دوره آموزشی SPSS: آماده‌سازی، مصورسازی و مدل‌سازی داده‌ها

نرم‌افزار SPSS یکی از معروف‌ترین ابزارهای آماریه که تو رشته‌هایی مثل علوم اجتماعی، آموزش، و حتی کسب‌وکار خیلی کاربرد داره. دلیل معروف بودنش اینه که منو-محوره، یعنی لازم نیست مثل پایتون یا R کدنویسی بلد باشی تا بتونی تحلیل آماری انجام بدی.

توی این دوره، «بارتون پولسن» که کارشناس تحلیل داده‌ست، بهت نشون می‌ده چطور از SPSS استفاده کنی تا داده‌هات رو تحلیل کنی، اونم بدون نیاز به کدنویسی پیچیده. از همون اول یاد می‌گیری چطور تو محیط SPSS بچرخی، داده وارد کنی (مثلاً از فایل‌های CSV یا اکسل)، تنظیمات رو دستکاری کنی، و دیتاست‌هات رو درست آماده‌سازی کنی.

بعد از اون وارد مرحله‌های جذاب‌تری مثل تصویرسازی داده‌ها (مثل رسم نمودار ستونی، باکس‌پلات و نمودار پراکندگی)، و مرتب‌سازی و تمیز کردن داده‌ها می‌شی.

تو دوره یاد می‌گیری چطور:

داده‌ها رو کدبندی مجدد (recode) کنی،

توزیع داده‌ها رو با ابزارهایی مثل «Frequencies» و «Descriptives» بررسی کنی،

همبستگی بین متغیرها رو با روش‌های مختلف (مثل Pearson، Spearman یا Kendall) حساب کنی،

جدول‌های تلاقی (Cross-tabs) و آزمون خی‌دو (Chi-square) بزنی برای تحلیل متغیرهای طبقه‌ای.

و تازه اینا فقط بخشیه از کار! می‌ری سراغ مقایسه میانگین‌ها، اجرای آزمون‌های t مختلف (مثلاً برای دو گروه مستقل یا جفتی)، بررسی تفاوت‌ها با آنووا (ANOVA) و حتی ساختن مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی.

در پایان هم یاد می‌گیری چطور نمودارها و جدول‌هات رو با فرمت‌های مختلف (مثل Word، PDF یا HTML) خروجی بگیری و با بقیه به اشتراک بذاری.

🎯 اهداف یادگیری:
وارد کردن داده از فرمت‌های مختلف (CSV، Excel) به SPSS بدون دردسر.
تبدیل و تعریف داده‌ها از طریق تعیین نوع متغیر، سطح سنجش و نقش (مثلاً متغیر مستقل یا وابسته).
ساخت و تنظیم نمودارها مثل نمودار ستونی، باکس‌پلات و نمودار پراکندگی برای کشف الگوها.
انجام تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) با ابزارهای Frequencies، Descriptives و Explore برای درک توزیع داده.
محاسبه همبستگی بین متغیرها با روش‌هایی مثل پیرسون، اسپیرمن و کندال.
تولید جدول‌های تلاقی و آزمون خی‌دو برای بررسی رابطه بین متغیرهای طبقه‌ای.
اجرای آزمون‌های آماری استنباطی مثل آزمون نسبت تک‌نمونه‌ای، t تک‌نمونه‌ای، t جفتی و t دو گروه مستقل.
اجرای آنووای یک‌طرفه و دوطرفه (One-way و Two-way ANOVA) برای بررسی تفاوت میان گروه‌ها و تعامل بین عوامل.
ساختن مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی با استفاده از متغیرهای پیش‌بینی‌کننده.
خروجی گرفتن از تحلیل‌ها و به اشتراک‌گذاری اون‌ها با فرمت‌هایی مثل Word، PDF و HTML.