Data Statistics and Analysis:A Course in Applied SPSS

目录
第1章 SPSS数据的输入法
1．1 问卷设计及数据编码
1．1．1 问卷及编码样例
1．1．2 编码应注意事项
1．2 在SPSS数据窗口直接输入数据
1．2．1 首先在Data View(数据浏览)窗口输入数据
1．2．2 然后定义变量及其数据的类型属性
1．3 在中文Word中输入数据
1．4 在Excel中输人数据
习题1
第2章 两种常用的数据输入法及数据的抽样加权
2．1 SPSS的Data Editor窗口
2．2 几十个Cases的数据输入法
2．3 成百上千个Cases的数据输入法
2．4 个案排序
2．5 数据的行列互换
2．6 对限选个案Cases进行局部统计
2．6．1 限选某个子总体进行统计
2．6．2 提取随机样本进行统计
2．6．3 限选前n个Cases
2．7 个案加权
2．8 Data中的其他菜单命令
习题2
第3章 SPSS最正规最快速的数据输入法
3．1 SPSS的简单命令
3．2 再谈对问卷中的数据编码
3．3 定义SPSS变量的属性
3．4 SPSS数据的固定格式
3．5 SPSS数据的自由格式
3．6 建立SPSS的命令文件
3．7 SPSS命令文件的4种格式
3．8 编程后立即进行统计分析
3．9 调用老命令文件(程序)进行统计分析
3．10 正确编辑SPSS原始数据小结
3．11 统计分析的最佳方案
习题3
第4章 数据变换
4．1 创建新变量
4．1．1 点击Compute对话框创建新变量
4．1．2 采用Compute命令创建新变量
4．1．3 数学函数
4．1．4 缺失值函数
4．2 采用IF命令进行条件变换及逻辑校验
4．2．1 IF命令格式
4．2．2 关系表达式中的关系符
4．2．3 逻辑表达式中的运算符
4．2．4 两种缺失值的逻辑函数
4．2．5 缺失值的处理
4．2．6 IF命令的对话框
4．3 数据重新编码
4．3．1 点击对话框重新编码数据的实例
4．3．2 Recode命令的格式
4．3．3 Recode在命令文件中的位置
4．4 计算有相同情况的次数
4．5 SPSS的运算次序
习题4
第5章 频次分布与描述统计
5．1 选用Frequencies过程进行频次统计
5．1．1 Frequencies过程的预备知识
5．1．2 每日温差的频次统计
5．1．3 另加一个完整的频率表
5．1．4 Frequencies过程的命令表
5．2 采用Custom Table过程制表
5．2．1 Table过程的对话框
5．2．2 另一个双变量的表格
5．3 采用Descriptives过程描述数据
5．3．1 Descriptives过程的最佳功能
5．3．2 存储标准分(Z值)
5．3．3 在对话框中进行Descriptives的描述统计
5．3．4 Descriptives过程的子命令及其关键词
习题5
第6章 应用Explore过程检测数据
6．1 Explore过程可检测数据的哪些错误
6．1．1 数据错误的原因
6．1．2 数据检测的重要性
6．2 用于Explore过程的检测数据
6．3 图形检测之一：直方图
6．4 图形检测之二：茎-叶图
6．5 图形检测之三：框图
6．6 统计分析前要预先检验假设
6．6．1 方差相等的检验法
6．6．2 正态性检验
6．7 集中趋势分布的三种较佳平稳测度
6．8 在对话框中进行Explore检测
6．8．1 采用Explore对话框进行统计
6．8．2 Plots选项用于画图探测数据
6．9 在Syntax窗口编程
习题6
第7章 用Crosstabs统计交叉汇总表及结合测量
7．1 妇女的年龄与文化水平的交叉汇总
7．2 由变量“是否在业”控制的女性年龄与文化的关系
7．3 定比—定比型变量用皮尔逊Corr系数
7．4 定类—定距型变量用Eta系数
7．5 定类—定序型以下变量用Lambda系数
7．6 相对风险率估计
7．6．1 研究范例
7．6．2 相对风险率估计法
7．7 在Crosstabs的对话框中进行交叉汇总和结合测量
7．8 Crosstabs过程的命令总表
习题7
第8章 两个总体均值的比较
8．1 Means过程的应用
8．1．1 寻找相关方面
8．1．2 论证所用的数据及程序
8．1．3 高考成绩与父亲职业的关系
8．1．4 分析不同地区的考生成绩
8．1．5 采用Means对话框进行统计
8．1．6 过程Means的命令、子命令及其用法
8．2 独立样本T-test的应用
8．3 配对样本T-test的应用
8．3．1 采用对话框进行配对样本T-test
8．3．2 分析配对样本T-test的结果
8．3．3 采用命令法进行配对样本T-test
8．4 单因素方差分析
8．5 多因素方差分析
8．5．1 ANOVA过程的应用之一：描述统计
8．5．2 ANOVA过程的应用之二：方差分析
8．5．3 对主效应的检验
8．5．4 ANOVA过程的命令一览表
8．5．5 采用对话框进行ANOVA分析
习题8
第9章 相关分析
9．1 双变量相关分析
9．1．1 数据
9．1．2 从相关矩阵看“SARS疫情”与气温的关系
9．1．3 缺失值的剔除法对相关矩阵的影响
9．1．4 Correlations的对话框及其解释
9．1．5 运行Correlations过程命令
9．2 偏相关分析
9．2．1 计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”
9．2．2 如何辨别变量之间的虚假相关
9．2．3 找回隐含相关
9．2．4 通过对话框进行偏相关分析
9．2．5 偏相关主对话框的应用说明
9．2．6 将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口
9．2．7 Partial Correlations命令表
习题9
第10章 多选项的统计技术
10．1 多选项的计算机编码
10．2 多选项中二分法与分类法的区别
10．2．1 多选项分类法
10．2．2 多选项二分法
10．3 多选项的数据及其程序
10．4 多选项频次分布表及其分析
10．5 多选项的交叉汇总表
10．5．1 交叉汇总表的统计法
10．5．2 输出的交叉汇总表
10．5．3 交叉汇总表分析
习题10
第11章 非参数检验
11．1 非参数检验的命令菜单和数据要求
11．2 单样本卡方检验
11．3 二项分布检验
11．4 Runs检验
11．5 单样本K-S检验
11．6 双样本K-S检验
11．7 K个独立样本的Kruskal-Wallis检验
11．8 两个相关样本的检验
11．8．1 两个相关样本的Wilcoxon Signed Ranks检验
11．8．2 两个相关样本的Sign检验
11．8．3 两个相关样本的McNemar检验
11．9 K个相关样本没有差异的检验
11．9．1 K个相关样本没有差异的Friedman检验
11．9．2 K个相关样本没有差异的Kendall检验
11．9．3 K个相关样本没有差异的Cochran的Q检验
习题11
第12章 多元线性回归
12．1 多元线性回归模型的拟合优度
12．2 多元回归的基本条件
12．3 设定异常值和影响点
12．3．1 只有1个预测变量时的异常值测量法
12．3．2 有多个预测变量时的异常值测量法
12．4 数据不符合回归假设时的处理法
12．5 向前选择变量法
12．6 自后淘汰变量法
12．7 逐步回归法
12．8 多元共线性诊断
12．9 解释回归模型
习题12
第13章 曲线估计及逻辑斯蒂克回归
13．1 曲线估计
13．1．1 曲线估计的数据及其统计法
13．1．2 曲线估计的分析
13．1．3 存储临时变量
13．2 二分的逻辑斯蒂克回归
13．2．1 二分逻辑斯蒂克回归的对话框及数据例子
13．2．2 设置二分逻辑斯蒂克回归模型
13．2．3 二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析
13．2．4 二分逻辑斯蒂克回归系数的假设检验
习题13
第14章 聚类分析
14．1 二阶聚类
14．1．1 二阶聚类的特点
14．1．2 二阶聚类的数据
14．1．3 二阶聚类的对话框例子
14．1．4 二阶聚类的结果分析
14．1．5 二阶聚类小结
14．2 谱系聚类
14．3 个案Q聚类
14．3．1 从冰柱图看聚类结果
14．3．2 平均连接法的图表
14．3．3 从树形图分析聚类成员
14．4 变量R聚类
习题14
第15章 因素分析与品牌对应分析
15．1 因素分析所用的数据
15．2 因素分析的对话框设置法
15．3 输出结果及其分析
15．3．1 因素的初始统计量(共通性)
15．3．2 因素抽取(Factor Extraction)
15．4 用主成分法抽取前5个因素
15．5 通过最大似然度抽取因素
15．6 删除Loading≤0.5的小载荷量
15．7 转轴前后的对比
15．8 对转轴效果的验证
15．9 因素分析
15．10 市场分析与社会调研中的对应分析
习题15
第16章 品牌研究中的结合分析
16．1 结合分析的方法
16．2 通过正交设计建立卡片
16．3 精品购物的问卷调查例子
16．4 如何做好结合分析
16．5 市场预测与决策
习题16
第17章 复方差分析的应用
17．1 什么是复方差分析
17．2 假设与检验
17．2．1 假设的必要条件
17．2．2 假设与检验
17．3 因变量是二水平(双样本)模型的假设检验
17．3．1 因变量之间相关性检验
17．3．2 因变量联合分布为正态性的假设与检验
17．3．3 方差齐性检验
17．4 双因变量单因素的Hotelling T2检验
17．4．1 单因变量的Hotelling T2检验
17．4．2 参数估计
17．5 因变量是多水平(多样本)的复方差线性模型
习题17