高等学校教材·计算机应用：SPSS统计分析实例精选

　　第1章　SPSS的关键命令
　　1.1　SPSS自身的程序结构(即过程)
　　1.2　SPSS的程序（命令）行
　　1.2.1　一个简单的SPSS程序例子
　　1.2.2　SPSS的操作命令
　　1.2.3　SPSS的数据编码
　　1.2.4　另一个简单的SPSS编程
　　习题1
　　第2章　采用命令法快速输入数据
　　2.1　SPSS的简单命令
　　2.2　对问卷中数据的编码
　　2.3　定义SPSS变量的属性
　　2.4　SPSS数据的固定格式
　　2.5　SPSS数据的自由格式
　　2.6　建立SPSS的命令文件
　　2.7　SPSS命令文件的4种格式
　　2.8　编程后立即进行统计分析
　　2.9　调用老命令文件(程序)进行统计分析
　　2.10　正确编辑SPSS原始数据小结
　　2.11　统计分析的最佳方案
　　习题2
　　第3章　数据备份与分组
　　3.1　创建新变量
　　3.1.1　通过Compute对话框创建新变量
　　3.1.2　采用COMPUTE命令创建新变量
　　3.1.3　数学函数
　　3.1.4　缺失值函数
　　3.2　采用IF命令进行条件变换及逻辑校验
　　3.2.1　IF命令格式
　　3.2.2　关系表达式中的关系符
　　3.2.3　逻辑表达式中的运算符
　　3.2.4　两种缺失值的逻辑函数
　　3.2.5　缺失值的处理
　　3.2.6　IF命令的对话框
　　3.3　数据重新分组
　　3.3.1　单击对话框重新编码数据的实例
　　3.3.2　RECODE命令的格式
　　3.3.3　RECODE在命令文件中的位置
　　3.4　计算有相同情况的次数
　　3.5　SPSS的运算次序
　　3.6　运算符的用法
　　习题3
　　第4章　图文并茂的SPSS图形
　　4.1　数据要求
　　4.2　绘制条形图
　　4.3　在Graphs中绘制“一图多变量”的条形图
　　4.4　在Graphs中进一步绘制多变量的条形图
　　4.5　直方图的描述
　　4.6　图文并茂的圆形图
　　4.6.1　对话框法
　　4.6.2　命令法
　　习题4
　　第5章　SPSS统计分析的预备知识
　　5.1　总体与样本
　　5.2　参数与统计量
　　5.3　正态分布
　　5.4　经验规则的应用
　　5.5　正态分布的假设检验
　　5.5.1　检验正态性的重要统计量
　　5.5.2　检验正态性的其他图示法
　　5.6　显著性水平与α值
　　习题5
　　第6章　数据的排序、行列互换及抽样和加权
　　6.1　SPSS的Data Editor窗口
　　6.2　几十个Cases的数据输入法
　　6.3　成百上千个Cases的数据输入法
　　6.4　个案排序
　　6.5　数据的行列互换
　　6.6　限选个案Cases进行局部统计
　　6.6.1　限选某个子总体进行统计
　　6.6.2　提取随机样本进行统计
　　6.6.3　限选前n个Cases
　　6.7　个案加权
　　6.8　Data中的其他菜单命令
　　习题6
　　第7章　用Frequencies和Tables描述频次
　　7.1　应用Frequencies过程的预备知识
　　7.2　绘制单变量的频率表
　　7.3　进一步通过TABLE过程绘制多变量的频率表
　　7.4　更深入的分析
　　7.5　Paste回来的程序
　　习题7
　　第8章　多选项的统计技术
　　8.1　多选项的计算机编码
　　8.2　多选项中二分法与分类法的区别
　　8.2.1　多选项分类法
　　8.2.2　多选项二分法
　　8.3　多选项的数据及程序
　　8.4　多选项频次分布表及分析
　　8.5　多选项的交叉汇总表及分析
　　8.5.1　交叉汇总表的统计法
　　8.5.2　输出的交叉汇总表
　　8.5.3　交叉汇总表分析
　　习题8
　　第9章　采用Crosstabs过程对双变量交叉汇总
　　9.1　双变量交叉汇总法
　　9.1.1　统计方法
　　9.1.2　分析方法
　　9.2　次序—次序（定序—定序）变量用Gamma或D系数测量
　　9.3　比例—比例（定比—定比）变量用皮尔逊CORR系数测量
　　9.4　标称—区间（定类—定距）变量用Eta系数测量
　　9.5　标称—次序（定类—定序）变量用λ系数测量
　　9.6　标称—标称（定类—定类）变量用λ系数测量
　　9.7　Crosstabs对话框的应用
　　9.8　CROSSTABS过程的命令总表
　　习题9
　　第10章　两个子总体均值的比较
　　10.1　描述子总体均值的差异（MEANS过程的应用）
　　10.1.1　寻找相关方面
　　10.1.2　论证所用的数据及其程序
　　10.1.3　高考成绩与父亲职业的关系
　　10.1.4　不同地区考生的成绩分析
　　10.1.5　采用对话框进行统计
　　10.1.6　MEANS过程的命令、子命令的功能及用法
　　10.2　一个样本TTEST
　　10.2.1　一个样本TTEST的程序及数据
　　10.2.2　一个样本TTEST的对话框
　　10.2.3　一个样本TTEST的假设检验
　　10.2.4　一个样本TTEST结果分析
　　10.3　独立样本TTEST的应用
　　10.3.1　采用命令法进行独立样本T检验
　　10.3.2　采用对话框法进行独立样本T检验
　　10.4　配对差值TTEST
　　10.4.1　采用对话框进行配对差值TTEST
　　10.4.2　配对差值TTEST的结果分析
　　10.4.3　采用命令统计法进行配对差值T检验
　　10.5　单因素方差分析
　　10.5.1　OneWay ANOVA的菜单位置
　　10.5.2　采用对话框比较两组平均成绩的差异
　　10.5.3　OneWay ANOVA的结果分析
　　习题10
　　第11章　采用Explore探测数据的正态性
　　11.1　Explore过程可探测数据的错误来源
　　11.2　Explore探测的数据
　　11.3　图形显示之一： 直方图
　　11.4　图形显示之二： 茎叶图
　　11.5　框图
　　11.6　统计分析前对假设的检验
　　11.7　幂转换的形式
　　11.7.1　幂转换
　　11.7.2　正态性检验
　　11.8　集中趋势分布的3种较佳平稳测度
　　11.9　采用Explore的对话框进行数据探测
　　11.10　在Syntax窗口编程
　　习题11
　　第12章　过程ANOVA的应用
　　12.1　ANOVA过程的应用之一： 描述统计
　　12.2　ANOVA过程的应用之二： 方差分析
　　12.2.1　方差分析的假设
　　12.2.2　方差分析的结果
　　12.2.3　交互效应的检验
　　12.3　主效应的检验
　　12.4　ANOVA 过程的命令及其用法
　　12.5　采用对话框做ANOVA（多因素方差）分析
　　习题12
　　第13章　非参数检验
　　13.1　非参数检验过程的菜单和数据文件
　　13.2　ChiSquare（卡方）单样本检验
　　13.3　Binomial(二项式)检验
　　13.4　药量的Runs检验
　　13.5　单样本的KolmogorovSmirnov 检验
　　13.6　双样本的KolmogorovSmirnov 检验
　　13.7　K个独立样本的KruskalWallis检验
　　13.8　成对样本的Wilcoxon Signed Ranks 检验
　　13.9　K对样本的 Friedman 检验
　　习题13
　　第14章　相关分析
　　14.1　双变量相关分析
　　14.1.1　数据
　　14.1.2　从相关矩阵看“SARS疫情”与广东气温的关系
　　14.1.3　缺失值的剔除法对相关矩阵的影响
　　14.1.4　Correlation的对话框细节
　　14.1.5　运行Correlation 过程命令
　　14.2　偏相关分析
　　14.2.1　计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”
　　14.2.2　如何辨别变量之间的虚假相关
　　14.2.3　找回隐含相关
　　14.2.4　通过对话框进行偏相关分析
　　14.2.5　偏相关主对话框的应用说明
　　14.2.6　将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口
　　14.3　偏相关命令表
　　习题14
　　第15章　Cox Regression 过程的医学应用
　　15.1　只有一个协变量的COXREG回归模型
　　15.1.1　幸存函数的计算
　　15.1.2　基线与幸存时间的关系
　　15.1.3　危险率函数
　　15.2　多协变量COXREG回归模型
　　15.2.1　含多个协变量的一般模型
　　15.2.2　有3个协变量的回归模型
　　15.2.3　多个协变量模型的主要参数
　　15.3　回归模型的假设检验
　　15.4　选择预测的协变量
　　15.4.1　选择协变量的理论依据
　　15.4.2　两种常用的选择变量法
　　15.5　向前选择变量的例子
　　15.5.1　例子中的程序和数据
　　15.5.2　输出结果
　　15.5.3　第1步进入方程的变量
　　15.5.4　第2步进入方程的变量
　　15.5.5　考察模型及其回归系数
　　15.5.6　第2个变量进入方程后的模型
　　15.5.7　第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰
　　15.5.8　成比例危险率模型
　　15.6　对话框的用法
　　15.6.1　Cox Regression主对话框
　　15.6.2　定义Status变量的对话框
　　15.6.3　画图的对话框
　　15.7　COXREG过程的命令及子命令
　　习题15
　　第16章　品牌研究中的结合分析
　　16.1　结合分析的要领
　　16.2　采用正交设计建立卡片
　　16.3　精品购物的一个调查例子
　　16.4　结合分析的方法
　　16.5　市场预测与决策
　　16.6结合分析的命令
　　习题16
　　第17章　多元线性回归
　　17.1　多元线性回归模型的拟合优度
　　17.2　多元回归的基本条件
　　17.3　设定异常值和影响点
　　17.3.1　从标准残差看异常值
　　17.3.2　检测5个最大及最小的异常值
　　17.4　数据不符合回归假设时的处理法
　　17.5　向前选择变量法
　　17.6　自后淘汰变量法
　　17.7　逐步回归法
　　17.8　多元回归中影响点的检测
　　17.9　多元共线性诊断
　　17.10　解释回归模型
　　17.11　在对话框中运行线性回归
　　习题17
　　第18章　非线性回归分析
　　18.1　曲线估计
　　18.1.1　曲线估计过程的菜单位置
　　18.1.2　曲线估计的数据及其统计法
　　18.1.3　存储临时变量
　　18.2　二分的逻辑斯蒂克回归
　　18.2.1　采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归
　　18.2.2　采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归
　　18.2.3　二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析
　　18.2.4　三种常用的回归法
　　18.3　多分逻辑斯蒂克回归分析
　　18.4　TwoStage LeastSquares回归
　　18.4.1　TwoStage LeastSquares回归例子
　　18.4.2　结果分析
　　18.5　Nonlinear Regression过程在人口普查与预测中的应用
　　18.5.1　从非线性回归模型解出初始值
　　18.5.2　非线性回归模型的主要统计量
　　18.5.3　人口预测
　　18.6　利用Probit过程分析单位概率
　　18.6.1　中度效果分析
　　18.6.2　三组预测水平值的比较
　　18.6.3　各组药效的比较
　　习题18
　　第19章　聚类分析
　　19.1　二阶聚类
　　19.1.1　二阶聚类的特点
　　19.1.2　二阶聚类的数据
　　19.1.3　二阶聚类的对话框例子
　　19.1.4　二阶聚类的结果分析
　　19.1.5　二阶聚类小结
　　19.2　谱系聚类
　　19.3　个案Q聚类
　　19.3.1　从冰柱图看聚类结果
　　19.3.2　平均连接法的图表
　　19.3.3　从树形图分析聚类成员
　　19.4　变量R聚类
　　习题19
　　第20章　判别分析
　　20.1　从抽烟与心脏病的关系入手研究
　　20.1.1　选择分析的个案
　　20.1.2　组间均值差别
　　20.1.3　Wilks的λ值
　　20.1.4　相关系数的评价
　　20.1.5　判别系数的估计
　　20.1.6　判别函数的解释
　　20.1.7　Bayes的分组规则
　　20.1.8　判别分的计算及分组
　　20.1.9　个案分组后的概括统计表
　　20.1.10 判别分的直方图（两种版本的比较）
　　20.1.11　计算错误分组的比例
　　20.1.12　不正确分组的期望比例
　　20.1.13　判别分析的其他统计量
　　20.1.14　判别函数与变量二者之间的关系
　　20.1.15　费歇尔分组函数系数
　　20.2　逐步判别法
　　20.3　其他几种选择变量的标准
　　20.4　三组判别分析
　　20.5　当违背假设时的情形
　　20.6　判别分析对话框的用法
　　20.7　判别分析的命令总表
　　习题20
　　第21章　因素分析及对应分析
　　21.1　因素分析所用的数据
　　21.2　因素分析的对话框设置法
　　21.3　输出结果及其分析
　　21.3.1　因素的初始统计量(共通性)
　　21.3.2　因素抽取
　　21.4　用主成分法抽取前3个因素
　　21.5　通过未加权最小二乘法抽取因素
　　21.6　提炼主成分
　　21.7　转轴前后的对比
　　21.8　对转轴效果的验证
　　21.9　因素分析
　　21.10　社会调研与市场分析中的对应分析
　　习题21
　　第22章　复方差分析
　　22.1　什么是复方差分析
　　22.2　假设与检验
　　22.2.1　假设的必要条件
　　22.2.2　检验假设
　　22.3　多因变量二水平模型的假设检验
　　22.3.1　多因变量之间相关性的检验
　　22.3.2　因变量联合分布为正态性的假设与检验
　　22.3.3　方差齐性检验
　　22.4　双因变量单因素的Hotelling T2检验
　　22.4.1　单因变量的Hotelling T2检验
　　22.4.2　参数估计
　　22.5　因变量是多水平（多样本）模型的假设检验
　　22.5.1　本节分析用的数据及程序
　　22.5.2　进行描述统计
　　22.5.3　进行主成分分析或Bartlett的球状检验
　　22.5.4　多元差异性检验
　　22.5.5　效应检验
　　22.6　用残差检验效度
　　22.6.1　观察值、期望值及其残差
　　22.6.2　参数的系数估计
　　22.6.3　均值的预测
　　22.7　最后的一点启示
　　22.8　采用GLM对话框进行复方差分析
　　习题22
　　第23章　反复测量方差分析
　　23.1　什么是反复测量
　　23.2　绘出图形并进行描述统计
　　23.2.1　描述性统计量
　　23.2.2　图形描述
　　23.3　均值差的分析
　　23.3.1　转换变量
　　23.3.2　正交正态差对照的图示
　　23.4　检验各种效应的差别
　　23.4.1　检验常数效应
　　23.4.2　关于方差分析表
　　23.4.3　检验考试对象效应
　　23.4.4　平均的单因变量显著性检验
　　23.4.5　选择多元或一元结果
　　23.5　选择polynomial等其他对照
　　23.6　二因子的设计模型
　　23.6.1　二因子模型的检验
　　23.6.2　变量的转换
　　23.7　效应的假设检验
　　23.8　增加一个对象间的因子后的交互效应
　　23.8.1　对象内与对象间的因子模型
　　23.8.2　有组间因子时的非饱和模型
　　23.8.3　有组间因子时的饱和模型
　　23.9　带有一个常数协变量的协方差分析
　　23.9.1　协方差的预分析
　　23.9.2　协方差分析
　　23.9.3　方差分析后的线性模型
　　23.10　方差分析的图示
　　习题23
　　附录A　习题参考答案
　　附录B　如何阅读本书
　　参考文献

　　本书是以SPSS全套英文文献作为指南，按照SPSS新版本13.0的新功能、新特色编写而成的（输出风格截然不同于SPSS 12.0以前的版本）。
　　本书的前17章囊括了各种基本统计分析法。第18章后面各章涵盖了常用的专业统计和高级统计知识，可满足本科生、研究生、科研工作者进行各种定量分析的需求。有些章节，如数据快速输入（DATA LIST法）、复方差分析、结合分析和对应分析等知识，是本书的特色之一，也是当今社会调查和市场调研的精锐武器。
　　本书力求写成国内SPSS分析应用的精品教材，可作为全国高校经济学、统计学、市场营销学、医学、心理学、人文社会学、管理学、运筹学专业计算机统计分析的教材，同时，本书也是统计师、科研人员、行政管理人员以及广大自然科学工作者进行课题研究及定量分析的必选参考书。