简介
本书以日常用到的统计分析功能为学习目标，结合具体实例全面地介
绍了SPSS 16.0的应用。本书采用理论与实践相结合的写作方法，不仅使读
者对统计分析功能的原理有全面的了解，更能从实践中得到清晰的操作思
路。
本书共分17章，由浅入深、循序渐进地介绍了SPSS 16.0统计分析软件
的各个知识点。本书主要内容包括SPSS的基础知识、建立和管理数据文件
、数据预处理、频数分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关分析
、回归分析、聚类分析、因子分析、对应分析、信度分析、对数线性模型
、时间序列分析、统计图形的创建与编辑等。最后一章还以多个综合实例
介绍了SPSS软件在各个领域中的使用。
本书配1张DVD光盘，内容为本书的实例文件和作者专门为本书录制的
全程多媒体语音教学视频。
本书内容全面、论述翔实、深入浅出，可供高等院校相关专业及从事
统计分析和决策的各领域相关的读者学习参考，也可用做SPSS培训和自学
教材。
目录
第1章 初识SPSS统计分析软件（教学视频：47分钟） 1
1.1 SPSS概述 1
1.1.1 SPSS的发展 1
1.1.2 SPSS的特点 1
1.2 SPSS软件的使用 2
1.2.1 SPSS软件的环境要求 2
1.2.2 SPSS的运行方式 2
1.2.3 SPSS的安装和启动 3
1.2.4 SPSS的工作环境 4
1.2.5 退出SPSS软件 10
1.3 数据分析步骤 10
1.3.1 数据分析的一般步骤 10
1.3.2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤 11
1.4 如何使用SPSS帮助 12
1.4.1 Online Help窗口 13
1.4.2 Tutorial帮助系统 13
1.4.3 统计学指导系统 14
1.4.4 对话框中的Help按钮 14
1.4.5 过程语句帮助系统 14
1.5 第一个实例：康健医院病例分析 15
1.5.1 输入数据 15
1.5.2 保存数据 17
1.5.3 数据的预分析 17
1.5.4 统计分析 19
1.5.5 保存和导出分析结果 21
第2章 建立和管理数据文件（教学视频：75分钟） 22
2.1 数据文件 22
2.1.1 数据文件的特点 22
2.1.2 数据的基本组织方式 22
2.2 常用术语概述 23
2.2.1 常量 24
2.2.2 变量 25
2.2.3 操作符与表达式 28
2.3 变量的定义与数据编辑 29
2.3.1 定义变量 29
2.3.2 变量的操作 36
2.4 输入SPSS数据 41
2.4.1 输入普通数据 41
2.4.2 输入带变量值标签的数据 42
2.4.3 保存数据文件 43
2.5 编辑SPSS数据 45
2.5.1 SPSS数据的定位 45
2.5.2 增加/删除一条个案（CASE） 46
2.5.3 移动、复制和删除数据 47
2.6 读取其他格式的数据文件 48
2.6.1 直接读入其他格式的数据文件 48
2.6.2 使用“文本向导”读入文本文件 49
2.6.3 使用“数据库向导”读入数据 50
2.6.4 使用Excel读入数据 52
2.7 SPSS数据文件的合并与分组 53
2.7.1 纵向合并数据文件 54
2.7.2 横向合并数据文件 56
第3章 SPSS数据的预处理（教学视频：70分钟） 58
3.1 数据的排序 58
3.1.1 数据排序的目的及注意事项 58
3.1.2 数据排序实例 59
3.2 选择观测量 60
3.3 变量计算 62
3.3.1 变量计算的目的 62
3.3.2 SPSS算术表达式 63
3.3.3 SPSS条件表达式 63
3.3.4 SPSS函数 63
3.3.5 变量计算实例 67
3.4 数据选取 69
3.4.1 数据选取的目的 69
3.4.2 数据选取的实例 70
3.5 计数 72
3.5.1 计数目的 72
3.5.2 计数区间 72
3.5.3 计数实例 73
3.6 分类汇总 74
3.6.1 分类汇总的目的 74
3.6.2 分类汇总实例 74
3.7 数据分组 76
3.7.1 数据分组的目的 76
3.7.2 SPSS的单变量值分组 76
3.7.3 SPSS的组距分组 78
3.7.4 SPSS的分位数分组 78
3.8 数据预处理的其他功能 78
3.8.1 数据转置 79
3.8.2 加权处理 79
3.8.3 数据拆分 80
3.8.4 SPSS变量集 81
第4章 SPSS基本统计分析（教学视频：44分钟） 83
4.1 频数分析 83
4.1.1 频数分析的概念 83
4.1.2 频数分析应用举例1 85
4.1.3 频数分析应用举例2 88
4.2 计算基本描述统计量 91
4.2.1 基本描述统计量 91
4.2.2 计算基本描述统计量应用实例 92
4.3 交叉分组下的频数分析 94
4.3.1 交叉分析下的频数分析的目的和基本任务 94
4.3.2 交叉列联表 94
4.4 多选项分析 96
第5章 参数检验（教学视频：26分钟） 100
5.1 参数检验概述 100
5.1.1 推断统计与参数检验 100
5.1.2 假设检验的基本思想 101
5.1.3 假设检验的基本步骤 101
5.2 单一样本t检验 101
5.2.1 单一样本t检验的概念及步骤 102
5.2.2 单一样本t检验应用实例 103
5.3 两独立样本t检验 105
5.3.1 两独立样本t检验的概念 105
5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤 106
5.3.3 两独立样本t检验应用实例 107
5.4 两配对样本t检验 110
5.4.1 两配对样本t检验的概念 110
5.4.2 两配对样本t检验的目的与基本步骤 111
5.4.3 两配对样本t检验应用实例1 112
5.4.4 两配对样本t检验应用实例2 115
第6章 方差分析（教学视频：39分钟） 118
6.1 方差分析的概念 118
6.1.1 方差分析的基本思路 118
6.1.2 方差分析过程 119
6.1.3 方差分析中的术语 120
6.2 单因素方差分析 122
6.2.1 单因素方差分析的基本思想与步骤 122
6.2.2 单因素方差分析应用实例 124
6.3 多因素方差分析 128
6.3.1 多因素方差分析的概念 128
6.3.2 多因素方差分析的基本思想 128
6.3.3 多因素方差分析的计算公式 129
6.3.4 多因素方差分析应用实例 130
6.3.5 多因素方差分析的进一步分析 135
6.4 协方差分析 136
6.4.1 协方差分析的基本思想 136
6.4.2 协方差分析的计算公式 137
6.4.3 协方差分析应用实例 137
第7章 非参数检验（教学视频：31分钟） 140
7.1 单样本的非参数检验 140
7.1.1 总体分布的卡方检验 140
7.1.2 总体分布卡方检验的计算公式 140
7.1.3 总体分布的卡方检验应用实例 141
7.2 二项分布检验 144
7.2.1 二项分布检验的概念 144
7.2.2 二项分布检验的计算公式 144
7.2.3 二项分布检验应用实例 145
7.3 两独立样本的非参数检验 147
7.3.1 两独立样本的曼－惠特尼检验（Mann Whitney U） 147
7.3.2 两独立样本的K－S检验 148
7.3.3 两独立样本的游程检验（Wald Wolfwitz Runs） 148
7.3.4 极端反应检验（Moses Extreme Reactions） 149
7.3.5 两独立样本非参数检验应用实例 150
7.4 多独立样本的非参数检验 153
7.4.1 中位数检验（Median） 153
7.4.2 多独立样本的Kruskal-Wallis检验 154
7.4.3 多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验 154
7.4.4 多独立样本非参数检验应用实例 154
7.5 两配对样本的非参数检验 157
7.5.1 两配对样本的McNemar检验 157
7.5.2 两配对样本的符号检验 158
7.5.3 两配对样本Wilcoxon符号秩检验 158
7.5.4 两配对样本非参数检验应用实例 158
7.6 多配对样本的非参数检验 161
7.6.1 多配对样本的Friedman检验 162
7.6.2 多配对样本的Cochran Q检验 162
7.6.3 多配对样本的Kendall协同系数检验 162
7.6.4 多配对样本非参数检验应用实例 163
第8章 相关分析（教学视频：19分钟） 166
8.1 相关分析概述 166
8.2 二元定距变量的相关分析 166
8.2.1 二元定距变量的相关分析的概念 166
8.2.2 散点图 167
8.2.3 二元定距变量的相关分析应用实例 170
8.3 偏相关分析 171
8.3.1 偏相关分析的概念 172
8.3.2 偏相关分析的步骤 172
8.3.3 偏相关分析应用实例 172
8.4 距离分析 175
8.4.1 距离分析的概念 175
8.4.2 距离分析的计算公式 175
8.5 距离分析应用实例 177
8.5.1 变量之间的相似性测量分析实例 177
8.5.2 变量之间的不相似性测量分析 178
8.5.3 个案之间的相似性测量分析 179
8.5.4 个案之间的不相似性测量分析 181
第9章 回归分析（教学视频：37分钟） 182
9.1 回归分析的基本概念 182
9.2 线性回归分析 183
9.2.1 一元线性回归 183
9.2.2 多元线性回归 187
9.3 线性回归分析应用实例 190
9.3.1 一元线性回归分析实例 190
9.3.2 多元线性回归分析实例 195
9.4 非线性回归分析 198
9.4.1 非线性回归分析的概念 198
9.4.2 非线性回归分析的计算公式 198
9.4.3 非线性回归分析应用实例 200
9.5 曲线估计 203
9.5.1 曲线估计的概念 203
9.5.2 曲线估计的计算公式 203
9.5.3 曲线估计应用实例 205
9.6 时间序列的曲线估计 208
9.7 含虚拟自变量的回归分析 211
9.7.1 含虚拟自变量的回归分析的概念 211
9.7.2 含虚拟自变量的回归分析的计算公式 211
9.7.3 含虚拟自变量的回归分析应用实例 212
9.8 逻辑回归分析 214
9.8.1 逻辑回归分析的概念 215
9.8.2 逻辑回归分析的计算方式 215
9.8.3 逻辑回归分析应用实例 216
第10章 聚类分析与判别分析（教学视频：28分钟） 220
10.1 聚类分析概述 220
10.1.1 聚类分析的意义 220
10.1.2 聚类分析说明 220
10.2 层次聚类 221
10.2.1 层次聚类Q型聚类 221
10.2.2 层次聚类Q型聚类应用实例1 223
10.2.3 层次聚类Q型聚类应用实例2 229
10.2.4 层次聚类R型聚类 233
10.2.5 层次聚类R型聚类应用实例 234
10.3 快速聚类 237
10.3.1 快速聚类分析的概念 237
10.3.2 快速聚类分析的计算过程及公式 238
10.3.3 快速聚类分析应用实例 238
10.4 判别分析 243
10.4.1 判别分析的概念 243
10.4.2 判别分析应用实例 244
第11章 因子分析和对应分析（教学视频：4分钟） 252
11.1 因子分析 252
11.1.1 因子分析的概述 252
11.1.2 因子分析的步骤 253
11.1.3 使用因子分析对话框 254
11.1.4 因子分析过程语句 257
11.1.5 因子分析应用实例 259
11.2 对应分析 264
11.2.1 对应分析的概述 264
11.2.2 对应分析的过程 265
11.2.3 对应分析过程语句 268
第12章 SPSS的信度分析（教学视频：7分钟） 270
12.1 信度分析概述 270
12.1.1 信度分析的提出 270
12.1.2 信度分析的基本原理 270
12.2 信度分析的基本操作及案例 272
12.2.1 信度分析的基本操作 272
12.2.2 信度分析实例 273
第13章 SPSS的对数线性模型（教学视频：17分钟） 276
13.1 对数线性模型概念 276
13.1.1 对数线性模型的概念 276
13.1.2 对数线性模型的基本思路 277
13.2 饱和模型和非饱和层次模型 278
13.2.1 饱和模型和参数估计 278
13.2.2 饱和模型检验 279
13.2.3 饱和模型应用实例 280
13.2.4 非饱和层次模型 283
13.3 一般模型 284
13.3.1 一般模型的概述 284
13.3.2 建立一般模型的应用实例 284
13.4 Logit模型 288
13.4.1 Logit模型的概述 288
13.4.2 Logit模型的应用实例 289
第14章 SPSS的时间序列分析（教学视频：10分钟） 293
14.1 时间序列分析概述 293
14.1.1 时间序列的相关概念 293
14.1.2 时间序列分析的一般步骤 295
14.1.3 SPSS时间序列分析的特点 296
14.2 时间序列的数据处理 296
14.2.1 定义日期变量 296
14.2.2 创建时间序列 298
14.2.3 填补缺失数据 299
14.2.4 时间序列实例 301
第15章 生成统计图形（教学视频：37分钟） 305
15.1 统计图形概述 305
15.1.1 了解统计图 305
15.1.2 坐标轴 306
15.1.3 数据与图形 306
15.1.4 图形图库窗口 306
15.2 条形图 308
15.2.1 观测量分类模式简单条形图 309
15.2.2 变量模式简单条形图 311
15.2.3 变量模式分组条形图 313
15.2.4 观测量分类模式分段条形图 313
15.2.5 条形图应用实例 315
15.3 线图和面积图 316
15.4 交互式条形图、线图和面积图 318
15.4.1 创建交互式条形图 319
15.4.2 创建交互式线图 322
15.4.3 创建交互式面积图 324
15.5 圆图 325
15.5.1 观测分类模式圆图 325
15.5.2 变量模式圆图 326
15.5.3 观测值模式圆图 327
15.5.4 交互式圆图 328
15.6 高低图 331
15.6.1 选择高低图类型 331
15.6.2 观测量分类模式简单高低收盘图 331
15.6.3 观测值模式简单高低收盘图 332
15.7 箱图 334
15.7.1 选择箱图类型 334
15.7.2 观测量分类模式简单箱图 334
15.7.3 变量模式简单箱图 335
15.7.4 变量模式分组箱图 336
15.7.5 交互式箱图 337
15.8 误差条图 338
15.8.1 选择误差条图类型 339
15.8.2 观测量分类模式简单误差条图 339
15.8.3 变量模式简单误差条图 340
15.8.4 观测量分类模式分组误差条图 341
15.8.5 交互式误差条图 342
第16章 编辑统计图形（教学视频：49分钟） 344
16.1 认识图形组成 344
16.2 编辑平面统计图 345
16.2.1 图形编辑窗口 345
16.2.2 改变图形构成 346
16.2.3 图形大小与修饰 348
16.2.4 坐标轴 350
16.2.5 移动注释框和参照线 353
16.2.6 改变条图、箱线图、误差条图、垂线图、极差图和高低图外观 353
16.2.7 线图 354
16.2.8 圆图 357
16.2.9 散点图 360
16.2.10 文件管理 362
第17章 SPSS行业应用实例（教学视频：45分钟） 364
17.1 体育运动项目分析 364
17.1.1 创建“慢跑测试成绩调查”数据文件 364
17.1.2 分析步骤 366
17.2 人口统计分析实例 367
17.2.1 频数分析 368
17.2.2 相关分析 375
17.3 财政收支分析 376
17.3.1 分析步骤 377
17.3.2 结果分析 380
17.4 病理分析 385
17.4.1 分析步骤 386
17.4.2 结果分析 389
1.1 SPSS概述 1
1.1.1 SPSS的发展 1
1.1.2 SPSS的特点 1
1.2 SPSS软件的使用 2
1.2.1 SPSS软件的环境要求 2
1.2.2 SPSS的运行方式 2
1.2.3 SPSS的安装和启动 3
1.2.4 SPSS的工作环境 4
1.2.5 退出SPSS软件 10
1.3 数据分析步骤 10
1.3.1 数据分析的一般步骤 10
1.3.2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤 11
1.4 如何使用SPSS帮助 12
1.4.1 Online Help窗口 13
1.4.2 Tutorial帮助系统 13
1.4.3 统计学指导系统 14
1.4.4 对话框中的Help按钮 14
1.4.5 过程语句帮助系统 14
1.5 第一个实例：康健医院病例分析 15
1.5.1 输入数据 15
1.5.2 保存数据 17
1.5.3 数据的预分析 17
1.5.4 统计分析 19
1.5.5 保存和导出分析结果 21
第2章 建立和管理数据文件（教学视频：75分钟） 22
2.1 数据文件 22
2.1.1 数据文件的特点 22
2.1.2 数据的基本组织方式 22
2.2 常用术语概述 23
2.2.1 常量 24
2.2.2 变量 25
2.2.3 操作符与表达式 28
2.3 变量的定义与数据编辑 29
2.3.1 定义变量 29
2.3.2 变量的操作 36
2.4 输入SPSS数据 41
2.4.1 输入普通数据 41
2.4.2 输入带变量值标签的数据 42
2.4.3 保存数据文件 43
2.5 编辑SPSS数据 45
2.5.1 SPSS数据的定位 45
2.5.2 增加/删除一条个案（CASE） 46
2.5.3 移动、复制和删除数据 47
2.6 读取其他格式的数据文件 48
2.6.1 直接读入其他格式的数据文件 48
2.6.2 使用“文本向导”读入文本文件 49
2.6.3 使用“数据库向导”读入数据 50
2.6.4 使用Excel读入数据 52
2.7 SPSS数据文件的合并与分组 53
2.7.1 纵向合并数据文件 54
2.7.2 横向合并数据文件 56
第3章 SPSS数据的预处理（教学视频：70分钟） 58
3.1 数据的排序 58
3.1.1 数据排序的目的及注意事项 58
3.1.2 数据排序实例 59
3.2 选择观测量 60
3.3 变量计算 62
3.3.1 变量计算的目的 62
3.3.2 SPSS算术表达式 63
3.3.3 SPSS条件表达式 63
3.3.4 SPSS函数 63
3.3.5 变量计算实例 67
3.4 数据选取 69
3.4.1 数据选取的目的 69
3.4.2 数据选取的实例 70
3.5 计数 72
3.5.1 计数目的 72
3.5.2 计数区间 72
3.5.3 计数实例 73
3.6 分类汇总 74
3.6.1 分类汇总的目的 74
3.6.2 分类汇总实例 74
3.7 数据分组 76
3.7.1 数据分组的目的 76
3.7.2 SPSS的单变量值分组 76
3.7.3 SPSS的组距分组 78
3.7.4 SPSS的分位数分组 78
3.8 数据预处理的其他功能 78
3.8.1 数据转置 79
3.8.2 加权处理 79
3.8.3 数据拆分 80
3.8.4 SPSS变量集 81
第4章 SPSS基本统计分析（教学视频：44分钟） 83
4.1 频数分析 83
4.1.1 频数分析的概念 83
4.1.2 频数分析应用举例1 85
4.1.3 频数分析应用举例2 88
4.2 计算基本描述统计量 91
4.2.1 基本描述统计量 91
4.2.2 计算基本描述统计量应用实例 92
4.3 交叉分组下的频数分析 94
4.3.1 交叉分析下的频数分析的目的和基本任务 94
4.3.2 交叉列联表 94
4.4 多选项分析 96
第5章 参数检验（教学视频：26分钟） 100
5.1 参数检验概述 100
5.1.1 推断统计与参数检验 100
5.1.2 假设检验的基本思想 101
5.1.3 假设检验的基本步骤 101
5.2 单一样本t检验 101
5.2.1 单一样本t检验的概念及步骤 102
5.2.2 单一样本t检验应用实例 103
5.3 两独立样本t检验 105
5.3.1 两独立样本t检验的概念 105
5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤 106
5.3.3 两独立样本t检验应用实例 107
5.4 两配对样本t检验 110
5.4.1 两配对样本t检验的概念 110
5.4.2 两配对样本t检验的目的与基本步骤 111
5.4.3 两配对样本t检验应用实例1 112
5.4.4 两配对样本t检验应用实例2 115
第6章 方差分析（教学视频：39分钟） 118
6.1 方差分析的概念 118
6.1.1 方差分析的基本思路 118
6.1.2 方差分析过程 119
6.1.3 方差分析中的术语 120
6.2 单因素方差分析 122
6.2.1 单因素方差分析的基本思想与步骤 122
6.2.2 单因素方差分析应用实例 124
6.3 多因素方差分析 128
6.3.1 多因素方差分析的概念 128
6.3.2 多因素方差分析的基本思想 128
6.3.3 多因素方差分析的计算公式 129
6.3.4 多因素方差分析应用实例 130
6.3.5 多因素方差分析的进一步分析 135
6.4 协方差分析 136
6.4.1 协方差分析的基本思想 136
6.4.2 协方差分析的计算公式 137
6.4.3 协方差分析应用实例 137
第7章 非参数检验（教学视频：31分钟） 140
7.1 单样本的非参数检验 140
7.1.1 总体分布的卡方检验 140
7.1.2 总体分布卡方检验的计算公式 140
7.1.3 总体分布的卡方检验应用实例 141
7.2 二项分布检验 144
7.2.1 二项分布检验的概念 144
7.2.2 二项分布检验的计算公式 144
7.2.3 二项分布检验应用实例 145
7.3 两独立样本的非参数检验 147
7.3.1 两独立样本的曼－惠特尼检验（Mann Whitney U） 147
7.3.2 两独立样本的K－S检验 148
7.3.3 两独立样本的游程检验（Wald Wolfwitz Runs） 148
7.3.4 极端反应检验（Moses Extreme Reactions） 149
7.3.5 两独立样本非参数检验应用实例 150
7.4 多独立样本的非参数检验 153
7.4.1 中位数检验（Median） 153
7.4.2 多独立样本的Kruskal-Wallis检验 154
7.4.3 多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验 154
7.4.4 多独立样本非参数检验应用实例 154
7.5 两配对样本的非参数检验 157
7.5.1 两配对样本的McNemar检验 157
7.5.2 两配对样本的符号检验 158
7.5.3 两配对样本Wilcoxon符号秩检验 158
7.5.4 两配对样本非参数检验应用实例 158
7.6 多配对样本的非参数检验 161
7.6.1 多配对样本的Friedman检验 162
7.6.2 多配对样本的Cochran Q检验 162
7.6.3 多配对样本的Kendall协同系数检验 162
7.6.4 多配对样本非参数检验应用实例 163
第8章 相关分析（教学视频：19分钟） 166
8.1 相关分析概述 166
8.2 二元定距变量的相关分析 166
8.2.1 二元定距变量的相关分析的概念 166
8.2.2 散点图 167
8.2.3 二元定距变量的相关分析应用实例 170
8.3 偏相关分析 171
8.3.1 偏相关分析的概念 172
8.3.2 偏相关分析的步骤 172
8.3.3 偏相关分析应用实例 172
8.4 距离分析 175
8.4.1 距离分析的概念 175
8.4.2 距离分析的计算公式 175
8.5 距离分析应用实例 177
8.5.1 变量之间的相似性测量分析实例 177
8.5.2 变量之间的不相似性测量分析 178
8.5.3 个案之间的相似性测量分析 179
8.5.4 个案之间的不相似性测量分析 181
第9章 回归分析（教学视频：37分钟） 182
9.1 回归分析的基本概念 182
9.2 线性回归分析 183
9.2.1 一元线性回归 183
9.2.2 多元线性回归 187
9.3 线性回归分析应用实例 190
9.3.1 一元线性回归分析实例 190
9.3.2 多元线性回归分析实例 195
9.4 非线性回归分析 198
9.4.1 非线性回归分析的概念 198
9.4.2 非线性回归分析的计算公式 198
9.4.3 非线性回归分析应用实例 200
9.5 曲线估计 203
9.5.1 曲线估计的概念 203
9.5.2 曲线估计的计算公式 203
9.5.3 曲线估计应用实例 205
9.6 时间序列的曲线估计 208
9.7 含虚拟自变量的回归分析 211
9.7.1 含虚拟自变量的回归分析的概念 211
9.7.2 含虚拟自变量的回归分析的计算公式 211
9.7.3 含虚拟自变量的回归分析应用实例 212
9.8 逻辑回归分析 214
9.8.1 逻辑回归分析的概念 215
9.8.2 逻辑回归分析的计算方式 215
9.8.3 逻辑回归分析应用实例 216
第10章 聚类分析与判别分析（教学视频：28分钟） 220
10.1 聚类分析概述 220
10.1.1 聚类分析的意义 220
10.1.2 聚类分析说明 220
10.2 层次聚类 221
10.2.1 层次聚类Q型聚类 221
10.2.2 层次聚类Q型聚类应用实例1 223
10.2.3 层次聚类Q型聚类应用实例2 229
10.2.4 层次聚类R型聚类 233
10.2.5 层次聚类R型聚类应用实例 234
10.3 快速聚类 237
10.3.1 快速聚类分析的概念 237
10.3.2 快速聚类分析的计算过程及公式 238
10.3.3 快速聚类分析应用实例 238
10.4 判别分析 243
10.4.1 判别分析的概念 243
10.4.2 判别分析应用实例 244
第11章 因子分析和对应分析（教学视频：4分钟） 252
11.1 因子分析 252
11.1.1 因子分析的概述 252
11.1.2 因子分析的步骤 253
11.1.3 使用因子分析对话框 254
11.1.4 因子分析过程语句 257
11.1.5 因子分析应用实例 259
11.2 对应分析 264
11.2.1 对应分析的概述 264
11.2.2 对应分析的过程 265
11.2.3 对应分析过程语句 268
第12章 SPSS的信度分析（教学视频：7分钟） 270
12.1 信度分析概述 270
12.1.1 信度分析的提出 270
12.1.2 信度分析的基本原理 270
12.2 信度分析的基本操作及案例 272
12.2.1 信度分析的基本操作 272
12.2.2 信度分析实例 273
第13章 SPSS的对数线性模型（教学视频：17分钟） 276
13.1 对数线性模型概念 276
13.1.1 对数线性模型的概念 276
13.1.2 对数线性模型的基本思路 277
13.2 饱和模型和非饱和层次模型 278
13.2.1 饱和模型和参数估计 278
13.2.2 饱和模型检验 279
13.2.3 饱和模型应用实例 280
13.2.4 非饱和层次模型 283
13.3 一般模型 284
13.3.1 一般模型的概述 284
13.3.2 建立一般模型的应用实例 284
13.4 Logit模型 288
13.4.1 Logit模型的概述 288
13.4.2 Logit模型的应用实例 289
第14章 SPSS的时间序列分析（教学视频：10分钟） 293
14.1 时间序列分析概述 293
14.1.1 时间序列的相关概念 293
14.1.2 时间序列分析的一般步骤 295
14.1.3 SPSS时间序列分析的特点 296
14.2 时间序列的数据处理 296
14.2.1 定义日期变量 296
14.2.2 创建时间序列 298
14.2.3 填补缺失数据 299
14.2.4 时间序列实例 301
第15章 生成统计图形（教学视频：37分钟） 305
15.1 统计图形概述 305
15.1.1 了解统计图 305
15.1.2 坐标轴 306
15.1.3 数据与图形 306
15.1.4 图形图库窗口 306
15.2 条形图 308
15.2.1 观测量分类模式简单条形图 309
15.2.2 变量模式简单条形图 311
15.2.3 变量模式分组条形图 313
15.2.4 观测量分类模式分段条形图 313
15.2.5 条形图应用实例 315
15.3 线图和面积图 316
15.4 交互式条形图、线图和面积图 318
15.4.1 创建交互式条形图 319
15.4.2 创建交互式线图 322
15.4.3 创建交互式面积图 324
15.5 圆图 325
15.5.1 观测分类模式圆图 325
15.5.2 变量模式圆图 326
15.5.3 观测值模式圆图 327
15.5.4 交互式圆图 328
15.6 高低图 331
15.6.1 选择高低图类型 331
15.6.2 观测量分类模式简单高低收盘图 331
15.6.3 观测值模式简单高低收盘图 332
15.7 箱图 334
15.7.1 选择箱图类型 334
15.7.2 观测量分类模式简单箱图 334
15.7.3 变量模式简单箱图 335
15.7.4 变量模式分组箱图 336
15.7.5 交互式箱图 337
15.8 误差条图 338
15.8.1 选择误差条图类型 339
15.8.2 观测量分类模式简单误差条图 339
15.8.3 变量模式简单误差条图 340
15.8.4 观测量分类模式分组误差条图 341
15.8.5 交互式误差条图 342
第16章 编辑统计图形（教学视频：49分钟） 344
16.1 认识图形组成 344
16.2 编辑平面统计图 345
16.2.1 图形编辑窗口 345
16.2.2 改变图形构成 346
16.2.3 图形大小与修饰 348
16.2.4 坐标轴 350
16.2.5 移动注释框和参照线 353
16.2.6 改变条图、箱线图、误差条图、垂线图、极差图和高低图外观 353
16.2.7 线图 354
16.2.8 圆图 357
16.2.9 散点图 360
16.2.10 文件管理 362
第17章 SPSS行业应用实例（教学视频：45分钟） 364
17.1 体育运动项目分析 364
17.1.1 创建“慢跑测试成绩调查”数据文件 364
17.1.2 分析步骤 366
17.2 人口统计分析实例 367
17.2.1 频数分析 368
17.2.2 相关分析 375
17.3 财政收支分析 376
17.3.1 分析步骤 377
17.3.2 结果分析 380
17.4 病理分析 385
17.4.1 分析步骤 386
17.4.2 结果分析 389
精通SPSS统计分析
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