Zpět

IBM® SPSS® Statistics Base: Základní statistické procedury

  • Termín: 14. 5. - 16. 5. 2018
  • Místo: Praha
Cena:
  • 13200 Kč + DPH
  • 480 € + DPH

Počet výukových dnů:
3 (24 výukových hodin)

Výuka probíhá v jazyce:
čeština

Úroveň kurzu:
středně pokročilý

CENOVĚ VÝHODNÉ BALÍČKY KURZŮ 21 120 Kč/ 770 € + DPH (za 2 kurzy)

IBM SPSS Statistics Base: Základy modulu + Základní statistické procedury

Kurz představí základní statistické procedury modulu IBM SPSS Statistics Base. Zaměříme se především na metody určené pro jednorozměrnou analýzu dat – tabulkové přehledy, testování hypotéz (T-testy, ANOVA, neparametrické testy), korelace a lineární regresi. Důraz je kladen na výuku programu, jednotlivé metody však budou stručně představeny a vysvětlen jejich princip.

Cíl vzdělávacího programu:

Cílem kurzu je seznámit uživatele IBM SPSS Statistics Base se základními statistickými procedurami tohoto modulu.

Kurz doporučujeme:

Kurz je určen všem, kteří mají základní zkušenosti se statistikou, zajímají se o probírané metody i způsob zadávání a možnosti nastavení v IBM SPSS Statistics Base.

Předpoklady:

Předpokladem úspěšného absolvování kurzu je základní zkušenost s ovládáním IBM SPSS Statistics. Výhodou (ne však podmínkou) je předchozí absolvování kurzu IBM® SPSS® Statistics Base: Základy modulu.

Přínos účasti na kurzu:

Účastníci porozumí principu a naučí se aplikovat základní statistické metody obsažené v modulu IBM SPSS Statistics Base. Budou schopni vytvořit tabulkové přehledy, nahlédnou do podstaty testování statistických hypotéz a seznámí se s různými typy testů. Vyzkouší si užití korelační a regresní analýzy.

Program kurzu*:

Výuka ovládání programu se zaměřením na základní statistické procedury obsažené v modulu IBM SPSS Statistics Base. U jednotlivých metod je vždy také stručně vysvětlen jejich princip. Témata jsou demonstrována na praktických příkladech, účastníci si vše průběžně zkouší na vlastních počítačích.

  1. jednoduché tabelace a přehledy
  2. tabulka četností a sloupcový graf
  3. popisné statistiky, boxplot a histogram
  4. četnosti a statistiky v podskupinách (druhý a vyšší stupně třídění)
  5. tabulky průměrů v podskupinách
  6. datové krychle – OLAP
  7. princip testování statistických hypotéz
  8. kontingenční tabulky včetně testování nezávislosti řádkové a sloupcové proměnné
  9. T-testy
  10. ANOVA
  11. neparametrické testy
  12. korelace, parciální korelace
  13. lineární regrese a prokládání křivek

* Ve výjimečných případech změna programu vyhrazena dle zaměření a zkušeností dané skupiny účastníků.

Používaný software:

IBM SPSS Statistics Base