第1章 SPSS统计分析软件概述 1
1.1 SPSS的发展及特点 2
1.2 SPSS使用基础 3
SPSS软件的安装和启动 3
SPSS的基本操作环境 4
SPSS软件的退出 8
SPSS软件的三种基本使用方式 8
1.3利用SPSS进行数据分析的基本步骤 12
数据分析的一般步骤 12
利用SPSS进行数据分析的一般步骤 14
1.4利用统计教练快速入门SPSS 15
第2章 SPSS数据文件的建立和管理 17
2.1 SPSS数据文件 17
SPSS数据文件的特点 17
SPSS数据的基本组织方式 18
2.2 SPSS数据的结构和定义方法 19
变量名（Name） 19
数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns） 20
变量名标签（Label） 22
变量值标签（Values） 22
缺失数据（Missing） 23
计量尺度（Measure） 24
结构定义的基本操作 25
2.3 SPSS结构定义的应用案例 26
2.4 SPSS数据的录入与编辑 30
SPSS数据的录入 30
SPSS数据的编辑 30
2.5 SPSS数据的保存 33
SPSS支持的数据格式 33
保存SPSS数据的基本操作 34
2.6读取其他格式的数据文件 35
直接读入其他格式的数据文件 35
使用文本向导读入文本文件 35
使用数据库向导读入数据 38
2.7 SPSS数据文件合并 41
纵向合并数据文件 41
横向合并数据文件 45
第3章 SPSS数据的预处理 48
3.1数据的排序 48
数据排序的目的 48
数据排序的基本操作 50
数据排序的应用举例 50
3.2变量计算 51
变量计算的目的 51
SPSS算术表达式 52
条件表达式 52
函数 53
变量计算的基本操作 58
变量计算的应用举例 58
3.3数据选取 59
数据选取的目的 59
数据选取 60
数据选取的基本操作 61
数据抽样的应用举例 61
3.4计数 62
计数目的 62
计数区间 62
计数的基本操作 63
计数的应用举例 64
3.5分类汇总 64
分类汇总的目的 64
分类汇总的基本操作 65
分类汇总的应用举例 66
3.6数据分组 67
数据分组的目的 67
SPSS的单变量值分组 67
SPSS的组距分组 69
SPSS的分位数分组 71
3.7数据预处理的其他功能 73
数据转置 73
加权处理 75
数据拆分 76
SPSS变量集 77
第4章 SPSS基本统计分析 80
4.1频数分析 80
频数分析的目的和基本任务 80
频数分析的基本操作 81
SPSS频数分析的扩展功能 81
频数分析的应用举例 83
4.2计算基本描述统计量 87
基本描述统计量 87
计算基本描述统计量的基本操作 89
计算基本描述统计量的应用举例 90
4.3交叉分组下的频数分析 92
交叉分析下的频数分析的目的和基本任务 92
交叉列联表的主要内容 92
交叉列联表行列变量间关系的分析 95
交叉分组下的频数分析基本操作 98
交叉分组下的频数分析应用举例 100
SPSS中列联表分析的其他方法 105
4.4多选项分析 109
多选项分析的目的 109
多选项分析的基本操作 113
多选项分析的应用举例 116
4.5比率分析 118
比率分析的目的和主要指标 118
比率分析的基本步骤 119
比率分析的应用举例 119
第5章 SPSS的参数检验 122
5.1参数检验概述 122
推断统计与参数检验 122
假设检验的基本思想 123
假设检验的基本步骤 123
5.2单样本t检验 125
单样本t检验的目的 125
单样本t检验的基本步骤 125
单样本t检验的基本操作 126
单样本t检验的应用举例 127
5.3两独立样本t检验 130
两独立样本t检验的目的 130
两独立样本t检验的基本步骤 130
两独立样本t检验的基本操作 132
两独立样本t检验的应用举例 133
5.4两配对样本t检验 138
两配对样本t检验的目的 138
两配对样本t检验的基本步骤 139
两配对样本t检验的基本操作 140
两配对样本t检验的应用举例 140
第6章 SPSS的方差分析 144
6.1方差分析概述 144
6.2单因素方差分析 145
单因素方差分析的基本思想 145
单因素方差分析的数学模型 147
单因素方差分析的基本步骤 147
单因素方差分析的基本操作 148
单因素方差的应用举例 149
单因素方差分析的进一步分析 150
单因素方差应用举例的进一步分析 155
6.3多因素方差分析 163
多因素方差分析的基本思想 163
多因素方差分析的数学模型 165
多因素方差分析的基本步骤 166
多因素方差分析的基本操作 167
多因素方差分析的应用举例 167
多因素方差分析的进一步分析 169
多因素方差分析应用举例的进一步分析 173
6.4协方差分析 176
协方差分析的基本思路 176
协方差分析的数学模型 177
协方差分析的基本操作 178
协方差分析的应用举例 178
第7章 SPSS的非参数检验 185
7.1单样本的非参数检验 185
总体分布的卡方检验 185
二项分布检验 188
单样本K-S检验 191
变量值随机性检验 195
7.2两独立样本的非参数检验 197
两独立样本的曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U） 197
两独立样本的K-S检验 199
两独立样本的游程检验（Wald-Wolfwitz Runs） 200
极端反应检验（Moses Extreme Reactions） 202
两独立样本非参数检验的基本操作 203
两独立样本非参数检验的应用举例 204
7.3多独立样本的非参数检验 208
中位数检验 209
多独立样本的Kruskal-Wallis检验 210
多独立样本的J onckheere-Terpstra检验 212
多独立样本非参数检验的基本操作 213
多独立样本非参数检验的应用举例 214
7.4两配对样本的非参数检验 218
两配对样本的McNemar检验 219
两配对样本的符号检验 220
两配对样本Wilcoxon符号秩检验 222
两配对样本非参数检验的基本操作 223
两配对样本非参数检验的应用举例 223
7.5多配对样本的非参数检验 225
多配对样本的Friedman检验 226
多配对样本的Cochran Q检验 228
多配对样本的Kendall协同系数检验 230
多配对样本非参数检验的基本操作 231
多配对样本非参数检验的应用举例 232
第8章 SPSS的相关分析和线性回归分析 234
8.1相关分析和回归分析概述 234
8.2相关分析 234
散点图 235
相关系数 237
相关分析应用举例 241
8.3偏相关分析 243
偏相关分析和偏相关系数 243
偏相关分析的基本操作 244
偏相关分析的应用举例 245
8.4回归分析 246
回归分析概述 246
线性回归模型 248
回归参数的普通最小二乘估计 249
回归方程的统计检验 250
多元回归分析中的其他问题 260
线性回归分析的基本操作 262
线性回归分析的其他操作 263
线性回归分析的应用举例 268
8.5曲线估计 275
曲线估计概述 275
曲线估计的基本操作 277
曲线估计的应用举例 277
8.6二项Logistic回归 282
二项Logistic回归概述 282
二项Logistic回归分析的基本操作 289
二项Logistic回归分析的其他操作 291
二项Logistic回归的应用举例 293
第9章 SPSS的聚类分析 302
9.1聚类分析的一般问题 302
聚类分析的意义 302
聚类分析中“亲疏程度”的度量方法 303
聚类分析几点说明 308
9.2层次聚类 309
层次聚类的两种类型和两种方式 309
个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法 310
层次聚类的基本操作 312
层次聚类的应用举例 317
9.3 K-Means聚类 321
K-Means聚类分析的核心步骤 321
K-Means聚类分析的基本操作 322
K-Means聚类分析的应用举例 324
第10章 SPSS的因子分析 327
10.1因子分析概述 327
因子分析的意义 327
因子分析的数学模型和相关概念 328
10.2因子分析的基本内容 331
因子分析的基本步骤 330
因子分析的前提条件 330
因子提取和因子载荷矩阵的求解 332
因子的命名 335
计算因子得分 337
10.3因子分析的基本操作及案例 338
因子分析的基本操作 338
因子分析的应用举例 341
第11章 SPSS的对应分析 350
11.1对应分析概述 350
对应分析的提出 350
对应分析的基本思想 351
11.2对应分析的基本步骤 351
11.3对应分析的基本操作及案例 354
对应分析的基本操作 354
对应分析的应用举例 357
第12章 SPSS的信度分析 366
12.1信度分析概述 366
信度分析的提出 366
信度分析的基本原理 367
12.2信度分析的基本操作及案例 369
信度分析的基本操作 369
信度分析的应用举例 370
第13章 SPSS的对数线性模型 376
13.1对数线性模型概述 376
模型的提出 376
基本概念和基本思路 377
13.2饱和模型和非饱和层次模型 379
饱和模型和参数估计 379
饱和模型检验 381
非饱和层次模型 387
建立饱和模型和非饱和层次模型的基本操作 388
饱和模型和非饱和层次模型的应用举例 390
13.3一般模型 392
一般模型的概述 392
建立一般模型的基本操作 393
建立一般模型的应用举例 395
13.4 Logit模型 399
Logit模型的概述 399
Logit模型的应用举例 400
第14章 SPSS的时间序列分析 403
14.1时间序列分析概述 403
时间序列的相关概念 403
时间序列分析的一般步骤 406
SPSS时间序列分析的特点 408
14.2数据准备 408
14.3时间序列的图形化观察及检验 410
时间序列的图形化观察及检验目的 410
时间序列的图形化观察工具 411
时间序列的检验方法 418
时间序列的图形化观察和检验的基本操作 419
14.4时间序列的预处理 422
时间序列预处理的目的和主要方法 422
时间序列预处理的基本操作 425
14.5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法 427
简单回归分析法和趋势外推法概述 427
简单回归分析法和趋势外推法应用举例 428
14.6指数平滑法 432
指数平滑法的基本思想 432
指数平滑法的模型 432
指数平滑法的基本操作 435
指数平滑法的应用举例 437
14.7自回归法 445
自回归法的基本思想和模型 445
自回归法的基本操作 446
自回归法的应用举例 447
14.8 ARIMA模型分析 454
ARIMA分析的基本思想和模型 454
ARIMA分析的基本操作 455
ARIMA分析的应用举例 456
14.9季节调整法 472
季节调整法的基本思想和模型 472
季节调整法的基本操作 473
季节调整法的应用举例 475
参考文献 485