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SPSS統計分析精要與實例詳解 ( 簡體 字) |
| 作者：夏怡凡 | 類別：1. -> 工具書、軟體 -> 統計軟體 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 25479
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
【不接受訂購】 |
| 出版日：3/1/2010 |
| 頁數：420 |
| 光碟數：1 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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【不接受訂購】 | | ISBN：9787121103100 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：本書是為經濟類和管理類非統計專業的本科生及研究生所寫的教材。筆者在從事SPSS軟件及應用教學時，常常為沒有一本好的教材而煩惱。國內介紹SPSS的教材，一部分教材是從事醫學統計和衛生統計的學者所編著，書中例題多為與衛生統計相關例題，對于經濟類和管理類學生來說實用價值不大；另一部分教材重點介紹SPSS操作和流程，即類似“操作寶典”類型的工具書，對于SPSS在實際中的應用，特別是在經濟和管理方面的應用介紹得不夠充分，掌握起來也由于操作過多而非常困難；還有一部分教材則重點介紹統計學的原理，對于SPSS操作的介紹比較簡略，學生學到的是生搬硬套的SPSS操作，而對于SPSS在不同情況、不同經濟和管理問題中的應用并沒有真正理解。
寫作背景
過去，筆者在講解統計學和多元統計分析課程時，采用的教材多使用其他統計軟件，例如SAS和R編寫例題求解程序，并沒有涉及SPSS，這對于統計學專業的學生和對統計分析有興趣的研究者是有好處的。但筆者認為，對于大多數從事統計應用的經濟和管理類學生和工作者而言，SPSS足夠完成其日常的工作，只要熟練掌握SPSS原理和操作，對于經濟和管理類數據的一般統計分析便可勝任。另外，SPSS作為世界主流統計軟件，以其獨特的菜單式簡便操作和豐富完善的結果深受社會上統計工作者的喜愛。因此，筆者萌生了寫一本兼顧統計學一般原理和SPSS操作教材的愿望。西南財經大學和電子工業出版社的大力支持使得這一愿望變成了現實。
寫作特點
1．在本書的編著中，注意了統計原理的闡述和SPSS操作的解釋。在統計原理的闡述中，筆者在交代一般統計原理時，特別注意將每一種方法的適用條件與其他方法的區別和聯系闡述清楚，這樣方便讀者，特別是經濟管理類學生在開始學習SPSS時就弄清楚各種統計方法的界限，在以后使用中不至于因為界限混淆而用錯方法。
2．本書在闡述統計方法的安排上遵循從易到難、循序漸進的順序，使讀者比較容易領會SPSS統計方法的原理。
3．在解釋SPSS操作時，本書力求做到“實用性、針對性、完善性”，在較難的SPSS操作后面添加了解釋和竅門，同時注意統計方法與例題結合，利于讀者理解和掌握；針對常用的SPSS操作及操作中的選項，本書進行了詳細介紹，并列出了詳細的操作流程及操作中選項的具體含義，利于讀者對照完成數據分析。
4．對于SPSS初學者，本書專門用第1篇闡述SPSS的基本界面和基本操作，以便于初學者快速入門。
5．讀者可以從案例的閱讀中學會統計分析從發現問題、分析問題到解決問題的整體思路。這些案例取自于西南財經大學統計學院已舉辦了六屆的全校規模的SPSS軟件應用大賽的優秀應用案例，由于這些案例從選取問題、收集數據、處理數據、解釋結果到得出結論形成了處理實際問題的完整思路和一整套應用SPSS軟件的方法體系，對于經濟學和管理學的學生和從業者都有很大的參考價值。
本書內容
本書分為四篇共16章。具體內容包括：第1篇為SPSS數據處理基礎，主要包括SPSS基礎、數據錄入、數據文件操作及數據的預處理；第2篇為SPSS與基礎統計部分，主要包括描述統計、問卷分析、參數及非參數檢驗、多選項分析及方差分析；第3篇為SPSS深入分析，即多元統計分析部分，包括相關分析、回歸分析、聚類與判別分析、因子與對應分析，及時間序列分析；第4篇主要是SPSS綜合應用與案例分析，包括在市場調查、經濟分析和金融分析中的應用。這四篇內容由淺入深，既相互聯系，又自成體系，讀者可以根據自己實際情況，選擇合適的部分開始學習，教師采用本教材時，也可根據實際情況安排相應教學計劃。通過本書可以掌握應用SPSS來看經濟管理數據背后的真相，掌握對SPSS分析結果的深入解讀，最后真正掌握統計學分析精要與SPSS的實例的完美對接。
本書配套光盤包含全部數據文件，適合作為經濟類和管理類統計方法及軟件應用的教材，當然，本書也可以作為高校學生、統計工作者自學的教材和經濟管理研究的參考書。
本書作者
本書編著工作主要由夏怡凡完成，西南財經大學謝小燕教授參與了部分內容的編寫，審閱了本書全文并提出了許多建設性意見，在此對謝小燕老師的幫助表示誠摯的感謝！在編寫的過程中，筆者結合了學院統計學、多元統計分析教研組教學研究的成果和老師教學的經驗心得，感謝西南財經大學統計學院的領導和老師對本書的支持幫助。參與本書具體工作的還包括：王斌、萬雷、張強林、張賽橋、余松、林明、趙會春等。在本書編寫的過程中，參考了許多國內外優秀的統計學和SPSS軟件操作教材，如張文彤教授的《SPSS11統計分析教程》，薛薇副教授的《基于SPSS的數據分析》，龐皓教授的《統計學》等，恕不一一列舉，這里一并對這些老師表示感謝。
聯系方式
本書的出版得到了電子工業出版社和諸位編輯的大力支持，在此對他們的辛勤勞動致以真誠的謝意。由于筆者水平有限，經驗不足，書中難免存在錯誤和不足之處，懇請廣大讀者批評指正。此外，也歡迎廣大讀者切磋探討，聯系E-mail：sharepub@126.com。
編 者
2009年10月于成都
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內容簡介：
本書分為四篇共16章，第1篇為SPSS數據處理基礎，主要包括SPSS、數據的錄入、數據文件的操作及數據的預處理；第2篇為SPSS與基礎統計分析，包括描述統計、問卷分析、參數及非參數檢驗、多選項分析及方差分析；第3篇為SPSS深入分析，即多元統計分析部分，包括相關分析、回歸分析、聚類與判別分析、因子與對應分析及時間序列分析；第4篇為SPSS綜合應用與案例分析，包括SPSS在市場調查、經濟分析和金融分析中的應用。 |
目錄：第1篇 SPSS數據處理基礎
第1章 SPSS數據的錄入 2
1.1 SPSS數據文件的建立和數據
1.1 錄入 2
1.1.1 SPSS的數據文件結構 3
1.1.2 SPSS的數據錄入 6
1.1.3 SPSS數據文件的合并 7
1.2 從其他文件中導入數據建立
1.2 SPSS數據文件 12
1.2.1 從電子表格文件中讀入
1.2.1 數據 12
1.2.2 從數據庫文件中讀入數據 13
1.2.3 從文本文件中讀入數據 15
1.3 本章小結 17
1.4 思考和練習 17
第2章 數據文件的操作和預處理 19
2.1 數據文件的整理（【Data】
2.1 菜單） 19
2.1.1 插入變量和案例 19
2.1.2 數據的排序和分類匯總 20
2.1.3 數據文件的拆分、數據的
2.1.3 選取和加權 25
2.2 數據變量處理（Transform
2.2 菜單） 30
2.2.1 新變量的計算 30
2.2.2 數據的計數 31
2.2.3 變量重賦值 33
2.3 本章小結 35
2.4 思考與練習 36
第2篇 SPSS與基礎統計分析
第3章 描述統計 38
3.1 名義尺度和順序尺度變量的
3.1 描述分析 39
3.1.1 引例：名義尺度和順序
3.1.1 尺度變量的特點 39
3.1.2 名義尺度和順序尺度變量
3.1.2 的描述統計分析 39
3.1.3 名義尺度和順序尺度描述
3.1.3 統計分析結果說明 41
3.2 間隔尺度變量的描述分析 43
3.2.1 引例：間隔尺度變量的
3.2.1 特點 43
3.2.2 間隔尺度變量的描述統計
3.2.2 分析 46
3.2.3 間隔尺度變量描述統計
3.2.3 分析結果說明 49
3.3 順序尺度和名義尺度變量的
3.3 列聯表分析 52
3.3.1 引例：列聯表的聯合頻數
3.3.1 和卡方檢驗 52
3.3.2 如何進行列聯表分析 54
3.3.3 列聯表分析的結果說明 56
3.4 本章小結 57
3.5 思考與練習 58
第4章 問卷分析與信度分析 59
4.1 問卷分析概述 60
4.1.1 問卷分析的主要內容 60
4.1.2 針對問卷內容進行問卷
4.1.2 分析 63
4.2 信度分析 66
4.2.1 信度分析概述 66
4.2.2 信度分析在SPSS中的
4.2.2 實現 68
4.2.3 信度分析的結果解釋 70
4.3 本章小結 71
4.4 思考與練習 71
第5章 參數檢驗 72
5.1 單樣本t檢驗 74
5.1.1 引例：單樣本t檢驗解決
5.1.1 的問題 75
5.1.2 單樣本t檢驗的SPSS
5.1.2 實現 76
5.1.3 單樣本t檢驗的結果分析 77
5.2 獨立樣本t檢驗 79
5.2.1 引例：獨立樣本t檢驗解
5.2.1 決的問題 80
5.2.2 獨立樣本t檢驗的SPSS
5.2.2 實現 81
5.2.3 獨立樣本t檢驗的結果
5.2.3 解釋 82
5.3 配對樣本t檢驗 83
5.3.1 引例：配對樣本t檢驗解
5.3.1 決的問題 84
5.3.2 配對樣本t檢驗的SPSS
5.3.2 實現 85
5.3.3 配對樣本t檢驗的結果
5.3.3 解釋 85
5.4 本章小結 87
5.5 思考與練習 87
第6章 非參數檢驗 88
6.1 參數方法和非參數方法的比較 88
6.1.1 引例 89
6.1.2 參數方法和非參數方法的
6.1.2 區別 89
6.1.3 參數檢驗和非參數檢驗的
6.1.3 應用條件 90
6.2 單樣本非參數檢驗 91
6.2.1 單樣本分布比例的卡方
6.2.1 檢驗 91
6.2.2 單樣本的二項分布檢驗 93
6.2.3 單樣本常用分布K-S檢驗 95
6.2.4 單樣本獨立性的游程檢驗 97
6.3 兩獨立樣本和兩配對樣本的
6.3 非參數檢驗 99
6.3.1 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.1 檢驗方法概述 99
6.3.2 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.2 檢驗的SPSS實現 102
6.3.3 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.3 檢驗的結果分析 104
6.4 多獨立樣本和多配對樣本非
6.4 參數檢驗 108
6.4.1 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.1 檢驗方法概述 108
6.4.2 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.2 檢驗的SPSS實現 110
6.4.3 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.3 檢驗的結果分析 111
6.5 本章小結 113
6.6 思考與練習 114
第7章 多選項分析 115
7.1 多選項集的定義 116
7.1.1 多選項二分法和多選項分
7.1.1 類法及應用條件 116
7.1.2 多選項集定義在SPSS上
7.1.2 的實現 117
7.2 多選項分析 119
7.2.1 多選項頻數分析 120
7.2.2 多選項列聯表分析 120
7.2.3 多選項結果分析 121
7.3 本章小結 123
7.4 思考與練習 123
第8章 方差分析 124
8.1 方差分析概述 124
8.1.1 方差分析解決的問題 125
8.1.2 方差分析的應用條件 126
8.1.3 應用條件不滿足的處理
8.1.3 辦法 126
8.2 單因素方差分析 127
8.2.1 引例：單因素方差分析
8.2.1 概述 127
8.2.2 單因素方差分析的SPSS
8.2.2 實現 128
8.2.3 單因素方差分析的進一步
8.2.3 分析 130
8.2.4 單因素方差分析的結果
8.2.4 分析 132
8.3 多因素方差分析 134
8.3.1 引例：多因素方差分析
8.3.1 概述 134
8.3.2 多因素方差分析的SPSS
8.3.2 實現 137
8.3.3 多因素方差分析的結果
8.3.3 分析 139
8.4 協方差分析 143
8.4.1 引例：協方差分析的引入
8.4.1 和概述 143
8.4.2 協方差分析的SPSS實現 144
8.4.3 協方差分析的結果分析 145
8.5 本章小結 146
8.6 思考與練習 146
第3篇 SPSS深入分析
第9章 相關分析與一般線性模型 150
9.1 相關分析 151
9.1.1 引例：相關分析概述 151
9.1.2 顯著性檢驗 155
9.1.3 相關分析的SPSS操作 156
9.1.4 相關分析結果分析 157
9.2 偏相關分析 158
9.2.1 偏相關分析概述 159
9.2.2 引例：偏相關分析SPSS
9.2.2 操作 159
9.2.3 偏相關分析結果分析 160
9.3 一般線性模型 161
9.3.1 方差分析的補充 161
9.3.2 引例：實驗設計隨機效應
9.3.2 模型 162
9.3.3 實驗設計隨機效應模型結
9.3.3 果分析 163
9.4 本章小結 164
9.5 思考與練習 164
第10章 回歸分析 165
10.1 一元線性回歸 166
10.1.1 回歸的思想和假設 166
10.1.2 引例：回歸方程的擬合 167
10.1.3 回歸方程的檢驗 170
10.1.4 回歸結果的解釋 171
10.2 多元線性回歸 178
10.2.1 引例：多元線性回歸的
10.2.1 引入 178
10.2.2 多元線性回歸中的多重
10.2.2 共線性判斷 181
10.2.3 多元回歸分析的結果
10.2.3 分析 184
10.3 曲線回歸 185
10.3.1 引例：曲線回歸的引入 185
10.3.2 曲線回歸模型的確定 187
10.3.3 曲線回歸模型結果分析 188
10.4 Logistic回歸 192
10.4.1 Logistic回歸的應用
10.4.1 條件 193
10.4.2 引例：Logistic回歸模型
10.4.2 擬合 194
10.4.3 Logistic回歸結果分析 195
10.5 本章小結 198
10.6 思考與練習 199
第11章 聚類分析和判別分析 200
11.1 聚類分析概述 201
11.1.1 聚類分析的應用和條件 201
11.1.2 聚類分析的分類 204
11.2 K-均值聚類 205
11.2.1 引例：K-均值聚類概述
11.2.1 及應用條件 205
11.2.2 K-均值聚類的SPSS
11.2.2 實現 207
11.2.3 K-均值聚類的結果分析 208
11.3 層次聚類 210
11.3.1 引例：層次聚類概述及
11.3.1 應用條件 211
11.3.2 層次聚類的SPSS實現 212
11.3.3 層次聚類的結果分析 214
11.4 判別分析 218
11.4.1 判別方法概述 218
11.4.2 引例：判別分析引入 222
11.4.3 Fisher判別，Bayes判
11.4.3 別在SPSS上的實現 222
11.4.4 判別分析結果解釋 225
11.5 本章小結 229
11.6 思考與練習 229
第12章 因子分析和對應分析 230
12.1 因子分析模型和操作 231
12.1.1 因子分析引入及
12.1.1 因子模型 231
12.1.2 因子分析具體過程 236
12.1.3 因子分析結果分析（包含
12.1.3 從因子分析到主成分分
12.1.3 析） 239
12.2 因子分析的重要地位和應用 243
12.2.1 因子分析的重要地位及
12.2.1 推廣應用 243
12.2.2 因子分析應用實例 244
12.3 對應分析 246
12.3.1 引例：對應分析概述及
12.3.1 適用條件 246
12.3.2 對應分析在SPSS上的
12.3.2 實現 249
12.3.3 對應分析結果分析 251
12.4 本章小結 254
12.5 思考與練習 254
第13章 時間序列分析 255
13.1 平穩時間序列模型 256
13.1.1 平穩時間序列模型概述 257
13.1.2 引例：時間序列平穩性
13.1.2 判斷 258
13.1.3 時間序列模型的建立 261
13.2 ARIMA模型 264
13.2.1 ARMA模型和ARIMA
13.2.1 模型簡介 265
13.2.2 引例：ARIMA模型 265
13.2.3 ARIMA模型的定階 266
13.2.4 ARIMA模型結果解釋 267
13.3 本章小結 269
13.4 思考與練習 269
第4篇 SPSS綜合應用與案例分析
第14章 SPSS在市場調查中的
第14章 應用 272
14.1 校園自行車問題的研究 272
14.1.1 案例的引入和導讀 273
14.1.2 案例分析和統計
14.1.2 分析思考 273
14.1.3 案例的分析實現 274
14.1.4 結果解釋、案例結論和
14.1.4 研究展望 277
14.2 校園自習教室使用情況
14.2 研究 288
14.2.1 案例的引入和導讀 289
14.2.2 案例分析和統計分析
14.2.2 思考 290
14.2.3 案例的分析實現 293
14.2.4 結果解釋、案例結論和
14.2.4 研究展望 295
14.3 關于學生手機市場的調查
14.3 分析 310
14.3.1 案例的引入和導讀 310
14.3.2 案例分析和統計分析
14.2.2 思考 312
14.3.3 案例的分析實現 314
14.3.4 結果解釋、案例結論和
14.2.4 研究展望 316
第15章 SPSS在經濟分析中的
第15章 應用 328
15.1 中國農民收入區域差異的
15.1 因素分析 329
15.1.1 案例引入和導讀 329
15.1.2 案例分析和統計思考 330
15.1.3 案例統計分析實現 331
15.1.4 結果解釋和研究展望 334
15.2 四川省生態管理系統的綜
15.2 合評價分析 352
15.2.1 案例引入和導讀 352
15.2.2 案例分析和統計思考 353
15.2.3 案例統計分析實現 355
15.2.4 結果解釋和研究展望 356
15.3 中國各省市區消費力綜合
15.3 評價研究 360
15.3.1 案例引入和導讀 361
15.3.2 案例分析和統計思考 362
15.3.3 案例統計分析實現 366
15.3.4 結果解釋和研究展望 366
第16章 SPSS在金融分析中的
第16章 應用 373
16.1 存款準備金率調整對我國
16.1 股市短期收益與波動性影
16.1 響的實證研究 374
16.1.1 案例引入與導讀 374
16.1.2 案例分析和統計分析
16.1.2 思考 377
16.1.3 案例的統計分析實現 380
16.1.4 案例結果說明 382
16.2 因子分析對沃爾財務評分
16.2 法的改進 393
16.2.1 案例引入和導讀 393
16.2.2 案例分析和統計分析
16.2.2 思考 395
16.2.3 案例統計分析實現 397
16.2.4 案例結果說明 398
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| 序： |
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