|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/spss-fab/
课程评论：没有评论
**课程名称：** SPSS统计分析及其应用 **课程概述：** 本课程旨在弥合统计实践与统计原理之间的鸿沟。我们将深入探讨统计学概念的“为何”与“如何”，不仅介绍如何使用 SPSS 等统计软件计算统计量，更会详细讲解统计学原理、公式推导以及手动计算过程。通过理论与实践相结合，本课程将帮助您深刻理解统计分析的精髓。 **核心内容：** * **SPSS 软件基础：** 熟悉 SPSS 的基本界面和操作。 * **数据探索与诊断：** 学习如何检验数据的正态性分布以及进行描述性统计分析。 * **相关性分析：** 手动和使用 SPSS 计算皮尔逊（Pearson）和斯皮尔曼（Spearman）相关系数。 * **独立样本 t 检验：** 手动和使用 SPSS 检验独立样本组间的显著性差异。 * **配对样本 t 检验：** 手动和使用 SPSS 检验配对样本组间的显著性差异。 * **单样本 t 检验：** 手动和使用 SPSS 检验单样本与已知值的显著性差异。 * **单因素方差分析 (ANOVA)：** 计算单因素方差分析，并进行事后多重比较以确定差异来源。 * **非参数检验：** * Mann-Whitney U 检验：检验独立样本组间的显著性差异。 * Wilcoxon 符号秩检验：检验配对样本组间的显著性差异。 * Kruskal-Wallis 检验：检验三个或更多独立样本组间的显著性差异。 **核心理念：参数统计与非参数统计的区别** 理解参数统计和非参数统计之间的区别是本课程的核心。 * **参数统计：** 依赖于对总体参数（如均值和标准差）的假设，并且通常要求数据服从正态分布（正态曲线是其基础）。线性相关、t 检验和方差分析等都是参数统计方法的例子。 * **非参数统计：** 不对数据的分布做出任何假设，适用于各种数据类型，包括名义和有序数据。频率、百分比、卡方检验、Mann-Whitney U 检验等是非参数统计方法的例子。 **选择统计方法的依据：** 在选择参数统计还是非参数统计方法时，需要考虑以下因素： 1. **测量尺度：** 名义或有序数据通常使用非参数方法；区间或比率数据并满足正态性假设时，可使用参数方法。 2. **数据分布：** 如果数据服从正态分布，参数方法是首选；否则，应考虑非参数方法。 3. **样本量：** 小样本量通常更倾向于使用非参数方法，无论其测量尺度如何。
تغطي الدورة الحالية فجوة كبيرة بين استخدام الحزم الاحصائية الجاهزة دون التطرق الى الاصول الاحصائية لما يتم حسابه من معاملات احصائية واسعى من خلال الدورة الحالية الى سد تلك الفجوة من خلال الجمع بين شرح فلسفة المعامل الاحصائي وكيفية حسابه يدويا بتطبيق القوانين الاحصائية ثم اقوم بتطبيق ذلك عبر برنامج spss مع توضيح النتائج وتفسيرها ويمكننا تلخيص الافكار الاساسية للدورة فيما يلي تعريف بالواجهة الاساسية للبرنامج كيفية التحقق من اعتدالية توزيع البيانات والوصف الاحصائيكيفية حساب معامل الارتباط (بيرسون - سبيرمان) يدويا والكترونياكيفية حساب اختبار ت لدلالة الفروق بين المجموعات المستقلة يدويا والكترونياكيفية حساب اختبار ت لدلالة الفروق بين المجموعات المرتبطة يدويا والكترونياكيفية حساب اختبار ت لدلالة الفروق للمجموعة الواحدة يدويا والكترونياكيفية حساب تحليل التباين الاحادي واجراء المقارنات البعديةلتحديد مصدر الفروقكيفية حساب اختبار مان وتني لدلالة الفروق بين المجموعات المستقلة كيفية حساب اختبار ويلكوكسن لدلالة الفروق بين المجموعات المرتبطة كيفية حساب اختبار كروكسال واليس لدلالة الفروق بين اكثر من مجموعتين وتعد الفكرة الاساسية في عرض المعاملات الاحصائية هي التفرقة بين الاساليب البارامترية والابارامترية حيثيعتمد الإحصاء البارامتري على معالم وخصائص المجتمع وحيث ان توزيع اية خاصية في المجتمع من الخواص الطبيعية هو توزيع اعتدالي فيكون المنحنى الاعتدالي هو الأساس في دراسة تلك الخاصية.ويعتمد توزيع المنحنى الطبيعي على كل من المتوسط والانحراف المعياري ومن ثم فأن الأساليب الاحصائية التي تشترط التوزيع الطبيعي للبيانات هي أساليب بارامترية ومن امثلتها الارتباط الخطي واختبار ت وتحليل التباين وغيرها.اما الأساليب الإحصائية التي لاتشترط أي توزيع للبيانات فهي الأساليب اللابارامترية ومن امثلتها التكرارات والنسب المئوية ومربع كاي واختبار مان وتني وغيرها. والاختيار بين الأساليب البارامترية واللابارامترية يعتمد على كل من مستوى القياس وتوزيع البيانات وحجم العينة ففي القياس الاسمي او الترتيبي نستخدم الأساليب اللابارامترية اما في القياس الفتري او النسبي مع توفر شرط الاعتدالية في توزيع البيانات فيمكننا استخدام الأساليب البارامترية وبالإضافة الى ذلك فان حجم العينة الصغير يلزمنا استخدام الأساليب اللابارامترية مهما كان مستوى القياس في جمع البيانات.
