精通SPSS统计分析

.1.5.1 输入数据 15
1.5.2 保存数据 17
1.5.3 数据的预分析 17
1.5.4 统计分析 19
1.5.5 保存和导出分析结果 21
第2章 建立和管理数据文件（教学视频：75分钟） 22
2.1 数据文件 22
2.1.1 数据文件的特点 22
2.1.2 数据的基本组织方式 22
2.2 常用术语概述 23
2.2.1 常量 24
2.2.2 变量 25
2.2.3 操作符与表达式 28
2.3 变量的定义与数据编辑 29
2.3.1 定义变量 29
2.3.2 变量的操作 36
2.4 输入spss数据 41
2.4.1 输入普通数据 41
2.4.2 输入带变量值标签的数据 42
2.4.3 保存数据文件 43
2.5 编辑spss数据 45
2.5.1 spss数据的定位 45
2.5.2 增加/删除一条个案（case） 46
2.5.3 移动、复制和删除数据 47
2.6 读取其他格式的数据文件 48
2.6.1 直接读入其他格式的数据文件 48
2.6.2 使用“文本向导”读入文本文件 49
2.6.3 使用“数据库向导”读入数据 50
2.6.4 使用excel读入数据 52
2.7 spss数据文件的合并与分组 53
2.7.1 纵向合并数据文件 54
2.7.2 横向合并数据文件 56
第3章 spss数据的预处理（教学视频：70分钟） 58
3.1 数据的排序 58
3.1.1 数据排序的目的及注意事项 58
3.1.2 数据排序实例 59
3.2 选择观测量 60
3.3 变量计算 62
3.3.1 变量计算的目的 62
3.3.2 spss算术表达式 63
3.3.3 spss条件表达式 63
3.3.4 spss函数 63
3.3.5 变量计算实例 67
3.4 数据选取 69
3.4.1 数据选取的目的 69
3.4.2 数据选取的实例 70
3.5 计数 72
3.5.1 计数目的 72
3.5.2 计数区间 72
3.5.3 计数实例 73
3.6 分类汇总 74
3.6.1 分类汇总的目的 74
3.6.2 分类汇总实例 74
3.7 数据分组 76
3.7.1 数据分组的目的 76
3.7.2 spss的单变量值分组 76
3.7.3 spss的组距分组 78
3.7.4 spss的分位数分组 78
3.8 数据预处理的其他功能 78
3.8.1 数据转置 79
3.8.2 加权处理 79
3.8.3 数据拆分 80
3.8.4 spss变量集 81
第4章 spss基本统计分析（教学视频：44分钟） 83
4.1 频数分析 83
4.1.1 频数分析的概念 83
4.1.2 频数分析应用举例1 85
4.1.3 频数分析应用举例2 88
4.2 计算基本描述统计量 91
4.2.1 基本描述统计量 91
4.2.2 计算基本描述统计量应用实例 92
4.3 交叉分组下的频数分析 94
4.3.1 交叉分析下的频数分析的目的和基本任务 94
4.3.2 交叉列联表 94
4.4 多选项分析 96
第5章 参数检验（教学视频：26分钟） 100
5.1 参数检验概述 100
5.1.1 推断统计与参数检验 100
5.1.2 假设检验的基本思想 101
5.1.3 假设检验的基本步骤 101
5.2 单一样本t检验 101
5.2.1 单一样本t检验的概念及步骤 102
5.2.2 单一样本t检验应用实例 103
5.3 两独立样本t检验 105
5.3.1 两独立样本t检验的概念 105
5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤 106
5.3.3 两独立样本t检验应用实例 107
5.4 两配对样本t检验 110
5.4.1 两配对样本t检验的概念 110
5.4.2 两配对样本t检验的目的与基本步骤 111
5.4.3 两配对样本t检验应用实例1 112
5.4.4 两配对样本t检验应用实例2 115
第6章 方差分析（教学视频：39分钟） 118
6.1 方差分析的概念 118
6.1.1 方差分析的基本思路 118
6.1.2 方差分析过程 119
6.1.3 方差分析中的术语 120
6.2 单因素方差分析 122
6.2.1 单因素方差分析的基本思想与步骤 122
6.2.2 单因素方差分析应用实例 124
6.3 多因素方差分析 128
6.3.1 多因素方差分析的概念 128
6.3.2 多因素方差分析的基本思想 128
6.3.3 多因素方差分析的计算公式 129
6.3.4 多因素方差分析应用实例 130
6.3.5 多因素方差分析的进一步分析 135
6.4 协方差分析 136
6.4.1 协方差分析的基本思想 136
6.4.2 协方差分析的计算公式 137
6.4.3 协方差分析应用实例 137
第7章 非参数检验（教学视频：31分钟） 140
7.1 单样本的非参数检验 140
7.1.1 总体分布的卡方检验 140
7.1.2 总体分布卡方检验的计算公式 140
7.1.3 总体分布的卡方检验应用实例 141
7.2 二项分布检验 144
7.2.1 二项分布检验的概念 144
7.2.2 二项分布检验的计算公式 144
7.2.3 二项分布检验应用实例 145
7.3 两独立样本的非参数检验 147
7.3.1 两独立样本的曼－惠特尼检验（mann whitney u） 147
7.3.2 两独立样本的k－s检验 148
7.3.3 两独立样本的游程检验（wald wolfwitz runs） 148
7.3.4 极端反应检验（moses extreme reactions） 149
7.3.5 两独立样本非参数检验应用实例 150
7.4 多独立样本的非参数检验 153
7.4.1 中位数检验（median） 153
7.4.2 多独立样本的kruskal-wallis检验 154
7.4.3 多独立样本的jonckheere-terpstra检验 154
7.4.4 多独立样本非参数检验应用实例 154
7.5 两配对样本的非参数检验 157
7.5.1 两配对样本的mcnemar检验 157
7.5.2 两配对样本的符号检验 158
7.5.3 两配对样本wilcoxon符号秩检验 158
7.5.4 两配对样本非参数检验应用实例 158
7.6 多配对样本的非参数检验 161
7.6.1 多配对样本的friedman检验 162
7.6.2 多配对样本的cochran q检验 162
7.6.3 多配对样本的kendall协同系数检验 162
7.6.4 多配对样本非参数检验应用实例 163
第8章 相关分析（教学视频：19分钟） 166
8.1 相关分析概述 166
8.2 二元定距变量的相关分析 166
8.2.1 二元定距变量的相关分析的概念 166
8.2.2 散点图 167
8.2.3 二元定距变量的相关分析应用实例 170
8.3 偏相关分析 171
8.3.1 偏相关分析的概念 172
8.3.2 偏相关分析的步骤 172
8.3.3 偏相关分析应用实例 172
8.4 距离分析 175
8.4.1 距离分析的概念 175
8.4.2 距离分析的计算公式 175
8.5 距离分析应用实例 177
8.5.1 变量之间的相似性测量分析实例 177
8.5.2 变量之间的不相似性测量分析 178
8.5.3 个案之间的相似性测量分析 179
8.5.4 个案之间的不相似性测量分析 181
第9章 回归分析（教学视频：37分钟） 182
9.1 回归分析的基本概念 182
9.2 线性回归分析 183
9.2.1 一元线性回归 183
9.2.2 多元线性回归 187
9.3 线性回归分析应用实例 190
9.3.1 一元线性回归分析实例 190
9.3.2 多元线性回归分析实例 195
9.4 非线性回归分析 198
9.4.1 非线性回归分析的概念 198
9.4.2 非线性回归分析的计算公式 198
9.4.3 非线性回归分析应用实例 200
9.5 曲线估计 203
9.5.1 曲线估计的概念 203
9.5.2 曲线估计的计算公式 203
9.5.3 曲线估计应用实例 205
9.6 时间序列的曲线估计 208
9.7 含虚拟自变量的回归分析 211
9.7.1 含虚拟自变量的回归分析的概念 211
9.7.2 含虚拟自变量的回归分析的计算公式 211
9.7.3 含虚拟自变量的回归分析应用实例 212
9.8 逻辑回归分析 214
9.8.1 逻辑回归分析的概念 215
9.8.2 逻辑回归分析的计算方式 215
9.8.3 逻辑回归分析应用实例 216
第10章 聚类分析与判别分析（教学视频：28分钟） 220
10.1 聚类分析概述 220
10.1.1 聚类分析的意义 220
10.1.2 聚类分析说明 220
10.2 层次聚类 221
10.2.1 层次聚类q型聚类 221
10.2.2 层次聚类q型聚类应用实例1 223
10.2.3 层次聚类q型聚类应用实例2 229
10.2.4 层次聚类r型聚类 233
10.2.5 层次聚类r型聚类应用实例 234
10.3 快速聚类 237
10.3.1 快速聚类分析的概念 237
10.3.2 快速聚类分析的计算过程及公式 238
10.3.3 快速聚类分析应用实例 238
10.4 判别分析 243
10.4.1 判别分析的概念 243
10.4.2 判别分析应用实例 244
第11章 因子分析和对应分析（教学视频：4分钟） 252
11.1 因子分析 252
11.1.1 因子分析的概述 252
11.1.2 因子分析的步骤 253
11.1.3 使用因子分析对话框 254
11.1.4 因子分析过程语句 257
11.1.5 因子分析应用实例 259
11.2 对应分析 264
11.2.1 对应分析的概述 264
11.2.2 对应分析的过程 265
11.2.3 对应分析过程语句 268
第12章 spss的信度分析（教学视频：7分钟） 270
12.1 信度分析概述 270
12.1.1 信度分析的提出 270
12.1.2 信度分析的基本原理 270
12.2 信度分析的基本操作及案例 272
12.2.1 信度分析的基本操作 272
12.2.2 信度分析实例 273
第13章 spss的对数线性模型（教学视频：17分钟） 276
13.1 对数线性模型概念 276
13.1.1 对数线性模型的概念 276
13.1.2 对数线性模型的基本思路 277
13.2 饱和模型和非饱和层次模型 278
13.2.1 饱和模型和参数估计 278
13.2.2 饱和模型检验 279
13.2.3 饱和模型应用实例 280
13.2.4 非饱和层次模型 283
13.3 一般模型 284
13.3.1 一般模型的概述 284
13.3.2 建立一般模型的应用实例 284
13.4 logit模型 288
13.4.1 logit模型的概述 288
13.4.2 logit模型的应用实例 289
第14章 spss的时间序列分析（教学视频：10分钟） 293
14.1 时间序列分析概述 293
14.1.1 时间序列的相关概念 293
14.1.2 时间序列分析的一般步骤 295
14.1.3 spss时间序列分析的特点 296
14.2 时间序列的数据处理 296
14.2.1 定义日期变量 296
14.2.2 创建时间序列 298
14.2.3 填补缺失数据 299
14.2.4 时间序列实例 301
第15章 生成统计图形（教学视频：37分钟） 305
15.1 统计图形概述 305
15.1.1 了解统计图 305
15.1.2 坐标轴 306
15.1.3 数据与图形 306
15.1.4 图形图库窗口 306
15.2 条形图 308
15.2.1 观测量分类模式简单条形图 309
15.2.2 变量模式简单条形图 311
15.2.3 变量模式分组条形图 313
15.2.4 观测量分类模式分段条形图 313
15.2.5 条形图应用实例 315
15.3 线图和面积图 316
15.4 交互式条形图、线图和面积图 318
15.4.1 创建交互式条形图 319
15.4.2 创建交互式线图 322
15.4.3 创建交互式面积图 324
15.5 圆图 325
15.5.1 观测分类模式圆图 325
15.5.2 变量模式圆图 326
15.5.3 观测值模式圆图 327
15.5.4 交互式圆图 328
15.6 高低图 331
15.6.1 选择高低图类型 331
15.6.2 观测量分类模式简单高低收盘图 331
15.6.3 观测值模式简单高低收盘图 332
15.7 箱图 334
15.7.1 选择箱图类型 334
15.7.2 观测量分类模式简单箱图 334
15.7.3 变量模式简单箱图 335
15.7.4 变量模式分组箱图 336
15.7.5 交互式箱图 337
15.8 误差条图 338
15.8.1 选择误差条图类型 339
15.8.2 观测量分类模式简单误差条图 339
15.8.3 变量模式简单误差条图 340
15.8.4 观测量分类模式分组误差条图 341
15.8.5 交互式误差条图 342
第16章 编辑统计图形（教学视频：49分钟） 344
16.1 认识图形组成 344
16.2 编辑平面统计图 345
16.2.1 图形编辑窗口 345
16.2.2 改变图形构成 346
16.2.3 图形大小与修饰 348
16.2.4 坐标轴 350
16.2.5 移动注释框和参照线 353
16.2.6 改变条图、箱线图、误差条图、垂线图、极差图和高低图外观 353
16.2.7 线图 354
16.2.8 圆图 357
16.2.9 散点图 360
16.2.10 文件管理 362
第17章 spss行业应用实例（教学视频：45分钟） 364
17.1 体育运动项目分析 364
17.1.1 创建“慢跑测试成绩调查”数据文件 364
17.1.2 分析步骤 366
17.2 人口统计分析实例 367
17.2.1 频数分析 368
17.2.2 相关分析 375
17.3 财政收支分析 376
17.3.1 分析步骤 377
17.3.2 结果分析 380
17.4 病理分析 385
17.4.1 分析步骤 386
17.4.2 结果分析 389

.　　第6章介绍了方差分析方法，包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等 内容。
　　第7章介绍了SPSS的非参数检验，包括单样本的非参数检验、两独立样本的非参数检验、多独立样本的非参数检验等内容。
　　第8章介绍了SPSS的相关分析，包括相关分析的概念、偏相关分析、回归分析等内容。
　　第9章介绍了SPSS回归分析，包括回归分析的概念、线性回归分析、曲线估计和逻辑回归分析等内容。
　　第10章介绍了聚类分析，包括层次聚类、快速聚类、判别分析等内容。
　　第11章介绍了因子分析与对应分析，包括因子分析的意义和过程、对应分析的概念和过程等内容。
　　第12章介绍了SPSS的信度分析，包括信度分析的概念和基本操作等内容。
　　第13章介绍了SPSS对数线性模型，包括对数线性模型的概念、饱和模型和非饱和层次模型、一般模型等内容。
　　第14章介绍了SPSS的时间序列，包括时间序列的概念、分析步骤及特点等内容。
　　第15章介绍了SPSS生成统计图，包括条形图、线图、面积图、圆图、高低图、箱图等内容。
　　第16章介绍了编辑统计图，包括编辑条形图、线图、圆图等内容。
　　第17章介绍了SPSS综合应用实例，包括SPSS在体育上的应用、在人口统计分析上的应用、在财政上的应用及病理分析上的应用等内容。
　　本书读者对象
　　本书适合以下读者阅读：
　　SPSS 16.0初学者；
　　统计学专业的学生和老师；
　　社会学专业的学生和老师；
　　金融学专业的学生和老师；
　　有SPSS使用经验，希望学习SPSS 16.0版的人员。
　　本书作者及编委会成员
　　本书主要由倪雪梅编写。其他参与编写和资料整理的人员有陈世琼、陈欣、陈智敏、董加强、范礼、郭秋滟、郝红英、蒋春蕾、黎华、刘建准、刘霄、刘亚军、刘仲义、柳刚、罗永峰、马奎林、马味、欧阳昉、蒲军、齐凤莲、王海涛、魏来科、伍生全、谢平、徐学英、杨艳、余月、岳富军、张健和张娜。在此一并表示感谢。由于书稿内容涉及项目管理的专业知识，加之笔者水平所限，书中恐有疏漏之处，还望广大读者批评指正。
　　本书编委会成员有欧振旭、陈杰、陈冠军、顼宇峰、张帆、陈刚、程彩红、毛红娟、聂庆亮、王志娟、武文娟、颜盟盟、姚志娟、尹继平、张昆、张薛。
　　编 者