SPSS 17.0中文版常用功能與應(yīng)用實(shí)例精講

第一篇 基礎(chǔ)知識(shí)篇
第1章 SPSS for Windows簡介 2
1.1 SPSS for Windows概述 2
1.2 SPSS的運(yùn)行方式 3
1.3 SPSS模塊與安裝 3
1.3.1 SPSS for Windows 17.0模塊介紹 3
1.3.2 SPSS for Windows 17.0安裝步驟 4
1.4 SPSS的主要界面 9
1.4.1 SPSS的啟動(dòng) 9
1.4.2 SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口 10
1.4.3 SPSS的結(jié)果輸出窗口 14
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(dǎo)入文本文件建立數(shù)據(jù)文件 22
2.2 編輯數(shù)據(jù)文件 22
2.2.1 輸入數(shù)據(jù) 23
2.2.2 定義數(shù)據(jù)屬性 23
2.2.3 插入或刪除數(shù)據(jù) 32
2.2.4 數(shù)據(jù)的排序 33
2.2.5 選擇個(gè)案 34
2.2.6 轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù) 36
2.2.7 合并數(shù)據(jù)文件 37
2.2.8 數(shù)據(jù)的分類匯總 42
2.2.9 數(shù)據(jù)菜單的其他功能 45
2.3 數(shù)據(jù)加工 46
2.3.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 46
2.3.2 數(shù)據(jù)手動(dòng)分組（編碼） 49
2.3.3 數(shù)據(jù)自動(dòng)分組（編碼） 53
2.3.4 產(chǎn)生計(jì)數(shù)變量 54
2.3.5 數(shù)據(jù)秩（序）的確定 56
2.3.6 替換缺失值 59
2.4 數(shù)據(jù)文件的保存或?qū)С?60
2.4.1 保存數(shù)據(jù)文件 60
2.4.2 導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件 61
2.5 本章小結(jié) 62
第3章 統(tǒng)計(jì)圖表繪制 63
3.1 條形圖 63
3.2 線圖 69
3.3 面積圖 71
3.4 餅圖 73
3.5 高低圖 75
3.6 箱圖 77
3.7 直方圖 79
3.8 本章小結(jié) 80
第4章 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)描述 81
4.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)量概述 81
4.1.1 均值（Mean）和均值標(biāo)準(zhǔn)誤差（S.E. mean） 81
4.1.2 中位數(shù)（Median） 82
4.1.3 眾數(shù)（Mode） 82
4.1.4 全距（Range） 83
4.1.5 方差（Variance）和標(biāo)準(zhǔn)差（Standard
Deviation） 83
4.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 84
4.1.7 四分位數(shù)（Quartiles）、十分位數(shù)（Deciles）和
百分位數(shù)（Percentiles） 85
4.2 數(shù)據(jù)描述 85
4.3 頻數(shù)分析 88
4.4 探索分析 92
4.5 交叉列聯(lián)表分析 97
4.6 比率分析 103
4.7 P-P圖、Q-Q圖 106
4.8 本章小結(jié) 108
第二篇 SPSS統(tǒng)計(jì)分析常用模塊篇
第5章 均值分析與方差分析 110
5.1 均值分析 111
5.2 方差分析概述 117
5.2.1 方差分析的基本原理 117
5.2.2 方差分析的概念和假設(shè) 119
5.3 單因素方差分析 119
5.4 多因素方差分析 129
5.5 重復(fù)度量 139
5.5.1 數(shù)據(jù)重構(gòu) 141
5.5.2 重復(fù)度量 143
5.6 協(xié)方差分析 149
5.6.1 非飽和模型的SPSS操作 150
5.6.2 飽和模型的SPSS操作 153
5.7 本章小結(jié) 155
第6章 參數(shù)檢驗(yàn) 156
6.1 參數(shù)檢驗(yàn)概述 157
6.1.1 參數(shù)檢驗(yàn)問題的提出 157
6.1.2 參數(shù)檢驗(yàn)的基本步驟 158
6.2 單樣本T檢驗(yàn) 159
6.2.1 單樣本T檢驗(yàn)的基本方法 159
6.2.2 單樣本T檢驗(yàn)的實(shí)例 160
6.3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 164
6.3.1 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的基本方法 164
6.3.2 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的實(shí)例 165
6.4 配對(duì)樣本T檢驗(yàn) 168
6.4.1 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的基本方法 168
6.4.2 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的實(shí)例 169
6.5 本章小結(jié) 172
第7章 非參數(shù)檢驗(yàn) 173
7.1 卡方檢驗(yàn) 174
7.1.1 卡方檢驗(yàn)的基本原理 174
7.1.2 卡方檢驗(yàn)的實(shí)例 175
7.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 179
7.2.1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本原理 179
7.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的實(shí)例 179
7.3 游程檢驗(yàn) 182
7.3.1 游程檢驗(yàn)的基本原理 182
7.3.2 游程檢驗(yàn)的實(shí)例 182
7.4 單個(gè)樣本K-S檢驗(yàn) 185
7.4.1 單個(gè)樣本K-S檢驗(yàn)的基本原理 185
7.4.2 單個(gè)樣本K-S檢驗(yàn)的實(shí)例 186
7.5 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 190
7.5.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本Mann-Whitney U檢驗(yàn) 191
7.5.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的實(shí)例 191
7.6 K個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 195
7.7 兩個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 200
7.8 K個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 204
7.9 本章小結(jié) 207
第8章 相關(guān)分析 208
8.1 簡單相關(guān)分析 208
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) 209
8.1.3 簡單相關(guān)分析的操作步驟 211
8.2 散點(diǎn)圖 213
8.3 偏相關(guān)分析 216
8.4 本章小結(jié) 218
第9章 回歸分析 219
9.1 線性回歸 220
9.1.1 線性回歸的基本原理 220
9.1.2 SPSS線性回歸 223
9.1.3 一元線性回歸 229
9.1.4 多元線性回歸 236
9.2 非線性回歸 241
9.2.1 非線性回歸的基本原理 241
9.2.2 SPSS非線性回歸 241
9.3 曲線估計(jì) 248
9.4 logistic回歸 254
9.5 本章小結(jié) 263
第10章 聚類分析 264
10.1 聚類分析概述 265
10.1.1 聚類分析的基本原理 265
10.1.2 聚類分析的基本方法 266
10.1.3 不相似測(cè)度的度量方法 268
10.2 系統(tǒng)聚類分析 271
10.3 二階聚類分析 280
10.4 K-均值聚類分析 292
10.5 本章小結(jié) 300
第11章 判別分析 302
11.1 判別分析的基本原理 303
11.2 SPSS判別分析 303
11.3 本章小結(jié) 314
第12章 因子分析與主成分分析 315
12.1 基本原理 316
12.1.1 主成分分析 316
12.1.2 因子分析 316
12.1.3 方法用途 317
12.1.4 使用條件 317
12.1.5 常用概念和分析步驟 318
12.1.6 主成分和公因子數(shù)量的確定 318
12.1.7 主成分和因子分析的聯(lián)系與區(qū)別 319
12.2 因子分析 320
12.2.1 因子分析的數(shù)學(xué)模型 320
12.2.2 因子分析的基本方法 320
12.2.3 因子分析的實(shí)例 321
12.3 主成分分析 327
12.3.1 主成分分析的數(shù)學(xué)模型 328
12.3.2 主成分分析的基本方法 328
12.3.3 主成分分析的實(shí)例 329
12.4 本章小結(jié) 338
第13章 可靠性分析 339
13.1 可靠性分析概述 340
13.1.1 可靠性分析的基本原理 340
13.1.2 可靠性分析的基本方法 341
13.2 SPSS可靠性分析 342
13.3 可靠性分析的其他問題 348
13.3.1 拆半可靠性系數(shù)模型 348
13.3.2 Guttman模型 351
13.3.3 平行模型 352
13.4 本章小結(jié) 353
第14章 時(shí)間序列分析 354
14.1 時(shí)間序列分析概述 355
14.1.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù)及其分析方法 355
14.1.2 時(shí)間序列分析的模型、公式和記號(hào) 355
14.1.3 SPSS時(shí)間序列分析功能 359
14.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理 359
14.2.1 定義日期變量 360
14.2.2 創(chuàng)建時(shí)間序列 361
14.2.3 填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù) 365
14.3 指數(shù)平滑法 367
14.4 自回歸模型 371
14.5 ARIMA模型 378
14.6 周期性分解 386
14.7 本章小結(jié) 390
第15章 生存分析 391
15.1 生存分析概述 392
15.2 壽命表法 393
15.3 Kaplan-Meier分析 398
15.4 Cox回歸分析 405
15.5 本章小結(jié) 412
第三篇 SPSS 17.0行業(yè)應(yīng)用實(shí)例篇
第16章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實(shí)例——社會(huì)調(diào)查與統(tǒng)計(jì) 414
16.1 全國各地區(qū)農(nóng)民家庭收支的分布規(guī)律分析 414
16.1.1 實(shí)例內(nèi)容說明 414
16.1.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 415
16.1.3 具體操作步驟 416
16.2 判定新生嬰兒的性別比例是否正常 434
16.2.1 實(shí)例內(nèi)容說明 434
16.2.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 435
16.2.3 具體操作步驟 436
第17章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實(shí)例——市場(chǎng)研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析 440
17.1 某商品銷售量與超市規(guī)模和擺放位置的方差分析 440
17.1.1 實(shí)例內(nèi)容說明 440
17.1.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 441
17.1.3 具體操作步驟 442
17.2 汽車配件公司某產(chǎn)品尺寸的參數(shù)檢驗(yàn)分析 455
17.2.1 實(shí)例內(nèi)容說明 455
17.2.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 455
17.2.3 具體操作步驟 456
第18章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實(shí)例——證券金融統(tǒng)計(jì) 461
18.1 股票日歷效應(yīng)分析 461
18.1.1 實(shí)例內(nèi)容說明 461
18.1.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 462
18.1.3 具體操作步驟 462
18.2 匯率影響因素分析 489
18.2.1 實(shí)例內(nèi)容說明 489
18.2.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 490
18.2.3 具體操作步驟 491
第19章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實(shí)例——醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì) 513
19.1 兩組不同治療方法的生存率分析 513
19.1.1 實(shí)例內(nèi)容說明 513
19.1.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 514
19.1.3 具體操作步驟 514
19.2 判斷不同群體的患病比例有無差異 520
19.2.1 實(shí)例內(nèi)容說明 520
19.2.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 521
19.2.3 具體操作步驟 521
第20章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實(shí)例——生物學(xué)統(tǒng)計(jì) 530
20.1 判斷某種元素的缺乏是否對(duì)另一種元素含量有影響 530
20.1.1 實(shí)例內(nèi)容說明 530
20.1.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 531
20.1.3 具體操作步驟 532
20.2 根據(jù)動(dòng)物身體屬性數(shù)據(jù)分析個(gè)體之間的相似性 535
20.2.1 實(shí)例內(nèi)容說明 535
20.2.2 實(shí)現(xiàn)方法分析 535
20.2.3 具體操作步驟 535