基于SPSS的数据分析

第1章 SPSS统计分析软件概述
1.1 SPSS使用基础
1.1.1 SPSS软件的安装和启动
1.1.2 SPSS的基本窗口
1.1.3 SPSS软件的退出
1.2 SPSS的基本运行方式
1.2.1 完全窗口菜单方式
1.2.2 程序运行方式
1.2.3 混合运行方式
1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤
1.3.1 数据分析的一般步骤
1.3.2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤
1.4 利用统计教练快速入门SPSS
第2章 SPSS数据文件的建立和管理
2.1 SPSS数据文件
2.1.1 SPSS数据文件的特点
2.1.2 SPSS数据的基本组织方式
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
2.2.1 变量名
2.2.2 数据类型、列宽、小数位宽
2.2.3 变量名标签
2.2.4 变量值标签
2.2.5 缺失数据
2.2.6 计量尺度
2.2.7 SPSS结构定义操作中应注意的问题
2.3 SPSS数据的录入与编辑
2.3.1 SPSS数据的录入
2.3.2 SPSS数据的编辑
2.4 SPSS数据的保存
2.4.1 SPSS支持的数据格式
2.4.2 保存SPSS数据的基本操作
2.5 读取其他格式的数据文件
2.5.1 直接读入其他格式的数据文件
2.5.2 使用文本导向读入文本文件
2.5.3 使用数据库导向读入数据
2.6 SPSS数据文件合并
2.6.1 纵向合并数据文件
2.6.2 横向合并数据文件
第3章 SPSS数据的预处理
3.1 数据的排序
3.1.1 数据排序的目的
3.1.2 数据排序的应用举例
3.2 变量计算
3.2.1 变量计算的目的
3.2.2 SPSS算术表达式
3.2.3 SPSS条件表达式
3.2.4 SPSS函数
3.2.5 变量计算的应用举例
3.3 数据选取
3.3.1 数据选取的目的
3.3.2 数据选取方法
3.3.3 数据选取的应用举例
3.4 计数
3.4.1 计数目的
3.4.2 计数区间
3.4.3 计数的应用举例
3.5 分类汇总
3.5.1 分类汇总的目的
3.5.2 分类汇总的应用举例
3.6 数据分组
3.6.1 数据分组的目的
3.6.2 组距分组
3.6.3 数据分组的应用举例
3.7 数据预处理的其他功能
3.7.1 数据转置
3.7.2 加权处理
3.7.3 数据拆分
3.7.4 SPSS变量集
第4章 SPSS基本统计分析
4.1 频数分析
4.1.1 频数分析的目的和基本任务
4.1.2 频数分析的应用举例
4.1.3 SPSS频数分析的扩展功能
4.1.4 频数分析扩展功能的应用举例
4.2 计算基本描述统计量
4.2.1 基本描述统计量
4.2.2 计算基本描述统计量的应用举例
4.3 交叉分组下的频数分析
4.3.1 交叉分组下的频数分析的目的和基本任务
4.3.2 交叉列联表的主要内容
4.3.3 交叉列联表行列变量间关系的分析
4.3.4 交叉分组下的频数分析应用举例
4.4 多选项分析
4.4.1 多选项分析的目的和思路
4.4.2 多选项分析的应用举例
4.5 比率分析
4.5.1 比率分析的目的和主要指标
4.5.2 比率分析的应用举例
第5章 SPSS的参数检验
5.1 参数检验概述
5.1.1 推断统计与参数检验
5.1.2 假设检验的基本思想
5.1.3 假设检验的基本步骤
5.2 单样本t检验
5.2.1 单样本t检验的目的
5.2.2 单样本t检验的基本步骤
5.2.3 单样本t检验的应用举例
5.3 两独立样本t检验
5.3.1 两独立样本t检验的目的
5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤
5.3.3 两独立样本t检验的应用举例
5.4 两配对样本t检验
5.4.1 两配对样本t检验的目的
5.4.2 两配对样本t检验的基本步骤
5.4.3 两配对样本t检验的应用举例
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 单因素方差分析
6.2.1 单因素方差分析的基本思想
6.2.2 单因素方差分析的数学模型
6.2.3 单因素方差分析的基本步骤
6.2.4 单因素方差分析的应用举例
6.2.5 单因素方差分析的进一步分析
6.2.6 单因素方差分析应用举例的进一步分析
6.3 多因素方差分析
6.3.1 多因素方差分析的基本思想
6.3.2 多因素方差分析的数学模型
6.3.3 多因素方差分析的基本步骤
6.3.4 多因素方差分析的应用举例
6.3.5 多因素方差分析的进一步分析
6.3.6 多因素方差分析应用举例的进一步分析
6.4 协方差分析
6.4.1 协方差分析的基本思路
6.4.2 协方差分析的数学模型
6.4.3 协方差分析的应用举例
第7章 SPSS的非参数检验
7.1 单样本的非参数检验
7.1.1 总体分布的卡方检验
7.1.2 二项分布检验
7.1.3 单样本K-S检验
7.1.4 变量值随机性检验
7.2 两独立样本的非参数检验
7.2.1 两独立样本的曼 惠特尼U检验
7.2.2 两独立样本的K-S检验
7.2.3 两独立样本的游程检验
7.2.4 极端反应检验
7.2.5 两独立样本非参数检验的应用举例
7.3 多独立样本的非参数检验
7.3.1 中位数检验
7.3.2 多独立样本的Kruskal-Wallis检验
7.3.3 多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验
7.3.4 多独立样本非参数检验的应用举例
7.4 两配对样本的非参数检验
7.4.1 两配对样本的McNemar检验
7.4.2 两配对样本的符号检验
7.4.3 两配对样本Wilcoxon符号秩检验
7.4.4 两配对样本非参数检验的应用举例
7.5 多配对样本的非参数检验
7.5.1 多配对样本的Friedman检验
7.5.2 多配对样本的Cochran Q检验
7.5.3 多配对样本的Kendall协同系数检验
7.5.4 多配对样本非参数检验的应用举例
第8章 SPSS的相关分析
8.1 相关分析
8.2 绘制散点图
8.2.1 散点图的特点
8.2.2 散点图的应用举例
8.3 计算相关系数
8.3.1 相关系数的特点
8.3.2 相关系数的种类
8.3.3 计算相关系数的应用举例
8.4 偏相关分析
8.4.1 偏相关分析和偏相关系数
8.4.2 偏相关分析的应用举例
第9章 SPSS的线性回归分析
9.1 回归分析概述
9.1.1 什么是回归分析
9.1.2 如何得到回归线
9.1.3 回归分析的一般步骤
9.2 线性回归分析和线性回归模型
9.2.1 一元线性回归模型
9.2.2 多元线性回归模型
9.2.3 回归参数的普通最小二乘估计
9.3 回归方程的统计检验
9.3.1 回归方程的拟合优度检验
9.3.2 回归方程的显著性检验
9.3.3 回归系数的显著性检验
9.3.4 残差分析
9.4 多元回归分析中的其他问题
9.4.1 解释变量的筛选问题
9.4.2 变量的多重共线性问题
9.5 线性回归分析的基本操作
9.5.1 线性回归分析的基本操作
9.5.2 线性回归分析的其他操作
9.6 线性回归分析的应用举例
9.6.1 强制进入策略模型
9.6.2 向后筛选策略模型
9.7 曲线估计
9.7.1 曲线估计概述
9.7.2 曲线估计的应用举例
第10章 SPSS的聚类分析
10.1 聚类分析的一般问题
10.1.1 聚类分析的意义
10.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
10.1.3 聚类分析的几点说明
10.2 层次聚类
10.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
10.2.2 个体与小类、小类与小类间 “亲疏程度”的度量方法
10.2.3 层次聚类的基本操作
10.2.4 层次聚类的应用举例
10.3 K-Means聚类
10.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤
10.3.2 K-Means聚类分析的应用举例
第11章 SPSS的因子分析
11.1 因子分析概述
11.1.1 因子分析的意义
11.1.2 因子分析的数学模型和相关概念
11.2 因子分析的基本内容
11.2.1 因子分析的基本步骤
11.2.2 因子分析的前提条件
11.2.3 因子提取和因子载荷矩阵的求解
11.2.4 因子的命名
11.2.5 计算因子得分
11.3 因子分析的基本操作及案例
11.3.1 因子分析的基本操作
11.3.2 因子分析的应用举例