SPSS统计分析从入门到精通

第1章　spss 15.0概述.　1

1.1　spss简介　1

1.2　spss的安装、启动和退出　3

1.2.1　spss 15.0的安装　3

1.2.2　spss的启动　3

1.2.3　spss 15.0的退出　5

1.3　spss 15.0的界面及设置　5

1.3.1　常用界面　6

1.3.2　通用general功能参数　9

1.3.3　viewer视图窗口参数　11

1.3.4　draft viewer(草稿窗口)参数　12

1.3.5　output labels输出标签参数　14

1.3.6　charts图形参数　14

1.3.7　interactive交互图形窗口参数　16

1.3.8　pivot table枢纽表参数　17

1.3.9　data数据参数　19

1.3.10　currency数值型变量格式参数　20

1.3.11　scripts脚本编辑窗口　21

第2章　数据文件的建立与操作　22

2.1　数据编辑器与数据文件　22

.2.1.1　数据编辑器　22

2.1.2　数据文件　25

2.2　常量、变量、操作符和表达式　25

2.2.1　常量与变量　26

2.2.2　操作符与表达式　30

2.2.3　如何定义一个变量　31

2.2.4　概率事件　35

2.3　输入数据　35

2.3.1　输入数据的方法　36

2.3.2　查看文件信息和变量信息　36

2.4　编辑数据文件　38

2.4.1　在单元格中编辑数据　38

2.4.2　插入变量与删除变量　38

2.4.3　插入观测量与删除观测量　39

2.4.4　数据的剪切、复制和粘贴　39

2.4.5　撤销操作　41

2.5　对数据文件的操作　41

2.5.1　数据文件的打开与保存　41

2.5.2　数据库文件的转换　41

第3章　数据文件的操作　50

3.1　数据文件的一般操作　50

3.1.1　数据排序　50

3.1.2　数据文件的分组　51

3.1.3　数据文件的合并　52

3.1.4　数据文件的转置　55

3.1.5　变量取值的求秩　56

3.1.6　变量值的重新编码　58

3.1.7　计算新变量　62

3.2　分类汇总　64

3.2.1　数据描述　65

3.2.2　分类汇总的参数设置　65

3.2.3　分类汇总的结果　67

3.3　观测量的加权　68

3.4　数据文件的结构重组　69

3.4.1　选择数据重组方式　70

3.4.2　变量组到观测量组的重组　71

3.4.3　观测量组到变量组的重组　75

3.4.4　转置重组　78

第4章　基本统计分析功能　79

4.1　olap在线分析过程　79

4.1.1　数据描述　79

4.1.2　olap过程的操作和设置　79

4.2　观测的摘要报告分析　83

4.2.1　观测摘要分析的参数设置　83

4.2.2　输出结果　85

4.3　行和列的摘要报告分析　85

4.3.1　行形式摘要报告　86

4.3.2　列形式摘要报告　90

4.4　频数分析　93

4.4.1　数据描述　93

4.4.2　对分类变量的频数分析　93

4.4.3　对连续变量的频数分析　95

4.5　描述性统计分析　97

4.5.1　数据描述　97

4.5.2　descriptives分析　97

4.6　探索分析过程　98

4.6.1　数据描述　99

4.6.2　explore实例分析　99

4.7　列联表分析过程　102

4.7.1　数据描述　103

4.7.2　列联表分析的参数设置　103

4.7.3　列联表分析的输出结果　106

第5章　均值比较和t检验　108

5.1　means过程　109

5.1.1　原理与方法　109

5.1.2　spss实例分析　109

5.2　单样本t检验　111

5.2.1　原理与方法　111

5.2.2　spss实例分析　112

5.3　两独立样本t检验　113

5.3.1　原理与方法　113

5.3.2　spss实例分析　114

5.4　配对样本t检验　115

5.4.1　原理与方法　115

5.4.2　spss实例分析　116

第6章　非参数检验　118

6.1　非参数检验的简介　118

6.1.1　非参数检验与参数检验　118

6.1.2　非参数检验的优点　119

6.1.3　非参数检验的缺点　119

6.2　卡方检验　119

6.2.1　原理与方法　120

6.2.2　数据和问题描述　121

6.2.3　卡方检验实例分析　121

6.3　二项检验　123

6.3.1　原理与方法　123

6.3.2　数据和问题描述　123

6.3.3　二项检验实例分析　123

6.4　游程检验　124

6.4.1　原理与方法　125

6.4.2　数据和问题描述　125

6.4.3　游程检验实例分析　126

6.5　kolmogorov-smirnov单样本检验　126

6.5.1　原理与方法　127

6.5.2　数据和问题描述　127

6.5.3　k-s单样本检验实例分析　127

6.6　两独立样本检验　128

6.6.1　原理与方法　129

6.6.2　数据和问题描述　130

6.6.3　两独立样本检验实例分析　130

6.7　k个独立样本的检验　131

6.7.1　原理与方法　132

6.7.2　数据和问题描述　132

6.7.3　k个独立样本检验实例分析　133

6.8　两个相关样本的检验　134

6.8.1　原理与方法　134

6.8.2　数据和问题描述　135

6.8.3　两个相关样本检验的实例分析　135

6.9　k个相关样本的检验　136

6.9.1　原理与方法　137

6.9.2　数据和问题描述　138

6.9.3　k个相关样本检验的实例分析　138

第7章　多重响应分析　140

7.1　多重响应概述　140

7.2　多重响应变量集的定义　140

7.2.1　定义多重响应变量集的实例　141

7.3　多重响应变量集的频数分析　142

7.3.1　多重响应变量频数分析的实例　142

7.4　多重响应变量集的交叉表分析　144

7.4.1　多重响应变量交叉表分析的实例　144

7.5　使用tables过程研究多重响应变量集　146

7.5.1　多重响应变量集的定义　146

7.5.2　用tables过程建立包含多重响应变量集的表格　147

第8章　回归分析　150

8.1　线性回归　150

8.1.1　一元线性回归的基本原理　150

8.1.2　多元线性回归的基本原理　152

8.1.3　模型假设的其他检验　153

8.1.4　问题描述和数据准备　154

8.1.5　线性回归分析的设置和操作　154

8.1.6　案例的结果分析　159

8.2　曲线回归　162

8.2.1　曲线回归的基本原理　162

8.2.2　问题描述和数据准备　163

8.2.3　曲线回归分析的设置和操作　163

8.2.4　案例的结果分析　165

8.3　非线性回归　166

8.3.1　非线性回归简介　167

8.3.2　问题描述和数据准备　168

8.3.3　非线性回归的参数设置　169

8.3.4　案例的结果分析　173

8.4　二元logistic回归　173

8.4.1　二元logistic回归的数学原理　174

8.4.2　问题描述和数据准备　175

8.4.3　二元logistic回归的参数设置　176

8.4.4　案例的结果分析　180

8.5　多元logistic回归分析　184

8.5.1　多元logistic回归的原理简介　184

8.5.2　问题描述和数据准备　184

8.5.3　多元logistic回归参数设置　185

8.5.4　案例的结果分析　189

8.6　ordinal回归　191

8.6.1　问题描述和数据准备　192

8.6.2　ordinal回归的参数设置　192

8.6.3　案例的结果分析　196

8.7　概率单位回归分析　197

8.7.1　概率单位回归分析简介　198

8.7.2　问题描述和数据准备　198

8.7.3　概率单位回归的参数设置　199

8.7.4　案例的结果分析　200

8.8　加权回归分析　202

8.8.1　加权回归分析简介　202

8.8.2　问题描述和数据准备　203

8.8.3　加权回归的参数设置　203

8.8.4　案例的结果分析　204

8.9　二阶段最小二乘回归　205

8.9.1　二阶段最小二乘回归的基本原理　206

8.9.2　问题描述和数据准备　206

8.9.3　二阶段最小二乘回归的参数设置　207

8.9.4　案例的结果分析　208

8.10　最优尺度回归　209

8.10.1　最优尺度回归原理　209

8.10.2　问题描述和数据准备　209

8.10.3　最优尺度回归的参数设置　210

8.10.4　案例的结果分析　214

第9章　方差分析　217

9.1　方差分析简介　217

9.1.1　t检验与方差分析的比较　217

9.1.2　方差分析的基本原理　218

9.2　单因素方差分析　220

9.2.1　原理与方法　220

9.2.2　单因素方差分析实例　220

9.3　多因素方差分析过程　225

9.3.1　原理与方法　225

9.3.2　二因素方差分析实例　228

9.3.3　协方差分析实例　236

9.3.4　交互效应中随机因素的分析　238

9.4　多元方差分析　242

9.4.1　原理与方法　242

9.4.2　多元方差分析实例　243

9.5　重复测量设计的方差分析　244

9.5.1　原理与方法　244

9.5.2　spss实例分析　245

9.6　方差成分分析　250

9.6.1　原理简介　250

9.6.2　spss实例分析　250

9.7　正交实验设计　253

9.7.1　正交实验设计简述　253

9.7.2　spss实例分析　254

9.7.3　正交实验设计的方差分析　256

第10章　相关分析　257

10.1　相关分析的基本概念　257

10.1.1　相关分析的特点和应用　257

10.1.2　相关系数的计算　258

10.1.3　spss提供的相关分析功能　259

10.2　两变量相关分析　260

10.2.1　问题描述和数据准备　260

10.2.2　相关分析的参数设置　260

10.2.3　案例的结果分析　261

10.3　偏相关分析　262

10.3.1　偏相关分析的基本原理　262

10.3.2　偏相关分析实例　263

10.4　距离分析　264

10.4.1　距离分析的基本概念　265

10.4.2　距离分析的参数设置　265

10.4.3　距离分析实例　269

第11章　因子分析　271

11.1　因子分析的原理简介　271

11.1.1　因子分析的基本思想　271

11.1.2　因子分析和主成分分析的联系　272

11.1.3　因子分析的基本步骤　272

11.2　spss因子分析的应用实例　273

11.2.1　数据描述　273

11.2.2　spss因子分析过程的设置　274

11.2.3　结果分析　278

第12章　分类分析　283

12.1　聚类分析的原理简介　283

12.1.1　聚类分析的基本概念　283

12.1.2　聚类分析的一般原理　284

12.2　快速样本聚类过程　286

12.2.1　快速聚类简介　286

12.2.2　问题描述和数据准备　286

12.2.3　spss快速聚类的设置　287

12.2.4　案例的结果分析　289

12.3　分层聚类　291

12.3.1　分层聚类简介　291

12.3.2　问题描述和数据准备　291

12.3.3　spss分层聚类的设置　292

12.3.4　案例的结果分析　295

12.3.5　对聚类结果的进一步分析　296

12.4　两阶段聚类分析　298

12.4.1　两阶段聚类简介　298

12.4.2　问题描述和数据准备　299

12.4.3　spss两阶段聚类的设置　299

12.4.4　案例的结果分析　304

12.5　一般判别分析　307

12.5.1　判别分析的基本原理　307

12.5.2　问题描述和数据准备　308

12.5.3　判别分析的参数设置　309

12.5.4　案例的结果分析　312

12.6　逐步判别分析实例　315

12.6.1　问题描述和数据准备　315

12.6.2　逐步判别的参数设置　316

12.6.3　案例的结果分析　318

12.7　决策树分析　321

12.7.1　决策树分类的基本原理..　321

12.7.2　决策树过程的参数设置　323

12.7.3　问题描述和数据准备　338

12.7.4　案例分析　338

第13章　生存分析　344

13.1　生存分析简介　344

13.1.1　生存分析的基本概念　344

13.1.2　生存分析的数据特点　346

13.1.3　生存分析的常用方法　346

13.1.4　spss中的生存分析过程　346

13.2　生命表分析　347

13.2.1　生命表分析简介　347

13.2.2　生命表分析的基本步骤　347

13.2.3　生命表实例分析　348

13.3　kaplan-meier分析　352

13.3.1　kaplan-meier分析的步骤　352

13.3.2　生存曲线的比较和检验　352

13.3.3　kaplan-meier分析的实例　353

13.4　cox回归模型　357

13.4.1　cox回归模型的原理简介　357

13.4.2　cox回归实例分析　358

第14章　信度分析　366

14.1　信度分析　366

14.1.1　信度分析的基本原理　366

14.1.2　问题描述和数据准备　368

14.1.3　信度分析的参数设置　368

14.1.4　案例的结果分析　370

14.2　多维尺度分析　371

14.2.1　多维尺度分析简介　371

14.2.2　问题描述和数据准备　371

14.2.3　alscal过程的参数设置　371

14.2.4　案例的结果分析　374

第15章　时间序列分析　377

15.1　spss15的时间序列分析概览　377

15.1.1　create models的通用设置选项　378

15.1.2　apply models的通用设置选项　384

15.2　时间序列数据的预分析　384

15.2.1　缺失值替换　385

15.2.2　定义时间变量　385

15.2.3　时间序列的平稳化　386

15.3　指数平滑模型　388

15.3.1　指数平滑的基本原理　389

15.3.2　指数平滑模型的参数设置　389

15.3.3　指数平滑模型实例分析　391

15.4　arima模型　395

15.4.1　arima模型的基本原理　395

15.4.2　arima模型的参数设置　397

15.4.3　arima模型实例分析　398

15.5　季节分解模型　401

15.5.1　季节分解法概述　401

15.5.2　季节分解模型实例分析　402

第16章　对数线性模型　406

16.1　对数线性模型概述　406

16.1.1　简单列联表分析的不足　406

16.1.2　对数线性模型的基本形式　406

16.2　general过程　407

16.2.1　general过程概述　407

16.2.2　问题描述和数据准备　408

16.2.3　general过程的参数设置　408

16.2.4　案例的结果分析　410

16.3　logit过程　411

16.3.1　logit过程概述　412

16.3.2　问题描述和数据准备　412

16.3.3　logit过程的参数设置　412

16.3.4　案例的结果分析　413

16.4　model selection过程　415

16.4.1　model selection过程概述　415

16.4.2　问题描述和数据准备　415

16.4.3　层次对数线性模型的操作过程　416

16.4.4　案例的结果分析　417

第17章　对应分析　419

17.1　对应分析的基本原理　419

17.1.1　对应分析与因子分析　419

17.1.2　spss中的对应分析　420

17.1.3　使用对应分析的注意事项　420

17.2　简单对应分析　421

17.2.1　简单对应分析的数学原理　421

17.2.2　spss简单对应分析实例　422

17.3　多元对应分析　427

17.3.1　多元对应分析基本概念及其特点　428

17.3.2　多元对应分析的参数设置　428

17.3.3　实例的结果分析　435

第18章　缺失值分析　438

18.1　缺失值分析的概念　438

18.1.1　缺失值的表现方式　438

18.1.2　spss中的缺失值处理方法　439

18.2　缺失值分析的参数设置　440

18.3　缺失值分析的实例　444

第19章　统计图形　449

19.1　概述　449

19.1.1　数据和变量的准备　449

19.1.2　图形构建器的基本操作　451

19.1.3　交互式作图和对话框作图　452

19.1.4　图形的编辑　453

19.2　条形图　453

19.2.1　数据和问题描述　453

19.2.2　用图形构建器作条形图　453

19.2.3　交互式条形图　457

19.2.4　用对话框创建条形图　459

19.3　线形图　460

19.3.1　数据和问题描述　461

19.3.2　用图形构建器作线形图　461

19.3.3　交互式线形图　462

19.3.4　用对话框创建线形图　464

19.4　面积图　465

19.4.1　数据和问题描述　465

19.4.2　用图形构建器作面积图　465

19.4.3　交互式面积图　467

19.4.4　用对话框创建面积图　467

19.5　饼图　468

19.5.1　数据和问题描述　468

19.5.2　用图形构建器作饼图　468

19.5.3　交互式饼图　469

19.5.4　用对话框创建饼图　470

19.6　高低图　470

19.6.1　数据和问题描述　471

19.6.2　用图形构建器作高低图　471

19.6.3　交互式高低图　472

19.6.4　用对话框创建高低图　473

19.7　帕累托图　477

19.7.1　数据和问题描述　478

19.7.2　用对话框创建帕累托图　478

19.8　控制图　479

19.8.1　数据和问题描述　480

19.8.2　用对话框创建控制图　480

19.9　箱图　486

19.9.1　数据和问题描述　486

19.9.2　用图形构建器作箱图　486

19.9.3　交互式箱图　488

19.9.4　用对话框创建箱图　489

19.10　误差条图　490

19.10.1　数据和问题描述　490

19.10.2　交互式误差条图　490

19.10.3　用对话框创建误差条图　491

19.11　散点图　492

19.11.1　数据和问题描述　492

19.11.2　用图形构建器作高低图　493

19.11.3　交互式散点图　495

19.11.4　用对话框创建散点图　498

19.12　直方图　498

19.12.1　数据和问题描述　499

19.12.2　用图形构建器作直方图　499

19.13　p-p概率图　500

19.13.1　数据和问题描述　500

19.13.2　用对话框创建帕p-p概率图　501

19.14　q-q概率图　502

19.14.1　数据和问题描述　503

19.14.2　用对话框创建q-q概率图　503

19.15　时间序列图　504

19.15.1　普通序列图　504

19.15.2　自相关序列图　507

19.15.3　互相关序列图　509

19.16　双轴线图　511

19.16.1　数据和问题描述　511

19.16.2　用图形构建器作双轴线图　511

第20章　上市公司财务危机预警分析　513

20.1　财务危机预警的应用简介　513

20.1.1　财务危机的定量定义方法　513

20.1.2　财务危机预警的模型选择　514

20.2　数据描述　514

20.2.1　数据说明　514

20.2.2　指标选择　515

20.2.3　补充说明　515

20.3　分析方法概述　516

20.3.1　判别分析　516

20.3.2　logistic回归方法　516

20.4　spss建模过程和结论分析　517

20.4.1　spss数据筛选操作　517

20.4.2　spss判别分析建模与分析　521

20.4.3　logistic回归建模与分析　525

20.5　进一步的分析与应用　528

20.5.1　分类结果的应用分析　528

20.5.2　建模方法的改进　529

20.6　建议和推广　529

20.6.1　时间序列研究　529

20.6.2　数据的有效预警期　529

20.6.3　指标的简化方法　529

第21章　影响汇率的因素分析　531

21.1　汇率影响因素的简介　531

21.2　数据描述　532

21.3　分析方法概述　533

21.3.1　探索性分析　533

21.3.2　多元回归分析　534

21.4　spss建模过程和结论分析　534

21.4.1　数据准备　534

21.4.2　探索性分析　535

21.4.3　多元回归分析　536

21.5　进一步的分析与应用　539

21.5.1　剔除存在共线性的外汇储备变量　540

21.5.2　回归模型的进一步改进　540

21.5.3　两个回归模型的比较　541

21.6　建议和推广　542

21.6.1　时间序列研究　542

21.6.2　汇率影响因素的定性分析　542

第22章　因子分析在成绩综合评价中的应用　543

22.1　学生成绩的综合评价简介　543

22.2　数据描述　544

22.3　分析方法概述　544

22.3.1　应用因子分析进行成绩综合评价的步骤　544

22.3.2　应用因子分法进行成绩综合评价的注意事项　545

22.4　spss建模过程和结论分析　546

22.4.1　数据准备　546

22.4.2　spss因子分析建模与分析　548

22.5　进一步的分析与应用　553

22.6　建议和推广　553

22.6.1　高中生的成绩综合评价　553

22.6.2　对缺失数据的处理　554

22.6.3　多种方法结合的综合评价模型　554

第23章　高等教育办学条件的聚类分析　555

23.1　数据描述　555

23.1.1　关于基本办学条件指标合格与否的判定　555

23.1.2　指标选取　557

23.1.3　数据格式　557

23.2　聚类分析法简述　557

23.3　spss建模过程和结论分析　558

23.3.1　对专科院校进行聚类的设置操作　558

23.3.2　对本科院校的分析　561

23.4　建议和推广　563

第24章　试卷信度的检验与分析　565

24.1　试卷信度检验的背景简介　565

24.1.1　测验内容的自身方面　565

24.1.2　施测过程　565

24.1.3　被测试者的自身因素　566

24.2　数据描述　566

24.3　分析方法概述　566

24.3.1　试卷信度的基本计算公式　566

24.3.2　试卷信度的估计方法　567

24.4　spss建模过程和结论分析　568

24.4.1　spss信度分析的参数设置　568

24.4.2　结果分析　569

24.5　建议和推广　570

第25章　多因素试验的设计与分析　571

25.1　试验设计简介　571

25.1.1　试验设计的应用　571

25.1.2　试验设计问题的解决步骤　572

25.2　数据描述　573

25.3　分析方法概述　573

25.3.1　正交设计方法　573

25.3.2　综合评分方法　575

25.4　spss建模过程和结论分析　575

25.4.1　数据标准化　576

25.4.2　性能指标权重的确定　577

25.4.3　利用权重求综合指标　578

25.4.4　对综合得分的进一步分析　578

25.5　建议和推广...　579...