第一天

08：30-09：15

SPSS软件界面介绍、特点、个性化设置；数据录入四种格式；

数据导入、导出、语法基本结构、角色、度量；统计分析方法分类总结、假设检验本质、

正确应用统计方法的前提、统计设计的基本思路；统计策略的考虑、

不同统计方法的选择、常用假设检验思路、统计分析思维路径图

09：15-10：00

数据清洗六步法；变量标签定义、类型设置、哑变量设置、交互变量设置、

缺失值多重填补；倾向得分匹配（PSM），随机数设置、拆分数据、

加权数据，选择数据，横纵转置、增加变量、增加样本、多重响应、

10：00-10：10

茶歇

10：10-11：20

方差分析体系与思想、t检验、含区组因素的析因设计、交叉设计、

均值、拉丁方设计、裂区设计、嵌套设计、随机区组设计、重复测量设计、

正交设计、误差项变动、定制参照设计、无原始数据的单因素方差分析

11：20-11：55

非参数检验、独立样本、相关样本、卡方检验、配对设计卡方、列联表卡方、

多组独立秩和检验

下午

13：30-15：30

线性回归模型、多重线性回归、相关性分析、变量筛选方法、最优子集法

、逐步回归、AIC\BIC、CP、调整R方、残差分析、共线性诊断、模型评价、

自变量变换策略（每增加1U、一个标准差、10U）、方差分析与线性回归关系解读

15:30-15：45

茶歇

15：45-17：00

卡方检验、Logistic回归家族体系、二元、多元、条件logitic回归，

单因素logistic与卡方检验的关系、哑变量设计、最优尺度回归、

曲线拟合、逐步回归分析思路案例解析、如何理解独立作用、

控制混杂因素、分层分析、趋势性P值、交互作用、阈值效应

上午

第二天

8：30-9：30

诊断试验体系介绍、ROC曲线、AUC使用场景与注意事项、

特异性、敏感性、PPV\LR

09：30-10：30

时间序列分析、聚类分析

10：30-10：40

茶歇

10：40-11：55

主成分分析、因子分析、碎石图

下午

13：30-14：15

Time to event数据处理，生存分析、cox回归原理、

等比例风险假定、生存函数、风险函数、似然比检验

14:15-15：00

广义线性模型、广义估计方程、泊松回归、负二项回归等分析思路及案例解析

14：30-14：40

茶歇

15：10-16：00

Spss作图流程及编程技巧

16：00-16：30

综合案例分析(药学领域)、错误案例剖析、学员自带案例点评及答疑

16：30-17：00

特约讲师自身统计分析经验分享、写作技巧及回复审稿人思路、

如何在课题申请中正确使用统计分析、高水平论文统计分析解读与思考、写作格式流程与注意事项提示