Курсы spss онлайн: Онлайн-курсы IBM SPSS — очные и дистанционные курсы в учебном центре Softline

курс — spss

SPSS: Cовременный статистический анализ данных на компьютере. (72 часа)

Дистанционный курс на платформе MS Teams с удаленным доступом каждого слушателя к компьютеру с программным обеспечением IBM SPSS Statistics

Цель:
повышение квалификации в области современного статистического анализа данных на компьютере.

Аудитория:

• научные сотрудники в гуманитарных, общественных и медико-биологических науках,
• преподаватели образовательных учреждений высшего профессионального образования

Ведущий:

Наследов Андрей Дмитриевич – кандидат психологических наук, доцент кафедры педагогики и педагогической психологии факультета психологии Санкт-Петербургского государственного университета.

Программа (36 контактных академических часов онлайн)

Часть 1. Основы статистического анализа:

Планирование исследования и структура исходных данных. Основные математические модели анализа данных: измерительные, описательные и статистического вывода.
Измерения и шкалы. Структура таблицы исходных данных: переменные, объекты, выборки. Создание, редактирование и преобразования таблиц данных.

Первичные количественные обобщения исходных данных. Графики, частоты, первичные статистики, проверка нормальности распределения.

Методы определения статистической значимости и их классификация. Гипотезы научные и статистические. Логика статистической проверки гипотезы, нулевая и альтернативная гипотезы. Р-уровень значимости, его интерпретация и его зависимость от: величины эффекта, объема выборки, дисперсии. Статистический критерий.
Статистическая проверка гипотезы в структуре научного исследования. Классификация методов статистической проверки гипотез: корреляционный анализ, частотный анализ, методы сравнения выборок. Классификация методов сравнения выборок.

Анализ номинальных данных. Критерий согласия Хи-квадрат. Анализ таблиц сопряженности.

Корреляционный анализ. Связи функциональные и статистические. Ковариация и корреляция Пирсона, их формулы, свойства и интерпретация. Ранговые корреляции: Спирмена и Кендалла. Границы применения корреляций. Двумерная регрессия, коэффициент детерминации. Анализ криволинейности.

Методы сравнения выборок. t-Стьюдента для независимых и зависимых выборок. Сравнение дисперсий. Ранговые критерии U Манна-Уитни и Т Вилкоксона. Дисперсионный анализ (ANOVA) для независимых и зависимых выборок. Ранговые аналоги ANOVA: критерии Н Краскала-Уоллиса и Хи-квадрат Фридмана.

Введение в дисперсионный анализ (ANOVA). Основные понятия и виды ANOVA. Однофакторный дисперсионный анализ: гипотеза, последовательность вычислений, результаты, ограничения. Множественные сравнения: парные Post Hoc и метод контрастов.

Часть 2. Сложные методы анализа:

Общие линейные модели. Многофакторный ANOVA: условия применения, гипотезы о главных эффектах и взаимодействиях, модель, последовательность вычислений, результаты. Многомерный ANOVA: многомерный и одномерный этапы, многомерные критерии, ограничения, результаты. ANOVA с повторными измерениями: модель, гипотезы о внутри- и межгрупповых эффектах, одномерный и многомерный подходы, ограничения, результаты.

Классификация многомерных статистических методов. Многомерные данные. Матрицы. Геометрические представления. Классификация многомерных методов по назначению, по структуре и виду исходных данных.

Многомерные методы прогнозирования. Множественный регрессионный анализ (МРА) в задачах предсказания, его виды. Математико-статистические идеи МРА, требования к исходным данным и основные результаты применения МРА.
Множественный дискриминантный анализ (ДА) в задачах предсказания. Математико-статистические идеи метода, вид исходных данных, решение задачи классификации в ДА. Решение задачи интерпретации межгрупповых различий при помощи канонического анализа в ДА.

Методы кластеризации. Кластерный анализ (КА) в задачах классификации, его виды. Понятие сходства между объектами, меры сходства: прямые оценки, условные и совместные вероятности, меры различия профилей. Иерархические методы кластеризации: одиночной связи, полной связи и средней связи. Другие методы классификации: кластеризация К-средними, 2-этапных кластерный анализ.

Факторный анализ. Факторный анализ в задачах измерения латентных (скрытых) переменных и задачах уменьшения размерности исследуемого пространства признаков. Основные проблемы факторного анализа и способы их решения: общности, числа факторов, вращения, интерпретации факторного решения и оценки факторов. Матрица факторных нагрузок и соотношения основных показателей. Примеры применения факторного анализа в практических исследованиях.

Многомерное шкалирование. Многомерное шкалирование данных о различии (сходстве) объектов, модели многомерного шкалирования. Метрическая и неметрическая модели многомерного шкалирования. Модель шкалирования индивидуальных различий. Модель шкалирования индивидуальных предпочтений. Примеры применения многомерного шкалирования в психологических исследованиях.

Введение в моделирование структурными уравнениями (SEM). Общая характеристика SEM. Элементы структурной модели. Конфирматорный факторный анализ и модели путей. Основные количественные показатели структурных моделей. Примеры структурных моделей.

Режим занятий:
36 часов онлайн-занятий под руководством преподавателя, с удаленным доступом к компьютерам для практических занятий с программой IBM SPSS.
36 часов — самостоятельная работа.

Стоимость обучения –

После окончания программы выдается Удостоверение о повышении квалификации.

 

Бесплатный вводный курс по анализу данных в IBM SPSS Statistics? Это возможно!

Введение в SPSS Statistics

Запуск SPSS Statistics

Открытие файла данных SPSS

Запуск процедуры анализа

Построение графика

Завершение работы SPSS

Справка и основные окна SPSS Statistics

Главные окна в SPSS Statistics

Использование стандартной панели инструментов

Справочная система

Как выбрать тип графика

Манипуляции в окне вывода результатов

Передвижение в окне вывода результатов

Сворачивание и удаление элементов окна вывода результатов

Источники и организация данных

Источники данных

Организация данных в SPSS

План обследования

Вопросы для выборочного обследования

Составление схемы кодировки

Выбор способа ввода данных

Ввод и чтение данных

Поля данных

Ввод данных в редакторе данных

Чтение электронных таблиц

Чтение баз данных с помощью конструктора

Чтение данных в формате текстового файла

Сохранение данных

Сохранение команд

Лист Переменные: метки и пропущенных значения

Что такое метки и почему они важны?

Чтение файла данных SPSS

Лист Переменные

Ввод меток переменных, изменение типа и формата

Ввод меток значений для числовой переменной

Ввод меток значений для текстовой переменной

Использование значений данных для обозначения отсутствия информации

Пропущенные значения для числовых переменных

Пропущенные значения для текстовой переменной

Использование переменных с метками в процедуре

Сохранение модифицированного файла данных

Копирование и вставка свойств переменных

Исследование итоговых статистик для отдельных переменных

Итожащие статистики

Уровень измерений

Вывод итожащих статистик для номинальных переменных

Столбиковые диаграммы, дублирующие частотные таблицы

Вывод итожащих статистик для порядковых переменных

Подытоживание данных

Вывод итожащих статистик для интервальных переменных с помощью процедуры Частоты

Вывод итожащих статистик для интервальных переменных с помощью процедуры Дескриптивные статистики

Определение статистических терминов

Внесение изменений в значения данных

Отображение значений в выводе SPSS

Перекодировка значений в ту же переменную

Перекодировка значений в новую переменную

Вычисление новых значений

Листинг значений данных

Сохранение обновленной копии данных

Таблицы сопряженности

Простая таблица сопряженности

Добавление процентов в ячейки

Вычисление статистики Хи- квадрат

Добавление управляющей переменной

Репетитор по результатам

Дополнительные возможности процедуры таблицы сопряженности

Мобильные таблицы

Редактирование мобильной таблицы

Изменение порядка следования переменных и статистик в строке или столбце

Транспонирование строк и столбцов

Изменение ширины столбца

Удаление или добавление ячеек

Редактирование текста

Шаблоны таблиц

Изменение порядка категорий мобильной таблицы

Создание диаграмм на основе мобильных таблиц

Создание диаграмм

Создание круговой диаграммы (стандартная графика)

Редактирование стандартной диаграмы: вставка заголовка

Редактирование диаграммы

Отключение вывода определенных данных

Редактирование стандартной диаграммы: изменение формата меток

Сохранение диаграммы

Интерактивные диаграммы: создание составной столбиковой диаграммы

Редактирование интерактивной диаграммы

Добавление новой переменной в интерактивную диаграмму

Редактирование диаграмм

Менеджер диаграмм

Добавление элемента в интерактивную диаграмму

Создание диаграммы рассеяния (интерактивная графика)

Экспорт диаграмм

Сохранение диаграммы

Полезные возможности

Синтаксис SPSS

Файл журнала SPSS

Копирование и вставка описания переменной

Применение словаря данных

Повторный вызов диалога

Информация о файле данных

Параметры SPSS

▷ Онлайн-обучение IBM SPSS | Получите скидку 20%

Обзор курса IBM SPSS

Обучение Mindmajix SPSS позволит вам освоить все основные концепции SPSS для анализа данных и статистики посредством практического знакомства с отраслевыми вариантами использования. К концу обучения вы получите ценные сведения об анализе данных и сможете сдать сертификационный экзамен SPSS с первой попытки.

Охват курса

Курс включает

20 часов сеансов

16 часов лабораторных работ

Гибкий график

БЕСПЛАТНАЯ демонстрация по запросу

Круглосуточная поддержка без выходных

Варианты обучения

Выберите удобный способ обучения.

Видеоролики для самостоятельного обучения

20 часов обучающих видеороликов для электронного обучения

---

• 20 часов обучающих видеороликов IBM SPSS
• Подборка и проведение отраслевыми экспертами
• 100 % практических занятий
• Включает ресурсы/материалы
• Последняя версия учебного плана с охватом
• Получите пожизненный доступ к LMS
• Изучайте технологии в своем собственном темпе
9007 Помощь учащимся 2
• Предоставлено руководство по сертификации
• Поддержка после продажи нашим сообществом

Онлайн-трансляция

20 часов удаленных занятий в Zoom/Google Meet

партия

Start — End

Time

Уик -энд

Dec 24 — 08 января

20:00 EST

ДНЕТ

27 — января 110005

07:30 PM EST

31 декабря — 15 января

08:00 вечера EST

ДДЕВЫЕ ДНЯ

Январь 03 — 18 января

17:30 EST

---

• + Включает в себя самостоятельные

• Живая демонстрация отраслевых навыков .
• Запланируйте сеансы в удобное для вас время.
• Виртуальные занятия под руководством инструктора (VILT).
• Проекты в реальном времени и руководство по сертификации.

100% гарантия возврата денег

Сроки вас не устраивают ? Сообщите нам

Для корпоративных клиентов

Предоставьте своей команде новые навыки для повышения их производительности и продуктивности.

Корпоративное обучение

• Индивидуальная учебная программа курса в соответствии с конкретными потребностями вашей команды
• Проведение обучения с помощью видеороликов для самостоятельного обучения, онлайн-обучения под руководством инструктора, локально в Mindmajix или в вашем офисе
• Включены ресурсы, такие как слайды, демонстрации, упражнения и ответы на вопросы. Обзоры курсов SPSS

  Айшик

  Совершенный, практический и интерактивный курс, который дает отличные базовые и средние знания. Тренер хорошо владеет предметом.

  Ашим Сен Гупта

  Business Controls

  Уважаемый Mindmajix, Я ценю вашу поддержку. Спасибо за помощь в получении опыта в SPSS Training. Я очень ценю ваш интерес к разрешению вопроса. .Trainer’

  Подробнее…

  vedhanathan M

  Это был первый раз, когда я выбрал SPSS Training, и я был полностью поражен обучением, которое я получил от Mindmajix. Программа обучения была очень хорошо организована и

  Подробнее…

  Программа помощи при трудоустройстве

  Мы ценим ваше намерение овладеть навыками следующего уровня

  Премиум-функции

  Консультации по вопросам карьеры

  После того, как вы освоите навыки, мы рекомендуем вам понять подходящие должности, объем и возможности.

  Пробные интервью

  Узнайте, чего от вас ожидают на собеседованиях в реальном времени.

  Пользовательский конструктор резюме Доступ

  У нас есть конструктор резюме, который поможет вам подготовить лучшее резюме, чтобы произвести первое впечатление на рекрутеров.

  Привилегированная поддержка сообщества

  Мы обязательно решаем любые проблемы, с которыми наши выпускники сталкиваются в течение своей карьеры, в режиме реального времени через нашу платформу сообщества.

  Непрерывный доступ к видеороликам для самостоятельного обучения

  Применимо для режима онлайн-обучения в реальном времени. Предоставляет набор видеороликов в самостоятельном темпе, чтобы резюмировать тему в любое время и в любом месте.

  Викторины для масштабирования

  Получите доступ к нашей викторине из LMS, чтобы расширить свои знания.

  Connect with Learning Advisor

  Цели обучения IBM SPSS

  После окончания этого обучения учащиеся приобретут следующие навыки:

  • Построение диаграмм, коробчатых диаграмм и точечных диаграмм
  • Логическая статистика, такая как t-тесты и хи-квадраты
  • Расчет описательной статистики и стандартных отклонений
  • Создание новых переменных и перекрестных таблиц
  • Моделирование ассоциаций с корреляциями, таблицами непредвиденных обстоятельств и анализом множественной регрессии
  • Форматирование и экспорт презентаций для обмена данными
  • Изучение того, как расширить возможности SPSS с помощью Python и R
  • На рынке существуют огромные возможности для статистики SPSS, и кандидаты могут в полной мере ею воспользоваться.
  • Существует множество вакансий для специалистов SPSS. Вам не нужно беспокоиться о безопасности работы или поиске подходящей вакансии.
  • Средняя заработная плата специалиста по SPSS сравнительно выше, чем у любого другого специалиста по управлению данными.

  Это обучение принесет пользу следующим должностям:

  • Аналитик-исследователь
  • Разработчик статистических моделей
  • Статистик
  • Аналитик данных
  • Консультант по бизнес-аналитике
  • Аналитик бизнес-информации

  Базовых знаний по работе с компьютером и статистике достаточно для изучения SPSS.

  В этом курсе вы узнаете:

  • Описательная статистика с использованием SPSS
  • Моделирование линейной регрессии с использованием SPSS
  • Методы множественной регрессии с использованием SPSS
  • Логистическая регрессия SPSS
  • Полиномиальная полиномиальная регрессия с использованием SPSS

  Должностные обязанности

  • Ведущий специалист по аналитике продуктов
    
  • Консультант по прогнозной аналитике
    
  • Специалист по данным

  9

  + Годы
  E-Learning
  Experience

  10

  + Годы
  . 570

  + Предложения
  ИТ/программное обеспечение
  

  Курсы

  Часто задаваемые вопросы по обучению IBM SPSS

  Вы можете получить доступ к записи пропущенного занятия через нашу LMS. Мы записываем каждую тренировку и загружаем ее после сессии в нашу LMS, которая может быть доступна для студентов.

  Да, у нас есть индивидуальные программы обучения, чтобы пройти курс по вашему желанию.

  Вам необходимо хорошее подключение к Интернету с мобильным телефоном/планшетом/ноутбуком/системой с установленным Zoom/Meet.

  Вы можете получить доступ к записанным видео через нашу LMS после каждого сеанса.

  Да, вы получаете два вида скидок. Это групповые скидки и реферальные скидки.

  • Групповая скидка предоставляется, когда вы присоединяетесь к группе из трех или более человек.
  • Если вас порекомендовал кто-то, кто уже записался на обучение, вы получаете реферальную скидку.

  SPSS: Введение | Краткосрочные курсы

  • с 9:30 до 13:00
  • 2 дня

  Обзор

  Этот курс познакомит вас с использованием и функциями статистического программного обеспечения SPSS . Он охватывает ввод и редактирование данных, а также основы анализа и построения графиков.

  Это подходит для тех, у кого мало или совсем нет опыта работы с SPSS , или для тех, кто хочет освежить знания. Полезными будут базовые знания статистики.

  Этот курс проводится онлайн в течение двух утра (с 9:30 до 13:00). Вы также можете пройти этот курс в течение двух вечеров.

  Этот курс проводится Центром курсов прикладной статистики UCL (CASC), частью Института детского здоровья UCL Great Ormond Street (ICH).

  Содержание курса

  Это практический курс, который познакомит вас с SPSS и его использованием для статистического анализа на основе практического опыта.

  Вы рассмотрите следующие темы:

  • Начало работы с файлами SPSS
  • Ввод данных: вручную и из Excel
  • Редактирование и организация наборов данных
  • Опции и функции SPSS
  • Графическая статистика 9003
  • 7 90 Тесты параметрической значимости
  • Тесты непараметрической значимости

  Ожидается, что вы будете иметь общее представление об общих статистических тестах и ​​концепциях, так как они не будут преподаваться на этом семинаре.

  Компьютеры и программное обеспечение

  На вашем компьютере должна быть установлена ​​и лицензирована программа SPSS. По возможности мы рекомендуем использовать последнюю версию SPSS (например, версию 25) для максимальной совместимости с примечаниями, сделанными в ходе курса.

  Результаты обучения

  К концу этого курса вы должны уметь:

  • считывать, вводить, систематизировать и сохранять данные подходящим образом
  • вычислять/перекодировать переменные и подготавливать данные для анализа
  • проводить описательную и базовую логическую статистику и редактировать графическое отображение данных

  Сертификаты

  Вы можете запросить сертификат о прохождении этого курса после его завершения. Пожалуйста, отправьте запрос на [email protected]

  Включите в свое электронное письмо следующее:

  • название пройденного курса, по которому вы хотите получить сертификат
  • как вы хотите, чтобы ваше имя было представлено в сертификате (если название/формат при регистрации)

  Стоимость и скидки

  Сборы следующие:

  • Внешние делегаты (не UCL) — 200 фунтов стерлингов
  • UCL сотрудники, студенты, выпускники (включая ICH/GOSH) — 100 фунтов стерлингов*  

  * действительный адрес электронной почты UCL и/или номер выпускника UCL, требуемый при регистрации

  Отмена

  Ознакомьтесь с политикой отмены этого курса на веб-сайте ICH. Пожалуйста, отправляйте все запросы на отмену по адресу [email protected]

  Узнайте о других курсах статистики CASC

  Курсы статистики CASC предназначены для всех, кому требуется понимание методологии исследований и статистического анализа. Курсы позволят специалистам, не занимающимся статистикой, интерпретировать опубликованные исследования и/или проводить собственные исследования.

  Узнайте больше о полном спектре статистических курсов CASC и схеме непрерывного обучения статистике (забронируйте шесть однодневных курсов и получите седьмой бесплатно).

  Команда курса

  Д-р Каталина Ривера Суарес

  Каталина работает младшим лектором (преподавание) в CASC с января 2021 года. Она имеет докторскую степень в области психологии и степень магистра в области прикладной статистики Университета Индианы. Она увлечена преподаванием курсов по методам исследования, статистике и статистическому программному обеспечению. Исследование Каталины сосредоточено на изучении того, как лица, осуществляющие уход, поддерживают развитие контроля внимания и языка у детей. Она применяет методы многоуровневого моделирования, чтобы исследовать ежеминутную динамику общего совместного визуального взаимодействия, а также качество языкового ввода, влияющего на обучение младенцев и устойчивое внимание в различных временных масштабах.

  Д-р Чибуезе Огбонная

  С момента присоединения к команде преподавателей CASC в феврале 2019 года Чибуезе вносит свой вклад в преподавание и разработку коротких курсов. В настоящее время он ведет и является одним из руководителей коротких курсов по MATLAB, отсутствующим данным, регрессионному анализу и анализу выживаемости. Чибуезе получил степень бакалавра статистики в Университете Нигерии, где после окончания учебы некоторое время работал ассистентом преподавателя. Затем он перешел в Ноттингемский университет, чтобы получить степень магистра и доктора наук в области статистики. Его исследовательские интересы включают функциональный анализ данных, прикладное машинное обучение и теорию распределения.

  Отзывы учащихся

  «Очень полезное и краткое введение в SPSS с отличными примечаниями — большое спасибо!»

  «Курс был превосходным, очень практичным и полезным.