SPSS16實用教程

SPSS16實用教程

《SPSS16實用教程》以SPSS16.0為基礎,詳細介紹了多種統計分析方法的原理和實現技術。《SPSS16實用教程》共分10章,主要內容包括SPSS簡介,變數、數據檔案、系統參數,統計描述,均值比較和T檢驗,方差分析,相關分析,回歸分析,聚類分析與判別分析,因子分析和非參數檢驗。

基本信息

編輯推薦

SPSS是套用最廣泛的統計軟體之一,在很多領域深受用戶的好評。《SPSS16實用教程》統計理論嚴謹,文字淺顯易懂,可作為計算機、金融、教育、統計等專業SPSS相關課程的教材,同時也可供具備一定統計分析基礎知識的讀者學習使用。

圖書目錄

第1章 SPSS簡介 1

1.1 SPSS的發展 1

1.2 SPSS的版本 2

1.3 SPSS的運行方式 2

1.4 SPSS的啟動、主界面和退出 2

1.4.1 啟動SPSS 2

1.4.2 SPSS的數據編輯視窗 3

1.4.3 SPSS結果輸出視窗 4

1.4.4 退出SPSS 5

1.5 SPSS的幫助系統 5

1.5.1 Help選單中的topics命令 5

1.5.2 Help選單中的tutorial命令 6

1.5.3 各種對話框中的Help按鈕 6

1.5.4 有關統計方法指導 6

小結 7

思考與練習 7

第2章 變數、數據檔案、系統參數 8

2.1 定義變數 8

2.1.1 變數的定義信息 9

2.1.2 變數定義信息的複製 11

2.2 數據的輸入與保存 12

2.2.1 錄入數據的一般方法 12

2.2.2 錄入帶有變數值標籤的數據 12

2.2.3 SPSS數據檔案的保存 12

2.3 數據的編輯 13

2.3.1 單元值的修改 13

2.3.2 增加和刪除一個個案(Case) 14

2.3.3 數據的排序 14

2.3.4 數據的行列互換 15

2.3.5 選取個案子集 15

2.3.6 數據分類匯總 16

2.3.7 缺失值的替代 18

2.3.8 數據次序確定 18

2.4 變數的操作 19

2.4.1 增加和刪除一個變數(Variable) 19

2.4.2 指定加權變數 21

2.4.3 根據已存在的變數建立新變數 21

2.4.4 產生計數變數 22

2.4.5 變數的重新賦值 24

2.4.6 變數的自動賦值(AutomaticRecode) 26

2.4.7 變數定義信息的查詢 27

2.4.8 變數集的定義和使用 28

2.5 數據檔案的合併和分組 29

2.5.1 數據檔案的縱向合併 30

2.5.2 數據檔案的橫向合併 31

2.5.3 數據檔案的分組(Split) 32

2.6 讀入其他格式檔案數據 33

2.6.1 讀取固定格式的文本檔案 33

2.6.2 讀取自由格式的文本檔案 36

2.6.3 讀取dBASE軟體檔案(.dbf) 39

2.6.4 讀取Excel軟體檔案(.xls) 40

2.6.5 讀取資料庫檔案 41

2.7 SPSS運行環境設定 45

2.7.1 SPSS狀態欄的顯示和隱藏 45

2.7.2 SPSS格線線的顯示和隱藏 45

2.7.3 SPSS選單的增加和刪除 46

2.7.4 SPSS字型的設定 46

小結 47

思考與練習 48

第3章 統計描述 49

3.1 均值(Mean)和均值標準誤差(S.E.mean) 49

3.1.1 統計學上的定義和計算公式 49

3.1.2 SPSS中實現過程 49

3.1.3 結果和討論 51

3.2 中位數(Median) 51

3.2.1 統計學上的定義和計算公式 51

3.2.2 SPSS中實現過程 51

3.2.3 結果和討論 52

3.3 眾數(Mode) 52

3.3.1 統計學上的定義和計算公式 52

3.3.2 SPSS中實現過程 52

3.3.3 結果和討論 53

3.4 全距(Range) 53

3.4.1 統計學上的定義和計算公式 53

3.4.2 SPSS中實現過程 53

3.4.3 結果和討論 54

3.5 方差(Variance)和標準差(StandardDeviation) 54

3.5.1 統計學上的定義和計算公式 54

3.5.2 SPSS中實現過程 55

3.5.3 結果和討論 56

3.6 四分位數(Quartiles)、十分位數(Deciles)和百分位數(Percentiles) 56

3.6.1 統計學上的定義 56

3.6.2 SPSS中實現過程 57

3.6.3 結果和討論 58

3.7 頻數(Frequency) 59

3.7.1 統計學上的定義和計算公式 59

3.7.2 SPSS中實現過程 59

3.7.3 結果和討論 60

3.8 峰度(Kurtosis) 60

3.8.1 統計學上的定義和計算公式 60

3.8.2 SPSS中實現過程 61

3.8.3 結果和討論 62

3.9 偏度(Skewness) 62

3.9.1 統計學上的定義和計算公式 62

3.9.2 SPSS中實現過程 63

3.9.3 結果和討論 63

3.10 標準化Z分數及其線性轉換 64

3.10.1 統計學上的定義和計算公式 64

3.10.2 SPSS中實現過程 64

3.10.3 結果和討論 67

3.11 探索分析 67

3.11.1 統計學上的定義和計算公式 67

3.11.2 SPSS中實現過程 67

3.11.3 結果和討論 71

3.12 交叉列聯表分析 76

3.12.1 統計學上的定義和計算公式 76

3.12.2 SPSS中實現過程 77

3.12.3 結果和討論 80

3.13 多選項分析 82

3.13.1 統計學上的定義和計算公式 82

3.13.2 SPSS中實現過程 83

3.13.3 結果和討論 89

3.14 基本統計分析的報表製作 90

3.14.1 報表分類 90

3.14.2 SPSS中實現過程 91

3.14.3 結果和討論 98

小結 99

思考與練習 100

第4章 均值比較和T檢驗 101

4.1 Means過程 101

4.1.1 統計學上的定義和計算公式 101

4.1.2 SPSS中實現過程 101

4.1.3 結果和討論 103

4.2 單一樣本T檢驗 103

4.2.1 統計學上的定義和計算公式 103

4.2.2 SPSS中實現過程 104

4.2.3 結果和討論 104

4.3 兩獨立樣本T檢驗 105

4.3.1 統計學上的定義和計算公式 105

4.3.2 SPSS中實現過程 106

4.3.3 結果和討論 107

4.4 兩配對樣本T檢驗 108

4.4.1 統計學上的定義和計算公式 108

4.4.2 SPSS中實現過程 108

4.4.3 結果和討論 110

小結 110

思考與練習 111

第5章 方差分析 112

5.1 方差分析基本概念 112

5.2 單因素方差分析 113

5.2.1 統計學上的定義和計算公式 113

5.2.2 SPSS中實現過程 114

5.2.3 結果和討論 117

5.3 多因素方差分析 118

5.3.1 統計學上的定義和計算公式 118

5.3.2 SPSS中實現過程 120

5.3.3 結果和討論 124

5.4 協方差分析 127

5.4.1 統計學上的定義和計算公式 127

5.4.2 SPSS中實現過程 128

5.4.3 結果和討論 129

小結 130

思考與練習 130

第6章 相關分析 132

6.1 相關分析的基本概念 132

6.2 二元定距變數的相關分析 133

6.2.1 統計學上的定義和計算公式 133

6.2.2 SPSS中實現過程 134

6.2.3 結果和討論 136

6.2.4 繪製相關散點圖 136

6.3 二元定序變數的相關分析 138

6.3.1 統計學上的定義和計算公式 138

6.3.2 SPSS中實現過程 139

6.3.3 結果和討論 140

6.4 偏相關分析 141

6.4.1 統計學上的定義和計算公式 141

6.4.2 SPSS中實現過程 141

6.4.3 結果和討論 143

6.5 距離相關分析 144

6.5.1 統計學上的定義和計算公式 144

6.5.2 SPSS中實現過程 145

6.5.3 結果和討論 153

小結 154

思考與練習 154

第7章 回歸分析 156

7.1 回歸分析基本概念 156

7.2 一元線性回歸分析 157

7.2.1 統計學上的定義和計算公式 157

7.2.2 SPSS中實現過程 161

7.2.3 結果和討論 167

7.3 多元線性回歸分析 168

7.3.1 統計學上的定義和計算公式 168

7.3.2 SPSS中實現過程 172

7.3.3 結果和討論 174

7.4 非線性回歸分析 177

7.4.1 統計學上的定義和計算公式 177

7.4.2 SPSS中實現過程 178

7.4.3 結果和討論 181

7.5 曲線估計 182

7.5.1 統計學上的定義和計算公式 182

7.5.2 SPSS中實現過程 183

7.5.3 結果和討論 185

7.6 時間序列的曲線估計 188

7.6.1 統計學上的定義和計算公式 188

7.6.2 SPSS中實現過程 189

7.6.3 結果和討論 191

7.7 含虛擬自變數的回歸分析 192

7.7.1 統計學上的定義和計算公式 192

7.7.2 SPSS中實現過程 194

7.7.3 結果和討論 195

7.8 邏輯回歸分析 196

7.8.1 統計學上的定義和計算公式 196

7.8.2 SPSS中實現過程 200

7.8.3 結果和討論 202

小結 206

思考與練習 206

第8章 聚類分析與判別分析 209

8.1 聚類分析與判別分析的基本概念 209

8.2 層次聚類分析中的Q型聚類 210

8.2.1 統計學上的定義和計算公式 210

8.2.2 SPSS中實現過程 213

8.2.3 結果和討論 217

8.3 層次聚類分析中的R型聚類 220

8.3.1 統計學上的定義和計算公式 220

8.3.2 SPSS中實現過程 220

8.3.3 結果和討論 223

8.4 快速聚類分析 225

8.4.1 統計學上的定義和計算公式 225

8.4.2 SPSS中實現過程 225

8.4.3 結果和討論 229

8.5 判別分析 232

8.5.1 統計學上的定義和計算公式 232

8.5.2 SPSS中實現過程 233

8.5.3 結果和討論 237

小結 244

思考與練習 244

第9章 因子分析 246

9.1 因子分析的定義和數學模型 246

9.1.1 統計學上的定義 246

9.1.2 數學模型 247

9.1.3 因子分析的4個基本步驟 248

9.1.4 確定待分析的原有若干變數是否適合於因子分析 248

9.1.5 構造因子變數 249

9.1.6 因子變數的命名解釋 251

9.1.7 計算因子得分 251

9.2 SPSS中實現過程 251

9.2.1 SPSS中實現步驟 251

9.2.2 SPSS結果解釋 256

9.2.3 討論 262

小結 262

思考與練習 263

第10章 非參數檢驗 264

10.1 總體分布的卡方(Chi-square)檢驗 264

10.1.1 統計學上的定義和計算公式 264

10.1.2 SPSS中實現過程 265

10.1.3 結果和討論 268

10.2 二項分布檢驗 268

10.2.1 統計學上的定義和計算公式 268

10.2.2 SPSS中實現過程 269

10.2.3 結果和討論 271

10.3 SPSS單樣本變數值隨機性檢驗 271

10.3.1 統計學上的定義和計算公式 271

10.3.2 SPSS中實現過程 272

10.3.3 結果和討論 274

10.4 SPSS單樣本K-S檢驗 274

10.4.1 統計學上的定義和計算公式 274

10.4.2 SPSS中實現過程 275

10.4.3 結果和討論 276

10.5 兩獨立樣本非參數檢驗 277

10.5.1 統計學上的定義和計算公式 277

10.5.2 SPSS中實現過程 279

10.5.3 結果和討論 281

10.6 多獨立樣本非參數檢驗 283

10.6.1 統計學上的定義和計算公式 283

10.6.2 SPSS中實現過程 285

10.6.3 結果和討論 287

10.7 兩配對樣本非參數檢驗 288

10.7.1 統計學上的定義和計算公式 288

10.7.2 SPSS中實現過程 290

10.7.3 結果和討論 292

10.8 多配對樣本非參數檢驗 294

10.8.1 統計學上的定義和計算公式 294

10.8.2 SPSS中實現過程 296

10.8.3 結果和討論 299

小結 301

思考與練習 301

……

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