随着大数据时代的到来，信息量将会大规模涌来，对于处在信息爆炸时代的人们，数据处理分析软件的应用显得更为重要，尤其是当前处于教育数字化转型时代背景下，数据统计分析软件的普及和应用是时代的要求！
    在长期的工作中，我们获取了数据的绝大部分，但却在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然很低。本门课程的目标，正是要打破这种鸿沟，近距离分析数据，让数据指导我们的决策，为进一步在数据分析领域提供更强动力。

本课程旨在培养学生具备“动手动脑”的数据分析理念和能力，掌握利用计算机技术进行数据统计分析的操作技能。同时，该课程也是全国SPSS数据统计分析师考试中必考科目之一，这充分体现了该课程在线专业精品课程的实用性和服务价值。

• 第一章概述
  • 1.2SPSS的安装
  • 1.1SPSS软件简介
  • 1.3 SPSS界面认识
  • 1.4数据处理流程
• 第二章 数据统计处理实例
  • 2.1定义变量
  • 2.2录入数据
  • 2.3多选题的录入
• 第三章 数据预处理
  • 3.1排序
  • 3.3个案选择
  • 3.2计算
  • 3.4加权
  • 3.5缺失值处理
  • 3.6计数
  • 3.7重新编码
  • 3.8分类汇总
• 第四章 描述性统计
  • 4.1频数分析一
  • 4.2描述性统计
  • 4.3探索分析
  • 4.4列联表分析
  • 4.5报告分析之一
  • 4.5报告分析之二
• 第五章 均值比较和T检验
  • 5.1统计假设检验理论
  • 5.2分组均值
  • 5.3单一样本t检验
  • 5.4独立样本T检验
  • 5.5配对样本T检验
  • 5.6单因素方差分析
• 第六章 非参数检验
  • 6.1 X平方检验
  • 6.2 二项分布
  • 6.3随机检验
  • 6.4单样本K-S检验
  • 6.5两个独立样差异的显著性检验
  • 6.6多个独立样本差异的显著性检验
  • 6.7 两个相关样本差异的显著性检验
  • 6.8多个相关样本差异的显著性检验
• 第七章 相关分析
  • 7.1相关分析基本理论
  • 7.2列联表中的相关分析
  • 7.3相关分析
  • 7.4偏相关分析
• 第八章 回归分析
  • 8.1回归分析理论知识
  • 8.3.1多元线性回归分析(一)
  • 8.2一元线性回归分析
  • 8.3.2多元线性回归分析（二）
  • 8.4曲线拟合
• 第九章 实例分析
  • 9.1社会调查综合实例
  • 9.2人事工资档案综合实例
• SPSS阶段测试
• 课程检测
• 测试二

模块一：SPSS软件的认识

模块二：基础统计。以描述统计为主要内容，分为数据预处理、样本描述性统计等两大教学内容。

模块三：高级统计。以推断统计为主要内容，分为均值比较和t检验、非参数检验、相关分析、回归方析、方差分析、因子分析、聚类分析等教学内容。

模块四：以综合实例应用为实践内容

 1.了解计算机硬件和Windows操作系统基础知识，特别是窗口、对话框操作知识；

2.统计学基础知识，SPSS具有强大的统计分析功能，用户应具有一定的统计学知识。只有掌握了相应的统计学方法后才能使用该软件包及对结果做出合理解释。

3.其他软件知识，最少能够学习一种其他数据管理软件，如电子表格软件Excel 操作知识，以便于对数据进行转换。

统计学知识。只有掌握了相应的统计学方法后才能使用该软件包及对结果做出合理解释。算机硬件和Windows操作系统基础知识，特别是窗口、对话框操作知识