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前言 1

第一章 数据的初步整理 1

数据的特点与分类 1

一、数据的特点 1

二、数据的分类 2

统计表与统计图 4

一、数据的统计分组和分类 4

二、统计表 5

三、统计图 8

SPSS软件简介及基本操作 10

一、数据的输入 11

二、变量命名和数据编码 13

三、数据的合并 14

四、次数分布表和交互分类表的输出 15

五、多项选择题的次数分布表和交互分类表 17

六、数据的审核 18

七、两个重要的命令——Recode和Computer 20

集中量数 22

一、算术平均数 22

二、中（位）数 25

三、众数 28

差异量数 29

一、全距 30

二、异众比率 30

三、四分位差 31

四、平均差 33

五、方差与标准差 34

相对差异量数 36

一、离散系数 36

二、相对位置量数——z分数 37

SPSS软件的有关操作 38

一、平均数与标准差的操作 38

二、其他集中量数与差异量数的操作 40

相关概述 41

一、相关的概念 41

二、相关统计量 42

三、消减误差比例 43

常用相关统计量的计算 44

一、λ（Lambda）相关 44

二、τ（tau-y）相关 45

三、G（Gamma）相关 47

四、相关系数r 50

一元线性回归方程 51

一、相关与回归 51

二、回归线、回归方程与回归系数 52

三、最小二乘法和回归系数的计算 53

详析模式与偏相关 56

一、虚假相关与虚假无关 56

二、详析模式 57

三、偏相关系数 62

SPSS软件中的操作 66

一、λ、τ和G相关的操作 66

二、相关系数r的操作 67

三、偏相关的操作 68

四、详析模式的操作 69

概率简介 70

一、随机现象与随机事件 70

二、事件的相互关系 71

三、概率的概念 71

四、概率的加法与乘法 72

随机变量的分布 73

一、随机变量 73

二、随机变量的分布 74

三、随机变量的数字特征 75

二项分布和正态分布 78

一、二项分布 78

二、正态分布 80

三、正态分布中的概率计算 82

抽样分布与标准误 86

一、抽样分布（样本分布）与标准误 86

二、平均数分布的标准误 86

三、比例分布的标准误 89

四、平均数差异的标准误 90

五、比例差异的标准误 92

大数定理与中心极限定理 92

一、贝努里大数定理 93

二、切贝谢夫大数定理 93

三、中心极限定理 93

推论统计的几个基本概念 95

一、总体与样本 95

二、统计量与参数 96

三、抽样误差、随机误差与系统误差 97

参数的点估计 98

一、衡量估计值好坏的标准 98

二、求点估计值的方法——极大似然法 100

参数的区间估计 102

一、总体平均数的区间估计 102

二、总体比例的区间估计 106

三、平均数差异的区间估计 107

四、比例差异的区间估计 109

五、相关系数r的区间估计 109

预测值的区间估计 111

一、样本范围内的区间估计 111

二、总体范围内y的区间估计 113

假设检验的几个基本概念 117

一、虚无假设与研究假设 118

二、显著性水平与否定域 119

三、双边检验和单边检验（两端检验和一端检验） 119

四、两类错误 120

z检验和t检验 121

一、平均数单值的假设检验 121

二、平均数差异的假设检验 124

三、比例的单值检验 127

四、比例差异的显著性检验 128

x 2检验 129

一、x 2检验的基本含义 129

二、相关统计量的检验 131

三、正态分布的检验 136

F检验 137

一、F检验的含义 137

二、变异数的计算与方差分析表 140

三、η 2相关 143

四、方差一致性的检验 144

SPSS软件的相关操作 144

一、平均数检验与比例检验的操作 144

二、x 2检验的操作 148

三、方差分析的操作 149

多元线性回归的建立与解释 151

一、多元线性回归方程的建立 151

二、回归方程的解释 154

三、标准回归方程与标准回归系数 155

四、标准回归系数与相关系数的关系 157

回归方程的检验 158

一、模型的整体线性拟合度检验 158

二、自变量作用幅度的检验 164

三、多重共线性的检验与容忍度 166

虚拟变量的运用 167

一、虚拟变量的含义 167

二、虚拟变量的编制 168

三、虚拟变量在回归模型中的解释 168

SPSS软件中的相关操作和逐步回归 169

一、基本操作与结果解释 169

二、有关选项的说明和操作 172

三、含有虚拟变量模型的操作 173

四、逐步回归及其操作 175

路径分析概述 185

一、回归分析与路径分析 185

二、路径分析模型和假设条件 186

路径系数与残值路径系数的计算 188

一、路径系数的计算 188

二、残值项路径系数的计算 190

因果效应的分解 192

一、直接效应与间接效应的分解 192

二、相关系数的分解 192

路径分析的检验 203

Logistic回归的涵义和建立 208

一、线性回归的局限与Logistic回归的涵义 208

二、回归系数的计算 211

三、回归模型的解释 212

四、自变量为虚拟变量的Logistic回归 213

模型的检验 215

一、模型整体的检验 215

二、回归系数的检验 216

SPSS软件中的操作 217

一、“Enter”（强迫进入）方式下的Logistic回归 217

二、“Backward：wald”方式下的逐步回归 221

对数线性模型的原理和涵义 224

一、交叉乘积比 224

二、对数线性模型的建立 227

三、模型中各项参数的求解 229

四、各项参数与交叉乘积比的关系 231

2×J表和三维表的对数线性模型 235

一、从2×2表到2×J表 235

二、从二维表到三维表 237

三、对模型中交互效应的解释 239

非饱和模型 241

一、非饱和模型的涵义 241

二、非饱和模型中的次数拟合（理论次数的估计） 242

对数线性模型的检验 243

一、模型拟合度的检验 243

二、分层效应和单项效应的检验 245

三、效应参数的检验或估计 247

四、单元格的拟合度检验 249

利用SPSS统计软件进行对数线性模型分析 249

一、操作步骤简要说明 249

二、各项输出结果的含义 250

三、例题分析 258

附表 266

附表1 正态分布下的概率值 266

附表2 t值表（双侧临界值） 268

附表3 x2数值表 270

附表4 Fα值表 272

附表5 γ值的z转换表 275

附表6 相关系数显著性检验表 277

参考文献 278