Day1-上午8点30--11点30（统计与SPSS基础）

统计核心基础

（1）  统计学概述  （2）  总体与样本 （3）  参数与统计量 

（4）  误差与抽样误差  （5）  概率与小概率事件

（6）  参数估计与假设检验       （7）  变量与变量类型

（8）  数值变量集中趋势描述指标（3种）

（9）  数值变量离散趋势描述指标（6种）

（10）  分类变量统计描述指标

统计思维

（1）  抽样的思想   （2）  统计推断思想 （3）  反证法思想  

（4）  小概率事件思想 （5）  误差控制思想

统计设计

（1）  成组设计  （2）  配比设计      （3）  析因设计

（4）  交叉设计  （5）  重复测量设计  （6）  其他设计

数据库构建

（1）  间接法    （2）  直接法

统计学描述

（1）  频率法    （2）描述法  （3）探索法

（4）  交叉表法  （5）均值法

Day1-下午1点30-4点30（差异性统计分析）

差异性分析之t检验

（1）  t检验基本思想

（2）单样本t检验（设计、条件、范围、操作与结果解读）

（3）配对样本t检验（设计、条件、范围、操作与结果解读）

（4）两独立样本t检验（设计、条件、范围、操作结果解读）

差异性分析之F检验（5种方差分析）

（1）  方差分析思想解读       （2）  单因素设计方差分析

（3）  随机区组设计方差分析   （4）  析因设计方差分析

（5）  重复测量设计方差分析   （6）  协方差

差异性分析之卡方检验（4种）

（1）  卡方检验思想解读    （2）  成组2×2四格表卡方

（3）  配对2×2四格表卡方 （4）  成组R×C四格表卡方

（5）  分层卡方与Fisher

差异性分析之非参数检验

（1）  非参数思想解读

（2）  2独立样本非参数（设计、案例实战、结果辨析）

（3）  K个独立样本非参数（设计、案例实战、结果辨析）

（4）  2个相关样本非参数（设计、案例实战、结果辨析）

（5）  K个相关样本非参数（设计、案例实战、结果辨析）

Day2-上午 8点30--11点30（关系性统计分析）

关系分析之相关

（1）  Pearson相关  （2）  Spearman相关

（3）  偏相关       （4）  典型相关

线性回归

（1）  线性回归思想解读  （2）  简单线性回归

（3）  多重线性回归      （4）  回归策略解读

ROC分析

（1）  ROC分析思想解读  （2）  数值变量ROC

（3）  等级变量ROC（4）  基于Logistic回归模型的联合诊断

PSM

（1）  PSM思想解读  （2）  SPSS倾向性评分实战

Day2-下午1点30-4点30（关系性统计分析）

Logistic回归

（1）  Logistic回归思想解读  （2）  单因素Logistic回归

（3）  多因素Logistic回归

生存分析

（1）  生存分析介绍  （2）  寿命表法

（3）  Kaplan-merier法  （4）  Cox回归

统计方法选择灵魂总结

（1）  方法看变量  （2）  设计看类型 

（3）  目的定乾坤