ADDINCNKISM.UserStyle《統(tǒng)計軟件應(yīng)用》課程教學(xué)大綱（實驗課程）一、課程基本信息課程號0423D00006開課單位河北大學(xué)管理學(xué)院課程名稱統(tǒng)計分析軟件ApplicationofStatisticalSoftware課程性質(zhì)必修考核類型考查課程學(xué)分1課程學(xué)時34課程類別學(xué)科基礎(chǔ)課（學(xué)科拓展課）適用專業(yè)（類）勞動與社會保障、財政學(xué)二、課程描述及目標（一）課程簡介《統(tǒng)計分析軟件》課程是本專業(yè)（類）的一門學(xué)科基礎(chǔ)課程，旨在訓(xùn)練統(tǒng)計分析能力，統(tǒng)計軟件的應(yīng)用知識。本課程主要基于統(tǒng)計基本理論。本課程主要包括STATA基本操作、描述統(tǒng)計分析過程、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等實驗項目。（二）教學(xué)目標通過本課程，使學(xué)生一方面掌握統(tǒng)計基本理論和方法，另外還需通過上機實踐，運用統(tǒng)計軟件進行各項統(tǒng)計分析，從而透徹掌握各種分析方法，真正領(lǐng)會統(tǒng)計軟件的發(fā)展使得統(tǒng)計分析成為直接受益領(lǐng)域之一。課程目標1：熟練掌握統(tǒng)計軟件的使用方法和技巧。課程目標2：有助于學(xué)生對各種統(tǒng)計理論和方法的準確、全面理解，在實際中更好地運用各種統(tǒng)計分析方法。課程目標3：幫助學(xué)生利用掌握的計算機相關(guān)知識和著名統(tǒng)計軟件作定量分析研究，提高學(xué)生解決實際問題的能力。課程目標4：使學(xué)生更好地適應(yīng)形勢發(fā)展，滿足社會的需要，把學(xué)生培養(yǎng)成既具有較強的經(jīng)濟理論基礎(chǔ)又掌握一定的統(tǒng)計理論方法，而且借助統(tǒng)計軟件熟練的進行各種定量分析的復(fù)合型人才。三、課程目標對畢業(yè)要求的支撐關(guān)系畢業(yè)要求指標點課程目標1-2：掌握勞動與社會保障專業(yè)學(xué)科的基本理論、基本知識課程目標12-1：具有處理勞動與社會保障領(lǐng)域業(yè)務(wù)的基本能力課程目標22-2：掌握文獻探索、實踐調(diào)研、數(shù)據(jù)處理、理論模型的理解與構(gòu)建等方面的基本方法課程目標33-1：具有一定的科學(xué)研究和實際工作能力課程目標4四、教學(xué)方式與方法講授、演示和實驗操作。五、教學(xué)重點與難點（一）教學(xué)重點1.變量的類型與測度。在應(yīng)用統(tǒng)計方法時必須滿足其對于變量測度等級的要求以及其他假設(shè)條件，不合乎統(tǒng)計方法所要求的變量類型不能應(yīng)用；2.相關(guān)分析用于描述兩組變量之間所存在的相關(guān)關(guān)系。通過相關(guān)系數(shù)最大化原則，依次建立若干成對的典型變量，并計算出它們之間的相關(guān)系數(shù)(即典型相關(guān)系數(shù))，代表兩組變量之間在不同維度上的共變關(guān)系；對于各維度上的典型相關(guān)進行檢驗，精簡不顯著的維度，以便將分析集中于那些存在顯著相關(guān)性的維度。3.多元回歸分析。描述和預(yù)測多個自變量對一個因變量發(fā)生影響作用的數(shù)量關(guān)系；多元回歸分析的因變量必須為間距測度等級，其他自變量則必須為間距測度等級和特定的標示編碼形式；在多元回歸中，確定系數(shù)表示所有自變量對于因變量的解釋能力。4.因子分析。主要目的是濃縮數(shù)據(jù)，用較少數(shù)的幾個假想因子來反映原來眾多觀測變量所代表的信息；因子分析主要用于兩個方面：一是尋求數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，二是進行數(shù)據(jù)化簡；因子分析用于分析間距測度及以上等級的變量，變量之間應(yīng)該有較強的相關(guān)關(guān)系。5.聚類分析。它根據(jù)研究對象之間的相似性對研究對象進行分類。聚類分析可以用來對案例進行分類，也可以用來對變量進行分類；選擇合適的聚類變量在分析中至關(guān)重要。選擇這些變量的要求是：各聚類分析的目標密切相關(guān)，反映要分類對象的特征，在不同研究對象上的值具有明顯差異，變量之間不存在高度相關(guān)。6.對logistic模型。logit轉(zhuǎn)換使得模型系數(shù)的解釋比一般線性回歸中更為復(fù)雜。對于發(fā)生概率、發(fā)生比、優(yōu)勢比等概念的掌握有利于對本章介紹模型的理解；給出了二分類logistic模型的整體檢驗與擬合優(yōu)度評價標準，介紹模型中檢驗單個自變量影響及自變量組影響的原理和方法。7.計數(shù)變量是社會和行為科學(xué)研究中經(jīng)常會遇到的一類變量，它的取值往往為有限個非負整數(shù)值，表示所關(guān)注事件在特定時間或空間范圍內(nèi)的發(fā)生次數(shù)；分析計數(shù)因變量時不適宜應(yīng)用常規(guī)線性回歸方法，通常采用的統(tǒng)計模型是泊松回歸，它假定因變量服從泊松分布，并將期望計數(shù)的對數(shù)表達為一組自變量的函數(shù)。7.優(yōu)勢比測量交互表行變量與列變量之間的關(guān)聯(lián)；優(yōu)勢比與對數(shù)線性模型參數(shù)之間存在對應(yīng)關(guān)系，表現(xiàn)為，對數(shù)優(yōu)勢比對應(yīng)著交互項參數(shù)，而條件發(fā)生比則對應(yīng)著邊緣分布效應(yīng)；對數(shù)線性模型分析中，重點是對關(guān)聯(lián)的分析。（二）教學(xué)難點1.不用統(tǒng)計方法的基礎(chǔ)是對變量之間關(guān)系的模型假設(shè)。應(yīng)該按照研究需要和數(shù)據(jù)類型選擇統(tǒng)計方法；統(tǒng)計分析只是整個研究的一個組成部分。必須以科學(xué)研究方法論和具體學(xué)科理論為指導(dǎo)，正確理解和闡釋所得到的統(tǒng)計結(jié)果。2.偏回歸系數(shù)表示在控制其他自變量的條件下，某一自變量與因變量之間在變量實際測量單位基礎(chǔ)上的數(shù)量關(guān)系，表示自變量每增加一個單位量所造成因變量的變化量；標準化偏回歸系數(shù)為某一自變量對因變量的純統(tǒng)計聯(lián)系，不受變量實際測量單位的影響，因此可以用來比較各自變量對因變量相對作用大小。3.相關(guān)測度和距離測度適用于間距測度及以上的數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)測度適用于名義測度和序次測度的數(shù)據(jù)；每一種聚類方法各有特點。層次聚類法只能單方向進行聚類，聚類結(jié)果受數(shù)據(jù)中異常值的影響很大。迭代聚類法初始分類非常敏感，通常也只能得到局部最優(yōu)解。把這兩種方法結(jié)合起來使用，可以取長補短。4.多分類logistic回歸的原理進行介紹，如何在該模型中進行整體檢驗、整體擬合優(yōu)度評估，并對模型具體回歸參數(shù)的解讀進行了說明。著重介紹獨立于無關(guān)選項假定及其檢驗；對序次logistic回歸模型及其他廣義序次模型的原理和操作進行介紹，對這一模型背后的平行線假定進行說明。簡要介紹本章各類模型之間的嵌套關(guān)系和其他后續(xù)拓展。6.對數(shù)線性模型屬于廣義線性模型族的成員，可以利用STATA的廣義線性模型模塊方便地進行擬合。同時，對關(guān)聯(lián)模式的設(shè)定可以表達為一定的設(shè)計矩陣，并可形成一個或多個相應(yīng)變量。在STATA的廣義線性建模中可以方便地應(yīng)用設(shè)計矩陣變量來檢驗不同關(guān)聯(lián)假設(shè)；對數(shù)線性模型與logistic類模型之間存在內(nèi)在聯(lián)系，兩者很多情況下是以不同方式做同樣的分析。但對數(shù)線性模型沒有明確設(shè)定變量因果關(guān)系，而且多用于探討交互表變量之間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)假設(shè)。六、實驗內(nèi)容、基本要求與學(xué)時分配序號實驗項目名稱實驗內(nèi)容與要求學(xué)時類型對應(yīng)課程目標1導(dǎo)論與統(tǒng)計基礎(chǔ)知識使學(xué)生了解本書各章大致內(nèi)容并熟悉各種統(tǒng)計基礎(chǔ)知識，為后續(xù)課程打下理論基礎(chǔ)。2驗證性課程目標12多元線性回歸了解回歸分析作用；建立有關(guān)回歸分析的基本概念和應(yīng)用回歸的各種條件；討論多元線性回歸方程的建立；了解評價多元回歸方程的有關(guān)指標；了解回歸分析的統(tǒng)計檢驗；了解標準化回歸系數(shù)的作用；說明多元統(tǒng)計控制對系數(shù)回歸的影響；回歸預(yù)測的區(qū)間估計；討論回歸方程的診斷；討論如何選擇最優(yōu)的回歸模型；介紹虛擬變量及效應(yīng)變量在多元回歸分析中的應(yīng)用。2驗證性課程目標23因子分析了解因子分析的有關(guān)概念及應(yīng)用;學(xué)會使用STATA軟件進行因子分析。2驗證性課程目標24聚類分析了解聚類分析的原理和各種聚類方法的選擇和使用；學(xué)會使用STATA軟件進行聚類分析。2驗證性課程目標25通徑分析了解通徑模型的設(shè)置；分解簡單回歸系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的通徑分析；通過示范例題對通徑模型加以掌握。2驗證性課程目標26Logistic回歸討論線性回歸模型產(chǎn)生的問題，以便為介紹logistic回歸方法作鋪墊；了解在因變量為二分定性變量的條件下如何建立logistic回歸模型，如何克服線性回歸的局限性的；討論logistic回歸的回歸系數(shù)的意義；了解logistic回歸的模型評價和統(tǒng)計推斷；學(xué)習(xí)以例題的數(shù)據(jù)示范使用STATA軟件進行l(wèi)ogistic回歸的幾種主要方式；了解另外兩種logistic回歸的擴展應(yīng)用，即多分類logistic回歸和序次logistic回歸。3驗證性課程目標37泊松回歸了解作為分析計數(shù)因變量基礎(chǔ)的泊松回歸；通過例題分析來示范用STATA進行泊松回歸的主要操作。3驗證性課程目標38對數(shù)線性模型通過對常規(guī)交互表分析方法缺點的討論，來概括對數(shù)線性模型對于分類變量分析的重要發(fā)展；借助一個簡單的交互表數(shù)據(jù)介紹對數(shù)線性模型的基本原理，以及如何在廣義線性模型框架下以STATA進行對數(shù)線性模型分析；以實際調(diào)查數(shù)據(jù)為例簡要示范如何應(yīng)用STATA軟件進行對數(shù)線性模型分析；討論對數(shù)線性模型與logistic回歸之間的關(guān)系。3設(shè)計性課程目標39多元方差分析從多元方差分析與一元方差分析的關(guān)系入手，了解相關(guān)方法的沿革及多元方差分析的特點；了解多元方差分析所要求的變量、數(shù)據(jù)方面的條件；結(jié)合例題數(shù)據(jù)及例題分析的三個模型了解STATA多元方差分析的主要操作步驟。3驗證性課程目標310鑒別分析了解鑒別分析的假定條件和基本模型；掌握用STATA對例題做鑒別分析的操作。2驗證性課程目標311典型相關(guān)分析了解典型相關(guān)模型的基本假設(shè)和數(shù)據(jù)要求；學(xué)會使用STATA軟件進行典型相關(guān)分析。2驗證性課程目標312結(jié)構(gòu)方程模型了解結(jié)構(gòu)方程模型及相應(yīng)的統(tǒng)計分析計算機軟件AMOS7.0的使用。2驗證性課程目標313事件史分析了解事件史分析的基本概念和模型；著重掌握離散時間logit模型和Cox比例風(fēng)險模型；通過示范例題加以學(xué)習(xí)。2驗證性課程目標314對事件史原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理介紹如何應(yīng)用STATA統(tǒng)計軟件包中的編程語言來完成十分復(fù)雜的數(shù)據(jù)格式的加工工作；通過例子示范運用STATA編程進行數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。2驗證性課程目標415對應(yīng)分析了解對應(yīng)分析的基本概念和假設(shè)條件；學(xué)會使用STATA軟件進行對應(yīng)分析。2驗證性課程目標4合計34注：實驗要求包括必修、選修；實驗類型包括“驗證性”、“設(shè)計性”、“……”等。七、學(xué)業(yè)評價和課程考核（一）考核類型：考試t考查（二）考核方式：t實驗報告實驗作品¨其它：（填寫具體考核方式）（三）成績評定：考核依據(jù)建議分值（百分比）考核/評價細則對應(yīng)課程目標平時考核40%出勤40%考勤情況課程目標1作業(yè)30%作業(yè)完成情況、完整性、正確率課程目標2表