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复习提纲

第一章统计学和SPSS统计分析软件简介

统计分析的基本概念

统计分析的基本概念和有关术语

统计数据的分类及各类型特点

统计分析的步骤

抽样方法的分类,及其各分类所包含的具体方法、特点和适用条件

题型:

选择填空判断,问答题

第二章数据文件的建立和管理

掌握SPSS数据集的数据结构的建立和编辑;

数据的存储格式

SPSS的数据存储形式和数据结构

SPSS包含哪些类型数据,各有什么特点,变量名命名规则

掌握SPSS软件读入和存储电子表格、数据库、文本文件等各类格式的数据文件方法;

SPSS可以读取哪些格式的文件

SPSS可以保存哪些格式的文件

学习合并两个数据文件的方法;

数据合并分类,及其各类数据合并方法的用途和使用前提要求

学习查找重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取

重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的用途和使用前提要求

题型:

选择填空判断

第三章基本统计分析

描述性统计和推断性统计的相关基本概念(ppt中章节的所有内容)

统计学的分类,及其各类的概念和特点(中心趋势描述、离散趋势描述、分布的形状)

统计量的概念和分类,及其各类统计量的名称,特点和用途

对数据进行描述的图形化方法

统计图表分几类,各有什么用途

数据计数

目的和思路

分类汇总

目的和思路

频率分析

目的和思路

交叉分组下的频度分析

目的和思路

分析和解释

目的和思路

多选项分析

目的和思路

比率分析

目的和思路

题型:

选择填空判断

第四章参数检验

推断统计的概念及方法

假设检验概述(原因,原理,方法,思想,步骤)

单样本t检验的目的,方法,使用条件,原假设,步骤

两独立样本t检验

什么是两独立样本,有什么要求

两独立样本t检验的目的,方法(手段),使用条件,原假设,步骤和检验结果解释

对两独立样本t检验结果的解释

两配对样本t检验

什么是两配对样本,有什么要求

两配对样本t检验的目的,方法(手段),使用条件,原假设,步骤

对两独立样本t检验结果的解释

各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子)

题型:

选择填空判断问答题

第五章方差分析

方差分析概述

t检验与方差分析的区别

方差分析的思想,相关术语(涉及的变量及其特点,g各变量间的关系),用途,适用条件,分类

单因素方差分析

单因素方差分析的用途,适用条件,基本思路,原假设,检验统计量的构造,检验步骤和结果解释

多因素方差分析

多因素方差分析与单因素方差分析的区别

多因素方差分析的用途,适用条件,基本思路,原假设,检验统计量的构造,检验步骤和结果解释

协方差分析

什么是协方差分析,何时使用,基本思路,原假设

(5)各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子)

题型:

选择填空判断问答题

第六章非参数检验

非参数检验简介

非参数检验的用途和内容,非参数检验与参数检验的区别

非参数检验方法的优点,非参数检验的应用范围

单样本非参数检验方法

单样本非参数检验方法包含几种方法

卡方检验的用途,适用条件,基本思想,原假设,结果解释

二项(分布)检验的用途,适用条件,基本思想,原假设,结果解释

Kolmogorov-Smirnov检验的用途(可检验那些理论分布),适用条件,基本思想,原假设,结果解释

游程的计算,游程检验的用途,适用条件,基本思想,原假设,结果解释

两独立样本非参数检验方法

独立样本非参数检验的用途

曼-惠特尼(Mann-WhitneyU)检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

Kolmogorov-Smimov检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

Wald-Wolfowitz游程检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

极端反应检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

两配对样本非参数检验方法

配对样本非参数检验的用途

McNemar检验的用途,适用条件,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

符号检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释,存在的不足

Wilcoxon符号秩检验的用途,基本思想,原假设,检验步骤,结果解释

符号检验与Wilcoxon符号秩检验的联系与区别

(5)各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子)

题型:

选择填空判断问答题

第七章相关分析

相关分析的基本概念

客观事物之间关系的分类

什么是相关分析

相关关系的分类

相关分析的作用

各种散点图

散点图的用途及绘制原理

散点图的类别

相关系数

相关系数的用途,计算步骤,常用的线性相关系数有哪些

Pearson相关系数的适用条件,特点和结果解读,Pearson相关系数检验的原假设

Spearman等级相关系数的适用条件,特点和结果解读,Spearman相关系数检验的原假设

Kendalltau系数的适用条件,特点和结果解读,Kendalltau相关系数检验的原假设

什么是偏相关分析,为什么需要偏相关分析

(4)各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子)

题型:

选择填空判断

第八章回归分析

回归分析的基本概念

什么是回归分析,回归分析的分类有哪些,获得回归线的常用方法有哪些,回归分析的步骤有哪几步

回归分析与相关分析的关系是什么

线性回归分析

什么是线性回归,线性回归的分类,何时进行线性回归分析

什么是一元线性回归,其模型如何表示,包含哪些变量,各变量有何意义

什么是多元线性回归,其模型如何表示,包含哪些变量,各变量有何意义

采用什么方法确定回归方程的参数,其原理是什么

线性回归分析结果的检验

对线性回归分析结果的测度指标包含哪些

拟合优度检验的用途,原理和结果解读(包含一元线性和多元线性)

回归方程的显著性检验的用途,原理和结果解读(包含一元线性和多元线性),回归方程的显著性检验与拟合优度检验的关系

回归系数的显著性检验的用途,原理和结果解读(包含一元线性和多元线性),回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验的关系

残差是什么,如何定义(含公式)

残差分析的用途,其主要任务包含哪些

如何实现对残差均值为零的分析,如何解读

什么是残差独立性,如何实现对残差的独立性分析,如何解读

什么是异方差,如何实现对异方差的分析,如何解读

什么是异常值,如何实现对样本异常值的探测,如何解读

线性回归分析的使用情境(适用于那些例子)

题型:

选择填空判断问答题

第九章主成分分析

主成分分析的目的和功能

主成分分析的目的

主成分分析的主要功能

主成分分析的步骤

主成分分析结果的解读(共同度,方差贡献率)

主成分分析的应用条件

主成分分析的适用条件是什么

那些统计量可用于检验主成分分析的适用情况

如何选择相关系数举证或协方差矩阵进行主成分分析

各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子)

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