网易云-SPSS论文数据分析实战

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数据分析与挖掘

这份资料来自网络整理2026年的付费VIP课，内容以视频为主，对应《网易云-SPSS论文数据分析实战》。官网需要单独购买，有集上可以免费领取。

本课程围绕学术论文写作常用的统计分析方法展开，以SPSS为教学软件，结合已经发表的SCI期刊论文，优秀硕博士论文，通过对案例数据的分析，向各位学员展示如何将SPSS应用在自己学术论文数据分析的过程中

SPSS论文数据分析实战

课程目录

{10}–多选题的定义和分析
[10.1]–定项多选题的定义和分析
[10.2]–不定项多选题的分析
[10.3]–排序多选题的分析
[10.4]–多选题的交叉分析
{11}–常见统计分布与中心极限定理
[11.1]–随机变量与统计分布的含义
[11.2]–伯努利分布和二项分布
[11.3]–泊松分布及其应用
[11.4]–正态分布与t分布
[11.5]–其它常见统计理论分布
[11.6]–标准分数及其应用
[11.7]–中心极限定理
{12}–参数估计—从样本到总体
[12.1]–样本均值的抽样分布
[12.2]–用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作)
[12.3]–样本比例的抽样分布
[12.4]–用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作)
{13}–假设检验入门与t检验
[13.10]–两独立样本t检验
[13.11]–两独立样本t检验【论文实战】
[13.1]–为什么要学习假设检验
[13.2]–假设检验的基本原理【重点知识】
[13.3]–数据的正态性分析
[13.4]–数据的正态性分析【论文实战】
[13.5]–单样本比例检验
[13.6]–单样本t检验
[13.7]–单样本t检验【论文实战】
[13.8]–两配对样本t检验
[13.9]–两配对样本t检验【论文实战】
{14}–方差分析F检验（ANOVA）
[14.10]–协方差分析【论文实战】
[14.1]–方差分析的原理
[14.2]–单因素方差分析（One-wayANOVA）
[14.3]–单因素方差分析【论文实战】
[14.4]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，无交互）
[14.5]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，有交互）
[14.6]–两因素方差分析【论文实战】
[14.7]–多因素方差分析（Multi-wayANOVA）
[14.8]–多因素方差分析【论文实战】
[14.9]–协方差分析（Analysisofcovariance）
{15}–卡方检验与Kappa一致性分析
[15.10]–Kappa一致性分析（Kappaanalysis）
[15.11]–Kappa一致性分析【论文实战】
[15.1]–卡方拟合优度检验（Chi-squaregoodnessoffit
[15.2]–卡方拟合优度检验【论文实战】
[15.3]–卡方独立性检验（Chi-square）【上】
[15.4]–卡方独立性检验（Chi-square）【下】
[15.5]–卡方独立性检验【论文实战】
[15.6]–分层卡方检验（Hierarchicalchi-squaretes
[15.7]–分层卡方检验【论文实战】
[15.8]–配对卡方检验（McNemar检验）
[15.9]–配对卡方检验【论文实战】
{16}–非参数检验（NonparametricTest）
[16.1]–了解非参数检验
[16.2]–单样本非参数检验
[16.3]–单样本非参数检验【论文实战】
[16.4]–独立样本非参数检验
[16.5]–独立样本非参数检验【论文实战】
[16.6]–配对样本的非参数检验
[16.7]–配对样本的非参数检验【论文实战】
{17}–相关分析与回归模型
[17.10]–曲线回归（天猫双11销售额拟合）
[17.11]–曲线回归【论文实战】
[17.12]–分层线性回归分析
[17.13]–分层线性回归分析【论文展示】
[17.1]–相关分析与回归模型知识概要
[17.2]–双变量相关和偏相关
[17.3]–双变量相关和偏相关【论文展示】
[17.4]–一元线性回归模型
[17.5]–一元线性回归模型【论文展示】
[17.6]–多元线性回归模型（模型建立）
[17.7]–多元线性回归模型（数据转换和共线性问题）
[17.8]–多元线性回归模型（虚拟变量）
[17.9]–多元线性回归模型【论文展示】
{18}–逻辑回归模型
[18.1]–二分类逻辑回归（案例详解）
[18.2]–二分类逻辑回归（过程梳理）
[18.3]–二分类逻辑回归【论文展示】
[18.4]–无序多分类逻辑回归模型
[18.5]–无序多分类逻辑回归模型【论文展示】
[18.6]–有序多分类逻辑回归模型
[18.7]–有序多分类逻辑回归模型【论文展示】
{1}–课前准备【必学内容】
[1.1]–课程介绍【免费试听】
[1.2]–资料下载【所有学员必看】
{2}–软件的安装与基本使用
[2.1]–SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比
[2.2]–SPSS26.0的安装（Windows版）
[2.3]–SPSS26.0的安装（Windows32版）
[2.4]–SPSS26.0的安装（苹果电脑版）
[2.5]–热身案例（Windows版）【免费试学】
[2.6]–热身案例（苹果电脑版）【免费试学】
{3}–使用SPSS的一些小技巧
[3.1]–让SPSS直接输出三线表（Windows版）
[3.2]–让SPSS直接输出三线表（苹果电脑版）
[3.3]–改变SPSS菜单和输出结果的显示语言
[3.4]–让SPSS输出结果显示小数点前面的零
{4}–文献阅读与论文写作
[4.1]–可中英文互译的文献阅读器
{5}–统计学基础知识
[5.1]–什么是统计
[5.2]–总体与样本
[5.3]–简单随机抽样概念与SPSS操作步骤
[5.4]–系统抽样的概念与SPSS实现
[5.5]–整群抽样的概念与SPSS实现
[5.6]–分层抽样的概念与SPSS实现
[5.7]–任意抽样与抽样方法总结
[5.8]–数据类型与测量尺度
{6}–数据导入与导出
[6.1]–常见的数据源
[6.2]–使用SPSS的自带案例数据集
[6.3]–在SPSS中进行规范的数据录入
[6.4]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版)
[6.5]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版)
[6.6]–SPSS能处理多大规模的数据集？
[6.7]–案例实战（3个有针对性的练习题）
{7}–描述统计与三线表
[7.1]–论文里的描述性统计分析
[7.2]–数值变量的描述性统计量
[7.3]–用SPSS输出数值型变量的描述性统计量
[7.4]–制作三线表的三种常见方法
[7.5]–频数分析与交叉分析
[7.6]–SPSS强大的定制表功能
[7.7]–比率分析
{8}–统计图表的绘制
[8.1]–SPSS绘制出的图表展示
[8.2]–SPSS中用于统计绘图的3种菜单
[8.3]–常见的4种不同的条形图
[8.4]–折线图和面积图
[8.5]–散点图和气泡图
[8.6]–直方图和箱线图
[8.7]–饼状图和热力图
[8.8]–组合图和人口金字塔图
{9}–数据预处理
[9.1]–数据预处理知识点介绍
[9.2]–【重新编码】的3个重要作用
[9.3]–【加权操作】赋予数据权重
[9.4]–【计算变量】用于产生新变量
[9.5]–【缺失值处理】处理数据中的缺失值
[9.6]–【异常值处理】处理数据中的异常值
[9.7]–数据文件的合并与拆分
[9.8]–创建虚拟变量
[9.9]–数据结构重构

包含内容

· {10}–多选题的定义和分析
· [10.1]–定项多选题的定义和分析
· [10.2]–不定项多选题的分析
· [10.3]–排序多选题的分析
· [10.4]–多选题的交叉分析
· {11}–常见统计分布与中心极限定理
· [11.1]–随机变量与统计分布的含义
· [11.2]–伯努利分布和二项分布

贡献者

小宇

白银

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SPSS论文数据分析实战

课程目录

{10}–多选题的定义和分析
[10.1]–定项多选题的定义和分析
[10.2]–不定项多选题的分析
[10.3]–排序多选题的分析
[10.4]–多选题的交叉分析
{11}–常见统计分布与中心极限定理
[11.1]–随机变量与统计分布的含义
[11.2]–伯努利分布和二项分布
[11.3]–泊松分布及其应用
[11.4]–正态分布与t分布
[11.5]–其它常见统计理论分布
[11.6]–标准分数及其应用
[11.7]–中心极限定理
{12}–参数估计—从样本到总体
[12.1]–样本均值的抽样分布
[12.2]–用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作)
[12.3]–样本比例的抽样分布
[12.4]–用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作)
{13}–假设检验入门与t检验
[13.10]–两独立样本t检验
[13.11]–两独立样本t检验【论文实战】
[13.1]–为什么要学习假设检验
[13.2]–假设检验的基本原理【重点知识】
[13.3]–数据的正态性分析
[13.4]–数据的正态性分析【论文实战】
[13.5]–单样本比例检验
[13.6]–单样本t检验
[13.7]–单样本t检验【论文实战】
[13.8]–两配对样本t检验
[13.9]–两配对样本t检验【论文实战】
{14}–方差分析F检验（ANOVA）
[14.10]–协方差分析【论文实战】
[14.1]–方差分析的原理
[14.2]–单因素方差分析（One-wayANOVA）
[14.3]–单因素方差分析【论文实战】
[14.4]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，无交互）
[14.5]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，有交互）
[14.6]–两因素方差分析【论文实战】
[14.7]–多因素方差分析（Multi-wayANOVA）
[14.8]–多因素方差分析【论文实战】
[14.9]–协方差分析（Analysisofcovariance）
{15}–卡方检验与Kappa一致性分析
[15.10]–Kappa一致性分析（Kappaanalysis）
[15.11]–Kappa一致性分析【论文实战】
[15.1]–卡方拟合优度检验（Chi-squaregoodnessoffit
[15.2]–卡方拟合优度检验【论文实战】
[15.3]–卡方独立性检验（Chi-square）【上】
[15.4]–卡方独立性检验（Chi-square）【下】
[15.5]–卡方独立性检验【论文实战】
[15.6]–分层卡方检验（Hierarchicalchi-squaretes
[15.7]–分层卡方检验【论文实战】
[15.8]–配对卡方检验（McNemar检验）
[15.9]–配对卡方检验【论文实战】
{16}–非参数检验（NonparametricTest）
[16.1]–了解非参数检验
[16.2]–单样本非参数检验
[16.3]–单样本非参数检验【论文实战】
[16.4]–独立样本非参数检验
[16.5]–独立样本非参数检验【论文实战】
[16.6]–配对样本的非参数检验
[16.7]–配对样本的非参数检验【论文实战】
{17}–相关分析与回归模型
[17.10]–曲线回归（天猫双11销售额拟合）
[17.11]–曲线回归【论文实战】
[17.12]–分层线性回归分析
[17.13]–分层线性回归分析【论文展示】
[17.1]–相关分析与回归模型知识概要
[17.2]–双变量相关和偏相关
[17.3]–双变量相关和偏相关【论文展示】
[17.4]–一元线性回归模型
[17.5]–一元线性回归模型【论文展示】
[17.6]–多元线性回归模型（模型建立）
[17.7]–多元线性回归模型（数据转换和共线性问题）
[17.8]–多元线性回归模型（虚拟变量）
[17.9]–多元线性回归模型【论文展示】
{18}–逻辑回归模型
[18.1]–二分类逻辑回归（案例详解）
[18.2]–二分类逻辑回归（过程梳理）
[18.3]–二分类逻辑回归【论文展示】
[18.4]–无序多分类逻辑回归模型
[18.5]–无序多分类逻辑回归模型【论文展示】
[18.6]–有序多分类逻辑回归模型
[18.7]–有序多分类逻辑回归模型【论文展示】
{1}–课前准备【必学内容】
[1.1]–课程介绍【免费试听】
[1.2]–资料下载【所有学员必看】
{2}–软件的安装与基本使用
[2.1]–SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比
[2.2]–SPSS26.0的安装（Windows版）
[2.3]–SPSS26.0的安装（Windows32版）
[2.4]–SPSS26.0的安装（苹果电脑版）
[2.5]–热身案例（Windows版）【免费试学】
[2.6]–热身案例（苹果电脑版）【免费试学】
{3}–使用SPSS的一些小技巧
[3.1]–让SPSS直接输出三线表（Windows版）
[3.2]–让SPSS直接输出三线表（苹果电脑版）
[3.3]–改变SPSS菜单和输出结果的显示语言
[3.4]–让SPSS输出结果显示小数点前面的零
{4}–文献阅读与论文写作
[4.1]–可中英文互译的文献阅读器
{5}–统计学基础知识
[5.1]–什么是统计
[5.2]–总体与样本
[5.3]–简单随机抽样概念与SPSS操作步骤
[5.4]–系统抽样的概念与SPSS实现
[5.5]–整群抽样的概念与SPSS实现
[5.6]–分层抽样的概念与SPSS实现
[5.7]–任意抽样与抽样方法总结
[5.8]–数据类型与测量尺度
{6}–数据导入与导出
[6.1]–常见的数据源
[6.2]–使用SPSS的自带案例数据集
[6.3]–在SPSS中进行规范的数据录入
[6.4]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版)
[6.5]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版)
[6.6]–SPSS能处理多大规模的数据集？
[6.7]–案例实战（3个有针对性的练习题）
{7}–描述统计与三线表
[7.1]–论文里的描述性统计分析
[7.2]–数值变量的描述性统计量
[7.3]–用SPSS输出数值型变量的描述性统计量
[7.4]–制作三线表的三种常见方法
[7.5]–频数分析与交叉分析
[7.6]–SPSS强大的定制表功能
[7.7]–比率分析
{8}–统计图表的绘制
[8.1]–SPSS绘制出的图表展示
[8.2]–SPSS中用于统计绘图的3种菜单
[8.3]–常见的4种不同的条形图
[8.4]–折线图和面积图
[8.5]–散点图和气泡图
[8.6]–直方图和箱线图
[8.7]–饼状图和热力图
[8.8]–组合图和人口金字塔图
{9}–数据预处理
[9.1]–数据预处理知识点介绍
[9.2]–【重新编码】的3个重要作用
[9.3]–【加权操作】赋予数据权重
[9.4]–【计算变量】用于产生新变量
[9.5]–【缺失值处理】处理数据中的缺失值
[9.6]–【异常值处理】处理数据中的异常值
[9.7]–数据文件的合并与拆分
[9.8]–创建虚拟变量
[9.9]–数据结构重构

包含内容

· {10}–多选题的定义和分析
· [10.1]–定项多选题的定义和分析
· [10.2]–不定项多选题的分析
· [10.3]–排序多选题的分析
· [10.4]–多选题的交叉分析
· {11}–常见统计分布与中心极限定理
· [11.1]–随机变量与统计分布的含义
· [11.2]–伯努利分布和二项分布

小宇

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课程目录

{10}–多选题的定义和分析
[10.1]–定项多选题的定义和分析
[10.2]–不定项多选题的分析
[10.3]–排序多选题的分析
[10.4]–多选题的交叉分析
{11}–常见统计分布与中心极限定理
[11.1]–随机变量与统计分布的含义
[11.2]–伯努利分布和二项分布
[11.3]–泊松分布及其应用
[11.4]–正态分布与t分布
[11.5]–其它常见统计理论分布
[11.6]–标准分数及其应用
[11.7]–中心极限定理
{12}–参数估计—从样本到总体
[12.1]–样本均值的抽样分布
[12.2]–用样本数据估计总体的均值(附SPSS操作)
[12.3]–样本比例的抽样分布
[12.4]–用样本数据估计总体的比例(附SPSS操作)
{13}–假设检验入门与t检验
[13.10]–两独立样本t检验
[13.11]–两独立样本t检验【论文实战】
[13.1]–为什么要学习假设检验
[13.2]–假设检验的基本原理【重点知识】
[13.3]–数据的正态性分析
[13.4]–数据的正态性分析【论文实战】
[13.5]–单样本比例检验
[13.6]–单样本t检验
[13.7]–单样本t检验【论文实战】
[13.8]–两配对样本t检验
[13.9]–两配对样本t检验【论文实战】
{14}–方差分析F检验（ANOVA）
[14.10]–协方差分析【论文实战】
[14.1]–方差分析的原理
[14.2]–单因素方差分析（One-wayANOVA）
[14.3]–单因素方差分析【论文实战】
[14.4]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，无交互）
[14.5]–两因素方差分析（Two-wayANOVA，有交互）
[14.6]–两因素方差分析【论文实战】
[14.7]–多因素方差分析（Multi-wayANOVA）
[14.8]–多因素方差分析【论文实战】
[14.9]–协方差分析（Analysisofcovariance）
{15}–卡方检验与Kappa一致性分析
[15.10]–Kappa一致性分析（Kappaanalysis）
[15.11]–Kappa一致性分析【论文实战】
[15.1]–卡方拟合优度检验（Chi-squaregoodnessoffit
[15.2]–卡方拟合优度检验【论文实战】
[15.3]–卡方独立性检验（Chi-square）【上】
[15.4]–卡方独立性检验（Chi-square）【下】
[15.5]–卡方独立性检验【论文实战】
[15.6]–分层卡方检验（Hierarchicalchi-squaretes
[15.7]–分层卡方检验【论文实战】
[15.8]–配对卡方检验（McNemar检验）
[15.9]–配对卡方检验【论文实战】
{16}–非参数检验（NonparametricTest）
[16.1]–了解非参数检验
[16.2]–单样本非参数检验
[16.3]–单样本非参数检验【论文实战】
[16.4]–独立样本非参数检验
[16.5]–独立样本非参数检验【论文实战】
[16.6]–配对样本的非参数检验
[16.7]–配对样本的非参数检验【论文实战】
{17}–相关分析与回归模型
[17.10]–曲线回归（天猫双11销售额拟合）
[17.11]–曲线回归【论文实战】
[17.12]–分层线性回归分析
[17.13]–分层线性回归分析【论文展示】
[17.1]–相关分析与回归模型知识概要
[17.2]–双变量相关和偏相关
[17.3]–双变量相关和偏相关【论文展示】
[17.4]–一元线性回归模型
[17.5]–一元线性回归模型【论文展示】
[17.6]–多元线性回归模型（模型建立）
[17.7]–多元线性回归模型（数据转换和共线性问题）
[17.8]–多元线性回归模型（虚拟变量）
[17.9]–多元线性回归模型【论文展示】
{18}–逻辑回归模型
[18.1]–二分类逻辑回归（案例详解）
[18.2]–二分类逻辑回归（过程梳理）
[18.3]–二分类逻辑回归【论文展示】
[18.4]–无序多分类逻辑回归模型
[18.5]–无序多分类逻辑回归模型【论文展示】
[18.6]–有序多分类逻辑回归模型
[18.7]–有序多分类逻辑回归模型【论文展示】
{1}–课前准备【必学内容】
[1.1]–课程介绍【免费试听】
[1.2]–资料下载【所有学员必看】
{2}–软件的安装与基本使用
[2.1]–SPSS简介与SPSS不同版本的简单对比
[2.2]–SPSS26.0的安装（Windows版）
[2.3]–SPSS26.0的安装（Windows32版）
[2.4]–SPSS26.0的安装（苹果电脑版）
[2.5]–热身案例（Windows版）【免费试学】
[2.6]–热身案例（苹果电脑版）【免费试学】
{3}–使用SPSS的一些小技巧
[3.1]–让SPSS直接输出三线表（Windows版）
[3.2]–让SPSS直接输出三线表（苹果电脑版）
[3.3]–改变SPSS菜单和输出结果的显示语言
[3.4]–让SPSS输出结果显示小数点前面的零
{4}–文献阅读与论文写作
[4.1]–可中英文互译的文献阅读器
{5}–统计学基础知识
[5.1]–什么是统计
[5.2]–总体与样本
[5.3]–简单随机抽样概念与SPSS操作步骤
[5.4]–系统抽样的概念与SPSS实现
[5.5]–整群抽样的概念与SPSS实现
[5.6]–分层抽样的概念与SPSS实现
[5.7]–任意抽样与抽样方法总结
[5.8]–数据类型与测量尺度
{6}–数据导入与导出
[6.1]–常见的数据源
[6.2]–使用SPSS的自带案例数据集
[6.3]–在SPSS中进行规范的数据录入
[6.4]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Win版)
[6.5]–数据的导入导出以及乱码问题解决(Mac版)
[6.6]–SPSS能处理多大规模的数据集？
[6.7]–案例实战（3个有针对性的练习题）
{7}–描述统计与三线表
[7.1]–论文里的描述性统计分析
[7.2]–数值变量的描述性统计量
[7.3]–用SPSS输出数值型变量的描述性统计量
[7.4]–制作三线表的三种常见方法
[7.5]–频数分析与交叉分析
[7.6]–SPSS强大的定制表功能
[7.7]–比率分析
{8}–统计图表的绘制
[8.1]–SPSS绘制出的图表展示
[8.2]–SPSS中用于统计绘图的3种菜单
[8.3]–常见的4种不同的条形图
[8.4]–折线图和面积图
[8.5]–散点图和气泡图
[8.6]–直方图和箱线图
[8.7]–饼状图和热力图
[8.8]–组合图和人口金字塔图
{9}–数据预处理
[9.1]–数据预处理知识点介绍
[9.2]–【重新编码】的3个重要作用
[9.3]–【加权操作】赋予数据权重
[9.4]–【计算变量】用于产生新变量
[9.5]–【缺失值处理】处理数据中的缺失值
[9.6]–【异常值处理】处理数据中的异常值
[9.7]–数据文件的合并与拆分
[9.8]–创建虚拟变量
[9.9]–数据结构重构

包含内容

· {10}–多选题的定义和分析
· [10.1]–定项多选题的定义和分析
· [10.2]–不定项多选题的分析
· [10.3]–排序多选题的分析
· [10.4]–多选题的交叉分析
· {11}–常见统计分布与中心极限定理
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