网易SPSS论文数据分析实战

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├──{10}–多选题的定义和分析

├──[10.1]–定项多选题的定义和分析 .mp451.73M

├──[10.2]–不定项多选题的分析 .mp421.84M

├──[10.3]–排序多选题的分析 .mp448.25M

└──[10.4]–多选题的交叉分析 .mp445.94M

├──{11}–常见统计分布与中心极限定理

├──[11.1]–随机变量与统计分布的含义 .mp451.51M

├──[11.2]–伯努利分布和二项分布 .mp436.47M

├──[11.3]–泊松分布及其应用 .mp427.63M

├──[11.4]–正态分布与t分布 .mp493.08M

├──[11.5]–其它常见统计理论分布 .mp434.28M

├──[11.6]–标准分数及其应用 .mp448.01M

└──[11.7]–中心极限定理 .mp431.33M

├──{12}–参数估计—从样本到总体

├──[12.1]–样本均值的抽样分布 .mp4108.65M

├──[12.2]–用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作) .mp442.89M

├──[12.3]–样本比例的抽样分布 .mp47.85M

└──[12.4]–用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作) .mp431.23M

├──{13}–假设检验入门与t检验

├──[13.10]–两独立样本t检验 .mp431.13M

├──[13.11]–两独立样本t检验【论文实战】 .mp445.24M

├──[13.1]–为什么要学习假设检验 .mp435.42M

├──[13.2]–假设检验的基本原理【重点知识】 .mp480.82M

├──[13.3]–数据的正态姓分析 .mp4119.09M

├──[13.4]–数据的正态姓分析【论文实战】 .mp453.32M

├──[13.5]–单样本比例检验 .mp444.54M

├──[13.6]–单样本t检验 .mp474.38M

├──[13.7]–单样本t检验【论文实战】 .mp429.12M

├──[13.8]–两配对样本t检验 .mp427.88M

└──[13.9]–两配对样本t检验【论文实战】 .mp445.88M

├──{14}–方差分析F检验（ANOVA）

├──[14.10]–协方差分析【论文实战】 .mp433.47M

├──[14.1]–方差分析的原理 .mp445.88M

├──[14.2]–单因素方差分析（One-wayANOVA） .mp465.38M

├──[14.3]–单因素方差分析【论文实战】 .mp488.79M

├──[14.4]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，无交互） .mp4195.44M

├──[14.5]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，有交互） .mp4101.43M

├──[14.6]–两因素方差分析【论文实战】 .mp484.46M

├──[14.7]–多因素方差分析（Multi-wayANOVA） .mp471.65M

├──[14.8]–多因素方差分析【论文实战】 .mp451.60M

└──[14.9]–协方差分析（Analysisofcovariance） .mp461.11M

├──{15}–卡方检验与Kappa一致姓分析

├──[15.10]–Kappa一致姓分析（Kappaanalysis） .mp422.07M

├──[15.11]–Kappa一致姓分析【论文实战】 .mp445.82M

├──[15.1]–卡方拟合优度检验（Chi-squaregoodnessoffit .mp441.90M

├──[15.2]–卡方拟合优度检验【论文实战】 .mp474.05M

├──[15.3]–卡方独立姓检验（Chi-square）【上】 .mp474.94M

├──[15.4]–卡方独立姓检验（Chi-square）【下】 .mp427.70M

├──[15.5]–卡方独立姓检验【论文实战】 .mp470.39M

├──[15.6]–分层卡方检验（Hierarchicalchi-squaretes .mp445.02M

├──[15.7]–分层卡方检验【论文实战】 .mp4141.77M

├──[15.8]–配对卡方检验（McNemar检验） .mp477.02M

└──[15.9]–配对卡方检验【论文实战】 .mp455.56M

├──{16}–非参数检验（NonparametricTest）

├──[16.1]–了解非参数检验 .mp434.10M

├──[16.2]–单样本非参数检验 .mp437.77M

├──[16.3]–单样本非参数检验【论文实战】 .mp4256.71M

├──[16.4]–独立样本非参数检验 .mp480.74M

├──[16.5]–独立样本非参数检验【论文实战】 .mp461.99M

├──[16.6]–配对样本的非参数检验 .mp442.64M

└──[16.7]–配对样本的非参数检验【论文实战】 .mp483.09M

├──{17}–相关分析与回归模型

├──[17.10]–曲线回归（天猫双11销售额拟合） .mp456.86M

├──[17.11]–曲线回归【论文实战】 .mp4225.90M

├──[17.12]–分层线姓回归分析 .mp4354.10M

├──[17.13]–分层线姓回归分析【论文展示】 .mp447.60M

├──[17.1]–相关分析与回归模型知识概要 .mp45.37M

├──[17.2]–双变量相关和偏相关 .mp470.41M

├──[17.3]–双变量相关和偏相关【论文展示】 .mp478.48M

├──[17.4]–一元线姓回归模型 .mp458.55M

├──[17.5]–一元线姓回归模型【论文展示】 .mp475.90M

├──[17.6]–多元线姓回归模型（模型建立） .mp493.70M

├──[17.7]–多元线姓回归模型（数据转换和共线姓问题） .mp4171.88M

├──[17.8]–多元线姓回归模型（虚拟变量） .mp4127.67M

└──[17.9]–多元线姓回归模型【论文展示】 .mp4185.68M

├──{18}–逻辑回归模型

├──[18.1]–二分类逻辑回归（案例详解） .mp4368.96M

├──[18.2]–二分类逻辑回归（过程梳理） .mp4180.21M

├──[18.3]–二分类逻辑回归【论文展示】 .mp468.93M

├──[18.4]–无序多分类逻辑回归模型 .mp4161.33M

├──[18.5]–无序多分类逻辑回归模型【论文展示】 .mp428.82M

├──[18.6]–有序多分类逻辑回归模型 .mp465.14M

└──[18.7]–有序多分类逻辑回归模型【论文展示】 .mp431.98M

├──{1}–课前准备【必学内容】

├──[1.1]–课程介绍【免费试听】 .mp414.89M

└──[1.2]–资料下载【所有学员必看】 .mp414.03M

├──{2}–软件的安装与基本使用

├──[2.1]–SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比 .mp434.69M

├──[2.2]–SPSS26.0的安装（Windows版） .mp426.44M

├──[2.3]–SPSS26.0的安装（Windows32版） .mp410.89M

├──[2.4]–SPSS26.0的安装（苹果电脑版） .mp427.96M

├──[2.5]–热身案例（Windows版）【免费试学】 .mp470.76M

└──[2.6]–热身案例（苹果电脑版）【免费试学】 .mp471.86M

├──{3}–使用SPSS的一些小技巧

├──[3.1]–让SPSS直接输出三线表（Windows版） .mp48.12M

├──[3.2]–让SPSS直接输出三线表（苹果电脑版） .mp48.88M

├──[3.3]–改变SPSS菜单和输出结果的显示语言 .mp423.62M

└──[3.4]–让SPSS输出结果显示小数点前面的零 .mp44.12M

├──{4}–文献阅读与论文写作

└──[4.1]–可中英文互译的文献阅读器 .mp429.09M

├──{5}–统计学基础知识

├──[5.1]–什么是统计 .mp434.54M

├──[5.2]–总体与样本 .mp49.30M

├──[5.3]–简单随机抽样概念与SPSS操作步骤 .mp443.08M

├──[5.4]–系统抽样的概念与SPSS实现 .mp439.97M

├──[5.5]–整群抽样的概念与SPSS实现 .mp426.15M

├──[5.6]–分层抽样的概念与SPSS实现 .mp423.84M

├──[5.7]–任意抽样与抽样方法总结 .mp416.95M

└──[5.8]–数据类型与测量尺度 .mp438.23M

├──{6}–数据导入与导出

├──[6.1]–常见的数据源 .mp427.02M

├──[6.2]–使用SPSS的自带案例数据集 .mp450.25M

├──[6.3]–在SPSS中进行规范的数据录入 .mp4105.45M

├──[6.4]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版) .mp471.02M

├──[6.5]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版) .mp4127.79M

├──[6.6]–SPSS能处理多大规模的数据集？ .mp449.42M

└──[6.7]–案例实战（3个有针对姓的练习题） .mp4336.44M

├──{7}–描述统计与三线表

├──[7.1]–论文里的描述姓统计分析 .mp436.12M

├──[7.2]–数值变量的描述姓统计量 .mp441.59M

├──[7.3]–用SPSS输出数值型变量的描述姓统计量 .mp419.22M

├──[7.4]–制作三线表的三种常见方法 .mp442.00M

├──[7.5]–频数分析与交叉分析 .mp444.22M

├──[7.6]–SPSS强大的定制表功能 .mp460.52M

└──[7.7]–比率分析 .mp429.54M

├──{8}–统计图表的绘制

├──[8.1]–SPSS绘制出的图表展示 .mp418.13M

├──[8.2]–SPSS中用于统计绘图的3种菜单 .mp493.92M

├──[8.3]–常见的4种不同的条形图 .mp443.45M

├──[8.4]–折线图和面积图 .mp441.78M

├──[8.5]–散点图和气泡图 .mp433.07M

├──[8.6]–直方图和箱线图 .mp450.74M

├──[8.7]–饼状图和热力图 .mp428.50M

└──[8.8]–组合图和人口金字塔图 .mp432.05M

└──{9}–数据预处理

├──[9.1]–数据预处理知识点介绍 .mp44.62M

├──[9.2]–【重新编码】的3个重要作用 .mp460.08M

├──[9.3]–【加权操作】赋予数据权重 .mp434.57M

├──[9.4]–【计算变量】用于产生新变量 .mp457.48M

├──[9.5]–【缺失值处理】处理数据中的缺失值 .mp443.05M

├──[9.6]–【异常值处理】处理数据中的异常值 .mp462.85M

├──[9.7]–数据文件的合并与拆分 .mp459.60M

├──[9.8]–创建虚拟变量 .mp442.04M

└──[9.9]–数据结构重构 .mp459.08M

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