一、统计入门

 

1.初步了解

什么是统计学

数据分析快速入门

一些统计学必懂的概念

1小时掌握数据分析的逻辑

2.通用方法

频数分析：计算百分比、频率

描述分析：计算平均值、标准差

描述分析各指标解读

分类汇总：不同组别下的汇总结果

二、问卷调查

1.问卷基础

如何设计一份合格的调查问卷？

问卷调查数据如何分析？

里克特量表是什么？

2.问卷设计分析思路

量表类问卷，设计及分析思路

非量表类问卷，设计及分析思路

影响类问卷，设计及分析思路

调节/中介类问卷，设计及分析思路（1）

调节/中介类问卷，设计及分析思路（2）

权重类问卷，设计及分析思路

实验对比类问卷，设计及分析思路

聚类问卷研究分析思路

三、信度与效度

1.信效度分析

信度分析：检验问卷可靠性

折半信度

问卷信度过低如何调整？

2.效度分析

效度分析：检验问卷有效性

问卷效度过低如何调整？

信效度结果结果解读

验证性因子分析（1）

验证性因子分析（2）

3.其他题型分析

多选题分析

填空题分析

项目分析：测量试卷题目区分度

对应分析

路径分析

结构方程模型SEM

四、差异分析

方差分析、T检验、卡方检验如何区分？

三种方法（方差、T检验、卡方）的结果解读

1.T检验

三种T检验如何选择（独立样本T检验、单样本T检验、配对样本T检验）

独立样本T检验

单样本T检验

配对样本T检验

2.方差分析

单因素方差分析

双因素方差分析

事后检验：方差分析后的两两对比

协方差分析：增加干扰项的方差分析

重复测量数据方差分析

3.卡方分析

卡方检验（卡方优度检验、交叉卡方、配对卡方）

卡方拟合优度检验

交叉表卡方分析

配对卡方检验

4.非参数检验

非参数检验

非参数检验结果解读

非参数检验：多个相关样本的非参数检验

非参数检验：Ridit分析

非参数检验：游程检验

五、影响分析

1.相关分析

相关分析

偏相关分析

典型相关：多变量与多变量的相关研究

2.回归分析

回归分析

相关分析、回归分析结果解读

哑变量（虚拟变量）如何设置？

控制变量如何处理

多重共线性问题的常见方法汇总

岭回归（多重共线性处理方法）

异方差问如何解决

回归分析常见误用

3. logistics回归

二元logistic回归

多分类logistic回归

有序logistic回归

4. 其他回归方法

19种回归分析你知道几种？

回归分析深入学习

曲线回归

PLS回归

泊松回归

Cox回归

六、图表分析

如何正确使用统计图？

散点图：研究变量关系趋势

正态图：数据是否满足正态性

P-P图/Q-Q图：检验数据正态性

箱线图：研究数据分布或有无异常值

误差线图：展示数据的潜在的误差

词云：文本信息可视化

七、权重聚类分析

1.权重计算

计算权重要哪些方法？

因子分析法确定权重

模糊综合评价

灰色关联法

TOPSIS法计算权重

2.聚类分析

聚类分析

分层聚类

聚类权重分析结果解读

八、数据处理

标题修改

数据编码&数据标签

变量计算

无效问卷剔除

判断数据正态性的常见方法汇总

数据不满足正态性的处理方法

九、其他方法

中介作用

调节作用

中介调节作用分析结果解读

ROC曲线

IPA分析

多组数据一致性检验方法

判别分析

线性混合模型

十、常见问题

通用问题

问卷设计常见问题

数据处理常见问题

信效度分析常见问题

相关回归分析常见问题

T检验/方差分析/卡方检验常见问题