《SPSS统计分析从入门到精通》PDF下载

  • 购买积分:17 如何计算积分?
  • 作  者:杜强,贾丽艳编著
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2009
  • ISBN:9787115196514
  • 页数:580 页
图书介绍:本书基于SPSS个人版本SPSS 15.0 for Windows编写,致力于使读者与SPSS全面接触,了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作,本书介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式,着重于SPSS分析软件的实际应用。全书25章,分4个部分。第l至3章重点讲解了数据和文件的管理操作,以及SPSS系统环境的设置。第4至18章主要介绍各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式,包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20至25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例,包括:上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。本书适用自然科学和社会科学各领域、各专业的研究人员多层次的需要,可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士以及管理人员和决策者等学习与参考。

第1章 SPSS 15.0概述 1

1.1 SPSS简介 1

1.2 SPSS的安装、启动和退出 3

1.2.1 SPSS 15.0的安装 3

1.2.2 SPSS的启动 3

1.2.3 SPSS 15.0的退出 5

1.3 SPSS 15.0的界面及设置 5

1.3.1常用界面 6

1.3.2通用General功能参数 9

1.3.3 Viewer视图窗口参数 11

1.3.4 Draft Viewer(草稿窗口)参数 12

1.3.5 Output Labels输出标签参数 14

1.3.6 Charts图形参数 14

1.3.7 Interactive交互图形窗口参数 16

1.3.8 Pivot Table枢纽表参数 17

1.3.9 Data数据参数 19

1.3.10 Currency数值型变量格式参数 20

1.3.11 Scripts脚本编辑窗口 21

第2章 数据文件的建立与操作 22

2.1数据编辑器与数据文件 22

2.1.1数据编辑器 22

2.1.2数据文件 25

2.2常量、变量、操作符和表达式 25

2.2.1常量与变量 26

2.2.2操作符与表达式 30

2.2.3如何定义一个变量 31

2.2.4概率事件 35

2.3输入数据 35

2.3.1输入数据的方法 36

2.3.2查看文件信息和变量信息 36

2.4编辑数据文件 38

2.4.1在单元格中编辑数据 38

2.4.2插入变量与删除变量 38

2.4.3插入观测量与删除观测量 39

2.4.4数据的剪切、复制和粘贴 39

2.4.5撤销操作 41

2.5对数据文件的操作 41

2.5.1数据文件的打开与保存 41

2.5.2数据库文件的转换 41

第3章 数据文件的操作 50

3.1数据文件的一般操作 50

3.1.1数据排序 50

3.1.2数据文件的分组 51

3.1.3数据文件的合并 52

3.1.4数据文件的转置 55

3.1.5变量取值的求秩 56

3.1.6变量值的重新编码 58

3.1.7计算新变量 62

3.2分类汇总 64

3.2.1数据描述 65

3.2.2分类汇总的参数设置 65

3.2.3分类汇总的结果 67

3.3观测量的加权 68

3.4数据文件的结构重组 69

3.4.1选择数据重组方式 70

3.4.2变量组到观测量组的重组 71

3.4.3观测量组到变量组的重组 75

3.4.4转置重组 78

第4章 基本统计分析功能 79

4.1 OLAP在线分析过程 79

4.1.1数据描述 79

4.1.2 OLAP过程的操作和设置 79

4.2观测的摘要报告分析 83

4.2.1观测摘要分析的参数设置 83

4.2.2输出结果 85

4.3行和列的摘要报告分析 85

4.3.1行形式摘要报告 86

4.3.2列形式摘要报告 90

4.4频数分析 93

4.4.1数据描述 93

4.4.2对分类变量的频数分析 93

4.4.3对连续变量的频数分析 95

4.5描述性统计分析 97

4.5.1数据描述 97

4.5.2 Descriptives分析 97

4.6探索分析过程 98

4.6.1数据描述 99

4.6.2 Explore实例分析 99

4.7列联表分析过程 102

4.7.1数据描述 103

4.7.2列联表分析的参数设置 103

4.7.3列联表分析的输出结果 106

第5章 均值比较和T检验 108

5.1 Means过程 109

5.1.1原理与方法 109

5.1.2 SPSS实例分析 109

5.2单样本T检验 111

5.2.1原理与方法 111

5.2.2 SPSS实例分析 112

5.3两独立样本T检验 113

5.3.1原理与方法 113

5.3.2 SPSS实例分析 114

5.4配对样本T检验 115

5.4.1原理与方法 115

5.4.2 SPSS实例分析 116

第6章 非参数检验 118

6.1非参数检验的简介 118

6.1.1非参数检验与参数检验 118

6.1.2非参数检验的优点 119

6.1.3非参数检验的缺点 119

6.2卡方检验 119

6.2.1原理与方法 120

6.2.2数据和问题描述 121

6.2.3卡方检验实例分析 121

6.3二项检验 123

6.3.1原理与方法 123

6.3.2数据和问题描述 123

6.3.3二项检验实例分析 123

6.4游程检验 124

6.4.1原理与方法 125

6.4.2数据和问题描述 125

6.4.3游程检验实例分析 126

6.5 Kolmogorov-Smimov单样本检验 126

6.5.1原理与方法 127

6.5.2数据和问题描述 127

6.5.3 K-S单样本检验实例分析 127

6.6两独立样本检验 128

6.6.1原理与方法 129

6.6.2数据和问题描述 130

6.6.3两独立样本检验实例分析 130

6.7 k个独立样本的检验 131

6.7.1原理与方法 132

6.7.2数据和问题描述 132

6.7.3 k个独立样本检验实例分析 133

6.8两个相关样本的检验 134

6.8.1原理与方法 134

6.8.2数据和问题描述 135

6.8.3两个相关样本检验的实例分析 135

6.9 k个相关样本的检验 136

6.9.1原理与方法 137

6.9.2数据和问题描述 138

6.9.3 k个相关样本检验的实例分析 138

第7章 多重响应分析 140

7.1多重响应概述 140

7.2多重响应变量集的定义 140

7.2.1定义多重响应变量集的实例 141

7.3多重响应变量集的频数分析 142

7.3.1多重响应变量频数分析的实例 142

7.4多重响应变量集的交叉表分析 144

7.4.1多重响应变量交叉表分析的实例 144

7.5使用Tables过程研究多重响应变量集 146

7.5.1多重响应变量集的定义 146

7.5.2用Tables过程建立包含多重响应变量集的表格 147

第8章 回归分析 150

8.1线性回归 150

8.1.1一元线性回归的基本原理 150

8.1.2多元线性回归的基本原理 152

8.1.3模型假设的其他检验 153

8.1.4问题描述和数据准备 154

8.1.5线性回归分析的设置和操作 154

8.1.6案例的结果分析 159

8.2曲线回归 162

8.2.1曲线回归的基本原理 162

8.2.2问题描述和数据准备 163

8.2.3曲线回归分析的设置和操作 163

8.2.4案例的结果分析 165

8.3非线性回归 166

8.3.1非线性回归简介 167

8.3.2问题描述和数据准备 168

8.3.3非线性回归的参数设置 169

8.3.4案例的结果分析 173

8.4二元Logistic回归 173

8.4.1二元Logistic回归的数学原理 174

8.4.2问题描述和数据准备 175

8.4.3二元Logistic回归的参数设置 176

8.4.4案例的结果分析 180

8.5多元Logistic回归分析 184

8.5.1多元Logistic回归的原理简介 184

8.5.2问题描述和数据准备 184

8.5.3多元Logistic回归参数设置 185

8.5.4案例的结果分析 189

8.6 Ordinal回归 191

8.6.1问题描述和数据准备 192

8.6.2 Ordinal回归的参数设置 192

8.6.3案例的结果分析 196

8.7概率单位回归分析 197

8.7.1概率单位回归分析简介 198

8.7.2问题描述和数据准备 198

8.7.3概率单位回归的参数设置 199

8.7.4案例的结果分析 200

8.8加权回归分析 202

8.8.1加权回归分析简介 202

8.8.2问题描述和数据准备 203

8.8.3加权回归的参数设置 203

8.8.4案例的结果分析 204

8.9二阶段最小二乘回归 205

8.9.1二阶段最小二乘回归的基本原理 206

8.9.2问题描述和数据准备 206

8.9.3二阶段最小二乘回归的参数设置 207

8.9.4案例的结果分析 208

8.10最优尺度回归 209

8.10.1最优尺度回归原理 209

8.10.2问题描述和数据准备 209

8.10.3最优尺度回归的参数设置 210

8.10.4案例的结果分析 214

第9章 方差分析 217

9.1方差分析简介 217

9.1.1 t检验与方差分析的比较 217

9.1.2方差分析的基本原理 218

9.2单因素方差分析 220

9.2.1原理与方法 220

9.2.2单因素方差分析实例 220

9.3多因素方差分析过程 225

9.3.1原理与方法 225

9.3.2二因素方差分析实例 228

9.3.3协方差分析实例 236

9.3.4交互效应中随机因素的分析 238

9.4多元方差分析 242

9.4.1原理与方法 242

9.4.2多元方差分析实例 243

9.5重复测量设计的方差分析 244

9.5.1原理与方法 244

9.5.2 SPSS实例分析 245

9.6方差成分分析 250

9.6.1原理简介 250

9.6.2 SPSS实例分析 250

9.7正交实验设计 253

9.7.1正交实验设计简述 253

9.7.2 SPSS实例分析 254

9.7.3正交实验设计的方差分析 256

第10章 相关分析 257

10.1相关分析的基本概念 257

10.1.1相关分析的特点和应用 257

10.1.2相关系数的计算 258

10.1.3 SPSS提供的相关分析功能 259

10.2两变量相关分析 260

10.2.1问题描述和数据准备 260

10.2.2相关分析的参数设置 260

10.2.3案例的结果分析 261

10.3偏相关分析 262

10.3.1偏相关分析的基本原理 262

10.3.2偏相关分析实例 263

10.4距离分析 264

10.4.1距离分析的基本概念 265

10.4.2距离分析的参数设置 265

10.4.3距离分析实例 269

第11章 因子分析 271

11.1因子分析的原理简介 271

11.1.1因子分析的基本思想 271

11.1.2因子分析和主成分分析的联系 272

11.1.3因子分析的基本步骤 272

11.2 SPSS因子分析的应用实例 273

11.2.1数据描述 273

11.2.2 SPSS因子分析过程的设置 274

11.2.3结果分析 278

第12章 分类分析 283

12.1聚类分析的原理简介 283

12.1.1聚类分析的基本概念 283

12.1.2聚类分析的一般原理 284

12.2快速样本聚类过程 286

12.2.1快速聚类简介 286

12.2.2问题描述和数据准备 286

12.2.3 SPSS快速聚类的设置 287

12.2.4案例的结果分析 289

12.3分层聚类 291

12.3.1分层聚类简介 291

12.3.2问题描述和数据准备 291

12.3.3 SPSS分层聚类的设置 292

12.3.4案例的结果分析 295

12.3.5对聚类结果的进一步分析 296

12.4两阶段聚类分析 298

12.4.1两阶段聚类简介 298

12.4.2问题描述和数据准备 299

12.4.3 SPSS两阶段聚类的设置 299

12.4.4案例的结果分析 304

12.5一般判别分析 307

12.5.1判别分析的基本原理 307

12.5.2问题描述和数据准备 308

12.5.3判别分析的参数设置 309

12.5.4案例的结果分析 312

12.6逐步判别分析实例 315

12.6.1问题描述和数据准备 315

12.6.2逐步判别的参数设置 316

12.6.3案例的结果分析 318

12.7决策树分析 321

12.7.1决策树分类的基本原理 321

12.7.2决策树过程的参数设置 323

12.7.3问题描述和数据准备 338

12.7.4案例分析 338

第13章 生存分析 344

13.1生存分析简介 344

13.1.1生存分析的基本概念 344

13.1.2生存分析的数据特点 346

13.1.3生存分析的常用方法 346

13.1.4 SPSS中的生存分析过程 346

13.2生命表分析 347

13.2.1生命表分析简介 347

13.2.2生命表分析的基本步骤 347

13.2.3生命表实例分析 348

13.3 Kaplan-Meier分析 352

13.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤 352

13.3.2生存曲线的比较和检验 352

13.3.3 Kaplan-Meier分析的实例 353

13.4 Cox回归模型 357

13.4.1 Cox回归模型的原理简介 357

13.4.2 Cox回归实例分析 358

第14章 信度分析 366

14.1信度分析 366

14.1.1信度分析的基本原理 366

14.1.2问题描述和数据准备 368

14.1.3信度分析的参数设置 368

14.1.4案例的结果分析 370

14.2多维尺度分析 371

14.2.1多维尺度分析简介 371

14.2.2问题描述和数据准备 371

14.2.3 ALSCAL过程的参数设置 371

14.2.4案例的结果分析 374

第15章 时间序列分析 377

15.1 SPSS15的时间序列分析概览 377

15.1.1 Create Models的通用设置选项 378

15.1.2 Apply Models的通用设置选项 384

15.2时间序列数据的预分析 384

15.2.1缺失值替换 385

15.2.2定义时间变量 385

15.2.3时间序列的平稳化 386

15.3指数平滑模型 388

15.3.1指数平滑的基本原理 389

15.3.2指数平滑模型的参数设置 389

15.3.3指数平滑模型实例分析 391

15.4 ARIMA模型 395

15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395

15.4.2 ARIMA模型的参数设置 397

15.4.3 ARIMA模型实例分析 398

15.5季节分解模型 401

15.5.1季节分解法概述 401

15.5.2季节分解模型实例分析 402

第16章 对数线性模型 406

16.1对数线性模型概述 406

16.1.1简单列联表分析的不足 406

16.1.2对数线性模型的基本形式 406

16.2 General过程 407

16.2.1 General过程概述 407

16.2.2问题描述和数据准备 408

16.2.3 General过程的参数设置 408

16.2.4案例的结果分析 410

16.3 Logit过程 411

16.3.1 Logit过程概述 412

16.3.2问题描述和数据准备 412

16.3.3 Logit过程的参数设置 412

16.3.4案例的结果分析 413

16.4 Model Selection过程 415

16.4.1 Model Selection过程概述 415

16.4.2问题描述和数据准备 415

16.4.3层次对数线性模型的操作过程 416

16.4.4案例的结果分析 417

第17章 对应分析 419

17.1对应分析的基本原理 419

17.1.1对应分析与因子分析 419

17.1.2 SPSS中的对应分析 420

17.1.3使用对应分析的注意事项 420

17.2简单对应分析 421

17.2.1简单对应分析的数学原理 421

17.2.2 SPSS简单对应分析实例 422

17.3多元对应分析 427

17.3.1多元对应分析基本概念及其特点 428

17.3.2多元对应分析的参数设置 428

17.3.3实例的结果分析 435

第18章 缺失值分析 438

18.1缺失值分析的概念 438

18.1.1缺失值的表现方式 438

18.1.2 SPSS中的缺失值处理方法 439

18.2缺失值分析的参数设置 440

18.3缺失值分析的实例 444

第19章 统计图形 449

19.1概述 449

19.1.1数据和变量的准备 449

19.1.2图形构建器的基本操作 451

19.1.3交互式作图和对话框作图 452

19.1.4图形的编辑 453

19.2条形图 453

19.2.1数据和问题描述 453

19.2.2用图形构建器作条形图 453

19.2.3交互式条形图 457

19.2.4用对话框创建条形图 459

19.3线形图 460

19.3.1数据和问题描述 461

19.3.2用图形构建器作线形图 461

19.3.3交互式线形图 462

19.3.4用对话框创建线形图 464

19.4面积图 465

19.4.1数据和问题描述 465

19.4.2用图形构建器作面积图 465

19.4.3交互式面积图 467

19.4.4用对话框创建面积图 467

19.5饼图 468

19.5.1数据和问题描述 468

19.5.2用图形构建器作饼图 468

19.5.3交互式饼图 469

19.5.4用对话框创建饼图 470

19.6高低图 470

19.6.1数据和问题描述 471

19.6.2用图形构建器作高低图 471

19.6.3交互式高低图 472

19.6.4用对话框创建高低图 473

19.7帕累托图 477

19.7.1数据和问题描述 478

19.7.2用对话框创建帕累托图 478

19.8控制图 479

19.8.1数据和问题描述 480

19.8.2用对话框创建控制图 480

19.9箱图 486

19.9.1数据和问题描述 486

19.9.2用图形构建器作箱图 486

19.9.3交互式箱图 488

19.9.4用对话框创建箱图 489

19.10误差条图 490

19.10.1数据和问题描述 490

19.10.2交互式误差条图 490

19.10.3用对话框创建误差条图 491

19.11散点图 492

19.11.1数据和问题描述 492

19.11.2用图形构建器作高低图 493

19.11.3交互式散点图 495

19.11.4用对话框创建散点图 498

19.12直方图 498

19.12.1数据和问题描述 499

19.12.2用图形构建器作直方图 499

19.13 P-P概率图 500

19.13.1数据和问题描述 500

19.13.2用对话框创建帕P-P概率图 501

19.14 Q-Q概率图 502

19.14.1数据和问题描述 503

19.14.2用对话框创建Q-Q概率图 503

19.15 时间序列图 504

19.15.1普通序列图 504

19.15.2自相关序列图 507

19.15.3互相关序列图 509

19.16双轴线图 511

19.16.1数据和问题描述 511

19.16.2用图形构建器作双轴线图 511

第20章 上市公司财务危机预警分析 513

20.1财务危机预警的应用简介 513

20.1.1财务危机的定量定义方法 513

20.1.2财务危机预警的模型选择 514

20.2数据描述 514

20.2.1数据说明 514

20.2.2指标选择 515

20.2.3补充说明 515

20.3分析方法概述 516

20.3.1判别分析 516

20.3.2 logistic回归方法 516

20.4 SPSS建模过程和结论分析 517

20.4.1 SPSS数据筛选操作 517

20.4.2 SPSS判别分析建模与分析 521

20.4.3 logistic回归建模与分析 525

20.5进一步的分析与应用 528

20.5.1分类结果的应用分析 528

20.5.2建模方法的改进 529

20.6建议和推广 529

20.6.1时间序列研究 529

20.6.2数据的有效预警期 529

20.6.3指标的简化方法 529

第21章 影响汇率的因素分析 531

21.1汇率影响因素的简介 531

21.2数据描述 532

21.3分析方法概述 533

21.3.1探索性分析 533

21.3.2多元回归分析 534

21.4 SPSS建模过程和结论分析 534

21.4.1数据准备 534

21.4.2探索性分析 535

21.4.3多元回归分析 536

21.5进一步的分析与应用 539

21.5.1剔除存在共线性的外汇储备变量 540

21.5.2回归模型的进一步改进 540

21.5.3两个回归模型的比较 541

21.6建议和推广 542

21.6.1时间序列研究 542

21.6.2汇率影响因素的定性分析 542

第22章 因子分析在成绩综合评价中的应用 543

22.1学生成绩的综合评价简介 543

22.2数据描述 544

22.3分析方法概述 544

22.3.1应用因子分析进行成绩综合评价的步骤 544

22.3.2应用因子分法进行成绩综合评价的注意事项 545

22.4 SPSS建模过程和结论分析 546

22.4.1数据准备 546

22.4.2 SPSS因子分析建模与分析 548

22.5进一步的分析与应用 553

22.6建议和推广 553

22.6.1高中生的成绩综合评价 553

22.6.2对缺失数据的处理 554

22.6.3多种方法结合的综合评价模型 554

第23章 高等教育办学条件的聚类分析 555

23.1数据描述 555

23.1.1关于基本办学条件指标合格与否的判定 555

23.1.2指标选取 557

23.1.3数据格式 557

23.2聚类分析法简述 557

23.3 SPSS建模过程和结论分析 558

23.3.1对专科院校进行聚类的设置操作 558

23.3.2对本科院校的分析 561

23.4建议和推广 563

第24章 试卷信度的检验与分析 565

24.1试卷信度检验的背景简介 565

24.1.1测验内容的自身方面 565

24.1.2施测过程 565

24.1.3被测试者的自身因素 566

24.2数据描述 566

24.3分析方法概述 566

24.3.1试卷信度的基本计算公式 566

24.3.2试卷信度的估计方法 567

24.4 SPSS建模过程和结论分析 568

24.4.1 SPSS信度分析的参数设置 568

24.4.2结果分析 569

24.5建议和推广 570

第25章 多因素试验的设计与分析 571

25.1试验设计简介 571

25.1.1试验设计的应用 571

25.1.2试验设计问题的解决步骤 572

25.2数据描述 573

25.3分析方法概述 573

25.3.1正交设计方法 573

25.3.2综合评分方法 575

25.4 SPSS建模过程和结论分析 575

25.4.1数据标准化 576

25.4.2性能指标权重的确定 577

25.4.3利用权重求综合指标 578

25.4.4对综合得分的进一步分析 578

25.5建议和推广 579