●章 SPSS概述1
1.1 SPSS簡介2
1.2 SPSS的安裝與運行3
1.2.1 S5-PSS的安裝3
1.2.2 SPSS的運行3
1.3 SPSS的主要窗口及菜單功能3
1.3.1 SPSS的主要窗口3
1.3.2 SPSS的菜單功能7
1.4 SPSS的繫統設置8
小結10
思考與練習11
第2章 數據的建立與管理13
2.1 數據的建立14
2.1.1 變量的屬性14
2.1.2 數據的錄入18
2.2 數據的打開與保存24
2.2.1 外部數據的打開24
2.2.2 SPSS數據的保存25
2.3 數據的管理25
2.3.1 數據檢驗25
2.3.2 個案排序30
2.3.3 合並文件31
2.3.4 選擇個案35
2.3.5 拆分文件38
2.3.6 個案加權39
2.3.7 計算變量40
2.3.8 重新編碼41
2.3.9 置換缺失值44
小結45
思考與練習45
第3章 描述統計47
3.1 變量類型48
3.1.1 按測量水平劃分48
3.1.2 按數據是否具有連續性劃分49
3.2 統計量50
3.2.1 集中量數50
3.2.2 差異量數51
3.3 數據分布52
3.3.1 正態分布52
3.3.2 偏態分布53
3.4 頻率分析的SPSS過程53
3.4.1 定類和定序變量描述54
3.4.2 定距和定比變量描述58
3.5 描述分析的SPSS過程62
3.5.1 標準分數62
3.5.2 描述分析的SPSS過程63
3.6 數據探索的SPSS過程65
3.7 交叉表分析的SPSS過程68
小結71
思考與練習71
第4章 假設檢驗73
4.1 假設檢驗的原理74
4.1.1 假設檢驗74
4.1.2 小概率事件75
4.1.3 假設檢驗的基本步驟75
4.2 單樣本T檢驗76
4.2.1 單樣本T檢驗概述76
4.2.2 單樣本T檢驗的步驟76
4.2.3 單樣本T檢驗的SPSS過程78
4.3 獨立樣本T檢驗80
4.3.1 獨立樣本T檢驗概述80
4.3.2 獨立樣本T檢驗的原理和步驟80
4.3.3 獨立樣本T檢驗的SPSS過程82
4.4 成對樣本T檢驗86
4.4.1 成對樣本T檢驗的研究目的86
4.4.2 成對樣本T檢驗的原理和步驟86
4.4.3 成對樣本T檢驗的SPSS過程87
小結90
思考與練習91
第5章 方差分析93
5.1 單因素方差分析94
5.1.1 單因素方差分析的基本原理94
5.1.2 單因素方差分析的基本步驟96
5.1.3 單因素方差分析的SPSS過程98
5.2 多因素方差分析105
5.2.1 多因素方差分析的基本原理105
5.2.2 多因素方差分析的基本步驟106
5.2.3 多因素方差分析的SPSS過程108
5.3 協方差分析121
5.3.1 協方差分析的基本原理121
5.3.2 協方差分析的基本步驟122
5.3.3 協方差分析的SPSS過程123
5.4 重復測量方差分析129
5.4.1 重復測量方差分析概述129
5.4.2 重復測量方差分析的基本步驟129
5.4.3 重復測量方差分析的SPSS過程130
小結141
思考與練習141
第6章 卡方檢驗143
6.1 卡方檢驗的原理144
6.2 擬合度檢驗144
6.2.1 擬合度檢驗144
6.2.2 二項檢驗148
6.3 獨立性檢驗150
6.3.1 獨立性檢驗概述150
6.3.2 隨機設計2×2列聯表152
6.3.3 r×c列聯表獨立性檢驗155
6.3.4 配對設計r×r列聯表162
6.3.5 多維列聯表獨立性檢驗165
6.4 分類變量關聯強度分析169
6.4.1 2×2 四格表關聯強度169
6.4.2 r×c列聯表關聯強度170
6.4.3 RR和OR繫數172
小結176
思考與練習176
第7章 相關分析179
7.1 散點圖180
7.1.1 散點圖概述180
7.1.2 散點圖的SPSS過程182
7.2 簡單線性相關184
7.2.1 皮爾遜相關繫數184
7.2.2 斯皮爾曼等級相關繫數188
7.2.3 肯德爾的tau-b繫數191
7.3 偏相關分析192
7.3.1 偏相關概述192
7.3.2 偏相關的SPSS過程193
7.4 距離相關196
7.4.1 距離相關的概念196
7.4.2 距離相關的估算方法197
7.4.3 距離相關的SPSS分析過程197
7.5 信度201
7.5.1 信度的概念201
7.5.2 信度的種類及其估算201
7.5.3 信度分析的SPSS過程202
7.6 效度206
7.6.1 效度的概念206
7.6.2 效度的種類及其估算207
7.6.3 效度分析的SPSS過程208
小結209
思考與練習209
第8章 回歸分析211
8.1 回歸方程的構建步驟212
8.線性回歸方程213
8.2.線性回歸方程求解213
8.2.線性回歸方程擬合度檢驗214
8.2.線性回歸的SPSS過程215
8.線性回歸方程218
8.3.線性回歸方程求解218
8.3.線性回歸方程擬合度檢驗218
8.3.3 多重共線性220
8.3.線性回歸的SPSS過程220
8.Logistic回歸225
8.4.1 模型的構建226
8.4.2 方程的參數估計和方程檢驗227
8.4.Logistic回歸SPSS過程229
8.層級回歸方程232
8.5.1 層級回歸的概念232
8.5.2 層級回歸的適用情況233
8.5.3 層級回歸的SPSS過程233
8.6 虛擬變量與回歸分析237
8.6.1 虛擬變量的概念237
8.6.2 含有虛擬變量的回歸方程構建237
8.6.3 虛擬變量回歸分析的SPSS過程238
8.7 中介模型和調節模型241
8.7.1 中介模型的構建242
8.7.2 調節模型的構建245
小結250
思考與練習250
第9章 非參數檢驗251
9.1 非參數檢驗252
9.1.1 非參數檢驗簡介252
9.1.2 非參數檢驗的優缺點252
9.2 單樣本K-S檢驗253
9.2.1 單樣本K-S檢驗原理253
9.2.2 單樣本K-S檢驗的SPSS過程253
9.3 兩獨立樣本非參數檢驗255
9.3.1 兩獨立樣本非參數檢驗的一般原理255
9.3.2 曼-惠特尼U檢驗255
9.4 K個獨立樣本非參數檢驗258
9.4.1 克魯斯卡爾-沃利斯H檢驗258
9.4.2 K個獨立樣本非參數檢驗SPSS過程259
9.5 兩相關樣本非參數檢驗264
9.5.1 兩相關樣本非參數檢驗的一般原理264
9.5.2 符號檢驗264
9.5.3 威爾科克森等級檢驗法265
9.5.4 兩相關樣本非參數檢驗的SPSS過程265
9.6 K個相關樣本非參數檢驗267
9.6.1 K個相關樣本非參數的檢驗原理267
9.6.2 K個相關樣本非參數檢驗的SPSS過程268
小結275
思考與練習275
0章 因子分析277
10.1 因子分析簡介278
10.1.1 因子分析的基本原理278
10.1.2 因子分析的相關概念278
10.2 因子分析的步驟280
10.2.1 因子分析適合度檢驗280
10.2.2 因子提取281
10.2.3 因子旋轉282
10.2.4 因子得分與命名284
10.3 因子分析SPSS過程284
小結293
思考與練習293
1章 聚類和判別分析295
11.1 聚類分析296
11.1.1 二階聚類296
11.1.2 K-均值聚類299
11.1.3 繫統聚類302
11.2 判別分析306
11.2.1 判別分析概述306
11.2.2 判別分析的SPSS過程307
小結312
思考與練習312
參考文獻313

《SPSS統計分析與應用》共11章，以SPSS 24.0中文版為工具介紹了數據分析的常用技術，主要內容包括數據錄入、數據處理、數據文件管理、描述性統計、T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析等基礎統計分析模塊，以及非參數檢驗、聚類分析、判別分析、因子分析等不錯統計分析模塊。為方便教學及讀者自學，本書除了提供每個章節的演示案例數據外，還專門錄制了各章節重要知識點的教學視頻，這些教學視頻短小精悍，很好適合利用碎片化時間學習，選擇本書作為SPSS的入門和中級進階學習是一個不錯的選擇。
《SPSS統計分析與應用》可作為高等院校心理學、教育學、社會學和管理學等相關專業的本科生和研究生教材，也可作為教育科研、市場調研等涉及統計分析和決策相關領域數據分析人員的學習用書。

李金德,秦晶 編