课程大纲
l定量资料整理与分析方法、分析模型：
1.数据录入：问卷抄码编码，问卷的变量定义、数据库设计、数据录入(PCEDIT)、数据查错。
2.加权处理：统计数据分析的加权基础。
3.统计分析：基础统计分析（单变量描述统计分析、交叉列联分析等）、高级统计分析方法（回归分析、结构方程等）
4.数据的表现——统计表和统计图表
5.统计工具的应用与练习（SPSS和OFFICE、CHAIDWIN、AMOS等）

补充说明第3条：
SPSS分析方法系列包括：

主讲统计基础：加权分析；

主讲基础统计概念：正态分布、置信区间、峰值、中值、众数、极差、标准差等；

主讲基础统计分析：频数(可结合EXCEL实现)、交叉分析(可结合EXCEL实现)、均值分析(可结合EXCEL实现)、Person相关分析(可结合EXCEL实现)、T检验(可结合EXCEL实现)；

主讲高级统计分析：一元回归分析(可结合EXCEL实现)、多元回归分析（曲线拟合）、因子分析、聚类分析、联合分析、多元对应分析、判别分析（选讲）、市场细分（CHAIDWIN软件）、结构方程模型（AMOS软件）等。

选讲统计专题：多维尺度分析（选讲）、时间序列分析（选讲）、马尔可夫（Markov）链预测分析（选讲）、联立方程组分析（选讲）、多层线性模型（选讲）等。

具体课程规划
第一部分数据准备
第一讲：市场研究流程介绍，

简介市场研究的一般流程：设计、抽样、数据采集、数据分析、研究报告、客户反馈。
第二讲：问卷设计

介绍如何对具体问题模型化，抽样方案设计、问卷设计原理、技巧。
定量问卷的编码、数据采集方法、技巧、注意事项。
综合分析案例
第三讲：数据录入与清理、加权、基础统计概念

熟悉原始数据的建库原则（结合专业录入软件PCEDIT），数据清理常见问题，主要的数据清理方法。
了解加权分析在SPSS统计分析中的基础性与重要性，熟悉加权分析的原理与在SPSS中的统计实现。
第四讲：基础统计概念

主讲基础统计概念：正态分布、置信区间、峰值、中值、众数、极差、标准差等；


第二部分SPSS分析
第一讲：SPSS简介，界面入门、数据管理
要求：

了解SPSS系统的构成，掌握数据管理界面的一般操作，熟悉常用数据转换命令的用法。
考察目标：

可以独立完成在SPSS中建库、录入数据、计算新变量、筛选变量等操作，重点考察以下过程：compute、sort、weight、mergefile、record。
懂得如何使用粘贴命令自动生成SPSS程序。

第二讲：SPSS结果浏览窗口用法详解、统计绘图功能详解
要求：

熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图（线图、条图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法，熟悉其他统计图的绘制方法，熟悉统计图的一般编辑方法。
考察目标：

能对分析结果进行编辑、输出。重点考察以下内容：结果表格的编辑、在word中使用结果、结果的导出。
能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形，并用SPSS独立完成各种常用统计图的绘制。能根据目的对统计图进行一定的编辑。重点考察以下内容：统计图形的正确选用，条图的绘制和编辑，散点图的绘制和编辑，其他各种统计图的特色编辑功能。
第三讲：统计描述与频数分析，多选题多重应答分析
要求：

掌握常用描述性指标的计算方法，熟悉分类数据的两种录入格式，掌握多选题的常用指标和分析方法。
考察目标：

能够正确选用适当的统计过程求出均数、标准差等各种常用描述指标。能独立对多选题进行正确描述。
第四讲：交叉分析及卡方检验，均数间的比较，非参数检验
要求：

熟悉分类数据各种常用检验结果的计算方法，掌握输出结果中各部分的正确含义并能正确选择所需结果。
熟悉SPSS提供的用于测量变量间关联度指标的体系分类。
掌握成组、配队t检验的操作方法和结果阅读。
熟悉用SPSS进行非参数统计分析的做法，掌握结果阅读。
考察目标：

能用正确的数据格式完成成组、配对卡方检验和分层卡方检验，能从结果中选择正确的概率值。
能够用SPSS独立进行成组、配对t检验、一元方差分析，能根据分析目的正确选择两两比较方法。
能正确判断是否应使用非参数检验，能正确阅读各种非参数检验的统计分析结果。

第五讲：方差分析
要求：

掌握单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果阅读，熟悉方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果阅读。
掌握一元多因素方差分析模型的原理、操作和分析结果的阅读，掌握相应的图形工具在分析中的应用。
熟悉多元方差分析模型和重复测量方差分析模型的原理和操作方法，掌握这两者分析结果的阅读。
考察目标：

能够用SPSS独立进行一元多因素方差分析模型的统计分析，能独立、正确阅读多元方差分析模型和重复测量方差分析模型的统计分析结果。
重点考察内容：一元多因素方差分析模型为考察重点，具体有对话框操作、分析结果的阅读、均数图、两两比较方法的选择和结果阅读。
第六讲：相关分析、一元与多元线性回归、非线性回归分析
要求：

掌握相关分析的操作与结果阅读。
掌握一元与多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读，重点掌握逐步、前进、后退、全选等四种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读，熟悉各种常用模型诊断工具（分类图等）的用法。
掌握非线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读。
了解其他回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读。
考察目标：

能用SPSS独立完成简单的相关分析、一元与多元线性回归、非线性回归模型的分析，能正确阅读其分析结果，能利用常用的模型诊断工具对模型拟和情况进行初步诊断。重点考察：回归分析时的变量筛选、回归分析结果和非线性模型分析结果的阅读，变量是否满足回归分析要求的判断。

第七讲：因子分析，聚类分析
要求：

熟悉因子分析（主成分分析）的用途、目的，掌握如何判断因子分析的适用条件，能正确选择适当的因子。熟悉因子旋转的含义并能正确使用。掌握分析结果的阅读。
掌握快速聚类和系统聚类的操作，了解各种距离，掌握其结果的阅读。
考察目标：

能独立使用SPSS进行因子分析解决实际问题，能够正确阅读分析结果。重点考察因子数目的确定和结果的阅读。
能按要求将样本进行分类，重点考察对冰柱图和树状图结果的解释。独立完成简单的聚类分析，能正确阅读分析结果。
第八讲：对应分析
1.对应分析的原理2.对应分析在SPSS操作步骤和方法、结果解释3.多重对应分析
第九讲：联合分析
1.联合分析的原理2.联合分析在SPSS操作步骤和方法、结果解释3.联合分析案例
第十讲：判别分析
要求：

了解判别方法的分类，熟悉判别分析的适用条件和结果验证方法，掌握判别分析的操作，重点掌握结果阅读。
考察目标：

能独立判断数据是否符合判别分析的适用条件，能求出相应的判别式，并使用他对新纪录进行分类。重点考察对结果的阅读和使用分析结果对新纪录进行分类。

第三部分SPSS相关分析
第一讲：市场细分分析及其软件操作（Chaidwin）
1.市场细分的原理2.市场细分在Chaidwin操作步骤和方法、结果解释3.市场细分案例
第二讲：满意度品牌等结构方程模型分析及其软件操作（Amos）
1.结构方程模型的原理
2.结构方程模型在Amos操作步骤和方法、结果解释
3.结构方程模型案例

第四部分SPSS分析选讲
l多维尺度分析（选讲）、时间序列分析（选讲）、马尔可夫（Markov）链预测分析（选讲）、联立方程组分析（选讲）、多层线性模型（选讲）