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第1章 统计软件概述 1

1.1 统计软件的产生与发展 1

1.2 统计软件的几个常用窗口与功能 2

1.2.1 数据编辑窗口 2

1.2.2 结果输出窗口 4

1.2.3 程序编写与运行窗口 5

1.3 统计软件的运行方式 6

1.3.1 菜单运行方式 6

1.3.2 程序运行方式 6

1.3.3 混合运行方式 7

1.4 统计软件的应用过程 7

1.5 统计软件的安装与使用 8

1.5.1 统计软件的安装 8

1.5.2 统计软件的使用 12

1.6 统计软件的系统参数 13

1.6.1 统计软件的总体参数设置（General） 13

1.6.2 统计软件的结果输出参数设置（Viewer） 14

1.6.3 统计软件的标签输出参数设置（Output Labels） 14

1.6.4 统计软件系统的数据参数设置（Data） 15

1.6.5 统计软件的货币格式参数设置（Currency） 16

1.6.6 统计软件汉字兼容性的设置（Charts） 16

1.7 统计软件的帮助系统 16

1.7.1 数据编辑窗口的帮助系统 17

1.7.2 各级对话框的帮助系统 19

复习思考题 20

第2章 数据文件的建立 21

2.1 普通数据文件的建立 21

2.1.1 变量的定义 21

2.1.2 数据的录入 25

2.1.3 数据文件及变量的查阅 26

2.1.4 普通数据文件建立的应用举例 28

2.2 调查问卷数据文件的建立 30

2.2.1 调查问卷的结构与数据类型 30

2.2.2 调查问卷数据的统计软件处理 31

2.2.3 调查问卷数据文件建立的应用举例 33

2.3 其他形式数据文件的建立 37

2.3.1 直接打开Excel文件 37

2.3.2 网上下载数据建立数据文件 37

复习思考题 38

第3章 数据文件的管理 40

3.1 数据的基本处理 40

3.2 数据排序（Sort Cases） 41

3.3 数据分类汇总（Aggregate） 43

3.4 数据计算（Compute） 46

3.4.1 数据计算概述 46

3.4.2 数据计算的应用举例之1 48

3.4.3 数据计算的应用举例之2 52

3.5 数据选取（Select cases） 54

3.5.1 数据选取概述 54

3.5.2 数据选取的应用举例——随机选取 55

3.5.3 数据选取的应用举例——条件选取 58

3.6 数据文件合并（Merge File） 61

3.6.1 数据文件合并概述 61

3.6.2 数据文件合并的应用举例——纵向合并 62

3.6.3 数据文件合并的应用举例——横向合并 63

3.7 数据转置（Transpose） 65

3.8 数据加权（Weight Cases） 67

3.9 数据秩的计算（Rank Cases） 69

复习思考题 72

第4章 基本统计分析 74

4.1 描述统计分析（Descriptives） 74

4.1.1 描述统计分析基本理论 74

4.1.2 描述统计分析的应用举例 75

4.1.3 频数分析的应用举例 79

4.2 交叉列联分析（Crosstabs） 82

4.2.1 交叉列联分析基本理论 82

4.2.2 交叉列联分析的应用举例 84

4.3 多选项分析（Multiple Response） 87

4.3.1 多选项分析概述 87

4.3.2 多选项分析的应用举例 88

4.4 探索性分析（Explore） 91

4.4.1 探索性分析概述 91

4.4.2 探索性分析的应用举例 92

4.5 综合案例分析 97

4.5.1 某公司职工概况的交叉列联分析 97

4.5.2 某大型零售公司家电品牌的多选项分析 102

复习思考题 107

第5章 假设检验 109

5.1 单样本t检验（One-Samples T Test） 109

5.1.1 假设检验概述 109

5.1.2 单样本t检验基本理论 111

5.1.3 单样本t检验的应用举例 112

5.2 两个独立样本t检验（Independent-Sample T Test） 114

5.2.1 两个独立样本t检验基本理论 114

5.2.2 两个独立样本t检验的应用举例 116

5.3 两个配对样本t检验（Paired-Samples T Test） 118

5.3.1 两个配对样本t检验基本理论 118

5.3.2 两个配对样本t检验的应用举例 119

5.4 总体分布的x2检验（Chi-square） 122

5.4.1 非参数检验概述 122

5.4.2 总体分布x2检验概述 122

5.4.3 x2检验的应用举例 123

5.5 二项分布检验（Binomial Test） 126

5.5.1 二项分布检验概述 126

5.5.2 二项分布检验的应用举例 126

5.6 游程检验（Runs Test） 129

5.6.1 游程检验概述 129

5.6.2 游程检验的应用举例 129

5.7 单样本KS检验 131

5.7.1 单样本K-S检验概述 131

5.7.2 单样本K-S检验的应用举例 132

5.8 两个独立样本非参数检验 135

5.8.1 两个独立样本非参数检验基本理论 135

5.8.2 两个独立样本非参数检验的应用举例 137

复习思考题 142

第6章 方差分析 143

6.1 方差分析概述 143

6.1.1 方差分析概述 143

6.1.2 方差分析的基本假定 144

6.1.3 方差分析的基本思想 144

6.2 单因素方差分析（One-Way ANOVA） 145

6.2.1 单因素方差分析基本理论 145

6.2.2 单因素方差分析的应用举例——基本分析 147

6.2.3 单因素方差分析的应用举例——综合分析 150

6.3 多因素方差分析（Univariate） 155

6.3.1 多因素方差分析基本理论 155

6.3.2 多因素方差分析的应用举例——饱和模型 157

6.3.3 多因素方差分析的应用举例——非饱和模型 160

复习思考题 168

第7章 相关分析与回归分析 171

7.1 单相关分析（Bivariate） 171

7.1.1 单相关分析概述 171

7.1.2 单相关分析的应用举例 172

7.2 偏相关分析（Partial） 174

7.2.1 偏相关分析概述 174

7.2.2 偏相关分析的应用举例 175

7.3 等级相关分析（Bivariate） 177

7.3.1 等级相关分析概述 177

7.3.2 等级相关分析的应用举例 178

7.4 多元线性回归分析（Linear） 180

7.4.1 回归分析概述 180

7.4.2 多元线性回归分析模型 181

7.4.3 多元线性回归模型有效性检验 182

7.4.4 自变量（解释变量）的选择 190

7.4.5 多元线性回归分析的应用举例 194

7.5 曲线回归分析（Curve Estimation） 202

7.5.1 曲线回归分析概述 202

7.5.2 曲线回归模型的转换 203

7.5.3 曲线回归分析的应用举例 204

7.6 逻辑回归分析（Binary Logistic） 209

7.6.1 逻辑回归分析概述 209

7.6.2 逻辑回归模型与模型参数的计算 210

7.6.3 逻辑回归模型有效性检验 212

7.6.4 逻辑回归分析的应用举例 214

7.7 回归分析综合案例 221

复习思考题 225

第8章 聚类分析 227

8.1 聚类分析基本理论 227

8.1.1 聚类分析概述 227

8.1.2 聚类分析的标准——距离 228

8.1.3 数据标准化 235

8.1.4 层次聚类分析的基本内容 235

8.1.5 K-Means聚类分析的核心过程 236

8.2 聚类分析的应用举例 237

8.2.1 聚类分析的应用举例——Q型聚类分析（Hierarchical Cluster） 237

8.2.2 聚类分析的应用举例——R型聚类分析（Hierarchieal Cluster） 246

8.2.3 聚类分析的应用举例——K-Means聚类分析（K-Means Cluster） 250

8.3 综合案例分析 257

复习思考题 262

第9章 因子分析 263

9.1 因子分析基本理论 263

9.1.1 因子分析概述 263

9.1.2 因子模型 264

9.1.3 因子分析基本过程 266

9.1.4 因子分析与主成分分析的关系 271

9.2 因子分析的应用举例（Factor） 272

9.2.1 因子分析的应用举例——基本因子分析 272

9.2.2 因子分析的应用举例——具体因子分析 275

9.3 因子分析综合案例（Factor） 284

9.4 统计分析综合案例——大学生自主创业影响因素的调查分析 303

复习思考题 311

第10章 对应分析 312

10.1 对应分析基本理论 312

10.1.1 对应分析概述 312

10.1.2 对应分析基本方法 312

10.1.3 对应分析应注意的问题 315

10.2 对应分析的应用举例（Correspondence Analysis） 316

10.2.1 对应分析的应用举例——分类变量 316

10.2.2 对应分析的应用举例——数值型变量 326

10.3 对应分析的综合案例（Optimal Scaling） 332

10.3.1 分类变量的综合案例分析 332

10.3.2 数值型变量的综合案例分析 338

复习思考题 343

第11章 信度分析 344

11.1 同质性信度分析（Reliability Analysis） 344

11.1.1 同质性信度基本理论 345

11.1.2 同质性信度的应用举例 346

11.2 分半信度（Reliability Analysis） 352

11.2.1 分半信度基本理论 352

11.2.2 分半信度的应用举例 352

11.3 再测信度（Bivariate） 354

11.3.1 再测信度基本理论 354

11.3.2 再测信度的应用举例 354

复习思考题 357

第12章 典型相关分析 359

12.1 典型相关分析基本理论 359

12.1.1 典型相关分析概述 359

12.1.2 典型相关分析基本方法 360

12.1.3 典型相关分析过程 364

12.2 典型相关分析的应用举例 364

12.2.1 典型相关分析的应用举例——居民消费与居民收入的典型相关分析 364

12.2.2 典型相关分析的应用举例——经济增长与资源投入的典型相关分析 371

复习思考题 374

第13章 质量统计分析 375

13.1 质量统计分析基本理论 375

13.1.1 质量统计分析概述 375

13.1.2 质量控制图概述 376

13.1.3 质量控制图的绘制过程和方法 378

13.1.4 质量控制图的应用 383

13.1.5 过程能力分析 385

13.1.6 鱼刺图与帕累托图 389

13.2 质量统计分析的应用举例（Control） 391

13.2.1 质量统计分析的应用举例——均值-极差控制图 391

13.2.2 质量统计分析的应用举例——不合格品率控制图 396

13.2.3 质量统计分析的应用举例——单位缺陷数控制图 401

13.3 综合案例分析 405

复习思考题 414

参考文献 416