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内容简介

　　《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界面进行讲解和操作，致力于使读者全面了解SPSS，了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作，《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式，着重于SPSS分析软件的实际应用。
　　全书共分25章。第1～3章重点讲解了数据和文件的管理操作，以及SPSS系统环境的设置。第4～18章主要介绍各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20～25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例，包括上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。
　　《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》适合自然科学和社会科学各领域、各专业的研究人员多层次的需要，也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士以及管理人员和决策者等学习与参考。

内页插图

目录

目　录

第1章　SPSS 20概述　1
1．1　SPSS简介　1
1．2　SPSS的安装、启动和退出　3
1．2．1　SPSS 20的安装　3
1．2．2　SPSS的启动　4
1．2．3　SPSS 20的退出　6
1．3　SPSS 20的界面及设置　6
1．3．1　常用界面　7
1．3．2　常规选项参数　10
1．3．3　查看器选项参数　12
1．3．4　文件位置选项参数　13
1．3．5　输出选项参数　14
1．3．6　图表选项参数　15
1．3．7　多重归因选项参数　17
1．3．8　枢轴表选项参数　18
1．3．9　数据选项参数　20
1．3．10　货币选项参数　21
1．3．11　脚本选项参数　22
1．3．12　语法编辑器选项参数　23

第2章　数据文件的建立与操作　24
2．1　 数据编辑器与数据文件　24
2．1．1　数据编辑器　24
2．1．2　数据文件　27
2．2　常量、变量、操作符和表达式　28
2．2．1　常量与变量　28
2．2．2　操作符与表达式　32
2．2．3　如何定义一个变量　33
2．2．4　概率事件　38
2．3　输入数据　38
2．3．1　输入数据的方法　38
2．3．2　查看文件信息和变量信息　38
2．4　编辑数据文件　40
2．4．1　在单元格中编辑数据　40
2．4．2　插入变量与删除变量　41
2．4．3　插入观测量与删除观测量　41
2．4．4　数据的剪切、复制和粘贴　42
2．4．5　撤销操作　43
2．5　对数据文件的操作　43
2．5．1　数据文件的打开与保存　43
2．5．2　数据库文件的转换　44

第3章　数据文件的操作　53
3．1　数据文件的一般操作　53
3．1．1　数据排序　53
3．1．2　数据文件的拆分　54
3．1．3　数据文件的合并　56
3．1．4　数据文件的转置　59
3．1．5　变量取值的求秩　60
3．1．6　变量值的重新编码　62
3．1．7　计算新变量　66
3．2　分类汇总　69
3．2．1　数据描述　69
3．2．2　分类汇总的参数设置　69
3．2．3　分类汇总的结果　71
3．3　观测量的加权　72
3．4　数据文件的结构重组　73
3．4．1　选择数据重组方式　74
3．4．2　变量组到观测量组的重组　75
3．4．3　观测量组到变量组的重组　79
3．4．4　转置重组　82

第4章　基本统计分析功能　84
4．1　OLAP在线分析过程　84
4．1．1　数据描述　84
4．1．2　OLAP过程的操作和设置　84
4．2　个案汇总分析　88
4．2．1　个案汇总分析的参数设置　88
4．2．2　输出结果　89
4．3　按行和列的汇总分析　90
4．3．1　按行汇总过程　90
4．3．2　按列汇总过程　94
4．4　频数分析　96
4．4．1　数据描述　96
4．4．2　对分类变量的频数分析　96
4．4．3　对连续变量的频数分析　98
4．5　描述性统计分析　100
4．5．1　数据描述　100
4．5．2　描述性分析过程　100
4．6　探索性分析过程　101
4．6．1　数据描述　102
4．6．2　探索性分析实例　102
4．7　列联表分析过程　105
4．7．1　数据描述　105
4．7．2　列联表分析的参数设置　106
4．7．3　列联表分析的输出结果　109
4．8　Bootstrap简介与设置　110
4．8．1　Bootstrap简介　110
4．8．2　Bootstrap参数设置　110

第5章　均值比较和T检验　113
5．1　均值分析过程　114
5．1．1　原理与方法　114
5．1．2　SPSS实例分析　114
5．2　单样本T检验　116
5．2．1　原理与方法　116
5．2．2　SPSS实例分析　117
5．3　独立样本T检验　118
5．3．1　原理与方法　118
5．3．2　SPSS实例分析　119
5．4　配对样本T检验　120
5．4．1　原理与方法　120
5．4．2　SPSS实例分析　121

第6章　非参数检验　123
6．1　非参数检验简介　123
6．1．1　非参数检验与参数检验　123
6．1．2　非参数检验的优点　124
6．1．3　非参数检验的缺点　124
6．2　卡方检验　124
6．2．1　原理与方法　125
6．2．2　数据和问题描述　126
6．2．3　卡方检验实例分析　126
6．3　二项式检验　128
6．3．1　原理与方法　128
6．3．2　数据和问题描述　128
6．3．3　二项式检验实例分析　129
6．4　游程检验　130
6．4．1　原理与方法　130
6．4．2　数据和问题描述　130
6．4．3　游程检验实例分析　131
6．5　单样本Kolmogorov-Smirnov检验　132
6．5．1　原理与方法　132
6．5．2　数据和问题描述　132
6．5．3　单样本K-S检验实例分析　133
6．6　两个独立样本检验　134
6．6．1　原理与方法　134
6．6．2　数据和问题描述　134
6．6．3　两个独立样本检验实例分析　135
6．7　k个独立样本的检验　136
6．7．1　原理与方法　136
6．7．2　数据和问题描述　137
6．7．3　k个独立样本检验实例分析　137
6．8　两个相关样本的检验　138
6．8．1　原理与方法　138
6．8．2　数据和问题描述　140
6．8．3　两个相关样本检验的实例分析　140
6．9　k个相关样本的检验　141
6．9．1　原理与方法　141
6．9．2　数据和问题描述　143
6．9．3　k个相关样本检验的实例分析　143

第7章　多重响应分析　145
7．1　多重响应概述　145
7．2　多重响应变量集的定义　145
7．3　多重响应变量集的频率分析　147
7．4　多重响应变量集的交叉表分析　148
7．5　用表过程研究多重响应变量集　151
7．5．1　多重响应变量集的定义　151
7．5．2　建立包含多重响应变量集的表格　151

第8章　回归分析　155
8．1　线性回归　155
8．1．1　一元线性回归的基本原理　155
8．1．2　多元线性回归的基本原理　157
8．1．3　模型假设的其他检验　158
8．1．4　问题描述和数据准备　159
8．1．5　线性回归分析的设置和操作　159
8．1．6　案例的结果分析　163
8．2　曲线回归　166
8．2．1　曲线回归的基本原理　166
8．2．2　问题描述和数据准备　167
8．2．3　曲线回归分析的设置和操作　167
8．2．4　案例的结果分析　169
8．3　非线性回归　170
8．3．1　非线性回归简介　170
8．3．2　问题描述和数据准备　172
8．3．3　非线性回归的参数设置　173
8．3．4　案例的结果分析　177
8．4　二元Logistic回归　177
8．4．1　二元Logistic回归的数学原理　178
8．4．2　问题描述和数据准备　179
8．4．3　二元Logistic回归的参数设置　180
8．4．4　案例的结果分析　184
8．5　多元Logistic回归分析　187
8．5．1　多元Logistic回归的原理简介　187
8．5．2　问题描述和数据准备　187
8．5．3　多元Logistic回归参数设置　188
8．5．4　案例的结果分析　192
8．6　有序回归　194
8．6．1　问题描述和数据准备　194
8．6．2　有序回归的参数设置　195
8．6．3　案例的结果分析　198
8．7　概率单位回归分析　200
8．7．1　概率单位回归分析简介　200
8．7．2　问题描述和数据准备　201
8．7．3　概率单位回归的参数设置　201
8．7．4　案例的结果分析　203
8．8　加权回归分析　204
8．8．1　加权回归分析简介　204
8．8．2　问题描述和数据准备　205
8．8．3　加权回归的参数设置　206
8．8．4　案例的结果分析　206
8．9　二阶段最小二乘回归　208
8．9．1　二阶段最小二乘回归的基本原理　208
8．9．2　问题描述和数据准备　208
8．9．3　二阶段最小二乘回归的参数设置　209
8．9．4　案例的结果分析　210
8．10　最佳尺度回归　211
8．10．1　最佳尺度回归原理　211
8．10．2　问题描述和数据准备　211
8．10．3　最佳尺度回归的参数设置　212
8．10．4　案例的结果分析　216

第9章　方差分析　220
9．1　方差分析简介　220
9．1．1　t检验与方差分析的比较　220
9．1．2　方差分析的基本原理　221
9．2　单因素方差分析　223
9．2．1　原理与方法　223
9．2．2　单因素方差分析实例　223
9．3　多因素方差分析过程　228
9．3．1　原理与方法　228
9．3．2　二因素方差分析实例　231
9．3．3　协方差分析实例　238
9．3．4　交互效应中随机因素的分析　241
9．4　多元方差分析　245
9．4．1　原理与方法　245
9．4．2　多元方差分析实例　245
9．5　重复测量设计的方差分析　247
9．5．1　原理与方法　247
9．5．2　SPSS实例分析　248
9．6　方差成分分析　253
9．6．1　原理简介　253
9．6．2　SPSS实例分析　253
9．7　正交试验设计　256
9．7．1　正交试验设计简述　257
9．7．2　SPSS实例分析　257
9．7．3　正交试验设计的方差分析　259

第10章　相关分析　261
10．1　相关分析的基本概念　261
10．1．1　相关分析的特点和应用　261
10．1．2　相关系数的计算　262
10．1．3　SPSS提供的相关分析功能　263
10．2　两变量相关分析　263
10．2．1　问题描述和数据准备　264
10．2．2　相关分析的参数设置　264
10．2．3　案例的结果分析　265
10．3　偏相关分析　266
10．3．1　偏相关分析的基本原理　266
10．3．2　偏相关分析实例　267
10．4　距离分析　268
10．4．1　距离分析的基本概念　268
10．4．2　距离分析的参数设置　269
10．4．3　距离分析实例　272

第11章　因子分析　275
11．1　因子分析的原理简介　275
11．1．1　因子分析的基本思想　275
11．1．2　因子分析和主成分分析的联系　275
11．1．3　因子分析的基本步骤　276
11．2　SPSS因子分析的应用实例　277
11．2．1　数据描述　277
11．2．2　SPSS因子分析过程的设置　278
11．2．3　结果分析　282

第12章　分类分析　288
12．1　聚类分析的原理简介　288
12．1．1　聚类分析的基本概念　288
12．1．2　聚类分析的一般原理　289
12．2　快速样本聚类过程　291
12．2．1　快速聚类简介　291
12．2．2　问题描述和数据准备　291
12．2．3　SPSS快速聚类的设置　292
12．2．4　案例的结果分析　294
12．3　系统聚类　295
12．3．1　系统聚类简介　295
12．3．2　问题描述和数据准备　295
12．3．3　SPSS系统聚类的设置　296
12．3．4　案例的结果分析　299
12．3．5　对聚类结果的进一步分析　301
12．4　两步聚类分析　302
12．4．1　两步聚类简介　302
12．4．2　问题描述和数据准备　303
12．4．3　SPSS两步聚类的设置　304
12．4．4　案例的结果分析　307
12．5　一般判别分析　310
12．5．1　判别分析的基本原理　310
12．5．2　问题描述和数据准备　311
12．5．3　判别分析的参数设置　312
12．5．4　案例的结果分析　314
12．6　逐步判别分析实例　318
12．6．1　问题描述和数据准备　318
12．6．2　逐步判别的参数设置　319
12．6．3　案例的结果分析　321
12．7　决策树分析　324
12．7．1　决策树分类的基本原理　324
12．7．2　决策树过程的参数设置　326
12．7．3　问题描述和数据准备　339
12．7．4　案例分析　339

第13章　生存分析　346
13．1　生存分析简介　346
13．1．1　生存分析的基本概念　346
13．1．2　生存分析的数据特点　348
13．1．3　生存分析的常用方法　348
13．1．4　SPSS中的生存分析过程　348
13．2　寿命表分析　348
13．2．1　寿命表分析简介　349
13．2．2　寿命表分析的基本步骤　349
13．2．3　寿命表实例分析　350
13．3　Kaplan-Meier分析　352
13．3．1　Kaplan-Meier分析的步骤　353
13．3．2　生存曲线的比较和检验　353
13．3．3　Kaplan-Meier分析实例　353
13．4　Cox回归模型　357
13．4．1　Cox回归模型的原理简介　357
13．4．2　Cox回归实例分析　358

第14章　信度分析　366
14．1　信度分析　366
14．1．1　信度分析的基本原理　366
14．1．2　问题描述和数据准备　368
14．1．3　信度分析的参数设置　368
14．1．4　案例的结果分析　370
14．2　多维尺度分析　371
14．2．1　多维尺度分析简介　371
14．2．2　问题描述和数据准备　371
14．2．3　ALSCAL过程的参数设置　371
14．2．4　案例的结果分析　374

第15章　时间序列分析　377
15．1　SPSS的时间序列分析概览　377
15．1．1　创建模型的通用设置选项　378
15．1．2　应用模型的通用设置选项　383
15．2　时间序列数据的预分析　384
15．2．1　缺失值替换　384
15．2．2　定义日期变量　385
15．2．3　时间序列的平稳化　386
15．3　指数平滑模型　388
15．3．1　指数平滑的基本原理　388
15．3．2　指数平滑模型的参数设置　389
15．3．3　指数平滑模型实例分析　391
15．4　ARIMA模型　395
15．4．1　ARIMA模型的基本原理　395
15．4．2　ARIMA模型的参数设置　396
15．4．3　ARIMA模型实例分析　398
15．5　季节分解模型　400
15．5．1　季节分解法概述　401
15．5．2　季节分解模型实例分析　401

第16章　对数线性模型　406
16．1　对数线性模型概述　406
16．1．1　简单列联表分析的不足　406
16．1．2　对数线性模型的基本形式　406
16．2　常规对数线性模型过程　407
16．2．1　常规过程概述　407
16．2．2　问题描述和数据准备　407
16．2．3　常规过程的参数设置　408
16．2．4　案例的结果分析　410
16．3　Logit过程　411
16．3．1　Logit过程概述　411
16．3．2　问题描述和数据准备　412
16．3．3　Logit过程的参数设置　412
16．3．4　案例的结果分析　413
16．4　模型选择过程　415
16．4．1　模型选择过程概述　415
16．4．2　问题描述和数据准备　416
16．4．3　层次对数线性模型的操作过程　416
16．4．4　案例的结果分析　417

第17章　对应分析　420
17．1　对应分析的基本原理　420
17．1．1　对应分析与因子分析　420
17．1．2　SPSS中的对应分析　421
17．1．3　使用对应分析的注意事项　421
17．2　简单对应分析　421
17．2．1　简单对应分析的数学原理　421
17．2．2　SPSS简单对应分析实例　422
17．3　多元对应分析　427
17．3．1　多元对应分析的基本概念及其特点　428
17．3．2　多元对应分析的参数设置　428
17．3．3　实例的结果分析　434

第18章　缺失值分析　438
18．1　缺失值分析的概念　438
18．1．1　缺失值的表现方式　438
18．1．2　SPSS中的缺 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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