第1章 SPSS 23.0概述 1
1.1 SPSS 23.0的特点与新功能 1
1.1.1 SPSS 23.0的特点 1
1.1.2 SPSS 23.0的新增功能 2
1.2 SPSS 23.0的环境要求 3
1.2.1 SPSS 23.0对硬件的要求 3
1.2.2 SPSS 23.0对软件的要求 3
1.3 SPSS 23.0的安装、卸载、启动和退出 4
1.3.1 SPSS 23.0的安装与卸载 4
1.3.2 SPSS 23.0的启动与退出 7
1.4 SPSS 23.0相关设置 7
1.4.1 常规功能设置 7
1.4.2 查看器功能设置 8
1.4.3 设置有关数据的参数 9
1.4.4 设置自定义数值型变量的格式 10
1.4.5 设置输出的参数 11
1.4.6 设置图表的参数 12
1.4.7 设置输出表格的参数 13
1.4.8 设置文件位置的参数 14
1.4.9 设置脚本的参数 15
1.4.10 设置多重归因窗口的参数 15
1.4.11 设置语法编辑器窗口的参数 16
第2章 SPSS统计分析前的准备 17
2.1 SPSS数据文件的建立 17
2.1.1 新建数据文件 17
2.1.2 直接打开已有数据文件 18
2.1.3 使用数据库导入数据 18
2.1.4 从文本向导导入数据 18
2.1.5 课堂练习：股票指数的导入 19
2.2 SPSS数据文件的属性 20
2.2.1 变量名：Name栏 20
2.2.2 类型 21
2.2.3 宽度 22
2.2.4 小数位 22
2.2.5 标签 22
2.2.6 值 22
2.2.7 缺失值 23
2.2.8 列 23
2.2.9 对齐 23
2.2.10 测量 23
2.2.11 角色 23
2.2.12 课堂练习：员工满意度调查表的数据属性设计 23
2.3 SPSS数据文件的整理 24
2.3.1 观测量排序：各地区粮食产量 24
2.3.2 数据的转置：5个地区经济指标 26
2.4 思考与练习 27
第3章 描述统计分析 29
3.1 频数分析 29
3.1.1 频数分析概述 29
3.1.2 频数分析的SPSS操作详解 30
3.1.3 课堂练习：分析学生身高分布特征 34
3.2 描述统计分析 37
3.2.1 描述统计分析概述 37
3.2.2 描述统计分析的SPSS操作详解 39
3.2.3 课堂练习：大学新生的心理健康状况 40
3.3 探索性分析 42
3.3.1 探索性分析概述 42
3.3.2 探索性分析的SPSS操作详解 42
3.3.3 课堂练习：大学新生的心理健康状况 44
3.4 列联表分析 49
3.4.1 列联表分析概述 49
3.4.2 列联表分析的SPSS操作详解 50
3.4.3 课堂练习：大学生出生年代与感恩心理 51
3.5 比率分析 53
3.5.1 比率分析概述 54
3.5.2 比率分析的SPSS操作详解 54
3.5.3 课堂练习：年度销售净利润率差异 54
3.6 思考与练习 56
第4章 均值比较和T检验 58
4.1 均值过程 58
4.1.1 均值过程简介 58
4.1.2 均值过程的SPSS操作详解 58
4.1.3 课堂练习：比较考试成绩 59
4.2 单样本T检验 61
4.2.1 单样本T检验的基本原理 61
4.2.2 单样本T检验的SPSS操作详解 62
4.2.3 课堂练习：溶剂浓度测量方法准确度分析 63
4.3 独立样本T检验 64
4.3.1 独立样本T检验的基本原理 65
4.3.2 独立样本T检验的SPSS操作步骤 65
4.3.3 课堂练习：教学质量评价 66
4.4 两配对样本T检验 68
4.4.1 配对样本T检验的基本原理 68
4.4.2 两配对样本T检验的SPSS操作详解 69
4.4.3 课堂练习：贫血儿童血红蛋白平均水平 70
4.5 思考与练习 71
第5章 方差分析 74
5.1 概述 74
5.1.1 方差分析的概念 74
5.1.2 方差分析的基本思想 74
5.1.3 方差分析的基本假设 75
5.2 单因素方差分析 75
5.2.1 单因素方差分析的基本原理 75
5.2.2 单因素方差分析的SPSS操作详解 76
5.2.3 课堂练习：化肥种类对粮食产量的影响 79
5.3 多因素方差分析 82
5.3.1 多因素方差分析的基本原理 83
5.3.2 多因素方差分析的SPSS操作详解 83
5.3.3 课堂练习：动物饲料对小鼠体重增加的影响 87
5.4 协方差分析 91
5.4.1 协方差分析的基本原理 91
5.4.2 协方差分析的SPSS操作详解 91
5.4.3 课堂练习：降压药治疗效果分析 92
5.5 重复测量方差分析 94
5.5.1 重复测量方差分析的原理 94
5.5.2 重复测量方差分析的SPSS操作详解 95
5.5.3 课堂练习：锻炼减肥效果分析 96
5.6 思考与练习 99
第6章 非参数检验 101
6.1 卡方检验 101
6.1.1 卡方检验的原理 101
6.1.2 卡方检验的SPSS操作详解 102
6.1.3 课堂练习：小白鼠试验数据验证 104
6.2 二项检验 107
6.2.1 二项检验的原理 107
6.2.2 二项检验的SPSS操作详解 107
6.2.3 课堂练习：研究糖尿病患病率高低 108
6.3 游程检验 110
6.3.1 游程检验的原理 111
6.3.2 游程检验SPSS操作详解 111
6.3.3 课堂练习：运动员状态稳定性判断 112
6.4 单样本K-S检验 113
6.4.1 单样本K-S检验的原理 114
6.4.2 单样本K-S检验的SPSS操作详解 114
6.4.3 课堂练习：考试成绩是否服从正态分布 115
6.5 两独立样本的非参数检验 117
6.5.1 两独立样本非参数检验的原理 117
6.5.2 两独立样本非参数检验的SPSS操作详解 118
6.5.3 课堂练习：比较病人检查结果差别 119
6.6 多独立样本的非参数检验 121
6.6.1 多独立样本非参数检验的原理 121
6.6.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解 121
6.6.3 课堂练习：农药杀虫效果比对 122
6.7 思考与练习 124
第7章 相关分析 126
7.1 相关分析概述 126
7.1.1 相关的基本概念 126
7.1.2 相关分析 127
7.2 简单相关分析 127
7.2.1 简单相关分析的基本原理 127
7.2.2 简单相关分析的SPSS操作详解 129
7.2.3 课堂练习：平均温度与日照时数的相关性 130
7.3 偏相关分析 132
7.3.1 偏相关分析的基本原理 132
7.3.2 偏相关分析的SPSS操作详解 133
7.3.3 课堂练习：用偏相分析研究学生学习成绩相关关系 134
7.4 距离分析 136
7.4.1 距离分析的基本原理 136
7.4.2 距离分析的SPSS操作详解 137
7.4.3 课堂练习：3个地区月平均气温的相似程度 139
7.5 思考与练习 141
第8章 回归分析 143
8.1 一元线性回归分析 143
8.1.1 简单线性回归的基本原理 143
8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解 144
8.1.3 课堂练习：失业率与通货膨胀率关系 147
8.2 多元线性回归分析 149
8.2.1 多元线性回归的基本原理 149
8.2.2 多元线性回归的SPSS操作详解 149
8.2.3 课堂练习：美国是否存在规模经济 149
8.3 曲线回归 152
8.3.1 曲线回归的基本原理 152
8.3.2 曲线回归的SPSS操作详解 153
8.3.3 课堂练习：广告支出对销售量产生的影响 154
8.4 非线性回归分析 156
8.4.1 非线性回归分析的基本原理 157
8.4.2 非线性回归分析的SPSS操作详解 157
8.4.3 课堂练习：培训效果分析 159
8.5 思考与练习 161
第9章 SPSS的多元统计分析 163
9.1 因子分析 163
9.1.1 因子分析的基本原理 163
9.1.2 因子分析的SPSS操作详解 165
9.1.3 课堂练习：国民经济主要指标统计 168
9.2 聚类分析 173
9.2.1 聚类分析的基本原理 173
9.2.2 快速聚类法的SPSS操作详解 174
9.2.3 课堂练习：全国环境污染程度分析 176
9.3 判别分析 179
9.3.1 判别分析的基本原理 179
9.3.2 判别分析的SPSS操作详解 182
9.3.3 课堂练习：判别分析过去和潜在客户的财务以及人口统计信息 185
9.4 思考与练习 188
第10章 时间序列预测 190
10.1 时间序列的预处理 190
10.1.1 预处理的基本原理 190
10.1.2 时间序列预处理的操作详解 191
10.1.3 课堂练习：某国国库券利率与基金利率差额数据的预处理 192
10.2 时间序列的确定性分析 194
10.2.1 确定性分析的基本原理 195
10.2.2 指数平滑法的SPSS操作详解 195
10.2.3 课堂练习：进出口贸易总额的指数平滑建模 199
10.2.4 季节分解的SPSS操作详解 202
10.2.5 课堂练习：某城市月度平均气温的季节性分解分析 202
10.3 时间序列的随机性分析 204
10.3.1 随机性分析的原理 204
10.3.2 ARIMA模型的SPSS操作详解 205
10.3.3 课堂练习：工业生产值和国库券利率与基金利率差额ARIMA模型分析 206
10.4 思考与练习 209
第11章 问卷缺失值、信度处理与多重响应分析 211
11.1 调查问卷缺失值处理方法 211
11.1.1 缺失值的类型与处理方法 211
11.1.2 替换缺失值的SPSS操作详解 212
11.1.3 缺失值分析的SPSS操作详解 213
11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺失值的分析 214
11.2 调查问卷的信度分析 220
11.2.1 信度分析概述 220
11.2.2 信度分析的SPSS操作详解 221
11.2.3 实例图文分析：调查问卷的信度 222
11.3 调查问卷的多重响应分析 224
11.3.1 多重响应分析概述 225
11.3.2 多重响应分析的SPSS操作详解 225
11.3.3 实例图文分析：消费者使用的手机品牌调查 226
11.4 思考与练习 229
第12章 统计图形 231
12.1 SPSS图形的基本功能 231
12.1.1 图形生成器 231
12.1.2 用传统模式创建图形 231
12.2 条形图 232
12.2.1 条形图的类型和SPSS操作详解 232
12.2.2 简单条形图SPSS操作详解 233
12.2.3 集群条形图 243
12.2.4 堆积条形图实例 248
12.3 折线图 252
12.3.1 折线图的类型和SPSS操作 253
12.3.2 简单线图实例 253
12.3.3 多线线图实例 255
12.3.4 垂直线图实例 256
12.4 面积图 257
12.4.1 面积图的类型和SPSS操作 257
12.4.2 简单箱图实例 259
12.4.3 堆积面积图实例 260
12.5 饼图 262
12.5.1 饼图的类型和SPSS操作 262
12.5.2 饼图实例 263
12.6 高低图 264
12.6.1 高低图的类型和SPSS操作 264
12.6.2 简单高低图实例 265
12.6.3 分类高低收盘图实例 266
12.7 箱图 267
12.7.1 箱图的类型和SPSS操作 268
12.7.2 简单箱图实例 268
12.7.3 复合箱图实例 269
12.8 误差条形图 270
12.8.1 误差条形图的类型和SPSS操作 271
12.8.2 简单误差条形图实例 271
12.8.3 集群误差条形图实例 272
12.9 散点图 273
12.9.1 散点图的作图步骤 273
12.9.2 简单分布实例 274
12.9.3 重叠分布实例 275
12.9.4 3D分布 275
12.10 直方图 276
12.10.1 直方图的类型和SPSS操作 276
12.10.2 直方图实例 277
12.11 思考与练习 278
第13章 酸奶饮料新产品口味测试研究案例 279
13.1 案例背景 279
13.1.1 研究项目概况 279
13.1.2 分析思路与商业理解 279
13.2 数据理解 280
13.2.1 数据与设计框架一致性检查 280
13.2.2 平均值的列表描述 281
13.2.3 平均值的图形描述 282
13.3 不同品牌的评分差异分析 283
13.3.1 单因素方差分析模型简介 283
13.3.2 品牌作用的总体检验 284
13.3.3 组间两两比较 285
13.3.4 方差齐性检验 287
13.4 两因素方差分析模型 288
13.4.1 两因素方差分析模型简介 288
13.4.2 拟合包括交互项的饱和模型 289
13.4.3 拟合只包含主效应的模型 290
13.4.4 组间两两比较 291
13.4.5 随机因素分析 293
13.5 分析结论与讨论 294
13.5.1 分析结论 294
13.5.2 Benchmark：用还是不用 295
第14章 某汽车企业汽车年销量的预测 296
14.1 案例背景 296
14.1.1 研究项目概况 296
14.1.2 分析思路和商业理解 296
14.2 数据理解 297
14.3 变量变换后的线性回归 298
14.3.1 线性回归模型简介 298
14.3.2 变量变换后拟合线性回归模型 300
14.3.3 模型拟合效果的判断 302
14.3.4 存储预测值和区间估计值 304
14.4 曲线拟合 305
14.4.1 用曲线估计过程同时拟合多个曲线模型 305
14.4.2 模型拟合效果的判断 307
14.4.3 模型的预测 309
14.5 利用非线性回归进行拟合 309
14.5.1 模型简介 310
14.5.2 构建分段回归模型 310
14.5.3 不同模型效果的比较 313
14.6 分析结论 313
第15章 中国消费者信心指数影响因素分析 315
15.1 案例背景 315
15.1.1 项目背景 315
15.1.2 项目问卷 315
15.1.3 分析思路和商业理解 317
15.2 数据理解 318
15.2.1 考察时间、地域对信心指数的影响 318
15.2.2 考察性别、职业、婚姻状况等对信心指数的影响 320
15.2.3 考察年龄对信心指数的影响 322
15.3 标准框架下的建模分析 323
15.3.1 建立总模型 323
15.3.2 两两比较的结果 325
15.4 多元方差分析模型的结果 326
15.4.1 模型简介 327
15.4.2 拟合多元方差分析模型 327
15.5 最优尺度回归 334
15.5.1 方法简介 334
15.5.2 利用最优尺度回归进行分析 335
15.6 多水平模型框架下的建模分析 338
15.6.1 模型简介 338
15.6.2 针对时间拟合多水平模型 340
15.7 项目总结与讨论 344
15.7.1 分析结论 344
15.7.2 运用复杂模型建模的情况 345
第16章 偏态分布的激素水平影响因素分析 346
16.1 案例背景 346
16.1.1 研究项目概况 346
16.1.2 分析思路与商业理解 346
16.2 数据理解 347
16.2.1 单变量描述 347
16.2.2 变量关联探索 349
16.3 对因变量变换后的建模分析 353
16.3.1 常见的变量变换方法 353
16.3.2 本案例的具体操作 354
16.4 秩变换分析 356
16.5 利用Cox模型进行分析 357
16.5.1 Cox回归模型的基本原理 357
16.5.2 本案例的具体操作 358
16.6 项目总结与讨论 360
16.6.1 分析结论 360
16.6.2 如何正确选择分析模型 360
思考与练习答案 362