第一部分 软件入门与数据管理 3
第1章 SPSS入门 3
1.1 软件概述 3
1.1.1 SPSS发展简史 3
1.1.2 SPSS的产品定位 4
1.1.3 SPSS的基本特点 5
1.1.4 SPSS的Client/Server结构与模块化结构 5
1.2 SPSS操作入门 7
1.2.1 SPSS的安装与激活 7
1.2.2 SPSS的启动与退出 7
1.2.3 SPSS的操作方式 8
1.2.4 SPSS对话框操作基本规范 9
1.3 SPSS的窗口、菜单项和结果输出 11
1.3.1 SPSS的4种窗口 11
1.3.2 SPSS菜单项 12
1.3.3 SPSS的4种结果输出 13
1.3.4 分析结果的保存和导出 14
1.4 SPSS的系统选项与扩展资源 16
1.4.1 系统选项 16
1.4.2 网站资源 17
1.4.3 安装Python/R扩展 17
1.5 SPSS的帮助系统 18
1.5.1 学习向导 18
1.5.2 软件操作帮助 19
1.5.3 针对高级用户的帮助功能 20
1.6 数据分析方法论概述 21
1.6.1 严格设计支持下的统计方法论 21
1.6.2 半试验研究支持下的统计方法论 21
1.6.3 偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论 22
思考与练习 23
第2章 数据录入与数据获取 24
2.1 CCSS项目背景介绍 24
2.1.1 项目背景 24
2.1.2 项目问卷 24
2.2 数据格式概述 26
2.2.1 统计软件中数据的录入格式 26
2.2.2 变量属性 26
2.3 在SPSS中直接建立数据集 31
2.3.1 操作界面说明 31
2.3.2 开放题和单选题的设定与录入 31
2.3.3 多选题的设定与录入 33
2.4 读入外部数据 34
2.4.1 读取电子表格数据文件 34
2.4.2 读取文本数据文件 35
2.4.3 用ODBC接口读取各种数据库文件 38
2.5 数据的保存 38
2.5.1 保存为SAV格式 38
2.5.2 保存为其他数据格式 39
2.6 数据编辑窗口常用操作技巧 39
2.6.1 数据录入技巧 40
2.6.2 快速定位技巧 41
2.6.3 窗口操作与切换技巧 41
思考与练习 43
第3章 变量级别的数据管理 44
3.1 变量赋值 45
3.1.1 常用基本概念 45
3.1.2 界面介绍 46
3.1.3 案例：年龄变量S3的分组 46
3.2 已有变量值的分组合并 47
3.2.1 对连续变量进行分组合并 47
3.2.2 分类变量类别的合并 48
3.3 连续变量的离散化 49
3.3.1 可视离散化 49
3.3.2 最优离散化 50
3.4 自动重编码、编秩与数值计数 52
3.4.1 自动重编码 52
3.4.2 数据编秩 53
3.4.3 指定数值的查找与计数 54
3.5 转换菜单中的其他功能 54
思考与练习 55
第4章 文件级别的数据管理 56
4.1 几个常用过程 57
4.1.1 个案排序 57
4.1.2 拆分文件 57
4.1.3 选择个案 59
4.1.4 加权个案 59
4.1.5 分类汇总 61
4.2 多个数据文件的合并 62
4.2.1 一些基本概念 62
4.2.2 数据文件的纵向拼接 63
4.2.3 数据文件的横向合并 64
4.3 数据文件的重组与转置 66
4.3.1 数据的长型与宽型格式 66
4.3.2 长型格式转换为宽型格式 67
4.3.3 宽型格式转换为长型格式 68
4.3.4 数据转置 69
4.4 数据菜单中的其他功能 69
思考与练习 70
第5章 大型研究项目的数据管理 71
5.1 数据字典 71
5.1.1 数据字典简介 71
5.1.2 定义变量属性 72
5.1.3 复制数据属性 73
5.1.4 新建自定义属性和设置新变量的测量级别 74
5.2 数据核查 75
5.2.1 数据核查概述 75
5.2.2 数据验证模块 76
5.2.3 标识重复个案 79
5.2.4 双录核查 80
5.3 数据准备 82
5.3.1 标识异常个案 82
5.3.2 数据自动准备 84
5.3.3 数据的匿名化 86
5.3.4 使用变量集 87
思考与练习 88
第6章 SPSS编程 89
6.1 CCSS项目的数据处理需求 89
6.2 SPSS编程入门 90
6.2.1 基本语法规则 90
6.2.2 SPSS程序的创建方式 92
6.2.3 结构化语句简介 93
6.2.4 简单程序示例 94
6.3 语法编辑窗口操作入门 95
6.3.1 语法编辑窗口界面 95
6.3.2 程序的运行与调试 97
6.4 宏程序与INSERT命令 97
6.4.1 宏程序 98
6.4.2 INSERT命令 99
6.5 OMS与程序自动化 100
6.5.1 OMS 100
6.5.2 程序自动化 103
思考与练习 104
第二部分 统计描述与统计图表 107
第7章 连续变量的统计描述与参数估计 107
7.1 连续变量的统计描述指标体系 107
7.1.1 集中趋势的描述指标 107
7.1.2 离散趋势的描述指标 109
7.1.3 分布特征及其他趋势的描述指标 110
7.1.4 SPSS中的相应功能 111
7.2 连续变量的参数估计指标体系 112
7.2.1 正态分布 112
7.2.2 参数的点估计 113
7.2.3 参数的区间估计 114
7.2.4 SPSS中的相应功能 115
7.3 案例：信心指数的统计描述 115
7.3.1 使用频率过程进行分析 115
7.3.2 使用描述过程进行分析 117
7.3.3 使用探索过程进行分析 118
7.4 Bootstrap方法 121
7.4.1 模型介绍 121
7.4.2 案例：对总指数进行Bootstrap估计 122
思考与练习 124
第8章 分类变量的统计描述与参数估计 125
8.1 指标体系概述 125
8.1.1 单个分类变量的统计描述 125
8.1.2 多个分类变量的联合描述 126
8.1.3 多选题的统计描述 126
8.1.4 分类变量的参数估计 127
8.1.5 SPSS中的相应功能 127
8.2 案例：对学历等背景变量进行描述 128
8.2.1 使用频率过程进行描述 128
8.2.2 使用交叉表过程进行描述 128
8.3 案例：对多选题C0还贷状况进行描述 130
8.3.1 设定多选题变量集 130
8.3.2 多选题的频数列表 131
8.3.3 多选题的列联表分析 132
思考与练习 134
第9章 数据的报表呈现 135
9.1 统计表入门 135
9.1.1 统计表的基本框架 135
9.1.2 表头、数据区与汇总项 136
9.1.3 单元格的数据类型 137
9.1.4 几种基本表格类型 137
9.1.5 SPSS中的报表功能 139
9.1.6 SPSS中统计表的基本绘制步骤 139
9.2 简单案例：题目A3的标准统计报表制作 140
9.2.1 案例介绍 140
9.2.2 绘制表格基本框架 140
9.2.3 设置摘要统计量及格式 142
9.2.4 调整各种显示细节 144
9.3 复杂案例：题目A3a的标准统计报表制作 145
9.3.1 案例介绍 145
9.3.2 多选题、表格基本框架及汇总项的设定 146
9.3.3 设定分类变量小结和汇总项 147
9.3.4 “定制表”对话框的其他选项卡 147
9.4 表格的编辑 150
9.4.1 基本编辑操作 150
9.4.2 主要编辑菜单功能介绍 152
9.4.3 表格属性的详细设置 153
9.5 表格模板技术 154
思考与练习 156
第10章 数据的图形展示 157
10.1 统计图概述 157
10.1.1 统计图的基本框架 157
10.1.2 统计图的种类 159
10.1.3 SPSS的统计绘图功能 162
10.2 直方图和茎叶图 163
10.2.1 案例：绘制消费者信心值的直方图 163
10.2.2 图形的基本编辑操作 164
10.2.3 直方图图形框架的修改 170
10.2.4 直方图的衍生图形 171
10.2.5 茎叶图 173
10.3 箱图 174
10.3.1 案例：用箱图分月份考察消费者信心的分布 174
10.3.2 箱图的编辑 175
10.4 饼图 177
10.4.1 案例：分城市、月份考察样本性别比例 177
10.4.2 饼图的编辑 177
10.5 条图与误差图 179
10.5.1 简单条图案例：比较不同职业人群的消费者信心值 180
10.5.2 复式条图案例：分职业进一步比较不同人群的现状和预期指数 181
10.5.3 分段条图与百分条图案例：比较不同月份的A3a选项比例分布 182
10.5.4 条图的编辑 184
10.5.5 带误差线的条图与误差图 185
10.6 线图、面积图、点图与垂线图 186
10.6.1 多重线图案例：分城市比较信心指数随时间的变化趋势 186
10.6.2 线图的编辑 187
10.6.3 面积图、点图与垂线图 189
10.7 散点图 189
10.7.1 简单散点图案例：年龄S3与消费者信心指数间的关系 190
10.7.2 散点图的编辑 190
10.7.3 分组散点图案例：分性别考察年龄对信心指数值的影响 193
10.7.4 散点图矩阵案例：年龄S3与现状指数、预期指数的关系 194
10.7.5 三维散点图 195
10.8 P-P图和Q-Q图 196
10.8.1 P-P图 196
10.8.2 Q-Q图 198
10.9 控制图与Pareto图 199
10.9.1 控制图 199
10.9.2 Pareto图 201
10.10 其他统计图 202
10.10.1 ROC曲线 202
10.10.2 高-低图 204
10.10.3 时间序列分析中使用的图形 206
思考与练习 206
第三部分 常用假设检验方法 209
第11章 分布类型的检验 209
11.1 假设检验的基本思想 209
11.1.1 问题的提出 209
11.1.2 小概率事件与小概率反证法 210
11.1.3 假设检验的标准步骤 210
11.1.4 假设检验的两类错误 211
11.1.5 假设检验中的其他问题 211
11.2 正态分布检验 212
11.2.1 K-S检验的原理 212
11.2.2 案例：考察信心指数分布是否服从正态分布 213
11.3 二项分布检验 216
11.3.1 二项分布检验的原理 216
11.3.2 案例：考察抽样数据的性别分布是否平衡 216
11.4 游程检验 217
11.4.1 游程检验的原理 217
11.4.2 案例：考察CCSS抽样数据是否随机 218
11.5 本章小结 220
思考与练习 220
第12章 连续变量的统计推断（一）——t检验 221
12.1 t检验概述 221
12.1.1 t检验的基本原理 221
12.1.2 SPSS中的相应功能 223
12.2 样本均数与总体均数的比较 224
12.2.1 案例：基期广州信心指数均值与基准值的比较 224
12.2.2 单样本t检验中的其他问题 226
12.3 成组设计两样本均数的比较 226
12.3.1 方法原理 226
12.3.2 案例：考察婚姻状况对信心指数的影响 227
12.3.3 两样本t检验的适用条件 229
12.4 正态性、方差齐性的考察与应对策略 230
12.4.1 正态性的考察方法 230
12.4.2 方差齐性的考察方法 231
12.4.3 数据不符合适用条件时的应对策略 231
12.5 配对设计样本均数的比较 232
12.5.1 方法原理 232
12.5.2 案例：同一受访者前后信心值的比较 233
12.6 本章小结 235
思考与练习 235
第13章 连续变量的统计推断（二）——单因素方差分析 237
13.1 方差分析概述 237
13.1.1 为什么要进行方差分析 237
13.1.2 方差分析的基本思想 237
13.1.3 单因素方差分析的适用条件 239
13.2 案例：北京消费者不同时点信心指数的比较 239
13.3 均数间的多重比较 242
13.3.1 直接校正检验水准 242
13.3.2 专用的两两比较方法 243
13.3.3 两两比较方法的选择策略 245
13.3.4 多重比较结果出现矛盾时的解释 245
13.3.5 案例：不同时点信心指数的两两比较 246
13.3.6 制表模块的两两比较输出 247
13.4 各组均数的精细比较 249
13.4.1 方法原理 249
13.4.2 案例：一个时点与另两个时点均数的比较 250
13.5 组间均数的趋势检验 252
13.5.1 方法原理 252
13.5.2 案例：对信心指数的变化做趋势检验 252
13.6 本章小结 253
思考与练习 253
第14章 有序分类变量的统计推断——非参数检验 255
14.1 非参数检验概述 255
14.1.1 非参数检验的特点 255
14.1.2 非参数检验预备知识 256
14.2 两个配对样本的非参数检验 257
14.2.1 方法原理 257
14.2.2 案例：同一受访者前后单项指标的比较 258
14.3 两个独立样本的非参数检验 260
14.3.1 方法原理 260
14.3.2 案例：不同收入家庭经济现状感受值的比较 261
14.4 多个独立样本的非参数检验 263
14.4.1 方法原理 263
14.4.2 案例：北京消费者不同时点的题目得分比较 264
14.5 多个相关样本的非参数检验 266
14.5.1 Friedman检验 266
14.5.2 Kendall协同系数检验与Cochran检验 267
14.6 秩变换分析方法 268
14.6.1 秩变换分析原理简介 268
14.6.2 案例：用秩变换来比较不同时点的家庭经济感受值 268
14.7 本章小结 269
思考与练习 270
第15章 无序分类变量的统计推断——卡方检验 272
15.1 卡方检验概述 272
15.1.1 卡方检验的基本原理 272
15.1.2 卡方检验的用途 273
15.1.3 SPSS中的相应功能 273
15.2 单样本案例：考察抽样数据的性别分布 274
15.3 两样本案例：不同收入级别家庭的轿车拥有率比较 275
15.4 卡方检验的事后两两比较 278
15.5 确切概率法和蒙特卡洛法 279
15.5.1 Yates校正与确切概率法 279
15.5.2 蒙特卡洛法简介 280
15.5.3 蒙特卡洛法的SPSS实现 281
15.6 两分类变量间关联程度的度量 282
15.6.1 相对危险度与优势比 282
15.6.2 案例：计算家庭收入级别和轿车拥有情况的关联程度 283
15.7 一致性检验与配对卡方检验 284
15.7.1 Kappa一致性检验 284
15.7.2 配对卡方检验 286
15.8 分层卡方检验 286
15.9 本章小结 289
思考与练习 289
第16章 相关分析 291
16.1 相关分析简介 291
16.1.1 相关分析的指标体系 291
16.1.2 SPSS中的相应功能 293
16.2 简单相关分析 294
16.2.1 方法原理 294
16.2.2 案例：考察信心指数值和年龄的相关性 297
16.2.3 秩相关系数 298
16.2.4 Kendall等级相关系数 299
16.3 偏相关分析 300
16.3.1 方法原理 300
16.3.2 案例：控制家庭收入的影响之后考察年龄的作用 300
16.4 本章小结 302
思考与练习 302
第17章 线性回归模型入门 303
17.1 线性回归模型简介 303
17.1.1 相关分析与回归分析的联系与区别 303
17.1.2 简单回归分析的原理和要求 304
17.2 案例：建立用年龄预测总信心指数值的回归方程 306
17.3 多重线性回归模型入门 310
17.3.1 模型简介 310
17.3.2 多重线性回归模型的标准分析步骤 310
17.3.3 回归方程中的自变量筛选方法 312
17.3.4 SPSS中与多重线性回归模型相关的功能 313
17.3.5 案例：建立自变量包括年龄、性别、家庭收入的信心指数回归方程 314
17.4 本章小结 317
思考与练习 318
第四部分 统计实战案例集锦 321
第18章 CCSS项目的自动化生产 321
18.1 项目背景 321
18.2 分析思路 321
18.3 具体操作 323
18.4 项目总结与讨论 325
思考与练习 326
第19章 X药物治疗原发性高血压的临床试验研究 327
19.1 项目背景 327
19.1.1 研究概况 327
19.1.2 研究方法 327
19.2 数据准备 328
19.3 基线情况比较 330
19.4 疗效评价 332
19.5 安全性评价 334
19.6 结论与总结 336
思考与练习 336
第20章 咖啡屋需求调查 337
20.1 项目背景 337
20.2 数据预分析 338
20.3 主体问卷分析 340
20.4 项目总结与讨论 345
思考与练习 345
第21章 牙膏新品购买倾向研究 346
21.1 项目背景 346
21.2 分析思路 346
21.3 数据预分析 347
21.4 数据建模 350
21.5 项目总结与讨论 352
思考与练习 353
第22章 证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析 354
22.1 项目背景 354
22.2 数据的采集 354
22.3 数据预分析 355
22.4 数据建模 356
22.5 项目总结与讨论 358
思考与练习 358
附录 359
附录1 各种情形下最常用的统计检验方法索引 359
附录2 SPSS函数一览表 360
附录3 统计术语英汉名词对照表 371
参考文献 377