适用人群
数据分析、心理学、医学、生物学、社会科学、教育、金融、统计学、科研、外贸、农业等领域从业者。
课程概述
SPSS视频教程的天花板！
我们教授的不只是课本上的简单内容，而是更贴近实际的专业数据分析技术，目的就是让你从菜鸟变凤凰，鹤立鸡群。
市面上太多太多的SPSS教程不贴近实际生活，讲授的内容太简单，更本解决不了实际问题。本课程从基础到高级，可以根据个人能力挑选不同的内容观看学习，最大化的节约你的时间和金钱。
SPSS这个软件对初学用户并不友好，即使你是统计学专业出身，当第一次面对SPSS的时候也会感到无所适从。面板上的各项命令是什么意思？分析报告的内容说的是什么？如果不能明白这些“名词”所表达的真正含义，就无法完全理解最后的分析结果。本教程将会详细讲解这些内容，让你完全吃透SPSS的每一个功能和分析结果，不再茫然！
其它书籍或视频教程它们讲的我们会讲，它们不讲的我们也讲。
课程有免费试听，请务必试听后再决定是否购买！课程花去了我非常多精力，不要给差评，这对我是极大的伤害！
目录
章节1:SPSS 概述试看
课时1视频如何学好统计分析软件 SPSS22:07可试看
课时2视频窗口及其功能概述07:29可试看
课时3视频系统参数设置05:16可试看
课时4视频输出报告的编辑04:00可试看
课时5视频SPSS编程简介08:30
课时6视频统计学中的一些基础概念14:41
章节2:数据处理-建立数据和文件试看
课时7视频数据录入和变量定义13:29可试看
课时8视频数据编辑器的缺失值操作05:43
课时9视频保存和导入导出文件13:25
课时10视频查看文件和变量信息03:47
章节3:数据处理-综合
课时11视频个案排序03:36
课时12视频变量排序03:42
课时13视频个案加权05:48
课时14视频选择参与分析的个案06:53
课时15视频比较数据集差异05:14
课时16视频汇总数据07:08
课时17视频定义多重响应集09:46
章节4:数据处理-重复个案
课时18视频什么是重复个案07:36
课时19视频标识重复个案11:17
章节5:数据处理-拆分合并试看
课时20视频拆分文件（分组数据）07:25可试看
课时21视频合并文件09:47可试看
课时22视频合并变量-基于文件顺序07:37
课时23视频合并变量-基于键08:05
课时24视频拆分分组数据到文件11:38
章节6:数据处理-重构
课时25视频转置数据04:42
课时26视频变量组和观测组结构04:46
课时27视频变量组到观测组10:46
课时28视频合并变量-基于键08:05
课时29视频拆分分组数据到文件11:38
课时30视频更复杂的变量组到观测组06:32
课时31视频观测组到变量组07:40
章节7:数据处理-数据验证
课时32视频数据验证介绍10:18
课时33视频数据验证-定义规则11:03
课时34视频数据验证-应用规则09:06
章节8:数据处理-寻找异常个案
课时35视频标识异常个案介绍09:09
课时36视频标识异常个案-解读分析报告14:02
章节9:数据转换-生成新变量试看
课时37视频计算变量05:44可试看
课时38视频重新编码变量07:53
课时39视频自动重新编码变量08:38
课时40视频变动值05:46
课时41视频创建虚变量05:53
课时42视频可视化分箱介绍06:05
课时43视频可视化分箱详解11:33
课时44视频可视化分箱缺失值处理05:38
课时45视频最优分箱介绍07:06
课时46视频最优分箱详解07:16
章节10:数据转换-综合
课时47视频生成随机数04:30
课时48视频SPSS内部随机数生成器的设置08:07
课时49视频个案排秩07:28
课时50视频对个案中的值进行计数05:45
课时51视频替换缺失值08:35
章节11:统计图表
课时52视频各种图表介绍14:13
课时53视频绘制饼图和条形图13:11
课时54视频绘制直方图07:55
课时55视频绘制圆点图05:09
课时56视频绘制折线图06:32
课时57视频箱线图12:31
课时58视频绘制箱线图03:04
课时59视频绘制散点图07:54
课时60视频绘制茎叶图01:53
课时61视频帕累托图03:27
课时62视频如何选择正确的图表09:13
章节12:报表分析
课时63视频代码本(codebook)07:23
课时64视频OLAP立方体13:36
课时65视频个案摘要08:32
课时66视频数据分析思维训练-使用摘要创建摘要报告06:56
课时67视频按行报告摘要16:06
课时68视频按列报告摘要09:38
章节13:基本统计分析试看
课时69视频频率分析14:25
课时70视频数据分析思维训练-使用频率研究客户是否能让我们销售更多产品07:38
课时71视频描述分析04:52可试看
课时72视频数据分析思维训练-研究客户支出寻找利润最大的服务项目13:11
课时73视频比率分析14:26
课时74视频数据分析思维训练-使用比率统计来辅助财产价值评估11:05
课时75视频探索分析07:43
课时76视频探索分析-缺失值处理11:44
课时77视频探索分析报告详解（上）11:46
课时78视频探索分析报告详解（下）和正态性检验05:50
课时79视频探索分析之分布-水平图08:14
课时80视频P-P图和Q-Q图（数据分布的检验）12:19
课时81视频PP图和QQ图的转换设置08:07
课时82视频平均值分析14:28
课时83视频数据分析思维训练-检查工资、经验和职位类型之间的关系04:20
课时84视频总体均值和比例的区间估计10:11
章节14:T 检验和假设检验原理试看
课时85视频假设检验原理17:14
课时86视频单样本 T 检验原理06:18可试看
课时87视频单样本 T 检验过程09:36可试看
课时88视频数据分析思维训练：生产线产品是否合格03:56
课时89视频独立样本 T 检验原理05:42可试看
课时90视频独立样本 T 检验过程14:58可试看
课时91视频成对样本 T 检验07:18可试看
章节15:自定义表
课时92视频透视表-主要功能10:14
课时93视频透视表相关小功能07:54
课时94视频三线表的制作05:43
课时95视频定制表介绍19:06
课时96视频定制表-各种百分比的设置18:09
课时97视频定制表-分类和总计设置15:39
课时98视频定制表-标题、检验和选项17:02
章节16:交叉表（列联表）分析试看
课时99视频列联表分析介绍12:26可试看
课时100视频卡方独立性检验07:02可试看
课时101视频精确检验和线性趋势检验15:06
课时102视频名义变量相关 Lambda、tau-y和Cramer V11:06
课时103视频有序变量相关 Gama、Somer’s d和Kendall-tau05:11
课时104视频名义和定距变量相关系数 eta09:55
课时105视频名义、有序和定距相关系数03:05
课时106视频列联表残差分析10:18
课时107视频Kappa一致性检验04:21
课时108视频McNemar-Bowker 对称性检验06:48
课时109视频优势比和相对风险（OR和RR）检验07:48
课时110视频Mantel-Haeszel和Cochran及Breslow-Day检验07:15
课时111视频列比例比较13:29
章节17:对数线性模型（列联表分析）
课时112视频列联表对数线性模型原理和优点06:17
课时113视频三维列联表独立性检验和合适模型的确定方法11:09
课时114视频建立模型和阅读模型报告12:52
课时115视频残差分析12:54
课时116视频Logit 对数线性模型04:47
课时117视频不完备列联表分析05:54
课时118视频快速找到正确的对数线性模型08:55
课时119视频比率泊松回归06:39
章节18:线性回归
课时120视频线性回归的一个例子13:48
课时121视频缺失值处理15:33
课时122视频偏相关系数原理12:04
课时123视频偏相关系数和部分相关系数09:55
课时124视频残差和强影响点指标15:15
课时125视频残差图和局部图（偏回归图）06:22
课时126视频变量选择-前进和后退法07:32
课时127视频变量选择-步进和除去法及替代方案11:49
课时128视频系数统计和个案标签05:01
课时129视频杜宾-沃森（Durbin-Watson）检验12:00
课时130视频多重共线性检测-VIF和条件指数14:22
课时131视频多重共线性检测-方差分解比例06:22
课时132视频SPSS岭回归使用方法02:52
课时133视频岭回归实战-建立最优模型14:00
课时134视频权重估算和加权最小二乘（上）11:58
课时135视频权重估算和加权最小二乘（下）07:19
课时136视频如何得到“最小二乘加权模型”的残差和强影响点指标09:39
课时137视频Breusch-Pagan和怀特异方差检验原理14:27
课时138视频Breusch-Pagan和怀特异方差检验实例分析09:49
课时139视频怀特异方差-稳健标准误10:23
章节19:广义线性模型
课时140视频广义线性模型介绍14:08
课时141视频链接函数10:50
课时142视频正态分布例子（上）11:57
课时143视频正态分布例子（下）11:09
课时144视频泊松回归（上）13:19
课时145视频泊松回归（下）06:03
课时146视频标度参数和过度离散11:01
课时147视频负二项分布回归处理泊松分布过离散08:27
课时148视频偏移（offset）变量05:56
章节20:二分类 Logistic 回归
课时149视频二分类逻辑回归一个实例17:19
课时150视频模型系数的解释10:07
课时151视频变量选择-向前步进法13:33
课时152视频变量选择-向后步进法08:37
课时153视频变量选择-区块10:48
课时154视频分组数据逻辑回归06:55
课时155视频Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验16:44
课时156视频残差和强影响点分析17:16
课时157视频分类自变量对比方法-指示符08:12
课时158视频分类自变量对比方法-简单08:55
课时159视频分类自变量对比方法-偏差、重复、差分和Helmert06:04
课时160视频分类自变量对比方法-多项式08:16
课时161视频Probit 模型10:31
章节21:多项逻辑回归
课时162视频多项逻辑回归原理09:15
课时163视频一个多项逻辑回归例子15:00
课时164视频变量选择的向前、向后和步进法16:46
课时165视频子总体和预测概率10:55
课时166视频单调关联测量和一致性指数(Concordance Index)13:19
课时167视频完全分离（complete separation）的设置09:16
课时168视频迭代算法和奇异性容差设置09:55
课时169视频过度离散设置05:58
章节22:有序回归
课时170视频有序回归原理16:34
课时171视频有序回归实例详解14:48
课时172视频位置-标度模型（position-scale model）14:32
章节23:剂量-反应分析（dose-response analyses）
课时173视频剂量反应分析实例08:10
课时174视频剂量反应分析结果解读11:24
课时175视频剂量反应分析原理12:41
章节24:相关分析
课时176视频皮尔逊和斯皮尔曼相关系数13:47
课时177视频偏相关09:25
课时178视频距离分析17:45
课时179视频定距和计数数据距离算法12:01
课时180视频二分类数据距离算法12:02
课时181视频典型相关分析16:53
章节25:主成分和因子分析
课时182视频主成分分析实例详解16:50
课时183视频如何得到主成分08:15
课时184视频因子分析实例详解12:53
课时185视频判断是否适合因子分析-相关性、KMO和巴特利特检验14:25
课时186视频重新标度分量09:31
课时187视频因子得分的计算06:39
章节26:单因素方差分析试看
课时188视频单因素方差分析实例详解10:05可试看
课时189视频对照和正交多项式对照09:54
课时190视频事后比较方法详解（上）12:32
课时191视频事后比较方法详解（下）13:58
课时192文本两两比较 LSD 正确用法详解
课时193视频单因素随机效应和组内相关系数ICC14:04
章节27:方差分析-使用“一般线性模型”方法试看
课时194视频单因素和多因素方差分析13:00可试看
课时195视频功效、分布水平图和残差图12:19
课时196视频对比和多重比较04:41
课时197视频对比系数和一般可估函数16:16
课时198视频边际均值和轮廓图（上）10:41
课时199视频边际均值和轮廓图（下）09:04
课时200视频多因素方差分析中的莱文方异方差检验07:56
课时201视频平衡不完全区组设计05:44
课时202视频拉丁方两区组设计04:11
课时203视频两因素随机效应实例和原理12:55
课时204视频两因素随机效应实例详解09:10
课时205视频固定效应和随机效应混合模型07:31
课时206视频嵌套设计10:21
课时207视频嵌套析因设计05:31
课时208视频协方差分析03:54
课时209视频简单效应的检验06:37
章节28:ROC 分析
课时210视频ROC原理详细解释（上）09:02
课时211视频ROC原理详细解释（下）09:47
课时212视频使用ROC评估分析性能09:37
课时213视频二分类Logistic回归和ROC分析08:20
章节29:生存分析试看
课时214视频寿命表分析14:09可试看
课时215视频Kaplan-Meier 分析15:25
课时216视频分析思维实战-客户流失分析09:23
课时217视频Cox 比例风险回归（上）11:32
课时218视频Cox 比例风险回归 （下）09:36
课时219视频Cox 风险回归-挑选合适影响因素04:00
课时220视频Cox 风险回归“比例不变假定”的检验09:39
章节30:非参数检验试看
课时221视频卡方拟合优度检验08:28可试看
课时222视频二项检验10:23
课时223视频游程检验13:26
课时224视频符号检验09:58
课时225视频Wilcoxon符号秩检验07:56
课时226视频McNemar检验05:58
课时227视频边缘齐性检验03:22
课时228视频单样本K-S检验07:29
课时229视频两独立样本K-S检验15:34
课时230视频Wald-Wolfwitz 游程检验05:37
课时231视频Mann-Whitney 检验06:10
课时232视频Hodges-Lehmann置信区间05:03
课时233视频Friedman检验和Kendall协调系数-随机完全区组单因素方差分析08:36
课时234视频Cochran Q 检验01:53
课时235视频Kruskal-Wallis和中位数检验-单因素方差分析04:43
课时236视频Jonckheere-Terpstra检验03:39
课时237视频非参数方差分析的多重比较06:16
课时238视频Moses 极端反应检验11:18
课时239视频非参数检验新对话框10:24
章节31:精确检验和置换检验（Permutation test）
课时240视频精确检验和置换检验13:27
章节32:聚类分析
课时241视频系统聚类（上）14:11
课时242视频系统聚类（下）10:09
课时243视频K-均值聚类（上）13:40
课时244视频K-均值聚类（下）11:01
课时245视频聚类自动优化-轮廓分析08:45
课时246视频二阶 (TowStep) 聚类（上）13:17
课时247视频二阶 (TowStep) 聚类（下）09:25
章节33:判别分析
课时248视频距离、贝叶斯和Fisher判别介绍06:32
课时249视频判别分析实例讲解（上）25:51
课时250视频判别分析实例讲解（下）16:32
课时251视频逐步判别12:26
章节34:联合分析
课时252视频联合分析介绍09:34
课时253视频联合分析实例-设计产品卡片14:24
课时254视频联合分析实例-编写联合分析程序14:15
课时255视频联合分析实例-估计产品效应值10:43
课时256视频联合分析实例-反转数和效应图08:29
章节35:多因变量线性回归和多因变量方差分析
课时257视频多因变量线性回归08:24
课时258视频多因变量线性回归实例讲解13:11
课时259视频回归系数的检验方法和原理07:18
课时260视频回归系数检验的通用算法14:16
课时261视频自定义回归系数的检验15:01
课时262视频多因变量方差分析16:49
课时263视频多因变量方差分析自定义检验09:41
章节36:对应分析
课时264视频对应分析简介08:17
课时265视频实例讲解-行列轮廓11:05
课时266视频实例讲解-双标图Biplot12:15
课时267视频实例讲解-降维投影原理和SVD14:39
课时268视频实例讲解-惯量11:57
课时269视频实例讲解-点对维和维对点的贡献12:45
课时270视频实例讲解-坐标正态化变换08:11
课时271视频实例讲解-标准化07:52
课时272视频非列联表数据对应分析15:23
课时273视频多重对应分析（高维列联表分析方法）26:32
章节37:重复测量分析-使用方差分析法试看
课时274视频单组重复测量10:24可试看
课时275视频多组重复测量05:39
课时276视频前后测-重复测量法04:26
课时277视频前后测-协方差和单因素方差分析法08:02
课时278视频单变量方差分析法和球形度检验12:36
课时279视频多变量方差分析方法12:08
课时280视频两被试内因素重复测量方差分析08:37
章节38:时间序列分析试看
课时281视频定义日期和时间05:41
课时282视频创建时间序列13:38
课时283视频时间序列图11:44可试看
课时284视频自相关和偏相关分析09:52可试看
课时285视频时间序列的分解14:48
课时286视频自动建模（上）11:12可试看
课时287视频自动建模（下）11:39
课时288视频相关性检验 Ljung-Box方法06:36
课时289视频指数平滑模型08:03
课时290视频ARIMA 模型18:49
课时291视频拟合优度09:08
课时292视频多个模型报告结果的比较14:24
课时293视频疏系数模型07:46
课时294视频干预分析原理介绍08:49
课时295视频干预分析的实施10:43
课时296视频离群值的检查和处理13:23
课时297视频交叉相关性02:52
课时298视频时间序列的预测10:54
章节39:非线性回归
课时299视频非线性回归介绍07:05
课时300视频非线性回归实例讲解08:21
课时301视频自定义损失函数06:39
章节40:广义估计方程
课时302视频连续因变量重复测量例子17:54
课时303视频工作相关性矩阵和拟合优度12:16
课时304视频数据格式化规则(data format)11:00
课时305视频二分因变量重复测量例子05:29
章节41:线性混合模型、多水平模型(分层模型)
课时306视频线性混合模型结构14:07
课时307视频线性混合模型参数估计原理和方法18:54
课时308视频两层聚集(cluster/group)数据-变异情况探索分析10:40
课时309视频两层聚集数据-确立模型-全固定效应形态11:13
课时310视频两层聚集数据-确立模型-增加随机效应11:50
课时311视频两层聚集数据-确立模型-去掉不显著的固定效应06:13
课时312视频分层（Multilevel）思想13:22
课时313视频不同协方差类型的说明13:28
课时314视频多水平（层）模型13:42
课时315视频选择更优模型方法之信息准则06:26
课时316视频选择更优模型方法之似然比检验12:30
课时317视频重复测量数据-探索分析和建立初始模型11:25
课时318视频重复测量数据-模型调整11:52
课时319视频权重和边际平均值11:08
课时320视频交叉分类模型13:02
章节42:广义线性混合模型、多水平(分层)模型
课时321视频两水平（层）连续因变量广义线性混合模型12:49
课时322视频多水平二分类Logistic模型-模型建立12:10
课时323视频多水平二分类Logistic模型-分析结果解读14:53
课时324视频多水平多分类 Logistic 模型15:07
课时325视频边际均值09:28
课时326视频多水平有序回归06:22
课时327视频标量权重和偏移量05:44
课时328视频多水平泊松回归06:05
章节43:重复测量分析总结试看
课时329视频重复测量分析方法09:35可试看
课时330视频多组重复测量的组间效应检验12:48
课时331视频重复测量简单效应检验（上）22:11
课时332视频重复测量简单效应检验（下）13:26
课时333视频论文中的重复测量分析要点11:13
章节44:自助法（Bootstrap）
课时334视频自助法（Bootstrap）原理07:56
课时335视频集中趋势和离散度量的自助法估计12:33
课时336视频T检验的自助法11:00
课时337视频方差分析和线性回归的自助法-异方差和非正态解决方案14:09
课时338视频狂野自助重抽样10:31
课时339视频相关性自助法检验03:23
章节45:中介效应和调节效应分析-基于Process
课时340视频Process插件的安装03:58
课时341视频中介效应检验的目的和前提11:23
课时342视频中介效应检验流程10:39
课时343视频简单中介分析16:06
课时344视频单步（并行）多重中介模型介绍06:34
课时345视频并行多重中介实例分析13:03
课时346视频多步（链式）多重中介模型介绍07:27
课时347视频链式多重中介实例分析06:18
课时348视频并行和链式混合多重中介模型03:47
课时349视频Process 模型模版和B矩阵的设置09:21
课时350视频自变量为分类变量的中介模型05:37
课时351视频自变量为分类变量的中介效应分析实例11:47
课时352视频分类自变量模型整体间接效应的检验10:40
课时353视频中介变量和因变量为二分类变量04:52
课时354视频Process 处理多个自变量或因变量的方法04:09
课时355视频调节效应模型和分析方法03:26
课时356视频调节效应实例分析11:47
课时357视频简单斜率的 Johnson-Neyman 检验04:18
课时358视频有调节的中介模型08:26
课时359视频有调节的中介效应检验方法14:44
课时360视频有调节的中介实例分析12:50
课时361视频有中介的调节模型03:02
章节46:抽样设计及其分析
课时362视频从一个完整的抽样框抽取样本16:41
课时363视频不完整抽样框抽取样本06:13
课时364视频PPS抽样11:03
课时365视频修改抽样计划03:10
课时366视频创建分析计划06:05
课时367视频复杂样本描述分析（均值、总值的估计及检验）13:13
课时368视频复杂样本频率分析07:52
课时369视频复杂样本比率分析05:09
课时370视频复杂样本列联表分析11:10
课时371视频复杂样本方差和回归分析15:13
课时372视频复杂样本二分类和多项Logistic回归16:09
课时373视频复杂样本有序回归 (上09:07
课时374视频复杂样本有序回归 (下)14:13
章节47:多维尺度（MDS）分析
课时375视频多维尺度分析原理和作用16:05
课时376视频多维尺度标准模型实例（上）17:00
课时377视频多维尺度标准模型实例（下）10:09
课时378视频个体差异MDS分析08:18
课时379视频多维展开（偏好）MDS分析04:49
章节48:K 近邻
课时380视频K近邻原理11:23
课时381视频K近邻例子-分类预测（上）15:34
课时382视频K近邻例子-分类预测（下）13:41
课时383视频K近邻例子-回归预测06:49
章节49:决策树
课时384视频决策树介绍19:00
课时385视频CART决策树（上）10:06
课时386视频CART决策树（下）13:29
课时387视频回归树的特征选择原理08:03
课时388视频决策树例子-分类预测13:02
课时389视频决策树例子-回归预测06:55
章节50:人工神经网络
课时390视频生物学神经元07:03
课时392视频多层感知机网络（上）15:23
课时393视频多层感知机网络（下）15:21
课时394视频多层感知机例子-分类预测11:13
课时395视频多层感知机例子-回归预测04:11
章节51:分位数回归
课时396视频分位数回归-概述12:24
课时397视频分位数回归-实例分析21:01
课时398视频分位数回归-高级主题
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