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第一篇 问卷设计与资料处理4

Chapter 1问卷设计与资料预先处理4

1.1问卷设计4

问卷的含义4

问卷的类型4

问卷的基本结构5

问卷设计的原则和步骤7

问卷样例9

问卷设计技术11

编制问卷要注意的问题15

1.2资料采访编辑与电脑定义16

资料采访编辑16

电脑定义17

IBM SPSS资料档案的建立20

Chapter 2问卷资料的统计图显示24

2.1条形图24

条形图的概念24

条形图的基本操作24

举例25

2.2线形图31

线形图的概念31

线形图的基本操作31

举例32

2.3区域图37

区域图的概念37

区域图的基本操作37

举例38

2.4圆饼图41

圆饼图的概念41

圆饼图的基本操作41

举例42

2.5直方图45

直方图的概念45

操作举例45

图47

散布图/点状图的概念47

散布图/点状图的基本操作47

举例47

2.7盒形图55

盒形图的概念55

盒形图的基本操作56

举例56

2.8股价图59

股价图的概念59

股价图的基本操作59

举例60

2.9误差长条图64

误差长条图的概念64

误差长条图的基本操作64

举例65

2.10人口金字塔图68

人口金字塔图的概念68

人口金字塔图的基本操作及举例68

Chapter 3问卷资料的报表输出72

3.1简单记录报表72

线上分析处理72

观察值摘要75

建立商务报表77

3.2进阶报表82

复选题分析集82

自订表格84

第二篇 基本统计分析94

Chapter 4 IBM SPSS叙述性统计分析94

4.1次数分配94

次数分配的基本原理94

次数分配的基本操作94

次数分配的应用举例94

4.2计算基本描述性统计量99

基本描述性统计量的基本原理99

计算基本描述性统计量的基本操作99

计算基本描述性统计量的应用举例100

4.3交叉分组下的次数分配102

交叉分组下的次数分配的基本原理102

交叉分组下的次数分配的基本操作103

交叉分组下的次数分配的应用举例103

4.4比率分析109

比率分析的基本原理109

比率分析的基本操作109

比率分析的应用举例109

Chapter 5 IBM SPSS的参数检定114

5.1单一样本t检定114

单一样本t检定的基本原理114

单一样本t检定的基本操作115

单一样本t检定的应用举例115

5.2独立样本t检定117

独立样本t检定的基本原理117

独立样本t检定的基本操作118

独立样本t检定的应用举例119

5.3成对样本t检定121

成对样本t检定的基本原理121

成对样本t检定的基本操作122

成对样本t检定的应用举例123

第三篇 进阶统计分析128

Chapter 6 IBM SPSS的变异数分析128

6.1变异数分析的基本原理和一般假设128

变异数分析的基本原理128

变异数分析的假设检定129

6.2单因素变异数分析129

单因素变异数分析的基本原理129

单因素变异数分析的基本操作130

单因素变异数分析的应用举例131

6.3双因素变异数分析136

双因素变异数分析的基本原理136

双因素变异数分析的基本操作140

不重复试验的双因素变异数分析举例140

重复试验的双因素变异数分析举例148

6.4共变异数分析153

共变异数分析的基本原理153

共变异数分析的基本操作153

共变异数分析的应用举例153

Chapter 7 IBM SPSS的无母数检定158

7.1卡方检定158

卡方检定的基本原理158

卡方检定的基本操作158

卡方检定的应用举例159

7.2二项式检定162

二项式检定的基本原理162

二项式检定的基本操作163

二项式检定的应用举例163

7.3连检定165

连检定的基本原理165

连检定的基本操作166

连检定的应用举例166

7.4单一样本K-S检定168

单一样本K-S检定的基本原理168

单一样本K-S检定的基本操作168

单一样本K-S检定的应用举例169

7.5二个独立样本的无母数检定171

二个独立样本检定的基本原理171

二个独立样本检定的基本操作172

二个独立样本检定的应用举例172

7.6 K个独立样本的无母数检定177

K个独立样本检定的基本原理177

K个独立样本检定的基本操作177

K个独立样本检定的应用举例178

7.7二个相关样本的无母数检定181

二个相关样本检定的基本原理181

二个相关样本检定的基本操作182

二个相关样本检定的应用举例183

7.8 K个相关样本的无母数检定185

K个相关样本检定的基本原理185

K个相关样本检定的基本操作186

K个相关样本检定的应用举例187

Chapter 8 IBM SPSS的相关分析和回归分析192

8.1相关分析192

相关分析的基本原理192

相关分析的基本操作192

相关分析的应用举例193

8.2偏相关分析196

偏相关分析的基本原理196

偏相关分析的基本操作196

偏相关分析的应用举例197

8.3 线性回归分析199

线性回归分析的基本原理200

线性回归分析的基本操作202

线性回归分析的应用举例202

8.4曲线估计212

曲线估计的基本原理212

曲线估计的基本操作212

曲线估计的应用举例213

8.5二项Logistic回归216

二项Logistic回归的基本原理216

二项Logistic回归的基本操作217

二项Logistic回归的应用举例218

Chapter 9 IBM SPSS的集群分析230

9.1分层集群230

分层集群的基本原理230

分层集群的基本操作231

分层集群的应用举例231

9.2 K-Means集群240

K-Means集群的基本原理240

K-Means集群的基本操作240

K-Means集群的应用举例241

Chapter 10 IBM SPSS的因数分析250

10.1因数分析的基本原理250

10.2因数分析的基本操作251

10.3因数分析的应用举例251

Chapter 11 IBM SPSS的对应分析251

11.1对应分析的基本原理262

11.2对应分析的基本操作263

11.3对应分析的应用举例264

Chapter 12 IBM SPSS的信度分析264

12.1信度分析的基本原理274

12.2信度分析的基本操作275

12.3信度分析的应用举例275

克朗巴哈α系数模式执行结果的解释278

折半信度系数模式执行结果的解释280

Chapter 13 IBM SPSS的时间序列分析284

13.1时间序列分析概述284

时间序列基本原理284

时间序列资料整理284

绘制时间序列图形286

13.2指数平滑法295

指数平滑法的基本原理295

指数平滑法的基本操作296

指数平滑法的应用举例297

13.3 ARIMA模型306

ARIMA模型的基本原理306

ARIMA模型的基本操作306

ARIMA模型的应用举例307

13.4专家模型设定312

专家模型的基本操作312

专家模型的应用举例313

第四篇 综合运用320

Chapter 14 IBM SPSS在人力资源管理中的应用320

14.1问题描述320

14.2分析步骤320

IT企业员工工作激励因素理论分析320

IT企业员工的需求集群分析321

14.3实例结果分析322

变数设定分析322

样本资料分析324

实例结论328

Chapter 15 IBM SPSS在证券分析中的应用330

15.1问题描述330

15.2分析步骤330

资料整理330

资料间的相互关系331

因数分析332

15.3实例结果分析335

Chapter 16 IBM SPSS在商业领域中的应用338

16.1问题描述338

16.2分析步骤338

建立IBM SPSS资料档案338

绘制散布图339

相关系数分析339

回归分析340

16.3实例结果分析342