SPSS数据统计与分析

　　基础知识篇
　　 第1章 SPSS与数据分析概述
　　 1.1 SPSS软件版本、安装与启动
　　 1.2 SPSS的工作界面、主要菜单与功能
　　 1.2.1 数据编辑窗口
　　 1.2.2 输出窗口
　　 1.2.3 语句窗口
　　 1.2.4 脚本编辑窗口
　　 1.2.5 图表编辑窗口
　　 1.2.6 交互图表编辑窗口
　　 1.3 SPSS数据统计与分析的基本步骤和基本操作
　　 1.3.1 数据统计分析的基本步骤
　　 1.3.2 输出窗口的操作
　　 1.3.3 输出结果的输出和保存
　　 第2章 SPSS数据预处理
　　 2.1 SPSS数据的创建
　　 2.1.1 SPSS数据的结构特点和定义方式
　　 2.1.2 SPSS数据的输入及从常见外部数据源导入数据
　　 2.2 SPSS数据的编辑
　　 2.2.1 数据的整理
　　 2.2.2 数据的转换
　　基本统计篇
　　 第3章 数据描述性分析
　　 3.1 频数分析过程
　　 3.1.1 频数分析主要参数
　　 3.1.2 例题
　　 3.2 描述分析过程
　　 3.2.1 描述分析主要参数
　　 3.2.2 例题
　　 3.3 求分组平均数
　　 3.3.1 分组平均数主要参数
　　 3.3.2 例题
　　 3.4 交叉分组描述过程
　　 3.4.1 交叉分组描述主要参数
　　 3.4.2 例题
　　 3.5 基础统计图分析图的制作
　　 3.5.1 条形图
　　 3.5.2 三维条形图
　　 3.5.3 线图
　　 3.5.4 面积图
　　 3.5.5 饼图
　　 3.5.6 高低图
　　 3.5.7 盒式图
　　 3.5.8 误差图
　　 3.5.9 总体锥图
　　 3.5.10 散点图／单点图
　　 3.5.11 直方图
　　 第4章 均值的比较与检验
　　 4.1 单样本的T检验
　　 4.1.1 适用条件
　　 4.1.2 例题
　　 4.1.3 总体均数的可信区间估计
　　 4.2 独立样本的T检验
　　 4.2.1 适用条件
　　 4.2.2 例题
　　 4.3 配对样本的T检验
　　 4.3.1 适用条件
　　 4.3.2 例题
　　 第5章 方差分析
　　 5.1 单因素方差分析
　　 5.1.1 适用条件
　　 5.1.2 例题：单因素完全随机设计的方差分析
　　 5.1.3 例题：单因素随机区组设计的方差分析
　　 5.2 多因素方差分析
　　 5.2.1 适用条件
　　 5.2.2 例题：两因素被试间设计的方差分析
　　 5.2.3 例题：两因素混合实验设计的方差分析
　　 5.3 协方差分析
　　 5.3.1 适用条件
　　 5.3.2 例题
　　 5.4 多元方差分析
　　 5.4.1 适用条件
　　 5.4.2 例题
　　 第6章 相关与回归分析
　　 6.1 相关分析及其显著性检验
　　 6.1.1 适用条件
　　 6.1.2 例题：简单相关分析
　　 6.1.3 例题：偏相关分析
　　 6.2 一元线性回归分析
　　 6.2.1 适用条件
　　 6.2.2 例题
　　 6.3 多元线性回归分析
　　 6.3.1 适用条件
　　 6.3.2 例题
　　 第7章 非参数检验
　　 7.1 卡方检验
　　 7.1.1 适用条件
　　 7.1.2 例题
　　 7.2 单样本K-S检验
　　 7.2.1 适用条件
　　 7.2.2 例题
　　 7.3 两独立样本和配对样本的非参数检验
　　 7.3.1 适用条件
　　 7.3.2 例题：两个独立样本的非参数检验
　　 7.3.3 例题：两个配对样本的非参数检验
　　 7.4 多个独立样本和配对样本的非参数检验
　　 7.4.1 适用条件
　　 7.4.2 例题：多个独立样本的非参数检验
　　 7.4.3 例题：多个配对样本的非参数检验
　　高级统计篇
　　 第8章 因子分析
　　 8.1 概述
　　 8.1.1 因子分析的基本模型
　　 8.1.2 因子分析中常用的基本概念
　　 8.1.3 因子分析的基本原理
　　 8.1.4 因子分析的前提假设
　　 8.2 例题：主成分分析
　　 8.2.1 操作过程
　　 8.2.2 结果分析
　　 8.2.3 结论
　　 8.3 例题：因子分析
　　 8.3.1 操作过程
　　 8.3.2 结果分析
　　 8.3.3 结论
　　 第9章 聚类分析
　　 9.1 概述
　　 9.1.1 距离、相似系数和变量的标准化
　　 9.1.2 聚类方法
　　 9.1.3 分类数目的确定和结果解释
　　 9.2 例题：层次聚类分析
　　 9.2.1 操作过程
　　 9.2.2 结果分析
　　 9.2.3 结论
　　 9.3 例题：快速聚类分析
　　 9.3.1 操作过程
　　 9.3.2 结果分析
　　 9.3.3 结论
　　 第10章 判别分析
　　 10.1 概述
　　 10.1.1 判别分析的基本模型
　　 10.1.2 常用的判别分析方法
　　 10.1.3 判别分析模型的各参数指标及统计检验
　　 10.1.4 逐步判别分析
　　 10.2 例题
　　 10.2.1 操作过程
　　 10.2.2 结果分析
　　 10.2.3 结论
　　 第11章 时间序列分析
　　 11.1 概述
　　 11.1.1 时间序列的构成成分
　　 11.1.2 时间序列的分解模型
　　 11.1.3 SPSS中时间序列的操作
　　 11.2 建立时间序列趋势模型
　　 11.2.1 建立时间序列
　　 11.2.2 查看时间序列图
　　 11.3 时间序列的季节变动分析
　　 11.3.1 分析方法
　　 11.3.2 例题
　　 11.4 指数平滑法
　　 11.4.1 单参数(一次)指数平滑
　　 11.4.2 双参数指数平滑
　　 11.4.3 三参数指数平滑
　　 11.4.4 例题
　　 11.5 ARIMA模型
　　 11.5.1 平稳时间序列模型(ARMA)
　　 11.5.2 AKIMA模型
　　 11.5.3 例题
　　综合应用篇
　　 第12章 教育管理中的统计与分析实例
　　 12.1 案例背景
　　 12.2 数据的搜集与清理
　　 12.3 数据的预处理
　　 12.3.1 选择合适的被试数据
　　 12.3.2 新变量的合成
　　 12.4 学习成绩的描述性分析
　　 12.4.1 频数分析
　　 12.4.2 统计量的计算
　　 12.4.3 画图或制表
　　 12.5 影响学习成绩的因素探讨
　　 12.5.1 背景变量对学习成绩的影响
　　 12.5.2 学业相关变量对学习成的影响
　　 12.6 数据分析报告的撰写与演示
　　 12.6.1 数据分析报告的撰写
　　 12.6.2 数据分析报告的演示
　　 第13章 电子商务管理中的统计与分析实例
　　 13.1 案例背景
　　 13.2 数据的搜集与预处理
　　 13.2.1 数据的搜集
　　 13.2.2 数据的预处理
　　 13.3 客户分析
　　 13.3.1 客户需求特征分析
　　 13.3.2 客户等级的判定方法
　　 13.3.3 客户购买行为特征分析
　　 13.4 销售数据分析
　　 13.4.1 销量趋势分析
　　 13.4.2 销量影响因素分析
　　 13.5 数据分析报告的撰写与演示
　　 13.5.1 数据分析报告的撰写
　　 13.5.2 数据分析报告的演示
　　参考文献