SPSS数据分析及量化研究
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课程详情
课程评价
spContent=随着大数据时代的来临,基于社会调查和项目评价的定量研究日益增加,在教育学领域、经济学领域、社会学领域、中文信息处理领域都有着非常重要的地位。然而,不可否认的是:在众多研究项目中,经常存在着数据分析方法误用或者滥用的问题。研究方法的错误,直接导致研究结论的可信度不高,严重地影响了研究质量。这一问题,已经引起了北师大诸多院系领导的重视。在2010年制定励耘学院文科学生(拔尖人才培养计划)的课程体系时,各主管院长一致同意针对我校励耘学院文科本科生开设《社会科学统计软件及应用》课程,以提升其基于数据开展量化研究的能力。 课程从信息处理与应用的视角入手,探索了基于SPSS和Excel环境的数据预处理和数据分析技术。本课程由6部分组成,主要包括:(1)数据的采集与预处理,(2)数据统计与数据描述,(3)均值差异显著性和分布差异显著性分析,(4)相关性分析和回归分析,(5)降维和聚类分析,(6)数据的信度和效度分析。
—— 课程团队
课程概述
  • 随着大数据时代的来临,基于社会调查和项目评价的定量研究日益增加,在教育学领域、经济学领域、社会学领域、中文信息处理领域都有着非常重要的地位。本课程主要讲授定量研究方法,培养学生基于数据开展量化研究的能力。本课程是基于北师大针对拔尖人才培养的战略要求及大学计算机公共课课程体系的设计目标而开设的。本课程应结合具体的研究问题,以案例推动,培养学生“以数据说话”“基于数据开展论证”的能力,使之符合大数据时代人才培养的要求。

  • 本课程主要基于SPSS开展数据分析,既有理论性很强的知识体系和方法论,也有操作性很强的实践内容。因此,课程教学既要注重数据处理方法的选择、对数据分析理论和适应性的剖析,更要注重案例分析,以提升学生利用数据分析工具开展定量研究的实战能力。

  • 课程从信息处理与应用的视角入手,探索了基于SPSS和Excel环境的数据预处理和数据分析技术。本课程由6部分组成,主要包括:(1)数据的采集与预处理,(2)数据统计与数据描述,(3)均值差异显著性和分布差异显著性分析,(4)相关性分析和回归分析,(5)降维和聚类分析,(6)数据的信度和效度分析,(7)结构方程模型初步。

授课目标
  1. 本课程是基于大数据时代对人才培养的要求而开设的。课程从信息处理与应用的视角入手,探索了基于SPSS和Excel环境的数据预处理和数据分析技术。本课程由6个模块组成,主要包括了数据的采集与预处理,数据的均值差异性和分布差异性分析、数据的相关性分析和回归分析、降维和聚类分析、数据的信度和效度分析等内容。

  2. 本课程比较注重对各种统计分析方法适应范畴的讲解,以保证读者在面对具体研究项目时,能够正确地选择有效方法;与此同时,本课程还非常注重对各统计分析方法的输出结果的讲解,对输出表格内相关数据项之间的关系及其边界值进行了重点说明,从而保证读者在获得了数据的分析结果后能够准确地总结出有价值的研究结论。 

课程大纲
预备知识
  1. 具备大学计算机应用基础的基本知识;

  2. 熟练使用Excel软件,能够利用Excel进行简单的数据计算、排序、筛选、分类汇总等操作;


证书要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

教材或参考书:

1. 《SPSS数据分析及量化研究》,马秀麟、邬彤等主编,北京师范大学出版社,2020年

2. 《数据分析方法及应用——基于SPSS和Excel环境》,马秀麟、姚自明、邬彤等主编,人民邮电出版社,2015年 

3.《SPSS统计分析方法及应用》,薛薇编著,电子工业出版社,2009年出版    

常见问题

1. 为什么要学习本课程?

 随着大数据时代的来临,基于数据做论证已经成为人文社会学科的重要研究方法。不掌握量化研究方法将很难胜任人文社会学科科学研究活动的要求。

2. 怎样才能学好本课程?

 强调“做中学”和“用中学”。一定要自行安装好相关软件,并能够紧跟老师的进度,做好每一次课后作业,精准理解课程内容。  

3. 本课程全部图片、视频均用于教学活动,如有版权及其他问题,请发邮件至maxl@bnu.edu.cn进行沟通。

4. 参与本课程的学习者相互尊重平等相处,不使用暴力文字,负责任地发表观点;严禁恶意灌水刷屏,发表与本课程无关的内容。

5. 不在平台内发布非法、违禁信息。