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         坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。
     上课时间和地点
  上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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     质量保障
 

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
 
课程大纲
   
 

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课程内容：
1. 统计分析概述与SPSS软件
1) 时间序列实例；
2) 时间序列的组成成分；
3) 时间序列分析方法简介；
4) 平稳时间序列；
2. SPSS之数据输入与建立
1) 统计分析要求的数据格式 
2) 单选题、多选题、开放题的数据录入；
3) 变量属性：变量名、变量标签、值标签、变量类型、缺失值；
4) 读取SPSS格式、Excel格式、文本格式、数据库等格式数据；
3. SPSS之数据描述
1) 时间序列实例；
2) 时间序列的组成成分；
3) 抽样分布；
4) 参数估计；
5) 假设检验；
4. 方差分析模型
1) 功率表设计n单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果解读；
2) 方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果解读；
3) 一元多因素方差分析模型的原理、操作和结果解读；
4) 多元方差分析模型的原理、操作方法和结果解读；
5) 相应的图形工具在分析中的应用；
5. 相关、回归分析模型
1) 线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果解读；
2) 逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读；
3) 各种常用模型诊断工具（分类图等）的用法；
4) 加权最小二乘法、两阶段最小二乘法的原理、操作和结果解读；
6. 分类数据分析
1) 列联表分析；
2) 离散选择模型；
3) nlogit模型；
7. 常用抽样技术
1) 抽样技术概述；
2) 概率抽样技术；
3) 非概率抽样技术；

 
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本课程部分实验室实景
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