SPSS数据统计与分析/从新手到高手

《spss数据统计与分析从新手到高手》结构编排合理，图文并茂，实例丰富，可操作性强，可有效帮助用户提升spss 20.0的操作水平。《spss数据统计与分析从新手到高手》适合作为高职高专院校学生学习使用的教材，也可作为计算机、金融、教育、医疗，以及具备一定统计学基础的用户深入学习spss 20.0的培训和参考资料

SPSS 20.0是IBM公司近期新推出的数据统计分析软件，是当前世界上很为流行的三大统计分析软件之一。杨光霞、谢华等编著的《SPSS数据统计与分析从新手到高手》汇集了用户在使用SPSS 20.0分析数据时很常用的统计分析方法，通过实用案例，详细向用户解释了初始数据分析、建立和管理数据文件、绘制统计图表、基本统计分析、平均数差异分析、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、信度分析、聚类分析和判别分析、对数线性分析、时间序列分析、多重响应分析、生存分析、因子和对应分析等内容。本书的很后两章以具体实例详细介绍了使用SPSS 20.0统计与挖掘数据信息的具体操作方法和使用技巧。在本书光盘中，提供了本书实例的完整素材文件和全程配音教学视频文件。
本书结构编排合理，图文并茂，实例丰富，可操作性强，可有效帮助用户提升SPSS 20.0的操作水平。本书适合作为高职高专院校学生学习使用的教材，也可作为计算机、金融、教育、医疗，以及具备一定统计学基础的用户深入学习SPSS 20.0的培训和参考资料。

第1章 初始数据分析
1.1 SPSS软件概述
1.1.1 SPSS的发展历史
1.1.2 SPSS的功能性
1.1.3 SPSS的基本特点
1.2 SPSS软件安装
1.2.1 SPSS软件的环境要求
1.2.2 安装SPSS软件
1.3 SPSS软件介绍
1.3.1 运行SPSS软件
1.3.2 SPSS运行窗口
1.3.3 SPSS结果输出类型
1.4 数据分析概述
1.4.1 数据分析基础理论
1.4.2 SPSS分析流程
第2章 建立和管理数据文件
2.1 常用术语概述
2.1.1 理解常量
2.1.2 理解运算符和表达式
2.2 设置SPSS变量
2.2.1 定义变量
2.2.2 编辑变量
2.2.3 加权变量
2.2.4 创建变量
2.3 设置SPSS数据
2.3.1 输入SPSS数据
2.3.2 读取SPSS数据
2.3.3 保存SPSS数据
2.4 编辑SPSS数据
2.4.1 移动和复制数据
2.4.2 编辑个案
2.4.3 查找和替换数据
2.5 拆分和合并数据文件
2.5.1 拆分数据文件
2.5.2 合并数据文件
2.6 数据文件的预处理
2.6.1 排序数据
2.6.2 变量计算
2.6.3 计数
2.6.4 分类汇总数据
2.6.5 重新编码数据
2.6.6 自动编码数据
第3章 绘制统计图表
3.1 绘制条形图
3.1.1 简单条形图
3.1.2 复式条形图
3.1.3 堆积条形图
3.1.4 3-D条形图
3.1.5 简单误差条形图
3.1.6 复式误差条形图
3.2 绘制线图
3.2.1 简单线图
3.2.2 多线线图
3.2.3 垂直线图
3.3 绘制面积图
3.3.1 简单面积图
3.3.2 堆积面积图
3.4 绘制饼图和直方图
3.4.1 饼图
3.4.2 直方图
3.5 绘制高低图
3.5.1 简单高低关闭图
3.5.2 简单范围栏图
3.5.3 聚类高低关闭图
3.5.4 差别面积图
3.6 绘制箱图
3.6.1 简单箱图
3.6.2 复式箱图
3.6.3 对比箱图
3.7 绘制散点图
3.7.1 简单分布散点图
3.7.2 矩阵散点图
3.7.3 重叠散点图
3.7.4 3-D散点图
3.8 绘制P-P图和Q-Q图
3.8.1 P-P图
3.8.2 Q-Q图
3.9 编辑统计图表
3.9.1 编辑数据标签
3.9.2 设置填充效果
3.9.3 设置排序方式
3.9.4 设置坐标轴格式
3.10 制作交互式统计图表
3.10.1 图表构建程序制作法
3.10.2 图形画板模板制作法
第4章 基本统计分析
4.1 OLAP立方分析
4.1.1 案例背景介绍
4.1.2 录入分析数据
4.1.3 设置分析变量
4.1.4 设置分析参数
4.1.5 显示分析结果
4.2 频数分析
4.2.1 频数分析理论知识
4.2.2 案例背景介绍
4.2.3 录入分析数据
4.2.4 设置分析参数
4.2.5 显示分析结果
4.3 描述分析
4.3.1 描述分析理论知识
4.3.2 案例背景介绍
4.3.3 录入分析数据
4.3.4 设置分析参数
4.3.5 显示分析结果
4.4 交叉表分析
4.4.1 案例背景介绍
4.4.2 输入分析数据
4.4.3 设置分析参数
4.4.4 显示分析结果
4.5 探索性统计分析
4.5.1 案例背景介绍
4.5.2 输入分析数据
4.5.3 设置分析参数
4.5.4 显示分析结果
4.6 比率分析
4.6.1 案例背景介绍
4.6.2 输入分析数据
4.6.3 设置分析参数
4.6.4 显示分析结果
第5章 平均数差异分析
5.1 假设检验概述
5.1.1 假设检验的基本原理
5.1.2 假设检验中的错误类型
5.1.3 单侧和双侧检验
5.1.4 假设检验的步骤
5.2 均值比较
5.2.1 案例背景介绍
5.2.2 输入分析数据
5.2.3 设置分析参数
5.2.4 显示分析结果
5.3 单样本T检验
5.3.1 单样本T检验概述
5.3.2 设置分析参数
5.3.3 显示分析结果
5.4 两独立样本T检验
5.4.1 两独立样本T检验概述
5.4.2 案例背景介绍
5.4.3 输入分析数据
5.4.4 设置分析参数
5.4.5 显示分析结果
5.5 配对样本T检验
5.5.1 案例背景介绍
5.5.2 输入分析数据
5.5.3 设置分析参数
5.5.4 显示分析结果
第6章 非参数检验
6.1 非参数检验概述
6.1.1 参数检验和非参数检验
6.1.2 非参数检验的优势与劣势
6.2 单样本非参数检验
6.2.1 设置检验目标
6.2.2 设置检验字段
6.2.3 设置检验方法
6.3 二项式检验
6.3.1 二项式检验概述
6.3.2 设置分析数据
6.3.3 设置分析参数
6.3.4 显示分析结果
6.4 卡方检验
6.4.1 卡方检验概述
6.4.2 设置分析数据
6.4.3 设置分析参数
6.4.4 显示分析结果
6.5 K-S检验
6.5.1 设置分析变量
6.5.2 设置分析选项
6.5.3 显示分析结果
6.6 Wilcoxon符号秩检验
6.6.1 案例背景介绍
6.6.2 设置分析数据
6.6.3 设置分析参数
6.6.4 显示分析结果
6.7 游程检验
6.7.1 游程检验概述
6.7.2 设置分析数据
6.7.3 设置分析参数
6.7.4 显示分析结果
6.8 独立样本非参数检验
6.8.1 独立样本非参数检验概述
6.8.2 设置分析数据
6.8.3 设置分析选项
6.8.4 显示分析结果
6.9 相关样本非参数检验
6.9.1 相关样本非参数检验概述
6.9.2 设置分析数据
6.9.3 设置分析选项
6.9.4 显示分析结果
第7章 方差分析
7.1 方差分析概述
7.1.1 方差分析的因素
7.1.2 方差分析的假定条件
7.1.3 方差分析的基本步骤
7.2 单因素方差分析
7.2.1 设置分析数据
7.2.2 数据的正态分布检验
7.2.3 设置分析参数
7.2.4 显示分析结果
7.3 双因素方差分析
7.3.1 设置分析数据
7.3.2 设置分析模型
7.3.3 显示分析结果
7.4 多元方差分析
7.4.1 设置分析数据
7.4.2 设置方差分析参数
7.4.3 显示分析结果
7.5 重复测量双因素方差分析
7.5.1 设置分析数据
7.5.2 设置分析参数
7.5.3 显示分析结果
7.6 协方差分析
7.6.1 设置分析数据
7.6.2 检验数据的交互性
7.6.3 设置分析参数
7.6.4 显示分析结果
第8章 相关分析
8.1 相关分析概述
8.1.1 相关关系概述
8.1.2 相关系数概述
8.2 双变量相关分析
8.2.1 分析方法概述
8.2.2 设置分析数据
8.2.3 分析线性关系
8.2.4 设置分析参数
8.2.5 显示分析结果
8.3 偏相关分析
8.3.1 偏相关分析概述
8.3.2 设置分析数据
8.3.3 设置分析参数
8.3.4 显示分析结果
8.4 距离相关分析
8.4.1 距离相关分析概述
8.4.2 设置分析数据
8.4.3 单因素的非相似性测量
8.4.4 多因素的非相似性测量
8.4.5 相似性测量
第9章 回归分析
9.1 一元线性回归分析
9.1.1 一元线性回归概述
9.1.2 设置分析数据
9.1.3 设置分析参数
9.1.4 显示分析结果
9.2 多元线性回归分析
9.2.1 多元线性回归概述
9.2.2 设置分析数据
9.2.3 设置分析参数
9.2.4 显示分析结果
9.3 非线性回归分析
9.3.1 非线性回归概述
9.3.2 设置分析数据
9.3.3 初步分析数据
9.3.4 设置分析参数
9.3.5 显示分析结果
9.4 曲线估计回归分析
9.4.1 曲线估计回归模型概述
9.4.2 设置分析数据
9.4.3 设置分析参数
9.4.4 显示分析结果
第10章 信度分析
10.1 信度分析概述
10.1.1 信度分析的数学模型
10.1.2 信度系数
10.2 重测信度分析
10.2.1 重测信度分析概述
10.2.2 设置分析数据
10.2.3 设置分析参数
10.2.4 显示分析结果
10.3 复本信度分析
10.3.1 设置分析数据
10.3.2 设置分析参数
10.3.3 显示分析结果
10.4 分半信度分析
10.4.1 分半信度分析概述
10.4.2 设置分析数据
10.4.3 双变量分半信度分析法
10.4.4 分半信度分析法
10.5 评分信度分析
10.5.1 评分信度分析概述
10.5.2 设置分析数据
10.5.3 设置分析参数
10.5.4 显示分析结果
10.6 多维尺度分析
10.6.1 设置分析数据
10.6.2 设置分析参数
10.6.3 显示分析结果
10.7 内部一致性信度分析
10.7.1 内部一致性信度分析概述
10.7.2 设置分析数据
10.7.3 设置分析参数
10.7.4 显示分析结果
第11章 聚类和判别分析
11.1 聚类和判别分析概述
11.1.1 聚类分析概述
11.1.2 判别分析概述
11.2 二阶聚类分析
11.2.1 设置分析数据
11.2.2 设置分析参数
11.2.3 显示分析结果
11.3 K-均值聚类分析
11.3.1 设置分析数据
11.3.2 设置分析参数
11.3.3 显示分析结果
11.4 层次聚类分析
11.4.1 设置分析数据
11.4.2 设置分析参数
11.4.3 显示分析结果
11.5 普通判别分析
11.5.1 设置分析数据
11.5.2 设置分析参数
11.5.3 显示分析结果
11.6 决策树分析
11.6.1 设置分析数据
11.6.2 设置分析变量
11.6.3 设置输出选项
11.6.4 设置标准条件
11.6.5 设置其他分析参数
11.6.6 显示分析结果
第12章 对数线性分析
12.1 对数线性分析概述
12.1.1 列联表分析概述
12.1.2 对数线性模型的表现形式
12.2 常规模型分析
12.2.1 设置分析数据
12.2.2 设置分析参数
12.2.3 显示分析结果
12.3 Logit模型分析
12.3.1 设置分析数据
12.3.2 设置分析参数
12.3.3 显示分析结果
12.4 模型选择分析
12.4.1 设置分析变量
12.4.2 设置分析模型
12.4.3 设置分析选项
12.4.4 显示分析结果
第13章 时间序列分析
13.1 时间序列分析概述
13.1.1 时间序列的分类和特点
13.1.2 时间序列的构成因素
13.2 数据的预处理
13.2.1 替换缺失值
13.2.2 定义日期变量
13.2.3 创建时间序列
13.3 指数平滑模型
13.3.1 设置分析数据
13.3.2 设置分析参数
13.3.3 显示分析结果
13.4 ARIMA模型
13.4.1 设置分析数据
13.4.2 设置分析参数
13.4.3 显示分析结果
13.4.4 更改分析模型
13.5 季节分析模型
13.5.1 设置分析数据
13.5.2 设置分析参数
13.5.3 显示分析结果
13.5.4 制作分析图表
第14章 多重响应分析
14.1 定义多重响应变量集
14.1.1 设置分析数据
14.1.2 设置变量集参数
14.2 多重响应的频数分析
14.2.1 设置分析参数
14.2.2 显示分析结果
14.3 多重响应的交叉表分析
14.3.1 设置分析变量
14.3.2 设置分析选项
14.3.3 显示分析结果
14.4 多重响应的表过程
14.4.1 定义多重响应变量集
14.4.2 建立包含多重响应集的表格
第15章 生存分析
15.1 生存分析概述
15.1.1 生存分析相关概念
15.1.2 生存分析方法
15.2 生命表分析
15.2.1 设置分析数据
15.2.2 设置分析参数
15.2.3 显示分析结果
15.3 K-M分析
15.3.1 设置分析数据
15.3.2 设置分析参数
15.3.3 显示分析结果
15.4 Cox回归模型
15.4.1 设置分析变量
15.4.2 设置分类协变量
15.4.3 设置绘图选项
15.4.4 设置分析选项
15.4.5 设置保存选项
15.4.6 显示分析结果
第16章 因子和对应分析
16.1 因子分析
16.1.1 设置分析数据
16.1.2 设置分析参数
16.1.3 显示分析结果
16.2 简单对应分析
16.2.1 设置分析数据
16.2.2 设置分析参数
16.2.3 显示分析结果
16.3 多元对应分析
16.3.1 设置分析变量
16.3.2 设置分析选项
16.3.3 显示分析结果
16.3.4 更改变量权重
第17章 探索国民经济与产品销售的关联性
17.1 准备案例数据
17.1.1 案例背景介绍
17.1.2 定义SPSS变量
17.1.3 输入SPSS分析数据
17.2 描述性统计图
17.2.1 国内生产总值/总销售额图
17.2.2 产品销售额图
17.2.3 人均工资相关图
17.2.4 总销售额与净利润图
17.3 使用表格
17.3.1 分析国民经济间的相关性
17.3.2 分析产品销售间的相关性
17.3.3 分析人均数据间的相关性
17.4 回归分析
17.4.1 国内生产总值相关性分析
17.4.2 国民总收入相关性分析
第18章 分析男子十项全能比赛成绩
18.1 准备案例数据
18.1.1 案例背景介绍
18.1.2 定义SPSS变量
18.1.3 输入SPSS分析数据
18.2 探索性分析
18.2.1 描述分析
18.2.2 探索变量间的关联性
18.3 初步分析
18.3.1 建立因子分析模型
18.3.2 多方向分析
18.3.3 保存分析结果
18.4 深入分析
18.4.1 建立线性回归分析模型
18.4.2 显示分析结果

    统计数据是对客观现象进行计量的结果，根据研究对象计量的不同程度，可以将计量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
    定类尺度
    定类尺度又称为列名尺度，属于很基本的计量尺度，该尺度是按照数据的属性对其进行平行的分类。在一般情况下，在数据分析中定类尺度需要使用数字进行表示，其数字只作为代码，表示度量类别之间的差别，不参与数据计算。例如，在数据分析过程中需要设置数值类型的性别。此时，可以使用数字“1”代表男性，使用数字“2”代表女性。
    定序尺度
    定序尺度又称为顺序尺度，可以测度变量之间的等级差或顺序差，该尺度类型不仅可以将变量分类，而且还可以反映变量各类之间的大小或顺序。例如，在分析学生成绩时，可以将成绩划分为优、良、中和差等类别，此时通过定序尺度可以表明优大于良，而无法表明优大于几个良。另外，使用定序尺度，可以确定变量的中位数、分位数等指标的具体位置。
    定距尺度
    定距尺度又称为间隔尺度，用于测度变量类别或次序之间的间距。该尺度方法不仅可以使用数字表示各变量的不同顺序和大小差异，而且可以反映数值型变量之间的量差。在一般情况下，定距尺度可适用于反映变量的规模水平类的数据分析中。例如，可以分析产品销售量、人数、靠前生产总值、温度、湿度等类型的数据。
    定比尺度
    定比尺度又称为比率尺度，是在定距尺度的基础上确定相应的比较基数，并将相关数据通过对比产生其均值，用于反映比重、密度或速度等数量之间的关系。例如，通过对比靠前生产总值和人口基数，来获取人均生产总值，用其分析结果来分析靠前经济能力的数据分析类型。