1、分类清晰，涵盖常见统计分析方法；
2、简洁、详细版本穿插，兼顾各种需要；
3、从一个研究问题入手，详细讲解SPSS操作流程，并给予结果解释和撰写结论指导；
4、附带原始数据下载，方便小伙伴操作练习。
课程安排：
第1章 t检验
第1节 单样本t检验
第2节 独立样本t检验【简】
第3节 独立样本t检验【详】
第4节 配对样本t检验【简】
第5节 配对样本t检验【详】
第2章 卡方检验/Fisher精确检验
第1节 卡方检验（2x2）
第2节 卡方检验和Fisher精确检验（2x2）
第3节 卡方检验（2xC）【简】
第4节 卡方检验（2xC）【详】
第5节 Fisher精确检验（2xC）
第6节 卡方检验（R×C）
第7节 配对卡方检验【简】
第8节 配对卡方检验【详】
第9节 比值比（2×2）的计算
第10节 相对危险度（2×2）的计算
第11节 卡方拟合优度检验
第12节 两个有序分类变量相关性的卡方检验
第13节 分层卡方检验
第3章 方差分析
第1节 单因素方差分析【简】
第2节 单因素方差分析【详】
第3节 两因素方差分析
第4节 单因素重复测量方差分析
第5节 两因素重复测量方差分析【简】
第6节 两因素重复测量方差分析【详】
第7节 单因素协方差分析【简】
第8节 单因素协方差分析【详】
第4章 诊断试验
第1节 多项测量指标的ROC曲线分析
第2节 组内相关系数（ICC）
第3节 Cohen's kappa系数
第4节 Weighted Kappa系数
第5节 Kendall's W检验
第5章 相关分析
第1节 Pearson相关分析
第2节 Spearman相关分析
第3节 Kendall's tau-b相关系数
第6章 生存资料
第1节 Cox回归
第2节 KM曲线【简】
第3节 KM曲线【详】
第7章 回归分析
第1节 二分类Logistic回归【简】
第2节 二分类Logistic回归【详】
第3节 有序多分类Logistic回归【简】
第4节 有序多分类Logistic回归【详】
第5节 1:m匹配病例对照Logistic回归
第6节 无序多分类Logistic回归
第7节 简单线性回归
第8节 多重线性回归
第9节 加权最小二乘法
第10节 岭回归
第11节 广义估计方程(GEE)
第12节 分层回归
第8章 非参数检验
第1节 Mann-Whitney U检验（两独立样本）
第2节 Wilcoxon符号秩检验（配对样本）【简】
第3节 Wilcoxon符号秩检验（配对样本）【详】
第4节 Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【简】
第5节 Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】
第6节 Friedman检验
第7节 Cochran's Q检验
第9章 其他
第1节 1:1倾向性评分匹配(PSM)
第2节 病例与对照的1:1匹配
第3节 克朗巴哈系数(Cronbach's α)
第4节 主成分分析
第5节 1:n倾向性评分匹配(PSM)
课程介绍
课程目录
往期学员作品
用户评论
课程介绍
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往期学员作品
用户评论
你将获得
- 掌握某些知识点
- 学会某些技巧（或思路）
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