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第1章　SPSS统计分析软件概述1

1.1　SPSS使用基础3

1.1.1　SPSS软件的安装和启动3

1.1.2　SPSS的基本窗口4

1.1.3　SPSS软件的退出9

1.2　SPSS的基本运行方式10

1.2.1　完全窗口菜单方式10

1.2.2　程序运行方式12

1.2.3　混合运行方式15

1.3　利用SPSS进行数据分析的基本步骤15

1.3.1　数据分析的一般步骤15

1.3.2　利用SPSS进行数据分析的一般步骤17

1.4　利用统计教练快速入门SPSS18

第2章　SPSS数据文件的建立和管理21

2.1　SPSS数据文件21

2.1.1　SPSS数据文件的特点21

2.1.2　SPSS数据的基本组织方式22

2.2　SPSS数据的结构和定义方法25

2.2.1　变量名26

2.2.2　数据类型、列宽、小数位宽27

2.2.3　变量名标签29

2.2.4　变量值标签30

2.2.5　缺失数据31

2.2.6　计量尺度32

2.2.7　SPSS结构定义操作中应注意的问题33

2.3.1　SPSS数据的录入34

2.3　SPSS数据的录入与编辑34

2.3.2　SPSS数据的编辑36

2.4　SPSS数据的保存39

2.4.1　SPSS支持的数据格式39

2.4.2　保存SPSS数据的基本操作40

2.5　读取其他格式的数据文件41

2.5.1　直接读入其他格式的数据文件42

2.5.2　使用文本导向读入文本文件43

2.5.3　使用数据库导向读入数据46

2.6　SPSS数据文件合并49

2.6.1　纵向合并数据文件50

2.6.2　横向合并数据文件54

第3章　SPSS数据的预处理59

3.1.1　数据排序的目的60

3.1　数据的排序60

3.1.2　数据排序的应用举例61

3.2　变量计算63

3.2.1　变量计算的目的63

3.2.2　SPSS算术表达式64

3.2.3　SPSS条件表达式64

3.2.4　SPSS函数65

3.2.5　变量计算的应用举例71

3.3　数据选取73

3.3.1　数据选取的目的73

3.3.2　数据选取方法74

3.3.3　数据选取的应用举例75

3.4.2　计数区间77

3.4.1　计数目的77

3.4　计数77

3.4.3　计数的应用举例78

3.5　分类汇总80

3.5.1　分类汇总的目的80

3.5.2　分类汇总的应用举例81

3.6　数据分组83

3.6.1　数据分组的目的83

3.6.2　组距分组83

3.6.3　数据分组的应用举例84

3.7　数据预处理的其他功能86

3.7.1　数据转置87

3.7.2　加权处理88

3.7.3　数据拆分90

3.7.4　SPSS变量集91

第4章　SPSS基本统计分析95

4.1　频数分析96

4.1.1　频数分析的目的和基本任务96

4.1.2　频数分析的应用举例97

4.1.3　SPSS频数分析的扩展功能101

4.1.4　频数分析扩展功能的应用举例103

4.2　计算基本描述统计量105

4.2.1　基本描述统计量105

4.2.2　计算基本描述统计量的应用举例109

4.3　交叉分组下的频数分析112

4.3.1　交叉分组下的频数分析的目的和基本任务112

4.3.2　交叉列联表的主要内容112

4.3.3　交叉列联表行列变量间关系的分析115

4.3.4　交叉分组下的频数分析应用举例119

4.4　多选项分析124

4.4.1　多选项分析的目的和思路124

4.4.2　多选项分析的应用举例129

4.5　比率分析135

4.5.1 比率分析的目的和主要指标135

4.5.2　比率分析的应用举例136

第5章　SPSS的参数检验141

5.1　参数检验概述141

5.1.1　推断统计与参数检验141

5.1.2　假设检验的基本思想142

5.1.3　假设检验的基本步骤143

5.2.1　单样本t检验的目的145

5.2　单样本t检验145

5.2.2　单样本t检验的基本步骤146

5.2.3　单样本t检验的应用举例147

5.3　两独立样本t检验151

5.3.1　两独立样本t检验的目的151

5.3.2　两独立样本t检验的基本步骤152

5.3.3　两独立样本t检验的应用举例154

5.4　两配对样本t检验158

5.4.1　两配对样本t检验的目的158

5.4.2　两配对样本t检验的基本步骤159

5.4.3　两配对样本t检验的应用举例160

第6章　SPSS的方差分析163

6.1　方差分析概述163

6.2.1　单因素方差分析的基本思想165

6.2　单因素方差分析165

6.2.2　单因素方差分析的数学模型167

6.2.3　单因素方差分析的基本步骤168

6.2.4　单因素方差分析的应用举例169

6.2.5　单因素方差分析的进一步分析171

6.2.6　单因素方差分析应用举例的进一步分析175

6.3　多因素方差分析185

6.3.1　多因素方差分析的基本思想185

6.3.2　多因素方差分析的数学模型188

6.3.3　多因素方差分析的基本步骤188

6.3.4　多因素方差分析的应用举例190

6.3.5　多因素方差分析的进一步分析193

6.3.6　多因素方差分析应用举例的进一步分析195

6.4.1　协方差分析的基本思路200

6.4　协方差分析200

6.4.2　协方差分析的数学模型202

6.4.3　协方差分析的应用举例202

第7章　SPSS的非参数检验211

7.1　单样本的非参数检验212

7.1.1　总体分布的卡方检验212

7.1.2　二项分布检验215

7.1.3　单样本K-S检验217

7.1.4　变量值随机性检验221

7.2　两独立样本的非参数检验223

7.2.1　两独立样本的曼－惠特尼U检验224

7.2.2　两独立样本的K-S检验226

7.2.3　两独立样本的游程检验227

7.2.4　极端反应检验228

7.2.5　两独立样本非参数检验的应用举例230

7.3　多独立样本的非参数检验233

7.3.1　中位数检验234

7.3.2　多独立样本的Kruskal-Wallis检验236

7.3.3　多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验238

7.3.4　多独立样本非参数检验的应用举例239

7.4　两配对样本的非参数检验242

7.4.1　两配对样本的McNemar检验243

7.4.2　两配对样本的符号检验245

7.4.3　两配对样本Wilcoxon符号秩检验246

7.4.4　两配对样本非参数检验的应用举例248

7.5.1　多配对样本的Friedman检验251

7.5　多配对样本的非参数检验251

7.5.2　多配对样本的Cochran Q检验254

7.5.3　多配对样本的Kendall协同系数检验256

7.5.4　多配对样本非参数检验的应用举例258

第8章　SPSS的相关分析261

8.1　相关分析261

8.2　绘制散点图262

8.2.1　散点图的特点262

8.2.2　散点图的应用举例264

8.3　计算相关系数270

8.3.1　相关系数的特点270

8.3.2　相关系数的种类271

8.3.3　计算相关系数的应用举例273

8.4.1　偏相关分析和偏相关系数276

8.4　偏相关分析276

8.4.2　偏相关分析的应用举例278

第9章　SPSS的线性回归分析281

9.1　回归分析概述281

9.1.1　什么是回归分析281

9.1.2　如何得到回归线282

9.1.3　回归分析的一般步骤283

9.2　线性回归分析和线性回归模型284

9.2.1　一元线性回归模型284

9.2.2　多元线性回归模型285

9.2.3　回归参数的普通最小二乘估计286

9.3.1 回归方程的拟合优度检验287

9.3　回归方程的统计检验287

9.3.2　回归方程的显著性检验290

9.3.3 回归系数的显著性检验292

9.3.4　残差分析294

9.4　多元回归分析中的其他问题300

9.4.1　解释变量的筛选问题300

9.4.2　变量的多重共线性问题301

9.5　线性回归分析的基本操作303

9.5.1　线性回归分析的基本操作303

9.5.2　线性回归分析的其他操作304

9.6　线性回归分析的应用举例309

9.6.1　强制进入策略模型310

9.6.2　向后筛选策略模型312

9.7.1　曲线估计概述318

9.7　曲线估计318

9.7.2 曲线估计的应用举例320

第10章　SPSS的聚类分析327

10.1　聚类分析的一般问题327

10.1.1　聚类分析的意义327

10.1.2　聚类分析中“亲疏程度”的度量方法329

10.1.3　聚类分析的几点说明334

10.2　层次聚类336

10.2.1　层次聚类的两种类型和两种方式336

10.2.2　个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法337

10.2.3　层次聚类的基本操作339

10.2.4　层次聚类的应用举例345

10.3.1　K-Means聚类分析的核心步骤350

10.3　K-Means聚类350

10.3.2　K-Means聚类分析的应用举例352

第11章　SPSS的因子分析359

11.1　因子分析概述359

11.1.1　因子分析的意义359

11.1.2　因子分析的数学模型和相关概念361

11.2 因子分析的基本内容363

11.2.1　因子分析的基本步骤363

11.2.2　因子分析的前提条件364

11.2.3　因子提取和因子载荷矩阵的求解366

11.2.4　因子的命名370

11.2.5　计算因子得分372

11.3　因子分析的基本操作及案例373

11.3.1 因子分析的基本操作373

11.3.2　因子分析的应用举例377