1. IBM SPSS - podstawy

• czym jest IBM SPSS i do czego służy?
• przegląd menu statystycznego,
• struktura interfejsu: okno danych, wyników i wykresów,
• korzystanie z dokumentacji i pomocy.

2. Zarządzanie plikami i danymi

• importowanie oraz eksportowanie zbiorów danych,
• rodzaje danych i ich charakterystyka,
• tworzenie oraz edycja nowych zmiennych,
• zapis i organizacja danych.

3. Przetwarzanie i operacje na danych

• sortowanie i filtrowanie rekordów,
• transformacje zmiennych,
• tworzenie prób losowych,
• obsługa brakujących wartości.

4. Podstawowe statystyki opisowe

• miary zmienności: wariancja, odchylenie standardowe, współczynnik zmienności,
• miary tendencji centralnej: średnia, mediana, moda, kwartyle,
• praca z danymi ilościowymi i jakościowymi.

5. Normalizacja i standaryzacja danych

• przekształcanie zmiennych do jednolitej skali,
• metody normalizacji i standaryzacji wartości.

6. Analiza rozkładów i wykrywanie anomalii

• badanie kształtu rozkładu danych,
• identyfikacja obserwacji odstających,

7. Analiza zależności między zmiennymi

• współczynniki korelacji jako miara związku,
• wykresy rozrzutu i ich interpretacja.

8. Modelowanie regresyjne

• budowa i analiza modeli regresji.

9. Analiza przyczynowości

• wnioskowanie przyczynowe w modelach regresyjnych,
• modele strukturalne a zależności między zmiennymi.

10. Analiza wariancji (ANOVA)

• modele jednoczynnikowe,
• modele wieloczynnikowe i ich zastosowanie.