Course Summary
Learn how to use SPSS software for data analysis and statistical research in this course. You will gain a deep understanding of the software and how to use it effectively.Key Learning Points
- Understand the fundamentals of SPSS software
- Learn how to use SPSS for data analysis
- Gain a deep understanding of statistical research methods
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $64,000 - $113,000
- India: ₹3,00,000 - ₹18,00,000
- Spain: €18,000 - €44,000
- USA: $64,000 - $113,000
- India: ₹3,00,000 - ₹18,00,000
- Spain: €18,000 - €44,000
- USA: $48,000 - $85,000
- India: ₹2,00,000 - ₹10,00,000
- Spain: €16,000 - €35,000
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- India: ₹2,00,000 - ₹10,00,000
- Spain: €16,000 - €35,000
- USA: $67,000 - $122,000
- India: ₹3,00,000 - ₹20,00,000
- Spain: €21,000 - €52,000
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Learning Outcomes
- Understand the fundamentals of SPSS software and its capabilities
- Learn how to use SPSS for data analysis and statistical research
- Gain hands-on experience using SPSS software
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics
- Basic computer skills
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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- Data Analysis and Interpretation
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Description
本课程适用于医学各专业的学生以及医疗卫生工作者。 课程包括基础统计学方法及SPSS软件应用：绪论、统计描述、t检验、方差分析、卡方检验、直线回归与相关、秩和检验。通过本课程的学习，学生能掌握医学统计学的基本方法及SPSS软件的应用技能，培养统计思维能力，并在医学科研工作中能灵活地、正确地运用统计学。
Outline
- 第一周 绪论
- 关于课程......
- 1-1 医学统计学中的基本概念（1）
- 1-2 医学统计学中的基本概念（2）
- 1-3 SPSS软件基本数据管理功能（1）
- 1-4 SPSS软件基本数据管理功能（2）
- 学习指南
- 1-3 数据文件
- 1-4 数据文件
- 文献
- 第一周 测验
- 第二周 统计描述
- 2-1 数值变量的分布类型
- 2-2 数值变量的统计描述
- 2-3 分类变量的统计描述
- 2-4 SPSS软件的应用
- 2-1 数据文件
- 2-3 数据文件
- 文献
- 第二周测验
- 第三周 两组数值变量比较的假设检验
- 3-1 均数的抽样误差与总体均数的估计
- 3-2 假设检验的基本原理
- 3-3 三种研究设计类型的t检验
- 3-4 假设检验的注意事项
- 3-5 SPSS软件的应用
- 3-3 数据文件
- 3-4 数据文件
- 文献
- 第三周 测验
- 第四周 多组数值变量比较的假设检验
- 4-1 方差分析的基本思想
- 4-2 完全随机设计的单因素方差分析
- 4-3 随机区组设计的两因素方差分析
- 4-4 方差分析的注意事项
- 4-5 SPSS软件的应用
- 4-1 数据文件
- 4-3 数据文件
- 4-4 数据文件
- 文献
- 第四周 测验
- 第五周 分类变量比较的假设检验
- 5-1 率的抽样误差与总体率的估计
- 5-2 独立样本四格表资料的卡方检验
- 5-3 配对设计四格表资料的卡方检验
- 5-4 多个独立样本行×列表资料的检验
- 5-5 SPSS软件的应用（1）
- 5-6 SPSS软件的应用（2）
- 5-2 数据文件
- 5-3 数据文件
- 5-4 数据文件
- 文献
- 第五周 测验
- 第六周 直线回归与相关
- 6-1 直线回归
- 6-2 直线回归的应
- 6-3 直线相关
- 6-4 秩相关
- 6-5 SPSS软件的应用
- 6-1 数据文件
- 6-4 数据文件
- 文献
- 第六周 测验
- 期末考试
- 期末考试
Summary of User Reviews
Discover the power of SPSS software in this comprehensive course on Coursera. Students rave about the practicality of the course and the real-world value it provides. Gain valuable insights into data analysis and interpretation with SPSS.Key Aspect Users Liked About This Course
Real-world value and practicality of the coursePros from User Reviews
- Easy to follow and understand
- Great instructor
- Valuable insights into data analysis
- Practical application of SPSS software
Cons from User Reviews
- Some sections may be repetitive
- Not enough depth in some areas
- Limited interaction with other students
- No real-time feedback from instructors
何 平平
4.7 Raiting
医学统计学与SPSS软件（基础篇）
- 4.7
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本课程适用于医学各专业的学生以及医疗卫生工作者。 课程包括基础统计学方法及SPSS软件应用：绪论、统计描述、t检验、方差分析、卡方检验、直线回归与相关、秩和检验。通过本课程的学习，学生能掌握医学统计学的基本方法及SPSS软件的应用技能，培养统计思维能力，并在医学科研工作中能灵活地、正确地运用统计学。 第一周 绪论 关于课程. . . . . . 1-1 医学统计学中的基本概念（1） 1-2 医学统计学中的基本概念（2） 1-3 SPSS软件基本数据管理功能（1） 1-4 SPSS软件基本数据管理功能（2） 学习指南 1-3 数据文件...
生物信息学: 导论与方法
- 4.7
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欢迎选修北京大学MOOC课程“生物信息学：导论与方法”。 近三十年来，生命科学与计算科学飞速发展。生物信息学是一门生命科学与计算科学的前沿交叉学科。生物信息学产生和迅猛发展的主要推动力来自于新一代测序等高通量技术在生命科学领域越来越广泛的应用。目前，人和很多动植物的基因组已经被测序出来。已知DNA序列的数量已超过20兆亿碱基，每五个月翻一番。这些前所未有的大数据中蕴藏着很多尚不为人知的新发现、新知识，给生命科学研究带来新的历史机遇。但是同时，这些大数据不仅数量巨大、持续呈现指数增长的趋势，而且噪音高，异构程度高。准确、快速地分析这些数据需要先进的计算方法。 生物信息学是一门强大的新技术，是用来分析、存储、搜索海量生物医学数据的信息技术和计算技术。另一方面，生物信息学是一种研究生命科学问题的新方法、新思路，是一种从全基因组出发、从系统水平出发、基于数据整合，提出新假说、发现新规律的研究方法。在这门“生物信息学：导论与方法”网上课程中，我们将向您系统地讲授生物信息学主要概念及方法。课程内容从基础的序列比对开始，循序渐进，围绕深度测序数据分析、计算基因组学、分子通路鉴定等当前研究的前沿热点内容进行介绍与讨论。进一步地，我们会以我们实验室自己开发的算法、软件及数据库为例，告诉您如何开发新的生物信息学技术。我们将用具体实例展示给您，如何用生物信息学的方法及研究思路来解决生命科学里的实际问题。我们也邀请到几位生命科学领域资深教授介绍相关的生物信息学重要工作及生物信息学在生命科学中的作用。 本课程材料采用 CC BY-NC-SA 协议开放共享。 导论与历史 课程介绍 什么是生物信息学 生物信息学历史 中国大陆的生物信息学 阅读参考 讲义 导论与历史 序列比对 序列比对中的基本概念 利用动态规划进行全局比对 从全局比对到局部比对 考虑仿射空位罚分的序列比对，以及如何计算Needleman-Wunsch算法的时间复杂度 关于同源、相似性、相似性矩阵和点阵图...
