数据统计分析——SPSS 原理及应用

SPSS是国内外应用非常广泛的统计软件，适用于市场调查、销售分析、企业管理、社会调查、科学研究等多个领域。本书以SPSS 16.0版本为例，介绍了大量数据预处理、统计分析和建模的基本原则、方法原理及操作。

本书着重培养学生的动手能力；可操作性强，有助于培养学生分析问题和解决问题的能力。本书带有大量的实例和习题，并对练习作了必要的提示。

本书可作为高等学校统计学、社会学、管理学、人口学、广告学、教育学、经济学和信息管理与信息系统等专业的必修课教材，也可作为计算机、市场营销等专业的选修课教材。

本书中的实例数据可从bb.njnu.edu.cn网站下载，配套的电子教案可从中国高校计算机课程网站下载，网址是http://computer.concourse.com。

目录
- 前辅文
- 第1章概述
  - 1.1 特点
  - 1.2 SPSS运行环境
    - 1.2.1 系统运行及主界面介绍
    - 1.2.2 与其他数据处理软件的联系与区别
  - 1.3 SPSS的主要功能
  - 1.4 窗口形式及其功能
    - 1.4.1 数据编辑窗口
    - 1.4.2 结果输出窗口
    - 1.4.3 帮助窗口
  - 1.5 系统参数设置
  - 1.6 帮助系统
  - 本章小结
  - 练习1
- 第2章数据统计处理实例
  - 2.1 常量､变量和表达式
    - 2.1.1 常量
    - 2.1.2 变量
    - 2.1.3 表达式
  - 2.2 构建新变量
    - 2.2.1 新变量构建方法
    - 2.2.2 构建新变量的主要函数
  - 2.3 自建数据文件处理——实例1
  - 2.4 已输入数据文件处理——实例2
  - 本章小结
  - 练习2
- 第3章数据预处理
  - 3.1 数据的排序
  - 3.2 数据的转置
  - 3.3 数据的选取
    - 3.3.1 根据逻辑关系表达式选取数据
    - 3.3.2 随机选取数据
    - 3.3.3 在给定范围内选取数据
  - 3.4 数据的加权
    - 3.4.1 概述
    - 3.4.2 对样本加权
  - 3.5 数据的转换
    - 3.5.1 利用Count功能转换数据
    - 3.5.2 利用Recode功能转换数据
    - 3.5.3 利用Automatic Recode功能转换数据
    - 3.5.4 缺失值的替换
  - 3.6 连续变量的可视化分组
  - 3.7 数据字典的定义与应用
    - 3.7.1 变量属性定义向导
    - 3.7.2 复制数据文件属性向导
  - 3.8 查找重复记录
  - 3.9 瘦长型､短宽型数据格式的转换和重构
  - 本章小结
  - 练习3
- 第4章描述性统计
  - 4.1 频数分析
  - 4.2 数据描述
  - 4.3 数据探察
  - 4.4 列联表分析
    - 4.4.1 分析原理
    - 4.4.2 基本选择
    - 4.4.3 例题分析
  - 4.5 复选题的统计和分析
  - 4.6 报告分析
    - 4.6.1 基本分析过程
    - 4.6.2 观察值摘要分析
    - 4.6.3 摘要报告分析
  - 本章小结
  - 练习4
- 第5章均值比较与t检验
  - 5.1 假设检验的一般理论
  - 5.2 分组均值的比较
    - 5.2.1 分组平均基本概念
    - 5.2.2 Means功能
    - 5.2.3 实例分析
  - 5.3 单一样本t检验
    - 5.3.1 单一样本t检验的数学模型
    - 5.3.2 单一样本t检验的基本过程
    - 5.3.3 实例分析
  - 5.4 独立样本——两样本均值差异t检验
    - 5.4.1 检验原理
    - 5.4.2 统计过程分析
    - 5.4.3 实例分析
  - 5.5 配对样本t检验
    - 5.5.1 数学模型
    - 5.5.2 统计过程分析
    - 5.5.3 实例分析
  - 5.6 多个均值检验
    - 5.6.1 方差分析简介
    - 5.6.2 单因素方差分析
  - 本章小结
  - 练习5
- 第6章非参数检验
  - 6.1 非参数检验概述
    - 6.1.1 非参数检验的特点
    - 6.1.2 非参数检验方法分类
  - 6.2 单样本检验
    - 6.2.1 χ2检验
    - 6.2.2 二项分布检验
    - 6.2.3 游程检验
    - 6.2.4 单样本KS检验
    - 6.2.5 单样本非参数检验方法的比较
  - 6.3 独立样本差异的显著性检验
    - 6.3.1 两个独立样本差异的显著性检验
    - 6.3.2 多个独立样本差异的显著性检验
  - 6.4 相关样本差异的显著性检验
    - 6.4.1 两个相关样本差异的显著性检验
    - 6.4.2 多个相关样本差异的显著性检验
  - 本章小结
  - 练习6
- 第7章相关分析
  - 7.1 线性相关系数r及显著性检验
    - 7.1.1 相关模型的假设和计算
    - 7.1.2 相关检验的实现
    - 7.1.3 相关分析实例
  - 7.2 偏相关系数
    - 7.2.1 偏相关系数的含义及计算
    - 7.2.2 偏相关系数的计算分析方法
  - 7.3 距离分析
    - 7.3.1 距离分析简介
    - 7.3.2 功能实现
    - 7.3.3 实例分析
  - 本章小结
  - 练习7
- 第8章回归分析
  - 8.1 线性回归分析
    - 8.1.1 回归模型的选择
    - 8.1.2 回归模型的建立
    - 8.1.3 实例分析
  - 8.2 曲线回归估计
    - 8.2.1 曲线回归的计算原理
    - 8.2.2 曲线回归的计算机实现
  - 8.3 最优量表回归分析
    - 8.3.1 数据要求及其操作方法
    - 8.3.2 实例分析
  - 8.4 二值Logistic回归分析
    - 8.4.1 二值Logistics回归分析的原理
    - 8.4.2 Logistics回归分析的步骤
    - 8.4.3 二值Logistics回归实例分析
  - 8.5 无序多值Logistic回归分析
    - 8.5.1 Logistics回归分析的原理
    - 8.5.2 多值Logistics回归分析的步骤
    - 8.5.3 多值Logistics回归实例分析
  - 8.6 有序多值回归分析
    - 8.6.1 有序多值回归分析的原理
    - 8.6.2 有序多值回归分析的步骤
    - 8.6.3 有序多值回归实例分析
  - 本章小结
  - 练习8
- 第9章量表分析
  - 9.1 信度分析
    - 9.1.1 基本概念
    - 9.1.2 量表分析的基本过程
    - 9.1.3 结果及其分析
    - 9.1.4 其他实例分析
  - 9.2 多维量表分析
    - 9.2.1 基本原理
    - 9.2.2 多维量表分析的基本过程
    - 9.2.3 度量MDS实例分析
    - 9.2.4 非度量MDS实例分析
  - 本章小结
  - 练习9
- 第10章方差分析
  - 10.1 方差分析概述
    - 10.1.1 方差分析功能
    - 10.1.2 常用术语
    - 10.1.3 基本假定
  - 10.2 单因素方差分析
    - 10.2.1 数据结构
    - 10.2.2 分析步骤
  - 10.3 单因变量多因素方差分析
    - 10.3.1 数据结构
    - 10.3.2 分析步骤
    - 10.3.3 实例分析
    - 10.3.4 界面说明
    - 10.3.5 结果分析
  - 10.4 协方差分析
    - 10.4.1 数据结构
    - 10.4.2 分析步骤
    - 10.4.3 实例分析
  - 10.5 多因变量多因素方差分析
    - 10.5.1 实案分析
    - 10.5.2 操作步骤及结果分析
  - 10.6 重复测量方差分析
    - 10.6.1 界面说明
    - 10.6.2 结果分析
  - 10.7 方差成分分析
    - 10.7.1 操作步骤
    - 10.7.2 结果分析
  - 本章小结
  - 练习10
- 第11章聚类分析和判别分析
  - 11.1 聚类分析和判别分析概述
    - 11.1.1 聚类分析
    - 11.1.2 判别分析
    - 11.1.3 Classify的功能
  - 11.2 两步聚类
    - 11.2.1 两步聚类的概念
    - 11.2.2 两步聚类的应用实例
  - 11.3 快速聚类
    - 11.3.1 快速聚类的概念
    - 11.3.2 快速聚类的应用实例
  - 11.4 分层聚类分析
    - 11.4.1 分层聚类的概念及分析步骤
    - 11.4.2 分层聚类的应用实例
  - 11.5 分类树
    - 11.5.1 分类树的概念
    - 11.5.2 分类树的应用实例
  - 11.6 判别分析
    - 11.6.1 判别分析的概念
    - 11.6.2 判别分析的常用方法
    - 11.6.3 判别分析的应用实例
  - 本章小结
  - 练习11
- 第12章因子分析和主成分分析
  - 12.1 基本原理
    - 12.1.1 因子分析
    - 12.1.2 主成分分析法
  - 12.2 基本分析过程
    - 12.2.1 分析过程的选择
    - 12.2.2 实例分析
  - 本章小结
  - 练习12
- 第13章时间序列分析
  - 13.1 时间序列基本模型
    - 13.1.1 Create Models的通用设置选项
    - 13.1.2 Apply Models的通用设置选项
    - 13.1.3 时间序列平稳化设置选项
  - 13.2 指数平滑模型
    - 13.2.1 指数平滑模型基本原理
    - 13.2.2 指数平滑模型实例分析
  - 13.3 季节分解模型
    - 13.3.1 基本原理
    - 13.3.2 季节分解的基本过程
  - 13.4 自相关模型
    - 13.4.1 基本原理
    - 13.4.2 基本过程
  - 13.5 自回归综合移动平均模型(ARIMA)
    - 13.5.1 基本模型
    - 13.5.2 基本设置
    - 13.5.3 实例分析
    - 13.5.4 结果分析
  - 本章小结
  - 练习13
- 第14章对数线性模型
  - 14.1 对数线性模型的基本概念
    - 14.1.1 对数线性模型基本原理
    - 14.1.2 对数线性模型基本功能
  - 14.2 广义对数线性模型基本设置
    - 14.2.1 模型选项设置
    - 14.2.2 实例结果分析
  - 14.3 Logit对数线性模型
    - 14.3.1 Logit模型基本原理
    - 14.3.2 Logit模型的参数选择
    - 14.3.3 实例结果分析
  - 14.4 分层(层次)对数线性模型
    - 14.4.1 Model Selection概述
    - 14.4.2 分层对数线性模型的选项设置
    - 14.4.3 模型的具体设置及输出解释
  - 14.5 对数线性模型的讨论
    - 14.5.1 对数线性模型与其他模型的关系
    - 14.5.2 对数线性模型的检验
  - 本章小结
  - 练习14
- 第15章生存分析
  - 15.1 基本概念和分类
    - 15.1.1 生存分析的基本概念
    - 15.1.2 生存分析的基本功能
  - 15.2 生命表分析技术
    - 15.2.1 传统生命表分析技术
    - 15.2.2 对话框的选择和输出解释
  - 15.3 Kaplan Meier分析技术
    - 15.3.1 Kaplan Meier方法分析原理
    - 15.3.2 Kaplan Meier分析的参数设置
    - 15.3.3 分析实例及输出结果解释
  - 15.4 Cox回归模型分析
    - 15.4.1 Cox回归模型的原理简介
    - 15.4.2 Cox回归实例分析
  - 本章小结
  - 练习15
- 第16章实例综合分析
  - 16.1 社会调查样本综合分析实例
  - 16.2 人事工资档案综合分析实例
  - 16.3 地区经济发展综合分析实例
  - 16.4 市场调查资料综合分析实例
  - 本章小结
  - 练习16
- 参考文献

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