第1章 统计学基础知识 1
1.1 统计学概述 1
1.1.1 统计学的发展历程 1
1.1.2 统计学观念 2
1.1.3 统计学现状 3
1.2 统计调查基础 3
1.2.1 统计调查简述 4
1.2.2 资料整理简述 7
1.2.3 统计分组介绍 8
1.2.4 数据的计量与类型 9
1.2.5 统计指标简介 11
1.3 常用概率分布 12
1.3.1 事件与概率 12
1.3.2 概率分布原理 14
1.3.3 常用概率分布 14
1.4 多元统计分析简介 18
习题 20
第2章 数据编辑和整理 21
2.1 数据和文件概述 21
2.1.1 数据编辑器概览 21
2.1.2 数据编辑操作 23
2.1.3 数据类型和格式 24
2.1.4 操作符和表达式 29
2.1.5 数据文件简述 30
2.2 数据文件处理 31
2.2.1 数据排序 31
2.2.2 文件拆分 32
2.2.3 文件合并 34
2.2.4 文件转置 38
2.2.5 变量求秩 39
2.2.6 变量编码 42
2.2.7 计算新变量 46
2.2.8 记录加权 47
2.3 分类汇总 49
2.4 数据文件的结构重组 52
2.4.1 数据格式介绍 52
2.4.2 PASW文件重组简介 53
2.4.3 对横向格式的重组 53
2.4.4 对纵向格式的重组 57
2.5 缺失值分析 60
2.5.1 缺失值分析简介 60
2.5.2 案例应用——收入调查分析 62
习题 67
第3章 数据探索 69
3.1 汇总报告分析 69
3.1.1 个案汇总过程 69
3.1.2 按行汇总 72
3.1.3 按列汇总 75
3.1.4 OLAP汇总 78
3.2 探索性分析 81
3.2.1 频率分析 81
3.2.2 描述性分析 84
3.2.3 探索性分析 85
3.2.4 交叉表分析 89
3.3 作图分析 94
3.3.1 作图基本操作 95
3.3.2 作图实例 97
习题 101
第4章 假设检验 103
4.1 均值检验 105
4.1.1 均值比较简介 105
4.1.2 案例应用——袋装食品的重量检验 105
4.2 T检验 107
4.2.1 单样本T检验 107
4.2.2 两独立样本T检验 109
4.2.3 配对样本T检验 112
4.3 非参数检验简介 114
4.3.1 非参数检验与参数检验的比较 115
4.3.2 非参数检验的特点 115
4.4 卡方检验 116
4.4.1 卡方检验简述 116
4.4.2 案例应用——测验得分检验 116
4.5 二项检验 118
4.5.1 原理简介 119
4.5.2 案例应用——产品合格率检验 119
4.6 游程检验 120
4.6.1 原理简介 120
4.6.2 案例应用——投掷硬币的随机性检验 121
4.7 单样本K-S检验 122
4.7.1 原理简介 122
4.7.2 案例应用——身高和体重的分布检验1 123
4.8 两独立样本检验 124
4.8.1 原理简介 124
4.8.2 案例应用——收入水平的一致性检验 125
4.9 k个独立样本检验 127
4.9.1 原理简介 127
4.9.2 案例应用——身高和体重的分布检验2 128
4.10 两相关样本检验 129
4.10.1 原理简介 130
4.10.2 案例应用——减肥药的疗效检验 131
4.11 k个相关样本检验 132
4.11.1 原理简介 132
4.11.2 案例应用——商场促销的效果检验 134
习题 135
第5章 相关分析 137
5.1 相关分析简述 137
5.1.1 常用相关系数 138
5.1.2 PASW中的相关分析 139
5.2 简单相关分析 140
5.3 偏相关分析 142
5.3.1 偏相关分析的基本原理 142
5.3.2 案例应用——身高与肺活量的相关分析2 143
习题 145
第6章 线性回归分析 147
6.1 回归分析简介 147
6.2 一元线性回归的基本原理 148
6.3 多元线性回归 149
6.3.1 多元线性回归原理简介 150
6.3.2 关于模型假设的其他检验 151
6.3.3 案例应用——环境对植物生长量的影响分析 151
习题 160
第7章 逻辑回归 161
7.1 逻辑回归简介 161
7.2 二元逻辑回归 162
7.2.1 二元逻辑回归原理 162
7.2.2 案例应用——信用评估分析 163
7.3 多元逻辑回归分析 174
7.3.1 多元逻辑回归原理 174
7.3.2 案例应用——旅游偏好分析 175
习题 184
第8章 非线性回归 186
8.1 非线性回归 186
8.1.1 PASW中的非线性回归 186
8.1.2 案例应用——投入与产出的关系研究 187
8.2 加权回归分析 194
8.2.1 PASW中的加权回归分析 194
8.2.2 案例应用——新产品的销售分析 195
8.3 有序回归 198
8.3.1 案例应用——药品的疗效分析 198
8.4 概率单位回归分析 204
8.4.1 概率单位回归分析简介 205
8.4.2 案例应用——杀虫剂的效果分析 205
8.5 最佳尺度回归 210
8.5.1 最佳尺度回归简介 210
8.5.2 案例应用——不同饮料的偏好分析 210
习题 218
第9章 方差分析 220
9.1 方差分析简介 220
9.2 单因素方差分析 222
9.2.1 基本原理 222
9.2.2 案例应用——雨量对产量的影响分析 224
9.3 多因素方差分析 230
9.3.1 原理与方法 230
9.3.2 案例应用——影响销售量的因素分析 232
9.4 协方差分析 241
9.4.1 协方差分析介绍 241
9.4.2 案例应用——肥料的增产效果分析 242
9.5 重复测量设计的方差分析 245
9.5.1 原理与方法 245
9.5.2 案例应用——环境对人反应速度的影响分析 246
习题 251
第10章 聚类分类 253
10.1 聚类分析简介 253
10.1.1 聚类方法简述 254
10.1.2 聚类分析原理 254
10.2 快速聚类 257
10.2.1 快速聚类简介 257
10.2.2 案例应用——鸢尾花的归类分析1 257
10.3 系统聚类 262
10.3.1 系统聚类简述 262
10.3.2 案例应用——汽车车型的归类分析 262
10.4 两步聚类 270
10.4.1 两步聚类简述 270
10.4.2 案例应用——鸢尾花的归类分析2 271
习题 278
第11章 判别分析 280
11.1 判别分析简介 280
11.2 一般判别分析 282
11.3 逐步判别分析 291
11.3.1 案例应用——家庭收支的判别分析 291
习题 297
第12章 因子分析 299
12.1 因子分析简介 299
12.1.1 因子分析原理 299
12.1.2 因子分析和主成分分析 300
12.1.3 因子分析的基本步骤 300
12.2 案例应用——社会经济状况分析 301
习题 310
附录 SPSS China培训认证中心简介 312