Hướng Dẫn Cơ Bản Về SPSS® 2015

Trường đại học

Radboud University Nijmegen

Chuyên ngành

Statistics

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

textbook

2016

218
0
0

Phí lưu trữ

40 Point

Mục lục chi tiết

Preface

Acknowledgments

About the Authors

1. Chapter 1: Statistics Program SPSS

1.1. What Is SPSS?

1.2. The Purpose of SPSS

1.3. Structure of the Book

1.4. Fictitious Data Set

1.5. Using the Windows in SPSS

1.5.1. The Bars and Drop-Down Menus

1.5.2. Title Bar

1.5.3. Main Menu Bar

1.5.4. Toolbar

1.5.5. Status Bar

1.6. Using SPSS Windows

1.6.1. Data Window

1.6.2. Output Window

1.7. SPSS File Types

2. Chapter 2

2.1. Define and Create Variables

2.2. Open SPSS Files

2.3. Create and Modify Data Files

2.4. Define Missing Values

2.5. Save SPSS Files

3. Chapter 3

3.1. Recode Into Same Variables

3.2. Recode Into Different Variables

3.3. Create New Variables

3.5. Graphs With Chart Builder

4. Chapter 4

4.2. Associations in Contingency Tables

4.7. Export to Word Processing Programs

5. Chapter 5

5.1. Simple Regression Analysis

5.2. Multivariate Regression Analysis

5.3. Binomial Test for a Proportion

5.4. One Sample t-Test

5.5. t-Test for Comparing Two Groups

5.6. Analysis of Variance

5.10. Assignments

Epilogue

About IBM SPSS

Index

Basic spss® tutorial 2015

Tài liệu Hướng Dẫn Cơ Bản Về SPSS® 2015 cung cấp cho người đọc những kiến thức nền tảng về phần mềm phân tích thống kê SPSS, giúp họ hiểu rõ cách sử dụng các công cụ và tính năng cơ bản để thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả. Tài liệu này không chỉ hướng dẫn cách nhập liệu, xử lý và phân tích dữ liệu mà còn giải thích các khái niệm thống kê quan trọng, giúp người dùng tự tin hơn trong việc áp dụng SPSS vào nghiên cứu và công việc thực tiễn.

Ngoài ra, để mở rộng kiến thức và khám phá thêm về SPSS, bạn có thể tham khảo tài liệu Bai ging hng dn thc hanh spss. Tài liệu này cung cấp hướng dẫn thực hành chi tiết, giúp bạn nắm vững hơn các kỹ năng cần thiết trong việc sử dụng SPSS. Mỗi tài liệu đều là một cơ hội để bạn đào sâu hơn vào lĩnh vực phân tích dữ liệu, từ đó nâng cao khả năng nghiên cứu và ứng dụng của mình.