《SPSS for Windows统计分析》PDF下载

  • 购买积分:19 如何计算积分?
  • 作  者:卢纹岱主编
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2006
  • ISBN:7121022273
  • 页数:700 页
图书介绍:《SPSS for Windows统计分析(第3版)》是在前两版的基础上,根据读者的反馈意见重新编写的。全书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念。详细叙述了操作方法。每种分析方法均给出了对应的例题,涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给以说明。本书保留了前两版的统计分析方法,压缩了基本操作,增加了两步聚类、对应分析和表格制作的内容。为方便读者和减少篇幅,书中所有例题数据均按章节编号,并保存在所附的光盘中。为便于教师备课,本书免费为教师提供教学支持,向采纳本书为教材的教师免费提供。本书可作为本科生和研究生的统计学教材,也是学习统计分析方法和软件操作的很好的自学参考书。

1.1 环境要求及安装方法 1

1.1.1 SPSS环境要求 1

第1章 SPSS for Windows概述 1

1.1.2 SPSS软件安装方法 2

1.1.3 SPSS的启动与退出 2

1.1.4 SPSS的运行管理方式 4

1.2 窗口及其功能概述 5

1.2.1 数据编辑窗口 5

1.2.2 输出窗口 6

1.2.3 语句窗口 8

1.2.4 窗口菜单 10

1.2.5 对话框及其使用方法 10

1.2.6 设置工具栏中的工具图标按钮 12

1.3.1 参数设置基本操作 14

1.3 系统参数设置 14

1.3.2 通用参数设置 15

1.3.3 输出观察窗口参数设置 17

1.3.4 草稿观察窗口参数设置 18

1.3.5 标签输出设置 20

1.3.6 统计图形参数设置 21

1.3.7 输出表格参数设置 22

1.3.8 数据属性参数设置 23

1.3.9 数值型变量自定义格式设置 24

1.3.10 交互图形窗口参数设置 25

1.4 统计分析功能概述 26

1.5 获得帮助 26

1.5.1 SPSS的帮助系统 26

1.5.2 右键帮助 29

习题1 31

第2章 数据与数据文件 32

2.1 概述 32

2.1.1 常量与变量 32

2.1.2 操作符与表达式 36

2.1.3 概率事件(观测量) 37

2.1.4 SPSS函数 37

2.2 变量定义与数据编辑 51

2.2.1 数据编辑器 51

2.2.2 定义变量 52

2.2.3 定义日期变量 56

2.2.4 数据录入与编辑 58

2.2.5 根据已有的变量建立新变量 61

2.2.6 建立值标签的工具与程序 63

2.2.7 打开、保存与查看数据文件 66

2.2.8 ASCII码数据文件的转换 69

2.2.9 数据库文件的转换 76

2.2.10 观测量的查重 78

2.3 数据文件操作 81

2.3.1 数据文件的拆分与合并 81

2.3.2 观测量的排序与排秩 86

2.3.3 对变量值重新编码 88

2.3.4 数据文件的转置与重新构建 92

2.4 观测量的加权与选择 103

2.4.1 定义加权变量 103

2.4.2 选择参与分析的观测量 103

习题2 104

第3章 文本文件编辑与输出窗口操作 106

3.1 文本编辑的基本方法 106

3.2.1 利用导航器浏览输出信息 108

3.2 输出窗口中的文本编辑 108

3.2.2 编辑导航器中的输出项 109

3.3 输出表格中信息的编辑 110

3.3.1 编辑工具与常用编辑方法 110

3.3.2 表格的转置与行、列、层的处理 113

3.3.3 表格外观的设置与编辑 115

3.4 输出信息的复制与打印 119

3.4.1 复制表格 119

3.4.2 预览打印内容和设置打印参数 120

3.4.3 数据窗口、语句窗口内容的打印 123

习题3 124

第4章 构建表格 125

4.1 自定义表格 125

4.1.1 自定义表格的概念 125

4.1.2 自定义表格的操作 126

4.2.1 统计指标与汇总项 127

4.2 汇总、统计指标与统计检验 127

4.2.2 表格中的统计检验 132

4.3 标题与其他选项 133

4.3.1 定义表格标题 133

4.3.2 定义表格选项 133

4.4 自定义表格实例 134

4.5 自定义表格的过程语句 135

习题4 139

第5章 基本统计分析 140

5.1 频数分布分析 140

5.1.1 一维频数分布分析过程 140

5.1.2 交叉表分析过程 142

5.1.3 频数分布分析实例 146

5.2.1 最简单的描述统计分析过程与实例 150

5.2 描述统计 150

5.2.2 探索分析 151

5.2.3 探索分析过程 154

5.2.4 探索分析实例 156

习题5 159

第6章 均值比较与检验 160

6.1 均值比较与均值比较的检验 160

6.1.1 均值比较的概念 160

6.1.2 均值比较与检验的过程 160

6.2 MEANS过程 162

6.2.1 MEANS过程中的统计量 162

6.2.2 MEANS过程操作 163

6.2.3 分析实例 165

6.2.4 MEANS过程语句 169

6.3.1 单一样本t检验的概念 171

6.3 单一样本t检验 171

6.3.2 单一样本t检验的实例 172

6.4 独立样本t检验 173

6.4.1 独立样本t检验的概念 173

6.4.2 独立样本t检验的过程 174

6.4.3 独立样本t检验的实例 176

6.5 配对样本t检验 179

6.5.1 配对样本t检验的概念 179

6.5.2 配对样本t检验的过程 180

6.5.3 配对样本t检验的实例 180

6.6 t检验过程语句 182

习题6 184

7.1.1 方差分析的概念 185

第7章 方差分析 185

7.1 方差分析的概念与方差分析过程 185

7.1.2 方差分析中的术语 187

7.1.3 方差分析过程 189

7.2 单因素方差分析 190

7.2.1 简单的一维方差分析 191

7.2.2 单因素方差分析过程 193

7.2.3 单因素方差分析实例 196

7.2.4 单因素方差分析过程语句 202

7.3 单因变量多因素方差分析 203

7.3.1 单因变量多因素方差分析概述 203

7.3.2 单因变量多因素方差分析过程 204

7.3.3 随机区组设计的方差分析 210

7.3.4 2×2析因实验方差分析实例 213

7.3.5 拉丁方区组设计的方差分析实例 217

7.3.6 协方差分析实例 219

7.3.7 多维交互效应方差分析实例 222

7.4 多因变量线性模型的方差分析 226

7.4.1 多因变量方差分析概述 226

7.4.2 多因变量方差分析过程和数据要求 227

7.4.3 多因变量线性模型方差分析实例 229

7.5 重复测量设计的方差分析 241

7.5.1 重复测量方差分析概述 241

7.5.2 重复测量方差分析的数据文件结构 243

7.5.3 组内因素的设置与重复测量方差分析过程 244

7.5.4 重复测量方差分析实例 247

7.5.5 关于趋势分析 250

7.6 方差成分分析 255

7.6.1 方差成分分析过程 255

7.6.2 方差成分分析实例 258

7.7 正交实验设计 262

7.7.1 正交设计过程的功能 262

7.7.2 正交实验设计过程 262

7.7.3 正交实验设计实例 264

习题7 265

第8章 相关分析 267

8.1 相关分析的概念与相关分析过程 267

8.1.1 简单相关分析的概念 267

8.1.2 相关分析过程 268

8.2 两个变量问的相关分析 269

8.2.1 简单相关分析过程 269

8.2.2 两个变量间相关分析实例 270

8.2.3 两个变量相关分析的过程语句 275

8.2.4 关于相关矩阵 277

8.2.5 建立相关矩阵数据文件 278

8.3 偏相关分析 280

8.3.1 偏相关分析的概念 280

8.3.2 偏相关分析过程 281

8.3.3 偏相关分析实例 282

8.3.4 偏相关分析的过程语句 285

8.4 距离分析 287

8.4.1 距离分析的概念 287

8.4.2 距离分析过程 288

8.4.3 距离分析实例 290

习题8 293

第9章 回归分析 294

9.1 线性回归 294

9.1.1 一元线性回归 294

9.1.2 多元线性回归 297

9.1.3 异常值、影响点、共线性诊断 298

9.1.4 变非线性关系为线性关系 300

9.1.5 线性回归过程 301

9.1.6 线性回归分析实例 305

9.2 曲线估计 312

9.2.1 曲线回归概述 312

9.2.2 曲线回归过程 312

9.2.3 曲线回归分析实例 314

9.3 二项逻辑斯谛回归 315

9.3.1 Logistic回归模型 316

9.3.2 二项逻辑斯谛回归过程 320

9.3.3 二项逻辑斯谛回归分析实例 323

9.4 多分变量的逻辑斯谛回归 327

9.4.1 多分变量逻辑斯谛回归的概念 328

9.4.2 多分变量的逻辑斯谛回归过程 330

9.4.3 多分变量逻辑斯谛回归分析实例 333

9.5 概率单位回归 338

9.5.1 概率单位回归的概念 338

9.5.2 概率单位回归过程 339

9.5.3 概率单位回归分析实例 341

9.6 非线性回归 343

9.6.1 非线性模型 343

9.6.2 非线性回归过程 345

9.6.3 非线性回归分析实例 348

9.7 加权回归 351

9.7.1 加权回归的概念 351

9.7.2 加权回归过程 352

9.7.3 加权回归分析实例 353

9.8.1 两段最小二乘法的概念 355

9.8 两段最小二乘法 355

9.8.2 两段最小二乘法回归过程 357

9.8.3 两段最小二乘法回归分析实例 358

9.9 最优尺度回归 359

9.9.1 最优尺度回归的概念 359

9.9.2 最优尺度回归过程 360

9.9.3 最优尺度回归分析实例 363

习题9 365

第10章 非参数检验 366

10.1 卡方检验 366

10.1.1 卡方检验的基本概念 366

10.1.2 卡方检验过程 367

10.1.3 卡方检验分析实例 368

10.2.1 二项分布检验的概念与操作 370

10.2 二项分布检验 370

10.2.2 二项分布检验分析实例 371

10.3 游程检验 371

10.3.1 游程检验的基本概念 371

10.3.2 游程检验过程 372

10.3.3 游程检验分析实例 373

10.4 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 374

10.4.1 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验的基本概念 374

10.4.2 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验过程 375

10.4.3 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验分析实例 375

10.5 两个独立样本检验 376

10.5.1 两个独立样本检验的用途与基本操作 376

10.5.2 两个独立样本检验分析实例 377

10.6.1 多个独立样本检验的用途与操作 378

10.6 多个独立样本检验 378

10.6.2 多个独立样本检验分析实例 379

10.7 两个相关样本检验 380

10.7.1 两个相关样本检验的用途与操作 380

10.7.2 两个相关样本检验分析实例 381

10.8 多个相关样本检验 381

10.8.1 多个相关样本检验的用途与操作 381

10.8.2 多个相关样本检验分析实例 382

10.9 非参数假设检验过程的命令语句 383

习题10 390

第11章 聚类分析与判别分析 391

11.1 聚类、判别分析及其分析过程 391

11.1.1 聚类分析 391

11.2 两步聚类 392

11.2.1 两步聚类概述 392

11.1.3 聚类与判别分析过程 392

11.1.2 判别分析 392

11.2.2 两步聚类过程 394

11.2.3 两步聚类分析实例 398

11.2.4 两步聚类过程的命令语句 403

11.3 快速样本聚类 407

11.3.1 快速样本聚类概述 407

11.3.2 快速样本聚类过程 408

11.3.3 快速样本聚类分析实例 410

11.3.4 快速样本聚类过程的命令语句 414

11.4 分层聚类 417

11.4.1 分层聚类概述与分层聚类分析过程 417

11.4.2 各类型数据的标准化、距离和相似性计算 418

11.4.3 分层聚类过程 424

11.4.4 样本聚类分析实例 429

11.4.5 变量聚类概述 438

11.4.6 变量聚类分析实例 439

11.4.7 分层聚类过程的命令语句 443

11.5 判别分析 448

11.5.1 判别分析概述 448

11.5.2 判别分析过程 450

11.5.3 判别分析实例 454

11.5.4 逐步判别分析与实例 464

11.5.5 判别分析过程的命令语句 471

习题11 476

12.1 主成分分析与因子分析 477

12.1.1 主成分分析与因子分析概述 477

第12章 因子分析与对应分析 477

12.1.2 因子分析过程 483

12.1.3 因子分析实例 489

12.1.4 利用因子得分进行聚类 494

12.1.5 市场研究中的顾客偏好分析 498

12.1.6 因子分析过程的命令语句 502

12.2 对应分析 506

12.2.1 对应分析概述 506

12.2.2 对应分析过程 507

12.2.3 对应分析实例 511

12.2.4 对应分析过程的命令语句 513

习题12 516

第13章 尺度分析 517

13.1 信度分析 517

13.1.1 信度分析的概念 517

13.1.2 信度分析过程 520

13.1.3 信度分析实例 522

13.2 ALSCAL多维尺度分析 524

13.2.1 多维尺度分析的功能与数据要求 524

13.2.2 ALSCAL多维尺度分析过程 524

13.2.3 ALSCAL多维尺度分析实例 527

习题13 529

第14章 时间序列分析 530

14.1 时间序列的建立和平稳化 530

14.1.1 缺失值数据的修补 530

14.1.2 建立时间序列新变量 531

14.2 指数平滑 534

14.2.1 指数平滑的基本概念 534

14.2.2 Simple法 534

14.2.3 Holt法 537

14.2.4 Winters法 538

14.2.5 自定义方法 540

14.2.6 指数平滑过程的命令语句 542

14.3 自回归 544

14.3.1 自回归概述 544

14.3.2 自回归分析过程 544

14.3.3 自回归分析实例 546

14.3.4 自回归过程的命令语句 547

14.4 自回归综合移动平均(ARIMA)模型 549

14.4.1 自回归综合移动平均模型概述 549

14.4.2 自回归综合移动平均分析过程 550

14.4.3 自回归综合移动平均分析实例 552

14.4.4 自回归综合移动平均过程的命令语句 553

14.5.1 季节分解法概述 556

14.5 季节分解法 556

14.5.2 季节分解法分析过程 557

14.5.3 季节分解法分析实例 557

14.5.4 季节分解法分析过程的命令语句 558

习题14 559

第15章 生存分析 560

15.1 生存分析概述 560

15.1.1 生存分析与生存数据 560

15.1.2 生存时间函数 560

15.1.3 Cox回归模型 561

15.2 生命表分析 561

15.2.1 生命表分析概述 561

15.2.2 生命表分析过程 562

15.2.3 生命表分析实例 564

15.3.2 Kaplan-Meier分析过程 567

15.3 Kaplan-Meier分析 567

15.3.1 Kaplan-Meier分析概述 567

15.3.3 Kaplan-Meier分析实例 569

15.4 Cox Regression风险比例模型分析 571

15.4.1 Cox Regression分析概述 571

15.4.2 Cox Regression分析过程 572

15.4.3 Cox Regression分析实例 575

习题15 578

第16章 多响应变量的分析 579

16.1 多响应变量的概念与分类 579

16.2 变量集的设置 580

16.3 多响应变量的频数分布分析 581

16.3.1 多响应二分变量集的频数分布分析 582

16.3.2 多响应分类变量集的频数分布分析 583

16.4.1 多响应变量集交叉表分析过程 586

16.4 多响应变量的交叉表分析 586

16.4.2 多响应二分变量集的交叉表分析 588

16.5 多响应变量集分析的过程语句 590

16.6 使用Table功能分析多响应变量集 594

16.6.1 简单频数分布分析 594

16.6.2 交叉表分析 595

习题16 599

第17章 生成统计图形 600

17.1 概述 600

17.1.1 坐标轴 600

17.1.2 数据与图形 600

17.1.3 图形画廊窗口 601

17.2 条形图、线图和面积图 601

17.2.1 选择图形类型 602

17.2.2 观测量分类模式简单条形图 603

17.2.3 变量模式简单条形图 607

17.2.4 观测值模式简单面积图 608

17.2.5 观测量分类模式多线图 608

17.2.6 变量模式分组条形图 609

17.2.7 观测值模式堆栈面积图 610

17.2.8 观测量分类模式分段条形图 610

17.2.9 变量模式垂线图 611

17.2.10 观测值模式分段条形图 612

17.2.11 交互式条形图、线图和面积图 612

17.3 圆图 616

17.3.1 观测量分类模式圆图 616

17.3.2 变量模式圆图 616

17.3.4 交互式圆图 617

17.3.3 观测值模式圆图 617

17.4 高低图 619

17.4.1 选择高低图类型 620

17.4.2 观测量分类模式简单高低收盘图 620

17.4.3 变量模式分组高低收盘图 621

17.4.4 观测值模式简单高低收盘图 622

17.4.5 观测量分类模式简单极差图 622

17.4.6 变量模式简单极差图 623

17.4.7 观测值分类分组极差图 624

17.4.8 观测量分类模式差分线图 624

17.4.9 变量模式差分线图 625

17.4.10 观测值模式差分线图 626

17.5 帕累托图 626

17.5.1 选择帕累托图类型 626

17.5.2 观测量分类数目或数值累加模式简单帕累托图 627

17.5.3 变量累加模式简单帕累托图 628

17.5.4 观测值模式简单帕累托图 628

17.5.5 观测量数目或数值累加模式堆栈帕累托图 629

17.5.6 变量累加模式堆栈帕累托图 629

17.5.7 观测值模式堆栈帕累托图 630

17.6 控制图 630

17.6.1 选择控制图类型 631

17.6.2 观测量组结构的平均值、极差、标准差控制图 632

17.6.3 观测量组结构的单值-移动极差控制图 633

17.6.4 观测量组结构数据的不合格品率、不合格品数控制图 634

17.6.5 观测量组结构的缺陷数、单位缺陷数控制图 634

17.6.6 变量组结构数据的平均值、极差、标准差控制图 635

17.6.7 变量组结构数据的不合格品率、不合格品数控制图 636

17.7 箱图和误差条图 637

17.6.8 变量组结构的缺陷数、单位缺陷数控制图 637

17.7.1 选择箱图和误差条图类型 638

17.7.2 观测量分类模式简单箱图 638

17.7.3 观测量分类模式简单误差条图 638

17.7.4 变量模式简单箱图 639

17.7.5 观测量分类模式分组误差条图 640

17.7.6 变量模式分组箱图 640

17.7.7 交互式箱图和误差条图 641

17.8 散点图 642

17.8.1 选择散点图图式 642

17.8.2 简单散点图 642

17.8.3 重叠散点图 643

17.8.4 矩阵散点图 644

17.8.5 三维散点图 644

17.8.6 交互式散点图 645

17.9 直方图 647

17.9.1 直方图生成 647

17.9.2 交互式直方图 648

17.10 P-P和Q-Q概率图 649

17.10.1 P-P概率图 649

17.10.2 Q-Q概率图 651

17.11 序列图 652

17.12 时间序列图 655

17.12.1 自相关图形和偏自相关图形 655

17.12.2 互相关图形 656

习题17 657

第18章 编辑统计图形 658

18.1 认识图形组成 658

18.2.2 改变图形构成 659

18.2.1 图形编辑窗口 659

18.2 编辑平面统计图 659

18.2.3 图形大小与修饰 662

18.2.4 坐标轴 663

18.2.5 移动注释框和参照线 666

18.2.6 改变条、箱线、误差条、垂线、极差和高低图外观 667

18.2.7 线图 668

18.2.8 圆图 669

18.2.9 散点图 670

18.2.10 文件管理 673

18.3 编辑交互统计图 674

18.3.1 进入交互图编辑状态 674

18.3.2 设置工作环境 675

18.3.3 图形管理器 675

18.3.4 重新指定图形中的变量 676

18.3.5 插入图形 677

18.3.6 添加文字说明 678

18.3.7 改变图形属性 679

18.3.8 文本格式、图例和图解文本边框 682

18.3.9 修饰坐标轴 683

18.3.10 修饰图例 687

18.3.11 改变图形成分 688

18.3.12 添加条形图数值连线和生成分离圆图 690

18.3.13 数据区域 691

18.3.14 系统文本编排 692

18.3.15 预设交互图形外观 692

18.3.16 图形旋转与照明 693

习题18 694

数据清单 695

参考文献 699