基本信息
叢書名： 寶典叢書
上架時間：2011-3-8
出版日期：2011 年2月
開本：16開
頁碼：534
版次：2-1
內容簡介
本書基於最新版本spss 18.0 for windows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體spss的多種模組和編程功能，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24章，主要介紹了spss for windows的基礎知識、統計數據的創建和管理、spss統計分析功能、spss的圖形繪製功能以及spss編程功能。其中包括spss的視窗及其設定、統計數據的創建與編輯、spss數據的管理、數據轉換與spss函式、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、互動式圖形的創建和編輯、spss的命令語句程式設計、利用spss語句讀取數據檔案、宏等內容。
本書內容全面，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。
目錄
第1部分 spss for windows入門 1
第1章 spss for windows概述 2
1.1 spss的發展簡史 2
1.2 spss 18.0 for windows的特點 3
1.3 spss 18.0 for windows 對環境的要求 3
1.3.1 對硬體環境的要求 3
1.3.2 對軟體環境的要求 4
1.4 安裝和卸載spss 18.0 for windows 4
1.4.1 安裝spss 18.0 for windows 4
1.4.2 卸載spss 18.0 for windows 5
1.5 spss 18.0 for windows的啟動與退出 6
1.5.1 啟動spss 18.0 for windows 6
1.5.2 退出spss 18.0 for windows 6
1.6 spss 18.0新增功能 7
1.7 spss 18.0 for windows的幫助系統 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） 9
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 spss for windows的視窗及其設定 13
2.1 spss for windows的三種運行方式 13
2.1.1 完全視窗選單運行方式 13
2.1.2 程式運行方式 13
2.1.3 混合運行方式 14
2.2 spss for windows常用對話框 14
2.2.1 spss檔案操作對話框 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 spss for windows的視窗及其設定 21
2.3.1 data editor（數據編輯視窗） 22
2.3.2 output（結果輸出視窗） 23
2.3.3 spss syntax editor（語句視窗） 23
2.3.4 draft viewer（草稿輸出視窗） 24
2.3.5 script（腳本編輯視窗） 24
2.4 小結 25
第3章 spss統計數據的創建與編輯 26
3.1 spss數據的屬性及其定義方法 26
3.1.1 變數名（name） 26
3.1.2 變數類型（type） 26
3.1.3 變數標籤（label） 32
3.1.4 missing（變數缺失數據） 34
3.1.5 measure（度量尺度） 34
3.2 spss數據檔案的構成 35
3.2.1 spss數據檔案的結構 35
3.2.2 spss數據檔案中的個案 35
3.2.3 創建spss數據檔案 36
3.3 套用實例：定義spss數據結構 39
3.3.1 實例：大學教師的問卷調查表 39
3.3.2 調查表數據變數名及其屬性的設計 39
3.4 spss數據的錄入 41
3.4.1 認識數據錄入視窗 41
3.4.2 在數據編輯視窗中錄入數據 42
3.5 spss數據的編輯 43
3.5.1 插入和刪除變數 44
3.5.2 插入和刪除個案 45
3.5.3 數據的移動、複製和刪除 46
3.5.4 spss數據的定位 47
3.6 數據檔案的操作 48
3.6.1 創建和讀取spss數據檔案 48
3.6.2 保存spss數據檔案 54
3.7 小結 56
第4章 spss數據的管理 57
4.1 數據的排序 57
4.1.1 spss數據排序的基本操作 57
4.1.2 數據排序的一個例子 58
4.2 數據的轉置 59
4.3 重複個案的識別 62
4.4 數據檔案的拆分 64
4.5 數據檔案的合併 67
4.5.1 個案合併 67
4.5.2 變數合併 70
4.6 數據的分類匯總 73
4.6.1 分類匯總的概念 73
4.6.2 分類匯總的操作步驟 73
4.7 數據的加權 77
4.8 小結 79
第5章 數據轉換與spss函式 80
5.1 spss的表達式 80
5.1.1 spss算術表達式 80
5.1.2 spss條件表達式 80
5.1.3 spss邏輯表達式 81
5.2 spss函式 81
5.2.1 算術函式（arithmetic functions） 82
5.2.2 統計函式（statistical functions） 82
5.2.3 字元串函式（string functions） 83
5.2.4 日期和時間函式（date and time functions） 83
5.2.5 累計分布函式（cumulative distribution functions） 84
5.2.6 逆分布函式（inverse distribution functions） 85
5.2.7 隨機變數函式（random variable functions） 86
5.2.8 機率密度函式（probability density function） 87
5.2.9 尾部機率函式（tail probability function） 89
5.2.10 缺失值函式（missing value functions） 89
5.3 變數的計算 89
5.3.1 變數計算的基本操作 89
5.3.2 實例：高校提前錄取名單的確定 92
5.4 數據的選取 96
5.4.1 數據選取的基本操作 96
5.4.2 數據選取的套用實例 99
5.5 個案計數 100
5.5.1 個案計數的基本操作 100
5.5.2 實例：央視主要節目的收視率調查 102
5.6 數據的重新編碼 103
5.6.1 數據的重新編碼 103
5.6.2 數據的自動重新編碼 108
5.6.3 重新編碼的套用實例 109
5.7 spss變數集 111
5.7.1 spss變數集的分類 111
5.7.2 定義用戶變數集 112
5.7.3 使用用戶變數集 113
5.8 小結 113
第2部分 利用spss進行統計分析 115
第6章 spss的基本統計分析 116
6.1 基本統計量的定義和計算 117
6.1.1 描述集中趨勢的統計量 117
6.1.2 描述離散趨勢的統計量 117
6.1.3 描述分布形態的統計量 118
6.2 頻數分析過程 119
6.2.1 頻數分析過程的spss操作 119
6.2.2 實例：成年男子血壓數據的頻數分析 122
6.2.3 頻數分析的結果 123
6.3 描述性分析過程 124
6.3.1 描述性分析的spss操作 124
6.3.2 實例：學生體檢數據的描述性分析 126
6.3.3 描述性分析的結果 127
6.4 探索性分析過程 128
6.4.1 探索性分析問題的提出 128
6.4.2 探索分析的spss操作 129
6.4.3 statistic選項 130
6.4.4 plots選項 130
6.4.5 options選項 131
6.4.6 實例：新型合金耐熱性的探索分析 132
6.4.7 探索分析的結果 133
6.5 小結 138
第7章 多重反應分析 139
7.1 多重反應分析的基本方法 139
7.1.1 二分法（multiple dichotomies method） 139
7.1.2 分類法（multiple category method） 140
7.2 定義多重反應分析數據集 140
7.2.1 實例：消費者購物場所的調查 140
7.2.2 定義多重數據集的spss操作 141
7.3 多重反應頻數分析 142
7.3.1 多重反應頻數分析的spss操作 142
7.3.2 多重反應頻數分析的結果 143
7.4 多重反應列聯表分析 144
7.4.1 spss基本操作 144
7.4.2 多重反應列聯表分析的結果 145
7.5 小結 146
第8章 spss的自定義表格 147
8.1 認識自定義表格對話框 147
8.1.1 實例：個人家庭情況調查數據 147
8.1.2 自定義表格的spss操作 148
8.2 表格的結構和spss實現 153
8.2.1 堆疊和嵌套的基本定義 153
8.2.2 堆疊和嵌套的spss實現 154
8.3 自定義表格的選項及其獨立性檢驗 155
8.3.1 實例：對婚姻幸福感認同的分析和列表 155
8.3.2 spss基本操作 155
8.3.3 titles選項 156
8.3.4 test statistics選項 157
8.3.5 options選項 158
8.3.6 自定義表格的結果 159
8.4 多重反應變數集的自定義表格 161
8.4.1 一般多重變數集自定義表格 161
8.4.2 spss基本操作 161
8.4.3 多重反應變數集表格的結果 163
8.4.4 進一步的分析 164
8.4.5 具有嵌套結構的多重變數集自定義表格 165
8.4.6 多重變數集的獨立性檢驗 166
8.4.7 多重變數集的列均值比較和檢驗 168
8.5 小結 169
第9章 均值的比較與檢驗 170
9.1 參數檢驗問題的提出 170
9.2 參數檢驗的基本步驟 171
9.3 單樣本的t檢驗 172
9.3.1 單樣本t檢驗的基本方法 172
9.3.2 單樣本t檢驗的spss操作 173
9.3.3 實例：圓盤制動閘直徑的t檢驗 174
9.3.4 單樣本t檢驗的結果 175
9.4 兩獨立樣本t檢驗 176
9.4.1 兩獨立樣本t檢驗的基本方法 176
9.4.2 兩獨立樣本t檢驗的spss操作 178
9.4.3 實例：兩組桌球得分數據的t檢驗 179
9.4.4 兩獨立樣本t檢驗的結果 180
9.5 兩配對樣本t檢驗 181
9.5.1 兩配對樣本t檢驗問題的基本方法 181
9.5.2 兩配對樣本t檢驗的spss操作 182
9.5.3 實例：新藥療效的測試結果檢驗 183
9.5.4 配對樣本t檢驗的結果 184
9.6 小結 185
第10章 方差分析 186
10.1 方差分析的基本原理 186
10.2 方差分析的概念和假設 187
10.3 單因素方差分析 188
10.3.1 單因素方差分析的spss操作 188
10.3.2 contrasts選項 189
10.3.3 post hoc multiple comparisions選項 189
10.3.4 options選項 191
10.3.5 實例：來自四個不同行業的投訴數據 192
10.3.6 單因素方差分析的結果解釋 193
10.4 多因素方差分析 197
10.4.1 多因素方差分析的spss操作 198
10.4.2 model選項 198
10.4.3 contrasts選項 199
10.4.4 plots選項 200
10.4.5 post hoc multiple comparisions選項 201
10.4.6 save選項 201
10.4.7 options選項 202
10.4.8 實例：機器和工人兩因素的方差分析 203
10.4.9 兩因素方差分析的結果解釋 204
10.5 協方差分析 207
10.5.1 協方差分析的基本思想 207
10.5.2 實例：政府部門對培訓效果的分析 207
10.5.3 非飽和模型的spss操作 207
10.5.4 結果分析 208
10.5.5 進一步分析：實例中的飽和模型 210
10.5.6 飽和模型的結果解釋 211
10.6 小結 213
第11章 非參數檢驗 214
11.1 卡方檢驗 215
11.1.1 卡方檢驗的基本原理 215
11.1.2 卡方檢驗的spss操作 215
11.1.3 實例：網站流量的泊松分布檢驗 219
11.2 二項分布檢驗 221
11.2.1 二項分布檢驗的基本原理 221
11.2.2 二項分布檢驗的spss操作 222
11.2.3 實例：拋硬幣實驗的二項分布檢驗 223
11.3 遊程檢驗 224
11.3.1 遊程檢驗的基本原理 224
11.3.2 遊程檢驗的spss操作 224
11.3.3 實例：體育達標成績的檢驗 225
11.4 單樣本k-s 檢驗 227
11.4.1 單樣本k-s檢驗的基本原理 227
11.4.2 單樣本k-s檢驗的spss操作 228
11.4.3 實例：車禍事故數的泊松分布檢驗 228
11.4.4 實例的進一步分析：考慮性別因素 230
11.5 兩獨立樣本的非參數檢驗 232
11.5.1 兩獨立樣本檢驗的spss操作 232
11.5.2 兩獨立樣本mann-whitney u檢驗 233
11.5.3 兩獨立樣本的k-s檢驗 236
11.6 小結 238
第12章 相關分析 239
12.1 相關分析的基本方法 239
12.2 相關係數的計算 240
12.2.1 pearson簡單相關係數 240
12.2.2 spearman等級相關係數 240
12.2.3 kendallτ相關係數 241
12.3 雙變數相關分析 241
12.3.1 雙變數相關分析的spss操作 241
12.3.2 options選項 242
12.3.3 實例：汽車價格和汽車燃油率的分析 243
12.3.4 雙變數相關分析的結果 244
12.3.5 進一步分析：定序型變數的分析 246
12.3.6 進一步分析的結果 247
12.4 偏相關分析 247
12.4.1 偏相關分析的基本原理 247
12.4.2 偏相關分析的spss操作步驟 248
12.4.3 options選項 249
12.4.4 實例：對一批體檢數據的偏相關分析 249
12.4.5 偏相關分析的結果 251
12.4.6 改變控制變數後的結果 252
12.5 距離分析 252
12.5.1 距離分析的基本概念 252
12.5.2 距離分析的spss操作 253
12.5.3 similarity measure選項和相似性測度 254
12.5.4 dissimilarity measure選項和不相似性測度 256
12.5.5 實例：體檢數據的變數距離分析 258
12.5.6 變數距離分析的結果 258
12.5.7 實例：對飛機葉片的個案距離分析 259
12.5.8 個案距離分析的結果 259
12.6 小結 260
第13章 回歸分析 261
13.1 線性回歸分析 262
13.1.1 線性回歸分析的方法概述 262
13.1.2 線性回歸分析的數學模型 262
13.1.3 線性回歸方程的顯著性檢驗 263
13.1.4 線性回歸方程的殘差分析 264
13.1.5 線性回歸分析的spss操作 265
13.1.6 實例：體檢數據中的體重和肺活量的分析 271
13.1.7 一元線性回歸分析的結果 272
13.1.8 多元線性回歸：小學生語言測試得分分析 277
13.1.9 多元線性回歸的結果 279
13.1.10 實例：加權最小二乘回歸 282
13.1.11 加權最小二乘回歸分析的結果 283
13.2 曲線參數估計 286
13.2.1 曲線參數估計的基本原理 286
13.2.2 曲線參數估計的基本步驟 286
13.2.3 實例：金屬強度測試的回歸分析 289
13.2.4 曲線參數估計的結果 290
13.3 小結 294
第14章 對數線性模型 295
14.1 對數線性模型的基本概念 295
14.1.1 實例：育齡婦女生育調查 295
14.1.2 對數線性模型的對數頻數表 296
14.2 對數線性模型的建立 297
14.2.1 對數線性模型的效應項 297
14.2.2 效應項的計算方法 298
14.3 對數線性模型的檢驗 298
14.3.1 對數線性模型的檢驗項目 298
14.3.2 對數線性模型的參數估計 299
14.3.3 單項效應的參數估計和檢驗 299
14.3.4 擬合優度檢驗 300
14.3.5 互動效應檢驗 301
14.3.6 分層效應檢驗 301
14.3.7 飽和模型的偏關聯檢驗 302
14.4 對數線性模型的model selection過程 303
14.4.1 層次對數線性模型的基本方法 303
14.4.2 層次對數線性模型的spss操作 303
14.4.3 model building選項和模型的選擇 304
14.4.4 model選項 304
14.4.5 options選項 305
14.4.6 實例：育齡婦女生育調查 306
14.4.7 實例分析的結果 307
14.5 對數線性模型的general過程 315
14.5.1 general過程的基本思想 315
14.5.2 general過程的spss步驟 316
14.5.3 save選項 316
14.5.4 model選項 317
14.5.5 options選項 318
14.5.6 實例分析 318
14.5.7 genera對數線性模型的結果與分析 319
14.6 對數線性模型的logit過程 322
14.6.1 logit過程的基本思想 322
14.6.2 logit過程的spss操作 323
14.6.3 實例分析 323
14.6.4 logit模型的結果與分析 324
14.7 小結 326
第15章 聚類分析 327
15.1 聚類分析的基本方法 327
15.1.1 實例：不同學科的能力測試調查 328
15.1.2 距離描述 328
15.1.3 聚類類型 328
15.1.4 聚類方法 329
15.2 不相似測度的度量方法 329
15.2.1 定距型變數的不相似測度 329
15.2.2 計數變數的不相似測度 331
15.2.3 二值變數的不相似測度 331
15.3 分層聚類 333
15.3.1 分層聚類的基本方法 333
15.3.2 分層聚類的spss操作 334
15.3.3 method選項 335
15.3.4 save選項 338
15.3.5 statistics選項 339
15.3.6 plots選項 341
15.3.7 個案聚類：16個地區的農民支出情況分析 343
15.3.8 個案聚類的結果分析 345
15.3.9 確定分類數的討論 349
15.3.10 變數聚類：spss軟體模組使用的調查 350
15.3.11 變數聚類的結果分析 351
15.4 逐步聚類分析 353
15.4.1 逐步聚類分析的基本方法 353
15.4.2 逐步聚類分析的spss操作 354
15.4.3 iterate選項 355
15.4.4 save選項 356
15.4.5 options選項 357
15.4.6 個案逐步聚類分析的結果 357
15.4.7 逐步聚類：變數聚類模式的實例 361
15.4.8 變數逐步聚類的結果分析 362
15.5 二階段聚類分析 364
15.5.1 二階段聚類分析的基本原理 364
15.5.2 二階段聚類分析的spss操作 365
15.5.3 options選項 366
15.5.4 output選項 368
15.5.5 個案聚類：不同汽車車型的聚類分析 368
15.5.6 二階段個案聚類的結果 369
15.6 小結 374
第16章 判別分析 375
16.1 判別分析過程的基本原理 375
16.2 判別分析的spss操作 375
16.2.1 基本操作 375
16.2.2 method選項 377
16.2.3 statistics選項 378
16.2.4 classfication選項 379
16.2.5 save選項 380
16.3 實例：對一組體檢數據的判別分析 381
16.3.1 實例數據 381
16.3.2 操作步驟 382
16.4 判別分析的結果 382
16.5 小結 386
第17章 因子分析 387
17.1 因子分析的基本概念 387
17.2 因子分析的數學模型 388
17.3 因子分析的基本方法 388
17.3.1 因子提取 388
17.3.2 因子旋轉 388
17.3.3 計算因子得分 389
17.4 因子分析的spss操作 389
17.4.1 基本操作 389
17.4.2 descriptives選項 390
17.4.3 extraction選項 391
17.4.4 rotation選項 392
17.4.5 scores選項 393
17.4.6 options選項 394
17.4.7 因子分析的共同度 395
17.4.8 因子分析中的總方差解釋 395
17.4.9 因子分析的碎石圖和解釋 396
17.4.10 旋轉後的因子載荷矩陣 396
17.4.11 因子得分 397
17.5 實例：奧運項目的因子分析 398
17.5.1 操作步驟 398
17.5.2 結果分析 399
17.6 小結 403
第18章 對應分析 404
18.1 對應分析的基本方法 404
18.2 對應分析的spss操作 405
18.2.1 實例：不同職業人員的吸菸行為調查 405
18.2.2 對應分析的基本操作 406
18.2.3 model選項 407
18.2.4 statistic選項 408
18.2.5 plots選項 409
18.2.6 對應分析的結果 410
18.3 實例：美國哲學博士學位畢業人數的對應分析 414
18.3.1 實例數據 414
18.3.2 操作步驟 415
18.3.3 實例的對應分析結果 416
18.4 多元對應分析 420
18.4.1 多元對應分析的基本方法 420
18.4.2 多元對應分析的spss操作 420
18.4.3 discretization選項 422
18.4.4 missing values選項 423
18.4.5 options選項 424
18.4.6 output選項 426
18.4.7 save選項 427
18.5 實例：雇員和汽車的多元對應分析 428
18.5.1 實例數據 428
18.5.2 spss操作 428
18.5.3 多元對應分析的結果 429
18.6 小結 433
第19章 信度分析 434
19.1 信度分析的概念 434
19.2 信度分析的基本方法 435
19.3 信度分析的spss操作 436
19.3.1 基本操作 436
19.3.2 statistics選項 437
19.4 實例：節目是否繼續開辦的調查分析 439
19.4.1 實例中的調查數據 439
19.4.2 操作步驟 439
19.5 信度分析的結果 439
19.6 進一步的分析 441
19.6.1 拆半信度係數模型 441
19.6.2 guttman模型 443
19.6.3 平行模型（parallel model） 444
19.7 小結 445
第20章 統計圖形的創建和編輯 446
20.1 spss圖形的基本功能介紹 446
20.1.1 圖形生成器（chart builder） 446
20.1.2 互動模式創建圖形（interactive） 447
20.1.3 傳統模式創建圖形（legacy chart） 447
20.2 條形圖 448
20.2.1 條形圖的類型和基本操作 448
20.2.2 簡單條形圖 450
20.2.3 複合條形圖 459
20.2.4 堆疊條形圖 464
20.3 三維條形圖（3-d bar） 469
20.3.1 三維條形圖的類型 469
20.3.2 個案分組模式 471
20.4 小結 472
第21章 互動式圖形的創建和編輯 473
21.1 error bars選項 473
21.2 選項 474
21.2.1 titles選項 474
21.2.2 options選項 476
21.2.3 圖形顯示結果 476
21.3 小結 477
第22章 spss的命令語句程式設計 478
22.1 syntax程式語言概述 478
22.1.1 syntax命令語句的特性 478
22.1.2 統計分析方式的選擇 478
22.2 syntax命令語句及其定義規則 479
22.2.1 spss命令的類型 479
22.2.2 spss命令的定義規則及其構成 480
22.2.3 spss命令的顯示順序 481
22.2.4 spss命令語句的狀態 482
22.2.5 spss的子命令 483
22.2.6 命令執行的兩種方式 484
22.3 創建和運行syntax 484
22.3.1 認識syntax視窗 484
22.3.2 定製spss syntax編程環境 485
22.3.3 創建和運行syntax檔案 486
22.3.4 spss程式的類型 488
22.4 spss syntax語法 489
22.4.1 流程結構語句 489
22.4.2 過程語句 493
22.4.3 檔案操作語句 496
22.5 syntax語句錯誤與程式調試 501
22.5.1 識別syntax命令的語法錯誤 501
22.5.2 錯誤信息 502
22.5.3 理解錯誤信息的含義 502
22.5.4 修改syntax語法錯誤 502
22.5.5 syntax語法錯誤的實例分析 503
22.6 小結 504
第23章 利用spss語句讀取數據檔案 505
23.1 讀取資料庫中的數據 505
23.1.1 安裝資料庫驅動 505
23.1.2 讀取資料庫表中的數據 505
23.1.3 讀取資料庫的多個表 507
23.2 讀取excel檔案數據 508
23.2.1 讀取excel工作表數據 508
23.2.2 讀取多個工作表數據 509
23.3 讀取文本檔案數據 510
23.3.1 讀取定界文本數據檔案 510
23.3.2 讀取逗號分割值（csv）數據檔案 511
23.3.3 讀取固定寬度文本數據檔案 512
23.4 讀取複雜文本數據 513
23.4.1 讀取混合數據檔案 514
23.4.2 讀取分組數據檔案 515
23.4.3 讀取嵌套數據檔案 517
23.5 小結 519
第24章 宏 521
24.1 spss宏概述 521
24.1.1 spss宏工具概述 521
24.1.2 spss宏的定義 521
24.2 spss宏的參數 522
24.2.1 spss宏參數的定義及分類 522
24.2.2 spss宏的關鍵字參數 523
24.2.3 spss宏的位置參數 524
24.2.4 參數的標識符 525
24.2.5 參數的默認設定 527
24.3 spss宏的流程控制結構 527
24.3.1 if結構 527
24.3.2 循環結構 528
24.4 宏的其他操作 530
24.4.1 宏變數的數學運算 530
24.4.2 宏變數中直接讀取分配 530
24.4.3 字元串操作函式 531
24.5 spss宏的調試 532
24.5.1 輸出視窗中顯示擴展宏語句 532
24.5.2 結果視窗中顯示宏參數 532
24.6 小結 533
參考文獻 534
