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目录1

第1章 数理统计的基本概念1

1.1 抽样方法和测量水平1

1.1.1 总体和样本1

1.1.2 抽样方法2

1.1.3 测量水平3

1.2 统计量及其计算4

1.3 统计量分布7

1.3.1 正态分布7

1.3.2 x2分布8

1.3.3 t分布9

1.3.4 F分布10

1.4 分位数的基本概念10

1.5 用SPSS软件计算本章例题11

1.5.1 计算方法与步骤11

1.5.2 输出结果解释12

第2章 参数估计和假设检验13

2.1 点估计和区间估计的基本原理13

2.1.1 点估计的基本原理13

2.1.2 区间估计的基本原理15

2.2.1 假设检验的基本思想16

2.2 假设检验的基本原理16

2.2.2 假设检验的两类错误18

2.3 正态分布的假设检验18

2.3.1 单样本t检验18

2.3.2 两个独立样本t检验19

2.3.3 两个配对样本t检验21

2.3.4 正态分布假设检验的SPSS求解23

第3章 相关分析28

3.1 简单相关分析29

3.1.1 简单相关系数的计算29

3.1.2 简单相关系数的显著性检验31

3.1.3 相关系数及其显著性的计算实例32

3.1.4 简单相关系数及其显著性检验的SPSS求解33

3.2 秩相关分析34

3.2.1 Spearman秩相关系数34

3.2.2 Kendall秩相关系数35

3.2.3 秩相关及其显著性检验的SPSS求解37

3.3 偏相关分析39

3.3.1 偏相关系数的计算39

3.3.2 偏相关系数计算实例40

3.3.3 偏相关系数及其显著性检验的SPSS求解41

4.1 回归分析概述43

第4章 回归分析43

4.2 一元线性回归44

4.2.1 一元线性回归模型的数学形式44

4.2.2 一元线性模型的参数估计及其性质46

4.2.3 一元线性回归方程的显著性检验47

4.2.4 一元线性回归残差分析49

4.2.5 一元线性回归模型计算实例50

4.2.6 一元线性回归模型的SPSS计算52

4.3.1 多元线性回归模型的数学形式55

4.3 多元线性回归55

4.3.2 多元线性回归模型的基本假定56

4.3.3 多元回归线性模型的参数估计及其性质57

4.3.4 多元线性回归方程的显著性检验和残差分析58

4.3.5 标准化回归系数60

4.3.6 多元线性回归模型计算实例61

4.3.7 多元线性回归模型的SPSS计算64

4.4 回归模型违反假设的处理66

4.4.1 自相关问题及其解决66

4.4.2 异方差问题及其解决70

4.4.3 多重共线性问题及其解决74

4.5.1 虚拟变量回归模型79

4.5 其他回归模型79

4.5.2 可以化为线性回归的曲线回归80

4.5.3 虚拟变量回归模型和可以化为线性回归的曲线回归模型的SPSS求解82

第5章 定性数据统计分析84

5.1 列联表分析84

5.1.1 列联表的概念84

5.1.2 列联表的分析方法85

5.1.3 列联表分析的计算实例85

5.1.4 列联表求解的SPSS计算步骤86

5.2.1 Logistic回归分析的模型88

5.2 Logistic回归分析88

5.2.2 Logistic模型的参数估计89

5.2.3 Logistic回归系数的含义及其显著性检验89

5.2.4 SPSS求解Logistic回归实例和步骤90

5.3 多维尺度法92

5.3.1 古典MDS92

5.3.2 古典MDS求解实例93

5.3.3 非度量MDS94

5.3.4 SPSS求解非度量MDS计算95

6.1.1 x2检验98

第6章 非参数检验98

6.1 单样本非参数检验98

6.1.2 二项式分布检验101

6.1.3 游程检验104

6.1.4 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫单样本检验107

6.2 两个独立样本的非参数检验109

6.2.1 Mann-Whitey检验109

6.2.2 K-S双样本检验111

6.2.3 两个独立样本的非参数检验SPSS求解步骤113

6.3 多个独立样本的非参数检验114

6.3.1 中位数检验114

6.3.2 Kruskal-Wallis检验116

6.3.3 多个独立样本的非参数检验SPSS求解118

6.4 两个相关样本的非参数检验119

6.4.1 Mcnemar变化显著性检验119

6.4.2 Mcnemar变化显著性检验的SPSS求解121

6.4.3 符号检验121

6.4.4 两相关样本Wilcoxon符号平均秩检验123

6.4.5 两相关样本符号和Wilcoxon平均秩检验的SPSS求解124

6.5 多个相关样本的非参数检验125

6.5.1 Cochran Q检验126

6.5.3 Friedman双向评秩方差检验128

6.5.2 Cochran Q检验的SPSS求解128

6.5.4 Kendall协和系数检验130

6.5.5 Friedman双向评秩方差检验和Kendall协和系数检验的SPSS求解131

第7章 方差分析132

7.1 单因素方差分析132

7.1.1 单因素方差分析的原理132

7.1.2 单因素方差分析的计算过程134

7.1.3 单因素方差分析的求解实例135

7.1.4 单因素方差分析的SPSS求解135

7.2.1 无交互作用双因素方差分析原理136

7.2 无交互作用双因素方差分析136

7.2.2 无交互作用双因素方差分析的计算过程139

7.2.3 无交互作用双因素方差分析的求解实例139

7.2.4 无交互作用双因素方差分析的SPSS求解140

7.3 有交互作用双因素方差分析142

7.3.1 有交互作用双因素方差分析原理142

7.3.2 有交互作用双因素方差分析的计算过程145

7.3.3 有交互作用双因素方差分析的求解实例146

7.3.4 有交互作用双因素方差分析的SPSS求解147

8.1.1 样本点间距离的测量149

8.1 相似度的测量149

第8章 聚类分析149

8.1.2 类间距离测量150

8.2 系统聚类法150

8.2.1 系统聚类法的思想和计算过程150

8.2.2 系统聚类法的计算实例150

8.2.3 SPSS系统聚类法求解步骤152

8.3 快速聚类法153

8.3.1 K-Means法思想153

8.3.2 SPSS的K-Means法求解154

9.1 典型相关的基本思想156

第9章 典型相关分析156

9.2 典型相关分析的原理157

9.2.1 典型相关变量的确立原则157

9.2.2 典型相关变量的求解方法157

9.2.3 典型相关的检验159

9.2.4 典型相关变量的求解步骤160

9.3 典型相关分析的求解实例160

9.4 SPSS求解典型相关163

第10章 主成分分析165

10.1 主成分分析的基本思想165

10.2.2 主成分求解步骤166

10.2 主成分分析的基本原理166

10.2.1 求解主成分的相关定理166

10.2.3 主成分的辅助分析技术167

10.2.4 主成分求解的数据预处理168

10.3 主成分分析求解实例169

10.4 SPSS求解主成分170

第11章 因子分析173

11.1 因子分析的基本思想173

11.2 因子分析的原理174

11.2.1 因子负荷的统计意义174

11.2.2 因子负荷矩阵的估计175

11.2.3 因子旋转176

11.2.4 因子分数176

11.2.5 因子分析的求解步骤177

11.3 因子分析的计算实例177

11.4 SPSS求解因子分析179

附录一 SPSS软件及其基本操作184

附录二 本书例题录入示例及文件名191

附录三 线性代数和概率论基本知识195

参考文献197