La Red de Conocimientos Pedagógicos - Currículum vitae - Métodos de análisis estadístico de SPSS y bibliografía de aplicaciones.

Métodos de análisis estadístico de SPSS y bibliografía de aplicaciones.

1.1 Desarrollo y características de SPSS

1.2 Conceptos básicos del uso de SPSS

1.2.1 Instalación y puesta en marcha del software SPSS

1.2.2 Entorno operativo básico de SPSS

p>

1 . 2 . 3 Salir del software SPSS

1.2.4 Tres métodos básicos para utilizar el software SPSS

1.3 Pasos básicos para el análisis de datos con SPSS

p> p>

1.3.1 Pasos generales para el análisis de datos

Pasos generales para el análisis de datos mediante SPSS.

1.4 Utilice Statistics Coach para comenzar rápidamente con los archivos de datos de SPSS 2.1.

2.1.1 Características de los archivos de datos de SPSS

2.1.2 Organización básica de los datos de SPSS

2.2Estructura de datos de SPSS y método de definición

2.2.1 Nombre de variable (name)

2.2.2 Tipo de datos (Type), ancho (Width) y ancho de columna (Columns)

2.2.3 Etiqueta de nombre de variable (Label )

2.2.4 Etiqueta de valor de variable (valor)

2.2.5 Datos faltantes (faltantes)

2.2.6 Escala de medición (medición)

2.2.7 Operaciones básicas de definición de estructura

2.3 Casos de aplicación de la definición de estructura de SPSS

2.4 Entrada y edición de datos de SPSS

2.4.1 SPSS Entrada de datos

2. 4. 2 Edición de datos de SPSS

2.5 Almacenamiento de datos de SPSS

2. 1 Formatos de datos compatibles con SPSS

2.5.2 Operaciones básicas para guardar datos de SPSS

2.6 Lectura de archivos de datos en otros formatos

2.6.1 Lectura directa de archivos de datos en otros formatos.

2.6.2 Utilice el asistente de texto para leer archivos de texto.

2.6.3 Utilice el asistente de base de datos para leer datos.

2.7 Fusión de archivos de datos de SPSS

2.7.1 Fusión vertical de archivos de datos

2.7.2 Integración horizontal de archivos de datos 3.1 Clasificación de datos

3.1.1 El propósito de la clasificación de datos

3.1.2 Operaciones básicas de clasificación de datos

3.1.3 Ejemplos de aplicaciones de clasificación de datos

3.2 Cálculo de variables

3.2.1 Propósito del cálculo de variables

3. 2. Expresión aritmética de 2 psss

Expresión condicional

Función

3.2.5 Operaciones básicas de cálculo de variables

3.2.6 Ejemplos de aplicación de cálculo de variables

3.3 Selección de datos

3.3.1 Propósito de la selección de datos

Selección de datos

3.3.3 Operaciones básicas de selección de datos

3.3.4 Ejemplos de aplicación de muestreo de datos

3.4 Conteo

3.4.1 Propósito del conteo

Intervalo de conteo

3.4.3 Operaciones básicas de conteo

Ejemplos de aplicaciones de conteo

3.5 Resumen de clasificación

3.5.1 Propósito de la clasificación y agregación

3.5.2 Operaciones básicas de clasificación y agregación

3.5.3 Ejemplos de aplicación de clasificación y agregación

3.6 Agrupación de datos

3.6.1 Propósito de la agrupación de datos

3.6.2 Agrupación de valor variable de variable única

3. 3 agrupación de espaciado de grupos psss

3 6 . 4 Agrupación por cuantiles de SPSS

3.7 Otras funciones del preprocesamiento de datos

3.7.1 Transposición de datos

Procesamiento ponderado

Segmentación de datos

3. 7. Conjunto de variables de 4 psss 4.1 Análisis de frecuencia

4.1.1 El propósito y las tareas básicas de la frecuencia análisis

4.1.2 Operaciones básicas del análisis de frecuencia

4.1.3 Funciones extendidas del análisis de frecuencia de SPSS

4.1.4 Ejemplos de aplicación del análisis de frecuencia

4.2 Cálculo de estadísticos descriptivos básicos

4.2.1 Estadísticos descriptivos básicos

4.2.2 Operaciones básicas para el cálculo de estadísticos descriptivos básicos

4.2.3 Aplicación del cálculo Ejemplo de estadística descriptiva básica

4.3 Análisis de frecuencia bajo agrupación cruzada

4.3.1 El propósito y las tareas básicas del análisis de frecuencia bajo análisis cruzado

4.3.2 Contingencia cruzada table Contenido principal

4.3.3 Análisis de la relación entre variables de fila y columna en tablas de contingencia cruzada

4.3.4 Operaciones básicas de análisis de frecuencia bajo agrupación cruzada

4.3.5 Ejemplos de aplicación del análisis de frecuencia bajo agrupamiento cruzado

4 3 6 Otros métodos de análisis de tablas de contingencia en SPSS

4.4 Análisis de opción múltiple

4.4.1 El propósito del análisis de opciones múltiples

4.4.2 Operaciones básicas del análisis de opciones múltiples

4.4.3 Ejemplos de aplicación del análisis de opciones múltiples

4.5 Análisis de ratios

4.5.1 Propósito y principales indicadores del análisis de ratios

4.5.2 Pasos básicos del análisis de ratios

4.5.3 Ejemplos de aplicación de análisis de razones 5.1 Descripción general de las pruebas de parámetros

5.1.1 Estadística inferencial y pruebas paramétricas

5.1.2 La idea básica de las pruebas de hipótesis

5.1.3 Los pasos básicos de la prueba de hipótesis

5.2 Prueba t de muestra única

5.2.1 Propósito de la prueba T de muestra única

5.2.2 Pasos básicos de prueba T de muestra única

5.2.3 Prueba T de muestra única Operaciones básicas de prueba

5.2.4 Ejemplos de aplicación de prueba T de muestra única

5.3 Prueba T de dos muestras independientes

>5.3.1 Propósito de la prueba T para dos muestras independientes

5.3.2 Pasos básicos de la prueba T para dos muestras independientes

5.3.3 Operaciones básicas de la prueba T para dos muestras independientes

5.3.4 Ejemplo de aplicación de la prueba T de dos muestras independientes

5.4 Prueba T de dos muestras pareadas

5.4.1 Realizada en dos muestras pareadas El propósito de la prueba T

5.4.2 Los pasos básicos de la prueba T de dos muestras pareadas

5.4.3 Las operaciones básicas de la prueba T de dos muestras pareadas

p>

5.4 .4 Ejemplos de aplicación de la prueba T de dos muestras pareadas 6.1 Descripción general del análisis de varianza

6.2 Análisis de varianza unidireccional

Idea básica de uno Análisis de varianza unidireccional

6.2.2 Modelo matemático de ANOVA unidireccional

6.2.3 Pasos básicos del ANOVA unidireccional

6.2.4 Básico operaciones de ANOVA unidireccional

6.2 .5 Ejemplos de aplicación de varianza unidireccional

6.2.6 Análisis adicional del análisis de varianza unidireccional

6.2. 7 Análisis adicional de ejemplos de aplicación de varianza unidireccional

6.3 MANOVA

6.3.1 La idea básica de MANOVA

6.3.2 El modelo matemático de MANOVA

6.3.3 Los principios de MANOVA Pasos básicos

6.3.4 Operaciones básicas del análisis multivariado de la varianza

6.3.5 Ejemplos de aplicación del análisis multivariado de varianza

6.3.6 Análisis adicional del análisis de varianza multivariante

6.3.7 Análisis adicional de ejemplos de aplicación del análisis multivariante.

6.4 Análisis de covarianza

6.4.1 Idea básica del análisis de covarianza

6.4.2 Modelo matemático del análisis de covarianza

6.4 .3 Operaciones básicas del análisis de covarianza

6.4.4 Ejemplos de aplicación del análisis de covarianza 7.1 Prueba no paramétrica de muestra única

7.1.1 Prueba de chi-cuadrado de distribución poblacional

7.1.2 Prueba de distribución binomial

7.1.3 Muestra única k? Prueba s

7.1.4 Prueba aleatoria de valores de variables

7.2 Prueba no paramétrica de dos muestras independientes

7.2.1 Prueba de Mann de dos muestras independientes? Prueba Whitney U (¿Mann? Whitney U)

¿7.2.2 K para dos muestras independientes? s test

7.2.3 Prueba de duración de ejecución de dos muestras independientes (Wald? WolfwitzRuns)

7.2.4 Prueba de reacción extrema

7.2.5 Dos operaciones básicas de pruebas no paramétricas para muestras independientes

7.2.6 Ejemplos de aplicación de pruebas no paramétricas para dos muestras independientes

7.3 Pruebas no paramétricas para múltiples muestras independientes

7.3.1 Prueba de mediana

7.3.2 ¿Kruskal con múltiples muestras independientes? Prueba de Wallis

7.3.3 ¿Jonker Hill con múltiples muestras independientes? Prueba Terpstra

7.3.4 Operaciones básicas de pruebas no paramétricas para múltiples muestras independientes

7.3.5 Ejemplos de aplicación de pruebas no paramétricas para múltiples muestras independientes

7.4 Prueba no paramétrica de dos muestras pareadas

7.4.1 Prueba de McNemar de dos muestras pareadas

7.4.2 Prueba de signos de dos muestras pareadas

7.4 .3 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon de dos muestras pareadas

7.4.4 Operaciones básicas de prueba no paramétrica de dos muestras pareadas

7.4. dos muestras pareadas

7.5 Pruebas no paramétricas para múltiples pares de muestras

7.5.1 Prueba de Friedman para múltiples muestras pareadas

7.5.2 Prueba CochranQ para múltiples muestras pareadas

7.5.3 Prueba de cooperabilidad de Kendall para múltiples muestras pareadas

7.5.4 Prueba no paramétrica para múltiples muestras pareadas Operaciones básicas

7.5.5 Aplicación ejemplos de pruebas no paramétricas de muestras multipareadas 8.1 Descripción general del análisis de correlación y del análisis de regresión

8.2 Análisis de correlación

8.2.1 Diagrama de dispersión

Coeficiente de correlación

8.2.3 Ejemplos de aplicación del análisis de correlación

8.3 Análisis de correlación parcial

8.3.1 Análisis de correlación parcial Análisis de correlación y coeficiente de correlación parcial

8.3.2 Operaciones básicas del análisis de correlación parcial

8.3.3 Ejemplos de aplicación del análisis de correlación parcial

8.4 Análisis de regresión

p>

8.4.1 Descripción general de análisis de regresión

Modelo de regresión lineal

8.4.3 Estimación de mínimos cuadrados ordinarios de parámetros de regresión

8.4.4 Prueba estadística de ecuaciones de regresión

8.4.5 Otras cuestiones en el análisis de regresión múltiple

8.4.6 Operaciones básicas del análisis de regresión lineal

8.4.7 Análisis de regresión lineal Otras operaciones

8.4.8 Ejemplos de aplicación del análisis de regresión lineal

8.5 Estimación de curvas

8.5.1 Descripción general de la estimación de curvas

2 Operaciones básicas de estimación de curvas

8.5.3 Ejemplos de aplicación de estimación de curvas

8.6 Regresión logística binomial

8.6.1 Descripción general de la regresión logística binomial

p>

8.6.2 Operaciones básicas del análisis de regresión logística binomial

8.6.3 Otras operaciones del análisis de regresión logística binomial

8.6.4 Binomial Lo

Ejemplos de aplicación de regresión logística 9.1 Cuestiones generales del análisis de conglomerados

9.1.1 La importancia del análisis de conglomerados

9.1.2 El método de medición de la "similitud" en el análisis de conglomerados

p>

9.1.3 Algunas explicaciones del análisis de conglomerados

9.2 Agrupación jerárquica

9.2.1 Dos tipos y dos métodos de agrupación jerárquica

9.2.2 Método de medición de la "cercanía" entre individuos y subcategorías, subcategorías y subcategorías

9.2.3 Operaciones básicas del agrupamiento jerárquico

9.2 .4 Ejemplos de aplicación del agrupamiento jerárquico

¿9.3K? ¿Agrupación media

9.3.1K? Pasos centrales del análisis de conglomerados medios

¿9.3.2K? Operaciones básicas del análisis de conglomerados medios

9.3.3K? Ejemplos de aplicación del análisis de conglomerados de medias: 10.1 Análisis factorial

10.1.1 Importancia del análisis factorial

10.1.2 Modelos matemáticos y conceptos relacionados del análisis factorial

10.2 Contenido básico del análisis factorial

10.2.1 Pasos básicos del análisis factorial

10.2.2 Requisitos previos para el análisis factorial

10.2.3 Extracción de factores y matriz de carga de factores solución

10.2.4 Denominación de factores

10.2.5 Cálculo de puntuaciones de factores

10.3 Operaciones básicas y casos de análisis factorial

10.3 .1 Operaciones básicas del análisis factorial

Ejemplos de aplicaciones del análisis factorial 10.3.2 Descripción general del análisis correspondiente 11.1.

La propuesta de análisis de correspondencia de 11.1.1

11.1.2 La idea básica del análisis de correspondencia

11.2 Los pasos básicos del análisis de correspondencia

11.3 Operaciones básicas y casos de análisis de correspondencia

11.3.1 Operaciones básicas de análisis de correspondencia

Ejemplos de aplicación del análisis de correspondencia 11.3.2 Descripción general del análisis de confiabilidad 12.1.

12.1.1 Sugerencias de análisis de confiabilidad

12.1.2 Principios básicos del análisis de confiabilidad

12.2 Operaciones básicas y casos de análisis de confiabilidad

12.2.1 Operaciones básicas del análisis de confiabilidad

12.2.2 Ejemplos de aplicación del análisis de confiabilidad Descripción general del modelo lineal logarítmico de 13,5438 0.

Se propone el modelo 13.1.1.

13.1.2 Conceptos e ideas básicos

13.2 Modelo de saturación y modelo jerárquico no saturado

13.2.1 Modelo de saturación y estimación de parámetros

13.2.2 Prueba de modelo saturado

13.2.3 Modelo jerárquico no saturado

13.2.4 Operaciones básicas para establecer el modelo saturado y el modelo jerárquico no saturado

13.2.5 Aplicación ejemplos de modelo saturado y modelo jerárquico insaturado

13.3 Modelo general

Modelo general 13.3.1 Descripción general

13.3.2 Establecimiento Operaciones básicas del modelo universal

p>

13.3.3 Establecimiento de ejemplos de aplicación del modelo universal

13.4 Modelo de inicio de sesión

13. 4. 1 Descripción general del modelo de inicio de sesión

Ejemplo de aplicación del modelo Logit 13.4.2 Descripción general del análisis de series de tiempo 14.438 0

14.1.1 Conceptos relacionados de series de tiempo

14.1.2 Pasos generales del análisis de series de tiempo

14.1. 3 Características del análisis de series de tiempo de SPSS

14.2 Preparación de datos

14.3 Observación e inspección gráfica de series de tiempo

14.3.1 Propósitos de prueba y observación gráfica de series de tiempo

14.3.2 Herramienta de observación gráfica de series temporales

14.3.3 Método de prueba de series temporales

14.3.4 Observación gráfica de series temporales y operaciones básicas de inspección

14.4 Preprocesamiento de series temporales

Preprocesamiento 14.4.1 El propósito y método principal de las series temporales.

14.4.2 Operaciones básicas de preprocesamiento de series temporales

14.5 Análisis de regresión simple y extrapolación de tendencias de series temporales

Análisis de regresión simple y tendencia de 14.5.1 Descripción general de extrapolación

14.5.2 Ejemplos de aplicación de análisis de regresión simple y extrapolación de tendencias

14.6 Método de suavizado exponencial

Conceptos básicos del método de suavizado exponencial en 14.6.1 Pensamientos

14.6.2 Modelo de suavizado exponencial

14.6.3 Operaciones básicas del suavizado exponencial

14.6.4 Ejemplos de aplicación del suavizado exponencial

14.7 Método autorregresivo

14.7.1 Ideas y modelos básicos del método autorregresivo

14.7.2 Operaciones básicas del método autorregresivo

14.7.

14.8 Análisis del modelo ARIMA

14.8.1 Ideas y modelos básicos del análisis ARIMA

14. 2 Operaciones básicas del análisis ARIMA

Ejemplos de aplicación del análisis ARIMA en 14.8.3

14.9 Método de ajuste estacional

Ideas y modelos básicos del método de ajuste estacional 14.9.1

14.9.2 Operaciones básicas del método de ajuste estacional

14.9.3 Ejemplos de aplicación del método de ajuste estacional

Referencia

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