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第1章 概述1

1.1 特点2

1.2 SPSS运行环境2

1.2.1 系统运行及主界面介绍2

1.2.2 与其他数据处理软件的联系与区别4

1.3 SPSS的主要功能5

1.4 窗口形式及其功能6

1.4.1 数据编辑窗口7

1.4.2 结果输出窗口9

1.4.3 帮助窗口9

1.5 系统参数设置9

1.6 帮助系统13

本章小结15

练习115

第2章 数据统计处理实例16

2.1 常量、变量和表达式16

2.1.1 常量16

2.1.2 变量18

2.1.3 表达式21

2.2 构建新变量22

2.2.1 新变量构建方法23

2.2.2 构建新变量的主要函数25

2.3 自建数据文件处理——实例126

2.4 已输入数据文件处理——实例230

本章小结33

练习233

第3章 数据预处理36

3.1 数据的排序36

3.2 数据的转置38

3.3 数据的选取39

3.3.1 根据逻辑关系表达式选取数据39

3.3.2 随机选取数据41

3.3.3 在给定范围内选取数据42

3.4 数据的加权42

3.4.1 概述42

3.4.2 对样本加权44

3.5 数据的转换45

3.5.1 利用Count功能转换数据45

3.5.2 利用Recode功能转换数据47

3.5.3 利用AutomaticRecode功能转换数据49

3.5.4 缺失值的替换51

3.6 连续变量的可视化分组52

3.7 数据字典的定义与应用53

3.7.1 变量属性定义向导54

3.7.2 复制数据文件属性向导54

3.8 查找重复记录56

3.9 瘦长型、短宽型数据格式的转换和重构57

本章小结60

练习360

第4章 描述性统计62

4.1 频数分析62

4.2 数据描述65

4.3 数据探察67

4.4 列联表分析70

4.4.1 分析原理72

4.4.2 基本选择72

4.4.3 例题分析76

4.5 复选题的统计和分析80

4.6 报告分析83

4.6.1 基本分析过程84

4.6.2 观察值摘要分析85

4.6.3 摘要报告分析86

本章小结88

练习488

第5章 均值比较与t检验91

5.1 假设检验的一般理论91

5.2 分组均值的比较92

5.2.1 分组平均基本概念93

5.2.2 Means功能93

5.2.3 实例分析95

5.3 单一样本t检验95

5.3.1 单一样本t检验的数学模型96

5.3.2 单一样本t检验的基本过程96

5.3.3 实例分析97

5.4 独立样本——两样本均值差异t检验97

5.4.1 检验原理98

5.4.2 统计过程分析98

5.4.3 实例分析99

5.5 配对样本t检验99

5.5.1 数学模型99

5.5.2 统计过程分析100

5.5.3 实例分析100

5.6 多个均值检验102

5.6.1 方差分析简介102

5.6.2 单因素方差分析103

本章小结105

练习5105

第6章 非参数检验107

6.1 非参数检验概述107

6.1.1 非参数检验的特点107

6.1.2 非参数检验方法分类108

6.2 单样本检验108

6.2.1 x2检验108

6.2.2 二项分布检验111

6.2.3 游程检验112

6.2.4 单样本K-S检验114

6.2.5 单样本非参数检验方法的比较115

6.3 独立样本差异的显著性检验115

6.3.1 两个独立样本差异的显著性检验116

6.3.2 多个独立样本差异的显著性检验118

6.4 相关样本差异的显著性检验120

6.4.1 两个相关样本差异的显著性检验120

6.4.2 多个相关样本差异的显著性检验123

本章小结124

练习6124

第7章 相关分析128

7.1 线性相关系数r及显著性检验128

7.1.1 相关模型的假设和计算128

7.1.2 相关检验的实现131

7.1.3 相关分析实例132

7.2 偏相关系数135

7.2.1 偏相关系数的含义及计算135

7.2.2 偏相关系数的计算分析方法136

7.3 距离分析137

7.3.1 距离分析简介138

7.3.2 功能实现138

7.3.3 实例分析140

本章小结141

练习7141

第8章 回归分析144

8.1 线性回归分析144

8.1.1 回归模型的选择144

8.1.2 回归模型的建立146

8.1.3 实例分析150

8.2 曲线回归估计154

8.2.1 曲线回归的计算原理154

8.2.2 曲线回归的计算机实现158

8.3 最优量表回归分析159

8.3.1 数据要求及其操作方法160

8.3.2 实例分析161

8.4 二值Logistic回归分析162

8.4.1 二值Logistics回归分析的原理162

8.4.2 Logistics回归分析的步骤163

8.4.3 二值Logistics回归实例分析166

8.5 无序多值Logistic回归分析167

8.5.1 Logistics回归分析的原理168

8.5.2 多值Logistics回归分析的步骤168

8.5.3 多值Logistics回归实例分析171

8.6 有序多值回归分析174

8.6.1 有序多值回归分析的原理174

8.6.2 有序多值回归分析的步骤175

8.6.3 有序多值回归实例分析178

本章小结181

练习8181

第9章 量表分析184

9.1 信度分析184

9.1.1 基本概念184

9.1.2 量表分析的基本过程186

9.1.3 结果及其分析188

9.1.4 其他实例分析190

9.2 多维量表分析193

9.2.1 基本原理193

9.2.2 多维量表分析的基本过程196

9.2.3 度量MDS实例分析199

9.2.4 非度量MDS实例分析205

本章小结210

练习9210

第10章 方差分析211

10.1 方差分析概述211

10.1.1 方差分析功能211

10.1.2 常用术语211

10.1.3 基本假定212

10.2 单因素方差分析212

10.2.1 数据结构213

10.2.2 分析步骤213

10.3 单因变量多因素方差分析214

10.3.1 数据结构214

10.3.2 分析步骤215

10.3.3 实例分析216

10.3.4 界面说明217

10.3.5 结果分析222

10.4 协方差分析223

10.4.1 数据结构224

10.4.2 分析步骤224

10.4.3 实例分析225

10.5 多因变量多因素方差分析229

10.5.1 实案分析229

10.5.2 操作步骤及结果分析230

10.6 重复测量方差分析232

10.6.1 界面说明232

10.6.2 结果分析234

10.7 方差成分分析236

10.7.1 操作步骤236

10.7.2 结果分析238

本章小结239

练习10239

第11章 聚类分析和判别分析242

11.1 聚类分析和判别分析概述242

11.1.1 聚类分析242

11.1.2 判别分析243

11.1.3 Classify的功能243

11.2 两步聚类244

11.2.1 两步聚类的概念244

11.2.2 两步聚类的应用实例244

11.3 快速聚类248

11.3.1 快速聚类的概念248

11.3.2 快速聚类的应用实例249

11.4 分层聚类分析253

11.4.1 分层聚类的概念及分析步骤253

11.4.2 分层聚类的应用实例254

11.5 分类树257

11.5.1 分类树的概念258

11.5.2 分类树的应用实例258

11.6 判别分析262

11.6.1 判别分析的概念262

11.6.2 判别分析的常用方法263

11.6.3 判别分析的应用实例264

本章小结271

练习11271

第12章 因子分析和主成分分析274

12.1 基本原理275

12.1.1 因子分析275

12.1.2 主成分分析法277

12.2 基本分析过程280

12.2.1 分析过程的选择281

12.2.2 实例分析285

本章小结290

练习12290

第13章 时间序列分析292

13.1 时间序列基本模型292

13.1.1 Create Models的通用设置选项292

13.1.2 Apply Models的通用设置选项299

13.1.3 时间序列平稳化设置选项300

13.2 指数平滑模型302

13.2.1 指数平滑模型基本原理303

13.2.2 指数平滑模型实例分析305

13.3 季节分解模型308

13.3.1 基本原理308

13.3.2 季节分解的基本过程308

13.4 自相关模型311

13.4.1 基本原理311

13.4.2 基本过程311

13.5 自回归综合移动平均模型（ARIMA）313

13.5.1 基本模型313

13.5.2 基本设置314

13.5.3 实例分析316

13.5.4 结果分析317

本章小结318

练习13318

第14章 对数线性模型320

14.1 对数线性模型的基本概念320

14.1.1 对数线性模型基本原理320

14.1.2 对数线性模型基本功能322

14.2 广义对数线性模型基本设置323

14.2.1 模型选项设置323

14.2.2 实例结果分析325

14.3 Logit对数线性模型327

14.3.1 Logit模型基本原理327

14.3.2 Logit模型的参数选择328

14.3.3 实例结果分析329

14.4 分层（层次）对数线性模型331

14.4.1 Model Selection概述332

14.4.2 分层对数线性模型的选项设置332

14.4.3 模型的具体设置及输出解释333

14.5 对数线性模型的讨论335

14.5.1 对数线性模型与其他模型的关系335

14.5.2 对数线性模型的检验336

本章小结338

练习14338

第15章 生存分析340

15.1 基本概念和分类340

15.1.1 生存分析的基本概念341

15.1.2 生存分析的基本功能342

15.2 生命表分析技术342

15.2.1 传统生命表分析技术343

15.2.2 对话框的选择和输出解释343

15.3 Kaplan-Meier分析技术347

15.3.1 Kaplan-Meier方法分析原理347

15.3.2 Kaplan-Meier分析的参数设置348

15.3.3 分析实例及输出结果解释350

15.4 Cox回归模型分析353

15.4.1 Cox回归模型的原理简介353

15.4.2 Cox回归实例分析354

本章小结362

练习15362

第16章 实例综合分析363

16.1 社会调查样本综合分析实例363

16.2 人事工资档案综合分析实例368

16.3 地区经济发展综合分析实例370

16.4 市场调查资料综合分析实例372

本章小结375

练习16375

参考文献378