Cena1800 pln (netto)
ZamówZarezerwuj

Opis: Celem warsztatów jest zapoznanie uczestników z możliwościami wykorzystania i obsługą pakietu IBM SPSS Statistics w analizie danych ilościowych.

Czas: 16 godzin

Wymagania: Uczestnikami mogą być zarówno osoby, które nie znają programu, jak i znające go w stopniu podstawowym lub średniozaawansowanym.

Dla kogo: Warsztaty skierowane są do wszystkich osób, które chcą zdobyć wiedzę na temat tego, jak efektywnie i skutecznie wykorzystywać aplikację IBM SPSS Statistics w pracy zawodowej, czy w biznesie.

teacher-pointing-blackboardSylwetka trenera                                     diploma1Referencje

contact-formFormularz zgłoszeniowy online             Formularz zgłoszeniowy do pobrania

Zakres tematyczny:                                                                pdf-file-format-symbolZakres tematyczny pdf

1) Wprowadzenie do analizy danych ilościowych z użyciem programu IBM SPSS Statistics
a. Analiza danych – podstawowe pojęcia i definicje
b. Charakterystyka programu IBM SPSS Statistics
c. Struktura i organizacja zbioru danych w SPSS
d. Wprowadzanie danych do programu SPSS (zasady kodowania danych)
e. Wczytywanie i zapisywanie zbioru danych
f. Okno raportów

2) Przygotowanie zbioru danych do analizy
a. Zarządzanie zbiorami danych (łączenie zbiorów danych, dodawanie zmiennych, agregacja zbiorów danych, sortowanie danych, filtrowanie obserwacji)
b. Przekształcanie danych
c. Obliczanie wartości zmiennej
d. Rekodowanie wartości zmiennych
e. Zliczanie wystąpień wartości
f. Rangowanie wartości zmiennych
g. Analiza rzetelności skali metodą Alfa Cronbacha

3) Analiza częstości występowania zjawisk
a. Tworzenie tabel częstości (tabele częstości dla jednej zmiennej i tabele częstości
dla dwóch i więcej zmiennych)
b. Rodzaje procentowania
c. Interpretacja i opis danych tabelarycznych

4) Analiza opisowa danych
a. Miary tendencji centralnej
• Średnia arytmetyczna
• Średnia ważona
• Średnia harmoniczna i geometryczna
• Średnia obcięta
• Mediana i pozostałe kwartyle
• Dominanta
• Porównanie miar tendencji centralnej
b.Miary zmienności
• Rozstęp
•Wariancja i odchylenie standardowe
•Rozstęp ćwiartkowy i odchylenie ćwiartkowe
• Współczynnik zmienności
• Porównanie miar zmienności
c. Miary asymetrii i kurtozy
d. Standaryzacja wyników

5) Elementy wnioskowania statystycznego
a. Założenia wnioskowania statystycznego
b. Estymacja punktowa i estymacja przedziałowa
c. Testowanie hipotez parametrycznych i nieparametrycznych
d. Badanie różnic między dwiema grupami, m.in.
• Test t dla dwóch prób niezależnych
• Test t dla dwóch prób zależnych
• Test U Manna-Whitney’a
• Test McNemara
• Test Wilcoxona
e.Badanie różnic między wieloma grupami – ANOVA (jednoczynnikowa analiza wariancji)
• Testy post hoc
• Kontrasty

6) Badanie korelacji między zmiennymi
a. Miary związku dla zmiennych ilościowych
• Współczynnik korelacji R Pearsona
• Współczynnik eta
• Współczynnik kappa Cohna
• Miary związku dla zmiennych porządkowych
• Współczynnik rho Spearmana
• Współczynnik tau-b i tau-c Kendalla
• Współczynnik d Sommersa
• Współczynnik gamma Goodmana i Kruskala
b. Miary związku dla zmiennych nominalnych
• Test niezależności chi-kwadrat Pearsona
• Współczynnik kontyngencji C Pearsona
• Współczynnik phi Yule’a
• Współczynnik V Cramera
• Współczynnik lambda Goodmana i Kruskala
• Współczynnik niepewności U Theila

7) Regresja liniowa – predykacja statystyczna
a. Założenia analizy regresji
b. Regresja jednozmiennowa
c. Warunki do przeprowadzenia analizy regresji
d. Przeprowadzenie analizy regresji
e. Interpretacja  modelu regresji liniowej
f. Regresja wielozmiennowa
g. Analiza regresji wielozmiennowej

8) Graficzna prezentacja wyników