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1、电子教案一第1章第1章数据分析与Stata软件概述教学内容1.1 数据分析数据类型1.2 数据分析基本流程1.3 数据分析基本方法1.4 常用数据分析软件1. 5 Stata软件概述教学要求1 .了解数据和数据分析方法的基本类型。2 .熟悉Stata软件的特点、安装和启动等操作，并了解其与其 他数据分析软件的区别。3 .掌握和理解数据分析的基本流程。教学重点1 .数据分析基本流程2 .数据分析基本方法教学难点1 .区分不同数据类型2 .掌握不同统计分析方法的区别教学方法讲授法、案例法课时数2课时电子教案一第2章第2章 数据的获取、整理与Stata实现教学内容2. 1数据的获取与Stata实现2
2、.2数据的整理与Stata实现教学要求1 .了解创建和引入不同类型的数据文件的过程。2 .熟悉数据清理、转换和整理的相关基本操作。3 .掌握应用软件操作满足数据处理目标的方法。教学重点1 .数据文件的相关软件操作2 .数据的基本处理方法及软件操作教学难点1 .数据的转换2 .数据的筛选教学方法讲授法、案例法课时数4课时电子教案一第3章第3章数据的描述与Stata实现教学内容3.1 数值变量数据的分布特征描述3.2 分类变量数据的分布特征描述3.3 数据的图形描述教学要求1 . 了解连续变量的常用描述统计量计算原理及软件操作。2 .熟悉交叉列联表的构建和独立性检验。3 .掌握常用的数据分析图形的
3、绘制方法。4 .掌握数值变量和分类变量描述统计分析方法的Stata实现过 程。教学重点1 .变量描述统计分析方法基本理论2 .数值与分类变量描述统计分析软件操作教学难点1 .交叉列联分析的软件操作与结果解读2 .数据分析图形的绘制教学方法讲授法、案例法课时数2. 5课时电子教案一第4章第4章数据的均值比较、推断与Stata实现教学内容4.1 单样本数据均值的比较与推断4.2 两样本数据均值的比较与推断4.3 多样本数据均值的比较与推断教学要求1 .了解不同研究目的下均值比较参数检验方法的适用条件。2 .了解单因素方差分析、多因素方差，以及协方差分析方法的 适用条件3 .熟悉各种统计参数检验的基
4、本原理和检验步骤。4 .掌握运用Stata软件实现均值比较的方法，并根据软件输出 结果做出判断和决策教学重点1 .T参数检验方法的类型与原理2 .统计分析基本方法教学难点1 .两样本均值比较的程序编写与结果解读2 .方差分析的程序编写与结果解读教学方法讲授法、案例法课时数2. 5课时电子教案一第5章第5章数据内部关联结构分析与Stata实现教学内容5.1 样本的关联结构分析一一聚类分析5.2 变量的关联结构分析一一因子分析教学要求1 .熟悉系统聚类分析方法的原理。2 .掌握因子分析方法的基本原理和步骤。3 .掌握聚类分析与因子分析的软件实现过程。教学重点1 .聚类分析的原理与软件实现2 .因子
5、分析的原理与软件实现教学难点1.系统聚类方法的程序编写与结果解读2.系统聚类方法的程序编写与结果解读教学方法讲授法、案例法课时数4课时电子教案一第6章第6章变量间相关关系分析与Stata实现教学内容6.1二元变量相关分析6. 2偏相关分析教学要求1 .了解变量类型不同情况下适用的相关分析方法2 .熟悉二元变量的相关系数计算规则，以及偏相关分析的计算 原理。3 .掌握不同相关分析方法的应用场景和程序编写。教学重点1 .相关分析的种类与原理2 .相关分析的程序编写与结果解释教学难点1 .相关分析方法的选择与软件实现2 .偏相关分析的原理与软件实现教学方法讲授法、案例法课时数2课时电子教案一第7章第
6、7章变量间回归关系分析与Stata实现教学内容7.1经典线性回归分析与Stata实现7. 2含虚拟子变量的线性回归分析7.3可转化为线性分析的非线性回归分析7. 4 Logistic回归分析教学要求1 .了解几种常见的非线性回归模型原理，并能运用软件挑选合 适的模型。2 .熟悉带虚拟变量的回归模型的建模原理和步骤。3 .掌握线性回归模型构建基本原理，并能够熟练运用软件进行 操作和结果解读。4 .掌握Logistic回归模型的构建原理，并能运用软件完成模型 的构建。教学重点1 .线性回归分析的原理与程序编写2 .非线性回归分析的原理与程序编写教学难点1 . Logistic回归分析的原理与程序编写2 .含虚拟变量回归分析的方法与程序编写教学方法讲授法、案例法课时数4课时