基于Spss的数据分析PDF电子书下载

第1章　SPSS统计分析软件概述 1

1.1　SPSS使用基础 3

1.1.1　SPSS软件的安装和启动 3

1.1.2　SPSS的基本窗口 4

1.1.3　SPSS软件的退出 9

1.2　SPSS的基本运行方式 10

1.2.1　完全窗口菜单方式 10

1.2.2　程序运行方式 12

1.2.3　混合运行方式 15

1.3　利用SPSS进行数据分析的基本步骤 15

1.3.1　数据分析的一般步骤 15

1.3.2　利用SPSS进行数据分析的一般步骤 17

1.4　利用统计教练快速入门SPSS 18

第2章　SPSS数据文件的建立和管理 21

2.1　SPSS数据文件 21

2.1.1　SPSS数据文件的特点 21

2.1.2　SPSS数据的基本组织方式 22

2.2　SPSS数据的结构和定义方法 25

2.2.1　变量名 26

2.2.2　数据类型、列宽、小数位宽 27

2.2.3　变量名标签 29

2.2.4　变量值标签 30

2.2.5　缺失数据 31

2.2.6　计量尺度 32

2.2.7　SPSS结构定义操作中应注意的问题 33

2.3.1　SPSS数据的录入 34

2.3　SPSS数据的录入与编辑 34

2.3.2　SPSS数据的编辑 36

2.4　SPSS数据的保存 39

2.4.1　SPSS支持的数据格式 39

2.4.2　保存SPSS数据的基本操作 40

2.5　读取其他格式的数据文件 41

2.5.1　直接读入其他格式的数据文件 42

2.5.2　使用文本导向读入文本文件 43

2.5.3　使用数据库导向读入数据 46

2.6　SPSS数据文件合并 49

2.6.1　纵向合并数据文件 50

2.6.2　横向合并数据文件 54

第3章　SPSS数据的预处理 59

3.1.1　数据排序的目的 60

3.1　数据的排序 60

3.1.2　数据排序的应用举例 61

3.2　变量计算 63

3.2.1　变量计算的目的 63

3.2.2　SPSS算术表达式 64

3.2.3　SPSS条件表达式 64

3.2.4　SPSS函数 65

3.2.5　变量计算的应用举例 71

3.3　数据选取 73

3.3.1　数据选取的目的 73

3.3.2　数据选取方法 74

3.3.3　数据选取的应用举例 75

3.4.2　计数区间 77

3.4.1　计数目的 77

3.4　计数 77

3.4.3　计数的应用举例 78

3.5　分类汇总 80

3.5.1　分类汇总的目的 80

3.5.2　分类汇总的应用举例 81

3.6　数据分组 83

3.6.1　数据分组的目的 83

3.6.2　组距分组 83

3.6.3　数据分组的应用举例 84

3.7　数据预处理的其他功能 86

3.7.1　数据转置 87

3.7.2　加权处理 88

3.7.3　数据拆分 90

3.7.4　SPSS变量集 91

第4章　SPSS基本统计分析 95

4.1　频数分析 96

4.1.1　频数分析的目的和基本任务 96

4.1.2　频数分析的应用举例 97

4.1.3　SPSS频数分析的扩展功能 101

4.1.4　频数分析扩展功能的应用举例 103

4.2　计算基本描述统计量 105

4.2.1　基本描述统计量 105

4.2.2　计算基本描述统计量的应用举例 109

4.3　交叉分组下的频数分析 112

4.3.1　交叉分组下的频数分析的目的和基本任务 112

4.3.2　交叉列联表的主要内容 112

4.3.3　交叉列联表行列变量间关系的分析 115

4.3.4　交叉分组下的频数分析应用举例 119

4.4　多选项分析 124

4.4.1　多选项分析的目的和思路 124

4.4.2　多选项分析的应用举例 129

4.5　比率分析 135

4.5.1 比率分析的目的和主要指标 135

4.5.2　比率分析的应用举例 136

第5章　SPSS的参数检验 141

5.1　参数检验概述 141

5.1.1　推断统计与参数检验 141

5.1.2　假设检验的基本思想 142

5.1.3　假设检验的基本步骤 143

5.2.1　单样本t检验的目的 145

5.2　单样本t检验 145

5.2.2　单样本t检验的基本步骤 146

5.2.3　单样本t检验的应用举例 147

5.3　两独立样本t检验 151

5.3.1　两独立样本t检验的目的 151

5.3.2　两独立样本t检验的基本步骤 152

5.3.3　两独立样本t检验的应用举例 154

5.4　两配对样本t检验 158

5.4.1　两配对样本t检验的目的 158

5.4.2　两配对样本t检验的基本步骤 159

5.4.3　两配对样本t检验的应用举例 160

第6章　SPSS的方差分析 163

6.1　方差分析概述 163

6.2.1　单因素方差分析的基本思想 165

6.2　单因素方差分析 165

6.2.2　单因素方差分析的数学模型 167

6.2.3　单因素方差分析的基本步骤 168

6.2.4　单因素方差分析的应用举例 169

6.2.5　单因素方差分析的进一步分析 171

6.2.6　单因素方差分析应用举例的进一步分析 175

6.3　多因素方差分析 185

6.3.1　多因素方差分析的基本思想 185

6.3.2　多因素方差分析的数学模型 188

6.3.3　多因素方差分析的基本步骤 188

6.3.4　多因素方差分析的应用举例 190

6.3.5　多因素方差分析的进一步分析 193

6.3.6　多因素方差分析应用举例的进一步分析 195

6.4.1　协方差分析的基本思路 200

6.4　协方差分析 200

6.4.2　协方差分析的数学模型 202

6.4.3　协方差分析的应用举例 202

第7章　SPSS的非参数检验 211

7.1　单样本的非参数检验 212

7.1.1　总体分布的卡方检验 212

7.1.2　二项分布检验 215

7.1.3　单样本K-S检验 217

7.1.4　变量值随机性检验 221

7.2　两独立样本的非参数检验 223

7.2.1　两独立样本的曼－惠特尼U检验 224

7.2.2　两独立样本的K-S检验 226

7.2.3　两独立样本的游程检验 227

7.2.4　极端反应检验 228

7.2.5　两独立样本非参数检验的应用举例 230

7.3　多独立样本的非参数检验 233

7.3.1　中位数检验 234

7.3.2　多独立样本的Kruskal-Wallis检验 236

7.3.3　多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验 238

7.3.4　多独立样本非参数检验的应用举例 239

7.4　两配对样本的非参数检验 242

7.4.1　两配对样本的McNemar检验 243

7.4.2　两配对样本的符号检验 245

7.4.3　两配对样本Wilcoxon符号秩检验 246

7.4.4　两配对样本非参数检验的应用举例 248

7.5.1　多配对样本的Friedman检验 251

7.5　多配对样本的非参数检验 251

7.5.2　多配对样本的Cochran Q检验 254

7.5.3　多配对样本的Kendall协同系数检验 256

7.5.4　多配对样本非参数检验的应用举例 258

第8章　SPSS的相关分析 261

8.1　相关分析 261

8.2　绘制散点图 262

8.2.1　散点图的特点 262

8.2.2　散点图的应用举例 264

8.3　计算相关系数 270

8.3.1　相关系数的特点 270

8.3.2　相关系数的种类 271

8.3.3　计算相关系数的应用举例 273

8.4.1　偏相关分析和偏相关系数 276

8.4　偏相关分析 276

8.4.2　偏相关分析的应用举例 278

第9章　SPSS的线性回归分析 281

9.1　回归分析概述 281

9.1.1　什么是回归分析 281

9.1.2　如何得到回归线 282

9.1.3　回归分析的一般步骤 283

9.2　线性回归分析和线性回归模型 284

9.2.1　一元线性回归模型 284

9.2.2　多元线性回归模型 285

9.2.3　回归参数的普通最小二乘估计 286

9.3.1 回归方程的拟合优度检验 287

9.3　回归方程的统计检验 287

9.3.2　回归方程的显著性检验 290

9.3.3 回归系数的显著性检验 292

9.3.4　残差分析 294

9.4　多元回归分析中的其他问题 300

9.4.1　解释变量的筛选问题 300

9.4.2　变量的多重共线性问题 301

9.5　线性回归分析的基本操作 303

9.5.1　线性回归分析的基本操作 303

9.5.2　线性回归分析的其他操作 304

9.6　线性回归分析的应用举例 309

9.6.1　强制进入策略模型 310

9.6.2　向后筛选策略模型 312

9.7.1　曲线估计概述 318

9.7　曲线估计 318

9.7.2 曲线估计的应用举例 320

第10章　SPSS的聚类分析 327

10.1　聚类分析的一般问题 327

10.1.1　聚类分析的意义 327

10.1.2　聚类分析中“亲疏程度”的度量方法 329

10.1.3　聚类分析的几点说明 334

10.2　层次聚类 336

10.2.1　层次聚类的两种类型和两种方式 336

10.2.2　个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法 337

10.2.3　层次聚类的基本操作 339

10.2.4　层次聚类的应用举例 345

10.3.1　K-Means聚类分析的核心步骤 350

10.3　K-Means聚类 350

10.3.2　K-Means聚类分析的应用举例 352

第11章　SPSS的因子分析 359

11.1　因子分析概述 359

11.1.1　因子分析的意义 359

11.1.2　因子分析的数学模型和相关概念 361

11.2 因子分析的基本内容 363

11.2.1　因子分析的基本步骤 363

11.2.2　因子分析的前提条件 364

11.2.3　因子提取和因子载荷矩阵的求解 366

11.2.4　因子的命名 370

11.2.5　计算因子得分 372

11.3　因子分析的基本操作及案例 373

11.3.1 因子分析的基本操作 373

11.3.2　因子分析的应用举例 377