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第1章　数据分析与SPSS应用概述1

1.1　数据的来源与分类1

1.1.1 观测数据与试验数据1

1.1.2　一手数据与二手数据2

1.1.3　时间序列数据与横截面数据2

1.2　数据分析的过程3

1.3　软件在数据分析中的位置和作用5

1.4　SPSS for Windows概述6

1.4.1 概述6

1.4.2　SPSS软件操作的三个主要部分6

1.4.3　SPSS的启动与退出7

1.4.4　SPSS for Windows的三类窗口8

第2章　度量与SPSS数据文件的建立11

2.1 度量11

2.2　编码表11

2.3　数据文件的建立12

2.3.1 打开一个空白的数据文件的编辑窗口12

2.3.2　定义变量12

2.3.3　数据录入与编辑17

2.3.4　保存数据文件17

2.4　打开和保存其他格式的数据文件19

第3章　数据的核查、整理与变换25

3.1 数据的核查、整理与变换概述25

3.1.1　数据核查25

3.1.2　数据的整理与变换26

3.2　SPSS的操作26

3.2.1　Data菜单26

3.2.2　Transform菜单58

第4章　描述统计与Descriptive Statistics、Reports过程70

4.1　描述统计概述70

4.2 Descriptive Statistics过程与Reports过程72

4.2.1 频数分析Frequencies过程的操作与结果分析73

4.2.2　描述统计Descriptives过程的操作与结果分析86

4.2.3　探索分析Explore过程的操作与结果分析87

4.2.4　Ratio过程的操作与结果分析96

4.2.5　OLAP Cubes（在线分析报告）过程的操作与结果分析100

4.2.6　Case Summaries（样品汇总报告）过程的操作与结果分析101

4.2.7　Report Summaries in Rows（行形式报告）过程的操作与结果分析104

4.2.8　Report Summaries in Columns（列形式报告）过程的操作与结果分析106

4.2.9　Compare Means过程的Means子过程操作与结果分析109

4.3 　列联分析与Crosstabs过程111

4.3.1　列联分析概述111

4.3.2　Crosstabs过程114

第5章　假设检验与Compare Means过程122

5.1　假设检验的概念和方法122

5.1.1　基本原理122

5.1.2　假设检验方法与P值123

5.1.3　两类错误125

5.1.4　独立样本t检验与配对样本t检验125

5.2　使用SPSS进行假设检验——Compare Means过程126

5.2.1 单个样本T检验（One-Sample T Test过程）126

5.2.2 独立样本T检验（Independent-Samples T Test过程）128

5.2.3 配对样本t检验（Paired-Samples T Test过程）135

第6章　方差分析139

6.1 单因素方差分析（One-Way ANOVA）139

6.2 One-Way ANOVA过程142

6.3　多重比较145

6.3.1　LSD法146

6.3.2 多重比较的SPSS操作146

6.4　双因素方差分析148

6.4.1　无交互作用的方差分析模型148

6.4.2　有交互作用的双因素方差分析150

6.5　双因素方差分析的SPSS操作152

第7章　非参数检验（Nonparametric Tests）157

7.1 非参数检验方法概述157

7.2　卡方检验与Chi-Square子过程161

7.3 二项分布检验与Binomial子过程164

7.4　游程检验与Runs子过程168

7.5　单个样本的K-S检验与1-Sample K-S子过程171

7.6　两个相关样本的非参数检验与2 Rellated Samples子过程173

7.6.1　普通符号（Sign）检验法174

7.6.2　Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验法176

7.7　两个独立样本的非参数检验与2 Independent Samples子过程181

7.8　多个样本的非参数检验187

7.8.1 多个独立样本的非参数检验与K Indpendent Samples子过程187

7.8.2　多个相关样本的非参数检验与K Related Samples子过程190

第8章　相关分析与Correlate过程197

8.1 相关分析的概念和方法197

8.1.1 相关关系197

8.1.2　相关的分类197

8.1.3　描述相关的方法198

8.2　Correlate过程201

第9章 回归分析与Regression过程212

9.1 回归分析的概念和方法212

9.1.1 回归分析的概念212

9.1.2　最小平方法（Least Squares）214

9.1.3　回归参数的t检验与置信区间215

9.1.4　拟合优度与修正拟合优度217

9.1.5　F检验218

9.1.6　预测219

9.1.7　非线性回归模型220

9.2　实践中的回归分析220

9.2.1 异方差221

9.2.2 自相关223

9.2.3　多重共线性226

9.2.4　异常点与强影响点227

9.3 回归分析的SPSS操作228

9.3.1　线性回归（Linear过程）228

9.3.2 曲线估计（Curve Estimation过程）237

9.3.3 非线性回归（Nonlinear过程）245

第10章 时间序列分析与Time Series过程250

10.1　概述250

10.1.1 时间序列的概忿250

10.1.2　时间序列的四种影响因素250

10.2　趋势外推预测及其SPSS实现251

10.3 移动平均与Create Time Series（产生新的时间序列）过程265

10.4 指数平滑与Exponential Smoothing过程275

10.4.1　一次指数平滑法275

10.4.2　Holt（霍特）双参数指数平滑法276

10.4.3　Winter（温特）线性和季节性指数平滑法276

10.4.4　使用Time series的Exponential Smoothing子过程建模277

10.5　Box-Jenkins预测法282

10.5.1　B-J模型282

10.5.2　模型的识别284

10.5.3 使用Time Series的ARIMA子过程建模286

10.5.4　使用Time Series的Autoregression子过程建立自回归模型295

10.5.5　使用Time Series的Seasonal Decomposition子过程进行季节分解299

第11章　聚类分析与判别分析311

11.1　聚类分析311

11.2　Hierarchical Cluster子过程314

11.3 快速聚类与K-Means Cluster子过程326

11.4判别分析与Discriminant过程333

11.5　Discriminant子过程334

第12章　主成分分析与因子分析342

12.1 主成分分析与因子分析概要342

12.1.1　主成分分析概要342

12.1.2　因子分析概要343

12.2 因子分析与主成分分析的SPSS实现345

12.2.1　Factor过程345

12.2.2　利用Factor过程实现主成分分析357

第13章　研究设计与应用365

13.1　数据分析的研究设计365

13.1.1　研究设计的要素365

13.1.2　研究设计的分类366

13.2　实际案例366

附录　SPSS专业技术词汇和短语的中英文对照索引379

参考文献412