter, Stepwise, Forward dan Backward serta kebaikan dan keburukannya. Pilihan kaedah mempengaruhi kehematan dan kebolehgeneralisasian model.

Pelajaran 2 • Membina Model Regresi Berganda

Menambah pelbagai peramal pada rangka kerja regresi dan mentafsir pekali separa. Memahami kesan separa adalah penting untuk mengawal pemboleh ubah pengeliru.

Pelajaran 3 • Pengekodan Dummy bagi Peramal Kategori

Mencipta pemboleh ubah dummy untuk memasukkan peramal nominal dalam model regresi. Pengekodan yang betul membolehkan kesan kumpulan kategori dianggarkan dan ditafsir.

Pelajaran 4 • Diagnostik Regresi dan Kes Berpengaruh

Mengenal pasti cerapan berpengaruh menggunakan statistik Cook's D, leverage dan DFBeta. Mengeluarkan atau melaraskan kes berpengaruh meningkatkan kestabilan dan kesahan model.

Pelajaran 1 • ANOVA Campuran: Faktor Antara dan Dalam Subjek

Menggabungkan faktor antara subjek dan dalam subjek dalam satu model. Reka bentuk campuran adalah biasa dalam penyelidikan membujur dan eksperimen.

Pelajaran 2 • ANOVA Ukuran Berulang Sehala

Menganalisis reka bentuk dalam subjek di mana peserta yang sama diukur beberapa kali. Ujian sferisiti dan pembetulan adalah keperluan unik reka bentuk ukuran berulang.

Pelajaran 3 • ANOVA Faktorial Dua Hala

Menguji kesan utama dan interaksi dua faktor bebas secara serentak. Tafsiran interaksi adalah kemahiran utama yang membezakan ANOVA faktorial daripada ANOVA sehala.

Pelajaran 4 • MANOVA: Pelbagai Pemboleh Ubah Bersandar

Memanjangkan ANOVA untuk menguji perbezaan kumpulan secara serentak pada pelbagai hasil. MANOVA mengawal ralat keluarga apabila beberapa pemboleh ubah bersandar berkaitan secara teori.

Pelajaran 1 • Regresi Logistik Binari

Memodelkan kebarangkalian hasil binari menggunakan regresi logistik dengan nisbah odds. Memanjangkan kemahiran regresi kepada pemboleh ubah bersandar kategori yang biasa dalam penyelidikan gunaan.

Pelajaran 2 • Analisis Faktor Penerokaan

Mengurangkan set pemboleh ubah yang besar kepada faktor asas menggunakan komponen utama dan kaedah faktor lazim. Analisis faktor adalah asas kepada pembangunan dan pengesahan skala.

Pelajaran 3 • Analisis Kebolehpercayaan dengan Alpha Cronbach

Menilai konsistensi dalaman skala berbilang item menggunakan alpha Cronbach dan statistik item. Bukti kebolehpercayaan diperlukan sebelum skor skala digunakan dalam analisis lanjut.

Pelajaran 4 • Menggunakan Sintaks SPSS untuk Kebolehulangan

Menulis dan menjalankan sintaks SPSS untuk mengautomasi dan mendokumentasikan aliran kerja analitis. Analisis berasaskan sintaks memastikan kebolehulangan dan kecekapan untuk projek besar atau berulang.