第一篇 问卷设计与资料处理 4
Chapter 1问卷设计与资料预先处理 4
1.1问卷设计 4
问卷的含义 4
问卷的类型 4
问卷的基本结构 5
问卷设计的原则和步骤 7
问卷样例 9
问卷设计技术 11
编制问卷要注意的问题 15
1.2资料采访编辑与电脑定义 16
资料采访编辑 16
电脑定义 17
IBM SPSS资料档案的建立 20
Chapter 2问卷资料的统计图显示 24
2.1条形图 24
条形图的概念 24
条形图的基本操作 24
举例 25
2.2线形图 31
线形图的概念 31
线形图的基本操作 31
举例 32
2.3区域图 37
区域图的概念 37
区域图的基本操作 37
举例 38
2.4圆饼图 41
圆饼图的概念 41
圆饼图的基本操作 41
举例 42
2.5直方图 45
直方图的概念 45
操作举例 45
图 47
散布图/点状图的概念 47
散布图/点状图的基本操作 47
举例 47
2.7盒形图 55
盒形图的概念 55
盒形图的基本操作 56
举例 56
2.8股价图 59
股价图的概念 59
股价图的基本操作 59
举例 60
2.9误差长条图 64
误差长条图的概念 64
误差长条图的基本操作 64
举例 65
2.10人口金字塔图 68
人口金字塔图的概念 68
人口金字塔图的基本操作及举例 68
Chapter 3问卷资料的报表输出 72
3.1简单记录报表 72
线上分析处理 72
观察值摘要 75
建立商务报表 77
3.2进阶报表 82
复选题分析集 82
自订表格 84
第二篇 基本统计分析 94
Chapter 4 IBM SPSS叙述性统计分析 94
4.1次数分配 94
次数分配的基本原理 94
次数分配的基本操作 94
次数分配的应用举例 94
4.2计算基本描述性统计量 99
基本描述性统计量的基本原理 99
计算基本描述性统计量的基本操作 99
计算基本描述性统计量的应用举例 100
4.3交叉分组下的次数分配 102
交叉分组下的次数分配的基本原理 102
交叉分组下的次数分配的基本操作 103
交叉分组下的次数分配的应用举例 103
4.4比率分析 109
比率分析的基本原理 109
比率分析的基本操作 109
比率分析的应用举例 109
Chapter 5 IBM SPSS的参数检定 114
5.1单一样本t检定 114
单一样本t检定的基本原理 114
单一样本t检定的基本操作 115
单一样本t检定的应用举例 115
5.2独立样本t检定 117
独立样本t检定的基本原理 117
独立样本t检定的基本操作 118
独立样本t检定的应用举例 119
5.3成对样本t检定 121
成对样本t检定的基本原理 121
成对样本t检定的基本操作 122
成对样本t检定的应用举例 123
第三篇 进阶统计分析 128
Chapter 6 IBM SPSS的变异数分析 128
6.1变异数分析的基本原理和一般假设 128
变异数分析的基本原理 128
变异数分析的假设检定 129
6.2单因素变异数分析 129
单因素变异数分析的基本原理 129
单因素变异数分析的基本操作 130
单因素变异数分析的应用举例 131
6.3双因素变异数分析 136
双因素变异数分析的基本原理 136
双因素变异数分析的基本操作 140
不重复试验的双因素变异数分析举例 140
重复试验的双因素变异数分析举例 148
6.4共变异数分析 153
共变异数分析的基本原理 153
共变异数分析的基本操作 153
共变异数分析的应用举例 153
Chapter 7 IBM SPSS的无母数检定 158
7.1卡方检定 158
卡方检定的基本原理 158
卡方检定的基本操作 158
卡方检定的应用举例 159
7.2二项式检定 162
二项式检定的基本原理 162
二项式检定的基本操作 163
二项式检定的应用举例 163
7.3连检定 165
连检定的基本原理 165
连检定的基本操作 166
连检定的应用举例 166
7.4单一样本K-S检定 168
单一样本K-S检定的基本原理 168
单一样本K-S检定的基本操作 168
单一样本K-S检定的应用举例 169
7.5二个独立样本的无母数检定 171
二个独立样本检定的基本原理 171
二个独立样本检定的基本操作 172
二个独立样本检定的应用举例 172
7.6 K个独立样本的无母数检定 177
K个独立样本检定的基本原理 177
K个独立样本检定的基本操作 177
K个独立样本检定的应用举例 178
7.7二个相关样本的无母数检定 181
二个相关样本检定的基本原理 181
二个相关样本检定的基本操作 182
二个相关样本检定的应用举例 183
7.8 K个相关样本的无母数检定 185
K个相关样本检定的基本原理 185
K个相关样本检定的基本操作 186
K个相关样本检定的应用举例 187
Chapter 8 IBM SPSS的相关分析和回归分析 192
8.1相关分析 192
相关分析的基本原理 192
相关分析的基本操作 192
相关分析的应用举例 193
8.2偏相关分析 196
偏相关分析的基本原理 196
偏相关分析的基本操作 196
偏相关分析的应用举例 197
8.3 线性回归分析 199
线性回归分析的基本原理 200
线性回归分析的基本操作 202
线性回归分析的应用举例 202
8.4曲线估计 212
曲线估计的基本原理 212
曲线估计的基本操作 212
曲线估计的应用举例 213
8.5二项Logistic回归 216
二项Logistic回归的基本原理 216
二项Logistic回归的基本操作 217
二项Logistic回归的应用举例 218
Chapter 9 IBM SPSS的集群分析 230
9.1分层集群 230
分层集群的基本原理 230
分层集群的基本操作 231
分层集群的应用举例 231
9.2 K-Means集群 240
K-Means集群的基本原理 240
K-Means集群的基本操作 240
K-Means集群的应用举例 241
Chapter 10 IBM SPSS的因数分析 250
10.1因数分析的基本原理 250
10.2因数分析的基本操作 251
10.3因数分析的应用举例 251
Chapter 11 IBM SPSS的对应分析 251
11.1对应分析的基本原理 262
11.2对应分析的基本操作 263
11.3对应分析的应用举例 264
Chapter 12 IBM SPSS的信度分析 264
12.1信度分析的基本原理 274
12.2信度分析的基本操作 275
12.3信度分析的应用举例 275
克朗巴哈α系数模式执行结果的解释 278
折半信度系数模式执行结果的解释 280
Chapter 13 IBM SPSS的时间序列分析 284
13.1时间序列分析概述 284
时间序列基本原理 284
时间序列资料整理 284
绘制时间序列图形 286
13.2指数平滑法 295
指数平滑法的基本原理 295
指数平滑法的基本操作 296
指数平滑法的应用举例 297
13.3 ARIMA模型 306
ARIMA模型的基本原理 306
ARIMA模型的基本操作 306
ARIMA模型的应用举例 307
13.4专家模型设定 312
专家模型的基本操作 312
专家模型的应用举例 313
第四篇 综合运用 320
Chapter 14 IBM SPSS在人力资源管理中的应用 320
14.1问题描述 320
14.2分析步骤 320
IT企业员工工作激励因素理论分析 320
IT企业员工的需求集群分析 321
14.3实例结果分析 322
变数设定分析 322
样本资料分析 324
实例结论 328
Chapter 15 IBM SPSS在证券分析中的应用 330
15.1问题描述 330
15.2分析步骤 330
资料整理 330
资料间的相互关系 331
因数分析 332
15.3实例结果分析 335
Chapter 16 IBM SPSS在商业领域中的应用 338
16.1问题描述 338
16.2分析步骤 338
建立IBM SPSS资料档案 338
绘制散布图 339
相关系数分析 339
回归分析 340
16.3实例结果分析 342