SPSS數(shù)據(jù)分析及定量研究

第1章 數(shù)據(jù)分析與量化研究
1．1 數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的時(shí)代背景與意義
1．2 量化研究方法
1．3 數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)概念
1．4 數(shù)據(jù)分析及其技術(shù)
1．5 數(shù)據(jù)分析工作環(huán)境
第2章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與統(tǒng)計(jì)描述
2．1 數(shù)據(jù)規(guī)范化簡(jiǎn)介
2．2 利用Excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．3 SPSS的數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．4 重編碼與變形處理
2．5 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述
第3章 差異顯著性檢驗(yàn)
3．1 差異顯著性檢驗(yàn)概述
3．2 案例需求與數(shù)據(jù)情況
3．3 T檢驗(yàn)——兩分組數(shù)據(jù)的均值差異性檢驗(yàn)
3．4 方差分析——多分組數(shù)據(jù)的均值差異性檢驗(yàn)
3．5 差異顯著性檢驗(yàn)基本算法及其應(yīng)用
3．6 非參數(shù)檢驗(yàn)
第4章 變量之間的關(guān)聯(lián)性分析
4．1 關(guān)聯(lián)性分析概述
4．2 案例需求及數(shù)據(jù)情況
4．3 相關(guān)性分析
4．4 線性回歸分析技術(shù)
4．5 二元邏輯回歸分析技術(shù)
4．6 曲線回歸分析技術(shù)
第5章 聚類與降維分析
5．1 基于數(shù)據(jù)的歸納分析
5．2 案例需求及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5．3 系統(tǒng)聚類分析
5．4 K-Means聚類分析
5．5 判別分析
5．6 因子分析
第6章 信度與效度的檢驗(yàn)
6．1 信度與效度概述
6．2 信度檢驗(yàn)方法
6．3 效度檢驗(yàn)方法
6．4 如何構(gòu)造有效的調(diào)查指標(biāo)體系
第7章 量化研究論文選編
7．1 大學(xué)信息技術(shù)公共課翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)的實(shí)證研究
7．2 視頻資源類型對(duì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)的實(shí)證研究
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)表
參考文獻(xiàn)