了得網計算機/網絡_SPSS統計分析實例精選

內容簡介

本書是以SPSS全套英文文獻作為指南，按照SPSS*版本13.0的新功能、新特色編寫而成的（輸出風格截然不同於SPSS 12.0以前的版本）。
本書的前17章囊括了各種基本統計分析法。第18章後面各章涵蓋了常用的專業統計和高級統計知識，可滿足本科生、研究生、科研工作者進行各種定量分析的需求。有些章節，如數據快速輸入（DATA LIST法）、復方差分析、結合分析和對應分析等知識，是本書的特色之一，也是當今社會調查和市場調研的精銳武器。
本書力求寫成國內SPSS分析應用的精品教材，可作為全國高校經濟學、統計學、市場營銷學、醫學、心理學、人文社會學、管理學、運籌學專業計算機統計分析的教材，同時，本書也是統計師、科研人員、行政管理人員以及廣大自然科學工作者進行課題研究及定量分析的*參考書。

第1章SPSS的關鍵命令
1.1SPSS自身的程序結構(即過程)
1.2SPSS的程序（命令）行
1.2.1一個簡單的SPSS程序例子
1.2.2SPSS的操作命令
1.2.3SPSS的數據編碼
1.2.4另一個簡單的SPSS編程
習題1
第2章采用命令法快速輸入數據
2.1SPSS的簡單命令
2.2對問卷中數據的編碼
2.3定義SPSS變量的屬性
2.4SPSS數據的固定格式
2.5SPSS數據的自由格式第1章SPSS的關鍵命令
1.1SPSS自身的程序結構(即過程)
1.2SPSS的程序（命令）行
1.2.1一個簡單的SPSS程序例子
1.2.2SPSS的操作命令
1.2.3SPSS的數據編碼
1.2.4另一個簡單的SPSS編程
習題1
第2章采用命令法快速輸入數據
2.1SPSS的簡單命令
2.2對問卷中數據的編碼
2.3定義SPSS變量的屬性
2.4SPSS數據的固定格式
2.5SPSS數據的自由格式
2.6建立SPSS的命令文件
2.7SPSS命令文件的4種格式
2.8編程後立即進行統計分析
2.9調用老命令文件(程序)進行統計分析
2.10正確編輯SPSS原始數據小結
2.11統計分析的方案
習題2
第3章數據備份與分組
3.1創建新變量
3.1.1通過Compute對話框創建新變量
3.1.2采用COMPUTE命令創建新變量
3.1.3數學函數
3.1.4缺失值函數
3.2采用IF命令進行條件變換及邏輯校驗
3.2.1IF命令格式
3.2.2關繫表達式中的關繫符
3.2.3邏輯表達式中的運算符
3.2.4兩種缺失值的邏輯函數
3.2.5缺失值的處理
3.2.6IF命令的對話框
3.3數據重新分組
3.3.1單擊對話框重新編碼數據的實例
3.3.2RECODE命令的格式
3.3.3RECODE在命令文件中的位置
3.4計算有相同情況的次數
3.5SPSS的運算次序
3.6運算符的用法
習題3
第4章圖文並茂的SPSS圖形
4.1數據要求
4.2繪制條形圖
4.3在Graphs中繪制“一圖多變量”的條形圖
4.4在Graphs中進一步繪制多變量的條形圖
4.5直方圖的描述
4.6圖文並茂的圓形圖
4.6.1對話框法
4.6.2命令法
習題4
第5章SPSS統計分析的預備知識
5.1總體與樣本
5.2參數與統計量
5.3正態分布
5.4經驗規則的應用
5.5正態分布的假設檢驗
5.5.1檢驗正態性的重要統計量
5.5.2檢驗正態性的其他圖示法
5.6顯著性水平與α值
習題5
第6章數據的排序、行列互換及抽樣和加權
6.1SPSS的Data Editor窗口
6.2幾十個Cases的數據輸入法
6.3成百上千個Cases的數據輸入法
6.4個案排序
6.5數據的行列互換
6.6限選個案Cases進行局部統計
6.6.1限選某個子總體進行統計
6.6.2提取隨機樣本進行統計
6.6.3限選前n個Cases
6.7個案加權
6.8Data中的其他菜單命令
習題6
第7章用Frequencies和Tables描述頻次
7.1應用Frequencies過程的預備知識
7.2繪制單變量的頻率表
7.3進一步通過TABLE過程繪制多變量的頻率表
7.4更深入的分析
7.5Paste回來的程序
習題7
第8章多選項的統計技術
8.1多選項的計算機編碼
8.2多選項中二分法與分類法的區別
8.2.1多選項分類法
8.2.2多選項二分法
8.3多選項的數據及程序
8.4多選項頻次分布表及分析
8.5多選項的交叉彙總表及分析
8.5.1交叉彙總表的統計法
8.5.2輸出的交叉彙總表
8.5.3交叉彙總表分析
習題8
第9章采用Crosstabs過程對雙變量交叉彙總
9.1雙變量交叉彙總法
9.1.1統計方法
9.1.2分析方法
9.2次序—次序（定序—定序）變量用Gamma或D繫數測量
9.3比例—比例（定比—定比）變量用皮爾遜CORR繫數測量
9.4標稱—區間（定類—定距）變量用Eta繫數測量
9.5標稱—次序（定類—定序）變量用λ繫數測量
9.6標稱—標稱（定類—定類）變量用λ繫數測量
9.7Crosstabs對話框的應用
9.8CROSSTABS過程的命令總表
習題9
第10章兩個子總體均值的比較
10.1描述子總體均值的差異（MEANS過程的應用）
10.1.1尋找相關方面
10.1.2論證所用的數據及其程序
10.1.3高考成績與父親職業的關繫
10.1.4不同地區考生的成績分析
10.1.5采用對話框進行統計
10.1.6MEANS過程的命令、子命令的功能及用法
10.2一個樣本T?TEST
10.2.1一個樣本T?TEST的程序及數據
10.2.2一個樣本T?TEST的對話框
10.2.3一個樣本T?TEST的假設檢驗
10.2.4一個樣本T?TEST結果分析
10.3獨立樣本T?TEST的應用
10.3.1采用命令法進行獨立樣本T檢驗
10.3.2采用對話框法進行獨立樣本T檢驗
10.4配對差值T?TEST
10.4.1采用對話框進行配對差值T?TEST
10.4.2配對差值T?TEST的結果分析
10.4.3采用命令統計法進行配對差值T檢驗
10.5單因素方差分析
10.5.1One?Way ANOVA的菜單位置
10.5.2采用對話框比較兩組平均成績的差異
10.5.3One?Way ANOVA的結果分析
習題10
第11章采用Explore探測數據的正態性
11.1Explore過程可探測數據的錯誤來源
11.2Explore探測的數據
11.3圖形顯示之一：直方圖
11.4圖形顯示之二：莖葉圖
11.5框圖
11.6統計分析前對假設的檢驗
11.7冪轉換的形式
11.7.1冪轉換
11.7.2正態性檢驗
11.8集中趨勢分布的3種較佳平穩測度
11.9采用Explore的對話框進行數據探測
11.10在Syntax窗口編程
習題11
第12章過程ANOVA的應用
12.1ANOVA過程的應用之一：描述統計
12.2ANOVA過程的應用之二：方差分析
12.2.1方差分析的假設
12.2.2方差分析的結果
12.2.3交互效應的檢驗
12.3主效應的檢驗
12.4ANOVA 過程的命令及其用法
12.5采用對話框做ANOVA（多因素方差）分析
習題12
第13章非參數檢驗
13.1非參數檢驗過程的菜單和數據文件
13.2Chi?Square（卡方）單樣本檢驗
13.3Binomial(二項式)檢驗
13.4藥量的Runs檢驗
13.5單樣本的Kolmogorov?Smirnov 檢驗
13.6雙樣本的Kolmogorov?Smirnov 檢驗
13.7K個獨立樣本的Kruskal?Wallis檢驗
13.8成對樣本的Wilcoxon Signed Ranks 檢驗
13.9K對樣本的 Friedman 檢驗
習題13
第14章相關分析
14.1雙變量相關分析
14.1.1數據
14.1.2從相關矩陣看“SARS疫情”與廣東氣溫的關繫
14.1.3缺失值的剔除法對相關矩陣的影響
14.1.4Correlation的對話框細節
14.1.5運行Correlation 過程命令
14.2偏相關分析
14.2.1計算偏相關繫數的原理與偏相關的“階”
14.2.2如何辨別變量之間的虛假相關
14.2.3找回隱含相關
14.2.4通過對話框進行偏相關分析
14.2.5偏相關主對話框的應用說明
14.2.6將對話框中已選擇的命令粘貼到Syntax窗口
14.3偏相關命令表
習題14
第15章Cox Regression 過程的醫學應用
15.1隻有一個協變量的COXREG回歸模型
15.1.1幸存函數的計算
15.1.2基線與幸存時間的關繫
15.1.3危險率函數
15.2多協變量COXREG回歸模型
15.2.1含多個協變量的一般模型
15.2.2有3個協變量的回歸模型
15.2.3多個協變量模型的主要參數
15.3回歸模型的假設檢驗
15.4選擇預測的協變量
15.4.1選擇協變量的理論依據
15.4.2兩種常用的選擇變量法
15.5向前選擇變量的例子
15.5.1例子中的程序和數據
15.5.2輸出結果
15.5.3第1步進入方程的變量
15.5.4第2步進入方程的變量
15.5.5考察模型及其回歸繫數
15.5.6第2個變量進入方程後的模型
15.5.7第2個變量入選後模型中的變量能否淘汰
15.5.8成比例危險率模型
15.6對話框的用法
15.6.1Cox Regression主對話框
15.6.2定義Status變量的對話框
15.6.3畫圖的對話框
15.7COXREG過程的命令及子命令
習題15
第16章品牌研究中的結合分析
16.1結合分析的要領
16.2采用正交設計建立卡片
16.3精品購物的一個調查例子
16.4結合分析的方法
16.5市場預測與決策
16.6結合分析的命令
習題16
第17線性回歸
17.線性回歸模型的擬合優度
17.回歸的基本條件
17.3設定異常值和影響點
17.3.1從標準殘差看異常值
17.3.2檢測5個及小的異常值
17.4數據不符合回歸假設時的處理法
17.5向前選擇變量法
17.6自後淘汰變量法
17.7逐步回歸法
17.回歸中影響點的檢測
17.共線性診斷
17.10解釋回歸模型
17.11在對話框中運行線性回歸
習題17
第18章非線性回歸分析
18.1曲線估計
18.1.1曲線估計過程的菜單位置
18.1.2曲線估計的數據及其統計法
18.1.3存儲臨時變量
18.2二分的邏輯斯蒂克回歸
18.2.1采用對話框法進行二分邏輯斯蒂克回歸
18.2.2采用命令法進行二分邏輯斯蒂克回歸
18.2.3二分邏輯斯蒂克回歸的輸出與分析
18.2.4三種常用的回歸法
18.3多分邏輯斯蒂克回歸分析
18.4Two?Stage Least?Squares回歸
18.4.1Two?Stage Least?Squares回歸例子
18.4.2結果分析
18.5Nonlinear Regression過程在人口普查與預測中的應用
18.5.1從非線性回歸模型解出初始值
18.5.2非線性回歸模型的主要統計量
18.5.3人口預測
18.6利用Probit過程分析單位概率
18.6.1中度效果分析
18.6.2三組預測水平值的比較
18.6.3各組藥效的比較
習題18
第19章聚類分析
19.1二階聚類
19.1.1二階聚類的特點
19.1.2二階聚類的數據
19.1.3二階聚類的對話框例子
19.1.4二階聚類的結果分析
19.1.5二階聚類小結
19.2譜繫聚類
19.3個案Q聚類
19.3.1從冰柱圖看聚類結果
19.3.2平均連接法的圖表
19.3.3從樹形圖分析聚類成員
19.4變量R聚類
習題19
第20章判別分析
20.1從抽煙與心髒病的關繫入手研究
20.1.1選擇分析的個案
20.1.2組間均值差別
20.1.3Wilks的λ值
20.1.4相關繫數的評價
20.1.5判別繫數的估計
20.1.6判別函數的解釋
20.1.7Bayes的分組規則
20.1.8判別分的計算及分組
20.1.9個案分組後的概括統計表
20.1.10 判別分的直方圖（兩種版本的比較）
20.1.11計算錯誤分組的比例
20.1.12不正確分組的期望比例
20.1.13判別分析的其他統計量
20.1.14判別函數與變量二者之間的關繫
20.1.15費歇爾分組函數繫數
20.2逐步判別法
20.3其他幾種選擇變量的標準
20.4三組判別分析
20.5當違背假設時的情形
20.6判別分析對話框的用法
20.7判別分析的命令總表
習題20
第21章因素分析及對應分析
21.1因素分析所用的數據
21.2因素分析的對話框設置法
21.3輸出結果及其分析
21.3.1因素的初始統計量(共通性)
21.3.2因素抽取
21.4用主成分法抽取前3個因素
21.5通過未加權小二乘法抽取因素
21.6提煉主成分
21.7轉軸前後的對比
21.8對轉軸效果的驗證
21.9因素分析
21.10社會調研與市場分析中的對應分析
習題21
第22章復方差分析
22.1什麼是復方差分析
22.2假設與檢驗
22.2.1假設的必要條件
22.2.2檢驗假設
22.3多因變量二水平模型的假設檢驗
22.3.1多因變量之間相關性的檢驗
22.3.2因變量聯合分布為正態性的假設與檢驗
22.3.3方差齊性檢驗
22.4雙因變量單因素的Hotelling T2檢驗
22.4.1單因變量的Hotelling T2檢驗
22.4.2參數估計
22.5因變量是多水平（多樣本）模型的假設檢驗
22.5.1本節分析用的數據及程序
22.5.2進行描述統計
22.5.3進行主成分分析或Bartlett的球狀檢驗
22.5.差異性檢驗
22.5.5效應檢驗
22.6用殘差檢驗效度
22.6.1觀察值、期望值及其殘差
22.6.2參數的繫數估計
22.6.3均值的預測
22.7後的一點啟示
22.8采用GLM對話框進行復方差分析
習題22
第23章反復測量方差分析
23.1什麼是反復測量
23.2繪出圖形並進行描述統計
23.2.1描述性統計量
23.2.2圖形描述
23.3均值差的分析
23.3.1轉換變量
23.3.2正交正態差對照的圖示
23.4檢驗各種效應的差別
23.4.1檢驗常數效應
23.4.2關於方差分析表
23.4.3檢驗考試對像效應
23.4.4平均的單因變量顯著性檢驗
23.4.5結果
23.5選擇polynomial等其他對照
23.6二因子的設計模型
23.6.1二因子模型的檢驗
23.6.2變量的轉換
23.7效應的假設檢驗
23.8增加一個對像間的因子後的交互效應
23.8.1對像內與對像間的因子模型
23.8.2有組間因子時的非飽和模型
23.8.3有組間因子時的飽和模型
23.9帶有一個常數協變量的協方差分析
23.9.1協方差的預分析
23.9.2協方差分析
23.9.3方差分析後的線性模型
23.10方差分析的圖示
習題23
附錄A習題參考答案
附錄B如何閱讀本書
參考文獻

前言

前言
SPSS（Statistical Package for Social Science）
稱為社會科學統計包，這是20世紀60年代剛推出SPSS時的說法。如今在醫學、心理學、社會學、市場學、經濟學乃至自然科學領域都得到廣泛的普及和應用。
SPSS及SAS（Statistical Analysis System）等統計軟

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