Украинская Ассоциация Маркетинга
Сегодня:
17
Воскресенье
Февраль 2019
Персональный вход:   Логин: Пароль: Забыли пароль? Зарегистрироваться
Поиск по сайту: Найти
 






-> Опросы

Доверяете ли Вы результатам маркетинговых исследований?





Обязательно ли участвовать во всех опросах, которые присылают компании?




-> Горячие темы форума
-> честная реклама: это реально?
-> Организация иссследований в маркетинге
-> Дизайн виставок
-> Качество или количество
-> Организация маркетинговой деятельности на предприятии
Другие темы форума

Региональные представительства ИГКР
Все об исследованиях
Научные конференции
-> Тренинги

SPSS – курс для фахівців.

Курс для слухачів із базовим рівнем підготовки (середній рівень) (12 занять, 24 години)

Виконання практичних завдань (24 години)

Тестування (4 години)

 

Кореляційний аналіз. Метод уточнення в аналізі зв’язку між ознаками. Метод «хибного взаємозв’язку». Модель з опосередкованою змінною. Часткова кореляція.

Непараметричні критерії. Міри порівняння. Параметричні та непараметричні критерії. Характеристики мір порівняння. Середні. Т-тест для однієї вибірки, для порівняння двох незалежних вибірок, для парних вибірок. Однофакторний дисперсійний аналіз.

 

Аналіз зв’язків між змінними. Функціональний та кореляційний зв’язок. Лінійний та нелінійний зв’язок. Коваріація. Коефіцієнт парної кореляції Пірсона: формула, правила обчислення, область значень, умови застосування, інтерпретація, рівень значущості. Типові помилки у використанні та інтерпретації коефіцієнта кореляції. Причинність і кореляція. Поняття рангу. Рангова кореляція. Коефіцієнт рангової кореляції Спірмена: коваріація рангів, правила обчислення, область значень, інтерпретація.

Регресійний аналіз. Діаграма розсіяння. Лінія регресії, коефіцієнт регресії та їх побудова. Рівняння регресії. Лінійна парна (проста) регресія. Множинна лінійна регресія. Способи використання множинної регресії. Проблеми викликані мультиколлінеарністю та варіанти їх вирішення. Інтерпретація коефіцієнтів множинної лінійної регресії. Коефіцієнт часткової кореляції: позначення, інтерпретація, область значень, симетричність, методика обчислення.

Шляховий аналіз. Використання множинних рівнянь. Види моделей зв’язку між трьома змінними. Етапи шляхового аналізу, інтерпретація результатів.

Факторний аналіз. Основні поняття факторного аналізу. Нормування матриці даних. Кореляційна матриця. Лінійна модель факторного аналізу. Інтерпретація факторних навантажень. Метод головних компонент. Критерії визначення кількості факторів. Обертання факторних рішень. Порівняльний аналіз різних методів факторного аналізу. Розвідувальний та конфірматорний факторний аналіз.

Кластерний аналіз. Поняття Етапи кластерного аналізу. Відбір змінних. Ієрархічні та неієрархічні методи кластеризації. Способи представлення результатів: дендрограмма та діаграма накопичення. Способи визначення кількості кластерів. Операції перевірки надійності кластерів.

Багатовимірне шкалювання. Кількість змінних в багатовимірному шкалюванні. Особливості вихідних даних при багатовимірному шкалюванні. Прямий та непрямий підходи при багатовимірному шкалюванні.

Дискримінантний аналіз. Способи введення предикторів в дискримінантний аналіз (стандартний, ієрархічний, статистичний). Визначення найкращих дискримінаторів на основі середніх значень та стандартних відхилень. Оцінка ефективності дискримінантного аналізу.

 Логістична регресія. Відмінність логістичної регресії від множинної регресії. Поняття ймовірності, шансу та натурального логарифму шансу та їх використання в логістичному рівняння. Логарифмічна правдоподібність. Розподіл ймовірностей, що прогнозуються.

Дисперсійний аналіз. Відмінність між дисперсійним аналізом та t-критерієм Стьюдента. Розрахункова схема в дисперсійному аналізі. Оцінка статистичної значимості в дисперсійному аналізі. Непараметричний аналог однофакторного дисперсійного аналізу - Н-Краскала-Уоллеса. Багатофакторний дисперсійний аналіз. Впорядкована та невпорядкована взаємодія. Дисперсійний аналіз з використанням повторних вимірювань.

Логлінійний аналіз. Випадки застосування багатомірного частотного аналізу. Логлінійний аналіз та критерій хі-квадрат. Логіка логлінійного аналізу. Критерій хі-квадрат відношення максимальної правдоподібності. Поняття логарифму, десятичного логарифму та натурального логарифму. Поняття ефекту в логлінійному аналізі та його види. Моделі пояснення розподілу спостережень. Розрахунок ефектів. Перевірка якості моделі в логлінійному аналізі.

Аналіз надійності. Аналіз завдань (придатності), його призначення та використання в соціальних науках. Коефіцієнт α Кронбаха. Коефіцієнт надійності половинного розщеплення (split-half reliability).

Підготовка та написання аналітичних текстів (звітів) на основі самостійно проведеного аналізу числових даних з використанням математико-статистичних методів. Статистична експертиза та змістова інтерпретація отриманих результатів аналізу кількісних даних.

 

Дати проведення: березень 11-16

Час проведення: 19.00-21.00 16 березня 10.00-14.00

По Закінченню Курсів (базовий та для фахівців) слухачі проходять тестування.

Слухачі, які успішно склали тестування отримують свідоцтво державного зразка про підвищення кваліфікації та Кваліфікаційний  Сертифікат УАМ.

Слухачі, які не пройшли тестування отримають Довідку про прослуховування курсу.

Вартість курсу SPSS – курс для фахівців. 5400 грн ( в т.ч. 900 грн ПДВ)

Для зарахування на курси надішліть листа на е-майл iryna.lylyk@kneu.ua



Вернуться к списку