     SPSS應用與論文分析培訓

一：
A：建立研究的基本觀念，了解常用的統計名詞的定義及實務上的涵義；
B:研究中常用的五大變量自變量、依變量、中介變量、干擾變量及控制變量，在研究中的地位，及應用的時機，并佐以生活上的例子，加以解釋，讓統計的入門者得以有深入的認識；
1.何謂研究?

2.常見的研究名詞，概念、理論、構念、概念性架構、模型、操作型定義、變量、命題與假設

3.問卷設計原則與操作

4.研究中常見的變數，自變量、依變量、中介變量、干擾變量及控制變量

5.統計分析常用的名詞，平均數、中位數、眾數、方差、協方差、標準偏差

6.測量尺度的應用

名目尺度、順序尺度、區間尺度及比例尺度

7.估計與檢定

8.統計的假設，常態、同質、獨立

9.信度 (cronbach's α)表面效度、內容效度、效標效度 (收斂效度及區別效度)

二：
A：SPSS軟件常用的功能介紹，利用數據案例練習操作，讓您快速運用SPSS分析技能；
B：說明SPSS多變量分析近20多種常用的統計方法之間的相互的關系；
1.數據輸入

2.SPSS數據編輯窗口介紹

3.數據變量定義

4.數據的處理，變量排序、變量等級、合并檔案、分割檔案、選擇觀察值

5.數據的轉換，計算變量、重新編碼、遺漏值的偵測與插補

6.基本統計分析介紹，次數分配表、敘述性統計、相關分析、t檢定及ANOVA

三：

A：運用項目分析了解問卷題目鑒別力，以利正式問卷產生
B:利用敘述性統計做資料篩選，告訴您平均數、變異數、中位數、偏態、峰度在分析上的實務涵意

C:提供復選題的建檔小工具，協助進行復選題分析，并提供選項重要性的權重。
D:利用卡方分析了解構本是否具代表性(適合度分析)，兩群之間是否可以合并(同構型比較)

1.多變量分析方法的整合應用說明

2.數據預試(項目分析)

3.獨立、同質、單變量及多元常態檢定

4.述性統計

5.次數分配表

6.描述性統計

7.復選題分析(含交叉分析)

8.無反應偏誤

9.適合度檢定

10.同構型檢定

四：
A:多個變量數據縮減為少數幾個因素，以利分析的進行。
B:Cranbach’s alpha的介紹與應用

C:應用相關分析了解變量之間關系大小及所代表的實務上的意義。
D:元回歸的分析，包括共線性的診斷與處理。

E:獨立樣本(t test)，了解三組以上組別之間的平均數差異。

1.因素分析

2.信度分析

3.皮爾森相關分析

4.收斂與區別效度分析

5.多元回歸分析

6.虛擬變量的轉換處理

7.單一樣本t檢定

8.相依樣本t檢定

9.獨立樣本t檢定

10.方差分析(One way ANOVA)

11.差異分析(事后比較)

12.Two way ANOVA

13.ANCOVA(協方差分析)

14.重復量數分析