內容簡介
本書是以SPSS全套英文文獻作為指南，按照SPSS最新版本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 L
IST法）、複方差分析、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分析套用的精品教材，可作為全國高校經濟學、統計學、市場行銷學、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首選參考書。
目錄
第1章 SPSS的關鍵命令
1.1 SPSS自身的程式結構(即過程)
1.2 SPSS的程式（命令）行
1.2.1 一個簡單的SPSS程式例子
1.2.2 SPSS的操作命令
1.2.3 SPSS的數據編碼
1.2.4 另一個簡單的SPSS編程
習題1
第2章 採用命令法快速輸入數據
2.1 SPSS的簡單命令
2.2 對問卷中數據的編碼
2.3 定義SPSS變數的屬性
2.4 SPSS數據的固定格式
2.5 SPSS數據的自由格式
2.6 建立SPSS的命令檔案
2.7 SPSS命令檔案的4種格式
2.8 編程後立即進行統計分析
2.9 調用老命令檔案(程式)進行統計分析
2.10 正確編輯SPSS原始數據小結
2.11 統計分析的最佳方案
習題2
第3章 數據備份與分組
3.1 創建新變數
3.1.1 通過Compute對話框創建新變數
3.1.2 採用COMPUTE命令創建新變數
3.1.3 數學函式
3.1.4 缺失值函式
3.2 採用IF命令進行條件變換及邏輯校驗
3.2.1 IF命令格式
3.2.2 關係表達式中的關係符
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式
3.2.5 缺失值的處理
3.2.6 IF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
3.3.2 RECODE命令的格式
3.3.3 RECODE在命令檔案中的位置
3.4 計算有相同情況的次數
3.5 SPSS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 繪製條形圖
4.3 在Graphs中繪製“一圖多變數”的條形圖
4.4 在Graphs中進一步繪製多變數的條形圖
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 常態分配
5.4 經驗規則的套用
5.5 常態分配的假設檢驗
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
6.1 SPSS的Data Editor視窗
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
6.8 Data中的其他選單命令
習題6
第7章 用Frequencies和Tables描述頻次
7.1 套用Frequencies過程的預備知識
7.2 繪製單變數的頻率表
7.3 進一步通過TABLE過程繪製多變數的頻率表
7.4 更深入的分析
7.5 Paste回來的程式
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 多選項的數據及程式
8.4 多選項頻次分布表及分析
8.5 多選項的交叉匯總表及分析
8.5.1 交叉匯總表的統計法
8.5.2 輸出的交叉匯總表
8.5.3 交叉匯總表分析
習題8
第9章 採用Crosstabs過程對雙變數交叉匯總
9.1 雙變數交叉匯總法
9.1.1 統計方法
9.1.2 分析方法
9.2 次序—次序（定序—定序）變數用Gamma或D係數測量
9.3 比例—比例（定比—定比）變數用皮爾遜CORR係數測量
9.4 標稱—區間（定類—定距）變數用Eta係數測量
9.5 標稱—次序（定類—定序）變數用λ係數測量
9.6 標稱—標稱（定類—定類）變數用λ係數測量
9.7 Crosstabs對話框的套用
9.8 CROSSTABS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過程的套用）
10.1.1 尋找相關方面
10.1.2 論證所用的數據及其程式
10.1.3 高考成績與父親職業的關係
10.1.4 不同地區考生的成績分析
10.1.5 採用對話框進行統計
10.1.6 MEANS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的程式及數據
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的套用
10.3.1 採用命令法進行獨立樣本T檢驗
10.3.2 採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 採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 採用命令統計法進行配對差值T檢驗
10.5 單因素方差分析
10.5.1 One?WayANOVA的選單位置
10.5.2 採用對話框比較兩組平均成績的差異
10.5.3 One?Way ANOVA的結果分析
習題10
第11章 採用Explore探測數據的正態性
11.1 Explore過程可探測數據的錯誤來源
11.2 Explore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 採用Explore的對話框進行數據探測
11.10 在Syntax視窗編程
習題11
第12章 過程ANOVA的套用
12.1 ANOVA過程的套用之一： 描述統計
12.2 ANOVA過程的套用之二： 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互動效應的檢驗
12.3 主效應的檢驗
12.4 ANOVA 過程的命令及其用法
12.5 採用對話框做ANOVA（多因素方差）分析
習題12
第13章 非參數檢驗
13.1 非參數檢驗過程的選單和數據檔案
13.2 Chi?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
13.7 K個獨立樣本的Kruskal?Wallis檢驗
13.8 成對樣本的Wilcoxon Signed Ranks 檢驗
13.9 K對樣本的 Friedman 檢驗
習題13
第14章 相關分析
14.1 雙變數相關分析
14.1.1 數據
14.1.2 從相關矩陣看“SARS疫情”與廣東氣溫的關係
14.1.3 缺失值的剔除法對相關矩陣的影響
14.1.4 Correlation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 計算偏相關係數的原理與偏相關的“階”
14.2.2 如何辨別變數之間的虛假相關
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 偏相關主對話框的套用說明
14.2.6 將對話框中已選擇的命令貼上到Syntax視窗
14.3 偏相關命令表
習題14
第15章 Cox Regression 過程的醫學套用
15.1 只有一個協變量的COXREG回歸模型
15.1.1 倖存函式的計算
15.1.2 基線與倖存時間的關係
15.1.3危險率函式
15.2 多協變數COXREG回歸模型
15.2.1 含多個協變數的一般模型
15.2.2 有3個協變數的回歸模型
15.2.3 多個協變數模型的主要參數
15.3 回歸模型的假設檢驗
15.4 選擇預測的協變數
15.4.1 選擇協變數的理論依據
15.4.2 兩種常用的選擇變數法
15.5 向前選擇變數的例子
15.5.1 例子中的程式和數據
15.5.2 輸出結果
15.5.3 第1步進入方程的變數
15.5.4 第2步進入方程的變數
15.5.5 考察模型及其回歸係數
15.5.6 第2個變數進入方程後的模型
15.5.7 第2個變數入選後模型中的變數能否淘汰
15.5.8 成比例危險率模型
15.6 對話框的用法
15.6.1 Cox Regression主對話框
15.6.2 定義Status變數的對話框
15.6.3 畫圖的對話框
15.7 COXREG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 採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章 多元線性回歸
17.1 多元線性回歸模型的擬合優度
17.2 多元回歸的基本條件
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個最大及最小的異常值
17.4 數據不符合回歸假設時的處理法
17.5 向前選擇變數法
17.6 自後淘汰變數法
17.7 逐步回歸法
17.8 多元回歸中影響點的檢測
17.9 多元共線性診斷
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 曲線估計過程的選單位置
18.1.2 曲線估計的數據及其統計法
18.1.3 存儲臨時變數
18.2 二分的邏輯斯蒂克回歸
18.2.1 採用對話框法進行二分邏輯斯蒂克回歸
18.2.2 採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
18.4 Two?Stage Least?Squares回歸
18.4.1 Two?Stage Least?Squares回歸例子
18.4.2 結果分析
18.5 Nonlinear Regression過程在人口普查與預測中的套用
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過程分析單位機率
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 譜系聚類
19.3 個案Q聚類
19.3.1 從冰柱圖看聚類結果
19.3.2 平均連線法的圖表
19.3.3 從樹形圖分析聚類成員
19.4 變數R聚類
習題19
第20章 判別分析
20.1 從抽菸與心臟病的關係入手研究
20.1.1 選擇分析的個案
20.1.2 組間均值差別
20.1.3 Wilks的λ值
20.1.4 相關係數的評價
20.1.5 判別係數的估計
20.1.6 判別函式的解釋
20.1.7 Bayes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 判別函式與變數二者之間的關係
20.1.15 費歇爾分組函式係數
20.2 逐步判別法
20.3 其他幾種選擇變數的標準
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定法
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 通過未加權最小二乘法抽取因素
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 複方差分析
22.1 什麼是複方差分析
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 多因變數二水平模型的假設檢驗
22.3.1 多因變數之間相關性的檢驗
22.3.2 因變數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 雙因變數單因素的Hotelling T2檢驗
22.4.1 單因變數的Hotelling T2檢驗
22.4.2 參數估計
22.5 因變數是多水平（多樣本）模型的假設檢驗
22.5.1 本節分析用的數據及程式
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
22.5.4 多元差異性檢驗
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 參數的係數估計
22.6.3 均值的預測
22.7 最後的一點啟示
22.8 採用GLM對話框進行複方差分析
習題22
第23章 反覆測量方差分析
23.1 什麼是反覆測量
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 轉換變數
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 檢驗考試對象效應
23.4.4 平均的單因變數顯著性檢驗
23.4.5 選擇多元或一元結果
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 變數的轉換
23.7 效應的假設檢驗
23.8 增加一個對象間的因子後的互動效應
23.8.1 對象內與對象間的因子模型
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 帶有一個常數協變數的協方差分析
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
