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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

SPSS高級培訓大綱

一. 高級統計分析方法體系簡介

二.方差分析模型

1. 方差分析模型的基本架構

2. 單因素方差分析實例（含兩兩比較方法的選擇）

3. 兩因素方差分析實例（含交互作用的分析）

4. 含隨機因素的方差分析模型實例

三.方差分析模型進階

1. 多元方差分析模型介紹

2. 重復測量方差分析模型介紹

四.線性回歸模型

1. 相關與回歸的聯系與區別

2. 回歸分析模型的基本結構

3. 分析實例

4. 模型診斷（含殘差分析等）

5. 回歸分析建模的標準流程

6. 多變量回歸模型實例（含變量篩選方法）

五.線性回歸模型衍生方法

1. 曲線擬合過程

2. 加權小二乘法

3. 嶺回歸

4. 優尺度回歸

六.非線性回歸

1. 模型簡介

2. 曲線回歸案例

3. 小一乘法案例

七.Logistic模型

1. 模型簡介

2. 分析實例

3. 模型中用到的檢驗方法

4. 啞變量

八.Logistic模型族進階

1. 無序多分類Logistic回歸模型

2. 有序多分類Logistic回歸模型

九.主成分分析和因子分析

1. 信息濃縮方法介紹

2. 主成分分析

3. 因子分析

4. 綜合分析實例

十.對應分析

1. 模型介紹

2. 簡單對應分析

3. 基于優尺度變換的多重對應分析

十一.多維尺度分析

1. 模型介紹

2. 簡單MDS模型案例

3. 考慮個體差異的MDS模型案例

4. 基于優尺度變換的PROXSCAL過程

十二.聚類分析

1. 模型概述

2. K-均值聚類法案例

3. 層次聚類法案例

4. 兩步聚類法簡介

5. 聚類分析中需要注意的問題

十三.判別分析

1. 模型簡介

2. 分析案例

十四.判別分析進階

1. 樹結構模型簡介

2. 神經網絡簡介

3. K鄰近元素法簡介

十五.信度分析

1. 真分數理論中的信度定義

2. 分析案例

十六.時間序列分析

1. 時間序列模型概述

2. 序列數據的預處理

3. 序列數據的圖形化觀察

4. 序列數據的自動化分析案例

十七.生存分析

1. 生存分析概述

2. Kaplan-Meier法

3. Cox比例風險模型