SPSS for Windows数据统计分析工具应用教程 第2版PDF电子书下载

第一章 数据统计分析工具SPSS for Windows简介 1

第一节SPSS统计分析软件包简介 1

一、当前较为流行的统计分析软件包 1

二、SPSS软件包的发展演化过程 2

三、SPSS for Windows软件包的基本使用 2

四、SPSS for Windows 13.0版功能介绍 3

五、SPSS for Windows的工作方式 5

第二节SPSS for Windows的功能简介 5

一、SPSS基本统计 5

二、SPSS高级统计 6

第三节SPSS for Windows 13.0版的运行环境 7

一、SPSS for Windows 13.0版的运行环境 7

二、SPSS for Windows 13.0版的系统安装 7

三、系统工作界面 8

四、Data Editor数据编辑器菜单栏简介 9

五、SPSS for Windows 13.0的其他工作窗口 15

第四节SPSS for Windows 13.0版的窗口操作 18

一、主窗口与副窗口 18

二、SPSS for Windows 13.0的各种窗口操作主要功能 18

三、对话框操作方式 20

四、系统参数设置 20

第二章 数据文件管理和数据编码 23

第一节 与数据处理有关的概念 23

一、常量与变量 23

二、变量属性 25

三、算符与表达式 27

四、内部函数 28

第二节 数据编辑器Data Editor基本功能 29

一、数据编辑功能 29

二、数据的整理功能 29

第三节 数据文件操作和数据编码 29

一、数据文件的打开 30

二、变量属性定义 30

三、变量属性的辅助管理 33

四、数据文件的存盘 35

第四节 数据输入 35

一、工作表的结构 36

二、工作表的设置 37

三、当前单元格的移动 37

四、单元格内容的清除 37

第五节 数据的编辑 38

一、单元格内数据编辑 38

二、个案快速定位 38

三、查找指定的变量值 38

四、变量的插入与删除 39

五、个案的插入与删除 39

第六节 工作表中区域内容的移动、复制和清除 40

一、选定工作区、变量与个案 40

二、区域内容的移动 40

三、区域内容的复制 40

四、区域内容的清除 41

第七节 与其他软件包共享数据文件 41

一、打开其他软件包数据文件 41

二、存为其他软件包数据文件 42

三、使用ASCII码文件 43

第八节 变量集合的定义与使用 50

一、定义变量集合 50

二、使用变量集合 51

第三章 数据的整理及其操作 55

第一节 秩分变量（序列号变量）的生成 56

一、秩分的定义 56

二、生成秩分变量的命令 57

第二节 分段变量的生成 61

一、分段变量的定义 61

二、生成分段变量的命令 62

第三节 计算赋值产生新变量 65

第四节 计数赋值 67

第五节 条件赋值（重编码） 68

一、条件赋值生成新变量 68

二、条件赋值更新原变量 70

第六节 自动重编码 72

第七节 样本排序 73

第八节 样本抽样 74

第九节 样本加权 77

第十节 数据文件求转置 77

第十一节 数据文件拆分 78

第十二节 数据文件合并 80

一、纵向合并（Add cases） 80

二、横向合并（Add variables） 83

第十三节 分类汇总产生数据文件 85

第四章 基本数据统计分析——统计描述 90

第一节 基本统计分析概述 90

一、基本统计分析包括的内容 90

二、单变量的统计描述 91

三、特殊统计图形 93

四、产生特殊统计图形的操作命令 98

第二节 频度分析 99

一、基本功能 99

二、操作步骤 100

第三节 统计描述 102

一、基本功能 102

二、操作步骤 103

第四节 数据考察分析 104

一、考察内容 104

二、基本功能 104

三、操作步骤 105

第五节 交叉列联表 107

一、交叉列联表结构 107

二、操作步骤 108

第六节 样本摘要输出报告 111

一、样本摘要输出报告的内容 111

二、在线分析处理报告的操作步骤 111

三、数据分层摘要报告的操作 115

第七节行、列形式的摘要报告 116

一、摘要报告的基本结构 116

二、行形式摘要报告 118

三、列形式摘要报告 119

第五章 样本均值差异性的参数检验 124

第一节 均值差异性的假设检验 124

一、基本概念 124

二、假设检验的分类 125

第二节 单样本的T检验 126

一、检验条件 126

二、操作步骤 126

三、检验结论 127

四、命令语句 128

第三节 两独立样本均值差异性检验 128

一、检验条件 128

二、独立样本的T检验概念 129

三、操作步骤 129

四、检验结论 130

五、命令语句 131

第四节 配对样本的均值差异性检验 132

一、配对T检验原理 132

二、操作步骤 133

三、命令语句Syntax 133

四、应用举例 133

第五节T检验的综合应用举例 134

第六节 方差分析的基本概念 137

一、关于方差分析的常用术语 138

二、方差分析过程 138

第七节 单因素方差分析 140

一、单因素方差分析的假设 140

二、检验方法 140

三、操作步骤 141

四、举例 145

五、命令语句 145

第八节 单因变量多因素方差分析（Univariate） 146

一、多因素方差分析的概念 147

二、操作步骤 147

三、应用举例 155

四、命令语句 156

第九节 协方差分析 157

一、协方差分析概念 157

二、操作步骤 157

三、命令语句 159

第十节 多因变量多因素方差分析 160

第十一节 有重复测量的方差分析 161

一、有重复测量的方差分析的基本概念 161

二、操作步骤 162

第十二节 方差分析应用举例 166

一、关于总体教育水平的影响因素的研究 166

二、不同班级的智力水平提高的协方差分析 168

第六章 样本分布差异性的非参数检验 175

第一节 x2拟合优度检验 175

一、x2检验概念 175

二、操作步骤 176

三、命令语句 177

四、应用举例 177

五、通过交叉列联表进行2x检验 179

第二节 二项分布检验 180

一、二项分布检验概念（如图6-6所示） 180

二、操作步骤 181

三、命令语句 182

四、应用举例 182

第三节 单样本游程检验 182

一、游程检验概念 183

二、操作步骤 183

三、命令语句 184

四、应用举例 184

第四节K-S分布的拟合优度检验 184

一、K-S检验概念 185

二、操作步骤 185

三、命令语句 186

四、应用举例 186

第五节 两独立样本的差异性检验 187

一、两独立样本的差异性检验的概念 187

二、操作步骤 188

三、命令语句 189

四、应用举例 189

第六节 多独立样本的差异性检验 191

一、多独立样本的差异性检验的概念 191

二、操作步骤 192

三、命令语句 193

四、应用举例 193

第七节 两关联样本的差异性检验 195

一、两关联样本的差异性检验的概念 195

二、操作步骤 196

三、命令语句 197

四、应用举例 197

第八节 多关联样本的差异性检验 198

一、多关联样本的差异性检验的概念 198

二、操作步骤 199

三、命令语句 200

四、应用举例 200

第九节 非参数检验应用举例 202

一、卡方检验应用举例 202

二、单样本的K-S检验应用举例 203

三、多独立样本的差异性检验应用举例 203

四、多关联样本的差异性检验应用举例 205

第七章 数据变化规律性的相关和回归分析 208

第一节 相关分析 208

一、相关的概念 208

二、相关统计量的计算 210

三、相关分析的零假设 211

四、操作步骤 211

五、应用举例 212

六、命令语句 213

第二节 偏相关分析 214

一、偏相关的概念 214

二、操作步骤 215

三、命令语句 216

第三节 低测度变量的相关分析 216

第四节线性回归分析 218

一、回归分析原理 218

二、回归分析的概念 218

三、回归方法 220

四、回归分析操作步骤 221

五、回归分析结果分析 228

六、命令语句 229

七、残差分析概念 230

第五节 相关分析和回归分析的应用举例 231

一、教学评价指标的相关性分析 231

二、学生学习效果与影响因素的相关分析 232

三、公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和前工龄的回归分析 233

四、回归分析过程中自变量之间的相互作用 234

第八章 样本特性分类的聚类和判别分析 238

第一节 分层聚类 238

一、分层聚类的概念 238

二、分层聚类的类型 240

三、分层聚类的操作命令 240

四、分层聚类分析的应用举例 244

五、分层聚类命令语句 246

六、变量聚类 247

第二节 快速聚类分析 248

一、快速样本聚类的概念 248

二、快速样本聚类的操作 249

三、快速样本聚类举例 252

四、命令语句 253

第三节 判别分析 254

一、判别分析的基本概念 254

二、确定判别函数变量的方法 257

三、判别分析的操作步骤 258

四、判别分析的应用举例 262

五、逐步选择变量建立判别函数法 268

第四节 聚类分析和判别分析应用举例 271

一、不同心理状况下的学生的聚类分析 271

二、学生数学智力类型的判别分析 273

第九章 数据可靠性的信度和结构效度分析 277

第一节 信度分析 277

一、信度分析的概念 277

二、信度分析的操作步骤 279

三、信度分析的命令语句 281

第二节 因素分析的概念 281

第三节 因素分析过程 283

一、主成分因素分析法 283

二、主成分分析法的命令选项 286

三、旋转法因素分析 287

四、旋转法因素分析操作 288

五、旋转法因素分析的命令语句 290

第四节 因素分析其他常用命令选项 291

第五节 因素分析举例 296

参考文献 300