SPSS统计实战：高级篇,sikkim-liang,本课程着力于用最清晰、易懂的方式带领学生在学习了初级篇课程的基础之上，利用SPSS软件，进行统计学高阶理论的实现。本课程选择实际科研工作中常用的高级统计学方法进行讲解，以基础理论为辅，着重强调数据的实战操作过程。通过这个课程学习，学生能够掌握的知识和技能有：1，不同统计设计方案的数据分析流程（主效应模型：包括完全随机设计、随机区组设计、交叉设计、拉丁方设计；交互作用模型：析因设计、正交设计、均匀设计；误差项变动模型：嵌套设计、重复测量设计、裂区设计）；2，多因素方差分析、多元方差分析的SPSS实现；3，距离分析的SPSS统计学实现；4，回归分析（曲线回归、Logistic回归）；5，聚类分析（二阶聚类、K-均值聚类、系统聚类）与判别分析；6，数据降维分析（主成分、因子分析）；7，时间序列的统计分析（指数平滑法预测、时间序列的季节性分解）；8，问卷信度分析的SPSS统计学实现；9，生存分析（Kaplan-Meier法、寿命表法、COX回归模型）；10、诊断分析的SPSS统计学实现（包括ROC曲线）11、正交设计数据分析的SPSS实现。 适用人群：本课程为《SPSS统计实战：初级篇》的姊妹高级进阶篇，适合具有较好统计学基础、SPSS数据操作基础的朋友们。