《数据处理技术与SPSS》-课程教学大纲.docx

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1、数据处理技术与SPSS课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16101902课程名称：数据处理技术与SPSS英文名称：DataAna1ysisAndSPSS课程类别：专业课学时：36学分：2适用对象：经济学、管理学、社会学、理学等本科专业学生考核方式：考查先修课程：统计学、概率论与数理统计二、课程简介紧抓课程改革核心环节，不断提升教学质量，将“课程思政”作为融合德育与智育的融合主渠道，是逐步实现“立德树人”的综合教育理念的前进方向。数据处理技术与SPSS课程通过SPSS统计软件的操作，模拟大量经济现象，将现象抽象为一个数学模型，应用数学或统计的方法得到模型的解，对模型的解进行合理的解释和文字说

2、明，以发现各种社会的、经济现象的内在规律即提出解决社会的、经济问题的对策和措施。ThecourseofDataAna1ysisandSPSSsimu1atesa1argenumberofeconomicphenomenabytheoperationofSPSSstatistica1software.Thephenomenaareabstractedasamathematica1mode1,meanwhi1emathematica1orstatistica1methodsareusedtogettheso1utionofthemode1,andtheso1utionofthemode1isexp

3、1ainedreasonab1y,inordertofindtheinterna11awsofvarioussocia1andeconomicphenomena.Thenthecountermeasuresandmeasurestoso1vethesocia1andeconomicprob1emsareputforward.三、课程性质与教学目的本课程为我校经济学、管理学、社会学、理学等本科专业学生的专业必修课。本课程的教学目的为：（1）强调对统计分析方法基本思想的理解和应用，培养能熟练掌握国际主流数据分析应用软件SPSS的能力，通过对信息资源搜集、控制和分析，保证经济决策数据的准确性、理论方

4、法的合理性以及制定政策、战略决策的科学性。（2）要求熟练掌握传统的和现代的数据信息采集方法、熟悉数据统计分析的方法、技能和分析软件，具备较强的数据统计分析表达能力。（3）本课程把统计分析方法与SPSS紧密结合，对各种统计分析方法只进行通俗的、描述性说明，省去繁杂的数学推导。（4）理解与掌握调查选题的政策导向、问卷设计的倾向与调查报告撰写的真实诚信。通过课程思政对学生诚信价值观引领，将“立德树人”内化到系统的本课程学习过程中。四、教学内容及要求第一章SPSS统计软件基本操作（一）目的与要求1 .掌握和理解SPSS的特点和功能；2 .熟练掌握SPSS的基本概念；3 .熟练掌握数据的录入与编辑。4

5、.介绍国产统计分析软件的短板，激励同学们认真学习，将来开发出本国自己的统计分析软件，增强危机感。（二）教学内容第一节SPSS系统简介与系统运行管理方式1 .主要内容：SPSS的概念、SPSS应用特点和SPSS的启动与退出。SPSS系统运行管理方式和窗口功能。2 .基本概念和知识点：SPSS概念和应用特点，三种系统运行管理方式。3 .问题与应用：结合自己专业特点，试想SPSS在哪些领域可以发挥其作用。第二节数据文件建立与编辑1 .主要内容：SPSS基本概念、定义SPSS变量及原则、SPSS基本运算、数据输入和数据编辑。2 .基本概念和知识点：SPSS变量概念及种类，定义SPSS变量包含主要内容，

6、SPSS基本运算三种形式。3 .问题与应用：不同类型变量在SPSS数据整理中如何处理？建立一个数据文件有哪些步骤？缺省值设置方式的种类？其替代方法？（三）思考与实践1 .SPSS有哪些主要统计分析模块，各自作用是什么？2 .SPSS中“粘贴”功能键有何作用？3 .SPSS软件与SAS、MAT1ABEVIEWS等其他软件相比，优劣势何在？4 .搜集有关使用SPSS进行实证分析的参考文献，探讨SPSS的应用领域。5 .实践练习建立一个SPSS数据文件。6 .思考SPSS在你自己的专业领域中可以分析哪些问题。（四）教学方法与手段课程讲授/课堂讨论/网络辅助教学/实地调查第二章数据文件整理（一）目的与

7、要求1 .掌握数据初步整理；2 .熟练进行数据分组；3 .熟练掌握数据汇总。（二）教学内容第一节数据初步整理1 .主要内容：收集的数据读入一个数据文件后，需要对数据文件进行加工整理，包括对记录的排序，变量值的排序和数据文件的转置。2 .基本概念和知识点：数据文件转置应注意的问题。3 .问题与应用：统计数据有哪些来源？各种来源的数据特点如何？第二节数据分组1 .主要内容：数据分组概念和SPSS分组过程、数据文件合并。2 .基本概念和知识点：数据分组和数据文件合并的概念，数据文件合并的二种形式。3 .问题与应用：有哪些统计数据的收集方法？问卷调查表的数据录入应注意哪些问题？对多项选择项目如何定义？

8、第三节数据汇总1主要内容：数据汇总概念和SPSS过程、分析变量选择。4 .基本概念和知识点：数据汇总的概念，分析变量选择的几种形式。5 .问题与应用：数据分组与数据汇总结果差异分析。（三）思考与实践1 .定性数据与定量数据区别，如何用适当的方法描述上述数据并做出评价？2 .对于问卷中的单项选择题、多项选择题、填空题、开放式问答题的答案如何编码并录入SPSS?3 .数据的收集方法有哪些？如何组织一场实地调查？如何利用各种检索工具收集数据？4 .数据分组与数据汇总的差异比较；5 .在实际问题的研究中，数据分组的作用；6 .实践练习数据合并的两种方式。（四）教学方法与手段课程讲授/课堂讨论/网络辅助

9、教学/实地调查第三章统计分析概述（一）目的与要求1 .了解掌握单变量描述统计分析方法及分析指标；2 .了解掌握单变量频数分析方法及分析指标；3 .掌握分类数据的列联表分析；4 .掌握各种数据集中趋势和离中趋势计算和分析。（二）教学内容第一节描述统计分析1 .主要内容：频数分析的概念和功能，描述统计分析的概念和功能，数据探索分析的概念和功能，上述三种功能的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：频数分析的概念，描述统计分析的概念，数据探索分析的概念。箱图、茎叶图、直方图的制作。3 .问题与应用：描述集中趋势的统计量有那些？描述离散趋势的统计量有哪些？比较各类统计量的优缺点。第二节数据列联分析1 .

10、主要内容：列联分析的概念与结构分布、卡方分布与卡方检验、列联分析的应用，列联分析的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：列联分布的两个方面即观测值分布与期望值分布,卡方统计量、卡方分布、自由度的确定、卡方检验。3 .问题与应用：如何构造类别数据的列联表与列联表分布？何种情况下应避免使用卡方检验，在这种情况下会出现怎样结果？（三）思考与研究1 .如何解释双因素列联表中类别概率的假设检验问题？2 .探索分析有何作用？3 .如何构造类别数据的列联表与列联表分布？何种情况下应避免使用卡方检验，在这种情况下会出现怎样结果？4 .思考列联分析的实际应用场合，并搜集阅读相关参考文献。5 .在SPSS如何实现

11、数据的标准化处理？6 .结合实地调查数据进行卡方检验。（四）教学方法与手段7 程讲授/课堂讨论/网络辅助教学/实地调查第四章均值比较与方差分析（一）目的与要求1 .了解掌握均值比较的概念和均值比较的分析原理；2 .掌握独立样本T检验的概念和分析原理；3 .掌握配对样本T检验的概念和分析原理；4 .掌握方差分析的基本问题、基本术语、实验设计、假设检验；5 .掌握单因素方差分析原理和分析过程，单因素方差分析的多重比较；6 .掌握简单的多因素方差分析，各因素的主效应以及各因素的交互效应;7 .掌握协方差分析的原理及分析过程；8 .了解多因变量的多因素分析；（二）教学内容第一节均值比较分析1 .主要内

12、容：均值比较的概念、均值比较的原理和构造检验统计量。独立样本T检验的概念与SPSS过程。配对样本T检验的概念与SPSS过程。2 .基本概念和知识点：两个总体均值之差的检验，双边检验与单边检验问题，研究总体正态性问题。独立样本T检验的概念。配对样本T检验的概念。3 .问题与应用：简述大、小独立样本总体均值之差的检验；抽样总体为高度偏斜分布时，小样本T检验的推断是否正确？如何解决？当差值总体为非正态总体时，小样本配对样本检验的推断是否正确？如何解决？第二节方差分析1主要内容：方差分析概念、方差分析原理、多总体的假设检验。单因素方差分析的概念、单因素方差分析的多重比较，单因素方差分析SPSS过程。多

13、因素方差分析的概念、主效应与交互效应、协方差分析的概念、多因素方差分析和协方差分析的SPSS过程。4 .基本概念和知识点：方差分解原理、因素、水平、单元、组内差异、组间差异、主效应、交互效应。5 .问题与应用：方差分析的基本思想；方差分析中均值多重比较的作用；双因素分析中F检验的要点。（三）思考与研究1 .抽样总体为高度偏斜分布时，小样本T检验的推断是否正确？如何解决？2 .如何理解在多因素方差分析中，应先对因素相互作用作F检验，若发现存在相互作用，就不必进一步作主效应的F检验？3 .方差分析中均值多重比较有何作用？4 .方差分析与含有虚拟自变量的回归分析有何联系？5 .思考方差分析的使用条件

14、与应用场合。6 .利用实地调查数据进行方差分析或假设检验。（四）教学方法与手段7 程讲授/课堂讨论/网络辅助教学/实地调查第五章相关与回归分析（一）目的与要求1 .了解和掌握变量相关关系概念与分析过程；2 .掌握二元变量的相关分析；掌握偏相关关系的概念与分析过程；掌握距离分析的概念和分析过程；3 .掌握一元线性回归模型的分析及检验；掌握多元线性回归分析及检验；4 .掌握虚拟变量的概念与虚拟变量引入回归模型的模式；（二）教学内容第一节变量相关关系的概念与分析过程1 .主要内容：相关关系的概念、PearSOn相关系数、SPearman相关系数和Kenda11相关系数的计算，相关系数的检验。三种相关

15、系数的SPSS的过程。2 .基本概念和知识点：相关系数概念与假设检验。3 .问题与应用：如何判别不同相关分析对变量的不同要求？第二节偏相关系数分析1 .主要内容：偏相关系数概念与计算，偏相关分析的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：偏相关系数概念与假设检验。3 .问题与应用：偏相关分析与简单相关分析有何异同？第三节距离分析1 .主要内容：距离分析概念与计算，距离分析的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：距离分析概念。3 .问题与应用：如何运用相似性分析变量之间的关系？第四节一元线性回归分析1 .主要内容：一元线性回归分析的决定系数、一元线性回归模型的显著性检验。一元线性回归分析的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：决定系数概念和应用，一元线性模型的T检验、F检验。3 .问题与应用：试分析样本回归直线与总体回归直线的相互关系。第五节多元线性回归分析1 .主要内容：多元线性回归模型的一般形式及假定、最小二乘估计及其性质、多元线性回归模型的一级检验和二级检验，多元线性回归分析的SPSS过程。2 .基本概念和知识点：回归参数性质、残差性质，估计标准误差性质，一级检验与二级检验内容。3