SPSS统计分析 应用案例教程PDF电子书下载

第1章 绪论 1

第一部分 特征描述 11

第2章 描述统计分析 11

2.1 频数分析 11

2.2 描述分析 17

2.3 探索性分析 20

2.4 列联表分析 26

第3章 描述统计分析（二） 37

3.1 概述报告程序分析 37

3.2 OLAP 41

3.3 均值程序 48

3.4 多重响应分析 52

3.5 比率统计量 56

第4章 因子分析 59

4.1 因子分析的数据降维 59

4.2 因子分析的结构探测 63

第二部分 特征检验 71

第5章 均值——T检验 71

5.1 单样本T检验 71

5.2 成对样本T检验 73

5.3 独立样本的T检验 75

5.4 单因素方差分析 79

第6章 非参数分析 89

6.1 卡方检验 89

6.2 二项检验 93

6.3 游程检验 96

6.4 单样本K-S检验 100

6.5 非参数独立双样本检验 103

6.6 非参数独立多样本检验 109

6.7 非参数相关双样本检验 112

6.8 非参数相关多样本检验 114

第三部分 关系分析 119

第7章 相关分析 119

7.1 双变量相关 119

7.2 偏相关分析 126

第8章 一般单变量线性模型 129

8.1 双因素方差分析 129

8.2 GLM单变量的协方差分析 134

8.3 GLM单变量的随机影响分析 138

第9章 线性回归分析与曲线估计 141

9.1 线性回归分析 141

9.2 曲线估计 160

第10章 离散因变量模型 168

10.1 二元、多元名义Logit模型 168

10.2 有序因变量回归 169

10.3 二元probit模型 176

第11章 广义线性模型与广义方程估计 181

11.1 广义线性模型简介 181

11.2 计数因变量模型 183

11.3 正值因变量模型——伽玛分布回归 194

11.4 间隔截取生存数据分析 202

11.5 广义方程估计 209

第12章 神经网络分析 217

12.1 多层感知的单因变量分析 218

12.2 多层感应的多变量分析 226

第四部分 特征判别 236

第13章 分类 236

13.1 两步聚类 236

13.2 分层聚类分析 241

13.3 K-均值聚类分析 249

13.4 最近相邻分析 255

13.5 判别分析 269

第14章 控制图形与ROC 283

14.1 控制图形 283

14.2 ROC Curve 289

第五部分 数据问题 296

第15章 可靠性分析 296

第16章 缺失数据处理 305

16.1 缺失值分析 305

16.2 多重插入 313