SPSS宝典(第2版)

.1.7.6 developer central（研发中心） 11
1.7.7 algorithms（统计算法） 11
1.8 小结 12
第2章 spss for windows的窗口及其设置 13
2.1 spss for windows的三种运行方式 13
2.1.1 完全窗口菜单运行方式 13
2.1.2 程序运行方式 13
2.1.3 混合运行方式 14
2.2 spss for windows常用对话框 14
2.2.1 spss文件操作对话框 14
2.2.2 spss统计分析主对话框 16
2.2.3 对话框的控制与选择 19
2.3 spss for windows的窗口及其设置 21
2.3.1 data editor（数据编辑窗口） 22
2.3.2 output（结果输出窗口） 23
2.3.3 spss syntax editor（语句窗口） 23
2.3.4 draft viewer（草稿输出窗口） 24
2.3.5 script（脚本编辑窗口） 24
2.4 小结 25
第3章 spss统计数据的创建与编辑 26
3.1 spss数据的属性及其定义方法 26
3.1.1 变量名（name） 26
3.1.2 变量类型（type） 26
3.1.3 变量标签（label） 32
3.1.4 missing（变量缺失数据） 34
3.1.5 measure（度量尺度） 34
3.2 spss数据文件的构成 35
3.2.1 spss数据文件的结构 35
3.2.2 spss数据文件中的个案 35
3.2.3 创建spss数据文件 36
3.3 应用实例：定义spss数据结构 39
3.3.1 实例：大学教师的问卷调查表 39
3.3.2 调查表数据变量名及其属性的设计 39
3.4 spss数据的录入 41
3.4.1 认识数据录入窗口 41
3.4.2 在数据编辑窗口中录入数据 42
3.5 spss数据的编辑 43
3.5.1 插入和删除变量 44
3.5.2 插入和删除个案 45
3.5.3 数据的移动、复制和删除 46
3.5.4 spss数据的定位 47
3.6 数据文件的操作 48
3.6.1 创建和读取spss数据文件 48
3.6.2 保存spss数据文件 54
3.7 小结 56
第4章 spss数据的管理 57
4.1 数据的排序 57
4.1.1 spss数据排序的基本操作 57
4.1.2 数据排序的一个例子 58
4.2 数据的转置 59
4.3 重复个案的识别 62
4.4 数据文件的拆分 64
4.5 数据文件的合并 67
4.5.1 个案合并 67
4.5.2 变量合并 70
4.6 数据的分类汇总 73
4.6.1 分类汇总的概念 73
4.6.2 分类汇总的操作步骤 73
4.7 数据的加权 77
4.8 小结 79
第5章 数据转换与spss函数 80
5.1 spss的表达式 80
5.1.1 spss算术表达式 80
5.1.2 spss条件表达式 80
5.1.3 spss逻辑表达式 81
5.2 spss函数 81
5.2.1 算术函数（arithmetic functions） 82
5.2.2 统计函数（statistical functions） 82
5.2.3 字符串函数（string functions） 83
5.2.4 日期和时间函数（date and time functions） 83
5.2.5 累计分布函数（cumulative distribution functions） 84
5.2.6 逆分布函数（inverse distribution functions） 85
5.2.7 随机变量函数（random variable functions） 86
5.2.8 概率密度函数（probability density function） 87
5.2.9 尾部概率函数（tail probability function） 89
5.2.10 缺失值函数（missing value functions） 89
5.3 变量的计算 89
5.3.1 变量计算的基本操作 89
5.3.2 实例：高校提前录取名单的确定 92
5.4 数据的选取 96
5.4.1 数据选取的基本操作 96
5.4.2 数据选取的应用实例 99
5.5 个案计数 100
5.5.1 个案计数的基本操作 100
5.5.2 实例：央视主要节目的收视率调查 102
5.6 数据的重新编码 103
5.6.1 数据的重新编码 103
5.6.2 数据的自动重新编码 108
5.6.3 重新编码的应用实例 109
5.7 spss变量集 111
5.7.1 spss变量集的分类 111
5.7.2 定义用户变量集 112
5.7.3 使用用户变量集 113
5.8 小结 113
第2部分 利用spss进行统计分析 115
第6章 spss的基本统计分析 116
6.1 基本统计量的定义和计算 117
6.1.1 描述集中趋势的统计量 117
6.1.2 描述离散趋势的统计量 117
6.1.3 描述分布形态的统计量 118
6.2 频数分析过程 119
6.2.1 频数分析过程的spss操作 119
6.2.2 实例：成年男子血压数据的频数分析 122
6.2.3 频数分析的结果 123
6.3 描述性分析过程 124
6.3.1 描述性分析的spss操作 124
6.3.2 实例：学生体检数据的描述性分析 126
6.3.3 描述性分析的结果 127
6.4 探索性分析过程 128
6.4.1 探索性分析问题的提出 128
6.4.2 探索分析的spss操作 129
6.4.3 statistic选项 130
6.4.4 plots选项 130
6.4.5 options选项 131
6.4.6 实例：新型合金耐热性的探索分析 132
6.4.7 探索分析的结果 133
6.5 小结 138
第7章 多重反应分析 139
7.1 多重反应分析的基本方法 139
7.1.1 二分法（multiple dichotomies method） 139
7.1.2 分类法（multiple category method） 140
7.2 定义多重反应分析数据集 140
7.2.1 实例：消费者购物场所的调查 140
7.2.2 定义多重数据集的spss操作 141
7.3 多重反应频数分析 142
7.3.1 多重反应频数分析的spss操作 142
7.3.2 多重反应频数分析的结果 143
7.4 多重反应列联表分析 144
7.4.1 spss基本操作 144
7.4.2 多重反应列联表分析的结果 145
7.5 小结 146
第8章 spss的自定义表格 147
8.1 认识自定义表格对话框 147
8.1.1 实例：个人家庭情况调查数据 147
8.1.2 自定义表格的spss操作 148
8.2 表格的结构和spss实现 153
8.2.1 堆栈和嵌套的基本定义 153
8.2.2 堆栈和嵌套的spss实现 154
8.3 自定义表格的选项及其独立性检验 155
8.3.1 实例：对婚姻幸福感认同的分析和列表 155
8.3.2 spss基本操作 155
8.3.3 titles选项 156
8.3.4 test statistics选项 157
8.3.5 options选项 158
8.3.6 自定义表格的结果 159
8.4 多重反应变量集的自定义表格 161
8.4.1 一般多重变量集自定义表格 161
8.4.2 spss基本操作 161
8.4.3 多重反应变量集表格的结果 163
8.4.4 进一步的分析 164
8.4.5 具有嵌套结构的多重变量集自定义表格 165
8.4.6 多重变量集的独立性检验 166
8.4.7 多重变量集的列均值比较和检验 168
8.5 小结 169
第9章 均值的比较与检验 170
9.1 参数检验问题的提出 170
9.2 参数检验的基本步骤 171
9.3 单样本的t检验 172
9.3.1 单样本t检验的基本方法 172
9.3.2 单样本t检验的spss操作 173
9.3.3 实例：圆盘制动闸直径的t检验 174
9.3.4 单样本t检验的结果 175
9.4 两独立样本t检验 176
9.4.1 两独立样本t检验的基本方法 176
9.4.2 两独立样本t检验的spss操作 178
9.4.3 实例：两组乒乓球得分数据的t检验 179
9.4.4 两独立样本t检验的结果 180
9.5 两配对样本t检验 181
9.5.1 两配对样本t检验问题的基本方法 181
9.5.2 两配对样本t检验的spss操作 182
9.5.3 实例：新药疗效的测试结果检验 183
9.5.4 配对样本t检验的结果 184
9.6 小结 185
第10章 方差分析 186
10.1 方差分析的基本原理 186
10.2 方差分析的概念和假设 187
10.3 单因素方差分析 188
10.3.1 单因素方差分析的spss操作 188
10.3.2 contrasts选项 189
10.3.3 post hoc multiple comparisions选项 189
10.3.4 options选项 191
10.3.5 实例：来自四个不同行业的投诉数据 192
10.3.6 单因素方差分析的结果解释 193
10.4 多因素方差分析 197
10.4.1 多因素方差分析的spss操作 198
10.4.2 model选项 198
10.4.3 contrasts选项 199
10.4.4 plots选项 200
10.4.5 post hoc multiple comparisions选项 201
10.4.6 save选项 201
10.4.7 options选项 202
10.4.8 实例：机器和工人两因素的方差分析 203
10.4.9 两因素方差分析的结果解释 204
10.5 协方差分析 207
10.5.1 协方差分析的基本思想 207
10.5.2 实例：政府部门对培训效果的分析 207
10.5.3 非饱和模型的spss操作 207
10.5.4 结果分析 208
10.5.5 进一步分析：实例中的饱和模型 210
10.5.6 饱和模型的结果解释 211
10.6 小结 213
第11章 非参数检验 214
11.1 卡方检验 215
11.1.1 卡方检验的基本原理 215
11.1.2 卡方检验的spss操作 215
11.1.3 实例：网站流量的泊松分布检验 219
11.2 二项分布检验 221
11.2.1 二项分布检验的基本原理 221
11.2.2 二项分布检验的spss操作 222
11.2.3 实例：抛硬币实验的二项分布检验 223
11.3 游程检验 224
11.3.1 游程检验的基本原理 224
11.3.2 游程检验的spss操作 224
11.3.3 实例：体育达标成绩的检验 225
11.4 单样本k-s 检验 227
11.4.1 单样本k-s检验的基本原理 227
11.4.2 单样本k-s检验的spss操作 228
11.4.3 实例：车祸事故数的泊松分布检验 228
11.4.4 实例的进一步分析：考虑性别因素 230
11.5 两独立样本的非参数检验 232
11.5.1 两独立样本检验的spss操作 232
11.5.2 两独立样本mann-whitney u检验 233
11.5.3 两独立样本的k-s检验 236
11.6 小结 238
第12章 相关分析 239
12.1 相关分析的基本方法 239
12.2 相关系数的计算 240
12.2.1 pearson简单相关系数 240
12.2.2 spearman等级相关系数 240
12.2.3 kendallτ相关系数 241
12.3 双变量相关分析 241
12.3.1 双变量相关分析的spss操作 241
12.3.2 options选项 242
12.3.3 实例：汽车价格和汽车燃油率的分析 243
12.3.4 双变量相关分析的结果 244
12.3.5 进一步分析：定序型变量的分析 246
12.3.6 进一步分析的结果 247
12.4 偏相关分析 247
12.4.1 偏相关分析的基本原理 247
12.4.2 偏相关分析的spss操作步骤 248
12.4.3 options选项 249
12.4.4 实例：对一批体检数据的偏相关分析 249
12.4.5 偏相关分析的结果 251
12.4.6 改变控制变量后的结果 252
12.5 距离分析 252
12.5.1 距离分析的基本概念 252
12.5.2 距离分析的spss操作 253
12.5.3 similarity measure选项和相似性测度 254
12.5.4 dissimilarity measure选项和不相似性测度 256
12.5.5 实例：体检数据的变量距离分析 258
12.5.6 变量距离分析的结果 258
12.5.7 实例：对飞机叶片的个案距离分析 259
12.5.8 个案距离分析的结果 259
12.6 小结 260
第13章 回归分析 261
13.1 线性回归分析 262
13.1.1 线性回归分析的方法概述 262
13.1.2 线性回归分析的数学模型 262
13.1.3 线性回归方程的显著性检验 263
13.1.4 线性回归方程的残差分析 264
13.1.5 线性回归分析的spss操作 265
13.1.6 实例：体检数据中的体重和肺活量的分析 271
13.1.7 一元线性回归分析的结果 272
13.1.8 多元线性回归：小学生语言测试得分分析 277
13.1.9 多元线性回归的结果 279
13.1.10 实例：加权最小二乘回归 282
13.1.11 加权最小二乘回归分析的结果 283
13.2 曲线参数估计 286
13.2.1 曲线参数估计的基本原理 286
13.2.2 曲线参数估计的基本步骤 286
13.2.3 实例：金属强度测试的回归分析 289
13.2.4 曲线参数估计的结果 290
13.3 小结 294
第14章 对数线性模型 295
14.1 对数线性模型的基本概念 295
14.1.1 实例：育龄妇女生育调查 295
14.1.2 对数线性模型的对数频数表 296
14.2 对数线性模型的建立 297
14.2.1 对数线性模型的效应项 297
14.2.2 效应项的计算方法 298
14.3 对数线性模型的检验 298
14.3.1 对数线性模型的检验项目 298
14.3.2 对数线性模型的参数估计 299
14.3.3 单项效应的参数估计和检验 299
14.3.4 拟合优度检验 300
14.3.5 交互效应检验 301
14.3.6 分层效应检验 301
14.3.7 饱和模型的偏关联检验 302
14.4 对数线性模型的model selection过程 303
14.4.1 层次对数线性模型的基本方法 303
14.4.2 层次对数线性模型的spss操作 303
14.4.3 model building选项和模型的选择 304
14.4.4 model选项 304
14.4.5 options选项 305
14.4.6 实例：育龄妇女生育调查 306
14.4.7 实例分析的结果 307
14.5 对数线性模型的general过程 315
14.5.1 general过程的基本思想 315
14.5.2 general过程的spss步骤 316
14.5.3 save选项 316
14.5.4 model选项 317
14.5.5 options选项 318
14.5.6 实例分析 318
14.5.7 genera对数线性模型的结果与分析 319
14.6 对数线性模型的logit过程 322
14.6.1 logit过程的基本思想 322
14.6.2 logit过程的spss操作 323
14.6.3 实例分析 323
14.6.4 logit模型的结果与分析 324
14.7 小结 326
第15章 聚类分析 327
15.1 聚类分析的基本方法 327
15.1.1 实例：不同学科的能力测试调查 328
15.1.2 距离描述 328
15.1.3 聚类类型 328
15.1.4 聚类方法 329
15.2 不相似测度的度量方法 329
15.2.1 定距型变量的不相似测度 329
15.2.2 计数变量的不相似测度 331
15.2.3 二值变量的不相似测度 331
15.3 分层聚类 333
15.3.1 分层聚类的基本方法 333
15.3.2 分层聚类的spss操作 334
15.3.3 method选项 335
15.3.4 save选项 338
15.3.5 statistics选项 339
15.3.6 plots选项 341
15.3.7 个案聚类：16个地区的农民支出情况分析 343
15.3.8 个案聚类的结果分析 345
15.3.9 确定分类数的讨论 349
15.3.10 变量聚类：spss软件模块使用的调查 350
15.3.11 变量聚类的结果分析 351
15.4 逐步聚类分析 353
15.4.1 逐步聚类分析的基本方法 353
15.4.2 逐步聚类分析的spss操作 354
15.4.3 iterate选项 355
15.4.4 save选项 356
15.4.5 options选项 357
15.4.6 个案逐步聚类分析的结果 357
15.4.7 逐步聚类：变量聚类模式的实例 361
15.4.8 变量逐步聚类的结果分析 362
15.5 二阶段聚类分析 364
15.5.1 二阶段聚类分析的基本原理 364
15.5.2 二阶段聚类分析的spss操作 365
15.5.3 options选项 366
15.5.4 output选项 368
15.5.5 个案聚类：不同汽车车型的聚类分析 368
15.5.6 二阶段个案聚类的结果 369
15.6 小结 374
第16章 判别分析 375
16.1 判别分析过程的基本原理 375
16.2 判别分析的spss操作 375
16.2.1 基本操作 375
16.2.2 method选项 377
16.2.3 statistics选项 378
16.2.4 classfication选项 379
16.2.5 save选项 380
16.3 实例：对一组体检数据的判别分析 381
16.3.1 实例数据 381
16.3.2 操作步骤 382
16.4 判别分析的结果 382
16.5 小结 386
第17章 因子分析 387
17.1 因子分析的基本概念 387
17.2 因子分析的数学模型 388
17.3 因子分析的基本方法 388
17.3.1 因子提取 388
17.3.2 因子旋转 388
17.3.3 计算因子得分 389
17.4 因子分析的spss操作 389
17.4.1 基本操作 389
17.4.2 descriptives选项 390
17.4.3 extraction选项 391
17.4.4 rotation选项 392
17.4.5 scores选项 393
17.4.6 options选项 394
17.4.7 因子分析的共同度 395
17.4.8 因子分析中的总方差解释 395
17.4.9 因子分析的碎石图和解释 396
17.4.10 旋转后的因子载荷矩阵 396
17.4.11 因子得分 397
17.5 实例：奥运项目的因子分析 398
17.5.1 操作步骤 398
17.5.2 结果分析 399
17.6 小结 403
第18章 对应分析 404
18.1 对应分析的基本方法 404
18.2 对应分析的spss操作 405
18.2.1 实例：不同职业人员的吸烟行为调查 405
18.2.2 对应分析的基本操作 406
18.2.3 model选项 407
18.2.4 statistic选项 408
18.2.5 plots选项 409
18.2.6 对应分析的结果 410
18.3 实例：美国哲学博士学位毕业人数的对应分析 414
18.3.1 实例数据 414
18.3.2 操作步骤 415
18.3.3 实例的对应分析结果 416
18.4 多元对应分析 420
18.4.1 多元对应分析的基本方法 420
18.4.2 多元对应分析的spss操作 420
18.4.3 discretization选项 422
18.4.4 missing values选项 423
18.4.5 options选项 424
18.4.6 output选项 426
18.4.7 save选项 427
18.5 实例：雇员和汽车的多元对应分析 428
18.5.1 实例数据 428
18.5.2 spss操作 428
18.5.3 多元对应分析的结果 429
18.6 小结 433
第19章 信度分析 434
19.1 信度分析的概念 434
19.2 信度分析的基本方法 435
19.3 信度分析的spss操作 436
19.3.1 基本操作 436
19.3.2 statistics选项 437
19.4 实例：节目是否继续开办的调查分析 439
19.4.1 实例中的调查数据 439
19.4.2 操作步骤 439
19.5 信度分析的结果 439
19.6 进一步的分析 441
19.6.1 拆半信度系数模型 441
19.6.2 guttman模型 443
19.6.3 平行模型（parallel model） 444
19.7 小结 445
第20章 统计图形的创建和编辑 446
20.1 spss图形的基本功能介绍 446
20.1.1 图形生成器（chart builder） 446
20.1.2 交互模式创建图形（interactive） 447
20.1.3 传统模式创建图形（legacy chart） 447
20.2 条形图 448
20.2.1 条形图的类型和基本操作 448
20.2.2 简单条形图 450
20.2.3 复合条形图 459
20.2.4 堆栈条形图 464
20.3 三维条形图（3-d bar） 469
20.3.1 三维条形图的类型 469
20.3.2 个案分组模式 471
20.4 小结 472
第21章 交互式图形的创建和编辑 473
21.1 error bars选项 473
21.2 选项 474
21.2.1 titles选项 474
21.2.2 options选项 476
21.2.3 图形显示结果 476
21.3 小结 477
第22章 spss的命令语句程序设计 478
22.1 syntax程序语言概述 478
22.1.1 syntax命令语句的特性 478
22.1.2 统计分析方式的选择 478
22.2 syntax命令语句及其定义规则 479
22.2.1 spss命令的类型 479
22.2.2 spss命令的定义规则及其构成 480
22.2.3 spss命令的显示顺序 481
22.2.4 spss命令语句的状态 482
22.2.5 spss的子命令 483
22.2.6 命令执行的两种方式 484
22.3 创建和运行syntax 484
22.3.1 认识syntax窗口 484
22.3.2 定制spss syntax编程环境 485
22.3.3 创建和运行syntax文件 486
22.3.4 spss程序的类型 488
22.4 spss syntax语法 489
22.4.1 流程结构语句 489
22.4.2 过程语句 493
22.4.3 文件操作语句 496
22.5 syntax语句错误与程序调试 501
22.5.1 识别syntax命令的语法错误 501
22.5.2 错误信息 502
22.5.3 理解错误信息的含义 502
22.5.4 修改syntax语法错误 502
22.5.5 syntax语法错误的实例分析 503
22.6 小结 504
第23章 利用spss语句读取数据文件 505
23.1 读取数据库中的数据 505
23.1.1 安装数据库驱动 505
23.1.2 读取数据库表中的数据 505
23.1.3 读取数据库的多个表 507
23.2 读取excel文件数据 508
23.2.1 读取excel工作表数据 508
23.2.2 读取多个工作表数据 509
23.3 读取文本文件数据 510
23.3.1 读取定界文本数据文件 510
23.3.2 读取逗号分割值（csv）数据文件 511
23.3.3 读取固定宽度文本数据文件 512
23.4 读取复杂文本数据 513
23.4.1 读取混合数据文件 514
23.4.2 读取分组数据文件 515
23.4.3 读取嵌套数据文件 517
23.5 小结 519
第24章 宏 521
24.1 spss宏概述 521
24.1.1 spss宏工具概述 521
24.1.2 spss宏的定义 521
24.2 spss宏的参数 522
24.2.1 spss宏参数的定义及分类 522
24.2.2 spss宏的关键字参数 523
24.2.3 spss宏的位置参数 524
24.2.4 参数的标识符 525
24.2.5 参数的默认设置 527
24.3 spss宏的流程控制结构 527
24.3.1 if结构 527
24.3.2 循环结构 528
24.4 宏的其他操作 530
24.4.1 宏变量的数学运算 530
24.4.2 宏变量中直接读取分配 530
24.4.3 字符串操作函数 531
24.5 spss宏的调试 532
24.5.1 输出窗口中显示扩展宏语句 532
24.5.2 结果窗口中显示宏参数 532
24.6 小结 533
参考文献 534

.　　第20章是统计图形的创建和编辑，介绍了绘制SPSS各种图形的方法和操作示例。
　　第21章介绍了如何用交互式方法创建和编辑统计图形，与第20章介绍的方法结合，可绘制出几十种统计图形，包括漂亮的二维、 三维交互图形等。
　　第22章介绍了SPSS的命令语句程序设计方法，包括SPSS命令的定义规则、SPSS语句的控制流程结构和SPSS命令语句的语法规则，并结合SPSS的统计分析功能，给出统计分析的命令语句程序。
　　第23章介绍了SPSS命令语句在数据管理方面的实例分析，主要包括利用SPSS命令语句读取和创建各种格式的数据文件。
　　第24章简要介绍了SPSS的宏工具。最后3章内容是SPSS的程序编制功能，这也是SPSS另一独具特色的功能，与前面介绍的数据管理功能、统计分析功能和图形绘制功能共同构成了SPSS的四大功能，这也是SPSS不同于其他统计分析软件的特别之处。
　　适合阅读本书的读者
　　本书内容和实例适用于金融经济、生物、医疗卫生保健和社会人文等多个学科的需求，既可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的相关专业人士学习参考，亦可用作SPSS统计分析培训和自学教材。
　　本书作者
　　本书由洛阳理工学院张庆利老师主持编写，其中张庆利编写了第1章到第11章，其他章节由张增强、马军、于锋、张伟、曾广平、刘海峰、刘涛、赵宝永、郑莲华、张涛、陈涛、罗渊文、李居英、郭永胜编写，在此一并表示感谢。由于编者的水平有限，加之编写时间仓促，因此错误之处在所难免，敬请读者批评指正。
　　本书的相关资源请访问博文视点公司网站（www.broadview.com.cn）的“资源下载”栏目下载。
　　编著者
　　2011年11月