授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务1相关分析原理与散点图
教学目标：
1．理解相关关系的概念。
2．理解正相关和负相关。
3．理解强相关和弱相关。
4．能够绘制散点图。
教学重点、难点：
重点：能够绘制散点图。
难点：理解数据相关的概念。
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、相关关系
(20分钟)
(25分钟)
(20分钟)
(20分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务4独立样本T检验
教学目标：
1．理解正态性检验的方法。
2．理解方差齐性的检验方法。
3．掌握独立样本T检验的方法。
教学重点、难点：
重点：能够对数据进行独立样本T检验。
难点：理解独立样本T检验的思想。
【步骤1】～【步骤4】
2．利用“标注个案”绘制散点图
子任务2：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，根据“耗油量_升每百公里”和“新车销量_辆”两个变量绘制散点图，其中“耗油量_升每百公里”作为自变量，“新车销量_辆”作为因变量，将“型号”设为“标注个案”，并设置标注的文字为红色。
【步骤1】～【步骤7】
【步骤1】～【步骤8】
任务实训
在“淘宝店铺促销方案.sav”文件中，记录了某淘宝店铺随机抽取两种促销方案（标准和新促销）用户在促销期间的消费金额。标准方案是没有采用“直通车”促销方式之前的结果，而新促销方案则是采用“直通车”促销方式之后的结果。数据文件的“促销类型”变量中，“标准”的值标签为0，“新促销”的值标签为1。
二、相关分析
相关分析通常有2种方法，一种是散点图，另一种是相关系数。
三、散点图的作用
1．正相关和负相关
2．强相关和弱相关
四、绘制散点图
1．利用“设置标记”绘制散点图
子任务1：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，根据“排量_L”和“新车价格_美元”两个变量绘制散点图，其中“汽车排量”作为自变量，“新车价格”作为因变量，将“型号”设为“设置标记”。
请检验新的促销方案能否显著促进淘宝店铺客户的消费金额的提升，以此决定是否继续使用这种新的促销方案。
(20分钟)
(30分钟)
(30分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务5方差分析
教学目标：
1．理解方差分析思想。
【步骤1】～【步骤4】
子任务2：打开“汽车销售异常值.sav”（见本书配套资源）文件，个案“Viper”是异常值，计算：
（1）“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数；
（2）剔除个案“Viper”型号后，再计算“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数。
【步骤1】～【步骤8】
子任务3：打开“汽车销售.sav”（见本书配套资源）文件，请根据厂家对数据进行分组，计算不同厂家的“新车价格”和“排量”两个变量的相关系数。
【步骤1】～【步骤7】
子任务2：在“满意度测评.sav”（见本书配套资源）文件中，利用文件拆分功能，判断三香路营业厅、胥江路营业厅、南门路营业厅的满意度是否与90分存在显著性差异，如果存在差异，判断是显著高于平均分，还是显著低于平均分。
【步骤1】～【步骤5】
任务实训
全市统一考试的数学平均分为62分，一个学校的50名学生该次考试的成绩存放在“数学成绩.sav”中，试比较该校的数学平均成绩与全市平均成绩是否有显著性差异。
3．利用散点图寻找异常点
子任务3：打开“汽车销售异常点_美元.sav”（见本书配套资源）文件，通过绘制散点图（“排量_L”为自变量，“新车价格_美元”为因变量，并在图中显示型号），找出异常点。
【步骤1】～【步骤6】
任务实训
在“人口.sav”（见本书配套资源）中，根据“序号”和“人口”两个变量绘制散点图，找出人口随着时间变化的规律。
【步骤1】～【步骤3】
任务实训
文件“员工对主管满意度.sav”（见本书配套资源）记录了一项企业心理学研究的数据，统计了员工对主管满意度情况，请利用相关系数找出与总体满意度Y影响最大的因素。
(10分钟)
(20分钟)
(25分钟)
(20分钟)
(10分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
教学内容及过程设计
时间分配
一、独立样本T检验原理
1．独立样本T检验的满足条件
2．独立样本T检验的判断方法
二、独立样本T检验的应用
子任务：打开“三香路满意度.sav”（见本书配套资源）文件。判断三香路营业厅男性客户与女性客户在满意度评分上是否存在显著性差异。数据文件的“性别”变量中，“男”的值标签为1，“女”的值标签为2。
任务3假设检验Hale Waihona Puke 想及单样本T检验教学目标：
1．理解假设检验的思想。
2．理解单样本T检验的方法。
教学重点、难点：
重点：能够对数据进行单样本T检验。
难点：理解假设检验的思想。
教学内容及过程设计
时间分配
一、假设检验原理
1．引例
2．显著性水平
3．判断方法
子任务1：某旅行社每年都会对所有营业厅进行满意度测评，经过多年的数据分析，满意度的平均分常年稳定在90分，现从三香路营业厅的用户中随机抽取100人，数据记录在“满意度测评.sav”（见本书配套资源）文件中，根据数据判断三香路营业厅的满意度是否与90分存在显著性差异。数据文件中“营业厅”变量的取值为1，2，3，其中1表示“三香路”，2为“胥江路”，3为“南门路”。
教学内容及过程设计
补充内容和时间分配
一、相关系数的概念
Pearson（皮尔逊）相关系数的计算公式：
二、相关系数的应用
子任务1：网站建设实训课程是电子商务专业的一门重要专业课，为了分析网站建设实训课程与其他课程的相关程度，收集了电子商务某班所有同学的主要课程期末考试成绩，请利用相关系数找出与网站建设实训课程联系较为紧密的课程。基础数据存放在“考试成绩.sav”（见本书配套资源）文件中。
(5分钟)
(5分钟)
(10分钟)
(15分钟)
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目四SPSS Statistics数据推断
任务2相关系数
教学目标：
1．掌握相关系数的概念。
2．能够计算不同变量之间的相关系数。
教学重点、难点：
重点：能够计算数据的相关系数。
难点：理解数据相关系数的适用场景。