北京高等教育精品教材：SPSS统计分析方法及应用（第2版）

图书标准信息

• 作者 薛薇 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2009-01
• 版次 2
• ISBN 9787121069666
• 定价 49.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 484页
• 字数 670千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 北京高等教育精品教材

【内容简介】

　　《SPSS统计分析方法及应用（第2版）》是北京高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中的主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适应特点。《SPSS统计分析方法及应用（第2版）》克服SPSS手册类教材中只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材中只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。

【目录】

第1章SPSS统计分析软件概述
1.1SPSS的发展及特点
1.2SPSS使用基础
1.2.1SPSS软件的安装和启动
1.2.2SPSS的基本操作环境
1.2.3SPSS软件的退出
1.2.4SPSS软件的三种基本使用方式
1.3利用SPSS进行数据分析的基本步骤
1.3.1数据分析的一般步骤
1.3.2利用SPSS进行数据分析的一般步骤
1.4利用统计教练快速入门SPSS

第2章SPSS数据文件的建立和管理
2.1SPSS数据文件
2.1.1SPSS数据文件的特点
2.1.2SPSS数据的基本组织方式
2.2SPSS数据的结构和定义方法
2.2.1变量名（Name）
2.2.2数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns）
2.2.3变量名标签（Label）
2.2.4变量值标签（Values）
2.2.5缺失数据（Missing）
2.2.6计量尺度（Measure）
2.2.7结构定义的基本操作
2.3SPSS结构定义的应用案例
2.4SPSS数据的录入与编辑
2.4.1SPSS数据的录入
2.4.2SPSS数据的编辑
2.5SPSS数据的保存
2.5.1SPSS支持的数据格式
2.5.2保存SPSS数据的基本操作
2.6读取其他格式的数据文件
2.6.1直接读入其他格式的数据文件
2.6.2使用文本向导读入文本文件
2.6.3使用数据库向导读入数据
2.7SPSS数据文件合并
2.7.1纵向合并数据文件
2.7.2横向合并数据文件

第3章SPSS数据的预处理
3.1数据的排序
3.1.1数据排序的目的
3.1.2数据排序的基本操作
3.1.3数据排序的应用举例
3.2变量计算
3.2.1变量计算的目的
3.2.2SPSS算术表达式
3.2.3条件表达式
3.2.4函数
3.2.5变量计算的基本操作
3.2.6变量计算的应用举例
3.3数据选取
3.3.1数据选取的目的
3.3.2数据选取
3.3.3数据选取的基本操作
3.3.4数据抽样的应用举例
3.4计数
3.4.1计数目的
3.4.2计数区间
3.4.3计数的基本操作
3.4.4计数的应用举例
3.5分类汇总
3.5.1分类汇总的目的
3.5.2分类汇总的基本操作
3.5.3分类汇总的应用举例
3.6数据分组
3.6.1数据分组的目的
3.6.2SPSS的单变量值分组
3.6.3SPSS的组距分组
3.6.4SPSS的分位数分组
3.7数据预处理的其他功能
3.7.1数据转置
3.7.2加权处理
3.7.3数据拆分
3.7.4SPSS变量集

第4章SPSS基本统计分析
4.1频数分析
4.1.1频数分析的目的和基本任务
4.1.2频数分析的基本操作
4.1.3SPSS频数分析的扩展功能
4.1.4频数分析的应用举例
4.2计算基本描述统计量
4.2.1基本描述统计量
4.2.2计算基本描述统计量的基本操作
4.2.3计算基本描述统计量的应用举例
4.3交叉分组下的频数分析
4.3.1交叉分析下的频数分析的目的和基本任务
4.3.2交叉列联表的主要内容
4.3.3交叉列联表行列变量间关系的分析
4.3.4交叉分组下的频数分析基本操作
4.3.5交叉分组下的频数分析应用举例
4.3.6SPSS中列联表分析的其他方法
4.4多选项分析
4.4.1多选项分析的目的
4.4.2多选项分析的基本操作
4.4.3多选项分析的应用举例
4.5比率分析
4.5.1比率分析的目的和主要指标
4.5.2比率分析的基本步骤
4.5.3比率分析的应用举例

第5章SPSS的参数检验
5.1参数检验概述
5.1.1推断统计与参数检验
5.1.2假设检验的基本思想
5.1.3假设检验的基本步骤
5.2单样本t检验
5.2.1单样本t检验的目的
5.2.2单样本t检验的基本步骤
5.2.3单样本t检验的基本操作
5.2.4单样本t检验的应用举例
5.3两独立样本t检验
5.3.1两独立样本t检验的目的
5.3.2两独立样本t检验的基本步骤
5.3.3两独立样本t检验的基本操作
5.3.4两独立样本t检验的应用举例
5.4两配对样本t检验
5.4.1两配对样本t检验的目的
5.4.2两配对样本t检验的基本步骤
5.4.3两配对样本t检验的基本操作
5.4.4两配对样本t检验的应用举例

第6章SPSS的方差分析
6.1方差分析概述
6.2单因素方差分析
6.2.1单因素方差分析的基本思想
6.2.2单因素方差分析的数学模型
6.2.3单因素方差分析的基本步骤
6.2.4单因素方差分析的基本操作
6.2.5单因素方差的应用举例
6.2.6单因素方差分析的进一步分析
6.2.7单因素方差应用举例的进一步分析
6.3多因素方差分析
6.3.1多因素方差分析的基本思想
6.3.2多因素方差分析的数学模型
6.3.3多因素方差分析的基本步骤
6.3.4多因素方差分析的基本操作
6.3.5多因素方差分析的应用举例
6.3.6多因素方差分析的进一步分析
6.3.7多因素方差分析应用举例的进一步分析
6.4协方差分析
6.4.1协方差分析的基本思路
6.4.2协方差分析的数学模型
6.4.3协方差分析的基本操作
6.4.4协方差分析的应用举例

第7章SPSS的非参数检验
7.1单样本的非参数检验
7.1.1总体分布的卡方检验
7.1.2二项分布检验
7.1.3单样本KS检验
7.1.4变量值随机性检验
7.2两独立样本的非参数检验
7.2.1两独立样本的曼惠特尼U检验（MannWhitneyU）
7.2.2两独立样本的KS检验
7.2.3两独立样本的游程检验（WaldWolfwitzRuns）
7.2.4极端反应检验（MosesExtremeReactions)
7.2.5两独立样本非参数检验的基本操作
7.2.6两独立样本非参数检验的应用举例
7.3多独立样本的非参数检验
7.3.1中位数检验
7.3.2多独立样本的KruskalWallis检验
7.3.3多独立样本的JonckheereTerpstra检验
7.3.4多独立样本非参数检验的基本操作
7.3.5多独立样本非参数检验的应用举例
7.4两配对样本的非参数检验
7.4.1两配对样本的McNemar检验
7.4.2两配对样本的符号检验
7.4.3两配对样本Wilcoxon符号秩检验
7.4.4两配对样本非参数检验的基本操作
7.4.5两配对样本非参数检验的应用举例
7.5多配对样本的非参数检验
7.5.1多配对样本的Friedman检验
7.5.2多配对样本的CochranQ检验
7.5.3多配对样本的Kendall协同系数检验
7.5.4多配对样本非参数检验的基本操作
7.5.5多配对样本非参数检验的应用举例

第8章SPSS的相关分析和线性回归分析
8.1相关分析和回归分析概述
8.2相关分析
8.2.1散点图
8.2.2相关系数
8.2.3相关分析应用举例
8.3偏相关分析
8.3.1偏相关分析和偏相关系数
8.3.2偏相关分析的基本操作
8.3.3偏相关分析的应用举例
8.4回归分析
8.4.1回归分析概述
8.4.2线性回归模型
8.4.3回归参数的普通最小二乘估计
8.4.4回归方程的统计检验
8.4.5多元回归分析中的其他问题
8.4.6线性回归分析的基本操作
8.4.7线性回归分析的其他操作
8.4.8线性回归分析的应用举例
8.5曲线估计
8.5.1曲线估计概述
8.5.2曲线估计的基本操作
8.5.3曲线估计的应用举例
8.6二项Logistic回归
8.6.1二项Logistic回归概述
8.6.2二项Logistic回归分析的基本操作
8.6.3二项Logistic回归分析的其他操作
8.6.4二项Logistic回归的应用举例

第9章SPSS的聚类分析
9.1聚类分析的一般问题
9.1.1聚类分析的意义
9.1.2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
9.1.3聚类分析几点说明
9.2层次聚类
9.2.1层次聚类的两种类型和两种方式
9.2.2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法
9.2.3层次聚类的基本操作
9.2.4层次聚类的应用举例
9.3KMeans聚类
9.3.1KMeans聚类分析的核心步骤
9.3.2KMeans聚类分析的基本操作
9.3.3KMeans聚类分析的应用举例

第10章SPSS的因子分析
10.1因子分析概述
10.1.1因子分析的意义
10.1.2因子分析的数学模型和相关概念
10.2因子分析的基本内容
10.2.1因子分析的基本步骤
10.2.2因子分析的前提条件
10.2.3因子提取和因子载荷矩阵的求解
10.2.4因子的命名
10.2.5计算因子得分
10.3因子分析的基本操作及案例
10.3.1因子分析的基本操作
10.3.2因子分析的应用举例

第11章SPSS的对应分析
11.1对应分析概述
11.1.1对应分析的提出
11.1.2对应分析的基本思想
11.2对应分析的基本步骤
11.3对应分析的基本操作及案例
11.3.1对应分析的基本操作
11.3.2对应分析的应用举例

第12章SPSS的信度分析
12.1信度分析概述
12.1.1信度分析的提出
12.1.2信度分析的基本原理
12.2信度分析的基本操作及案例
12.2.1信度分析的基本操作
12.2.2信度分析的应用举例

第13章SPSS的对数线性模型
13.1对数线性模型概述
13.1.1模型的提出
13.1.2基本概念和基本思路
13.2饱和模型和非饱和层次模型
13.2.1饱和模型和参数估计
13.2.2饱和模型检验
13.2.3非饱和层次模型
13.2.4建立饱和模型和非饱和层次模型的基本操作
13.2.5饱和模型和非饱和层次模型的应用举例
13.3一般模型
13.3.1一般模型的概述
13.3.2建立一般模型的基本操作
13.3.3建立一般模型的应用举例
13.4Logit模型
13.4.1Logit模型的概述
13.4.2Logit模型的应用举例

第14章SPSS的时间序列分析
14.1时间序列分析概述
14.1.1时间序列的相关概念
14.1.2时间序列分析的一般步骤
14.1.3SPSS时间序列分析的特点
14.2数据准备
14.3时间序列的图形化观察及检验
14.3.1时间序列的图形化观察及检验目的
14.3.2时间序列的图形化观察工具
14.3.3时间序列的检验方法
14.3.4时间序列的图形化观察和检验的基本操作
14.4时间序列的预处理
14.4.1时间序列预处理的目的和主要方法
14.4.2时间序列预处理的基本操作
14.5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法
14.5.1简单回归分析法和趋势外推法概述
14.5.2简单回归分析法和趋势外推法应用举例
14.6指数平滑法
14.6.1指数平滑法的基本思想
14.6.2指数平滑法的模型
14.6.3指数平滑法的基本操作
14.6.4指数平滑法的应用举例
14.7自回归法
14.7.1自回归法的基本思想和模型
14.7.2自回归法的基本操作
14.7.3自回归法的应用举例
14.8ARIMA模型分析
14.8.1ARIMA分析的基本思想和模型
14.8.2ARIMA分析的基本操作
14.8.3ARIMA分析的应用举例
14.9季节调整法
14.9.1季节调整法的基本思想和模型
14.9.2季节调整法的基本操作
14.9.3季节调整法的应用举例
参考文献