Центр статистического анализа - Статистический анализ данных: консалтинг, тренинги, обучение

Подготовка и анализ данных выборочных обследований в SPSS

Цель проведения тренинга "Подготовка и анализ данных выборочных обследований в IBM SPSS Statistics" – научиться  использовать программу IBM SPSS Statistics для создания планов отбора, формирования выборки и корректного анализа данных, полученных выборочным методом. Программа SPSS имеет отдельный модуль Сложные выборки (Complex Samples), который представляет собой конструктор для отбора данных выборочным методом и анализа данных выборки. На тренинге подробно рассматриваются возможности этого модуля.

По окончании обучения Вы будете знать и 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 методами описательной статистики
  • Строить модели взаимосвязи по данным выборочных обследований

Продолжительность тренинга: 3 дня (с 10:00 до 17:00)

Программа тренинга:

Тема 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

Тема 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

Тема 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

Тема 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

Тема 5. Анализ частот данных выборочных обследований

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

Тема 6. Анализ описательных статистик данных выборочных обследований

  • Процедура Описательные
  • Параметры процедуры Описательные
  • Результаты процедуры Описательные
  • T-критерий для описательных статистик
  • Процедура Описательные для подсовокупностей

Тема 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

Тема 8. Анализ отношений данных выборочных обследований

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

Тема 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

 Тема 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 

 Тема 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

Тема 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