数据分析复习提纲Word格式文档下载.docx
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SPSS的数据存储形式和数据结构
SPSS包含哪些类型数据，各有什么特点，变量名命名规则
掌握SPSS软件读入和存储电子表格、数据库、文本文件等各类格式的数据文件方法；
SPSS可以读取哪些格式的文件
SPSS可以保存哪些格式的文件
学习合并两个数据文件的方法；
数据合并分类，及其各类数据合并方法的用途和使用前提要求
学习查找重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取
重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的用途和使用前提要求
选择填空判断
第三章基本统计分析
描述性统计和推断性统计的相关基本概念（ppt中章节的所有内容）
统计学的分类，及其各类的概念和特点（中心趋势描述、离散趋势描述、分布的形状）
统计量的概念和分类，及其各类统计量的名称，特点和用途
对数据进行描述的图形化方法
统计图表分几类，各有什么用途
数据计数
目的和思路
分类汇总
频率分析
交叉分组下的频度分析
分析和解释
多选项分析
比率分析
第四章参数检验
推断统计的概念及方法
假设检验概述（原因，原理，方法，思想，步骤）
单样本t检验的目的，方法，使用条件，原假设，步骤
两独立样本t检验
什么是两独立样本，有什么要求
两独立样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤和检验结果解释
对两独立样本t检验结果的解释
两配对样本t检验
什么是两配对样本，有什么要求
两配对样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤
各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
选择填空判断问答题
第五章方差分析
方差分析概述
t检验与方差分析的区别
方差分析的思想，相关术语（涉及的变量及其特点,g各变量间的关系），用途，适用条件，分类
单因素方差分析
单因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造，检验步骤和结果解释
多因素方差分析
多因素方差分析与单因素方差分析的区别
多因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造，检验步骤和结果解释
协方差分析
什么是协方差分析，何时使用，基本思路，原假设
（5）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
第六章非参数检验
非参数检验简介
非参数检验的用途和内容，非参数检验与参数检验的区别
非参数检验方法的优点，非参数检验的应用范围
单样本非参数检验方法
单样本非参数检验方法包含几种方法
卡方检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释
二项（分布）检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释
Kolmogorov-Smirnov检验的用途（可检验那些理论分布），适用条件，基本思想，原假设，结果解释
游程的计算，游程检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释
两独立样本非参数检验方法
独立样本非参数检验的用途
曼-惠特尼（Mann-WhitneyU）检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
Kolmogorov-Smimov检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
Wald-Wolfowitz游程检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
极端反应检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
两配对样本非参数检验方法
配对样本非参数检验的用途
McNemar检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
符号检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释，存在的不足
Wilcoxon符号秩检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
符号检验与Wilcoxon符号秩检验的联系与区别
第七章相关分析
相关分析的基本概念
客观事物之间关系的分类
什么是相关分析
相关关系的分类
相关分析的作用
各种散点图
散点图的用途及绘制原理
散点图的类别
相关系数
相关系数的用途，计算步骤，常用的线性相关系数有哪些
Pearson相关系数的适用条件，特点和结果解读，Pearson相关系数检验的原假设
Spearman等级相关系数的适用条件，特点和结果解读，Spearman相关系数检验的原假设
Kendalltau系数的适用条件，特点和结果解读，Kendalltau相关系数检验的原假设
什么是偏相关分析，为什么需要偏相关分析
（4）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
第八章回归分析
回归分析的基本概念
什么是回归分析，回归分析的分类有哪些，获得回归线的常用方法有哪些，回归分析的步骤有哪几步
回归分析与相关分析的关系是什么
线性回归分析
什么是线性回归，线性回归的分类，何时进行线性回归分析
什么是一元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义
什么是多元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义
采用什么方法确定回归方程的参数，其原理是什么
线性回归分析结果的检验
对线性回归分析结果的测度指标包含哪些
拟合优度检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性）
回归方程的显著性检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性），回归方程的显著性检验与拟合优度检验的关系
回归系数的显著性检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性），回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验的关系
残差是什么，如何定义（含公式）
残差分析的用途，其主要任务包含哪些
如何实现对残差均值为零的分析，如何解读
什么是残差独立性，如何实现对残差的独立性分析，如何解读
什么是异方差，如何实现对异方差的分析，如何解读
什么是异常值，如何实现对样本异常值的探测，如何解读
线性回归分析的使用情境（适用于那些例子）
第九章主成分分析
主成分分析的目的和功能
主成分分析的目的
主成分分析的主要功能
主成分分析的步骤
主成分分析结果的解读（共同度，方差贡献率）
主成分分析的应用条件
主成分分析的适用条件是什么
那些统计量可用于检验主成分分析的适用情况
如何选择相关系数举证或协方差矩阵进行主成分分析
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