SPSS论文数据分析实战 -网易云课堂

📁 SPSS论文数据分析实战 – 网易云课堂
📁 {6}–数据导入与导出
📁 {5}–统计学基础知识
📁 {10}–多选题的定义和分析
📁 {3}–使用SPSS的一些小技巧
📁 {13}–假设检验入门与t检验
📁 {2}–软件的安装与基本使用
📁 {1}–课前准备【必学内容】
📁 {9}–数据预处理
📁 {18}–逻辑回归模型
📁 {12}–参数估计—从样本到总体
📁 {14}–方差分析F检验（ANOVA）
📁 {4}–文献阅读与论文写作
📁 {7}–描述统计与三线表
📁 {11}–常见统计分布与中心极限定理
📁 {16}–非参数检验（NonparametricTest）
📁 {8}–统计图表的绘制
📁 {17}–相关分析与回归模型
📁 {15}–卡方检验与Kappa一致性分析
📄 [6.4]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版).mp4
📄 [6.7]–案例实战（3个有针对性的练习题）.mp4
📄 [6.5]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版).mp4
📄 [6.1]–常见的数据源.mp4
📄 [6.3]–在SPSS中进行规范的数据录入.mp4
📄 [6.2]–使用SPSS的自带案例数据集.mp4
📄 [6.6]–SPSS能处理多大规模的数据集？.mp4
📄 [3.2]–让SPSS直接输出三线表（苹果电脑版）.mp4
📄 [3.4]–让SPSS输出结果显示小数点前面的零.mp4
📄 [3.1]–让SPSS直接输出三线表（Windows版）.mp4
📄 [3.3]–改变SPSS菜单和输出结果的显示语言.mp4
📄 [5.5]–整群抽样的概念与SPSS实现.mp4
📄 [5.8]–数据类型与测量尺度.mp4
📄 [5.6]–分层抽样的概念与SPSS实现.mp4
📄 [5.1]–什么是统计.mp4
📄 [5.3]–简单随机抽样概念与SPSS操作步骤.mp4
📄 [5.4]–系统抽样的概念与SPSS实现.mp4
📄 [5.2]–总体与样本.mp4
📄 [5.7]–任意抽样与抽样方法总结.mp4
📄 [10.3]–排序多选题的分析.mp4
📄 [10.1]–定项多选题的定义和分析.mp4
📄 [10.4]–多选题的交叉分析.mp4
📄 [10.2]–不定项多选题的分析.mp4
📄 [9.8]–创建虚拟变量.mp4
📄 [9.6]–【异常值处理】处理数据中的异常值.mp4
📄 [9.2]–【重新编码】的3个重要作用.mp4
📄 [9.5]–【缺失值处理】处理数据中的缺失值.mp4
📄 [9.7]–数据文件的合并与拆分.mp4
📄 [9.3]–【加权操作】赋予数据权重.mp4
📄 [9.4]–【计算变量】用于产生新变量.mp4
📄 [9.1]–数据预处理知识点介绍.mp4
📄 [9.9]–数据结构重构.mp4
📄 [1.1]–课程介绍【免费试听】.mp4
📄 [1.2]–资料下载【所有学员必看】.mp4
📄 [2.1]–SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比.mp4
📄 [2.5]–热身案例（Windows版）【免费试学】.mp4
📄 [2.3]–SPSS26.0的安装（Windows32版）.mp4
📄 [2.2]–SPSS26.0的安装（Windows版）.mp4
📄 [2.4]–SPSS26.0的安装（苹果电脑版）.mp4
📄 [2.6]–热身案例（苹果电脑版）【免费试学】.mp4
📄 [13.5]–单样本比例检验.mp4
📄 [13.11]–两独立样本t检验【论文实战】.mp4
📄 [13.4]–数据的正态性分析【论文实战】.mp4
📄 [13.1]–为什么要学习假设检验.mp4
📄 [13.9]–两配对样本t检验【论文实战】.mp4
📄 [13.8]–两配对样本t检验.mp4
📄 [13.7]–单样本t检验【论文实战】.mp4
📄 [13.2]–假设检验的基本原理【重点知识】.mp4
📄 [13.10]–两独立样本t检验.mp4
📄 [13.3]–数据的正态性分析.mp4
📄 [13.6]–单样本t检验.mp4
📄 [4.1]–可中英文互译的文献阅读器.mp4
📄 [12.1]–样本均值的抽样分布.mp4
📄 [12.4]–用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作).mp4
📄 [12.3]–样本比例的抽样分布.mp4
📄 [12.2]–用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作).mp4
📄 [18.5]–无序多分类逻辑回归模型【论文展示】.mp4
📄 [18.3]–二分类逻辑回归【论文展示】.mp4
📄 [18.2]–二分类逻辑回归（过程梳理）.mp4
📄 [18.4]–无序多分类逻辑回归模型.mp4
📄 [18.1]–二分类逻辑回归（案例详解）.mp4
📄 [18.7]–有序多分类逻辑回归模型【论文展示】.mp4
📄 [18.6]–有序多分类逻辑回归模型.mp4
📄 [14.5]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，有交互）.mp4
📄 [14.7]–多因素方差分析（Multi-wayANOVA）.mp4
📄 [14.4]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，无交互）.mp4
📄 [14.3]–单因素方差分析【论文实战】.mp4
📄 [14.1]–方差分析的原理.mp4
📄 [14.8]–多因素方差分析【论文实战】.mp4
📄 [14.10]–协方差分析【论文实战】.mp4
📄 [14.9]–协方差分析（Analysisofcovariance）.mp4
📄 [14.6]–两因素方差分析【论文实战】.mp4
📄 [14.2]–单因素方差分析（One-wayANOVA）.mp4
📄 [7.2]–数值变量的描述性统计量.mp4
📄 [7.7]–比率分析.mp4
📄 [7.4]–制作三线表的三种常见方法.mp4
📄 [7.3]–用SPSS输出数值型变量的描述性统计量.mp4
📄 [7.6]–SPSS强大的定制表功能.mp4
📄 [7.5]–频数分析与交叉分析.mp4
📄 [7.1]–论文里的描述性统计分析.mp4
📄 [16.7]–配对样本的非参数检验【论文实战】.mp4
📄 [16.4]–独立样本非参数检验.mp4
📄 [16.6]–配对样本的非参数检验.mp4
📄 [16.2]–单样本非参数检验.mp4
📄 [16.3]–单样本非参数检验【论文实战】.mp4
📄 [16.5]–独立样本非参数检验【论文实战】.mp4
📄 [16.1]–了解非参数检验.mp4
📄 [11.6]–标准分数及其应用.mp4
📄 [11.3]–泊松分布及其应用.mp4
📄 [11.1]–随机变量与统计分布的含义.mp4
📄 [11.4]–正态分布与t分布.mp4
📄 [11.5]–其它常见统计理论分布.mp4
📄 [11.7]–中心极限定理.mp4
📄 [11.2]–伯努利分布和二项分布.mp4
📄 [8.7]–饼状图和热力图.mp4
📄 [8.6]–直方图和箱线图.mp4
📄 [8.1]–SPSS绘制出的图表展示.mp4
📄 [8.4]–折线图和面积图.mp4
📄 [8.2]–SPSS中用于统计绘图的3种菜单.mp4
📄 [8.3]–常见的4种不同的条形图.mp4
📄 [8.5]–散点图和气泡图.mp4
📄 [8.8]–组合图和人口金字塔图.mp4
📄 [15.2]–卡方拟合优度检验【论文实战】.mp4
📄 [15.11]–Kappa一致性分析【论文实战】.mp4
📄 [15.9]–配对卡方检验【论文实战】.mp4
📄 [15.3]–卡方独立性检验（Chi-square）【上】.mp4
📄 [15.7]–分层卡方检验【论文实战】.mp4
📄 [15.10]–Kappa一致性分析（Kappaanalysis）.mp4
📄 [15.1]–卡方拟合优度检验（Chi-squaregoodnessoffit.mp4
📄 [15.6]–分层卡方检验（Hierarchicalchi-squaretes.mp4
📄 [15.4]–卡方独立性检验（Chi-square）【下】.mp4
📄 [15.5]–卡方独立性检验【论文实战】.mp4
📄 [15.8]–配对卡方检验（McNemar检验）.mp4
📄 [17.8]–多元线性回归模型（虚拟变量）.mp4
📄 [17.6]–多元线性回归模型（模型建立）.mp4
📄 [17.2]–双变量相关和偏相关.mp4
📄 [17.3]–双变量相关和偏相关【论文展示】.mp4
📄 [17.4]–一元线性回归模型.mp4
📄 [17.1]–相关分析与回归模型知识概要.mp4
📄 [17.7]–多元线性回归模型（数据转换和共线性问题）.mp4
📄 [17.12]–分层线性回归分析.mp4
📄 [17.13]–分层线性回归分析【论文展示】.mp4
📄 [17.5]–一元线性回归模型【论文展示】.mp4
📄 [17.11]–曲线回归【论文实战】.mp4
📄 [17.10]–曲线回归（天猫双11销售额拟合）.mp4
📄 [17.9]–多元线性回归模型【论文展示】.mp4