Курсы по IBM SPSS Statistics

Курсы по IBM SPSS Statistics

​

Для кого: аналитиков, маркетологов, социологов, менеджеров по рекламе, научных работников в сфере статистики и научных медицинских работников

Спойлер: IBM SPSS Statistics. Уровень 1. Статистические методы анализа данных

Вы научитесь работать со статистическим пакетом IBM SPSS Statistics, применение которого позволит Вам выявлять закономерности и оценивать достоверность результатов своих исследований, визуализировать статистические данные в форме табличных отчетов, диаграмм и графиков.

Цели курса:

• приобретение навыков ввода и обработки информации с помощью SPSS Statistics
• освоение базовых сведений по статистическому анализу данных и основным методам прикладной статистики
• приобретение навыков интерпретации и презентации результатов статистического анализа в программе IBM SPSS Statistics

Категории слушателей:

• Аналитики
• Маркетологи
• Социологи
• Менеджеры по рекламе
• Научные работники в сфере статистики
• Научные медицинские работники
• Специалисты по оценке рисков
• Все те – кто используют статистические методы в своей работе.

Модуль 1. Основные принципы статистического исследования

• План и программа статистического исследования
• Источники данных для статистического исследования
• Выборочный метод
• Основные понятия теории вероятностей
• Шкалы измерения переменных
• Задачи статистического анализа
• Описательная и аналитическая статистика
• Нулевая и альтернативная гипотезы
• Понятие о статистических критериях
• Выбор уровня значимости нулевой гипотезы

Модуль 2. Структура и диалоговые окна программы SPSS

• Запуск SPSS
• Настройка параметров программы
• Открытие файла данных
• Выбор модулей и статистических процедур SPSS
• Работа в окнах SPSS
• Окно Редактора данных
• Компоненты диалоговых окон
• Запуск процедур анализа
• Окно Вывода и его иерархия
• Перестановка и копирование элементов Вывода
• Скрытый режим и удаление элементов Вывода
• Справочная система SPSS
• Завершение работы в SPSS

Модуль 3. Создание и редактирование файлов данных в SPSS

• Матрица данных и особенности ее организация в SPSS
• Ввод данных
• Кодировка данных
• Импорт данных из электронных таблиц и баз данных
• Определение переменных
• Имя, тип и другие свойства переменных
• Выбор шкалы измерения переменных
• Метки переменных и значений переменных
• Вставка и удаление наблюдений и переменных
• Копирование и вставка свойств переменных

Модуль 4. Управление данными в SPSS

• Отбор наблюдений
• Выбор наблюдений с заданным условием
• Логические операторы для отбора
• Отбор по диапазонам
• Отбор для текстовых переменных
• Транспонирование наблюдений и переменных
• Сортировка данных
• Работа с пропущенными значениями
• Панели инструментов
• Панели символов

Модуль 5. Трансформация данных в SPSS

• Вычисление новых переменных
• Формулировка числовых выражений
• Арифметические операторы
• Арифметические функции
• Функции даты и времени в SPSS
• Категоризация количественных переменных
• Перекодирование существующей переменной
• Перекодирование в новую переменную
• Автоматическая перекодировка

Модуль 6. Методы описательной статистики в SPSS

• Частотный анализ для номинальных и порядковых переменных
• Частотные таблицы
• Абсолютная и относительная частота
• Форматы частотных таблиц
• Диаграммы для визуализации частотных таблиц
• Мода
• Медиана
• Квартили и другие процентили
• Процедуры для расчета статистических характеристик
• Средняя арифметическая
• Дисперсия и стандартное отклонение
• Минимум и максимум
• Коэффициенты асимметрии и эксцесса
• Ошибка среднего
• Z-преобразование
• Сводка наблюдений
• Точечные и интервальные статистические оценки
• Доверительный интервал среднего

Модуль 7. Исследование данных в SPSS

• Законы распределения
• Процедуры разведочного анализа
• Гистограммы
• Ящичковые диаграммы
• Диаграммы ветвей и листьев
• Вычисление M-оценок, процентилей и выбросов
• Нормальный закон распределения
• Тесты на проверку нормального распределения
• Нормальные вероятностные графики
• Нормализующие преобразования
• Анализ для групп наблюдений

Модуль 8. Работа со статистическими таблицами в SPSS

• Мобильные таблицы в SPSS
• Управление мобильной таблицей
• Трансформация мобильных таблиц
• Транспонирование и поля вращения
• Перемещение строк и столбцов в пределах одной группы
• Группирование и разгруппирование строк и столбцов
• Отображение и скрытие строк и столбцов
• Шаблоны таблиц
• Изменение свойств в мобильных таблицах
• Редактирование таблиц

Модуль 9. Работа с графиками и диаграммами в SPSS

• Типы диаграмм в SPSS
• Процедуры и параметры построения диаграмм
• Процедура стандартных графиков – Устаревшие диалоговые окна
• Конструктор диаграмм
• Использование галереи для построения диаграмм
• Панель выбора диаграмм
• Шаблоны диаграмм
• Редактирование диаграмм

Модуль 10. Сравнение средних

• Сопряженные и независимые выборки
• Статистические гипотезы о сравнении средних
• Применение t-критерия Стьюдента для проверки гипотез
• Интерпретация результатов расчета уровня значимости в гипотезах сравнения средних
• Процедура Средние
• Одновыборочный t-критерий для сравнения среднего с контрольной величиной
• Процедура t-критерий для парных выборок
• Процедура t-критерий для независимых выборок
• Проверка гипотезы о равенстве дисперсий с помощью Левен-теста
• Множественные сравнения средних для независимых выборок
• Таблица дисперсионного анализа
• Графики средних
• Апостериорные тесты сравнения средних

Модуль 11. Взаимосвязи на основе таблиц сопряженности

• Создание таблиц сопряженности
• Наблюдаемые и ожидаемые частоты в таблицах сопряженности
• Остатки в таблицах сопряженности
• Проценты в ячейках таблиц сопряженности
• Критерий Хи-квадрат для проверки гипотез в таблицах сопряженности
• Задание слоев в таблицах сопряженности
• Графическое представление таблиц сопряженности

Модуль 12. Корреляционный анализ

• Задачи корреляционного анализа
• Функциональные и корреляционные связи
• Диаграммы рассеяния
• Виды корреляционных взаимосвязей
• Коэффициент корреляции Пирсона
• Основные свойства коэффициентов корреляции
• Процедура Парные корреляции в SPSS
• Оценка значимости коэффициента корреляции
• Коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла
• Частные коэффициенты корреляции
• Процедура Частные корреляции
• Выявление прямых и косвенных связей

Модуль 13. Работа с командным синтаксисом SPSS

• Способы создания синтаксиса SPSS
• Вставка команд синтаксиса из диалоговых окон и из окна Вывода
• Окно Редактора синтаксиса
• Основные синтаксические правила
• Автозавершение
• Цветовое кодирование
• Запуск синтаксиса
• Контрольные точки и закладки
• Индикаторы выполнения синтаксиса
• Сохранение синтаксиса

Спойлер: IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Подготовка данных для статистического анализа

Цель курса – научиться управлять данными для подготовки их статистическому анализу, а также производить операции над файлами данных SPSS. В курсе рассматривается весь функционал программы SPSS по управлению данными и файлами.
Модуль 1. Импорт и экспорт файлов данных

• Открытие файлов данных разных форматов
• Импорт данных из электронных таблиц
• Конструктор чтения баз данных
• Выбор полей базы данных
• Выбор записей базы данных
• Задание переменных в запросе к базе данных
• Результаты запроса к базе данных
• Конструктор импорта текстовых файлов
• Параметры Конструктора импорта текстовых файлов
• Экспорт данных в другие приложения
• Кэширование данных

Модуль 2. Поверка корректности ввода данных

• Процедуры настройки свойств переменных
• Процедура Задать свойства переменных
• Процедура Задать тип измерений для полей с неизвестным типом данных
• Конструктор копирования свойств данных
• Создание свойств переменных
• Поиск дублирующихся наблюдений
• Процедура Поиск необычных наблюдений
• Параметры процедуры Поиск необычных наблюдений
• Результаты процедуры Поиск необычных наблюдений
• Задание правил проверки данных
• Проверка данных на ошибки

Модуль 3. Отбор данных для анализа

• Способы отбора данных
• Процедура Отобрать наблюдения
• Задание условий отбора
• Извлечение случайной выборки
• Расщепление файла данных
• Использование наборов переменных

Модуль 4. Объединение и реструктуризация файлов данных

• Процедуры объединения файлов данных
• Добавление наблюдений
• Добавление переменных
• Структура файла данных
• Реструктуризация файлов
• Реструктуризация переменных в наблюдения
• Реструктуризация наблюдений в переменные
• Транспонирование данных

Модуль 5. Преобразование данных

• Процедуры преобразования данных
• Агрегирование данных
• Процедура Агрегировать данные
• Подсчет частоты появления значений
• Ранговые преобразования
• Взвешивание данных
• Оптимальная категоризация
• Параметры процедуры Оптимальная категоризация

Модуль 6. Представление и изучение данных

• Процедуры для представления данных
• Получение информации о данных
• Построение OLAP-кубов
• Подытоживание наблюдений
• Отчеты с итогами по строкам
• Отчеты с итогами по столбцам

Модуль 7. Анализ и восстановление пропусков данных

• Процедуры работы с пропусками в данных
• Процедура Анализ пропущенных значений
• Настройки статистик процедуры Анализ пропущенных значений
• Анализ структуры пропущенных значений
• Оценка пропущенных значений
• Множественная импутация
• Процедура Анализ структур пропущенных значений
• Результаты процедуры Анализ структур пропущенных значений
• Процедура Импутировать пропущенные значения
• Выбор метода импутации данных
• Задание ограничений при импутации данных
• Настройка вывода модели импутации
• Работа с импутированными данными

Спойлер: IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Представление результатов анализа в таблицах и графиках в SPSS.

Данная программа имеет отдельный модуль Таблицы, который представляет собой конструктор для создания простых и сложных таблиц. В курсе подробно рассматриваются возможности конструктора таблиц.

Модуль 1. Конструктор настраиваемых таблиц

• Понятие настраиваемой таблицы
• Структура настраиваемой таблицы
• Вызов конструктора настраиваемых таблиц
• Шкалы измерения, используемые при построении таблиц
• Метки значений переменных и внешний вид таблицы
• Процедуры управления макетом таблицы
• [Процедуры управления содержанием таблицы

Модуль 2. Процедуры конструктора настраиваемых таблиц

• Состыкование переменных
• Вложение переменных
• Задание слоев
• Задание итожащих статистик
• Отображение категорий
• Вычисление категорий
• Вывод итогов и подытогов

Модуль 3. Приемы построения простых и сложных таблиц

• Таблицы с одной категориальной переменной
• Таблицы с двумя категориальными переменными
• Состыкование переменных в таблицах
• Вложение категориальных переменных
• Вложение переменных в таблицах сопряженности
• Таблицы со слоями
• Задание в таблицах итогов и подытогов
• Итожащие статистики для категориальных переменных
• Итожащие статистики для количественных переменных
• Сложные таблицы
• Вывод итожащих статистик и итогов в разных столбцах
• Таблицы для переменных с одинаковыми категориями
• Задание процентов и итогов в таблицах с одинаковыми категориями
• Вложения в таблицах с одинаковыми категориями

Модуль 4. Управление внешним видом и печать таблиц

• Задание заголовка и подписей к таблице
• Настройка параметров таблицы
• Редактирование таблиц
• Настройки печати таблицы
• Разбивка таблиц при печати
• Печать таблиц со слоями
• Печать диаграмм

Модуль 5. Экспорт таблиц и графиков в другие приложения

• Построение диаграмм на основе таблиц
• Редактирование диаграмм
• Способы экспорта таблиц и графиков
• Экспорт с помощью копирования и вставки
• Процедура экспорта вывода
• Настройка параметров процедуры экспорта вывода

Модуль 6. Таблицы с наборами множественных ответов

• Понятие набора множественных ответов
• Задание наборов множественных ответов
• Дихотомические наборы множественных ответов
• Категориальные наборы множественных ответов
• Итоги и проценты для наборов множественных ответов
• Подсчет числа повторяющихся ответов
• Частотные таблицы для дихотомических наборов
• Таблицы сопряженности с дихотомическими наборами
• Частотные таблицы для категориальных наборов
• Таблицы сопряженности с категориальными наборами
• Сравнение дихотомического и категориального методов

Модуль 7. Статистические тесты для анализа таблиц

• Статистические критерии для анализа таблиц
• Критерий независимости хи-квадрат
• Влияние вложения и состыкования на вычисление критерия независимости
• Сравнение средних по столбцам
• Влияние вложения и состыкования на вычисления t-критерия
• Сравнение пропорций столбцов
• Влияние вложения и состыкования на вычисление z-критерия
• Критерии для наборов множественных ответов и под итогов

Модуль 8. Процедуры построения диаграмм

• Процедуры построения диаграмм
• Процедура Устаревшие диалоговые окна
• Процедура Панель выбора диаграмм
• Процедура Конструктор диаграмм
• Метки значений переменных и внешний вид диаграмм

Модуль 9. Работа с конструктором диаграмм

• Кластеризация и состыкование переменных
• Задание панелей
• Изменения порядка отображения категорий
• Исключение категорий
• Редактирование шкалы на диаграмме
• Изменение вида графических элементов
• Параметры диаграммы
• Задание заголовков и подписей к диаграмме
• Задание осей и графических образов

Модуль 10. Редактирование диаграмм

• Редакторы диаграмм
• Стандартный редактор диаграмм
• Панель инструментов стандартного редактора диаграмм
• Специальный редактор диаграмм

Модуль 11. Приемы построения основных видов диаграмм

• Основные виды статистических графиков
• Гистограммы
• Пирамидальные гистограммы
• Диаграммы с двойными осями
• Линейные диаграммы
• Диаграммы-области
• Круговые диаграммы
• Диаграммы рассеяния
• Ящичковые диаграммы

Спойлер: IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Углубленные методы анализа.

Модуль 1. Методы проверки статистических гипотез. Анализ взаимосвязи в таблицах сопряженности

• Статистические критерии для таблиц сопряженности
• Критерий хи-квадрат
• Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности 2х2
• Тест Мак-Немара
• Коэффициенты корреляции для таблиц сопряженности
• Симметричные меры связи для номинальных шкал
• Направленные меры связи для номинальных шкал
• Симметричные меры связи для порядковых шкал
• Направленные меры связи для порядковых шкал
• Оценка взаимосвязи между количественной и категориальной переменной
• Оценка риска в таблицах сопряженности
• Оценка согласованности в таблицах сопряженности
• Оценка риска с переменной слоя

Модуль 2. Методы проверки статистических гипотез. Непараметрические методы анализа распределения выборки

• Условия применения непараметрических критериев
• Виды непараметрических критериев
• Параметры процедуры Одновыборочные критерии
• Биномиальный критерий
• Параметры биномиального критерия
• Результаты расчета биномиального критерия
• Критерий хи-квадрат
• Параметры критерия хи-квадрат
• Результаты расчета критерия хи-квадрат
• Критерий Колмогорова-Смирнова
• Параметры критерия Колмогорова-Смирнова
• Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
• Критерий знаковых рангов Вилкоксона
• Результаты расчета критерия знаковых рангов Вилкоксона
• Критерий серий
• Параметры критерия серий
• Результаты расчета критерия серий
• Запуск одновыборочных критериев через устаревшие диалоговые окна

Модуль 3. Методы проверки статистических гипотез. Непарметрический анализ независимых выборок

• Параметры процедуры Непараметрические критерии для независимых выборок
• Критерий Манна-Уитни и Вилкоксона
• Результаты расчета критерия Манна-Уитни и Вилкоксона
• Критерий Колмогорова-Смирнова для двух выборок
• Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова
• Критерий Вальда-Вольфица
• Результаты расчета критерия Вальда-Вольфица
• Критерий Мозеса
• Результаты расчета критерия Мозеса
• Критерий Крускала-Уоллиса
• Результаты расчета критерия Крускала-Уоллиса
• Критерий Джонкхира-Терпстры
• Результаты расчета критерия Джонкхира-Терпстры
• Медианный критерий
• Результаты расчета медианного критерия
• Запуск критериев для независимых выборок через устаревшие диалоговые окна

Модуль 4. Методы проверки статистических гипотез. Непараметрический анализ зависимых выборок

• Параметры процедуры Непараметрические критерии для связанных выборок
• Критерий Мак-Немара
• Результаты расчета критерия Мак-Немара
• Критерий Кохрана
• Результаты расчета критерия Кохрана
• Критерий маргинальной однородности
• Результаты расчета критерия маргинальной однородности
• Критерий знаков
• Результаты расчета критерия знаков
• Критерий знаков Вилкоксона
• Результаты расчета критерия Вилкоксона
• Критерий Ходжеса-Лемана
• Критерий Фридмана
• Результаты расчета критерия Фридмана
• Критерий согласия Кендалла
• Запуск критериев для зависимых выборок через устаревшие диалоговые окна

Модуль 5. Изучение и моделирование взаимосвязи. Однофакторный дисперсионный анализ

• Анализ взаимосвязи на основе дисперсии
• Модели дисперсионного анализа
• Предпосылки применения дисперсионного анализа
• Проверка предпосылок дисперсионного анализа
• Матрица данных однофакторного дисперсионного анализа
• Модель однофакторного дисперсионного анализа
• Таблица однофакторного дисперсионного анализа
• Оценка степени влияния фактора
• Процедура Однофакторный дисперсионный анализ
• Параметры процедуры Однофакторный дисперсионный анализ
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Априорные критерии парных сравнений
• Запуск процедуры Однофакторный дисперсионный анализ через синтаксис

Модуль 6. Изучение и моделирование взаимосвязи. Многофакторный дисперсионный анализ

• Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
• Процедура ОЛМ-одномерная
• Графическая интерпретация взаимодействий в дисперсионном анализе
• Параметры процедуры ОЛМ-одномерная
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Анализ контрастов
• Настройка многофакторной модели
• Характеристики точности дисперсионной модели
• Понятие о ковариационном анализе
• Запуск процедуры ОЛМ-одномерная через синтаксис

Модуль 7. Изучение и моделирование взаимосвязи. Линейный регрессионный анализ

• Основные понятия регрессионного анализа
• Предпосылки линейного регрессионного анализа
• Парная и множественная линейная модель регрессии
• Оценка коэффициентов регрессии
• Проверка обоснованности модели регрессии
• Значимость уравнения регрессии
• Значимость коэффициентов регрессии
• Оценка точности уравнения регрессии
• Процедура Линейная регрессия
• Результаты процедуры
• Методы отбора переменных в регрессионном анализе
• Настройка параметров
• Сохранение предсказанных значений
• Сохранение остатков
• Сохранение многомерных расстояний между наблюдениями
• Сохранение статистик влияния
• Сохранение доверительных интервалов прогноза
• Вывод доверительных интервалов коэффициентов
• Вывод описательных статистик переменных
• Диагностика мультиколлинеарности
• Анализ нормальности и аномальности остатков
• Вывод графиков
• Оценка статистической устойчивости уравнения регрессии

Модуль 8. Изучение и моделирование взаимосвязи. Нелинейный регрессионный анализ

• Нелинейные регрессионные модели
• Виды нелинейных регрессионных моделей
• Преобразование нелинейных моделей к линейным
• Процедура Подгонка кривых
• Модель асимптотической регрессии
• Процедура Нелинейная регрессия
• Настройки процедуры Нелинейная регрессия
• Результаты выполнения процедуры Нелинейная регрессия
• Логистическая регрессия

Модуль 9. Изучение и моделирование взаимосвязи. Регрессионные модели бинарного выбора

• Понятие модели бинарного выбора
• Модель логистической регрессии
• Процедура Логистическая регрессия
• Результаты процедуры Логистическая регрессия
• Задание категориальных факторов
• Пошаговые алгоритмы логистической регрессии
• Параметры процедуры Логистическая регрессия
• Сохранение предсказанных значений и остатков
• Классификация на основе логит-моделей
• Процедура ROC-кривые
• Результаты процедуры ROC-кривые
• Пробит-модель
• Процедура Пробит анализ
• Результаты расчета пробит-модели
• Параметры процедуры Пробит анализ

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

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

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

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

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

Модуль 5. Анализ частот данных выборочных обследований

• Процедура Частоты
• Параметры процедуры Частоты
• Результаты процедуры Частоты
• Критерий равенства долей в ячейках
• Процедура Частоты для подсовокупностей

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

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

Модуль 8. Анализ отношений данных выборочных обследований

• Процедура Отношения
• Параметры процедуры Отношения
• Результаты процедуры Отношения
• Процедура Отношения для подсовокупностей

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 модел
• Проверка значимости модели
• Проверка значимости коэффициентов модели
• Интерпретация коэффициентов
• Проверка различий между уровнями факторов и их взаимодействием
• Исследование остатков и точности предсказания модели

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

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

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

По окончании курса Вы будете уметь:

• Знать основы теории выборочных обследований
• 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