Знаете ли Вы, что...

Курс IBM SPSS Statistics. Уровень 3. Подготовка и анализ данных выборочных обследований в SPSS пользуется огромной популярностью среди специалистов, а также тех, кто только выбрал для себя такие востребованные и высокооплачиваемые профессии:

Не нашли нужный Вам курс?

Закажите его в индивидуальном формате или Напишите, и мы его сделаем!

Подписаться на рассылку

IBM SPSS Statistics. Уровень 3. Подготовка и анализ данных выборочных обследований в SPSS




По окончании курса Вы будете уметь:
  • Составлять план отбора для формирования выборки
  • Определять минимальный объем выборки
  • Формировать выборку в SPSS
  • Подготавливать данные выборочных обследований для анализа
  • Анализировать данные выборочных обследований
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 16 ак. ч.

Преподаватели курса

Отзывы о курсе

Пунктуальность в организационных вопросах, квалификация и заинтересованность преподавателя, учебные материалы, техническая оснащенность и, конечно же, цены на обучение.

Cлушатель: Федулова Александра Михайловна

Понравился доступ к материалам и лекциям в виде документов, которые можно распечатать. Например, в формате ворд или пдф.

Cлушатель: Ахметова Лейла Радиковна


Все отзывы по курсу

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса IBM SPSS Statistics. Уровень 1. Статистические методы анализа данных или эквивалентная подготовка.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Углубленные методы анализа или эквивалентная подготовка.

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Программа курса

  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1. Основы теории выборочных обследований
  • Генеральная и выборочная совокупность
  • Свойства выборочной совокупности
  • Особенности выборочного метода
  • Классификация выборок
  • Виды и методы вероятностного отбора
  • Способы формирования вероятностных выборок
  • Простой случайный отбор
  • Систематический случайный отбор
  • Вероятностно-пропорциональный отбор
  • Кластерный отбор
  • Одноступенчатый кластерный отбор
  • Многоступенчатый кластерный отбор
  • Алгоритм  проведения выборочных обследований
  • Определение необходимого объема выборки
1  
  Модуль 2. Работа с конструктором отбора
  • Процедуры модуля Сложные выборки
  • Конструктор отбора
  • Параметры Конструктора отбора
  • Задание переменных плана отбора
  • Задание метода отбора
  • Методы ВПР-отбора
  • Задание объема выборки
  • Выходные переменные отбора и сводка плана
  • Расслоение на втором этапе отбора
  • Методы отбора на втором этапе отбора
  • Доля выборки на втором этапе отбора
  • Параметры отбора
  • Выходные файлы отбора и завершение отбора
  • Сводка плана и сводка отбора
1  
  Модуль 3. Работа с конструктором подготовки к анализу
  • Конструктор подготовки к анализу
  • Параметры Конструктора подготовки к анализу
  • Задание переменных плана
  • Задание метода отбора
  • Сводка плана и завершение работы Конструктора подготовки к анализу
  • Вычисление окончательных выборочных весов
1  
  Модуль 4. Подготовка данных выборочных обследований для анализа
  • Анализ и шкалы измерения переменных
  • План отбора и план анализа
  • Подготовка файла данных для анализа
  • Ввод данных выборочного обследования
  • Слияние файла выборки и файла собранных данных
1  
  Модуль 5. Анализ частот данных выборочных обследований
  • Процедура Частоты
  • Параметры процедуры Частоты
  • Результаты процедуры Частоты
  • Критерий равенства долей в ячейках
  • Процедура Частоты для подсовокупностей
1  
  Модуль 6. Анализ описательных статистик данных выборочных обследований
  • Процедура Описательные
  • Параметры процедуры Описательные
  • Результаты процедуры Описательные
  • T-критерий для описательных статистик
  • Процедура Описательные для подсовокупностей
1  
  Модуль 7. Анализ таблиц сопряженности данных выборочных обследований
  • Процедура Таблицы сопряженности
  • Параметры процедуры Таблицы сопряженности
  • Проверка наличия взаимосвязи на основе критерия хи-квадрат
  • Оценка риска в таблицах сопряженности
  • Процедура Таблицы сопряженности для подсовокупностей
1  
  Модуль 8. Анализ отношений данных выборочных обследований
  • Процедура Отношения
  • Параметры процедуры Отношения
  • Результаты процедуры Отношения
  • Процедура Отношения для подсовокупностей
1  
  Модуль 9. Построение общей линейной модели взаимосвязи на основе выборочных данных
  • Общая линейная модель регрессии
  • Процедура Общая линейная модель для сложных выборок
  • Виды переменных в общей линейной модели регрессии
  • Настройка модели
  • Исследование качества модели
  • Проверка значимости модели
  • Проверка значимости коэффициентов модели
  • Интерпретация коэффициентов
  • Проверка различий между уровнями факторов и их взаимодействием
  • Исследование остатков и точности предсказания модели
2  
  Модуль 10. Построение модели логистической регрессии на основе выборочных данных
  • Модель бинарной логистической регрессии
  • Модель мультиномиальной логистической регрессии
  • Процедура Логистическая регрессия для сложных выборок
  • Результаты процедуры Логистическая регрессия для сложных выборок
  • Исследование качества модели логистической регрессии
  • Анализ отношений шансов
  • Настройка модели
  • Анализ предсказанных вероятностей и значений зависимой переменной
  • Параметры оценки модели логистической регрессии 
2  
  Модуль 11. Построение модели порядковой регрессии на основе выборочных данных
  • Модель порядковой регрессии
  • Параметры модели порядковой регрессии и их интерпретация
  • Процедура Порядковая регрессия для сложных выборок
  • Результаты процедуры Порядковая регрессия для сложных выборок
  • Исследование качества модели порядковой регрессии
  • Анализ отношений шансов
  • Настройка модели
  • Анализ предсказанных вероятностей и значений зависимой переменной
  • Параметры оценки модели порядковой регрессии
2  
  Модуль 12. Построение модели регрессии Кокса на основе выборочных данных
  • Исходные данные для моделирования
  • Регрессионная модель Кокса
  • Процедура Регрессия Кокса для сложных выборок
  • Результаты процедуры Регрессия Кокса для сложных выборок
  • Выбор предикторов для модели
  • Исследование качества модели регрессии Кокса
  • Задание предикторов, зависящих от времени
  • Построение модели по подгруппам
  • Графические результаты моделирования
  • Сохранение результатов моделирования
  • Экспорт результатов
  • Параметры оценивания модели
2  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 16 +8
бесплатно
 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.  

Ближайшие группы  rss.gif

Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме вебинара . Чтобы записаться на вебинар, в корзине измените тип обучения на вебинар и выберите удобную для вас группу.
Чем отличается обучение в режиме вебинара от других видов обучения?

Стоимость обучения (рублей) 

Курс может быть заказан согласно ФЗ-44, ФЗ-223 (закупка/аукцион/запрос котировок/конкурсные процедуры)
с 10:00 до 17:00 Вечер или Выходные
Стандартная цена
Вебинар Безлимитное обучение Записаться
Частные лица 8 490 8 490 8 490 Бесплатно
Организации 9 490 9 490 9 490
Центр предоставляет специальную услугу Индивидуального обучения. Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.

Документы об окончании

Cert_Inter

Свидетельство Центра "Специалист" международного образца

Все документы Центра

yandexmoney.gif logo_wm.gif cyberplat1.gif logo_ramblertop.gif Яндекс.Метрика LiveInternet