Курс «Статистические методы анализа данных в SPSS»
Компания: Центр статистического анализа
Язык: 
Актуальная программа курса (10 модулей, по данным школы)
- Тема 1. Введение в статистический анализ данных (продолжительность видео лекции 45 минут); Статистическое исследование; Источники данных для анализа; План статистического анализа; Генеральная и выборочная совокупность; Характеристики выборки; Понятие статистической оценки; Признаки и переменные; Шкалы измерения переменных; Задачи статистического анализа; Описательная и аналитическая статистика; Описательный анализ данных; Методы проверки гипотез; Основные методы изучения взаимосвязи
- Тема 2. Начало работы с SPSS (продолжительность видео лекции 50 минут); Запуск SPSS и установка параметров работы; Открытие файла данных; Основные окна SPSS; Панели инструментов; Окно Редактора данных; Запуск процедур анализа; Компоненты диалоговых окон; Окно Вывода; Перемещение элементов Вывода; Удаление элементов Вывода; Справочная система SPSS; Учебник; Интерактивная справка; Контекстная справка; Репетитор по статистике; Примеры анализа; Завершение работы в SPSS
- Тема 3. Организация данных в SPSS (продолжительность видео лекции 1 час); Особенности организации данных; Выбор шкал измерения переменных; Способы кодировки данных; Способы ввода данных; Импорт данных из электронных таблиц; Свойства переменных; Изменение типа шкалы измерений; Задание меток переменных; Задание меток значений; Задание пропущенных значений; Прочие свойства переменных; Копирование и вставка свойств переменных
- Тема 4. Изменения значений данных (продолжительность видео лекции 1 час 20 минут); Поиск ошибок и противоречий в данных; Поиск недопустимых значений; Корректировка недопустимых значений; Вычисление новых переменных; Категоризация количественных переменных; Автоматическая перекодировка; Сортировка данных; Отбор наблюдений; Вывод значений переменных; Визуальная категоризация; Установка вывода значений и меток значений
- Тема 5. Описательная статистика для категориальных шкал (продолжительность видео лекции 1 час 20 минут); Частотные таблицы для номинальных шкал; Частотные таблицы для порядковых шкал; Графическая интерпретация частотных таблиц; Таблицы сопряженности; Двумерные таблицы сопряженности; Проценты в ячейках таблицы сопряженности; Ожидаемые частоты и остатки в таблицах сопряженности; Проверка статистических гипотез; Статистическая значимость; Статистические критерии для таблиц сопряженности; Критерий хи-квадрат; Задание слоев в таблице сопряженности
- Тема 6. Описательная статистика для количественных шкал (продолжительность видео лекции 2 часа); Точечные и интервальные оценки; Процедуры для расчета статистических характеристик; Статистики центральной тенденции; Средняя арифметическая; Модальное значение; Медианное значение; Статистики разброса; Дисперсия и стандартное отклонение; Коэффициент вариации; Процентили; Гистограммы; Ящичковые диаграммы; Диаграммы ветвей и листьев; Z-преобразование; Нормальный закон распределения; Асимметрия и эксцесс; Проверка распределения на нормальность; Тест на нормальное распределение; Нормализующие преобразования; Вычисление M-оценок, процентилей и выбросов; Статистики отношений
- Тема 7. Выявление статистической взаимосвязи между количественными переменными (продолжительность видео лекции 1 час 15 минут); Классификация видов взаимосвязи; Диаграммы рассеяния; Коэффициент корреляции Пирсона; Процедура Парные корреляции; Ранговые коэффициенты корреляции; Коэффициент корреляции Спирмена; Коэффициент корреляции Кендалла; Проверка значимости связи; Интервальная оценка коэффициента корреляции Пирсона; Частные коэффициенты корреляции; Процедура Частные корреляции
- Тема 8. Сравнение средних (продолжительность видео лекции 1 час 20 минут); Зависимые и независимые выборки; Гипотезы о сравнении средних; Процедура Средние; Одновыброчный t-критерий; Процедура Одновыборочный t-критерий; t-критерий для независимых выборок; Проверка гипотезы о равенстве дисперсий; Процедура t-критерий для независимых выборок; t-критерий для зависимых выборок; Процедура t-критерий для парных выборок; Анализ различий на основе дисперсий; Таблица дисперсионного анализа
- Тема 9. Представление данных и результатов анализа в табличном и графическом виде (продолжительность видео лекции 50 минут); Понятие мобильной таблицы; Редактирование мобильной таблицы; Изменение порядка следования переменных и статистик при помощи полей вращения; Транспонирование строк и столбцов; Изменение ширины столбца; Редактирование и форматирование текста в мобильных таблицах; Применение шаблонов таблиц; Изменение порядка категорий в мобильных таблицах; Процедуры построения диаграмм; Процедура Устаревшие диалоговые окна; Панель выбора диаграмм; Конструктор диаграмм; Вероятностные диаграммы; Редакторы диаграмм; Стандартный редактор диаграмм; Специальный редактор диаграмм
- Тема 10. Основы командного языка SPSS (продолжительность видео лекции 40 минут); Синтаксис SPSS; Окно Редактора синтаксиса; Вставка команд синтаксиса из диалоговых окон; Копирование команд из окна Вывода; Журнал сеанса; Запуск синтаксиса; Интерактивный запуск синтаксиса; Пакетный запуск синтаксиса; Синтаксис команд; Преобразование свойств переменных с помощью синтаксиса; Сохранение синтаксиса; Работа с редактором синтаксиса; Автозаполнение; Цветовое кодирование; Закладки; Контрольные точки; Комментирование текста
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 1 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Статистические методы анализа данных в SPSS (этот) | Центр статистического анализа | 11 900 ₽ | 4 дня | — | Сертификат доступен отдельным товаром школы | — |
| Курс по аналитике данных | Академия презентаций BONNIE&SLIDE | 26 990 ₽ | 4 недели | 5.0 | Сертификат | Перейти |
| Онлайн-курс Аналитик данных | Курсы Бруноям | 67 900 ₽ | 6 месяцев | 5.0 | Удостоверение | Перейти |
| Курс со стажировкой Аналитик данных + ИИ | Eduson Academy (Эдюсон) | 109 900 ₽ | 6 месяцев | 5.0 | Диплом школы | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Плотная программа за четыре дня: десять тем — от базовых настроек SPSS до командного языка. Для старта в инструменте это нормальный объём без лишнего растягивания.
- Полный цикл анализа: ввод данных, очистка, описательная статистика для разных типов шкал, корреляции, таблицы сопряжённости, сравнение средних, визуализация. Не придётся гадать, что делать с данными на каждом шаге.
- Входной порог — с нуля: курс не требует предварительного знания SPSS или статистики, всё строится последовательно от основ.
- В итоге выдают сертификат — подтверждение для резюме или отчётности внутри организации.
Минусы и кому не стоит
- Четыре дня — это плотный ввод, а не глубокое погружение. Регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ в программу не входят; для серьёзной академической или исследовательской работы придётся искать продолжение.
- SPSS — платный и достаточно нишевый инструмент. Если работодатель или научрук его не требует, стоит сначала убедиться, что именно SPSS нужен в вашей задаче, а не R или Python.
- Данных о формате обратной связи, проверке заданий и поддержке после курса в открытом описании нет. Насколько обучение интерактивно — неизвестно.
Когда этот курс вам не нужен
Курс не нужен, если вы уже работаете в SPSS и знакомы с описательной статистикой и корреляционным анализом — программа не выходит за эти рамки. Также не подойдёт, если цель — глубокая аналитика: регрессии, факторный или кластерный анализ сюда не включены. Если вы выбираете первый инструмент для анализа данных и не привязаны к SPSS конкретной организацией, стоит сначала оценить, есть ли у вас доступ к лицензии — без неё применять навыки негде.
Как выбрать курс по этому направлению
Выбирая курс по аналитике с конкретным инструментом — будь то SPSS, R или Excel — проверьте три момента. Первое: включает ли программа полный цикл работы с данными, а не только «нажми сюда». Ввод, очистка, анализ, визуализация и хотя бы основы автоматизации — если чего-то нет, после курса придётся доучиваться по частям. Второе: есть ли в программе проверка гипотез и работа со взаимосвязями — без этого описательная статистика мало на что годится в реальных задачах. Третье: цена соразмерна глубине. Четырёхдневный интенсив — это старт, а не замена серьёзной подготовке; если перед вами стоят сложные аналитические задачи, оставляйте время для практики после курса.
Частые вопросы
Нужны ли знания статистики, чтобы начать курс?
По заявленному уровню — нет, курс стартует с нуля. Тема 1 посвящена введению в статистический анализ данных, так что базовые понятия разбираются внутри программы.
Сколько времени займёт обучение?
Программа рассчитана на четыре дня. Это интенсивный формат — десять тем за короткий срок, поэтому плотность занятий высокая.
Какой документ выдают по окончании?
Сертификат. Диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации в описании курса не упомянуты.
Помогут ли с трудоустройством после курса?
Данных о поддержке трудоустройства нет. Курс заточен на освоение инструмента, не на карьерный переход — держите это в виду при выборе.
Что я смогу делать в SPSS после прохождения курса?
Вводить и организовывать данные, выполнять описательный анализ для категориальных и количественных переменных, считать корреляции, проверять гипотезы о равенстве средних, строить таблицы и графики, а также писать базовые скрипты на командном языке SPSS.
Стоит ли курс 11 900 ₽ — или можно освоить SPSS самостоятельно?
SPSS имеет официальную документацию и учебные материалы, но структурированный курс экономит время на поиск нужной последовательности тем. Если у вас есть конкретная задача и дедлайн — курс оправдан. Если время не ограничено, часть материала закрывают открытые источники.
Поделиться
Длительность курса
4 дня
Формат обучения
Видеолекции и лабораторные работы
Обратная связь
По всем вопросам во время обучения можно связаться с автором и тьютором курса
Теория и практика
32 академических часов
Чему научитесь
настраивать параметры работы SPSS;
организовывать ввод данных в SPSS;
выполнять основные операции по изменению значений данных;
выполнять описательный статистический анализ;
изучать взаимосвязь на основе коэффициентов корреляции;
изучать взаимосвязь в таблицах сопряженности;
проверять статистические гипотезы о равенстве средних;
представлять результаты анализа в таблицах и графиках;
работать с синтаксисом SPSS.
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Преподаватели курса
Отзывов об этом курсе пока нет
Ниже — отзывы о школе Центр статистического анализа: они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.