《社会统计软件应用》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：18121573 课程名称：社会统计软件应用 英文名称：Software applications of Social Statistics 课程类别：专业课 学 时：48 学分：3 适用对象：全校学生 考核方式：分散考试 先修课程：社会研究方法 二、课程简介 本课程将系统论述传统的数据处理技术和现代统计基本理论和基本方法，强 调用SPSS统计软件对数据的处理以及用数据分析工具揭示社会现象内在规律，教 学模块包括数据采集、数据整理、数据分析和研究报告。教学中加入统计技术在 社会科学研究中应用的案例，使学生能够学习到这些实践经验。课程具体涉及的 内容包括数据处理导论、SPSS统计软件基本操作、数据文件整理、统计分析概述 数据相关分析、数据回归分析、均值比较分析、方差分析等内容。 This curriculum systematically describes traditional data processing techniques and basic theory and basic approach of modem statistics,emphasizing the use of SPSS statistical software for data processing and data analysis tool to reveal social phenomenon inherent law.Teaching modules include data acquisition,data collection. data analysis and study.Cases of the use of statistical techniques in social science research are involved in teaching.so that students can learn the experience.This curriculum includes introduction to data processing,basic operation of SPSS statistical software.sorting of data files.overview of statistical analysis.data correlation analysis. regression analysis,mean comparative analysis,variance analysis,etc.. 三、课程性质与教学目的 本着应用的宗旨，《社会统计软件应用》课程学习目的，针对社会科学类学 生，教会用社会理论+统计专业知识+社会科学软件包处理各种各样的现象。具体 地研究过程在于通过统计软件SPSS:模拟大量社会现象，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
《社会统计软件应用》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：18121573 课程名称：社会统计软件应用 英文名称：Software applications of Social Statistics 课程类别：专业课 学 时：48 学 分：3 适用对象: 全校学生 考核方式：分散考试 先修课程：社会研究方法 二、课程简介 本课程将系统论述传统的数据处理技术和现代统计基本理论和基本方法，强 调用 SPSS 统计软件对数据的处理以及用数据分析工具揭示社会现象内在规律。教 学模块包括数据采集、数据整理、数据分析和研究报告。教学中加入统计技术在 社会科学研究中应用的案例，使学生能够学习到这些实践经验。课程具体涉及的 内容包括数据处理导论、SPSS 统计软件基本操作、数据文件整理、统计分析概述、 数据相关分析、数据回归分析、均值比较分析、方差分析等内容。 This curriculum systematically describes traditional data processing techniques and basic theory and basic approach of modern statistics, emphasizing the use of SPSS statistical software for data processing and data analysis tool to reveal social phenomenon inherent law. Teaching modules include data acquisition, data collection, data analysis and study. Cases of the use of statistical techniques in social science research are involved in teaching, so that students can learn the experience. This curriculum includes introduction to data processing, basic operation of SPSS statistical software, sorting of data files, overview of statistical analysis, data correlation analysis, regression analysis, mean comparative analysis, variance analysis, etc.. 三、课程性质与教学目的 本着应用的宗旨，《社会统计软件应用》课程学习目的，针对社会科学类学 生，教会用社会理论+统计专业知识+社会科学软件包处理各种各样的现象。具体 地研究过程在于通过统计软件 SPSS：模拟大量社会现象，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 本课程只讲述现代统计分析方法，省去繁杂的数学推导，结合著名的统计软 件包一SPSS系统来教学，试图讲深讲透数学模型、计算结果的统计意义和社会意 义。 四、教学内容及要求 第一章数据处理导论 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生对数据分析的概念数据分析和、数据类型、数据收集和数据 分析基本相关知识点，有正确的理解和认识。明确数据分析的研究范畴和研究领域。为 以后各章节具体预测方法打好基础 (二)本章学习重点与难点 本章学习要在教师为主导，学生为主体的学习基础上，学习策略以讲授和学生自主 学习相结合，深入理解和掌握以下重点： 1.数据分析的概念 2.数据的类型： (三)教学内容 第一节数据处理前的若干问颗 1.分析的目的 数据分析正是试图将统计学理论应用到实际问题中，通过不断地努力将数据分析问 题转换为有统计理论所覆盖的情况，从而用统计方法直接应用于实际问题。 2.数据收集与数据分析目的 (1)数据收集的质量问题： (2)数据分析的目的是剔除混杂因素的影响，得到科学合理的数据 第二节数理统计的基本知识 1.基本概念 (1)随机变量的概念和种类 (2)总体与样本： (3)独立性的概念 (4)参数估计的概念和种类 2.常见统计分布 (1)常见的离散型变量分布种类、性质及特征 常见的离散型分布种类包括二项分布、超级何分布、泊松分布！ (2)常见的连续型变量分布种类、性质计特征 常见的连续型变量分布种类包括正态分布、t分布、F分布、卡方分布： (3)各种统计分布的应用 3.大数定律与中心极限定理 (1)切比雪夫大数定律统计意义 (2)中心极限定理统计意义
对策和措施。 本课程只讲述现代统计分析方法，省去繁杂的数学推导，结合著名的统计软 件包—SPSS 系统来教学，试图讲深讲透数学模型、计算结果的统计意义和社会意 义。 四、教学内容及要求 第一章 数据处理导论 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生对数据分析的概念数据分析和、数据类型、数据收集和数据 分析基本相关知识点，有正确的理解和认识。明确数据分析的研究范畴和研究领域。为 以后各章节具体预测方法打好基础。 （二）本章学习重点与难点 本章学习要在教师为主导，学生为主体的学习基础上，学习策略以讲授和学生自主 学习相结合，深入理解和掌握以下重点： 1．数据分析的概念； 2．数据的类型； （三）教学内容 第一节 数据处理前的若干问题 1. 分析的目的 数据分析正是试图将统计学理论应用到实际问题中，通过不断地努力将数据分析问 题转换为有统计理论所覆盖的情况，从而用统计方法直接应用于实际问题。 2. 数据收集与数据分析目的 （1）数据收集的质量问题； （2）数据分析的目的是剔除混杂因素的影响，得到科学合理的数据。 第二节 数理统计的基本知识 1. 基本概念 （1）随机变量的概念和种类； （2）总体与样本； （3）独立性的概念； （4）参数估计的概念和种类； 2. 常见统计分布 （1）常见的离散型变量分布种类、性质及特征 常见的离散型分布种类包括二项分布、超级何分布、泊松分布。 （2）常见的连续型变量分布种类、性质计特征 常见的连续型变量分布种类包括正态分布、t-分布、F-分布、卡方分布； （3）各种统计分布的应用 3. 大数定律与中心极限定理 （1）切比雪夫大数定律统计意义 （2）中心极限定理统计意义
4.秩统计量 秩的概念和秩的基本性质。 第三节统计软件介绍 1.SPSS软件介绍 2.SAS软件介绍 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第二章SPSS统计软件基本操作 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生理解SPSS的特点和功能：掌握SPSS系统的运行管理方式 明确SPSS的基本概念：熟练掌握数据的录入与编辑：掌握新变量的建立方法和数据文 件的基本操作。为以后各章节具体数据处理打好基础。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点包括两方面内容： 一方面学习SPSS基本概念应抓住几个重点问题： 1.SPSS常量的几种形式： 2.SPSS变量的几种形式以及变量定义的内容，包括变量名、变量类型、变量宽度 和缺失值等。 另一方面，数据的录入与编辑对掌握SPSS操作具有重要意义，学习中要掌握： 1.搜寻所需的信息或数据值： 2.变量的增加及删除，观测量的增加与删除： 3.数据的剪切与拷贝 4.新变量的建立： 5.数据文件操作 (三)教学内容 第一节SPSS系统简介 1.SPSS概念 SPSS(Statistics Package for Social Science)for Windows即社会科学统计软件包，使 用Windows窗口方式，提供各种管理和数据分析方法的功能。可应用于经济学、生物 学、心理学、体育、金融、环境保护等。 2.SPSS应用特点 应用特点清晰、直观、易学、易用，分析方法丰富，提供了从简单描述统计到多变 量统计分析方法，还有很强的图表生成、编辑功能。 3.SPSS启动与退出 第二节系统运行管理方式
4. 秩统计量 秩的概念和秩的基本性质。 第三节 统计软件介绍 1. SPSS 软件介绍 2. SAS 软件介绍 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第二章 SPSS统计软件基本操作 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生理解 SPSS 的特点和功能；掌握 SPSS 系统的运行管理方式； 明确 SPSS 的基本概念；熟练掌握数据的录入与编辑；掌握新变量的建立方法和数据文 件的基本操作。为以后各章节具体数据处理打好基础。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点包括两方面内容： 一方面学习 SPSS 基本概念应抓住几个重点问题： 1．SPSS 常量的几种形式； 2．SPSS 变量的几种形式以及变量定义的内容，包括变量名、变量类型、变量宽度 和缺失值等。 另一方面，数据的录入与编辑对掌握 SPSS 操作具有重要意义，学习中要掌握： 1．搜寻所需的信息或数据值； 2．变量的增加及删除，观测量的增加与删除； 3．数据的剪切与拷贝； 4．新变量的建立； 5．数据文件操作。 （三）教学内容 第一节 SPSS 系统简介 1. SPSS 概念 SPSS (Statistics Package for Social Science) for Windows 即社会科学统计软件包，使 用 Windows 窗口方式，提供各种管理和数据分析方法的功能。可应用于经济学、生物 学、心理学、体育、金融、环境保护等。 2. SPSS 应用特点 应用特点清晰、直观、易学、易用，分析方法丰富，提供了从简单描述统计到多变 量统计分析方法，还有很强的图表生成、编辑功能。 3. SPSS 启动与退出 第二节 系统运行管理方式
1.系统运行方式 系统运行方式有完全菜单、程序运行、混合运行三种管理方式。 2.窗口功能 窗口功能有数据编辑窗口、输出窗口和语窗口。 3.系统参数设置 第三节数据文件建立与编辑 1.SPSS基本概念 (1)SPSS常量包括数值型常量、字符型常量： (2)SPSS变量的概念和属性： (3)SPSS操作符与表达式： 2.定义SPSS变量 (1)定义变量名及遵循原则： (2)变量基本类型包括数值型、字符型、日期型： (3)变量长度包括标准数值型长度、带逗点数值型长度等： (4)变量标签和标签值： (5)变量格式内容包括宽度、对齐方式和缺失值处理。 3.SPSS基本运算 SPSS基本运算共有三种，数学运算、关系运算、逻辑运算。 4.变量模板定义、应用与修改 5数据输入 数据输入方法和带有标签值数据输入： 6.数据编辑 (1)单元格中编辑数据包括查找指定观测量、查找指定数据： (2)变量的插入与删除 (3)观测量的插入与洲除： (4)数据的剪切复制与粘贴 (5)根据已存在的变量建立新变量。 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第三章数据文件整理 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生了解数据排序、数据分组和合并以及数据汇总，为以后各 章节数据分析具体方法领会和掌握打好基础。 (二)本章学习重点与难点 数据的整理与汇总主要包括数据排序、数据分组和合并、数据汇总，是进行统计
1. 系统运行方式 系统运行方式有完全菜单、程序运行、混合运行三种管理方式。 2. 窗口功能 窗口功能有数据编辑窗口、输出窗口和语句窗口。 3. 系统参数设置 第三节 数据文件建立与编辑 1. SPSS 基本概念 （1）SPSS 常量包括数值型常量、字符型常量； （2）SPSS 变量的概念和属性； （3）SPSS 操作符与表达式； 2. 定义 SPSS 变量 （1）定义变量名及遵循原则； （2）变量基本类型包括数值型、字符型、日期型； （3）变量长度包括标准数值型长度、带逗点数值型长度等； （4）变量标签和标签值； （5）变量格式内容包括宽度、对齐方式和缺失值处理。 3. SPSS 基本运算 SPSS 基本运算共有三种，数学运算、关系运算、逻辑运算。 4. 变量模板定义、应用与修改 5. 数据输入 数据输入方法和带有标签值数据输入； 6. 数据编辑 （1）单元格中编辑数据包括查找指定观测量、查找指定数据； （2）变量的插入与删除； （3）观测量的插入与删除； （4）数据的剪切复制与粘贴； （5）根据已存在的变量建立新变量。 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第三章 数据文件整理 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生了解数据排序、数据分组和合并以及数据汇总，为以后各 章节数据分析具体方法领会和掌握打好基础。 （二）本章学习重点与难点 数据的整理与汇总主要包括数据排序、数据分组和合并、数据汇总，是进行统计
数据分析的基础。学好数据整理与汇总这一章，对于掌握后面的内容具有十分重要的 意义。本章学习重点和难点包括以下四个方面： 第 ,学习和掌握数据的排序包括对Casesn或Valuef的排序。(l)记录的排序：(2 变量值得排序。 第二，学习和掌握数据分组和合并。(1)数据分组：(2)数据合并（纵向合并 横向合并)。 第三，学习和掌握数据汇总 第四，定义和使用变量集。 (三)教学内容 第一节数据初步整理 收集的数据读入了 一个数据文件后，有时还需对数据文件进行加工处理，如对 Cases或Value的排序、数据文件的合并、汇总等。 1.记录的排序 2变量值得排序 3.数据文件转置及应注意的问题 第一节数据分组 1.数据文件分组 数据文件分组的概念和分组的SPSS过程 2.数据文件合并 (1)数据文件合并包括两种方式： 数据文件横向合并、数据文件纵向合并。 (2)数据合并的SPSS过程： (3)数据合并应注意问题： 第三节数据汇总 1.汇总的概念： 2.分类汇总的方法及SPSS过程 3.选择分析变量 (1)选择观测量 选择方法：1)有条件的选择：2)随机选择：3)设定范围选择：4)过滤选择。 (2)定义变量集与使用变量集： 定义变量集、修改变量集、删除变量集与变量集使用。 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第四章数据分析概述 (一)目的与要求
数据分析的基础。学好数据整理与汇总这一章，对于掌握后面的内容具有十分重要的 意义。本章学习重点和难点包括以下四个方面： 第一，学习和掌握数据的排序包括对Cases或Value的排序。（1）记录的排序；（2 变量值得排序。 第二，学习和掌握数据分组和合并。（1）数据分组；（2）数据合并（纵向合并、 横向合并）。 第三，学习和掌握数据汇总。 第四，定义和使用变量集。 （三）教学内容 第一节 数据初步整理 收集的数据读入了一个数据文件后，有时还需对数据文件进行加工处理，如对 Cases 或 Value 的排序、数据文件的合并、汇总等。 1. 记录的排序 2. 变量值得排序 3. 数据文件转置及应注意的问题 第二节 数据分组 1. 数据文件分组 数据文件分组的概念和分组的 SPSS 过程 2. 数据文件合并 （1）数据文件合并包括两种方式： 数据文件横向合并、数据文件纵向合并。 （2）数据合并的 SPSS 过程； （3）数据合并应注意问题； 第三节 数据汇总 1. 汇总的概念； 2. 分类汇总的方法及 SPSS 过程； 3. 选择分析变量 （1）选择观测量； 选择方法：1）有条件的选择；2）随机选择；3）设定范围选择；4）过滤选择。 （2）定义变量集与使用变量集； 定义变量集、修改变量集、删除变量集与变量集使用。 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第四章 数据分析概述 （一）目的与要求
通过本章教学，使学生了解单变量描述统计分析、频数分析、分类数据的列联表 分析和数据报告的制作与输出。同时掌握各种数据集中趋势和离中趋势计算和分析。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点频数分析、描述统计分析、数据探索分析和数据报告的输出形式，本 章学习的难点是分类数据列联分析的理论与方法。 (三)教学内容 第一节描述统计分析 1.频数分析 (1)频数分析概念 Freguencies可作单变量的频数分布表：显示数据文件中有指定变量的不同值发生 的频数：还可以用来获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量 (2)频数分析功能 对数据按组进行归类整理，形成Case中各Variable不同水平的分布，以便对数 值的数量特征和内部结构状况有一个概括的认识。 (3)频数分析的SPSS过程及案例分析 2.描述统计量的计算与分析 (1)描述统计量的概念 Discriptives是计算单变量的描述统计量。 (2)描述统计量的功能 最基本描述功能有均值、总计：描述分布的统计功能有偏度和峰度：描述集中趋势 的统计功能有均值、中位数、众数等：描述离中趋势的统计功能有标准差、最大值、最 小值、方差。 3.数据考察的过程 (I)数据考察的概念。Explore是计算指定变量的综合描述统计量。 (2)数据考察功能： 1)考察数据是否有错误。过大或过小数据都有可能是奇异数据或错误数据。对这 些数据第一要找出，第二要分析原因，第三要决定是否从分析中剔除。 2)数值的分布特征。检查样本是否来自正态分布等。 3)对数据规律的初步考察。探索数据数值特征和数据的分布特点。 (3)统计图中箱图、茎叶图、直方图的制作 第二节列联分析 1.列联表构造与分布 列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。 列联表分布有两方面， 一个是观察值的分布：一个是期望值的分布。 2.卡方分布与卡方检验 卡方统计量、卡方分布、自由度的确定、卡方检验 3.列联表应用 列联表应用有属性变量拟合检验、属性变量独立性检验、比较分布的同一性检验： 列联表表中的相关测量
通过本章教学，使学生了解单变量描述统计分析、频数分析、分类数据的列联表 分析和数据报告的制作与输出。同时掌握各种数据集中趋势和离中趋势计算和分析。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点频数分析、描述统计分析、数据探索分析和数据报告的输出形式，本 章学习的难点是分类数据列联分析的理论与方法。 （三）教学内容 第一节 描述统计分析 1. 频数分析 （1）频数分析概念 Freguencies 可作单变量的频数分布表；显示数据文件中有指定变量的不同值发生 的频数；还可以用来获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。 （2）频数分析功能 对数据按组进行归类整理，形成 Case 中各 Variable 不同水平的分布，以便对数 值的数量特征和内部结构状况有一个概括的认识。 （3）频数分析的 SPSS 过程及案例分析 2. 描述统计量的计算与分析 （1）描述统计量的概念 Discriptives 是计算单变量的描述统计量。 （2）描述统计量的功能 最基本描述功能有均值、总计；描述分布的统计功能有偏度和峰度；描述集中趋势 的统计功能有均值、中位数、众数等；描述离中趋势的统计功能有标准差、最大值、最 小值、方差。 3. 数据考察的过程 （1）数据考察的概念。Explore 是计算指定变量的综合描述统计量。 （2）数据考察功能： 1）考察数据是否有错误。过大或过小数据都有可能是奇异数据或错误数据。对这 些数据第一要找出，第二要分析原因，第三要决定是否从分析中剔除。 2）数值的分布特征。检查样本是否来自正态分布等。 3）对数据规律的初步考察。探索数据数值特征和数据的分布特点。 （3）统计图中箱图、茎叶图、直方图的制作。 第二节 列联分析 1. 列联表构造与分布 列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。 列联表分布有两方面，一个是观察值的分布；一个是期望值的分布。 2. 卡方分布与卡方检验 卡方统计量、卡方分布、自由度的确定、卡方检验。 3. 列联表应用 列联表应用有属性变量拟合检验、属性变量独立性检验、比较分布的同一性检验； 列联表表中的相关测量
第三节数据报告 1.分组表输出 按行显示指定范围内指定的综合描述统计量 2.复合分组表输出 按列显示在指定范围内计算的综合描述统计量， (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第五章数据相关分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生熟练掌握Pearson Spe rman和Kendall相关系数测度的方 法：偏相关系数计算和对观测值或变量之间相似或不相似的测度。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点Pearson、Spearman、Kendall相关系数的测定和对相关系数进行检验， 偏相关系数的测定和对相关系数进行检验：本章难点在于距离分析的理论与方法。 (三)教学内容 第一节变量相关关系概念与分析过程 研究客观事物相互关系，既要做定性分析，又要做定量分析，测定它们联系的紧密 程度，揭示其变化具体形式和规律性。 1相关分析的概念 相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。线性相关分析研究两个变量之间 线性关系程度，常用表示，R的值在-1-+1之间。 2.Person相关系数 是用相同间隔或比例测定的数据进行计算。计算公式： Rxy=E(Xi-E(X)X(Y1-E(Y))/(Z(Xi-E(X))2x(Yi-E(Y)2)I2 3.Spearman、kendall相关系数 当变量值分布明显非正态时或非等间隔测度，或分布不明时使用这两种相关分析方 法，这两种相关系数计算必须对等间隔测度的变量值排秩，对离散变量排序。 第二节二元变量的相关分析 L.选择变量 2.相关系数计算及检验 Bivariate功能 计算指定两个变量间的相关性，可选择pearson、spearman、kendall tau-b相关；同 时对相关系数进行检验。 相关系数原假设H0r=0备择假设H1r≠0 第三节偏相关分析
第三节 数据报告 1. 分组表输出 按行显示指定范围内指定的综合描述统计量。 2. 复合分组表输出 按列显示在指定范围内计算的综合描述统计量。 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第五章 数据相关分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生熟练掌握 Pearson、 Spearman 和 Kendall 相关系数测度的方 法；偏相关系数计算和对观测值或变量之间相似或不相似的测度。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点 Pearson、Spearman、Kendall 相关系数的测定和对相关系数进行检验， 偏相关系数的测定和对相关系数进行检验；本章难点在于距离分析的理论与方法。 （三）教学内容 第一节 变量相关关系概念与分析过程 研究客观事物相互关系，既要做定性分析，又要做定量分析，测定它们联系的紧密 程度，揭示其变化具体形式和规律性。 1. 相关分析的概念 相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。线性相关分析研究两个变量之间 线性关系程度，常用表示，R 的值在-1--+1 之间。 2. Person 相关系数 是用相同间隔或比例测定的数据进行计算。计算公式： Rxy = ∑(Xi - E(X))( Y1 - E(Y)) /〔∑(Xi - E(X)) 2 ×∑(Yi - E(Y) 2〕1/2 3. Spearman、kendall 相关系数 当变量值分布明显非正态时或非等间隔测度，或分布不明时使用这两种相关分析方 法，这两种相关系数计算必须对等间隔测度的变量值排秩，对离散变量排序。 第二节 二元变量的相关分析 1. 选择变量 2. 相关系数计算及检验 Bivariate 功能 计算指定两个变量间的相关性，可选择 pearson、spearman、kendall tau-b 相关；同 时对相关系数进行检验。 相关系数原假设 H0:r = 0 备择假设 H1:r ≠ 0 第三节 偏相关分析
1.偏相关分析的概念 是指当控制了一个或几个另外的变量的影响的条件下，两个变量间的相关性。 2.偏相关分析的SPSS过程 partial功能 计算两个变量在控制了其他变量影响下的相关系数，同时对相关系数进行检验 相关系数原假设H0=0备泽假设H1r0 3.偏相关应用实例 例：在控制工资情况下，研究工资收入与受教育程度之间的相关性： 例：在控制销售收入的前提下，研究销售量与广告费之间的关系 第四节距离分析 1.距离分析的概念 对变量或Cse进行相似或不相似性测度，分析的变量可以是连续变量、表示频数 分布的变量某些测度还可以使用于二值变量。可以对原始数据和计算出的距离数据进行 标准化。 2.不相似性分析的SPSS过程 (四)思若与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第六章数据回归分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生了解相关与回归的概念：熟练掌握一元线性回归分析和相关 系数的计算：掌握多元线性回归分析、非线性回归分析的基本原理和计算方法。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点是一元线性回归预测和相关系数的计算：难点是多元线性回归分析、 非线性回归分析。 (三)教学内容 第一节一元线性回归 研究变量之间相关关系时，把其中的因素作为所控制的变量，而另一些随机变量作 为它们的因变量 (1)一元线性回归模型的性质，其一般形式：立=Bo+B1X (2)一元线性回归模型的确定 1.判定系数r2和估计标准误 2. 一元线性回归方程的显著性检验 (I)参数Po、B1的检验 (2)F检验 3.预测与应用
1. 偏相关分析的概念 是指当控制了一个或几个另外的变量的影响的条件下，两个变量间的相关性。 2. 偏相关分析的 SPSS 过程 partial 功能 计算两个变量在控制了其他变量影响下的相关系数，同时对相关系数进行检验。 相关系数原假设 H0:r=0 备泽假设 H1:r≠0 3. 偏相关应用实例 例：在控制工资情况下，研究工资收入与受教育程度之间的相关性； 例：在控制销售收入的前提下，研究销售量与广告费之间的关系。 第四节 距离分析 1. 距离分析的概念 对变量或 Case 进行相似或不相似性测度，分析的变量可以是连续变量、表示频数 分布的变量某些测度还可以使用于二值变量。可以对原始数据和计算出的距离数据进行 标准化。 2. 不相似性分析的 SPSS 过程 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第六章 数据回归分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生了解相关与回归的概念；熟练掌握一元线性回归分析和相关 系数的计算；掌握多元线性回归分析、非线性回归分析的基本原理和计算方法。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点是一元线性回归预测和相关系数的计算；难点是多元线性回归分析、 非线性回归分析。 （三）教学内容 第一节 一元线性回归 研究变量之间相关关系时，把其中的因素作为所控制的变量，而另一些随机变量作 为它们的因变量。 （1）一元线性回归模型的性质，其一般形式：ŷ = β0 + β1X （2）一元线性回归模型的确定 1. 判定系数 г 2 和估计标准误 2. 一元线性回归方程的显著性检验 （1）参数 β0、β1 的检验 （2）F 检验 3. 预测与应用
第二节多元线性回归 1.模型假定与DW检验 (1)多元线性回归模型的确定，对P个变量进行T次观测，得样本{X1,X,,X Y1:iP1,2,.,T,其一般形式：y=o+B1X1+…+nXp (2)模型假定与DW检验 模型假定有零均值、同方差性和不相关性等。DW检验是检验字相关的存在及类型。 2.最小二乘估计及其性质 包括a的性质、残差ε性质、62的性质 3. 级检验 (1)方差分析与可决系数 (2)F检验及参数检验 4.预测与应用 第三节可化为线性回归的曲线回归 1.非线性模型的线性化估计 可拟合模型Quadratic(二次)，Compound(复合)：Growth(生长)：Logarithmic (对数)；Cubic(三次)S:Exponential(指数)；Inverse(逆)：Power(幂)： Logistic(逻辑)。 2.SPSS分析过程 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1,课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第七章均值比较分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生掌握三种不同性质的分布：了解均值比较的概念和均值比 较的分析原理掌握独立样本T检验的概念和分析原理；掌握配对样本T检验的概念 和分析原理。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点是研究两个样本某变量均值独立样本T检验和配对样本T检验，检 验其差异是否具有统计意义的问题。 (三)教学内容 第一节均值比较与均值检验过程 1.均值比较的概念 数据分析中最经常遇到问题之一是对数据进行比较。两件事或多件事之间是否存在 着显著性差异的分析。这类需要进行数据比较例子在社会学、经济管理与决策方面比比 皆是。如：国家税务总局：证券市场出台某一措施。 2.进行均值比较原理
第二节 多元线性回归 1. 模型假定与 DW 检验 （1）多元线性回归模型的确定，对 P 个变量进行 T 次观测，得样本{ X1i, X2i, … , Xpi, Yi : i=1，2，…，T}，其一般形式：ŷ = β0 + β1X1 + … + βpXp （2）模型假定与 DW 检验 模型假定有零均值、同方差性和不相关性等。DW 检验是检验字相关的存在及类型。 2. 最小二乘估计及其性质 包括 ă 的性质、残差 ε 性质、ő 2 的性质 3. 一级检验 （1）方差分析与可决系数 （2）F 检验及参数检验 4. 预测与应用 第三节 可化为线性回归的曲线回归 1. 非线性模型的线性化估计 可拟合模型 Quadratic（二次），Compound（复合）；Growth（生长）；Logarithmic （对数）；Cubic（三次）；S；Exponential（指数）；Inverse（逆）；Power（幂）； Logistic（逻辑）。 2. SPSS 分析过程 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第七章 均值比较分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生掌握三种不同性质的分布；了解均值比较的概念和均值比 较的分析原理；掌握独立样本T检验的概念和分析原理；掌握配对样本T检验的概念 和分析原理。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点是研究两个样本某变量均值独立样本T检验和配对样本T检验，检 验其差异是否具有统计意义的问题。 （三）教学内容 第一节 均值比较与均值检验过程 1. 均值比较的概念 数据分析中最经常遇到问题之一是对数据进行比较。两件事或多件事之间是否存在 着显著性差异的分析。这类需要进行数据比较例子在社会学、经济管理与决策方面比比 皆是。如：国家税务总局；证券市场出台某一措施。 2. 进行均值比较原理
(1)两个总体均值之差检验： 三种类型假设检验： (A)H0:U1=U2 H1:U1≠U2 (B)H0:U1U2 (C)H0:U1>=U2H1:U1<U2 (2)构造检验统计量： 两个正态总体均值之差检验一两个总体方差己知 两个正态总体均值之差检验一两个总体方差未知 第二节独立样本的T检验 1.独立样本T检验的概念 用于检验是否两个不相关的样本来自具有相同均值的总体。要求被比较的两个样本 彼此独立，即没有配对关系，并且两个样本均来自正态总体。 2.系统默认值的独立样本T检验 3.指定洗项的独立样本T检验 4.案例分析 第三节配对样本T检验 1.配对样本T检验的概念 用于检验两个相关样本是否来自具有相同均值的总体。这种相关的或配对的样本常 来自实测中被观测对象在实测前后均被观测。均值配对比较是比较常见的。 2系统默认值的配对样本T检验 3.指定选项的配对样本T检验 4案例分析 (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第八章方差分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生掌握方差分析的基本问题、基本术语、实验设计、假设检 验；熟悉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：熟悉学 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：掌握协方差分析 的原理及分析过程：了解多因变量的多因素分析。 (二)本章学习重点与难点 本章学习难点是多因素方差分析中各因素的主效应以及各因素的交互效应、协方 差分析和多因变量的多因素分析。 (三)教学内容 第一节方差分析概念与方差分析过程
（1）两个总体均值之差检验： 三种类型假设检验： (A) H0: U1 = U2, H1: U1 ≠ U2 (B) H0: U1 U2 (C) H0: U1 >= U2 H1: U1 < U2 （2）构造检验统计量： 两个正态总体均值之差检验—两个总体方差已知； 两个正态总体均值之差检验—两个总体方差未知 第二节 独立样本的 T 检验 1. 独立样本 T 检验的概念 用于检验是否两个不相关的样本来自具有相同均值的总体。要求被比较的两个样本 彼此独立，即没有配对关系，并且两个样本均来自正态总体。 2. 系统默认值的独立样本 T 检验 3. 指定选项的独立样本 T 检验 4. 案例分析 第三节 配对样本 T 检验 1. 配对样本 T 检验的概念 用于检验两个相关样本是否来自具有相同均值的总体。这种相关的或配对的样本常 来自实测中被观测对象在实测前后均被观测。均值配对比较是比较常见的。 2. 系统默认值的配对样本 T 检验 3. 指定选项的配对样本 T 检验 4. 案例分析 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第八章 方差分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生掌握方差分析的基本问题、基本术语、实验设计、假设检 验；熟悉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；熟悉掌 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；掌握协方差分析 的原理及分析过程；了解多因变量的多因素分析。 （二）本章学习重点与难点 本章学习难点是多因素方差分析中各因素的主效应以及各因素的交互效应、协方 差分析和多因变量的多因素分析。 （三）教学内容 第一节 方差分析概念与方差分析过程