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第1部分SPSSforWindows入门 1

第1章SPSSforWindows概述 2

1.1SPSS的发展简史 2

1.2SPSS18.0forWindows的特点 3

1.3SPSS18.0forWindows对环境的要求 3

1.3.1对硬件环境的要求 3

1.3.2对软件环境的要求 4

1.4安装和卸载SPSS18.0forWindows 4

1.4.1安装SPSS18.0forWindows 4

1.4.2卸载SPSS18.0forWindows 5

1.5SPSS18.0forWindows的启动与退出 6

1.5.1启动SPSS18.0forWindows 6

1.5.2退出SPSS18.0forWindows 6

1.6SPSS18.0新增功能 7

1.7SPSS18.0forWindows的帮助系统 8

1.7.1Topics（主题帮助） 8

1.7.2Tutorial（自学指导） 9

1.7.3CasesStudies（案例研究） 9

1.7.4StatisticsCoach（统计辅导） 9

1.7.5CommandSyntaxReference（命令语句参考） 10

1.7.6DeveloperCentral（研发中心） 11

1.7.7Algorithms（统计算法） 11

1.8小结 12

第2章SPSSforWindows的窗口及其设置 13

2.1SPSSforWindows的三种运行方式 13

2.1.1完全窗口菜单运行方式 13

2.1.2程序运行方式 13

2.1.3混合运行方式 14

2.2SPSSforWindows常用对话框 14

2.2.1SPSS文件操作对话框 14

2.2.2SPSS统计分析主对话框 16

2.2.3对话框的控制与选择 19

2.3SPSS for Windows的窗口及其设置 21

2.3.1Data Editor（数据编辑窗口） 22

2.3.2Output（结果输出窗口） 23

2.3.3SPSSS yntaxEditor（语句窗口） 23

2.3.4Draft Viewer（草稿输出窗口） 24

2.3.5Script（脚本编辑窗口） 24

2.4小结 25

第3章SPSS统计数据的创建与编辑 26

3.1SPSS数据的属性及其定义方法 26

3.1.1变量名（Name） 26

3.1.2变量类型（Type） 26

3.1.3变量标签（Label） 32

3.1.4Missing（变量缺失数据） 34

3.1.5Measure度量尺度） 34

3.2SPSS数据文件的构成 35

3.2.1SPSS数据文件的结构 35

3.2.2SPSS数据文件中的个案 35

3.2.3创建SPSS数据文件 36

3.3应用实例：定义SPSS数据结构 39

3.3.1实例：大学教师的问卷调查表 39

3.3.2调查表数据变量名及其属性的设计 39

3.4SPSS数据的录入 41

3.4.1认识数据录入窗口 41

3.4.2在数据编辑窗口中录入数据 42

3.5SPSS数据的编辑 43

3.5.1插入和删除变量 44

3.5.2插入和删除个案 45

3.5.3数据的移动、复制和删除 46

3.5.4SPSS数据的定位 47

3.6数据文件的操作 48

3.6.1创建和读取SPSS数据文件 48

3.6.2保存SPSS数据文件 54

3.7小结 56

第4章SPSS数据的管理 57

4.1数据的排序 57

4.1.1SPSS数据排序的基本操作 57

4.1.2数据排序的一个例子 58

4.2数据的转置 59

4.3重复个案的识别 62

4.4数据文件的拆分 64

4.5数据文件的合并 67

4.5.1个案合并 67

4.5.2变量合并 70

4.6数据的分类汇总 73

4.6.1分类汇总的概念 73

4.6.2分类汇总的操作步骤 73

4.7数据的加权 77

4.8小结 79

第5章数据转换与SPSS函数 80

5.1SPSS的表达式 80

5.1.1SPSS算术表达式 80

5.1.2SPSS条件表达式 80

5.1.3SPSS逻辑表达式 81

5.2SPSS函数 81

5.2.1算术函数（Arithmetic Functions） 82

5.2.2统计函数（Statistical Functions） 82

5.2.3字符串函数（String Functions） 83

5.2.4日期和时间函数（Date and Time Functions） 83

5.2.5累计分布函数（Cumulative Distribution Functions） 84

5.2.6逆分布函数（Inverse Distribution Functions） 85

5.2.7随机变量函数（Random Variable Functions） 86

5.2.8概率密度函数（Probability Density Function） 87

5.2.9尾部概率函数（Tail Probability Function） 89

5.2.10缺失值函数（Missing Value Functions） 89

5.3变量的计算 89

5.3.1变量计算的基本操作 89

5.3.2实例：高校提前录取名单的确定 92

5.4数据的选取 96

5.4.1数据选取的基本操作 96

5.4.2数据选取的应用实例 99

5.5个案计数 100

5.5.1个案计数的基本操作 100

5.5.2实例：央视主要节目的收视率调查 102

5.6数据的重新编码 103

5.6.1数据的重新编码 103

5.6.2数据的自动重新编码 108

5.6.3重新编码的应用实例 109

5.7SPSS变量集 111

5.7.1SPSS变量集的分类 111

5.7.2定义用户变量集 112

5.7.3使用用户变量集 113

5.8小结 113

第2部分利用SPSS进行统计分析 115

第6章SPSS的基本统计分析 116

6.1基本统计量的定义和计算 117

6.1.1描述集中趋势的统计量 117

6.1.2描述离散趋势的统计量 117

6.1.3描述分布形态的统计量 118

6.2频数分析过程 119

6.2.1频数分析过程的SPSS操作 119

6.2.2实例：成年男子血压数据的频数分析 122

6.2.3频数分析的结果 123

6.3描述性分析过程 124

6.3.1描述性分析的SPSS操作 124

6.3.2实例：学生体检数据的描述性分析 126

6.3.3描述性分析的结果 127

6.4探索性分析过程 128

6.4.1探索性分析问题的提出 128

6.4.2探索分析的SPSS操作 129

6.4.3Statistic选项 130

6.4.4Plots选项 130

6.4.5Options选项 131

6.4.6实例：新型合金耐热性的探索分析 132

6.4.7探索分析的结果 133

6.5小结 138

第7章多重反应分析 139

7.1多重反应分析的基本方法 139

7.1.1二分法（Multiple Dichotomies Method） 139

7.1.2分类法（Multiple Category Method） 140

7.2定义多重反应分析数据集 140

7.2.1实例：消费者购物场所的调查 140

7.2.2定义多重数据集的SPSS操作 141

7.3多重反应频数分析 142

7.3.1多重反应频数分析的SPSS操作 142

7.3.2多重反应频数分析的结果 143

7.4多重反应列联表分析 144

7.4.1SPSS基本操作 144

7.4.2多重反应列联表分析的结果 145

7.5小结 146

第8章SPSS的自定义表格 147

8.1认识自定义表格对话框 147

8.1.1实例：个人家庭情况调查数据 147

8.1.2自定义表格的SPSS操作 148

8.2表格的结构和SPSS实现 153

8.2.1堆栈和嵌套的基本定义 153

8.2.2堆栈和嵌套的SPSS实现 154

8.3自定义表格的选项及其独立性检验 155

8.3.1实例：对婚姻幸福感认同的分析和列表 155

8.3.2SPSS基本操作 155

8.3.3Titles选项 156

8.3.4TestStatistics选项 157

8.3.5Options选项 158

8.3.6自定义表格的结果 159

8.4多重反应变量集的自定义表格 161

8.4.1一般多重变量集自定义表格 161

8.4.2SPSS基本操作 161

8.4.3多重反应变量集表格的结果 163

8.4.4进一步的分析 164

8.4.5具有嵌套结构的多重变量集自定义表格 165

8.4.6多重变量集的独立性检验 166

8.4.7多重变量集的列均值比较和检验 168

8.5小结 169

第9章均值的比较与检验 170

9.1参数检验问题的提出 170

9.2参数检验的基本步骤 171

9.3单样本的T检验 172

9.3.1单样本T检验的基本方法 172

9.3.2单样本T检验的SPSS操作 173

9.3.3实例：圆盘制动闸直径的T检验 174

9.3.4单样本T检验的结果 175

9.4两独立样本T检验 176

9.4.1两独立样本T检验的基本方法 176

9.4.2两独立样本T检验的SPSS操作 178

9.4.3实例：两组乒乓球得分数据的T检验 179

9.4.4两独立样本T检验的结果 180

9.5两配对样本T检验 181

9.5.1两配对样本T检验问题的基本方法 181

9.5.2两配对样本T检验的SPSS操作 182

9.5.3实例：新药疗效的测试结果检验 183

9.5.4配对样本T检验的结果 184

9.6小结 185

第10章方差分析 186

10.1方差分析的基本原理 186

10.2方差分析的概念和假设 187

10.3单因素方差分析 188

10.3.1单因素方差分析的SPSS操作 188

10.3.2Contrasts选项 189

10.3.3PostHocMultipleComparisions选项 189

10.3.4Options选项 191

10.3.5实例：来自四个不同行业的投诉数据 192

10.3.6单因素方差分析的结果解释 193

10.4多因素方差分析 197

10.4.1多因素方差分析的SPSS操作 198

10.4.2Model选项 198

10.4.3Contrasts选项 199

10.4.4Plots选项 200

10.4.5PostHocMultipleComparisions选项 201

10.4.6Save选项 201

10.4.7Options选项 202

10.4.8实例：机器和工人两因素的方差分析 203

10.4.9两因素方差分析的结果解释 204

10.5协方差分析 207

10.5.1协方差分析的基本思想 207

10.5.2实例政府部门对培训效果的分析 207

10.5.3非饱和模型的SPSS操作 207

10.5.4结果分析 208

10.5.5进一步分析：实例中的饱和模型 210

10.5.6饱和模型的结果解释 211

10.6小结 213

第11章非参数检验 214

11.1卡方检验 215

11.1.1卡方检验的基本原理 215

11.1.2卡方检验的SPSS操作 215

11.1.3实例：网站流量的泊松分布检验 219

11.2二项分布检验 221

11.2.1二项分布检验的基本原理 221

11.2.2二项分布检验的SPSS操作 222

11.2.3实例：抛硬币实验的二项分布检验 223

11.3游程检验 224

11.3.1游程检验的基本原理 224

11.3.2游程检验的SPSS操作 224

11.3.3实例：体育达标成绩的检验 225

11.4单样本K-S检验 227

11.4.1单样本K-S检验的基本原理 227

11.4.2单样本K-S检验的SPSS操作 228

11.4.3实例：车祸事故数的泊松分布检验 228

11.4.4实例的进一步分析考虑性别因素 230

11.5两独立样本的非参数检验 232

11.5.1两独立样本检验的SPSS操作 232

11.5.2两独立样本Mann-WhitneyU检验 233

11.5.3两独立样本的K-S检验 236

11.6小结 238

第12章 相关分析 239

12.1相关分析的基本方法 239

12.2相关系数的计算 240

12.2.1Pearson简单相关系数 240

12.2.2Spearman等级相关系数 240

12.2.3Kendall T相关系数 241

12.3双变量相关分析 241

12.3.1双变量相关分析的SPSS操作 241

12.3.2Options选项 242

12.3.3实例：汽车价格和汽车燃油率的分析 243

12.3.4双变量相关分析的结果 244

12.3.5进一步分析：定序型变量的分析 246

12.3.6进一步分析的结果 247

12.4偏相关分析 247

12.4.1偏相关分析的基本原理 247

12.4.2偏相关分析的SPSS操作步骤 248

12.4.3Options选项 249

12.4.4实例：对一批体检数据的偏相关分析 249

12.4.5偏相关分析的结果 251

12.4.6改变控制变量后的结果 252

12.5距离分析 252

12.5.1距离分析的基本概念 252

12.5.2距离分析的SPSS操作 253

12.5.3Similarity Measure选项和相似性测度 254

12.5.4Dissimilarity Measure选项和不相似性测度 256

12.5.5实例：体检数据的变量距离分析 258

12.5.6变量距离分析的结果 258

12.5.7实例：对飞机叶片的个案距离分析 259

12.5.8个案距离分析的结果 259

12.6小结 260

第13章回归分析 261

13.1线性回归分析 262

13.1.1线性回归分析的方法概述 262

13.1.2线性回归分析的数学模型 262

13.1.3线性回归方程的显著性检验 263

13.1.4线性回归方程的残差分析 264

13.1.5线性回归分析的SPSS操作 265

13.1.6实例：体检数据中的体重和肺活量的分析 271

13.1.7一元线性回归分析的结果 272

13.1.8多元线性回归：小学生语言测试得分分析 277

13.1.9多元线性回归的结果 279

13.1.10实例：加权最小二乘回归 282

13.1.11加权最小二乘回归分析的结果 283

13.2曲线参数估计 286

13.2.1曲线参数估计的基本原理 286

13.2.2曲线参数估计的基本步骤 286

13.2.3实例：金属强度测试的回归分析 289

13.2.4曲线参数估计的结果 290

13.3小结 294

第14章对数线性模型 295

14.1对数线性模型的基本概念 295

14.1.1实例：育龄妇女生育调查 295

14.1.2对数线性模型的对数频数表 296

14.2对数线性模型的建立 297

14.2.1对数线性模型的效应项 297

14.2.2效应项的计算方法 298

14.3对数线性模型的检验 298

14.3.1对数线性模型的检验项目 298

14.3.2对数线性模型的参数估计 299

14.3.3单项效应的参数估计和检验 299

14.3.4拟合优度检验 300

14.3.5交互效应检验 301

14.3.6分层效应检验 301

14.3.7饱和模型的偏关联检验 302

14.4对数线性模型的ModelSelection过程 303

14.4.1层次对数线性模型的基本方法 303

14.4.2层次对数线性模型的SPSS操作 303

14.4.3ModelBuilding选项和模型的选择 304

14.4.4Model选项 304

14.4.5Options选项 305

14.4.6实例：育龄妇女生育调查 306

14.4.7实例分析的结果 307

14.5对数线性模型的General过程 315

14.5.1General过程的基本思想 315

14.5.2General过程的SPSS步骤 316

14.5.3Save选项 316

14.5.4Model选项 317

14.5.5Options选项 318

14.5.6实例分析 318

14.5.7Genera对数线性模型的结果与分析 319

14.6对数线性模型的Logit过程 322

14.6.1Logit过程的基本思想 322

14.6.2Logit过程的SPSS操作 323

14.6.3实例分析 323

14.6.4Logit模型的结果与分析 324

14.7小结 326

第15章聚类分析 327

15.1聚类分析的基本方法 327

15.1.1实例：不同学科的能力测试调查 328

15.1.2距离描述 328

15.1.3聚类类型 328

15.1.4聚类方法 329

15.2不相似测度的度量方法 329

15.2.1定距型变量的不相似测度 329

15.2.2计数变量的不相似测度 331

15.2.3二值变量的不相似测度 331

15.3分层聚类 333

15.3.1分层聚类的基本方法 333

15.3.2分层聚类的SPSS操作 334

15.3.3Method选项 335

15.3.4Save选项 338

15.3.5Statistics选项 339

15.3.6Plots选项 341

15.3.7个案聚类：16个地区的农民支出情况分析 343

15.3.8个案聚类的结果分析 345

15.3.9确定分类数的讨论 349

15.3.10变量聚类：SPSS软件模块使用的调查 350

15.3.11变量聚类的结果分析 351

15.4逐步聚类分析 353

15.4.1逐步聚类分析的基本方法 353

15.4.2逐步聚类分析的SPSS操作 354

15.4.3Iterate选项 355

15.4.4Save选项 356

15.4.5Options选项 357

15.4.6个案逐步聚类分析的结果 357

15.4.7逐步聚类：变量聚类模式的实例 361

15.4.8变量逐步聚类的结果分析 362

15.5二阶段聚类分析 364

15.5.1二阶段聚类分析的基本原理 364

15.5.2二阶段聚类分析的SPSS操作 365

15.5.3Options选项 366

15.5.4Output选项 368

15.5.5个案聚类：不同汽车车型的聚类分析 368

15.5.6二阶段个案聚类的结果 369

15.6小结 374

第16章判别分析 375

16.1判别分析过程的基本原理 375

16.2判别分析的SPSS操作 375

16.2.1基本操作 375

16.2.2Method选项 377

16.2.3Statistics选项 378

16.2.4Classfication选项 379

16.2.5Save选项 380

16.3实例：对一组体检数据的判别分析 381

16.3.1实例数据 381

16.3.2操作步骤 382

16.4判别分析的结果 382

16.5小结 386

第17章因子分析 387

17.1因子分析的基本概念 387

17.2因子分析的数学模型 388

17.3因子分析的基本方法 388

17.3.1因子提取 388

17.3.2因子旋转 388

17.3.3计算因子得分 389

17.4因子分析的SPSS操作 389

17.4.1基本操作 389

17.4.2Descriptives选项 390

17.4.3Extraction选项 391

17.4.4Rotation选项 392

17.4.5Scores选项 393

17.4.6Options选项 394

17.4.7因子分析的共同度 395

17.4.8因子分析中的总方差解释 395

17.4.9因子分析的碎石图和解释 396

17.4.10旋转后的因子载荷矩阵 396

17.4.11因子得分 397

17.5实例：奥运项目的因子分析 398

17.5.1操作步骤 398

17.5.2结果分析 399

17.6小结 403

第18章对应分析 404

18.1对应分析的基本方法 404

18.2对应分析的SPSS操作 405

18.2.1实例：不同职业人员的吸烟行为调查 405

18.2.2对应分析的基本操作 406

18.2.3Model选项 407

18.2.4Statistic选项 408

18.2.5Plots选项 409

18.2.6对应分析的结果 410

18.3实例：美国哲学博士学位毕业人数的对应分析 414

18.3.1实例数据 414

18.3.2操作步骤 415

18.3.3实例的对应分析结果 416

18.4多元对应分析 420

18.4.1多元对应分析的基本方法 420

18.4.2多元对应分析的SPSS操作 420

18.4.3Discretization选项 422

18.4.4MissingValues选项 423

18.4.5Options选项 424

18.4.6Output选项 426

18.4.7Save选项 427

18.5实例：雇员和汽车的多元对应分析 428

18.5.1实例数据 428

18.5.2SPSS操作 428

18.5.3多元对应分析的结果 429

18.6小结 433

第19章信度分析 434

19.1信度分析的概念 434

19.2信度分析的基本方法 435

19.3信度分析的SPSS操作 436

19.3.1基本操作 436

19.3.2Statistics选项 437

19.4实例：节目是否继续开办的调查分析 439

19.4.1实例中的调查数据 439

19.4.2操作步骤 439

19.5信度分析的结果 439

19.6进一步的分析 441

19.6.1拆半信度系数模型 441

19.6.2Guttman模型 443

19.6.3平行模型（ParallelModel） 444

19.7小结 445

第20章统计图形的创建和编辑 446

20.1SPSS图形的基本功能介绍 446

20.1.1图形生成器（ChartBuilder） 446

20.1.2交互模式创建图形（Interactive） 447

20.1.3传统模式创建图形（LegacyChart） 447

20.2条形图 448

20.2.1条形图的类型和基本操作 448

20.2.2简单条形图 450

20.2.3复合条形图 459

20.2.4堆栈条形图 464

20.3三维条形图（3-DBar） 469

20.3.1三维条形图的类型 469

20.3.2个案分组模式 471

20.4小结 472

第21章交互式图形的创建和编辑 473

21.1ErrorBars选项 473

21.2选项 474

21.2.1Titles选项 474

21.2.2Options选项 476

21.2.3图形显示结果 476

21.3小结 477

第22章SPSS的命令语句程序设计 478

22.1Syntax程序语言概述 478

22.1.1Syntax命令语句的特性 478

22.1.2统计分析方式的选择 478

22.2Syntax命令语句及其定义规则 479

22.2.1SPSS命令的类型 479

22.2.2SPSS命令的定义规则及其构成 480

22.2.3SPSS命令的显示顺序 481

22.2.4SPSS命令语句的状态 482

22.2.5SPSS的子命令 483

22.2.6命令执行的两种方式 484

22.3创建和运行Syntax 484

22.3.1认识Syntax窗口 484

22.3.2定制SPSSSyntax编程环境 485

22.3.3创建和运行Syntax文件 486

22.3.4SPSS程序的类型 488

22.4SPSSSyntax语法 489

22.4.1流程结构语句 489

22.4.2过程语句 493

22.4.3文件操作语句 496

22.5Syntax语句错误与程序调试 501

22.5.1识别Syntax命令的语法错误 501

22.5.2错误信息 502

22.5.3理解错误信息的含义 502

22.5.4修改Syntax语法错误 502

22.5.5Syntax语法错误的实例分析 503

22.6小结 504

第23章利用SPSS语句读取数据文件 505

23.1读取数据库中的数据 505

23.1.1安装数据库驱动 505

23.1.2读取数据库表中的数据 505

23.1.3读取数据库的多个表 507

23.2读取Excel文件数据 508

23.2.1读取Excel工作表数据 508

23.2.2读取多个工作表数据 509

23.3读取文本文件数据 510

23.3.1读取定界文本数据文件 510

23.3.2读取逗号分割值（CSV）数据文件 511

23.3.3读取固定宽度文本数据文件 512

23.4读取复杂文本数据 513

23.4.1读取混合数据文件 514

23.4.2读取分组数据文件 515

23.4.3读取嵌套数据文件 517

23.5小结 519

第24章宏 521

24.1SPSS宏概述 521

24.1.1SPSS宏工具概述 521

24.1.2SPSS宏的定义 521

24.2SPSS宏的参数 522

24.2.1SPSS宏参数的定义及分类 522

24.2.2SPSS宏的关键字参数 523

24.2.3SPSS宏的位置参数 524

24.2.4参数的标识符 525

24.2.5参数的默认设置 527

24.3SPSS宏的流程控制结构 527

24.3.1IF结构 527

24.3.2循环结构 528

24.4宏的其他操作 530

24.4.1宏变量的数学运算 530

24.4.2宏变量中直接读取分配 530

24.4.3字符串操作函数 531

24.5SPSS宏的调试 532

24.5.1输出窗口中显示扩展宏语句 532

24.5.2结果窗口中显示宏参数 532

24.6小结 533

参考文献 534