楊丹主編的《SPSS寶典（第3版）》依照統計分析的學習規律，首先介紹了SPSS的基本概念和基本操作，在讀者具有一定數據管理和初步分析能力的基礎上，再對SPSS的統計分析模塊進行分門別類的講解，盡量做到統計分析理論和操作方法的**結合；同時，針對讀者的不同需求，本書利用數據管理和統計分析示例，介紹了SPSS的**編程功能，以幫助**用戶對SPSS的統計分析功能進行二次開發。
本書基於*新的IBM SPSS Statistics 19版本編寫，共分23章，包括SPSS基礎、SPSS數據管理、SPSS統計分析、SPSS圖形功能和SPSS**編程功能幾大部分。

楊丹主編的《SPSS寶典（第3版）》基於最新版 本IBM SPSS Statistics 19進行編寫，結合統計教 學的特點，以循序漸進的方式介紹了世界著名統計分 析軟件SPSS的多種模塊和編程功能，並對數據處理和 統計分析的輸出結果進行了詳盡的解釋。 本書共分23章，主要介紹了IBM SPSS Statlstics 19的基礎知識、統計數據的創建和管理 、SPSS統 計分析功能、SPSS的圖形繪制功能以及SPSS編程功能 。其中包括SPSS的窗口及其設置、統計數據的創建 與編輯、SPSS數據的管理、數據轉換與SPSS函數、 SPSS基本統計分析、多重反應分析、SPSS的自定義表 格、均值的比較與檢驗、方差分析、非參數檢驗、相 關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、判別 分析、因子分析、對應分析、信度分析、統計圖形的 創建和編輯、SPSS的命令語句程序設計、利用SPSS 語句讀取數據文件、宏等內容。 《SPSS寶典（第3版）》內容全面，論述翔實， 深入淺出。全書以SPSS統計功能為主線，涵蓋數據管 理和SPSS高級編程 等內容，既可供高等院校相關專業本科生、研究生， 以及從事統計分析和決策的各領域相關專業的讀者學 習參考，亦可用作SPSS統計分析培訓和自學教材。

**部分　IBM SPSS 19入門 1
第1章 IBM SPSS Statistics概述 2
1.1 SPSS的發展簡史 2
1.2 IBM SPSS Statistics 19的特點 3
1.3 IBM SPSS Statistics 19對環境的要求 3
1.3.1 對硬件環境的要求 3
1.3.2 對軟件環境的要求 4
1.4 安裝和卸載IBM SPSS Statistics 19 4
1.4.1 安裝IBM SPSS Statistics 19 4
1.4.2 卸載IBM SPSS Statistics 19 5
1.5 IBM SPSS Statistics 19的啟動與退出 6
1.5.1 啟動IBM SPSS Statistics 19 6
1.5.2 退出IBM SPSS Statistics 19 6
1.6 IBM SPSS Statistics 19新增功能 7
1.7 IBM SPSS Statistics 19的幫助繫統 8
1.7.1 Topics（主題幫助） 8
1.7.2 Tutorial（自學指導） 9
1.7.3 Cases Studies（案例研究） 9
1.7.4 Statistics Coach（統計輔導） 10
1.7.5 Command Syntax Reference（命令語句參考） 10
1.7.6 Developer Central（研發中心） 11
1.7.7 Algorithms（統計算法） 11
1.8 小結 12
第2章 IBM SPSS 19的窗口及其設置 13
2.1 IBM SPSS Statistics 19的三種運行方式 13
2.1.1 **窗口菜單運行方式 13
2.1.2 程序運行方式 13
2.1.3 混合運行方式 13
2.2 IBM SPSS Statistics 19常用對話框 14
2.2.1 SPSS文件操作對話框 14
2.2.2 SPSS統計分析主對話框 16
2.2.3 對話框的控制與選擇 19
2.3 IBM SPSS Statistics 19的窗口及其設置 21
2.3.1 Data Editor（數據編輯窗口） 22
2.3.2 Output（結果輸出窗口） 22
2.3.3 SPSS Syntax Editor（語句窗口） 23
2.3.4 Script（腳本編輯窗口） 24
2.4 小結 24
第3章 SPSS統計數據的創建與編輯 25
3.1 SPSS數據的屬性及其定義方法 25
3.1.1 變量名（Name） 25
3.1.2 變量類型（Type） 25
3.1.3 變量標簽（Label） 31
3.1.4 Missing（變量缺失數據） 32
3.1.5 Measure（度量尺度） 33
3.2 SPSS數據文件的構成 33
3.2.1 SPSS數據文件的結構 33
3.2.2 SPSS數據文件中的個案 34
3.2.3 創建SPSS數據文件 34
3.2.4 應用實例：定義SPSS數據結構 37
3.2.5 實例：大學教師的問卷調查表 37
3.2.6 調查表數據變量名及其屬性的設計 37
3.3 SPSS數據的錄入 39
3.3.1 認識數據錄入窗口 39
3.3.2 在數據編輯窗口中錄入數據 40
3.4 SPSS數據的編輯 41
3.4.1 插入和刪除變量 41
3.4.2 插入和刪除個案 42
3.4.3 數據的移動、復制和刪除 43
3.4.4 SPSS數據的定位 44
3.5 數據文件的操作 45
3.5.1 創建和讀取SPSS數據文件 45
3.5.2 保存SPSS數據文件 52
3.6 小結 54
第4章 SPSS數據的管理 55
4.1 數據的排序 55
4.1.1 SPSS數據排序的基本操作 55
4.1.2 數據排序的一個例子 56
4.2 數據的轉置 57
4.3 重復個案的識別 59
4.4 數據文件的拆分 62
4.5 數據文件的合並 65
4.5.1 個案合並 65
4.5.2 變量合並 67
4.6 數據的分類彙總 70
4.6.1 分類彙總的概念 70
4.6.2 分類彙總的操作步驟 70
4.7 數據的加權 74
4.8 小結 76
第5章 數據轉換與SPSS函數 77
5.1 SPSS的表達式 77
5.1.1 SPSS算術表達式 77
5.1.2 SPSS條件表達式 77
5.1.3 SPSS邏輯表達式 78
5.2 SPSS函數 78
5.2.1 算術函數（Arithmetic Functions） 79
5.2.2 統計函數（Statistical Functions） 79
5.2.3 字符串函數（String Functions） 80
5.2.4 日期和時間函數（Date and Time Functions） 80
5.2.5 累計分布函數（Cumulative Distribution Functions） 81
5.2.6 逆分布函數（Inverse Distribution Functions） 82
5.2.7 隨機變量函數（Random Variable Functions） 83
5.2.8 概率密度函數（Probability Density Function） 84
5.2.9 尾部概率函數（Tail Probability Function） 85
5.2.10 缺失值函數（Missing Value Functions） 86
5.3 變量的計算 86
5.3.1 變量計算的基本操作 86
5.3.2 實例：高校提前錄取名單的確定 89
5.4 數據的選取 92
5.4.1 數據選取的基本操作 92
22.4.3 讀取嵌套數據文件 496
22.5 小結 498
第23章 宏 499
23.1 SPSS宏概述 499
23.1.1 SPSS宏工具概述 499
23.1.2 SPSS宏的定義 499
23.2 SPSS宏的參數 500
23.2.1 SPSS宏參數的定義及分類 500
23.2.2 SPSS宏的關鍵字參數 501
23.2.3 SPSS宏的位置參數 502
23.2.4 參數的標識符 502
23.2.5 參數的默認設置 505
23.3 SPSS宏的流程控制結構 505
23.3.1 IF結構 505
23.3.2 循環結構 506
23.4 宏的其他操作 507
23.4.1 宏變量的數學運算 507
23.4.2 宏變量中直接讀取分配 508
23.4.3 字符串操作函數 508
23.5 SPSS宏的調試 509
23.5.1 輸出窗口中顯示擴展宏語句 510
23.5.2 結果窗口中顯示宏參數 510
23.6 小結 510
參考文獻 511
5.4.2 數據選取的應用實例 95
5.5 個案計數 97
5.5.1 個案計數的基本操作 97
5.5.2 實例：央視主要節目的收視率調查 99
5.6 數據的重新編碼 100
5.6.1 數據的重新編碼 100
5.6.2 數據的自動重新編碼 104
5.6.3 重新編碼的應用實例 105
5.7 SPSS變量集 108
5.7.1 SPSS變量集的分類 108
5.7.2 定義用戶變量集 108
5.7.3 使用用戶變量集 109
5.8 小結 110
第2部分 利用SPSS進行統計分析 111
第6章 SPSS的基本統計分析 112
6.1 基本統計量的定義和計算 113
6.1.1 描述集中趨勢的統計量 113
6.1.2 描述離散趨勢的統計量 113
6.1.3 描述分布形態的統計量 114
6.2 頻數分析過程 115
6.2.1 頻數分析過程的SPSS操作 115
6.2.2 實例：成年男子血壓數據的頻數分析 118
6.2.3 頻數分析的結果 119
6.3 描述性分析過程 120
6.3.1 描述性分析的SPSS操作 120
6.3.2 實例：學生體檢數據的描述性分析 122
6.4 探索性分析過程 124
6.4.1 探索性分析問題的提出 124
6.4.2 探索分析的SPSS操作 124
6.4.3 Statistic選項 125
6.4.4 Plots選項 126
6.4.5 Options選項 127
6.4.6 實例：新型合金耐熱性的探索分析 128
6.4.7 探索分析的結果 128
6.5 小結 134
第7章 多重反應分析 135
7.1 多重反應分析的基本方法 135
7.1.1 二分法（Multiple Dichotomies Method） 135
7.1.2 分類法（Multiple Category Method） 136
7.2 定義多重反應分析數據集 136
7.2.1 實例：消費者購物場所的調查 136
7.2.2 定義多重數據集的SPSS操作 136
7.3 多重反應頻數分析 138
7.3.1 多重反應頻數分析的SPSS操作 138
7.3.2 多重反應頻數分析的結果 139
7.4 多重反應列聯表分析 139
7.4.1 SPSS基本操作 139
7.4.2 多重反應列聯表分析的結果 141
7.5 小結 142
第8章 SPSS的自定義表格 143
8.1 認識自定義表格對話框 143
8.1.1 實例：個人家庭情況調查數據 143
8.1.2 自定義表格的SPSS操作 144
8.2 表格的結構和SPSS實現 149
8.2.1 堆棧和嵌套的基本定義 149
8.2.2 堆棧和嵌套的SPSS實現 149
8.3 自定義表格的選項及其獨立性檢驗 151
8.3.1 實例：對婚姻幸福感認同的分析和列表 151
8.3.2 SPSS基本操作 151
8.3.3 Titles選項 151
8.3.4 Test Statistics選項 152
8.3.5 Options選項 153
8.3.6 自定義表格的結果 155
8.4 多重反應變量集的自定義表格 156
8.4.1 一般多重變量集自定義表格 156
8.4.2 SPSS基本操作 156
8.4.3 多重反應變量集表格的結果 158
8.4.4 進一步的分析 159
8.4.5 具有嵌套結構的多重變量集自定義表格 160
8.4.6 多重變量集的獨立性檢驗 161
8.4.7 多重變量集的列均值比較和檢驗 163
8.5 小結 164
第9章 均值的比較與檢驗 165
9.1 參數檢驗問題的提出 165
9.2 參數檢驗的基本步驟 166
9.3 單樣本T檢驗 167
9.3.1 單樣本T檢驗的基本方法 167
9.3.2 單樣本T檢驗的SPSS操作 168
9.3.3 實例：圓盤制動閘直徑的T檢驗 169
9.3.4 單樣本T檢驗的結果 170
9.4 獨立樣本T檢驗 171
9.4.1 獨立樣本T檢驗的基本方法 171
9.4.2 獨立樣本T檢驗的SPSS操作 172
9.4.3 實例：兩組乒乓球得分數據的T檢驗 174
9.4.4 獨立樣本T檢驗的結果 174
9.5 配對樣本T檢驗 175
9.5.1 配對樣本T檢驗問題的基本方法 175
9.5.2 配對樣本T檢驗的SPSS操作 176
9.5.3 實例：新藥療效的測試結果檢驗 177
9.5.4 配對樣本T檢驗的結果 178
9.6 小結 180
**0章 方差分析 181
10.1 方差分析的基本原理 181
10.2 方差分析的概念和假設 182
10.3 單因素方差分析 183
10.3.1 單因素方差分析的SPSS操作 183
10.3.2 Contrasts選項 183
10.3.3 Post Hoc Multiple Comparisions選項 184
10.3.4 Options選項 186
10.3.5 實例：來自4個不同行業的投訴數據 186
10.3.6 單因素方差分析的結果解釋 187
10.4 多因素方差分析 192
10.4.1 多因素方差分析的SPSS操作 192
10.4.2 Model選項 193
10.4.3 Contrasts選項 194
10.4.4 Plots選項 195
10.4.5 Post Hoc Multiple Comparisions選項 195
10.4.6 Save選項 196
10.4.7 Options選項 197
10.4.8 實例：機器和工人兩因素的方差分析 198
10.4.9 兩因素方差分析的結果解釋 199
10.5 協方差分析 201
10.5.1 協方差分析的基本思想 201
10.5.2 實例：政府部門對培訓效果的分析 201
10.5.3 非飽和模型的SPSS操作 202
10.5.4 結果分析 203
10.5.5 進一步分析：實例中的飽和模型 204
10.5.6 飽和模型的結果解釋 205
10.6 小結 207
**1章 非參數檢驗 208
11.1 卡方檢驗 209
11.1.1 卡方檢驗的基本原理 209
11.1.2 卡方檢驗的SPSS操作 209
11.1.3 實例：網站流量的泊松分布檢驗 213
11.2 二項分布檢驗 215
11.2.1 二項分布檢驗的基本原理 215
11.2.2 二項分布檢驗的SPSS操作 216
11.2.3 實例：拋硬幣實驗的二項分布檢驗 216
11.3 遊程檢驗 218
11.3.1 遊程檢驗的基本原理 218
11.3.2 遊程檢驗的SPSS操作 218
11.3.3 實例：體育達標成績的檢驗 219
11.4 單樣本K-S 檢驗 221
11.4.1 單樣本K-S檢驗的基本原理 221
11.4.2 單樣本K-S檢驗的SPSS操作 221
11.4.3 實例：車禍事故數的泊松分布檢驗 222
11.4.4 實例的進一步分析：考慮性別因素 223
11.5 兩獨立樣本的非參數檢驗 225
11.5.1 兩獨立樣本檢驗的SPSS操作 225
11.5.2 兩獨立樣本Mann-Whitney U檢驗 227
11.5.3 兩獨立樣本的K-S檢驗 229
11.6 小結 231
**2章 相關分析 232
12.1 相關分析的基本方法 232
12.2 相關繫數的計算 233
12.2.1 Pearson簡單相關繫數 233
12.2.2 Spearman等級相關繫數 233
12.2.3 Kendall τ相關繫數 234
12.3 雙變量相關分析 234
12.3.1 雙變量相關分析的SPSS操作 234
12.3.2 Options選項 235
12.3.3 實例：汽車價格和汽車燃油率的分析 236
12.3.4 雙變量相關分析的結果 237
12.3.5 進一步分析：定序型變量的分析 238
12.3.6 進一步分析的結果 239
12.4 偏相關分析 240
12.4.1 偏相關分析的基本原理 240
12.4.2 偏相關分析的SPSS操作步驟 240
12.4.3 Options選項 241
12.4.4 實例：對一批體檢數據的偏相關分析 242
12.4.5 偏相關分析的結果 243
12.4.6 改變控制變量後的結果 244
12.5 距離分析 245
12.5.1 距離分析的基本概念 245
12.5.2 距離分析的SPSS操作 245
12.5.3 Similarity Measure選項和相似性測度 246
12.5.4 Dissimilarity Measure選項和不相似性測度 248
12.5.5 實例：體檢數據的變量距離分析 250
12.5.6 變量距離分析的結果 250
12.5.7 實例：對飛機葉片的個案距離分析 251
12.5.8 個案距離分析的結果 252
12.6 小結 252
**3章 回歸分析 253
13.1 線性回歸分析 254
13.1.1 線性回歸分析的方法概述 254
13.1.2 線性回歸分析的數學模型 254
13.1.3 線性回歸方程的顯著性檢驗 255
13.1.4 線性回歸方程的殘差分析 256
13.1.5 線性回歸分析的SPSS操作 257
13.1.6 實例：體檢數據中的體重和肺活量的分析 263
13.1.7 一元線性回歸分析的結果 264
13.1.8 多元線性回歸：小學生語言測試得分分析 269
13.1.9 多元線性回歸的結果 270
13.1.10 實例：加權*小二乘回歸 273
13.1.11 加權*小二乘回歸分析的結果 275
13.2 曲線參數估計 277
13.2.1 曲線參數估計的基本原理 277
13.2.2 曲線參數估計的基本步驟 277
13.2.3 實例：金屬強度測試的回歸分析 280
13.2.4 曲線參數估計的結果 281
13.3 小結 285
**4章 對數線性模型 286
14.1 對數線性模型的基本概念 286
14.1.1 實例：育齡婦女生育調查 286
14.1.2 對數線性模型的對數頻數表 287
14.2 對數線性模型的建立 288
14.2.1 對數線性模型的效應項 288
14.2.2 效應項的計算方法 289
14.3 對數線性模型的檢驗 289
14.3.1 對數線性模型的檢驗項目 289
14.3.2 對數線性模型的參數估計 290
14.3.3 單項效應的參數估計和檢驗 290
14.3.4 擬合優度檢驗 291
14.3.5 交互效應檢驗 291
14.3.6 分層效應檢驗 292
14.3.7 飽和模型的偏關聯檢驗 293
14.4 對數線性模型的Model Selection過程 293
14.4.1 層次對數線性模型的基本方法 293
14.4.2 層次對數線性模型的SPSS操作 294
14.4.3 Model Building選項和模型的選擇 294
14.4.4 Model選項 295
14.4.5 Options選項 296
14.4.6 實例：育齡婦女生育調查 297
14.4.7 實例分析的結果 298
14.5 對數線性模型的General過程 304
14.5.1 General過程的基本思想 304
14.5.2 General過程的SPSS步驟 304
14.5.3 Save選項 305
14.5.4 Model選項 305
14.5.5 Options選項 306
14.5.6 實例分析 307
14.5.7 Genera對數線性模型的結果與分析 308
14.6 對數線性模型的Logit過程 311
14.6.1 Logit過程的基本思想 311
14.6.2 Logit過程的SPSS操作 311
14.6.3 實例分析 312
14.6.4 Logit模型的結果與分析 312
14.7 小結 315
**5章 聚類分析 316
15.1 聚類分析的基本方法 316
15.1.1 實例：不同學科的能力測試調查 316
15.1.2 距離描述 317
15.1.3 聚類類型 317
15.1.4 聚類方法 318
15.2 不相似測度的度量方法 318
15.2.1 定距型變量的不相似測度 318
15.2.2 計數變量的不相似測度 320
15.2.3 二值變量的不相似測度 320
15.3 分層聚類 322
15.3.1 分層聚類的基本方法 322
15.3.2 分層聚類的SPSS操作 323
15.3.3 Method選項 324
15.3.4 Save選項 327
15.3.5 Statistics選項 328
15.3.6 Plots選項 330
15.3.7 個案聚類：16個地區的農民支出情況分析 332
15.3.8 個案聚類的結果分析 334
15.3.9 確定分類數的討論 337
15.3.10 變量聚類：SPSS軟件模塊使用的調查 338
15.3.11 變量聚類的結果分析 339
15.4 逐步聚類分析 341
15.4.1 逐步聚類分析的基本方法 341
15.4.2 逐步聚類分析的SPSS操作 342
15.4.3 Iterate選項 343
15.4.4 Save選項 344
15.4.5 Options選項 344
15.4.6 個案逐步聚類分析的結果 345
15.4.7 逐步聚類：變量聚類模式的實例 348
15.4.8 變量逐步聚類的結果分析 349
15.5 二階段聚類分析 351
15.5.1 二階段聚類分析的基本原理 351
15.5.2 二階段聚類分析的SPSS操作 352
15.5.3 Options選項 353
15.5.4 Output選項 355
15.5.5 個案聚類：不同汽車車型的聚類分析 355
15.5.6 二階段個案聚類的結果 356
15.6 小結 359
**6章 判別分析 360
16.1 判別分析過程的基本原理 360
16.2 判別分析的SPSS操作 360
16.2.1 基本操作 360
16.2.2 Method選項 362
16.2.3 Statistics選項 363
16.2.4 Classify選項 364
16.2.5 Save選項 365
16.3 實例：對一組體檢數據的判別分析 366
16.3.1 實例數據 366
16.3.2 操作步驟 366
16.4 判別分析的結果 367
16.5 小結 371
**7章 因子分析 372
17.1 因子分析的基本概念 372
17.2 因子分析的數學模型 373
17.3 因子分析的基本方法 373
17.3.1 因子提取 373
17.3.2 因子旋轉 373
17.3.3 計算因子得分 373
17.4 因子分析的SPSS操作 374
17.4.1 基本操作 374
17.4.2 Descriptives選項 375
17.4.3 Extraction選項 376
17.4.4 Rotation選項 377
17.4.5 Scores選項 378
17.4.6 Options選項 379
17.4.7 因子分析的共同度 380
17.4.8 因子分析中的總方差解釋 380
17.4.9 因子分析的碎石圖和解釋 381
17.4.10 旋轉後的因子載荷矩陣 382
17.4.11 因子得分 382
17.5 實例：奧運項目的因子分析 383
17.5.1 操作步驟 383
17.5.2 結果分析 384
17.6 小結 388
**8章 對應分析 389
18.1 對應分析的基本方法 389
18.2 對應分析的SPSS操作 390
18.2.1 實例：不同職業人員的吸煙程度調查 390
18.2.2 對應分析的基本操作 391
18.2.3 Model選項 392
18.2.4 Statistic選項 393
18.2.5 Plots選項 394
18.2.6 對應分析的結果 395
18.3 實例：美國哲學博士學位畢業人數的對應分析 399
18.3.1 實例數據 399
18.3.2 操作步驟 399
18.3.3 實例的對應分析結果 400
18.4 多元對應分析 404
18.4.1 多元對應分析的基本方法 404
18.4.2 多元對應分析的SPSS操作 405
18.4.3 Discretization選項 407
18.4.4 Missing Values選項 408
18.4.5 Options選項 408
18.4.6 Output選項 410
18.4.7 Save選項 411
18.5 實例：雇員和汽車的多元對應分析 412
18.5.1 實例數據 412
18.5.2 SPSS操作 412
18.5.3 多元對應分析的結果 413
18.6 小結 417
**9章 信度分析 418
19.1 信度分析的概念 418
19.2 信度分析的基本方法 419
19.3 信度分析的SPSS操作 420
19.3.1 基本操作 420
19.3.2 Statistics選項 421
19.4 實例：節目是否繼續開辦的調查分析 423
19.4.1 實例中的調查數據 423
19.4.2 操作步驟 423
19.5 信度分析的結果 423
19.6 進一步的分析 425
19.6.1 拆半信度繫數模型 425
19.6.2 Guttman模型 426
19.6.3 平行模型（Parallel Model） 427
19.7 小結 428
第20章 統計圖形的創建和編輯 429
20.1 SPSS圖形的基本功能介紹 429
20.1.1 圖形生成器（Chart Builder） 429
20.1.2 交互模式創建圖形（Interactive） 430
20.1.3 傳統模式創建圖形（Legacy Chart） 430
20.2 條形圖 431
20.2.1 條形圖的類型和基本操作 431
20.2.2 簡單條形圖 433
20.2.3 復合條形圖 442
20.2.4 堆棧條形圖 447
20.3 三維條形圖（3-D Bar） 452
20.3.1 三維條形圖的類型 452
20.3.2 個案分組模式 454
20.4 小結 455
第21章 SPSS的命令語句程序設計 456
21.1 Syntax程序語言概述 456
21.1.1 Syntax命令語句的特性 456
21.1.2 統計分析方式的選擇 456
21.2 Syntax命令語句及其定義規則 457
21.2.1 SPSS命令的類型 457
21.2.2 SPSS命令的定義規則及其構成 458
21.2.3 SPSS命令的顯示順序 459
21.2.4 SPSS命令語句的狀態 460
21.2.5 SPSS的子命令 461
21.2.6 命令執行的兩種方式 462
21.3 創建和運行Syntax 462
21.3.1 認識Syntax窗口 462
21.3.2 定制SPSS Syntax編程環境 463
21.3.3 創建和運行Syntax文件 464
21.3.4 SPSS程序的類型 465
21.4 SPSS Syntax語法 466
21.4.1 流程結構語句 466
21.4.2 過程語句 471
21.4.3 文件操作語句 474
21.5 Syntax語句錯誤與程序調試 478
21.5.1 識別Syntax命令的語法錯誤 479
21.5.2 錯誤信息 479
21.5.3 理解錯誤信息的含義 480
21.5.4 修改Syntax語法錯誤 480
21.5.5 Syntax語法錯誤的實例分析 480
21.6 小結 482
第22章 利用SPSS語句讀取數據文件 483
22.1 讀取數據庫中的數據 483
22.1.1 安裝數據庫驅動 483
22.1.2 讀取數據庫表中的數據 483
22.1.3 讀取數據庫的多個表 485
22.2 讀取Excel文件數據 486
22.2.1 讀取Excel工作表數據 486
22.2.2 讀取多個工作表數據 487
22.3 讀取文本文件數據 488
22.3.1 讀取定界文本數據文件 488
22.3.2 讀取逗號分隔值（CSV）數據文件 489
22.3.3 讀取固定寬度文本數據文件 491
22.4 讀取復雜文本數據 492
22.4.1 讀取混合數據文件 492
22.4.2 讀取分組數據文件 493