نرم‌افزار SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین ابزارهای تحلیل آماری است که توسط شرکت IBM توسعه یافته است. این نرم‌افزار به‌ویژه در علوم انسانی، روان‌شناسی، مدیریت، علوم اجتماعی، پزشکی و آموزش کاربرد فراوان دارد. SPSS امکان وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف (مثل Excel، CSV و پایگاه‌های داده) را فراهم می‌کند و با محیط کاربرپسند خود به کاربران غیرمتخصص نیز اجازه می‌دهد تحلیل‌های آماری پیچیده‌ای را انجام دهند. این نرم‌افزار از آزمون‌های آماری توصیفی، استنباطی، رگرسیون، آنالیز واریانس (ANOVA)، تحلیل عاملی، آزمون نرمال بودن داده‌ها، و آزمون‌های ناپارامتریک پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند با استفاده از رابط گرافیکی یا زبان برنامه‌نویسی داخلی SPSS (Syntax) دستورات خود را اجرا کنند. SPSS گزارش‌هایی به‌صورت جدول، نمودار و خروجی متنی تولید می‌کند که برای تحلیل نتایج پژوهش‌های علمی بسیار مناسب است. در مجموع، SPSS ابزاری جامع برای جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل، تفسیر و ارائه داده‌ها در مطالعات کمی به‌شمار می‌رود.
سرفصل های دوره آموزش نرم افزار آماری SPSS
جلسه 1 : آشنایی با SPSS و مفاهیم پایه
- معرفی نرم‌افزار SPSS و کاربردهای آن
- انواع داده‌ها (کیفی/کمی، اسمی، ترتیبی، نسبی، فاصله‌ای)
- ساختار فایل داده در SPSS (Data View / Variable View)
- تعریف متغیرها، تعیین نوع داده، برچسب‌گذاری و تنظیمات اولیه
جلسه 2 : ورود و مدیریت داده‌ها
- ورود دستی داده‌ها و وارد کردن فایل از Excel
- ویرایش، مرتب‌سازی، فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌ها
- کدگذاری داده‌های کیفی (کدگذاری اسمی و ترتیبی)
- مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
جلسه 3 : آمار توصیفی و گرافیکی
- میانگین، میانه، نما، انحراف معیار، واریانس، دامنه
- جدول‌های توزیع فراوانی و خلاصه آماری
- رسم نمودارهای میله‌ای، دایره‌ای، جعبه‌ای (Boxplot) و هیستوگرام
جلسه 4 : بررسی نرمال بودن داده‌ها
- رسم نمودار Q-Q Plot و Histogram
- آزمون کولموگروف-اسمیرنوف و شاپیرو-ویلک
- تشخیص چولگی و کشیدگی (Skewness & Kurtosis)
جلسه 5 : آزمون فرض و مقایسه میانگین‌ها
- آزمون t تک‌نمونه‌ای (One Sample t-test)
- آزمون t مستقل و زوجی (Independent / Paired Samples t-test)
- آزمون نشانه و ویلکاکسون (برای داده‌های ناپارامتریک)
جلسه 6 : آزمون‌های مقایسه‌ای بین چند گروه
- تحلیل واریانس یک‌طرفه (One-Way ANOVA)
- آزمون تعقیبی (Post-hoc) مانند Tukey و LSD
- آزمون Kruskal-Wallis (ناپارامتریک)
جلسه 7 : آزمون‌های همبستگی
- ضریب همبستگی پیرسون و اسپیرم
- تفسیر شدت و جهت همبستگی
- رسم Scatter Plot و بررسی الگوها
جلسه 8 : رگرسیون خطی ساده و چندگانه
- تحلیل مدل رگرسیون خطی ساده
- تحلیل رگرسیون چندمتغیره (Multiple Linear Regression)
- تفسیر ضرایب، خطا، R²، آزمون معناداری مدل
جلسه 9 :تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis)
- مقدمه بر تحلیل عاملی
- بررسی KMO و آزمون بارتلت
- استخراج عوامل و چرخش (Rotation)
- تفسیر ماتریس بار عاملی
جلسه 10 : تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)
- مفاهیم اولیه و کاربردها
- خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و غیرسلسله‌مراتبی (k-means)
- تحلیل دندروگرام (Dendrogram)
جلسه 11 : آزمون‌های کای دو (Chi-Square Tests)
- آزمون استقلال (Cross Tabulation)
- بررسی معناداری ارتباط بین متغیرهای کیفی
- آزمون برازندگی (Goodness of Fit)
جلسه 12 : تحلیل داده‌های پرسشنامه‌ای و پژوهشی
- تعریف مقیاس لیکرت و تحلیل آن
- بررسی پایایی با آزمون آلفای کرونباخ
- طراحی و تحلیل یک پرسشنامه واقعی
جلسه 13 : پروژه پایانی: تحلیل داده واقعی
- وارد کردن یک فایل داده واقعی (مثلاً از پژوهش دانشگاهی)
- انتخاب روش آماری مناسب و انجام تحلیل
- تهیه خروجی نهایی برای مقاله یا پایان‌نامه
جلسه 14 : تهیه گزارش آماری و خروجی مقاله‌پسند
- خروجی‌گیری از جدول‌ها و نمودارها
- تهیه جداول قابل استفاده در Word/Excel
- نحوه نگارش نتایج آماری در مقالات علمی
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.