spss数据处理教学大纲定稿

少年易学老难成，一寸光阴不可轻- 百度文库

1 《SPSS数据处理》课程教学大纲

课程名称SPSS数据处理填写人范士青

课程代码B0940020编写时间2010－7

开课学期 5 周学时数 3

总学时数51 授课学时51

学分 3 实践学时0

课程性质专业必修课考核形式考试

先修课程教育统计与测量

使用教材

邱皓政，《量化研究与统计分析——SPSS中文视窗版数据分析范例

解析》，重庆大学出版社，2009年

教学参考资料1、宇传华，《SPSS与统计分析》，电子工业出版社，2007年

2、卢岱纹，《SPSS for Windows(第一版)》，电子工业出版社，2000年

3、张文彤，《SPSS11 统计分析教程(第一版)》，北京希望电子出版社，2002年

4、薛薇，《SPSS统计分析方法及应用》，电子工业出版社，2009年

●本课程教学目的

通过本课程的学习，使学生能熟练地掌握对量化研究中所获取的数据资料进行整理、缩减和统计推断的能力；掌握SPSS这种专业统计软件的操作，独立完成从建立数据文件到各种统计分析的操作；在操作的基础上，能够结合前面所学的心理统计学知识读懂和解释SPSS输出的各种统计图表，并在毕业论文或学术论文中正确而规范地使用图表中的信息来报告分析结果；使学生掌握一门实用而又专业性很强的技能；同时为学生学习其他专业课程、从事科学研究奠定前提和基础。在教学过程中，教师教授相关的统计学知识和具体的操作步骤，学生上机实际操作完成教学任务。

●教学方法

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2 教师教授相关的统计学知识和具体的操作步骤，学生上机实际操作完成教学

任务。

●本课程的重、难点

重点：

1、SPSS软件的操作，独立而正确地完成从建立数据文件到各种统计分析的操

作；

2、读懂SPSS的统计报表，并在毕业论文和研究报告中规范的报告分析结果。难点：

1、结合统计学的知识，依据数据类型和研究假设选用适当的统计分析方法并熟

练操作；

2、结合统计学的知识，充分考虑各种统计方法的前提假设，能对SPSS统计分

析报表有较为深入的理解；

3、能在毕业论文和研究报告中灵活而规范地报告数据分析结果。

●本课程教学内容及课时分配

第一章量化研究方法概述及测量理论与方法

（2课时，授课）

【知识点提示】主要的量化研究方法及其主要区别，量化研究的结构，测量的尺度和格式。【重难点提示】体会论文写作各个部分的写法，变异在测量中的意义，测量的格式及选择。

第一节主要的量化研究设计

一、调查法

二、相关法

三、实验法

四、量化方法之比较

第二节量化研究的结构和内容

一、绪论

二、方法

三、结果

四、讨论

第三节测量的基本概念

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一、测量的意义

二、测量与统计的基础：变异

第四节测量的尺度

一、名义尺度

二、顺序尺度

三、等距尺度

四、比率尺度

五、测量尺度的比较

第五节测量的格式

一、测量格式的基本特性

二、量化研究的测量格式

三、测量格式的比较

●作业

第二章数据的计算机化与SPSS介绍

（2课时,授课）

【知识点提示】编码系统，废卷定义，SPSS的窗口和文件。

【重难点提示】编码系统的建立和解读，熟练打开SPSS的各种窗口，根据后缀识别SPSS 文件。

第一节编码系统的建立与应用

一、编码系统的概念

二、文字资料的计量处理

三、编码表

四、废卷处理

第二节 SPSS介绍

一、SPSS简介

二、SPSS的基本运作原理

三、SPSS的基本操作

四、SPSS的各种窗口

五、SPSS的各种文件

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●实践内容（课后练习：SPSS11.5的安装）

●作业

第三章数据库的建立

（4课时，授课）

【知识点提示】数据窗口和变量窗口，数据导入导出语法，复选题和排序题的处理。【重难点提示】数据导入导出语法，复选题和排序题的录入和处理方法。

第一节建立SPSS数据文件

一、SPSS数据窗口的开启

二、数据库的建立

第二节文件的导入和导出

一、各种格式数据的导入（txt、xls，dat，dbf等）

二、SPSS文件导出为其他格式（txt、xls，dat，dbf等）

第三节复选题的处理和分析

一、复选题的基本格式和分析策略

二、基本分析策略

第四节排序题的处理和分析

一、排序题的基本格式和分析策略

二、次数分布表的应用

三、交叉表的应用

●实践内容

●作业（课后练习：SPSS数据文件的建立、保存和导入）

第四章数据和文档管理

（4课时，授课）

【知识点提示】数据管理功能，文档管理功能，数据转化功能。

【重难点提示】数据的转置，数据的合并、编秩，重编码和选择。

第一节数据管理功能

一、新增变量和观察值

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二、数据查询

三、数据排序

四、数据转置

五、定义变量属性

第二节文档管理功能

一、观察值加权

二、分割文档

三、选择观察值

四、数据合并：新增观察值

五、数据合并：新增变量

第三节数据转换功能

一、计算

二、重新编码

三、数据分组

四、计数

五、等级观察值

●实践内容

●作业（课后练习：SPSS数据的编辑和转换）

第五章数据检核

（2课时，授课）

【知识点提示】常见的遗漏形态和偏离情况

【重难点提示】单变量和双变量的偏离值处理方法

第一节遗漏值处理

一、遗漏的型态

二、遗漏值的处理

三、SPSS的遗漏值处理功能

第二节偏离值的侦测与处理

一、单变量偏离检验

二、多变量偏离检验

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三、偏离值的处理

●实践内容（观摩）

●作业

第六章数据的图形表示

（2课时，授课）

【知识点提示】次数分布图，次数分布表，茎叶图、条形图、圆形图、线性图、散点图。【重难点提示】分组次数分布表。

第一节次数分布表的运用

一、基本原理

二、次数分布的图示

三、茎叶图

四、次数分布表的制作

第二节统计图的运用

一、条形图

二、圆形图

三、线性图

四、散点图

●实践内容

●作业（课后练习：次数分布的分析）

第七章描述统计的原理与应用

（4课时，授课）

【知识点提示】五大统计量数及其上机操作。

【重难点提示】峰度和偏度，百分等级和百分位数，标准化Z分数。

第一节集中量数

一、平均数

二、中位数

三、众数

四、集中量数的特性与使用时机

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7 第二节差异量数

一、全距

二、四分差

三、以离均差为基础的变异量数

四、差异量数的特性与使用时机

第三节分布形态量数

一、偏度

二、峰度

三、偏度和峰度的判断

第四节相对位置量数

一、百分等级和百分位数

二、Z分数

三、正态化Z分数

四、T分数

第五节相关量数

一、积差相关系数及其检验

二、Spearman等级相关

三、点二列相关

第六节描述统计的SPSS操作

一、次数分布表功能

二、描述性统计量功能

三、观察值摘要功能

四、相对量数转换

五、Z分数转化

六、T分数转化

●实践内容

●作业（课后练习：描述统计分析）

第八章类别数据的分析——卡方检验

（2课时，授课）

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【知识点提示】类别数据的呈现方式，类别数据和顺序数据的分析方法。【重难点提示】类别数据和顺序数据不同的分析方法的使用条件。

第一节基本概念

一、类别数据的呈现

二、类别数据的检验形式

第二节类别变量的统计检验

一、残差分析

二、卡方检验

三、校正公式

第三节类别变量的关联系数

一、Phi系数

二、列联系数和V系数

三、Lamda系数

四、Tau系数

第四节顺序变量的关联分析

一、Gamma系数

二、Tau-b和Tau-c系数

三、Kappa系数

四、Somer’s d

第五节范例解析

●实践内容

●作业（课后练习：计数数据的分析方法）

第九章平均数的差异检验——t检验

（4课时，授课）

【知识点提示】三种不同的t检验方法，单侧检验和双侧检验。

【重难点提示】不同t检验方法的数据格式、呈现报表的解读。

第一节基本概念

一、Z检验和t检验

二、单总体与双总体检验

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三、单侧与双侧检验

四、独立样本与相关样本

第二节平均数差异检验的原理

一、抽样分布和中央极限定理

二、统计检验的决策原则

三、平均数的统计检验

四、t检验的基本假设

第三节范例解析

●实践内容

●作业

第十章平均数的变异检验——ANOVA

（4课时，授课）

【知识点提示】方差分析的原理，相关样本和独立样本，固定效果和随机效果，效应量，事前和事后比较。

【重难点提示】事前比较的实现，变异数的拆解方法。

第一节基本概念

第二节变异数分析的统计原理

一、基本原理

二、变异数的计算与拆解

三、相依样本的变异数分析

四、固定效果和随机效果模式

五、实验、族系与比较错误率

六、效应量

七、ANOV A的基本假设和相关问题

第三节多重比较：事前和时候检验

第四节共变数分析

一、控制的概念

二、连续变量作为共变量

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三、共变数分析的原理

四、变异量的拆解

第五节范例解析

●实践内容

●作业（课后练习：单因素实验设计统计分析）

第十一章多因子变异数分析

（6课时，授课）

【知识点提示】多因子变异数分析下的变异拆解，交互效应和单纯主效应的语法分析。【重难点提示】多因子变异数分析下的语法及结果解读。

第一节基本概念

一、多因子变异数分析的数据形式

二、多因子变异数分析的各种效应

第二节多因子变异数分析的统计原理

一、变异数的拆解

二、整体检验和事后检验

三、单纯主效应检验

第三节带有相依样本的多因子变异数分析

一、基本原理

二、变异数的拆解

三、整体效果的假设检验

四、交互效应图

第四节范例解析

●作业（课后练习：两因素实验设计统计分析；三因素实验设计统计分析）

第十二章回归分析

（4课时，授课）

【知识点提示】最小二乘法，回归系数，回归方程的检验。

【重难点提示】多重共线性及其诊断，变量选择模式，回归模型检验，虚拟变量。

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第一节基本概念第二节一元回归分析

一、最小二乘法

二、回归系数和标准回归系数

三、回归模型的检验

四、估计标准误

第三节多元回归分析

一、基本概念和原理

二、多重共线性及其诊断

三、多元回归的变量选择模式

四、虚拟变量

第四节范例解析

●实践内容

●作业（课后练习：多元线性回归）

第十三章测验信效度分析

（2课时，授课）

【知识点提示】信效度的概念，信度的种类及估计方法，效度的概念。【重难点提示】信度的种类及估计方法。

第一节信度

一、信度的含义

二、测量误差和测量标准误

三、信度的估计方法及操作

四、影响信度的因素

第二节效度

一、效度的含义

二、效度的类型与原理

三、效度衡鉴技术

四、影响效度的因素

第三节范例解析

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●实践内容

●作业（课后练习：三大信度估计方法的实现）

第十四章测验项目分析

（3课时，授课）

【知识点提示】项目分析的含义及步骤，SPSS下项目分析的实现。

【重难点提示】理解项目分析的公式，利用SPSS加以实现。

第一节项目分析概述

一、项目难度

二、项目鉴别度

第二节项目分析的计量方法

一、遗漏值判断法

二、描述统计指数

三、题总相关法

四、内部一致性效标法

五、因素负荷量判断法

第三节项目分析实际范例

一、遗漏值检验与描述统计检测

二、极端组比较法

三、同质性检验

四、综合判断

●实践内容

●作业（课后练习：问卷结果数据统计分析）

第十五章因素分析

（4课时，授课）

【知识点提示】因素分析的用途，KMO，特征值、共同度，因素负荷矩阵及其在测量中应用。

【重难点提示】特征值、共同度，因素负荷矩阵及其在测量中应用。

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第一节基本概念

第二节因素分析的基本特性

一、简化结构原则

二、因素与共变结构

三、因素分析的条件

第三节因素分析的数学原理

一、因素分析中的矩阵

二、相关系数合适性判断

三、因素的萃取方法及个数确定

四、特征向量、特征值和萃取变异

五、因素结构和负荷量

六、转轴方法

七、因素分数

第四节范例解析

●实践内容

●作业（课后练习：量表编制中的因素分析）

（期末复习，2课时）

考核方式

1、考试方法：机考闭卷；

2、成绩核算方式：期中考试占16%，期终考试占60%，平时出勤、课堂提问和作业占24%。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/gh2l.html