SPSS统计分析方法及应用 第4版【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

SPSS统计分析方法及应用 第4版PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 SPSS统计分析软件概述1

1.1 SPSS使用基础2

1.1.1 SPSS的基本窗口2

1.1.2 SPSS软件的退出5

1.2 SPSS的基本运行方式5

1.2.1窗口菜单方式5

1.2.2程序运行方式6

1.2.3混合运行方式8

1.3利用SPSS进行数据分析的基本步骤9

1.3.1数据分析的一般步骤9

1.3.2利用SPSS进行数据分析的一般步骤10

第2章 SPSS数据文件的建立和管理12

2.1 SPSS数据文件12

2.1.1 SPSS数据文件的特点12

2.1.2 SPSS数据的基本组织方式12

2.2 SPSS数据的结构和定义方法13

2.2.1变量名14

2.2.2变量类型、宽度、列宽度14

2.2.3变量名标签15

2.2.4变量值标签15

2.2.5缺失值16

2.2.6计量尺度17

2.2.7结构定义的基本操作17

2.3 SPSS结构定义的应用案例18

2.4 SPSS数据的录入与编辑20

2.4.1 SPSS数据的录入20

2.4.2 SPSS数据的编辑20

2.5 SPSS数据的保存22

2.5.1 SPSS支持的数据格式22

2.5.2保存SPSS数据的基本操作23

2.6读取其他格式的数据文件24

2.6.1直接读入其他格式的数据文件24

2.6.2使用文本向导读入文本文件25

2.6.3使用数据库向导读入数据27

2.7 SPSS数据文件合并30

2.7.1纵向合并数据文件30

2.7.2横向合并数据文件33

第3章 SPSS数据的预处理35

3.1数据的排序35

3.1.1数据排序的目的35

3.1.2数据排序的基本操作36

3.1.3数据排序的应用举例37

3.2变量计算37

3.2.1变量计算的目的37

3.2.2 SPSS算术表达式38

3.2.3 SPSS条件表达式38

3.2.4 SPSS函数39

3.2.5变量计算的基本操作42

3.2.6变量计算的应用举例44

3.3数据选取44

3.3.1数据选取的目的44

3.3.2数据选取44

3.3.3数据选取的基本操作45

3.3.4数据抽样的应用举例46

3.4计数46

3.4.1计数目的46

3.4.2计数区间47

3.4.3计数的基本操作47

3.4.4计数的应用举例48

3.5分类汇总48

3.5.1分类汇总的目的48

3.5.2分类汇总的基本操作49

3.5.3分类汇总的应用举例50

3.6数据分组50

3.6.1数据分组的目的50

3.6.2 SPSS的单变量值分组51

3.6.3 SPSS的组距分组52

3.6.4 SPSS的分位数分组54

3.7数据预处理的其他功能57

3.7.1数据转置57

3.7.2加权处理58

3.7.3数据拆分59

第4章 SPSS基本统计分析60

4.1频数分析60

4.1.1频数分析的目的和基本任务60

4.1.2频数分析的基本操作61

4.1.3 SPSS频数分析的扩展功能61

4.1.4频数分析的应用举例62

4.2计算基本描述统计量65

4.2.1基本描述统计量65

4.2.2计算基本描述统计量的基本操作67

4.2.3计算基本描述统计量的应用举例68

4.3交叉分组下的频数分析70

4.3.1交叉分组下频数分析的目的和基本任务70

4.3.2交叉列联表的主要内容70

4.3.3交叉列联表行列变量间关系的分析72

4.3.4交叉分组下的频数分析基本操作75

4.3.5交叉分组下的频数分析应用举例76

4.3.6 SPSS中列联表分析的其他方法79

4.4多选项分析82

4.4.1多选项分析的目的82

4.4.2多选项分析的基本操作85

4.4.3多选项分析的应用举例87

4.5比率分析88

4.5.1比率分析的目的和主要指标88

4.5.2比率分析的基本步骤89

4.5.3比率分析的应用举例89

第5章 SPSS的参数检验91

5.1参数检验概述91

5.1.1推断统计与参数检验91

5.1.2假设检验的基本思想91

5.1.3假设检验的基本步骤92

5.2单样本t检验93

5.2.1单样本t检验的目的93

5.2.2单样本t检验的基本步骤93

5.2.3单样本t检验的基本操作94

5.2.4单样本t检验的应用举例95

5.3两独立样本t检验97

5.3.1两独立样本t检验的目的97

5.3.2两独立样本t检验的基本步骤98

5.3.3两独立样本t检验的基本操作99

5.3.4两独立样本t检验的应用举例100

5.4两配对样本t检验102

5.4.1两配对样本t检验的目的102

5.4.2两配对样本t检验的基本步骤102

5.4.3两配对样本t检验的基本操作103

5.4.4两配对样本t检验的应用举例104

第6章 SPSS的方差分析106

6.1方差分析概述106

6.2单因素方差分析107

6.2.1单因素方差分析的基本思想107

6.2.2单因素方差分析的数学模型108

6.2.3单因素方差分析的基本步骤108

6.2.4单因素方差分析的基本操作109

6.2.5单因素方差的应用举例109

6.2.6单因素方差分析的进一步分析110

6.2.7单因素方差应用举例的进一步分析114

6.3多因素方差分析120

6.3.1多因素方差分析的基本思想120

6.3.2多因素方差分析的数学模型122

6.3.3多因素方差分析的基本步骤123

6.3.4多因素方差分析的基本操作124

6.3.5多因素方差分析的应用举例124

6.3.6多因素方差分析的进一步分析125

6.3.7多因素方差分析应用举例的进一步分析128

6.4协方差分析130

6.4.1协方差分析的基本思路130

6.4.2协方差分析的数学模型131

6.4.3协方差分析的基本操作131

6.4.4协方差分析的应用举例132

第7章 SPSS的非参数检验138

7.1单样本的非参数检验138

7.1.1总体分布的卡方检验138

7.1.2二项分布检验140

7.1.3单样本K-S检验142

7.1.4变量值随机性检验144

7.2两独立样本的非参数检验145

7.2.1两独立样本的曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U）146

7.2.2两独立样本的K-S检验147

7.2.3两独立样本的游程检验（Wald-Wolfwitz Runs）148

7.2.4极端反应检验（Moses Extreme Reactions）149

7.2.5两独立样本非参数检验的基本操作150

7.2.6两独立样本非参数检验的应用举例151

7.3多独立样本的非参数检验152

7.3.1中位数检验153

7.3.2多独立样本的Kruskal-Wallis检验154

7.3.3多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验155

7.3.4多独立样本非参数检验的基本操作156

7.3.5多独立样本非参数检验的应用举例157

7.4两配对样本的非参数检验158

7.4.1两配对样本的McNemar检验159

7.4.2两配对样本的符号检验160

7.4.3两配对样本Wilcoxon符号秩检验161

7.4.4两配对样本非参数检验的基本操作162

7.4.5两配对样本非参数检验的应用举例162

7.5多配对样本的非参数检验164

7.5.1多配对样本的Friedman检验164

7.5.2多配对样本的Cochran Q检验166

7.5.3多配对样本的Kendall协同系数检验168

7.5.4多配对样本非参数检验的基本操作169

7.5.5多配对样本非参数检验的应用举例169

第8章 SPSS的相关分析和线性回归分析172

8.1相关分析和回归分析概述172

8.2相关分析172

8.2.1散点图172

8.2.2相关系数174

8.2.3相关分析应用举例177

8.3偏相关分析179

8.3.1偏相关分析和偏相关系数179

8.3.2偏相关分析的基本操作180

8.3.3偏相关分析的应用举例180

8.4回归分析181

8.4.1回归分析概述181

8.4.2线性回归模型182

8.4.3回归参数的普通最小二乘估计184

8.4.4回归方程的统计检验184

8.4.5多元回归分析中的其他问题192

8.4.6线性回归分析的基本操作194

8.4.7线性回归分析的其他操作195

8.4.8线性回归分析的应用举例198

8.5曲线估计204

8.5.1曲线估计概述204

8.5.2曲线估计的基本操作205

8.5.3曲线估计的应用举例206

第9章 SPSS的Logistic回归分析209

9.1 Logistic回归分析概述209

9.2二项Logistic回归分析209

9.2.1二项Logistic回归方程210

9.2.2二项Logistic回归方程系数的含义211

9.2.3二项Logistic回归方程的检验213

9.2.4二项Logistic回归分析中的虚拟自变量216

9.3二项Logistic回归分析的应用217

9.3.1二项Logistic回归分析的基本操作217

9.3.2二项Logistic回归分析的其他操作219

9.3.3二项Logistic回归应用示例220

9.4多项Logistic回归分析226

9.4.1多项Logistic回归分析概述226

9.4.2多项Logistic回归分析的基本操作和应用227

9.4.3多项Logistic回归分析的其他操作和应用227

9.5多项有序回归分析232

9.5.1多项有序回归分析概述232

9.5.2多项有序回归分析的基本操作和应用233

第10章 SPSS的聚类分析238

10.1聚类分析的一般问题238

10.1.1聚类分析的意义238

10.1.2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法239

10.1.3聚类分析几点说明242

10.2层次聚类243

10.2.1层次聚类的两种类型和两种方式243

10.2.2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法244

10.2.3层次聚类的基本操作246

10.2.4层次聚类的应用举例250

10.3 K-Means聚类253

10.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤253

10.3.2 K-Means聚类分析的基本操作254

10.3.3 K-Means聚类分析的应用举例255

第11章 SPSS的因子分析258

11.1因子分析概述258

11.1.1因子分析的意义258

11.1.2因子分析的数学模型和相关概念259

11.2因子分析的基本内容260

11.2.1因子分析的基本步骤260

11.2.2因子分析的前提条件261

11.2.3因子提取和因子载荷矩阵的求解262

11.2.4因子的命名265

11.2.5计算因子得分266

11.3因子分析的基本操作及案例267

11.3.1因子分析的基本操作267

11.3.2因子分析的应用举例269

第12章 SPSS的对应分析276

12.1对应分析概述276

12.1.1对应分析的提出276

12.1.2对应分析的基本思想276

12.2对应分析的基本步骤277

12.3对应分析的基本操作及案例280

12.3.1对应分析的基本操作280

12.3.2对应分析的应用举例281

第13章 SPSS的判别分析290

13.1判别分析概述290

13.2距离判别法290

13.2.1距离判别的基本思路290

13.2.2判别函数的计算291

13.3 Fisher判别法292

13.3.1 Fisher判别的基本思路292

13.3.2 Fisher判别的计算294

13.4贝叶斯判别法295

13.4.1贝叶斯判别的基本思路295

13.4.2贝叶斯判别的计算295

13.5判别分析的基本操作及案例296

13.5.1判别分析的基本操作296

13.5.2判别分析的准备工作：均值检验和协差阵齐性检验297

13.5.3解读判别结果300

第14章 SPSS的信度分析306

14.1信度分析概述306

14.1.1信度分析的提出306

14.1.2信度分析的基本原理307

14.2信度分析的基本操作及案例308

14.2.1信度分析的基本操作308

14.2.2信度分析的应用举例309

第15章 SPSS的一般对数线性分析模型313

15.1一般对数线性分析模型概述313

15.1.1模型的提出313

15.1.2基本概念和基本思路314

15.2饱和模型和非饱和层次对数线性模型315

15.2.1饱和模型和参数估计315

15.2.2饱和模型检验317

15.2.3非饱和层次模型322

15.2.4建立饱和模型和非饱和层次对数线性模型的基本操作322

15.2.5饱和模型和非饱和层次对数线性模型的应用举例323

15.3一般对数线性模型325

15.3.1一般对数线性模型的概述325

15.3.2建立一般对数线性模型的基本操作325

15.3.3一般对数线性模型的应用举例327

15.4 Logit对数线性模型329

15.4.1 Logit对数线性模型的概述329

15.4.2 Logit对数线性模型的应用举例330

第16章 SPSS的时间序列分析333

16.1时间序列分析概述333

16.1.1时间序列的相关概念333

16.1.2时间序列分析的一般步骤335

16.1.3 SPSS时间序列分析的特点337

16.2数据准备337

16.3时间序列的图形化观察及检验338

16.3.1时间序列的图形化观察及检验目的338

16.3.2时间序列的图形化观察工具339

16.3.3时间序列的检验方法346

16.3.4时间序列的图形化观察的基本操作和应用举例346

16.4时间序列的预处理350

16.4.1时间序列预处理的目的和主要方法350

16.4.2时间序列预处理的基本操作352

16.5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法354

16.5.1简单回归分析法和趋势外推法概述354

16.5.2简单回归分析法和趋势外推法应用举例355

16.6指数平滑法358

16.6.1指数平滑法的基本思想358

16.6.2指数平滑法的模型359

16.6.3指数平滑法的基本操作361

16.6.4指数平滑法的应用举例364

16.7 ARIMA模型分析365

16.7.1 ARIMA分析的基本思想和模型365

16.7.2 ARIMA分析的基本操作368

16.7.3 ARIMA分析的应用举例368

16.8季节调整法374

16.8.1季节调整法的基本思想和模型375

16.8.2季节调整法的基本操作376

16.8.3季节调整法的应用举例377