第1章 统计学与统计数据 1
1.1 统计学的基本原理与内容 1
1.1.1 统计与统计学 1
1.1.2 总体与样本 5
1.1.3 参数与统计量 6
1.1.4 标志与指标 7
1.2 统计数据的来源与类型 9
1.2.1 统计数据的来源 9
1.2.2 统计数据的类型 10
习题 11
第2章 统计数据的收集、整理与显示 14
2.1 统计数据的收集 14
2.1.1 统计调查方案的确定 14
2.1.2 常用的统计调查方法 15
2.1.3 调查问卷设计与问卷调查表的编码 17
2.1.4 统计数据的误差 23
2.2 统计数据的整理 24
2.2.1 统计数据分组 24
2.2.2 频数分布 28
2.2.3 统计表与统计图 31
习题 37
第3章 统计数据的特征描述 41
3.1 集中趋势的描述 41
3.1.1 平均数 41
3.1.2 众数 47
3.1.3 中位数 50
3.1.4 分位数 53
3.1.5 集中趋势各测定指标之间的关系 55
3.2 离散程度的描述 56
3.2.1 极差和四分位差 56
3.2.2 方差和标准差 57
3.2.3 变异系数和异众比率 60
3.3 分布形态的描述 61
3.3.1 偏度 61
3.3.2 峰度 61
习题 62
第4章 SPSS的简单应用 67
4.1 SPSS for Windows的界面 67
4.1.1 SPSS的主窗口 67
4.1.2 数据编辑窗口 67
4.2 建立数据文件 69
4.2.1 变量的定义 69
4.2.2 数据的输入 71
4.2.3 数据的编辑 71
4.2.4 数据文件的合并 72
4.3 用SPSS进行基本统计分析 76
4.3.1 数据整理 76
4.3.2 数据分组 79
4.3.3 计算基本描述统计量 83
4.3.4 频数分析 85
4.4 统计绘图 91
4.4.1 统计图的绘制 92
4.4.2 统计图的编辑 100
4.5 多选题分析 103
4.5.1 多选问题的分解 103
4.5.2 多选题的频数分析 104
习题 109
第5章 统计假设检验 114
5.1 统计假设检验的基本问题 114
5.1.1 统计假设检验的基本思想 114
5.1.2 统计假设检验的基本步骤 116
5.1.3 单边检验 117
5.1.4 统计假设检验中的两类判断错误&1 18
5.1.5 统计假设检验中的P值 118
5.2 正态总体均值和方差的统计假设检验 120
5.2.1 单样本的t检验 120
5.2.2 两个独立样本的t检验 121
5.2.3 两个配对样本的t检验 122
5.2.4 两个独立样本的F检验 124
5.3 单因素方差分析 125
5.3.1 方差分析的基本概念 125
5.3.2 单因素方差分析的基本原理 125
5.4 用SPSS进行统计假设检验 131
5.4.1 One-Sample T Test过程 131
5.4.2 Independent-Samples T Test过程 132
5.4.3 Paired-Samples T Test过程 134
5.4.4 One-Way ANOVA过程 135
习题 137
第6章 相关分析与回归分析 147
6.1 相关分析 147
6.1.1 变量间的关系 147
6.1.2 相关分析 148
6.2 一元线性回归分析 152
6.2.1 回归分析的含义 152
6.2.2 一元线性回归模型 153
6.2.3 参数的最小二乘估计 154
6.2.4 一元线性回归的统计检验 157
6.2.5 利用回归方程进行预测 162
6.3 多元线性回归分析 163
6.3.1 多元线性回归模型 163
6.3.2 参数的最小二乘估计 164
6.3.3 多元线性回归的统计检验 164
6.4 非线性回归分析 166
6.4.1 非线性回归分析概述 166
6.4.2 非线性回归模型及其线性化方法 167
6.5 用SPSS进行相关及回归分析 168
6.5.1 相关分析SPSS操作步骤 168
6.5.2 回归分析SPSS操作步骤 170
6.5.3 曲线回归分析SPSS操作步骤 176
习题 180
第7章 聚类分析 190
7.1 聚类分析概述 190
7.1.1 什么是聚类分析 190
7.1.2 聚类分析的目的 190
7.1.3 聚类分析的基本步骤 191
7.2 分类统计量 191
7.2.1 数据资料矩阵的标准化处理 191
7.2.2 距离和相似系数 192
7.3 系统聚类法 194
7.3.1 类间距离 194
7.3.2 系统聚类分析 196
7.4 用SPSS进行聚类分析 199
7.4.1 聚类分析SPSS操作过程 199
7.4.2 聚类分析SPSS输出结果解释 202
习题 214
第8章 主成分分析与因子分析 219
8.1 主成分分析 219
8.1.1 主成分分析的数学模型 219
8.1.2 主成分分析的步骤及应用 222
8.2 因子分析 227
8.2.1 因子分析的数学模型 227
8.2.2 因子载荷 228
8.2.3 因子旋转与因子得分 231
8.2.4 因子分析的步骤及应用 233
8.3 主成分分析和因子分析的区别 237
8.4 用SPSS进行因子分析 238
8.4.1 因子分析SPSS操作过程 238
8.4.2 因子分析SPSS输出结果解释 240
习题 252
第9章 对应分析 258
9.1 对应分析概述 258
9.1.1 问题的提出 258
9.1.2 对应分析的基本思想 259
9.2 对应分析的原理和方法 259
9.2.1 对应分析中的数据变换方法 259
9.2.2 对协方差矩阵R与Q进行因子分析 263
9.2.3 绘制变量和样品的对应分布图 263
9.3 对应分析的计算与应用 264
9.3.1 对应分析的基本计算步骤 264
9.3.2 对应分析的应用 265
9.4 用SPSS进行对应分析 270
9.4.1 对应分析数据的预处理 270
9.4.2 对应分析SPSS操作步骤 272
习题 287
第10章 时间序列分析和预测 292
10.1 时间序列分析概述 292
10.1.1 时间序列的相关概念 292
10.1.2 时间序列分析的一般步骤 294
10.2 时间序列预测方法 295
10.2.1 趋势外推法 295
10.2.2 指数平滑法 305
10.2.3 时间序列分解法 310
10.3 用SPSS进行时间序列分析 316
10.3.1 时间序列的序列图的绘制 316
10.3.2 时间序列的预处理 318
10.3.3 指数平滑SPSS操作步骤 323
10.3.4 时间序列分解SPSS操作步骤 326
习题 332
第11章 案例阅读 339
案例1 天津市房地产市场调查问卷设计 339
案例2 天津市城市居民消费结构变动的因子分析 350
案例3 全国百强县教育与经济协调发展的统计分析 355
案例4 对应分析在天津市城市居民住房消费中的应用 361
习题 365
附录 常用统计表 366
习题答案 373
参考文献 386