SPSS: Современный статистический анализ данных на компьютере

• Цель программы — формирование и развитие владения компьютерными технологиями статистического анализа данных (пакет SPSS), овладение навыками интерпретации данных и оформления результатов их обработки
• Руководитель программы — А. Д. Наследов
• Выпускник программы может осуществлять эмпирические исследования, связанные с необходимостью анализа больших массивов числовой информации
• Требования к предшествующему уровню образования слушателей — специалисты гуманитарного и медико-биологического профилей, деятельность которых связана с эмпирическими исследованиями

Выпускник программы может осуществлять эмпирические исследования, связанные с необходимостью анализа больших массивов числовой информации

Часть 1. Основы статистического анализа

• Планирование исследования и структура исходных данных

• Первичные количественные обобщения исходных данных

• Методы определения статистической значимости и их классификация

• Анализ номинальных данных

• Корреляционный анализ

• Методы сравнения выборок

• Введение в дисперсионный анализ (ANOVA)

Часть 2. Сложные методы анализа

• Общие линейные модели

• Классификация многомерных статистических методов

• Многомерные методы прогнозирования

• Методы кластеризации

• Факторный анализ

• Многомерное шкалирование

• Введение в моделирование структурными уравнениями (SEM)

• Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его
• Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование
• Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)