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SPSS在教育统计中的应用


作者:
杨晓明
定价:
29.00元
ISBN:
978-7-04-014643-1
版面字数:
450.000千字
开本:
16开
全书页数:
330页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2004-04-26
读者对象:
高等教育
一级分类:
计算机/教育技术类
二级分类:
教育技术专业课程

  SPSS是软件英文名称的首字母缩写,全称为Statistical Package for the Social Sciences,即“社会科学统计软件包”,是世界上应用最广泛的专业统计软件之一。目前国内针对有关SPSS在教育领域应用的专门论著还较少,编写本书的主要目的是弥补这部分内容,为广大教育科学研究工作者进行数据分析提供一个参考工具。
  本书的主要思路是:将教育科研中经常遇到的数据统计问题,归纳分成几类典型的教育问题,并说明解决这些问题的数理统计方法,最后以典型的教育科研的实际问题作为案例,说明如何应用SPSS来解决这些问题。本书希望帮助那些对数学知识了解不太深的非数学工作者,特别是教育科学工作者,学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法,并掌握对计算结果的解释,而不需要了解其具体运算过程,更加方便准确地分析教育相关数据,促进其教育研究工作的开展。
  本书所配光盘为教材中引用的例题,学习者可直接在SPSS软件环境下操作练习。
  本书可作为教育技术及相关专业的本科生及专科生教材,也可作为广大教育科研工作者、教育统计人员和其他科研工作者的参考书。
  • 第1章 SPSS与教育统计
    • 1.1 SPSS概述
      • 1.1.1 启动SPSS
      • 1.1.2 SPSS的数据编辑窗口
      • 1.1.3 SPSS结果输出窗口
      • 1.1.4 退出SPSS
    • 1.2 教育统计中的问题
      • 1.2.1 数据采集
      • 1.2.2 教育统计的常见问题类型
    • 1.3 SPSS如何解决教育统计中的问题
    • 习题一
  • 第2章 数据文件的处理
    • 2.1 定义变量
      • 2.1.1 定义数据项的变量名(Name)
      • 2.1.2 定义变量类型(Type)
      • 2.1.3 变量长度(Width)
      • 2.1.4 变量小数点位数(Decimals)
      • 2.1.5 变量标签(Label)
      • 2.1.6 变量值标签(Values)
      • 2.1.7 缺失值的定义方式(Missing)
      • 2.1.8 变量的显示宽度(Columns)
      • 2.1.9 变量显示的对齐方式(Align)
      • 2.1.10 变量的测试尺度(Measure)
    • 2.2 输入数据
      • 2.2.1 按变量输入数据
      • 2.2.2 按观察量序号输入数据
      • 2.2.3 按全屏幕任意单元格输入数据
    • 2.3 编辑数据
      • 2.3.1 数据的搜索
      • 2.3.2 观察量的增加和删除
      • 2.3.3 数据的排序
      • 2.3.4 数据的行列互换
      • 2.3.5 选择观察量的子集
      • 2.3.6 数据的分类汇总
      • 2.3.7 缺失值的替代
      • 2.3.8 数据次序的确定
      • 2.3.9 数据的剪切、复制和粘贴
    • 2.4 处理变量
      • 2.4.1 增加和删除一个变量
      • 2.4.2 指定加权变量
      • 2.4.3 对数据进行重新编码
      • 2.4.4 根据已存在的变量建立新变量
      • 2.4.5 产生计数变量
      • 2.4.6 产生分组变量
      • 2.4.7 变量的自动赋值
      • 2.4.8 变量定义信息的查询
      • 2.4.9 变量集的定义和使用
    • 2.5 数据文件的拆分与合并
      • 2.5.1 数据文件的拆分
      • 2.5.2 数据文件的合并
    • 2.6 数据文件的存储和读取
      • 2.6.1 数据文件的存储
      • 2.6.2 其他类型数据文件的读入
    • 习题二
  • 第3章 数据清理与基本统计分析
    • 3.1 数据清理
      • 3.1.1 奇异数据的检查与清理
      • 3.1.2 数据项(变量)之间的逻辑检查与清理
    • 3.2 基本统计分析
      • 3.2.1 频数统计
      • 3.2.2 描述性统计
      • 3.2.3 均值、均值标准误差、中位数、众数和全距
      • 3.2.4 方差和标准差
      • 3.2.5 四分位数、十分位数和百分位数
      • 3.2.6 峰度和偏度
    • 3.3 参数估计
      • 3.3.1 总体均值(μ)与总体方差(σ2)的估计
      • 3.3.2 总体均值的置信区间的计算
    • 习题三
  • 第4章 统计报表
    • 4.1 OLAP Cubes过程
      • 4.1.1 例题与数据文件
      • 4.1.2 统计分析过程
      • 4.1.3 结果和讨论
    • 4.2 Case Summaries过程
      • 4.2.1 例题与数据文件
      • 4.2.2 统计分析过程
      • 4.2.3 结果和讨论
    • 4.3 Report Summaries in Rows过程
      • 4.3.1 例题与数据文件
      • 4.3.2 统计分析过程
      • 4.3.3 结果和讨论
    • 4.4 Report Summaries in Columns过程
      • 4.4.1 例题与数据文件
      • 4.4.2 统计分析过程
      • 4.4.3 结果和讨论
    • 习题四
  • 第5章 T检验
    • 5.1 配对T检验
      • 5.1.1 基本概念与方法
      • 5.1.2 例题与数据文件
      • 5.1.3 统计分析过程
      • 5.1.4 结果和讨论
    • 5.2 两组独立样本的T检验
      • 5.2.1 基本概念与方法
      • 5.2.2 例题与数据文件
      • 5.2.3 统计分析过程
      • 5.2.4 结果和讨论
    • 习题五
  • 第6章 方差分析
    • 6.1 单因素方差分析
      • 6.1.1 基本概念与方法
      • 6.1.2 例题与数据文件
      • 6.1.3 统计分析过程
      • 6.1.4 结果和讨论
    • 6.2 无重复实验的双因素方差分析
      • 6.2.1 基本概念与方法
      • 6.2.2 例题与数据文件
      • 6.2.3 统计分析过程
      • 6.2.4 结果和讨论
    • 6.3 重复实验的双因素方差分析
      • 6.3.1 基本概念与方法
      • 6.3.2 例题与数据文件
      • 6.3.3 统计分析过程
      • 6.3.4 结果和讨论
    • 6.4 协方差分析
      • 6.4.1 基本概念与方法
      • 6.4.2 例题与数据文件
      • 6.4.3 统计分析过程
      • 6.4.4 结果和讨论
    • 习题六
  • 第7章 相关分析
    • 7.1 连续变量的相关分析
      • 7.1.1 基本概念与方法
      • 7.1.2 例题与数据文件
      • 7.1.3 统计分析过程
      • 7.1.4 结果和讨论
    • 7.2 等级变量的相关分析
      • 7.2.1 基本概念与方法
      • 7.2.2 例题与数据文件
      • 7.2.3 统计分析过程
      • 7.2.4 结果和讨论
    • 7.3 偏相关分析
      • 7.3.1 基本概念与方法
      • 7.3.2 例题与数据文件
      • 7.3.3 统计分析过程
      • 7.3.4 结果和讨论
    • 7.4 距离相关分析
      • 7.4.1 基本概念与方法
      • 7.4.2 例题与数据文件
      • 7.4.3 不相似性分析
      • 7.4.4 相似性分析
    • 习题七
  • 第8章 回归分析
    • 8.1 一元线性回归分析
      • 8.1.1 基本概念与方法
      • 8.1.2 例题与数据文件
      • 8.1.3 统计分析过程
      • 8.1.4 结果和讨论
    • 8.2 多元线性回归分析
      • 8.2.1 基本概念与方法
      • 8.2.2 例题与数据文件
      • 8.2.3 统计分析过程
      • 8.2.4 结果和讨论
    • 8.3 曲线拟合
      • 8.3.1 基本概念与方法
      • 8.3.2 例题与数据文件
      • 8.3.3 统计分析过程
      • 8.3.4 结果和讨论
    • 8.4 含虚拟自变量的回归分析
      • 8.4.1 基本概念与方法
      • 8.4.2 例题与数据文件
      • 8.4.3 统计分析过程
      • 8.4.4 结果和讨论
    • 习题八
  • 第9章 非参数检验
    • 9.1 二项分布检验
      • 9.1.1 基本概念与方法
      • 9.1.2 例题与数据文件
      • 9.1.3 统计分析过程
      • 9.1.4 结果和讨论
    • 9.2 单样本K-S检验
      • 9.2.1 基本概念与方法
      • 9.2.2 例题与数据文件
      • 9.2.3 统计分析过程
      • 9.2.4 结果和讨论
    • 9.3 两独立样本非参数检验
      • 9.3.1 基本概念与方法
      • 9.3.2 例题与数据文件
      • 9.3.3 统计分析过程
      • 9.3.4 结果和讨论
    • 9.4 多独立样本非参数检验
      • 9.4.1 基本概念与方法
      • 9.4.2 例题与数据文件
      • 9.4.3 统计分析过程
      • 9.4.4 结果和讨论
    • 9.5 两配对样本非参数检验
      • 9.5.1 基本概念与方法
      • 9.5.2 例题与数据文件
      • 9.5.3 统计分析过程
      • 9.5.4 结果和讨论
    • 9.6 多配对样本非参数检验
      • 9.6.1 基本概念与方法
      • 9.6.2 实例1
      • 9.6.3 实例2
      • 9.6.4 实例3
    • 习题九
  • 第10章 卡方检验
    • 10.1 基本概念与方法
      • 10.1.1 问题的数学描述
      • 10.1.2 分类变量数据录入格式
    • 10.2 一般卡方检验
      • 10.2.1 实例1
      • 10.2.2 实例2
    • 10.3 配对卡方的一致性检验
      • 10.3.1 例题与数据文件
      • 10.3.2 统计分析过程
      • 10.3.3 结果和讨论
    • 10.4 分层卡方检验
      • 10.4.1 例题与数据文件
      • 10.4.2 统计分析过程
      • 10.4.3 结果和讨论
    • 习题十
  • 第11章 聚类分析
    • 11.1 层次聚类分析
      • 11.1.1 基本概念与方法
      • 11.1.2 实例1
      • 11.1.3 实例2
    • 11.2 快速聚类分析
      • 11.2.1 基本概念与方法
      • 11.2.2 例题与数据文件
      • 11.2.3 统计分析过程
      • 11.2.4 结果和讨论
    • 习题十一
  • 第12章 因子分析与主成分分析
    • 12.1 基本概念与方法
      • 12.1.1 数学模型
      • 12.1.2 因子分析的基本步骤
    • 12.2 统计分析过程
      • 12.2.1 实例1
      • 12.2.2 实例2
    • 习题十二
  • 第13章 统计图形
    • 13.1 交互式图形
      • 13.1.1 交互式图形的生成
      • 13.1.2 交互式图形的编辑
    • 13.2 统计图形的生成
      • 13.2.1 简单条形图
      • 13.2.2 分组(类)条形图
      • 13.2.3 堆积图(分段条形图)
    • 13.3 线图
      • 13.3.1 复合的线图
      • 13.3.2 点线图
    • 13.4 饼图
    • 13.5 直方图
    • 13.6 散点图
    • 习题十三
  • 参考文献

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