Тренинг «Статистический анализ в программе Statistica»

Цель проведения тренинга: научиться организовывать ввод данных и управлять ими в программе Statisitica, проводить первичный статистический анализ данных, представлять их в наглядной визуальной форме в виде таблиц и графиков, уметь находить взаимосвязи в данных. Обучение рассчитано на слушателей без опыта работы Statistica или с начальными знаниями пакета.

По окончания обучения Вы будете уметь в пакете Statistica:

• организовывать ввод данных;
• выполнять основные операции по изменению значений данных;
• выполнять описательный статистический анализ;
• изучать взаимосвязь в таблицах сопряженности;
• проверять статистические гипотезы о равенстве средних;
• представлять результаты анализа в таблицах и графиках;
• проводить корреляционный анализ;
• проводить регрессионный анализ;
• проводить дисперсионный анализ

Продолжительность тренинга: 32 ак.ч. или 4 дня.

Программа обучения:  

Тема 1. Введение в статистический анализ данных – 1 ак.ч. 

• Статистическое исследование
• Источники данных для анализа
• План статистического анализа
• Генеральная и выборочная совокупность
• 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 в Statistica – 1 ак.ч.

• Запуск программы
• Установка параметров работы
• Интерфейс программы
• Обзор главного меню
• Панель инструментов
• Организация рабочих книг
• Организация отчетов
• Справочная система
• Типовой сеанс работы
• Завершение работы
• Сохранение результатов анализа

Тема 3. Ввод, организация и изменение данных в Statistica – 4 ак.ч.

• Структура данных
• Типы переменных
• Ввод данных
• Настройка свойств переменных
• Добавление, удаление, редактирование наблюдений и переменных
• Экспорт и импорт данных из других приложений
• Сортировка данных
• Перемещение блока данных
• Отбор наблюдений
• Формирование случайной подвыборки данных
• Перекодировка данных
• Вычисление новых переменных
• Стандартизация данных
• Слияние файлов данных
• Замена пропущенных данных
• Взвешивание данных

Тема 4. Описательный статистический анализ в Statistica – 4 ак.ч.

• Частотный анализ для категориальных переменных
• Таблицы сопряженности и их анализ
• Принципы проверки статистических гипотез
• Критерий хи-квадрат
• Обработка и анализ множественных ответов
• Построение сводных таблиц
• Описательные статистики для количественных переменных
• Точечные и интервальные оценки
• Статистики среднего уровня
• Статистики разброса
• Процентили
• Гистограмма распределения и ее анализ
• Статистики формы распределения
• Проверка нормальности распределения
• Ящичковая диаграмма
• Вероятностные распределения и их свойства
• Подгонка вероятностных распределений к реальным данным

Тема 5. Графические возможности и визуальный анализ в Statistica – 4 ак.ч. 

• Обзор графических возможностей
• Одномерные графики
• Двумерные графики
• Трехмерные графики
• Пиктографики
• Редактирование и настройка графиков
• Разведочный анализ данных
• Средство кисть
• Интерактивный режим работы с графиками

Тема 6. Сравнение средних величин в Statistica – 4 ак.ч. 

• Зависимые и независимые выборки
• Гипотезы о сравнении средних
• Одновыборочный t-критерий t-критерий для независимых выборок
• Проверка гипотезы о равенстве дисперсий t-критерий для зависимых выборок
• Процедура t-критерий для парных выборок
• Анализ различий на основе дисперсий
• Введение в однофакторный дисперсионный анализ 

Тема 7. Корреляционный анализ в Statistica – 4 ак.ч.

• Основные понятия корреляционного анализа
• Анализ поля корреляции Коэффициент корреляции Пирсона
• Проверка значимости связи
• Интервальная оценка коэффициента корреляции
• Частные коэффициенты корреляции и их анализ 

Тема 8. Регрессионный анализ в Statistica – 6 ак.ч.

• Основные понятия регрессионного анализа
• Предпосылки линейного регрессионного анализа
• Парная и множественная линейная модель регрессии
• Оценка коэффициентов регрессии
• Значимость уравнения регрессии
• Значимость коэффициентов регрессии
• Оценка точности уравнения регрессии
• Методы отбора переменных в регрессионном анализе
• Оценка статистической устойчивости уравнения регрессии
• Построение регрессионного уравнения 

Тема 9. Многофакторный дисперсионный анализ в Statistica – 4 ак.ч.

• Модели дисперсионного анализа
• Предпосылки применения дисперсионного анализа
• Модель однофакторного дисперсионного анализа
• Оценка степени влияния фактора
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Априорные критерии парных сравнений
• Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
• Модели с главными эффектами и взаимодействиями
• Графическая интерпретация взаимодействий в дисперсионном анализе
• Характеристики точности дисперсионной модели