SPSS 15.0中文版常用功能與應(yīng)用實例精講

第一部分　SPSS的基礎(chǔ)知識
第1章　SPSS for Windows簡介 2
1.1　SPSS for Windows概述 2
1.2　SPSS的運行方式 3
1.3　SPSS模塊與安裝 3
1.3.1　SPSS for Windows 15.0模塊介紹 3
1.3.2　SPSS for Windows 15.0安裝步驟 4
1.4　SPSS的主要界面 9
1.4.1　SPSS的啟動 9
1.4.2　SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口 11
1.4.3　SPSS的結(jié)果輸出窗口 15
1.5　本章小結(jié) 17
第2章　數(shù)據(jù)的基本操作 18
2.1　建立數(shù)據(jù)文件 18
2.1.1　輸入數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)文件 19
2.1.2　直接打開其他格式的
2.1.2　數(shù)據(jù)文件 19
2.1.3　使用數(shù)據(jù)庫查詢建立數(shù)據(jù)文件 20
2.1.4　導入文本文件建立數(shù)據(jù)文件 21
2.2　編輯數(shù)據(jù)文件 21
2.2.1　輸入數(shù)據(jù) 22
2.2.2　定義數(shù)據(jù)屬性 23
2.2.3　插入或刪除數(shù)據(jù) 30
2.2.4　數(shù)據(jù)的排序 31
2.2.5　選擇觀測量 32
2.2.6　轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù) 34
2.2.7　合并數(shù)據(jù)文件 35
2.2.8　數(shù)據(jù)的分類匯總 40
2.2.9　數(shù)據(jù)菜單的其他功能 42
2.3　數(shù)據(jù)加工 44
2.3.1　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 44
2.3.2　數(shù)據(jù)手動分組（編碼） 46
2.3.3　數(shù)據(jù)自動分組（編碼） 50
2.3.4　產(chǎn)生計數(shù)變量 51
2.3.5　數(shù)據(jù)秩（序）的確定 52
2.3.6　替換缺失值 55
2.4　數(shù)據(jù)文件的保存或?qū)С?56
2.4.1　保存數(shù)據(jù)文件 56
2.4.2　導出數(shù)據(jù)文件 57
2.5　本章小結(jié) 58
第3章　統(tǒng)計圖表繪制 59
3.1　條形圖 60
3.2　線圖 65
3.3　面積圖 67
3.4　餅圖 69
3.5　高低圖 71
3.6　箱圖 73
3.7　直方圖 75
3.8　本章小結(jié) 76
第4章　基礎(chǔ)統(tǒng)計描述 77
4.1　數(shù)理統(tǒng)計量概述 77
4.1.1　均值（Mean）和均值標準誤差（S.E. mean） 78
4.1.2　中位數(shù)（Median） 78
4.1.3　眾數(shù)（Mode） 79
4.1.4　全距（Range） 79
4.1.5　方差（Variance）和標準差（Standard Deviation） 79
4.1.6　峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 80
4.1.7　四分位數(shù)（Quartiles）、十分位數(shù)（Deciles）和百分位數(shù)（Percentiles）81
4.2　數(shù)據(jù)描述 81
4.3　頻數(shù)分析 84
4.4　探索分析 88
4.5　交叉列聯(lián)表分析 92
4.6　比率分析 98
4.7　P-P圖、Q-Q圖 100
4.8　本章小結(jié) 103
第二部分　SPSS常用模塊介紹
第5章　均值分析與方差分析 106
5.1　均值分析 108
5.2　方差分析概述 114
5.2.1　方差分析的基本原理 114
5.2.2　方差分析的概念和假設(shè) 115
5.3　單因素方差分析 116
5.4　多因素方差分析 126
5.5　重復測量方差分析 137
5.5.1　數(shù)據(jù)重構(gòu) 139
5.5.2　重復測量方差分析 141
5.6　協(xié)方差分析 147
5.6.1　非飽和模型的SPSS操作 148
5.6.2　飽和模型的SPSS操作 151
5.7　本章小結(jié) 153
第6章　參數(shù)檢驗 154
6.1　參數(shù)檢驗概述 155
6.1.1　參數(shù)檢驗問題的提出 155
6.1.2　參數(shù)檢驗的基本步驟 156
6.2　單樣本T檢驗 157
6.2.1　單樣本T檢驗的基本方法 157
6.2.2　單樣本T檢驗的實例 158
6.3　兩獨立樣本T檢驗 161
6.3.1　兩獨立樣本T檢驗的
6.3.1　基本方法 161
6.3.2　兩獨立樣本T檢驗的實例 163
6.4　配對樣本T檢驗 166
6.4.1　配對樣本T檢驗的基本方法 166
6.4.2　配對樣本T檢驗的實例 167
6.5　本章小結(jié) 170
第7章　非參數(shù)檢驗 171
7.1　卡方檢驗 172
7.1.1　卡方檢驗的基本原理 172
7.1.2　卡方檢驗的實例 173
7.2　二項分布檢驗 177
7.2.1　二項分布檢驗的基本原理 177
7.2.2　二項分布檢驗的實例 177
7.3　游程檢驗 179
7.3.1　游程檢驗的基本原理 180
7.3.2　游程檢驗的實例 180
7.4　單樣本K-S檢驗 183
7.4.1　單樣本K-S檢驗的基本原理 183
7.4.2　單樣本K-S檢驗的實例 184
7.5　兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗 189
7.5.1　兩獨立樣本Mann-Whitney U檢驗 189
7.5.2　兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的實例 190
7.6　多獨立樣本的非參數(shù)檢驗 193
7.7　兩相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗 199
7.8　多相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗 203
7.9　本章小結(jié) 206
第8章　相關(guān)分析 207
8.1　簡單相關(guān)分析 207
8.1.1　簡單相關(guān)分析的基本思想 208
8.1.2　相關(guān)系數(shù) 208
8.1.3　簡單相關(guān)分析的操作步驟 210
8.2　散點圖 212
8.3　偏相關(guān)分析 215
8.4　本章小結(jié) 217
第9章　回歸分析 218
9.1　線性回歸 219
9.1.1　線性回歸的基本原理 219
9.1.2　SPSS線性回歸 222
9.1.3　一元線性回歸 228
9.1.4　多元線性回歸 235
9.2　非線性回歸 239
9.2.1　非線性回歸的基本原理 240
9.2.2　SPSS非線性回歸 240
9.3　曲線回歸 246
9.4　logistic回歸 252
9.5　本章小結(jié) 261
第10章　聚類分析 262
10.1　聚類分析概述 263
10.1.1　聚類分析的基本原理 263
10.1.2　聚類分析的基本方法 264
10.1.3　不相似測度的度量方法 266
10.2　分層聚類分析 270
10.3　兩步聚類分析 278
10.4　K均值聚類分析 289
10.5　本章小結(jié) 297
第11章　判別分析 298
11.1　判別分析的基本原理 299
11.2　SPSS判別分析 299
11.3　本章小結(jié) 310
第12章　因子分析與主成分分析 311
12.1　基本原理 312
12.1.1　主成分分析 312
12.1.2　因子分析 312
12.1.3　方法用途 313
12.1.4　使用條件 313
12.1.5　常用概念和分析步驟 314
12.1.6　主成分和公因子數(shù)量的確定 314
12.1.7　主成分和因子分析的聯(lián)系與區(qū)別 315
12.2　因子分析 316
12.2.1　因子分析的數(shù)學模型 316
12.2.2　因子分析的基本方法 316
12.2.3　因子分析的實例 317
12.3　主成分分析 323
12.3.1　主成分分析的數(shù)學模型 324
12.3.2　主成分分析的基本方法 324
12.3.3　主成分分析的實例 325
12.4　本章小結(jié) 334
第13章　信度分析 335
13.1　信度分析概述 336
13.1.1　信度分析的基本原理 336
13.1.2　信度分析的基本方法 337
13.2　SPSS信度分析 338
13.3　信度分析的其他問題 344
13.3.1　拆半信度系數(shù)模型 344
13.3.2　Guttman模型 346
13.3.3　平行模型 347
13.4　本章小結(jié) 348
第14章　時間序列分析 349
14.1　時間序列分析概述 350
14.1.1　時間序列數(shù)據(jù)及其
14.1.1　分析方法 350
14.1.2　時間序列分析的模型、公式和記號 350
14.1.3　SPSS時間序列分析功能 354
14.2　時間序列數(shù)據(jù)的預處理 354
14.2.1　定義日期變量 354
14.2.2　創(chuàng)建時間序列 356
14.2.3　填補缺失數(shù)據(jù) 360
14.3　指數(shù)平滑法 362
14.4　自回歸模型 366
14.5　ARIMA模型 373
14.6　季節(jié)分解 381
14.7　本章小結(jié) 385
第15章　生存分析 386
15.1　生存分析概述 387
15.2　生命表法 389
15.3　Kaplan-Meier分析 393
15.4　Cox回歸分析 400
15.5　本章小結(jié) 407
第三部分　SPSS在實際工程中的應(yīng)用
第16章　SPSS在社會科學中的應(yīng)用實例 410
16.1　社會科學概述 410
16.2　人口統(tǒng)計分析 412
16.2.1　實例背景概述 412
16.2.2　實例內(nèi)容說明 413
16.2.3　實現(xiàn)方法分析 413
16.2.4　具體操作步驟 414
16.2.5　實例小結(jié) 422
16.3　心理統(tǒng)計分析 422
16.3.1　實例背景概述 422
16.3.2　實例內(nèi)容說明 423
16.3.3　實現(xiàn)方法分析 423
16.3.4　具體操作步驟 423
16.3.5　實例小結(jié) 429
16.4　體育運動項目分析 429
16.4.1　實例背景概述 429
16.4.2　實例內(nèi)容說明 429
16.4.3　實現(xiàn)方法分析 430
16.4.4　具體操作步驟 431
16.4.5　實例小結(jié) 436
16.5　本章小結(jié) 437
第17章　SPSS在金融經(jīng)濟學中的應(yīng)用實例 438
17.1　金融經(jīng)濟學概述 438
17.2　財政收支分析 439
17.2.1　實例背景概述 439
17.2.2　實例內(nèi)容說明 439
17.2.3　實現(xiàn)方法分析 440
17.2.4　具體操作步驟 441
17.2.5　實例小結(jié) 454
17.3　季節(jié)性分析 454
17.3.1　實例背景概述 454
17.3.2　實例內(nèi)容說明 454
17.3.3　實現(xiàn)方法分析 455
17.3.4　具體操作步驟 455
17.3.5　實例小結(jié) 462
17.4　外貿(mào)統(tǒng)計分析 462
17.4.1　實例背景概述 462
17.4.2　實例內(nèi)容說明 463
17.4.3　實現(xiàn)方法分析 464
17.4.4　具體操作步驟 464
17.4.5　實例小結(jié) 467
17.5　本章小結(jié) 467
第18章　SPSS在醫(yī)學中的應(yīng)用實例 468
18.1　醫(yī)學概述 468
18.2　病理學研究 469
18.2.1　實例背景概述 469
18.2.2　實例內(nèi)容說明 469
18.2.3　實現(xiàn)方法分析 470
18.2.4　具體操作步驟 470
18.2.5　實例小結(jié) 477
18.3　診斷能力評價 477
18.3.1　實例背景概述 477
18.3.2　實例內(nèi)容說明 477
18.3.3　實現(xiàn)方法分析 478
18.3.4　具體操作步驟 478
18.3.5　實例小結(jié) 481
18.4　病因多指標分析 481
18.4.1　實例背景概述 481
18.4.2　實例內(nèi)容說明 482
18.4.3　實現(xiàn)方法分析 482
18.4.4　具體操作步驟 482
18.4.5　實例小結(jié) 487
18.5　本章小結(jié) 487