本書是在第5版11.8節(jié)及之后內(nèi)容的基礎(chǔ)上，基于軟件SPSS 26，根據(jù)讀者的反饋意見修訂而成的。全書內(nèi)容以統(tǒng)計分析應(yīng)用為主，簡要介紹各種統(tǒng)計分析方法的基本思想和基本概念；詳細敘述操作方法，每種分析方法均設(shè)置了對應(yīng)的例題，涉及各個領(lǐng)域。每個例題均從數(shù)據(jù)解釋、數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)、方法選擇、操作步驟，以及對輸出結(jié)果的分析解釋方面給予了說明。本書保留第5版的統(tǒng)計分析方法，對基本操作的內(nèi)容等進行了壓縮、修正及簡化。對于SPSS 26中的界面改動部分及新增按鈕部分，本書進行了相應(yīng)圖形及文字方面的解釋、修改和補充。在內(nèi)容上，本書增加了分位數(shù)回歸、ROC曲線、ROC分析、貝葉斯推斷等內(nèi)容。為方便讀者閱讀，本書所有例題數(shù)據(jù)均按章節(jié)編號，上傳至華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）。為便于教學(xué)，我們?yōu)閷⒈緯鳛榻滩牡慕處熋赓M提供電子課件，登錄華信教育資源網(wǎng)便可下載使用。本書可以作為要求掌握統(tǒng)計分析方法和SPSS軟件操作的高等院校的本科生、研究生的教材和自學(xué)參考書，也適用于數(shù)據(jù)分析或統(tǒng)計應(yīng)用各領(lǐng)域、各專業(yè)的研究人員、中高層管理人員和決策者。
朱紅兵，從事本科生、研究生的統(tǒng)計學(xué)和統(tǒng)計軟件的教學(xué)工作，獲北京市科協(xié)青年優(yōu)秀論文獎，被評為北京市優(yōu)秀青年骨干教師。代表性作品：《SPSS統(tǒng)計分析（第5版）》（主編）\《應(yīng)用統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用》（編著）\《社會科學(xué)統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)》（譯）.朱一力, 北京體育學(xué)院教師, 從事本科生、研究生的統(tǒng)計學(xué)和統(tǒng)計軟件的教學(xué)工作，參與編寫《SPSS統(tǒng)計分析（第5版）》.
目 錄
第1章 對數(shù)線性模型及其他回歸分析1
1.1 加權(quán)回歸1
1.1.1 加權(quán)回歸的概念1
1.1.2 加權(quán)回歸過程2
1.1.3 加權(quán)回歸分析實例3
1.2 兩階最小二乘法5
1.2.1 兩階最小二乘法的概念5
1.2.2 兩階最小二乘法過程7
1.2.3 兩階最小二乘法分析實例8
1.3 最優(yōu)尺度回歸10
1.3.1 最優(yōu)尺度回歸的概念10
1.3.2 最優(yōu)尺度回歸過程20
1.3.3 最優(yōu)尺度回歸分析實例28
1.4 對數(shù)線性模型31
1.4.1 對數(shù)線性模型的概念31
1.4.2 一般對數(shù)線性回歸分析34
1.4.3 Logit對數(shù)線性回歸分析42
1.4.4 選擇模型對數(shù)線性回歸分析49
1.5 分位數(shù)回歸57
1.5.1 分位數(shù)回歸分析概述57
1.5.2 分位數(shù)回歸過程57
1.5.3 分位數(shù)回歸分析實例64
習(xí)題167
第2章 非參數(shù)檢驗68
2.1 卡方檢驗69
2.1.1 卡方檢驗的基本概念69
2.1.2 卡方檢驗過程69
2.1.3 卡方檢驗分析實例71
2.2 二項分布檢驗73
2.2.1 二項分布檢驗的基本概念與操作73
2.2.2 二項分布檢驗分析實例74
2.3 游程檢驗75
2.3.1 游程檢驗的基本概念75
2.3.2 游程檢驗過程76
2.3.3 游程檢驗分析實例76
2.4 一個樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗77
2.4.1 一個樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗的基本概念77
2.4.2 一個樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗過程78
2.4.3 一個樣本的柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫檢驗分析實例78
2.5 兩個獨立樣本檢驗79
2.5.1 兩個獨立樣本檢驗的用途與基本操作79
2.5.2 兩個獨立樣本檢驗分析實例83
2.6 多個獨立樣本檢驗84
2.6.1 多個獨立樣本檢驗的用途與操作84
2.6.2 多個獨立樣本檢驗分析實例86
2.7 兩個相關(guān)樣本檢驗87
2.7.1 兩個相關(guān)樣本檢驗的用途與操作87
2.7.2 兩個相關(guān)樣本檢驗分析實例89
2.8 多個相關(guān)樣本檢驗90
2.8.1 多個相關(guān)樣本檢驗的用途與操作90
2.8.2 多個相關(guān)樣本檢驗分析實例91
2.9 新版非參數(shù)假設(shè)檢驗的界面及其使用方法92
2.9.1 單樣本檢驗92
2.9.2 獨立樣本檢驗100
2.9.3 相關(guān)樣本檢驗106
習(xí)題2113
第3章 聚類分析與判別分析114
3.1 聚類分析、判別分析及其分析過程114
3.1.1 聚類分析114
3.1.2 判別分析115
3.2 兩步聚類115
3.2.1 兩步聚類的概述及有關(guān)術(shù)語115
3.2.2 兩步聚類過程117
3.2.3 兩步聚類分析實例120
3.3 快速聚類122
3.3.1 快速聚類概述122
3.3.2 快速聚類過程123
3.3.3 快速聚類分析實例125
3.4 系統(tǒng)聚類129
3.4.1 系統(tǒng)聚類概述129
3.4.2 系統(tǒng)聚類過程130
3.4.3 樣品聚類分析實例136
3.4.4 變量聚類概述143
3.4.5 變量聚類分析實例143
3.5 判別分析147
3.5.1 判別分析概述147
3.5.2 判別分析過程149
3.5.3 判別分析實例154
3.5.4 逐步判別分析161
3.6 ROC曲線167
3.6.1 ROC曲線的基本原理167
3.6.2 ROC曲線的基本過程168
3.6.3 ROC曲線實例169
3.7 ROC分析171
3.7.1 ROC分析概述171
3.7.2 ROC分析過程171
3.7.3 ROC分析實例173
習(xí)題3175
第4章 因子分析與對應(yīng)分析176
4.1 主成分分析與因子分析176
4.1.1 主成分分析與因子分析概述176
4.1.2 因子分析過程181
4.1.3 因子分析實例187
4.1.4 利用因子得分進行聚類190
4.1.5 市場研究中的顧客偏好分析194
4.2 對應(yīng)分析197
4.2.1 對應(yīng)分析概述197
4.2.2 對應(yīng)分析過程198
4.2.3 對應(yīng)分析實例202
習(xí)題4204
第5章 信度分析與多維尺度分析205
5.1 信度分析205
5.1.1 信度分析的概念205
5.1.2 信度分析過程208
5.1.3 信度分析實例211
5.2 多維尺度分析212
5.2.1 多維尺度分析的功能與數(shù)據(jù)要求212
5.2.2 多維尺度分析過程212
5.2.3 多維尺度分析實例215
習(xí)題5217
第6章 結(jié)合分析218
6.1 結(jié)合分析概述218
6.2 正交試驗設(shè)計219
6.2.1 試驗設(shè)計中的問題219
6.2.2 正交試驗設(shè)計的思路219
6.2.3 正交試驗設(shè)計過程221
6.2.4 正交試驗設(shè)計實例223
6.2.5 正交試驗設(shè)計過程語句225
6.3 試驗設(shè)計結(jié)果的打印231
6.3.1 設(shè)計結(jié)果打印過程231
6.3.2 打印調(diào)查用卡片實例232
6.3.3 正交試驗設(shè)計打印過程語句233
6.4 結(jié)合分析語句與實例234
6.4.1 結(jié)合分析語句235
6.4.2 結(jié)合分析語句實例239
6.5 結(jié)合分析實例243
6.5.1 課題分析與正交試驗設(shè)計243
6.5.2 調(diào)查準備與調(diào)查245
6.5.3 結(jié)合分析編程與結(jié)果分析247
習(xí)題6251
第7章 時間序列分析252
7.1 時間序列的建立和平穩(wěn)化253
7.1.1 缺失值數(shù)據(jù)的替換253
7.1.2 建立時間序列新變量254
7.2 序列圖257
7.2.1 序列圖過程257
7.2.2 序列圖應(yīng)用實例259
7.3 建立時間序列模型260
7.3.1 指數(shù)平滑與ARIMA模型概述261
7.3.2 選擇分析變量273
7.3.3 選擇統(tǒng)計量280
7.3.4 圖表282
7.3.5 輸出項目的過濾283
7.3.6 保存新變量284
7.3.7 建模的其他選項285
7.3.8 時間序列分析實例286
7.4 應(yīng)用傳統(tǒng)模型290
7.4.1 應(yīng)用時間序列模型過程290
7.4.2 應(yīng)用時間序列模型分析實例291
7.5 自相關(guān)292
7.5.1 自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)的計算292
7.5.2 自相關(guān)圖294
7.5.3 自相關(guān)分析過程295
7.5.4 自相關(guān)分析實例296
7.6 季節(jié)性分解法298
7.6.1 季節(jié)性分解法模型298
7.6.2 季節(jié)性分解法分析過程300
7.6.3 季節(jié)性分解法分析實例301
7.7 頻譜分析302
7.7.1 頻譜分析概述302
7.7.2 頻譜分析過程305
7.7.3 頻譜分析實例306
7.8 互相關(guān)307
7.8.1 互相關(guān)概述307
7.8.2 互相關(guān)過程308
7.8.3 互相關(guān)實例309
習(xí)題7310
第8章 生存分析311
8.1 生存分析概述311
8.1.1 生存分析與生存數(shù)據(jù)311
8.1.2 生存時間函數(shù)312
8.1.3 Kaplan-Meier法312
8.1.4 Cox回歸模型313
8.1.5 Cox依時協(xié)變量回歸模型313
8.2 壽命表分析314
8.2.1 壽命表分析概述314
8.2.2 壽命表分析過程314
8.2.3 壽命表分析實例316
8.3 Kaplan-Meier分析319
8.3.1 Kaplan-Meier分析概述319
8.3.2 Kaplan-Meier分析過程319
8.3.3 Kaplan-Meier分析實例322
8.4 Cox回歸分析323
8.4.1 Cox回歸分析概述323
8.4.2 Cox回歸分析過程324
8.4.3 Cox回歸分析實例329
8.5 Cox依時協(xié)變量回歸分析331
8.5.1 Cox依時協(xié)變量回歸分析過程331
8.5.2 Cox依時協(xié)變量回歸分析實例333
習(xí)題8336
第9章 生成統(tǒng)計圖337
9.1 概述337
9.2 條形圖和三維條形圖337
9.2.1 選擇圖類型338
9.2.2 簡單條形圖338
9.2.3 復(fù)式條形圖341
9.2.4 堆積條形圖342
9.2.5 三維條形圖343
9.3 線圖、面積圖、盤高-盤低圖和餅圖344
9.3.1 選擇圖形類型344
9.3.2 堆積面積圖345
9.3.3 多線折線圖346
9.3.4 垂直線圖346
9.3.5 簡單盤高-盤低-收盤圖347
9.3.6 簇狀盤高-盤低-收盤圖348
9.3.7 簡單范圍條形圖349
9.3.8 差別面積圖350
9.3.9 餅圖351
9.4 箱圖和誤差條形圖352
9.4.1 選擇箱圖和誤差條形圖類型352
9.4.2 簡單箱圖352
9.4.3 復(fù)式箱圖353
9.4.4 簡單誤差條形圖353
9.4.5 復(fù)式誤差條形圖354
9.5 散點圖355
9.5.1 選擇散點圖模式355
9.5.2 簡單散點圖355
9.5.3 重疊散點圖356
9.5.4 矩陣散點圖357
9.5.5 簡單點圖358
9.6 直方圖359
9.7 帕累托圖360
9.7.1 選擇帕累托圖類型360
9.7.2 簡單帕累托圖360
9.7.3 堆積帕累托圖362
9.8 控制圖363
9.8.1 選擇控制圖類型363
9.8.2 平均值控制圖、極差控制圖、標準差控制圖364
9.8.3 單值控制圖和移動極差控制圖366
9.8.4 不合格品率控制圖和不合格品數(shù)控制圖367
9.8.5 缺陷數(shù)控制圖和單位缺陷數(shù)控制圖369
習(xí)題9370
第10章 編輯統(tǒng)計圖371
10.1 認識圖形組成371
10.2 編輯平面統(tǒng)計圖372
10.2.1 圖形編輯途徑和操作372
10.2.2 改變圖形構(gòu)成373
10.2.3 圖形與文字修飾380
10.2.4 坐標軸的編輯382
10.2.5 圖形的修飾385
10.2.6 圖內(nèi)線條的編輯386
10.2.7 餅圖編輯388
10.2.8 散點圖的編輯390
10.2.9 文件管理394
習(xí)題10395
第11章 貝葉斯推斷396
11.1 貝葉斯統(tǒng)計推斷概述396
11.1.1 貝葉斯公式396
11.1.2 貝葉斯統(tǒng)計學(xué)396
11.1.3 貝葉斯統(tǒng)計推斷中用到一些基本術(shù)語397
11.1.4 貝葉斯統(tǒng)計決策中用到一些基本術(shù)語399
11.1.5 幾種常見先驗條件下的后驗分布399
11.1.6 “貝葉斯統(tǒng)計信息”菜單項涉及過程與SPSS其他過程的聯(lián)系與
區(qū)別400
11.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析401
11.2.1 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析過程402
11.2.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布分析實例405
11.3 貝葉斯單樣本二項分布推斷分析407
11.3.1 貝葉斯單樣本二項分布推斷分析過程407
11.3.2 貝葉斯單樣本二項分布推斷分析實例409
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