SPSS统计分析从基础到实践

目录
第1篇 SPSS概述
第1章 spss14.0 for Windows基础
1．1 SPSS简介
1．1．1 SPSS的产生与发展
1．1．2 SPSS l4．0的新特性
1．1．3 SPSS与其他常用统计软件比较
1．1．4 SPSS的主要应用领域简介
1．2 SPSS l4．0的安装、启动与退出
1．3 SPSS l4．0窗口简介
1．3．1 数据编辑窗口SPSS Data Editor
1．3．2 结果浏览窗口SPSS Viewer
1．3．3 程序编辑窗口SPSS Syntax Editor
1．3．4 结果草稿浏览窗口SPSS Draft Viewer
1．3．5 VBs宏程序编辑窗口Script
1．4 SPSS l4．0的帮助系统
1．4．1 对话框上的Help按钮
1．4．2 主题词获得帮助——Topics过程
1．4．3 新手入门——Tutorial过程
1．4．4 实例学习——Case Studies过程
1．4．5 统计教练——Statistics Coach过程
1．4．6 语法指南——Command Syntax Reference过程
1．4．7 算法介绍——Algorithms过程
1．4．8 访问SPSS官方主页
第2篇 数据文件的建立与整理
第2章 SPSS数据文件的建立与编辑
2．1 数据的输入与编辑
2．1．1 SPSS的变量类型
2．1．2 定义新变量
2．1．3 数据的录入与编辑
2．2 数据文件的创建——File菜单详解
2．2．1 新建SPSS数据文件
2．2．2 从其他数据文件导入数据
2．2．3 File菜单的其他命令
2．3 数据文件的编辑与管理——Edit／Utilities 菜单详解
2．3．1 Edit 菜单详解
2．3．2 Utilities菜单详解
第3章 SPSS数据文件的整理
3．1 数据文件引论
3．1．1 数据文件的整理在实际问题中的重要性
3．1．2 一个数据文件整理的案例
3．2 数据文件的整理——Data菜单详解
3．2．1 观测量排序——Sort Case过程
3．2．2 数据丈件转置——Transpose过程
3．2．3 数据格式重排——Restructure过程
3．2．4 数据文件合并——Merge File过程
3．2．5 数据分类汇总——Aggregate过程
3．2．6 数据文件的拆分——Split File过程
3．2．7 选择观测量——Select Cases过程
3．2．8 观测量加权——Weight Cases过程
3．2．9 Data菜单其他过程简介
3．3 变量的变换和计算——Transform菜单详解
3．3．1 变量计算——Compute过程
3．3．2 变量值计数——Count过程
3．3．3 变量重新赋值——Recode过程
3．3．4 变量值排序——Rank Cases过程
3．3．5 变量组段划分——Visual Bander过程
3．3．6 自动重新赋值——Automatic Recode过程
3．3．7 Transform菜单其他过程简介
第4章 数据的统计图表示
4．1 统计图概述
4．1．1 Graph菜单简介
4．1．2 常用统计图简介
4．2 常见统计图
4．2．1 条形图(Bar Charts)
4．2．2 线图(Line Charts)
4．2．3 面积图(Area Charts)
4．2．4 饼图(Pie Charts)
4．2．5 高低图(High—Low Charts)
4．2．6 怕累托图(Pareto Charts)
4．2．7 质量控制图(Control Charts)
4．2．8 箱图(Boxplot)与误差条图(ErrorBar)
4．2．9 金字塔图(Population Pyramid)
4．2．10 散点图(Scatter／Dot)
4．2．11 直方图(Histogram)
4．2．12 P—P图&Q-Q图
4．2．13 普通序列图(Sequence Charts)
4．2．14 ROC曲线
4．2．15 时间序列图(Time Series Charts)
4．3 SPSS图形编辑
4．3．1 图形编辑概述
4．3．2 图形基本设定——Edit菜单
4．3．3 图形高级设定——Options菜单&Elements菜单
4．3．4 图形转换——Transform菜单
4．4 交互式统计图
4．4．1 交互式统计图概述
4．4．2 交互式条图的界面
4．4．3 交互式条图实例
4．4．4 交互式条图的编辑
第5章 SPSS报表功能
5．1 简单记录报表——Reports子菜单
5．1．1 在线分析处理——OLAP过程
5．1．2 观测量概述——Case Summaries过程
5．1．3 生成商务报表——Report Summaries in Rows／Colums过程
5．2 高级报表——Tables子菜单
5．2．1 定义复选变量集——Multiple Response Sets过程
5．2．2 定制报表——Custom Tables过程
5．2．3 Tables子菜单其他过程简介
第3篇 统计分析
第6章 描述性统计分析
6．1 描述性统计量
6．1．1 描述性统计量
6．1．2 Descriptive Statistics子菜单概述
6．2 频数分布表分析——Frequencies过程
6．2．1 Frequencies过程的操作界面
6．2．2 引例
6．3 最基础的统计量分析——Descriptve过程
6．3．1 Descriptive过程的操作界面
6．3．2 引例及结果解释
6．4 探索性分析——Explore过程
6．4．1 Explore过程的操作界面
6．4．2 引例及结果解释
6．5 列联表分析——Crosstabs过程
6．5．1 Crosstabs过程的操作界面
6．5．2 引例
6．5．3 结果解释
6．6 相对比描述——Ratio过程
6．6．1 Ratio过程的操作界面
6．6．2 引例及结果解释
第7章 均值比较与t检验
7．1 t检验简介
7．1．1 t检验的概念及一般步骤
7．1．2 t检验的类型
7．2 均值描述——Means过程
7．2．1 Means过程的操作界面
7．2．2 引例及结果解释
7．2．3 分组变量的层次说明
7．3 单样本t检验——One-Sample T Test过程
7．3．1 单样本t检验的一般步骤
7．3．2 One-Sample T Test过程的操作界面
7．3．3 引例及结果解释
7．4 独立两样本t检验——Independent-Sample T Test过程
7．4．1 独立两样本t检验的一般步骤
7．4．2 Independent-Sample T Test过程的操作界面
7．4．3 引例及结果解释
7．5 配对样本t检验——Paired—Sample T Test过程
7．5．1 配对样本t检验一般步骤
7．5．2 Paired—Sample T Test过程的操作界面
7．5．3 引例及结果解释
第8章 方差分析
8．1 方差分析简介
8．1．1 方差分析的提出
8．1．2 方差分析的基本概念
8．1．3 方差分析的类型
8．2 单因素方差分析——One-WayANOVA过程
8．2．1 单因素方差分析简介
8．2．2 One-Way ANOVA过程的操作界面
8．2．3 引例及结果解释
8．3 多因素方差分析——Univariate过程(1)
8．3．1 多因素方差分析简介
8．3．2 Univariate过程的操作界面
8．3．3 引例及结果解释
8．4 协方差分析——Univariate过程(2)
8．4．1 协方差分析简介
8．4．2 引例及结果解释
8．4．3 小结
第9章 相关分析
9．1 相关分析简介
9．1．1 相关分析的概念
9．1．2 Correlate子菜单概述
9．2 两变量相关分析——Bivariate过程
9．2．1 两变量相关分析简介
9．2．2 Bivariate过程的操作界面
9．2．3 引例及结果解释
9．3 偏相关分析——Partial过程
9．3．1 偏相关分析简介
9．3．2 Partial过程的操作界面
9．3．3 引例及结果解释
9．4 距离分析——Distances过程
9．4．1 距离分析简介
9．4．2 Distances过程的操作界面
9．4．3 引例及结果解释
第10章 回归分析
10．1 回归分析简介
10．1．1 回归分析的概念
10．1．2 回归分析的应用
10．1．3 回归分析的类型
10．1．4 回归分析的一般步骤
10．2 线性回归——Linear过程
10．2．1 线性回归简介
10．2．2 Linear过程的操作界面
10．2．3 一元线性回归的例子
10．2．4 多元线性回归的例子
10．2．5 小结
10．3 曲线拟合——Curve Estimation过程
10．3．1 曲线拟合简介
10．3．2 Curve Estimation过程的操作界面
10．3．3 引例及结果解释
10．4 二分类变量Logistic回归——Binary Logistic过程
10．4．1 Logistic回归简介
10．4．2 Binary Logistic过程的操作界面
10．4．3 引例及结果解释
10．4．4 小结
10．5 非线性回归——Nonlinear过程
10．5．1 非线性回归简介
10．5．2 Nonlinear过程的操作界面
10．5．3 引例及结果解释
10．5．4 小结
第11章 聚类分析与判别分析
11．1 聚类分析与判别分析相关原理简介
11．1．1 聚类分析
11．1．2 判别分析
11．2 K—均值聚类分析——K-means Cluster过程
11．2．1 K—均值聚类法基本原理
11．2．2 K—means Cluster过程界面操作介绍
11．2．3 引例及结果解释
11．3 系统聚类法——Hierarchical Cluster过程
11．3．1 系统聚类法基本原理
11．3．2 Hierarchical Cluster过程界面操作介绍
11．3．3 引例及结果解释
11．4 两步聚类法——TwoStep Cluster过程
11．4．1 两步聚类法基本原理
11．4．2 TwoStep Cluster过程界面操作介绍
11．4．3 引例及结果解释
11．5 判别分析——Discriminant过程
11．5．1 判别分析基本原理
11．5．2 Discriminant过程界面操作介绍
11．5．3 引例及结果解释
第12章 因子分析与对应分析
12．1 因子分析——Factor Analysis过程
12．1．1 因子分析基本原理
12．1．2 Factor Analysis过程界面操作介绍
12．1．3 引例及结果解释
12．2 简单对应分析——Correspondence Analysis过程
12．2．1 简单对应分析基本原理
12．2．2 Correspondence Analysis过程界面操作介绍
12．2．3 引例及结果分析
12．3 最优尺度分析——Optimal Scaling过程初步认识
第13章 非参数检验
13．1 非参数检验相关原理简介
13．1．1 非参数检验的概念
13．1．2 非参数检验的优缺点
13．1．3 非参数检验的类型
13．2 分布类型的检验
13．2．1 卡方检验——Chi—Square过程
13．2．2 二项分布检验——Binomial过程
13．2．3 游程检验——Runs过程
13．2．4 单个样本的K—S检验——1－Sample K—S过程
13．3 分布位置检验
13．3．1 两个独立样本分布位置检验——2 Independent SampleS过程
13．3．2 多个独立样本分布位置检验——K Independent SampleS过程
13．3．3 两个相关样本分布位置检验——2Relate Samples过程
13．3．4 多个相关样本分布位置检验——K Relate Samples过程
第4篇 应用实例
第14章 SPSS在各领域的应用实例
14．1 SPSS在房地产决策中的应用
14．1．1 问题描述
14．1．2 问题建模
14．1．3 模型的验证
14．2 SPSS在生物模型中的应用
14．2．1 问题描述
14．2．2 问题建模
14．2．3 模型的讨论
14．3 SPSS在工程问题中的应用
14．3．1 问题描述
14．3．2 问题建模
14．3．3 模型的检验
14．4 SPSS在证券分析中的应用
14．4．1 问题描述
14．4．2 问题建模
14．4．3 模型的讨论
实例目录
第3章 SPSS数据文件的整理
例3．1 数据文件的整理
例3．2 升序和降序排列
例3．3 变量的转置
例3．4 将原文件的一组观测量变成两组相关的观测量
例3．5 将数据文件以增加观测量的方式添加到其他的文件
例3．6 增加变量
例3．7 合并后的文件只保留原文件和外部文件中关键变量值相等的观测量
例3．8 对变量进行分组，并且计算其算术平均数，计算其最大观测值，分类汇总
例3．9 为分组变量，对文件进行拆分，对文件进行排序，比较统计分析结果
例3．10 产生两列完全相同的随机数，它们的分布服从标准正态分布N(0，1)
例3．11 对目标变量的特定值计数
例3．12 对观测量进行重新赋值
例3．13 将变量依据参数进行组段划分
例3．14 将字符型变量自动重新赋值为数值型变量
第4章 数据的统计图表示
例4．1 由图表生成器绘制变量“ModelYear”与变量“Mean Horsepower”关系的条图
例4．2 按班级绘制学生语文平均成绩的条图
例4．3 学生成绩的分组条图
例4．4 绘制各班语文平均成绩的简单线图和各班三门成绩平均分的复式线图
例4．5 学生成绩的线图
例4．6 商店营业额的饼图
例4．7 股票10日价格高低图
例4．8 商店营业额的帕累托图
例4．9 零件质量控制的均数控制图和极差控制图
例4．10 人口收入的金字塔图
例4．11 房屋土地成本、房屋增值成本、房屋售价之间的矩阵散点图
例4．12 依据突发性流体的实际观测数据，绘制流量关于龙头时间的变化趋势
例4．13 仪器观测准确度的比较，绘制ROC曲线比较两个传感器的优劣
例4．14 公司销售额的时间序列图，判断其是否存在周期性变动
例4．15 分段条图的图形编辑
例4．16 绘制交互式条图，并比较它与普通统计图的区别
第5章 SPSS报表功能
例5．1 分析概述变量的观测量数、均值、标准差、占全部观测量数的百分比以及极差
例5．2 计算观测量数目、均值和极值，并且不排除缺失值
例5．3 对各个分组及所有观测量统计它们的均值、最小值、最大值和观测量数目
例5．4 统计不同工种工资情况，包括工资的最小值、最大值、工资>＄30000的人数占每个组人数的百分比，以及工资的均值，并总结每个分组中工资最大值与最小值的差值
例5．5 对休闲数据的调研分析，定义复选变量集
例5．6 对数据文件分类，按照不同描述变量汇总，生成报表
第6章 描述性统计分析
例6．1 编制学生身高的简易频数表
例6．2 学生身高的统计描述
例6．3 学生身高的探索性分析
例6．4 吸烟习惯与患病率的关系
例6．5 各地区城乡居民消费水平比较
第7章 均值比较与t检验
例7．1 利用均值过程比较身高是否受地区和性别的影响
例7．2 比较样本均值和总体均值的t检验
例7．3 药品的独立两样本t检验
例7．4 通过配对样本t检验查看病人与正常人的血液中胆碱酯酶活性是否有明显差别
例8．1 为了寻求高产油菜品种的方差分析
例8．2 为考察合成纤维中收缩率与总拉伸倍数对纤维弹性影响性
例8．3 研究杨树一年生长量与施用氮肥和钾肥的关系
例9．1 抽样的文盲率和各省人均GDP的两变量相关分析
例9．2 分析温度与河水流量之间的相关关系
例9．3 分析各城市日照数是否近似
例10．1 通过线形回归拟合气压与沸点的关系
例10．2 解释主管性格与雇员对其整体满意度之间的关系
例10．3 拟合各阵泥石流泥面宽与泥深之间的关系
例10．4 诊断发现运营不良的金融商业机构
例10．5 棉花单株在不同时期的成铃数(Y)与初花后天数(X)存在非线性的关系
例11．1 主要城市空气质量指标的K均值聚类分析
例11．2 各地区交通事故情况系统聚类分析
例11．3 主要城市日照时数的变量聚类过程
例11．4 University of Florida graduate salarie的两步聚类法
例11．5 1995年人类发展报告部分数据判别样品分析
例12．1 各地区城市市政设施的变量的因子分析
例12．2 主要城市日照时数的因子旋转结果
例12．3 利用简单因子分析来确定不同年龄段选民的倾向
例13．1 调查某美发店上半年各月顾客数量，检验各月顾客数是否服从均匀分布
例13．2 分析蚜虫在农作物根部分布是否为泊松分布
例13．3 学生体重的分布是否为正态分布
例13．4 学生体能测试二项分布的一致性检验
例13．5 某品牌消毒液的样本随机性检验
例13．6 手工和仪器两种测量方法的精确度，比较两个总体的检验是否存在差异
例13．7 K-S正态性检验，试测数据是否服从正态分布
例13．8 两个独立样本检验实例，研究病人与正常人血液中尿酸浓度是否有明显
例13．9 多个独立样本检验实例，比较这四种药物的治疗效果是否相同
例13．10 两个相关样本检验实例，检验分析促销活动的效果
例13．11 多个相关样本检验实例，测试四个地区制作的水煮鱼品质有无区别
[