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SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用
本書是北京市高等教育精品教材。全書以統(tǒng)計分析的應(yīng)用需求為主線,以通俗易懂的語言對SPSS中主要統(tǒng)計分析方法的核心思想進行系統(tǒng)的介紹,并對其在SPSS中的操作實現(xiàn)步驟進行詳盡說明,同時配合應(yīng)用案例分析,使讀者能夠較快領(lǐng)會方法的要點,掌握方法的實現(xiàn)操作,明確方法的適用特點。本書克服了SPSS手冊類教材只注重操作說明而忽略原理講解的不足,同時彌補了統(tǒng)計專業(yè)教材只注重原理述論而缺乏實現(xiàn)工具的缺憾,是一本特色鮮明、具有廣泛使用價值的精品教材。配套光盤中為書中相關(guān)章節(jié)的示例數(shù)據(jù)文件,供讀者練習(xí)時參考使用。
前言
《SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用》出版以來,得到了廣大讀者的支持和喜愛。在第4版中,我們將仍然保持前版的寫作風(fēng)格,努力以深入淺出的方式,有條理地全面介紹統(tǒng)計分析方法的核心原理,并以實際數(shù)據(jù)為紐帶說明SPSS的操作過程,同時以應(yīng)用案例為背景剖析統(tǒng)計分析的應(yīng)用解決方案,書中相關(guān)章節(jié)的示例數(shù)據(jù)文件及全書電子課件,可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn免費注冊下載使用。。
隨著SPSS軟件版本的不斷升級在聽取讀者各方面意見的基礎(chǔ)上,我們對前版進行了修訂。修訂后的《SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)》(以下簡稱《第4版》),對以下方面進行了調(diào)整和增補:
第一,以SPSS21.0中文版為主要講解對象。在操作方面,SPSS的最新版本與我們所選用的版本之間無大差異。
第二,為適應(yīng)軟件新版本的需要,重新更換了前版中的所有操作窗口截圖,并調(diào)整了部分應(yīng)用案例。
第三,對部分章節(jié)安排進行了重新調(diào)整,使內(nèi)容更具邏輯性和連貫性。
第四,加強了對統(tǒng)計分析結(jié)果實際含義的解釋,使讀者更易理解。
第五,對部分統(tǒng)計方法的原理做了更詳盡的闡述。如對應(yīng)分析、列聯(lián)分析中的統(tǒng)計檢驗,協(xié)方差分析的計算過程、指數(shù)平滑等。
第六,重新統(tǒng)一和嚴格規(guī)范了一些統(tǒng)計稱謂和概念,使全書更加嚴謹。
統(tǒng)計分析需求日益旺盛已是一個不爭事實。大數(shù)據(jù)背景下,掌握權(quán)威統(tǒng)計分析軟件SPSS,是高端管理人才必備的職業(yè)技能。真誠希望讀者能夠通過閱讀本書,逐步領(lǐng)會統(tǒng)計分析方法的精髓,掌握SPSS軟件的操作,舉一反三靈活應(yīng)用于統(tǒng)計分析的實踐中。
本書不妥和錯誤之處,敬請各位讀者指正。
編者于中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院
第2版前言
一、統(tǒng)計應(yīng)用的特點
在計算機技術(shù)迅猛發(fā)展的今天,政府和企業(yè)的統(tǒng)計應(yīng)用已逐漸呈現(xiàn)以下特征:
第一,數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜性快速膨脹
數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜性快速膨脹是目前統(tǒng)計應(yīng)用中遇到的主要問題。通常,一般規(guī)模的統(tǒng)計分析項目中,數(shù)據(jù)量可達到百萬條甚至近千萬條。統(tǒng)計應(yīng)用也不再以統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計報表的紙面方式獲得數(shù)據(jù),而要求直接從電子化多媒體化的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)倉庫)中提取數(shù)據(jù)。利用計算機和網(wǎng)絡(luò)進行有效的數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)管理已經(jīng)成為統(tǒng)計應(yīng)用的基本環(huán)節(jié)和基礎(chǔ)方式。
第二,數(shù)據(jù)分析方法日益豐富
在數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析中,以堅實的數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析方法已獲得廣泛應(yīng)用。近年來以計算機技術(shù)為動力的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也為數(shù)據(jù)分析增添了新的方法和思路。機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物遺傳算法等已成為處理海量數(shù)據(jù),探索數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律性,提取數(shù)據(jù)中未知知識的重要手段。這些數(shù)據(jù)分析方法的成果不斷地體現(xiàn)在統(tǒng)計分析軟件和數(shù)據(jù)挖掘軟件體系中,并通過強大的計算機處理能力和網(wǎng)絡(luò)分布處理能力進行模型的高速計算。
第三,統(tǒng)計應(yīng)用需要具有可操作性的整體解決方案
傳統(tǒng)的統(tǒng)計業(yè)務(wù)處理流程是報表上報、人工匯總、撰寫分析報告,最終實現(xiàn)為有關(guān)管理決策部門提供信息監(jiān)督和咨詢服務(wù)的目標。統(tǒng)計應(yīng)用的科研長期以來也沿用了這種套路,即由統(tǒng)計業(yè)務(wù)方提供數(shù)據(jù),由統(tǒng)計方法專家進行數(shù)據(jù)分析、撰寫分析報告和提供咨詢建議。這樣的應(yīng)用方式存在兩個主要問題:首先,許多企事業(yè)單位統(tǒng)計應(yīng)用起點較低,基礎(chǔ)較薄弱,無法提供完善的報表支持,出現(xiàn)或資料不完整或沒有電子化的數(shù)據(jù)來源等問題,使得統(tǒng)計分析常常成為無米之炊;其次,不定期的統(tǒng)計報告方式難以滿足統(tǒng)計業(yè)務(wù)的長期發(fā)展需要。目前,越來越多的統(tǒng)計應(yīng)用要求研究人員提供能夠與統(tǒng)計業(yè)務(wù)綁定的、可長期運行的、具有可操作性的統(tǒng)計應(yīng)用整體解決方案。這個整體方案將統(tǒng)計業(yè)務(wù)處理功能、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析方法完整地集成起來。因此,如果沒有一個符合企事業(yè)單位統(tǒng)計業(yè)務(wù)自身特點的統(tǒng)計信息系統(tǒng),統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用將很難實現(xiàn)健康的、落地生根的、滾動式的發(fā)展。
總之,如果說數(shù)學(xué)是統(tǒng)計方法的首要工具,那么,統(tǒng)計應(yīng)用軟件已經(jīng)成為統(tǒng)計應(yīng)用的首要工具。
二、統(tǒng)計應(yīng)用軟件的分類
長期以來,統(tǒng)計無論在國內(nèi)外政府和企業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用,但統(tǒng)計應(yīng)用軟件在企事業(yè)信息化建設(shè)中的認可度卻相對較低。產(chǎn)生這個矛盾的一個重要原因就是統(tǒng)計應(yīng)用軟件概念混淆,分類不清。目前,人們在提及統(tǒng)計應(yīng)用軟件時會涉及統(tǒng)計分析軟件、統(tǒng)計信息系統(tǒng)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等方面。規(guī)范統(tǒng)計應(yīng)用軟件分類標準對統(tǒng)計應(yīng)用軟件發(fā)展和統(tǒng)計信息化建設(shè)有著深遠的和現(xiàn)實的意義。我們經(jīng)過對國內(nèi)外大量資料的分析研究,結(jié)合自身統(tǒng)計應(yīng)用軟件開發(fā)應(yīng)用的經(jīng)驗,提出了統(tǒng)計應(yīng)用軟件分類標準,希望能拋磚引玉,引起大家對統(tǒng)計應(yīng)用軟件的關(guān)注和研究。
首先,統(tǒng)計應(yīng)用軟件是應(yīng)用軟件的一種分類,是應(yīng)用軟件從應(yīng)用領(lǐng)域或應(yīng)用行業(yè)劃分出的一個分支。其次,根據(jù)應(yīng)用性質(zhì),統(tǒng)計應(yīng)用軟件可劃分為統(tǒng)計分析軟件、統(tǒng)計信息系統(tǒng)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三大類。
●統(tǒng)計分析軟件是依據(jù)統(tǒng)計分析方法開發(fā)的支持數(shù)據(jù)分析的工具型軟件,如SPSS和SAS等。
●統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)而建立的包含統(tǒng)計數(shù)據(jù)資源的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。其中,統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是根據(jù)統(tǒng)計處理對象(統(tǒng)計數(shù)據(jù))的特征和一般處理功能而研制的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)。
●統(tǒng)計信息系統(tǒng)是采用軟件開發(fā)平臺,結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和統(tǒng)計分析軟件等核心技術(shù)開發(fā)的服務(wù)于統(tǒng)計業(yè)務(wù)處理和統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的信息系統(tǒng)。根據(jù)統(tǒng)計業(yè)務(wù)的不同處理層次和服務(wù)對象,統(tǒng)計信息系統(tǒng)一般又可分為統(tǒng)計基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、統(tǒng)計經(jīng)營管理系統(tǒng)和統(tǒng)計決策支持系統(tǒng)。統(tǒng)計基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采集處理和統(tǒng)計報表的采集處理,包括統(tǒng)計專項調(diào)查與普查處理系統(tǒng)等;統(tǒng)計經(jīng)營管理系統(tǒng)主要用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)和報表的匯總、查詢、傳輸、基本分析和信息發(fā)布等;統(tǒng)計決策支持系統(tǒng)主要用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)綜合分析預(yù)測和深入的數(shù)據(jù)挖掘處理等。
因此,本書將重點討論的SPSS軟件是一種專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件,用于數(shù)據(jù)的各種分析,進而最終為企事業(yè)的科學(xué)決策服務(wù)。
三、關(guān)于本書
“數(shù)據(jù)”是科學(xué)決策的重要依據(jù)!白寯(shù)據(jù)說話”是科學(xué)決策的正確途徑,掌握數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析軟件工具是科學(xué)決策的有效手段。本書旨在通過對SPSS統(tǒng)計分析方法、軟件及應(yīng)用案例的介紹分析,使讀者由淺入深地了解和掌握統(tǒng)計分析方法,快速掌握SPSS軟件的使用,并靈活運用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)決策中。
●以統(tǒng)計分析過程為主線介紹SPSS
目前,關(guān)于SPSS軟件的書籍比較多,也受到廣大讀者的普遍青睞。作者參考分析了這些書籍,并在多年教學(xué)經(jīng)驗和實踐的基礎(chǔ)上,總結(jié)形成了一套獨特的SPSS軟件教學(xué)方式。
由于SPSS軟件是一種專業(yè)性較強的統(tǒng)計分析軟件,因此作者以為該軟件的介紹方法應(yīng)有別于其他非專業(yè)性的、大眾化的計算機軟件。對于大眾化軟件,一般可以按照軟件中菜單的順序來依次講解;而對SPSS這樣的專業(yè)軟件來說,該種方法則存在許多不利于快速掌握和應(yīng)用SPSS的問題。
很多已經(jīng)具備本專業(yè)領(lǐng)域知識的讀者學(xué)習(xí)SPSS軟件過程中遇到的問題是:首先,拿到一批數(shù)據(jù)后不知道如何用SPSS組織它們,不知道如何利用SPSS對它們進行基本加工和整理;其次,不知道應(yīng)從何處入手分析,應(yīng)采用SPSS中的哪些分析方法和功能實現(xiàn)對各類數(shù)據(jù)的由淺入深的分析,不知道如何理解和合理解釋分析結(jié)果等。
因此,作者以為,對SPSS軟件的學(xué)習(xí)介紹應(yīng)從實際應(yīng)用出發(fā),以統(tǒng)計分析的實踐過程為主線,從SPSS基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)管理功能的說明入手,按照針對不同數(shù)據(jù)類型、分析需求由淺至深、分析方法從易到難的思路展開,而非軟件菜單的逐一介紹。這樣,能使讀者在非常短的時間內(nèi)掌握SPSS的核心功能和分析方法,并可很快運用于實際工作中。另外,隨著對軟件使用的不斷嫻熟和分析需求的不斷深入,讀者可繼續(xù)學(xué)習(xí)和應(yīng)用SPSS的一些高級分析方法,進而逐步實現(xiàn)對SPSS功能的全面掌握和應(yīng)用。
●統(tǒng)計分析方法、SPSS操作及案例分析的有機結(jié)合
目前,雖然介紹SPSS軟件的書籍比較多,但將統(tǒng)計分析方法、SPSS操作及應(yīng)用案例分析有機結(jié)合的書籍并不十分多見。有些書籍比較側(cè)重對SPSS操作的手冊性介紹,對數(shù)據(jù)分析方法講解很少,給大量有統(tǒng)計分析需求、但又不很了解統(tǒng)計分析方法的讀者帶來諸多學(xué)習(xí)上的困難;有些書籍則比較側(cè)重統(tǒng)計分析方法的論述,但卻缺乏對SPSS操作實現(xiàn)的必要說明,這樣又會給方法的實際運用帶來障礙。從快速掌握和應(yīng)用SPSS的角度看,作者以為,較為合理的方法是將上述兩方面有機結(jié)合,并配合大量的多領(lǐng)域的分析案例,使讀者一方面可以了解分析方法的核心思想,掌握方法的正確應(yīng)用范圍,不至于濫用和誤用方法,另一方面也使讀者能夠快速熟悉和掌握SPSS,并在理解分析方法的基礎(chǔ)上給分析結(jié)果以正確合理的解釋。
●通俗的統(tǒng)計分析方法講解,詳盡的SPSS操作過程說明
針對讀者群的特點,本書力求以最通俗的方式對統(tǒng)計分析方法的核心思想、適用范圍進行講解,避免大量的數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)證明,目的是使讀者能夠快速而輕松地了解方法的本質(zhì),正確運用方法。同時,方法的介紹是緊緊圍繞SPSS的輸出結(jié)果展開的,目的是希望讀者真正理解SPSS為什么要輸出這些統(tǒng)計量及它們對分析結(jié)論的重要性,進而會正確、合理和完整地引用分析結(jié)果。另外,本書對SPSS的操作過程也給出了較為詳盡的說明,但并非是對菜單功能的簡單羅列,而是將其穿插于分析案例的實現(xiàn)過程中。因此,讀者通過案例的學(xué)習(xí),能夠獲得了解方法、掌握SPSS操作步驟、合理解釋分析結(jié)果的多方面收獲。
本書適合于從事統(tǒng)計分析和決策的社會各領(lǐng)域各相關(guān)專業(yè)的讀者,尤其適合于從事社會科學(xué)研究、經(jīng)濟管理、商業(yè)決策、人文教育、金融保險等行業(yè)的中高層管理人員。同時,也可作為高等院校財經(jīng)類專業(yè)研究生和本科生掌握SPSS統(tǒng)計分析方法和軟件使用的教材。書中附配套案例數(shù)據(jù)光盤供讀者學(xué)習(xí)和練習(xí)。
此外,本書編寫過程中,康婷婷、周元元、王曉靜、黃玉婷、祈俊勝、段遙等同學(xué)為案例數(shù)據(jù)的收集整理和計算分析做了大量工作,陳歡歌、付強、謝云等同仁對教材框架和內(nèi)容提供了諸多寶貴建議和素材。在此一并表示衷心的感謝!
由于水平所限,書中的問題與錯誤,請讀者批評指正。
目錄
第1章 SPSS統(tǒng)計分析軟件概述
1.1 SPSS使用基礎(chǔ)
1.1.1 SPSS的基本窗口
1.1.2 SPSS軟件的退出
1.2 SPSS的基本運行方式
1.2.1 窗口菜單方式
1.2.2 程序運行方式
1.2.3 混合運行方式
1.3 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟
1.3.1 數(shù)據(jù)分析的一般步驟
1.3.2 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的一般步驟
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理
2.1 SPSS數(shù)據(jù)文件
2.1.1 SPSS數(shù)據(jù)文件的特點
2.1.2 SPSS數(shù)據(jù)的基本組織方式
2.2 SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和定義方法
2.2.1 變量名
2.2.2 變量類型、寬度、列寬度
2.2.3 變量名標簽
2.2.4 變量值標簽
2.2.5 缺失值
2.2.6 計量尺度
2.2.7 結(jié)構(gòu)定義的基本操作
2.3 SPSS結(jié)構(gòu)定義的應(yīng)用案例
2.4 SPSS數(shù)據(jù)的錄入與編輯
2.4.1 SPSS數(shù)據(jù)的錄入
2.4.2 SPSS數(shù)據(jù)的編輯
2.5 SPSS數(shù)據(jù)的保存
2.5.1 SPSS支持的數(shù)據(jù)格式
2.5.2 保存SPSS數(shù)據(jù)的基本操作
2.6 讀取其他格式的數(shù)據(jù)文件
2.6.1 直接讀入其他格式的數(shù)據(jù)文件
2.6.2 使用文本向?qū)ёx入文本文件
2.6.3 使用數(shù)據(jù)庫向?qū)ёx入數(shù)據(jù)
2.7 SPSS數(shù)據(jù)文件合并
2.7.1 縱向合并數(shù)據(jù)文件
2.7.2 橫向合并數(shù)據(jù)文件
第3章 SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理
3.1 數(shù)據(jù)的排序
3.1.1 數(shù)據(jù)排序的目的
3.1.2 數(shù)據(jù)排序的基本操作
3.1.3 數(shù)據(jù)排序的應(yīng)用舉例
3.2 變量計算
3.2.1 變量計算的目的
3.2.2 SPSS算術(shù)表達式
3.2.3 SPSS條件表達式
3.2.4 SPSS函數(shù)
3.2.5 變量計算的基本操作
3.2.6 變量計算的應(yīng)用舉例
3.3 數(shù)據(jù)選取
3.3.1 數(shù)據(jù)選取的目的
3.3.2 數(shù)據(jù)選取
3.3.3 數(shù)據(jù)選取的基本操作
3.3.4 數(shù)據(jù)抽樣的應(yīng)用舉例
3.4 計數(shù)
3.4.1 計數(shù)目的
3.4.2 計數(shù)區(qū)間
3.4.3 計數(shù)的基本操作
3.4.4 計數(shù)的應(yīng)用舉例
3.5 分類匯總
3.5.1 分類匯總的目的
3.5.2 分類匯總的基本操作
3.5.3 分類匯總的應(yīng)用舉例
3.6 數(shù)據(jù)分組
3.6.1 數(shù)據(jù)分組的目的
3.6.2 SPSS的單變量值分組
3.6.3 SPSS的組距分組
3.6.4 SPSS的分位數(shù)分組
3.7 數(shù)據(jù)預(yù)處理的其他功能
3.7.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置
3.7.2 加權(quán)處理
3.7.3 數(shù)據(jù)拆分
第4章 SPSS基本統(tǒng)計分析
4.1 頻數(shù)分析
4.1.1 頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù)
4.1.2 頻數(shù)分析的基本操作
4.1.3 SPSS頻數(shù)分析的擴展功能
4.1.4 頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例
4.2 計算基本描述統(tǒng)計量
4.2.1 基本描述統(tǒng)計量
4.2.2 計算基本描述統(tǒng)計量的基本操作
4.2.3 計算基本描述統(tǒng)計量的應(yīng)用舉例
4.3 交叉分組下的頻數(shù)分析
4.3.1 交叉分組下頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù)
4.3.2 交叉列聯(lián)表的主要內(nèi)容
4.3.3 交叉列聯(lián)表行列變量間關(guān)系的分析
4.3.4 交叉分組下的頻數(shù)分析基本操作
4.3.5 交叉分組下的頻數(shù)分析應(yīng)用舉例
4.3.6 SPSS中列聯(lián)表分析的其他方法
4.4 多選項分析
4.4.1 多選項分析的目的
4.4.2 多選項分析的基本操作
4.4.3 多選項分析的應(yīng)用舉例
4.5 比率分析
4.5.1 比率分析的目的和主要指標
4.5.2 比率分析的基本步驟
4.5.3 比率分析的應(yīng)用舉例
第5章 SPSS的參數(shù)檢驗
5.1 參數(shù)檢驗概述
5.1.1 推斷統(tǒng)計與參數(shù)檢驗
5.1.2 假設(shè)檢驗的基本思想
5.1.3 假設(shè)檢驗的基本步驟
5.2 單樣本t檢驗
5.2.1 單樣本t檢驗的目的
5.2.2 單樣本t檢驗的基本步驟
5.2.3 單樣本t檢驗的基本操作
5.2.4 單樣本t檢驗的應(yīng)用舉例
5.3 兩獨立樣本t檢驗
5.3.1 兩獨立樣本t檢驗的目的
5.3.2 兩獨立樣本t檢驗的基本步驟
5.3.3 兩獨立樣本t檢驗的基本操作
5.3.4 兩獨立樣本t檢驗的應(yīng)用舉例
5.4 兩配對樣本t檢驗
5.4.1 兩配對樣本t檢驗的目的
5.4.2 兩配對樣本t檢驗的基本步驟
5.4.3 兩配對樣本t檢驗的基本操作
5.4.4 兩配對樣本t檢驗的應(yīng)用舉例
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 單因素方差分析
6.2.1 單因素方差分析的基本思想
6.2.2 單因素方差分析的數(shù)學(xué)模型
6.2.3 單因素方差分析的基本步驟
6.2.4 單因素方差分析的基本操作
6.2.5 單因素方差的應(yīng)用舉例
6.2.6 單因素方差分析的進一步分析
6.2.7 單因素方差應(yīng)用舉例的進一步分析
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 多因素方差分析的數(shù)學(xué)模型
6.3.3 多因素方差分析的基本步驟
6.3.4 多因素方差分析的基本操作
6.3.5 多因素方差分析的應(yīng)用舉例
6.3.6 多因素方差分析的進一步分析
6.3.7 多因素方差分析應(yīng)用舉例的進一步分析
6.4 協(xié)方差分析
6.4.1 協(xié)方差分析的基本思路
6.4.2 協(xié)方差分析的數(shù)學(xué)模型
6.4.3 協(xié)方差分析的基本操作
6.4.4 協(xié)方差分析的應(yīng)用舉例
第7章 SPSS的非參數(shù)檢驗
7.1 單樣本的非參數(shù)檢驗
7.1.1 總體分布的卡方檢驗
7.1.2 二項分布檢驗
7.1.3 單樣本KS檢驗
7.1.4 變量值隨機性檢驗
7.2 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗
7.2.1 兩獨立樣本的曼惠特尼U檢驗(MannWhitney U)
7.2.2 兩獨立樣本的KS檢驗
7.2.3 兩獨立樣本的游程檢驗(WaldWolfwitz Runs)
7.2.4 極端反應(yīng)檢驗(Moses Extreme Reactions)
7.2.5 兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.2.6 兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.3 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗
7.3.1 中位數(shù)檢驗
7.3.2 多獨立樣本的KruskalWallis檢驗
7.3.3 多獨立樣本的JonckheereTerpstra檢驗
7.3.4 多獨立樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.3.5 多獨立樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.4 兩配對樣本的非參數(shù)檢驗
7.4.1 兩配對樣本的McNemar檢驗
7.4.2 兩配對樣本的符號檢驗
7.4.3 兩配對樣本W(wǎng)ilcoxon符號秩檢驗
7.4.4 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.4.5 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.5 多配對樣本的非參數(shù)檢驗
7.5.1 多配對樣本的Friedman檢驗
7.5.2 多配對樣本的Cochran Q檢驗
7.5.3 多配對樣本的Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗
7.5.4 多配對樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.5.5 多配對樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
第8章 SPSS的相關(guān)分析和線性回歸分析
8.1 相關(guān)分析和回歸分析概述
8.2 相關(guān)分析
8.2.1 散點圖
8.2.2 相關(guān)系數(shù)
8.2.3 相關(guān)分析應(yīng)用舉例
8.3 偏相關(guān)分析
8.3.1 偏相關(guān)分析和偏相關(guān)系數(shù)
8.3.2 偏相關(guān)分析的基本操作
8.3.3 偏相關(guān)分析的應(yīng)用舉例
8.4 回歸分析
8.4.1 回歸分析概述
8.4.2 線性回歸模型
8.4.3 回歸參數(shù)的普通最小二乘估計
8.4.4 回歸方程的統(tǒng)計檢驗
8.4.5 多元回歸分析中的其他問題
8.4.6 線性回歸分析的基本操作
8.4.7 線性回歸分析的其他操作
8.4.8 線性回歸分析的應(yīng)用舉例
8.5 曲線估計
8.5.1 曲線估計概述
8.5.2 曲線估計的基本操作
8.5.3 曲線估計的應(yīng)用舉例
第9章 SPSS的Logistic回歸分析
9.1 Logistic回歸分析概述
9.2 二項Logistic回歸分析
9.2.1 二項Logistic回歸方程
9.2.2 二項Logistic回歸方程系數(shù)的含義
9.2.3 二項Logistic回歸方程的檢驗
9.2.4 二項Logistic回歸分析中的虛擬自變量
9.3 二項Logistic回歸分析的應(yīng)用
9.3.1 二項Logistic回歸分析的基本操作
9.3.2 二項Logistic回歸分析的其他操作
9.3.3 二項Logistic回歸應(yīng)用示例
9.4 多項Logistic回歸分析
9.4.1 多項Logistic回歸分析概述
9.4.2 多項Logistic回歸分析的基本操作和應(yīng)用
9.4.3 多項Logistic回歸分析的其他操作和應(yīng)用
9.5 多項有序回歸分析
9.5.1 多項有序回歸分析概述
9.5.2 多項有序回歸分析的基本操作和應(yīng)用
第10章 SPSS的聚類分析
10.1 聚類分析的一般問題
10.1.1 聚類分析的意義
10.1.2 聚類分析中“親疏程度”的度量方法
10.1.3 聚類分析幾點說明
10.2 層次聚類
10.2.1 層次聚類的兩種類型和兩種方式
10.2.2 個體與小類、小類與小類間“親疏程度”的度量方法
10.2.3 層次聚類的基本操作
10.2.4 層次聚類的應(yīng)用舉例
10.3 KMeans聚類
10.3.1 KMeans聚類分析的核心步驟
10.3.2 KMeans聚類分析的基本操作
10.3.3 KMeans聚類分析的應(yīng)用舉例
第11章 SPSS的因子分析
11.1 因子分析概述
11.1.1 因子分析的意義
11.1.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型和相關(guān)概念
11.2 因子分析的基本內(nèi)容
11.2.1 因子分析的基本步驟
11.2.2 因子分析的前提條件
11.2.3 因子提取和因子載荷矩陣的求解
11.2.4 因子的命名
11.2.5 計算因子得分
11.3 因子分析的基本操
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