Kurzusleírás

SPSS alapok

  • SPSS felületének és funkcióinak áttekintése
  • Dialógusablakokkal, adat szerkesztővel és változó nézetekkel való munkavégzés
  • Adathalmazok importálása, exportálása és kezelése

Adatfelkészítés és kezelés

  • Változók és mérési skálák megértése
  • Adatbevitel, tisztítás és átalakítás
  • Adatbázisok létrehozása és kezelése az SPSS-ben

Szintaxis és automatizálás

  • SPSS parancsszintaxis bevezetése
  • Szintaxis szkriptök segítségével analízisek automatizálása
  • SPSS integrációja Pythonnal és R-rel

Számítási statisztika és vizualizáció

  • Középérték és szórás mérése
  • Standardizáció és z-skórok
  • Táblázatok, grafikonok és interaktív vizualizációk létrehozása

Előrejelző statisztika

  • Hipotézisvizsgálat és statisztikai jelentőség
  • Korreláció és regresszióanalízis
  • t-teszt, ANOVA és chi-négyzet tesztek

SPSS előrejelző modellalkotás

  • Lineáris és logisztikus regressziómodellek
  • Döntési fák és osztályozási modellek
  • Idősoros előrejelzés és túlélésanalízis

Haladó technikák és alkalmazások

  • Tényezőanalízis és csoportanalízis
  • Hiányzó értékek és kipóntos értékek kezelése
  • Marketing, egészség és társadalomtudományi esettanulmányok

Eredmények bemutatása és megosztása

  • SPSS kimenetek formázása és testreszabása
  • Eredmények exportálása Word, Excel és PDF formátumba
  • Döntéshozatalhoz használható szakmai jelentések készítése

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Statisztika és adatelemzés alapfogalmak megértése (például változók, hipotézisek, jelentőség)
  • Ismeret Microsoft Excel vagy hasonló táblázatkezelő eszközökkel
  • Korábbi tapasztalat kutatási módszerekkel vagy adathalmazokkal való munkával előny, de nem kötelező

Célközönség

  • Analitikusok
  • Kutatók
  • Tudósok
  • Akik érdeklődnek az SPSS és a prediktív elemzés gyakorlati készségek megszerzéséért
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák