《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

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《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

一、课程简介

本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、SPSS数据文件的建立与管理、SPSS数据的预处理（2）一般的统计分析过程，其中包括SPSS基本统计分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析（3）多元统计分析过程，包括因子分析、聚类分析等。

二、教学目的

本课程从加强基础、培养学生动手能力、提高素质的教学目标出发，建立一个科学的、合理的统计分析与SPSS的应用这一实验教学课程体系。通过本课程的学习，使学生不只是加深理解和巩固所学理论知识，而且更能切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。使学生能掌握对调查过程中收集来的数据资料进行整理、统计、分析的能力；掌握SPSS这种专业统计软件的操作；独立完成从建立数据文件、基本分析到相关回归分析整个过程的操作；使学生掌握一门实用而又专业性很强的技能；同时为今后其他专业课的学习奠定前提和基础，同时还要培养学生具有家国情怀、树立正确的社会主义价值观，培养学生良好的职业道德素养等。

三、主要教学模式和教学手段

主要教学模式采用课堂案例教学、任务驱动和实验、实践的教学方法，教学手段为多媒体、学习通。

四、教学内容及重点难点（要求编写所有章节的主要内容）

第一章SPSS统计分析软件概述

（一）目的与要求

1.使学生了解SPSS的发展及特点

2.使学生熟练掌握SPSS的的进入和退出等基本操作以及会按装SPSS软件。

3.使学生了解SPSS的三种使用方式以及它们的特点和应用场合。

4.使学生掌握利用SPSS进行数据分析的一般步骤

（二）教学内容

第一节SPSS使用基础

一、SPSS的基本窗口

二、SPSS软件的退出

第二节SPSS的基本运行方式

一、<![endif]>完全窗口菜单方式

二、<![endif]>程序运行方式

三、<![endif]>混合运行方式

第三节利用SPSS进行数据分析的一般步骤

一、数据分析的一般步骤

二、利用SPSS进行数据分析的一般步骤

第二章SPSS数据文件的建立和管理

（一）目的与要求

1.使学生掌握数据文件建立与编辑的方法。

2.使学生掌握数据文件的保存、读取及合并

（二）教学内容

第一节SPSS数据文件

一、<![endif]>SPSS数据文件的特点

二、SPSS数据的基本组织方式

第二节 SPSS数据的结构及定义方法

一、<![endif]>变量名

二、变量类型、列宽、小数位宽

三、变量名标签

四、变量值标签

五、缺失数据

六、计量尺度

七、变量角色

 

第三节 SPSS数据的录入与编辑

一、<![endif]>SPSS数据的录入

二、SPSS数据的编辑

第四节 SPSS数据的保存

一、<![endif]>SPSSS支持的数据格式

二、保存SPSS数据的基本操作

第五节 读取其他格式的数据文件

一、<![endif]>直接读入其他格式的数据文件

二、使用文本向导读入文本文件

三、使用数据库向导读入数据

第六节 SPSS数据文件合并

一、纵向合并数据文件

二、横向合并数据文件

第三章  SPSS数据的预处理

（一）目的与要求

1.使学生能够掌握对SPSS数据进行简单的排序、计数的具体操作。

2.使学生掌握变量计算、选取、分类汇总及数据分组等预处理方法。

 

（二）教学内容

第一节SPSS数据的排序

一、<![endif]>数据排序目的

二、数据排序的应用举例

第二节 查找重复个案

一、<![endif]>查找重复个案的方法

二、查找重复个案的应用举例

第三节变量计算

一、<![endif]>变量计算的目的

二、SPSS算术表达式

三、SPSS条件表达式

四、SPSS函数

五、变量计算的应用举例

第四节数据选取

一、<![endif]>数据选取的目的

二、数据选取方法

三、数据选取的应用举例

第五节计数

一、<![endif]>计数目的

二、计数区间

三、计数的应用举例

第六节分类汇总

一、<![endif]>分类汇总的目的

二、分类汇总的应用举例

第七节 数据分组

一、<![endif]>数据分组的目的

二、组距分组

三、数据分组的应用举例

第八节数据预处理的其他功能

一、数据转置

二、加权处理

三、数据拆分

第四章SPSS的基本统计分析  

（一）目的与要求

1.使学生能够掌握SPSS频数分析的基本方法并熟练掌握其具体操作。

2.使学生掌握基本描述统计量的含义，并熟练掌握其计算的具体操作。

3. 使学生掌握交叉列联分析的基本方法，了解卡方检验的基本思想，能够熟练掌握其具体操作。

4.掌握多选项问题的不同拆分方法和应用场合，并能够利用多选项分析进行数据分析。

（二）教学内容

第一节  频数分析

一、<![endif]>频数分析的目的和任务

二、频数分析的应用举例

三、频数分析的扩展功能

四、频数分析扩展功能的应用举例

第二节  计算基本描述统计量

一、基本描述统计量

二、计算基本描述统计量的应用举例

第三节   交叉分组下的频数分析

一、<![endif]>交叉分组下的频数分析的目的和基本任务

二、交叉列联表的主要内容

三、交叉列联表行列变量间关系的分析

四、交叉分组下的频数分析应用举例

第四节  多选项分析

一、多选项分析的目的和思路

二、多选项分析的应用举例

第五章SPSS的参数检验

（一）目的与要求

1.使学生掌握单样本T检验方法

2.使学生掌握两独立样本T检验方法

3.使学生掌握两配对样本T检验方法

（二）教学内容

第一节参数检验概述

一、<![endif]>推断统计与参数检验

二、假设检验的基本思想

三、假设检验的基本步骤

第二节单样本T检验

一、<![endif]>单样本t检验的目的

二、单样本t检验的基本步骤

三、单样本t检验的应用举例

第三节 两独立样本T检验

一、<![endif]>两独立样本t检验的目的

二、两独立样本t检验的基本步骤

三、两独立样本t检验的应用举例

第四节 两配对样本T检验

一、<![endif]>两配对样本t检验的目的

二、两配对样本t检验的基本步骤

三、两配对样本t检验的应用举例

第五章 SPSS的方差分析

（一）目的与要求

1.使学生掌握单因素方差分析的方法

2.使学生掌握多因素方差分析的方法

（二）教学内容

第一节 方差分析概述

主要介绍方差分析的概念及基本原理。

第二节单因素方差分析

一、<![endif]>单因素方差分析的基本思想

二、单因素方差分析的数学模型

三、单因素方差分析的基本步骤

四、单因素方差分析的应用举例

五、单因素方差分析的的进一步分析

六、单因素方差分析应用举例的进一步分析

第三节多因素方差分析

一、多因素方差分析的基本思想

二、多因素方差分析的数学模型

三、多因素方差分析的基本步骤

四、多因素方差分析的应用举例

五、多因素方差分析的的进一步分析

六、多因素方差分析应用举例的进一步分析

第七章SPSS的非参数检验

（一）目的与要求

1.使学生使学生了解非参数检验的基本内容。

2.掌握几种不同的非参数检验过程。

（二）教学内容

第一节单样本的非参数检验

一、<![endif]>总体分布的卡方检验

二、二项分布检验

三、单样本K-S检验

四、变量值随机性检验

第二节两独立样本的非参数检验

一、<![endif]>两独立样本的曼-惠特尼U检验

二、两独立样本的K-S检验

三、两独立样本的游程检验

四、极端反应检验

五、两独立样本非参数检验的应用举例

第三节多独立样本的非参数检验

一、<![endif]>中位数检验

二、多独立样本的Kruskal-Wallis检验

三、多独立样本的Jonckheere-Terpstar检验

四、多独立样本非参数检验的应用举例

第四节 两配对样本的非参数检验

一、<![endif]>两配对样本的McNemar检验

二、两配对样本的符号检验

三、两配对样本Wilcoxon符号秩检验

四、两配对样本非参数检验的应用举例

 

第八章SPSS的相关分析

（一）目的与要求

1.使学生了解相关分析的内容和过程

2.使学生学会绘制散点图。

3.使学生会计算相关系数。

（二）教学内容

第一节相关分析

事物之间的关系大致归纳为两类：函数关系和统计关系。

第二节绘制散点图

一、<![endif]>散点图的特点

二、散点图的应用举例

第三节计算相关系数

一、<![endif]>相关系数的特点

二、相关系数的种类

三、相关系数的应用举例

第四节 偏相关分析

一、<![endif]>偏相关分析和偏相关系数

二、偏相关分析的基本操作

三、偏相关分析的应用举例

第九章  SPSS的线性回归分析

（一）目的与要求

1.掌握线性回归分析的主要目标，了解回归方程的最小二乘估计的基本设计思路。

2.熟练掌握线性回归分析的具体操作，能够读懂基本分析结果，掌握计算结果之间的数量关系，并能够写出回归方程，对回归方程进行各种统计检验。

3.了解多元线性回归分析中自变量筛选的主要策略，

4.了解SPSS残差分析和多重共线性检测的基本操作，并能够解释分析结果。

（二）教学内容

第一节回归分析概述

一、<![endif]>什么是回归分析

二、如何得到回归线

三、回归分析的一般步骤

第二节 线性回归分析和线性回归模型

一、<![endif]>一元线性回归模型

二、多元线性回归模型

三、回归参数的普通最小二乘估计

第三节回归方程的统计检验

一、<![endif]>回归方程的拟合优度检验

二、回归方程的显著性检验

三、回归系数的显著性检验

四、残差分析

第四节多元回归分析的其他问题

一、<![endif]>解释变量的筛选问题

二、变量的多重共线性问题

第五节线性回归分析的基本操作

一、线性回归分析的基本操作

二、线性回归分析的其他操作

第六节线性回归的应用举例

一、<![endif]>一般线性回归分析举例

二、带虚拟解释变量的回归分析举例

第七节 曲线估计

一、<![endif]>曲线估计概述

二、曲线估计得应用举例

第十章 SPSS的聚类分析

（一）目的与要求

1.使学生对聚类分析有基本的了解。

2.使学生会运用聚类分析来解决一些实际问题。

（二）教学内容

第一节 聚类分析的一般问题

一、<![endif]>聚类分析的意义

二、聚类分析中“亲疏程度”的度量方法

三、聚类分析几点说明

第二节层次聚类

一、<![endif]>层次聚类的两种类型和两种方式

二、个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法

三、层次聚类的基本操作

四、层次聚类的应用举例

第三节 K-means聚类

一、K-means聚类分析的核心步骤

二、K-means聚类分析的基本操作

三、K-means聚类分析的应用举例

第十一章SPSS的因子分析

（一）目的与要求

1.使学生了解因子分析的过程和方法

2. 使学生会运用因子分析来解决一些实际问题。

（二）教学内容

第一节因子分析概述

一、<![endif]>因子分析的意义

二、因子分析的数学模型和相关概念

第二节因子分析的基本内容

一、<![endif]>因子分析的基本步骤

二、判断因子分析的前提条件是否满足

三、因子提取和因子载荷矩阵的求解

四、因子的命名

五、计算因子得分

第三节 因子分析的基本操作及案例

一、因子分析的基本操作

二、因子分析的应用举例

五、课内实验（实训）教学内容及要求

项目一：SPSS的基本操作

1.<![endif]>目的与要求

  熟悉SPSS的菜单和窗口界面及SPSS的数据保存。

2.实验学时：4学时            

3.实验内容：

 （1）数据文件的建立与数据录入

   （2）数据文件的保存

项目二SPSS数据文件的建立和管理

1.<![endif]>目的要求：  掌握利用SPSS进行数据文件的建立和管理

2.实验学时：5学时

3.实验内容：

 （1）SPSS数据的结构和定义

　 （2）SPSS数据的录入与编辑

   （3）SPSS数据的保存

 （4）读取其他格式的数据文件

（5）SPSS数据的文件合并

项目三SPSS数据的预处理

1.目的要求：掌握SPSS数据排序、查找重复个案、计数和选取、分类汇总和数据分组的操作。掌握变量的计算。

2.实验学时：8学时

3.实验内容：

（1）数据的排序

（2）查找重复个案

（3）变量计算

（4）数据的选取

（5）SPSS数据的计数

（6）SPSS数据的分类汇总

（7）SPSS数据的分组

项目四SPSS的基本统计分析

1.目的要求：  利用SPSS进行基本统计分析。

2.实验学时：6学时

3.实验内容：

 （1）频数分析（Frequencies过程）

　 （2）描述性分析（Descriptives过程）

   （3）交叉分组下的频数分析

 （4）多选项分析

项目五 、 SPSS的参数检验与方差分析

1.目的要求：利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验及单因素方差分析、多因素方差分析。

2.实验学时：8学时

3.实验内容：

（1）单样本T检验（One-Sample T Test过程）

（2）两独立样本T检验（Independent-Samples T Test过程）

（3）成对样本T检验（Paired-Samples T Test过程）

（4）单因素方差分析

（5）多因素方差分析

项目六、SPSS的非参数检验

1.目的要求：利用SPSS进行非参数检验。

2.实验学时：4学时

3.实验内容：

（1）卡方检验(Chi-Square过程)

（2）二项分布检验（Binomial过程）

（3）游程检验（Runs过程）

（4）单样本Kolmogorov-Smirnov检验（1-Sample K-S过程）

（5）两独立样本比较（2 Independent Samples过程）

（6）2相关样本比较（2 Related Samples过程）

项目七、SPSS的相关与回归分析

1.目的要求：

利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归。

2.实验学时：9学时

3.实验内容：

（1）两变量的相关分析（Bivariate过程）

（2）偏相关分析(Partial 过程)

（3）线性回归分析(Linear过程)

（4）曲线回归(Curve Estimation过程)

项目八、SPSS的聚类分析

1.目的要求：

利用SPSS进行聚类分析

2.实验学时：4学时

3.实验内容：

（1）系统聚类法（Hierarchical Cluster过程）

（2）快速聚类法（K-Means Cluster过程）

项目九、SPSS的因子分析

1.目的要求：利用SPSS进行因子分析

2.实验学时：6学时

3.实验内容：

因子分析（Factor过程）

（二）各实验（实训）学时分配

六、各教学环节学时分配

七、推荐教材和教学参考书

教材：薛薇著《统计分析与SPSS的应用》中国人民大学出版社，2017年6月版。

实验指导书： 赵慧琴主编《数据处理技术与SPSS实验教程》华南理工大学出版社，2016年6月

参考书：刘猛等著《SPSS19.0统计分析综合案例详解》清华大学出版社，2014年9月版。

八、其他说明

该大纲可根据实际情况进行适当调整。