دورة تدريبية مكثفة في:
التحكم بالكميات الكبيرة من البيانات وتحليلها باستخدام SPSS
Brochure
Why Choose this Training Course?
لماذا اختيار هذه الدورة التدريبية؟
زادت كمية البيانات التي تم جمعها في السنوات الأخيرة بشكل هائل، وهذا أدى إلى جمع مجموعات بيانات حول تفاعلات العملاء والمبيعات واللوجستيات وعمليات الإنتاج. تتعامل الشركات التجزئة الكبيرة مع ما يصل إلى عشرة ملايين معاملة وخمسة آلاف عنصر في الثانية. وقد سمح ذلك أيضًا للشركات بإجراء تحليل لهذه البيانات وتحقيق تقليل في أوقات الإنتاج، وتقليل التكاليف العامة، وتحسين سير العمل، وزيادة رضا العملاء، وفي نفس الوقت زيادة أرباحها. هناك العديد من حزم البرمجيات لتعدين البيانات الكبيرة وتحليل البيانات الكبيرة، ومع ذلك، العديد من هذه الأدوات هي بشكل أساسي لغات برمجة، وعلى الرغم من أنها مجانية، إلا أنها تتطلب معرفة بالبرمجة.
مع ارتفاع كمية البيانات، يجب أيضًا أن يزداد عدد الأشخاص القادرين على أداء عمليات تعدين البيانات وتحليل البيانات الكبيرة للتعامل مع هذا الجمود، وذلك باستخدام واحدة من أسهل الأدوات لتحليل البيانات الكبيرة وهي SPSS.
ستتضمن هذه الدورة التدريبية:
- استخدام حزم برمجيات SPSS.
- تعدين البيانات وعرضها باستخدام SPSS.
- تحليل البيانات الكبيرة باستخدام حزم SPSS.
- استخدامات متقدمة لـ SPSS وتوافقه مع البرمجيات الأخرى.
- استخدام تحليل البيانات الكبيرة لصالح الشركات.
What are the Goals?
ما هي الأهداف؟ بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون المشاركون قادرين على:
- فهم قوة البيانات الكبيرة وتحليل البيانات الكبيرة.
- الاستفادة من واجهة SPSS الرسومية في تحليل البيانات الكبيرة.
- تعلم مفاهيم تحليل البيانات والتصور.
- تطبيق وظيفة السحب والإفلات لتصور البيانات.
- اكتساب المعرفة بتحليل البيانات الكبيرة بشكل متقدم، مثل تحليل المشاعر باستخدام SPSS.
Who is this Training Course for?
لمن هذه الدورة التدريبية؟ تم تصميم هذه الدورة التدريبية من أجل جميع الأشخاص المشاركين في تعدين البيانات وتحليل البيانات، بالإضافة إلى التخطيط والتنبؤ، وخاصةً الأشخاص الذين يميلون إلى استخدام واجهة البرمجيات الرسومية، والذين لا يمكنهم تعلم أو تطبيق لغات البرمجة مثل JAVA أو R أو Python بسبب جداولهم المزدحمة. هذه الدورة موجهة لأولئك الذين يرغبون في الاستفادة من قوة البيانات الكبيرة وليسوا مبرمجين.
هذه الدورة التدريبية مناسبة لمجموعة واسعة من المحترفين ولكنها ستكون مفيدة بشكل كبير للمجموعات التالية:
- رؤساء التكنولوجيا ومديرو تقنية المعلومات.
- علماء البيانات ومحللي البيانات.
- الإحصائيين والموظفون التقنيين.
- اختصاصيو التسويق والبحث.
How will this Training Course be Presented?
كيف ستقدم هذه الدورة التدريبية؟ ستستخدم هذه الدورة التدريبية من AZTech مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم البالغين المثبتة لضمان تحقيق أقصى فهم واستيعاب واحتفاظ بالمعلومات المقدمة. يتضمن ذلك العرض النظري للمفاهيم، ولكن التركيز سيكون على التمارين التي يقوم بها المشاركون بإشراف المدرب. سيتعلم المشاركون من خلال التطبيق الفعلي للبرنامج على مشاكل وبيانات حقيقية باستخدام كل تقنية بأنفسهم. سيتم تقديم الدورة من خلال العروض التقديمية، وأنشطة التحقيق الجماعية، وكتيب التدريب الإلكتروني، والندوات التفاعلية، بالإضافة إلى مناقشات جماعية حول نتائج التمارين.
The Course Content
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
اليوم الخامس: دمج SPSS مع Python و R برامج تحليل البيانات الكبيرة.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
اليوم الخامس: دمج SPSS مع Python و R برامج تحليل البيانات الكبيرة.
- مقدمة موجزة عن R.
- دمج SPSS Modeler مع R.
- مقدمة للغة Python.
- دمج SPSS Modeler مع Python.
- وضع الكل معًا.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
اليوم الخامس: دمج SPSS مع Python و R برامج تحليل البيانات الكبيرة.
- مقدمة موجزة عن R.
- دمج SPSS Modeler مع R.
- مقدمة للغة Python.
- دمج SPSS Modeler مع Python.
- وضع الكل معًا.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
اليوم الخامس: دمج SPSS مع Python و R برامج تحليل البيانات الكبيرة.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
- SPSS Modeler وعناصره الرئيسية
- تحليل التجميع باستخدام الوسائل التعبيرية.
- قواعد الارتباط وخوارزمية Apriori.
- الانحدار اللوجستي.
- التنبؤ باستخدام نموذج الحركة المتوسطة المتكاملة السابقة (ARIMA).
- بناء نموذج شجرة القرار.
- تحليل حساسية النصوص في SPSS.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
اليوم الرابع: الإحصاء المتقدم باستخدام SPSS Modeller
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
- اختبار t، اختبار t لعينة واحدة، اختبار t لعينتين مستقلتين ومرتبطتين.
- تحليل التباين (ANOVA).
- الارتباط ومعامل الارتباط بيرسون.
- الانحدار الخطي - انحدار خطي بسيط ومتعدد.
- اختبار مطابقة جدول الاختبار واختبار الاستقلالية.
- التحليل الذاتي الترابطي وتحليل السلاسل الزمنية.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
اليوم الثالث: الإحصاء الاستنتاجي
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
محتوى الدورة التدريبية: اليوم الأول: مقدمة في SPSS
- التعرف على SPSS.
- بدء العمل مع ملفات البيانات.
- الإحصاء الوصفي.
- التواتر (المتغيرات القطعية).
- الميل المركزي والانحرافات المعيارية والنطاق (المتغيرات المستمرة).
- الحصول على المساعدة وتشغيل البرامج التعليمية.
اليوم الثاني: تعديل البيانات وتصور البيانات الأولي
- استخدام الرسوم البيانية لوصف واستكشاف البيانات.
- الهيستوغرامات.
- الرسوم الشريطية.
- مخططات الصناديق.
- الرسوم الخطية.
- حساب مجاميع النطاق الكلي.
- تحويل المتغيرات.
- إعادة ترميز المتغيرات.
- إجراء حسابات.
- إختيار حالات معينة.
- تقسيم الملف.
- تحليل الثبات باستخدام معامل ألفا (المعروف أيضًا باسم معامل كرونباخ).
DO YOU WANT TOLEARN MORE ABOUT THIS COURSE?
© 2024. Material published by AZTech shown here is copyrighted. All rights reserved. Any unauthorized copying, distribution, use, dissemination, downloading, storing (in any medium), transmission, reproduction or reliance in whole or any part of this course outline is prohibited and will constitute an infringement of copyright.
