顶部
收藏

数据统计分析与实践——SPSS for Windows


作者:
衷克定
定价:
25.00元
ISBN:
978-7-04-016537-1
版面字数:
370.000千字
开本:
16开
全书页数:
259页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2005-04-12
读者对象:
高等教育
一级分类:
计算机/教育技术类
二级分类:
信息管理与信息系统专业课程

  本书是根据教育部高等教育司组织制订的高等学校文科类专业《大学计算机教学基本要求(2003年版)》,通过教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会组织编写的,是作者十多年来数据统计分析程的教学和科研工作实践的结晶。
  本书从教育类专业读者的角度出发,结合作者对SPSS软件的教学和应用研究的经验,本着循序渐进的原则,在介绍数据统计分析工具的同时,将统计学的知识融入其中,详细介绍数据统计的新方法和新观点,且对应于每章均有综合的应用实例。其内容也括:现代教育研究方法概述、数据统计分析工具软件、数据的编码和编辑、数据整合、变量的描述统计分析、均值差异性的假设检验、样本分布的非参数检验、相关分析与回归分析、聚类分析与判别分析、因子分析等。
  本书可作为高等学校教育、心理、经济等类各个专业的本科生和相关专业研究生的教材,亦可作为相关领域研究人员的参考书。
  • 第1章 现代教育研究方法概述
    • 1.1 现代教育科学研究方法的特殊性
    • 1.2 数据采集的基本要求
      • 1.2.1 关于数据的管理规范
      • 1.2.2 数据的问卷采集
    • 1.3 事物属性的定性与定量描述
    • 1.4 现代教育研究问题的常用方法
    • 练习一
  • 第2章 数据统计分析工具软件
    • 2.1 SPSS统计分析软件包简介
      • 2.1.1 当前较为流行的统计分析软件包
      • 2.1.2 SPSS软件包的发展演化过程
      • 2.1.3 SPSS 12.0 for Windows软件包的基本功能
      • 2.1.4 SPSS 12.0 for Windows的工作模式
    • 2.2 SPSS 12.0 for Windows功能简介
      • 2.2.1 SPSS基本统计分析
      • 2.2.2 SPSS高级统计分析
    • 2.3 SPSS 12.0 for Windows的运行环境
      • 2.3.1 SPSS 12.0 for Windows运行的软、硬件环境
      • 2.3.2 SPSS 12.0 for Windows的系统安装
      • 2.3.3 系统主要工作界面
      • 2.3.4 致据编辑器Data Editor菜单栏简介
      • 2.3.5 SPSS 12.0 for Windows的其他工作窗口
    • 2.4 SPSS 12.0 for Windows的窗口操作
      • 2.4.1 主窗口与副窗口
      • 2.4.2 SPSS 12.0 for Windows各种窗口操作的主要功能
      • 2.4.3 对话框操作方式
      • 2.4.4 系统参数设置
    • 2.5 SPSS 12.0 for Windows的教育应用举例
      • 2.5.1 父亲的教养方式对儿童抑郁影响的研究
      • 2.5.2 民办幼儿园调查量表的统计分析
    • 练习二
  • 第3章 数据的编码和编辑
    • 3.1 数据编码概念
      • 3.1.1 变量及其定义
      • 3.1.2 变量属性
      • 3.1.3 运算符号与表达式
      • 3.1.4 内部函数
    • 3.2 Data Editor的基本功能
      • 3.2.1 数据编辑功能
      • 3.2.2 数据的整理功能
    • 3.3 数据文件
      • 3.3.1数据文件的打开
      • 3.3.2 变量编码
      • 3.3.3 变量属性的辅助管理
      • 3.3.4 数据文件的存盘
    • 3.4 数据输入
      • 3.4.1 工作表的结构
      • 3.4.2 工作表的设置
      • 3.4.3 当前单元格的选定
      • 3.4.4 单元格内容的清除
    • 3.5 数据编辑
      • 3.5.1 单元格内数据编辑
      • 3.5.2 个案快速定位
      • 3.5.3 查找指定的变量值
      • 3.5.4 变量的插入与删除
      • 3.5.5 个案的插入与删除
    • 3.6 工作表中区域内容的移动、复制和清除
      • 3.6.1 选定工作区、变最与个案
      • 3.6.2 区域内容的移动
      • 3.6.3 区域内容的复制
      • 3.6.4 区域内容的清除
    • 3.7 与其他软件包共享教据文件
      • 3.7.1 打开其他软件包数据文件
      • 3.7.2 存为其他软件包教据文件
      • 3.7.3 使用纯文本数据文件
    • 3.8 变量集合的定义与使用
      • 3.8.1 定义变量集合
      • 3.8.2 使用变量集合
    • 3.9 数据编码举例
      • 3.9.1 编码举例1
      • 3.9.2 编码举例2
    • 练习三
  • 第4章 数据整合
    • 4.1 秩分变量的生成
      • 4.1.1 秩分的定义
      • 4.1.2 生成秩分变量的操作
    • 4.2 分段变量的生成
      • 4.2.1 分段变量的定义
      • 4.2.2 生成分段变量的操作
    • 4.3 计算赋值产生新变量
    • 4.4 计数赋值产生新变量
    • 4.5 条件赋值(重编码)
      • 4.5.1 条件赋值生成新变量
      • 4.5.2 条件赋值更新原变量
    • 4.6 自动重编码
    • 4.7 检查重复的个案
    • 4.8 个案排序
    • 4.9 个案抽样
    • 4.10 个案加权
    • 4.11 数据文件求转置
    • 4.12 数据文件的重构
      • 4.12.1 变量转化成个案
      • 4.12.2 个案转换成变量
    • 4.13 数据文件的拆分
    • 4.14 数据文件合并
      • 4.14.1 纵向合并
      • 4.14.2 横向合并
    • 4.15 分类汇总产生数据文件
    • 4.16 数据整合举例
      • 4.16.1 学生成绩单的统计变量的生成
      • 4.16.2 个案的排序、抽样和加权
      • 4.16.3 数据文件的合并
    • 练习四
  • 第5章 变量的描述统计分析
    • 5.1 描述统计分析概述
      • 5.1.1 基本统计分析的内容
      • 5.1.2 单变量的统计描述
      • 5.1.3 特殊统计图形
      • 5.1.4 产生特殊统计图形的操作命令
    • 5.2 数据频度分布分析
      • 5.2.1 基本功能
      • 5.2.2 操作步骤
    • 5.3 单变量的统计描述
      • 5.3.1 基本功能
      • 5.3.2 操作步骤
    • 5.4 数据考察分析
      • 5.4.1 考察内容
      • 5.4.2 基本功能
      • 5.4.3 操作步骤
    • 5.5 交叉列联表
      • 5.5.1 交叉列联表结构
      • 5.5.2 操作步骤
    • 5.6 摘要输出报告
      • 5.6.1 摘要输出报告的内容
      • 5.6.2 在线分析处理报告的操作步骤
      • 5.6.3 数据分层摘要报告的操作
    • 5.7 行、列形式的摘要报告
      • 5.7.1 摘要报告的基本结构
      • 5.7.2 行形式摘要报告
      • 5.7.3 列形式摘要报告
    • 5.8 变量的统计描述应用举例
    • 练习五
  • 第6章 均值差异性的假设检验
    • 6.1 均值差异性假设检验的概念
      • 6.1.1 基本思想
      • 6.1.2 假设检验的分类
    • 6.2 单样奉的T检验
      • 6.2.1 检验条件
      • 6.2.2 操作步骤
      • 6.2.3 检验结论
      • 6.2.4 命令语句
    • 6.3 两独立样本均值差异性检验
      • 6.3.1 检验条件
      • 6.3.2 两独立样本的T检验概念
      • 6.3.3 操作步骤
      • 6.3.4 检验结论
      • 6.3.5 命令语句
    • 6.4 配对样本的均值差异性检验
      • 6.4.1 配对T检验原理
      • 6.4.2 操作步骤
      • 6.4.3 命令语句
      • 6.4.4 应用举例
    • 6.5 方差分析的基本概念
      • 6.5.1 方差分析的常用术语
      • 6.5.2方差分析过程
      • 6.5.3 T检验与方差分析所研究的问题
    • 6.6 单因素方差分析
      • 6.6.1 单因素方差分析的假设
      • 6.6.2 检验方法
      • 6.6.3 操作步骤
      • 6.6.4 单因素方差分析的应用举例
      • 6.6.5 命令语句
    • 6.7 单因变量多因素方差分析
      • 6.7.1 概念
      • 6.7.2 操作步骤
      • 6.7.3 多因素方差分析应用举例
      • 6.7.4 命令语句
    • 6.8 协方差分析
      • 6.8.1 概念
      • 6.8.2 操作步骤
      • 6.8.3 命令语句
    • 6.9 多因变量多因素方差分析
    • 6.10 均值差异性检验应用举例
      • 6.10.1 T检验的综合应用举例
      • 6.10.2 总体教育水平的影响因素的研究
      • 6.10.3 不同班级的智力水平提高的协方差分析
    • 练习六
  • 第7章 样本分布的非参数检验
    • 7.1 x2拟合优度检验
      • 7.1.1 x2检验概念
      • 7.1.2 操作步骤
      • 7.1.3 命令语句
      • 7.1.4 应用举例
      • 7.1.5 通过交叉列联表进行x2检验
    • 7.2 二项分布检验
      • 7.2.1 二项分布检验概念
      • 7.2.2 操作步骤
      • 7.2.3 命令语句
      • 7.2.4 应用举例
    • 7.3 单样本游程检验
      • 7.3.1 游程检验概念
      • 7.3.2 操作步骤
      • 7.3.3 命令语句
      • 7.3.4 应用举例
    • 7.4 K-s分布的拟合优度检验
      • 7.4.1 K-S检验概念
      • 7.4.2 操作步骤
      • 7.4.3 命令语句
      • 7.4.4 应用举例
    • 7.5 两独立样本的差异性检验
      • 7.5.1 两独立样本的差异性检验的概念
      • 7.5.2 操作步骤
      • 7.5.3 命令语句
      • 7.5.4 应用举例
    • 7.6 多独立样本的差异性检验
      • 7.6.1 多独立样本的差异性检验的概念
      • 7.6.2 操作步骤
      • 7.6.3 命令语句
      • 7.6.4 应用举例
    • 7.7 两关联样本的差异性检验
      • 7.7.1 两关联样本的差异性检验的概念
      • 7.7.2 操作步骤
      • 7.7.3 命令语句
      • 7.7.4 应用举例
    • 7.8 多关联样本的差异性检验
      • 7.8.1 多关联样本的差异性检验的概念
      • 7.8.2 操作步骤
      • 7.8.3 命令语句
      • 7.8.4 应用举例
    • 7.9 非参数检验应用举例
      • 7.9.1 卡方检验应用举例
      • 7.9.2 单样本的K-s检验应用举例
      • 7.9.3 多独立样本的差异性检验应用举例
      • 7.9.4 多关联洋本的差异性检验应用举例
    • 练习七
  • 第8章 相关分析与回归分析
    • 8.1 相关分析
      • 8.1.1 相关的概念
      • 8.1.2 相关统计量的计算
      • 8.1.3 相关分析的零假设
      • 8.1.4 操作步骤
      • 8.1.5 应用举例
      • 8.1.6 命令语句
    • 8.2 偏相关分析
      • 8.2.1 偏相关
      • 8.2.2 操作步骤
      • 8.2.3 命令语句
    • 8.3 低测度变量的相关分析
    • 8.4 线性回归分析
      • 8.4.1 回归分析原理
      • 8.4.2 回归分析过程
      • 8.4.3 回归方法
      • 8.4.4 回归分析操作步骤
      • 8.4.5 回归分析结果
      • 8.4.6 线性回归分析应用举例
      • 8.4.7 命令语句
      • 8.4.8 残差分析概念
    • 8.5 相关分析和回归分析的应用举例
      • 8.5.1 学生成绩的相关分析
      • 8.5.2 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和前工龄的相关分析
      • 8.5.3 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和前工龄的回归分析
      • 8.5.4 回归分析过程中自变量之间的相互作用
    • 练习八
  • 第9章 聚类分析与判别分析
    • 9.1 分层聚类
      • 9.1.1 分层聚类的概念
      • 9.1.2 分层聚类的类型
      • 9.1.3 分层聚类操作
      • 9.1.4 分层聚类分析的应用举例
      • 9.1.5 分层聚类命令语句
      • 9.1.6 变量聚类
    • 9.2 快速聚类分析
      • 9.2.1 快速样本聚类的概念
      • 9.2.2 快速样本聚类的操作
      • 9.2.3 快速样本聚类举例
      • 9.2.4 命令语句
    • 9.3 判别分析
      • 9.3.1 判别分析的基本概念
      • 9.3.2 确定判别函数变量的方法
      • 9.3.3 判别分析的操作步骤
      • 9.3.4 判别分析的应用
      • 9.3.5 逐步选择变量建立判别函数法
    • 9.4 聚类分析和判别分析应用举例
    • 练习九
  • 第10章 因子分析
    • 10.1 因子分析的概念
    • 10.2 因子分析操作
      • 10.2.1 主成分因子分析法操作
      • 10.2.2 主成分分析法的命令选项
      • 10.2.3 旋转法因子分析
      • 10.2.4 旋转法因子分析操作
      • 10.2.5 旋转法因子分析的命令语句
    • 10.3 因子分析的其他常用命令选项
    • 10.4 因子分析举例
    • 练习十
  • 参考文献

相关图书