SPSS 17.0中文版常用功能與應用實例精講 ( 簡體 字) |
| 作者：賴國毅 | 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： 27288
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| 出版日：8/1/2010 |
| 頁數：552 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121113307 |
| 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：SPSS軟件是一款優秀的統計分析工具，在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業的數據分析中應用非常廣泛，同時也是世界上最早的統計分析軟件之一。縱觀現已出版的關于SPSS的同類書中，大多是基于SPSS 15.0之前的英文界面下的老版本，同時由于實用性不強，缺少工程實例導航，這給國內的SPSS初學者帶來很多困難。本書的出版旨在彌補這種不足。
本書內容
本書以全新的SPSS 17.0中文版為寫作平臺，從應用和實用的角度出發，通過常用功能與大量實例相結合的形式，深入淺出地介紹了SPSS 17.0中文版的操作方法和應用技巧。本書分為三篇共20章，具體內容如下。
第三篇為行業應用實例篇，包括第16∼20章。介紹了社會調查與統計、市場研究/數據分析、證券金融統計、醫學統計和生物學統計方面的10個應用實例，讀者通過對此篇的學習，將掌握SPSS實際工程的應用統計分析方法，進一步提高專業水平，實現從入門到精通。
本書特色
與同類書相比，本書主要特色如下。
01 基于全新的SPSS 17.0中文版環境，內容從零開始、由簡到難，常用操作與大量實例相結合，邊講邊練。非常利于初學者和英語不熟的讀者上手。
02 本書提供了11個SPSS常用模塊設計實例，這些實例實用、基礎、典型，易學易懂，幾乎囊括了SPSS的所有內容，為讀者提供了良好的學習途徑。
03 通過10個行業工程實例對SPSS軟件進行了綜合性應用，范圍涉及社會調查與統計、市場研究/數據分析、證券金融統計、醫學統計和生物學統計領域，便于讀者舉一反三，使應用水平產生質的飛躍。
適合讀者群
本書適合SPSS的初、中級讀者使用，同時也是廣大讀者進行統計學、社會學、經濟學等領域課題研究及定量分析的必備參考寶典。
本書作者
本書由賴國毅、陳超主持編寫，參加本書編寫工作的還有：趙汶、唐清善、邱寶良、李寧宇、嚴劍忠、黃小寬、付軍鵬、張廣安、賈素龍、金平、徐春林、謝正義、鄭貞平。
由于作者的水平有限，書中難免存在一些不足之處，敬請廣大讀者批評和指正。歡迎讀者通過電子郵箱jsj@phei.com.cn與我們聯系。 |
內容簡介：
本書是暢銷書《SPSS 15.0中文版常用功能與應用實例精講》的升級版。全書從實用的角度出發，通過常用模塊與大量工程實例相結合的形式，深入淺出地介紹了SPSS 17.0中文版的操作方法和應用技巧。全書分為三篇共20章，第1∼4章為基礎知識篇，簡單介紹了SPSS軟件用戶界面、參數設置、數據文件的基本操作、簡單數據處理和分析結果表示，引導讀者入門。第5∼15章為SPSS統計分析常用模塊篇，介紹了均值與方差分析、參數檢驗、非參數檢驗、相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析與主成分分析、可靠性分析、時間序列分析和生存分析等模塊，并結合實例重點解釋了各個模塊的算法原理和基礎應用。第16∼20章為行業應用實例篇，詳細介紹了SPSS在實際工程領域中的應用，具體包括：社會調查與統計、市場研究/企業數據分析、證券金融統計、醫學統計和生物學統計，實例典型、代表性和指導性強。讀者通過學習，可以舉一反三，進一步加深鞏固，實現從入門到精通。
本書適合SPSS的初、中級讀者使用，是統計學、社會學、經濟學等專業的理想教材，也是讀者進行課題研究及定量分析的首選參考書。 |
目錄：第一篇 基礎知識篇
第1章 SPSS for Windows簡介 2
1.1 SPSS for Windows概述 2
1.2 SPSS的運行方式 3
1.3 SPSS模塊與安裝 3
1.3.1 SPSS for Windows 17.0模塊介紹 3
1.3.2 SPSS for Windows 17.0安裝步驟 4
1.4 SPSS的主要界面 9
1.4.1 SPSS的啟動 9
1.4.2 SPSS的數據編輯窗口 10
1.4.3 SPSS的結果輸出窗口 14
1.5 本章小結 17
第2章 數據的基本操作 18
2.1 建立數據文件 18
2.1.1 輸入數據建立數據文件 19
2.1.2 直接打開其他格式的數據文件 19
2.1.3 使用數據庫查詢建立數據文件 20
2.1.4 導入文本文件建立數據文件 22
2.2 編輯數據文件 22
2.2.1 輸入數據 23
2.2.2 定義數據屬性 23
2.2.3 插入或刪除數據 32
2.2.4 數據的排序 33
2.2.5 選擇個案 34
2.2.6 轉置數據 36
2.2.7 合并數據文件 37
2.2.8 數據的分類匯總 42
2.2.9 數據菜單的其他功能 45
2.3 數據加工 46
2.3.1 數據轉換 46
2.3.2 數據手動分組（編碼） 49
2.3.3 數據自動分組（編碼） 53
2.3.4 產生計數變量 54
2.3.5 數據秩（序）的確定 56
2.3.6 替換缺失值 59
2.4 數據文件的保存或導出 60
2.4.1 保存數據文件 60
2.4.2 導出數據文件 61
2.5 本章小結 62
第3章 統計圖表繪制 63
3.1 條形圖 63
3.2 線圖 69
3.3 面積圖 71
3.4 餅圖 73
3.5 高低圖 75
3.6 箱圖 77
3.7 直方圖 79
3.8 本章小結 80
第4章 基礎統計描述 81
4.1 數理統計量概述 81
4.1.1 均值（Mean）和均值標準誤差（S.E. mean） 81
4.1.2 中位數（Median） 82
4.1.3 眾數（Mode） 82
4.1.4 全距（Range） 83
4.1.5 方差（Variance）和標準差（Standard
Deviation） 83
4.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 84
4.1.7 四分位數（Quartiles）、十分位數（Deciles）和
百分位數（Percentiles） 85
4.2 數據描述 85
4.3 頻數分析 88
4.4 探索分析 92
4.5 交叉列聯表分析 97
4.6 比率分析 103
4.7 P-P圖、Q-Q圖 106
4.8 本章小結 108
第二篇 SPSS統計分析常用模塊篇
第5章 均值分析與方差分析 110
5.1 均值分析 111
5.2 方差分析概述 117
5.2.1 方差分析的基本原理 117
5.2.2 方差分析的概念和假設 119
5.3 單因素方差分析 119
5.4 多因素方差分析 129
5.5 重復度量 139
5.5.1 數據重構 141
5.5.2 重復度量 143
5.6 協方差分析 149
5.6.1 非飽和模型的SPSS操作 150
5.6.2 飽和模型的SPSS操作 153
5.7 本章小結 155
第6章 參數檢驗 156
6.1 參數檢驗概述 157
6.1.1 參數檢驗問題的提出 157
6.1.2 參數檢驗的基本步驟 158
6.2 單樣本T檢驗 159
6.2.1 單樣本T檢驗的基本方法 159
6.2.2 單樣本T檢驗的實例 160
6.3 獨立樣本T檢驗 164
6.3.1 獨立樣本T檢驗的基本方法 164
6.3.2 獨立樣本T檢驗的實例 165
6.4 配對樣本T檢驗 168
6.4.1 配對樣本T檢驗的基本方法 168
6.4.2 配對樣本T檢驗的實例 169
6.5 本章小結 172
第7章 非參數檢驗 173
7.1 卡方檢驗 174
7.1.1 卡方檢驗的基本原理 174
7.1.2 卡方檢驗的實例 175
7.2 二項分布檢驗 179
7.2.1 二項分布檢驗的基本原理 179
7.2.2 二項分布檢驗的實例 179
7.3 游程檢驗 182
7.3.1 游程檢驗的基本原理 182
7.3.2 游程檢驗的實例 182
7.4 單個樣本K-S檢驗 185
7.4.1 單個樣本K-S檢驗的基本原理 185
7.4.2 單個樣本K-S檢驗的實例 186
7.5 兩個獨立樣本的非參數檢驗 190
7.5.1 兩個獨立樣本Mann-Whitney U檢驗 191
7.5.2 兩個獨立樣本非參數檢驗的實例 191
7.6 K個獨立樣本的非參數檢驗 195
7.7 兩個相關樣本的非參數檢驗 200
7.8 K個相關樣本的非參數檢驗 204
7.9 本章小結 207
第8章 相關分析 208
8.1 簡單相關分析 208
8.1.1 簡單相關分析的基本思想 208
8.1.2 相關系數 209
8.1.3 簡單相關分析的操作步驟 211
8.2 散點圖 213
8.3 偏相關分析 216
8.4 本章小結 218
第9章 回歸分析 219
9.1 線性回歸 220
9.1.1 線性回歸的基本原理 220
9.1.2 SPSS線性回歸 223
9.1.3 一元線性回歸 229
9.1.4 多元線性回歸 236
9.2 非線性回歸 241
9.2.1 非線性回歸的基本原理 241
9.2.2 SPSS非線性回歸 241
9.3 曲線估計 248
9.4 logistic回歸 254
9.5 本章小結 263
第10章 聚類分析 264
10.1 聚類分析概述 265
10.1.1 聚類分析的基本原理 265
10.1.2 聚類分析的基本方法 266
10.1.3 不相似測度的度量方法 268
10.2 系統聚類分析 271
10.3 二階聚類分析 280
10.4 K-均值聚類分析 292
10.5 本章小結 300
第11章 判別分析 302
11.1 判別分析的基本原理 303
11.2 SPSS判別分析 303
11.3 本章小結 314
第12章 因子分析與主成分分析 315
12.1 基本原理 316
12.1.1 主成分分析 316
12.1.2 因子分析 316
12.1.3 方法用途 317
12.1.4 使用條件 317
12.1.5 常用概念和分析步驟 318
12.1.6 主成分和公因子數量的確定 318
12.1.7 主成分和因子分析的聯系與區別 319
12.2 因子分析 320
12.2.1 因子分析的數學模型 320
12.2.2 因子分析的基本方法 320
12.2.3 因子分析的實例 321
12.3 主成分分析 327
12.3.1 主成分分析的數學模型 328
12.3.2 主成分分析的基本方法 328
12.3.3 主成分分析的實例 329
12.4 本章小結 338
第13章 可靠性分析 339
13.1 可靠性分析概述 340
13.1.1 可靠性分析的基本原理 340
13.1.2 可靠性分析的基本方法 341
13.2 SPSS可靠性分析 342
13.3 可靠性分析的其他問題 348
13.3.1 拆半可靠性系數模型 348
13.3.2 Guttman模型 351
13.3.3 平行模型 352
13.4 本章小結 353
第14章 時間序列分析 354
14.1 時間序列分析概述 355
14.1.1 時間序列數據及其分析方法 355
14.1.2 時間序列分析的模型、公式和記號 355
14.1.3 SPSS時間序列分析功能 359
14.2 時間序列數據的預處理 359
14.2.1 定義日期變量 360
14.2.2 創建時間序列 361
14.2.3 填補缺失數據 365
14.3 指數平滑法 367
14.4 自回歸模型 371
14.5 ARIMA模型 378
14.6 周期性分解 386
14.7 本章小結 390
第15章 生存分析 391
15.1 生存分析概述 392
15.2 壽命表法 393
15.3 Kaplan-Meier分析 398
15.4 Cox回歸分析 405
15.5 本章小結 412
第三篇 SPSS 17.0行業應用實例篇
第16章 SPSS行業應用實例——社會調查與統計 414
16.1 全國各地區農民家庭收支的分布規律分析 414
16.1.1 實例內容說明 414
16.1.2 實現方法分析 415
16.1.3 具體操作步驟 416
16.2 判定新生嬰兒的性別比例是否正常 434
16.2.1 實例內容說明 434
16.2.2 實現方法分析 435
16.2.3 具體操作步驟 436
第17章 SPSS行業應用實例——市場研究/企業數據分析 440
17.1 某商品銷售量與超市規模和擺放位置的方差分析 440
17.1.1 實例內容說明 440
17.1.2 實現方法分析 441
17.1.3 具體操作步驟 442
17.2 汽車配件公司某產品尺寸的參數檢驗分析 455
17.2.1 實例內容說明 455
17.2.2 實現方法分析 455
17.2.3 具體操作步驟 456
第18章 SPSS行業應用實例——證券金融統計 461
18.1 股票日歷效應分析 461
18.1.1 實例內容說明 461
18.1.2 實現方法分析 462
18.1.3 具體操作步驟 462
18.2 匯率影響因素分析 489
18.2.1 實例內容說明 489
18.2.2 實現方法分析 490
18.2.3 具體操作步驟 491
第19章 SPSS行業應用實例——醫學統計 513
19.1 兩組不同治療方法的生存率分析 513
19.1.1 實例內容說明 513
19.1.2 實現方法分析 514
19.1.3 具體操作步驟 514
19.2 判斷不同群體的患病比例有無差異 520
19.2.1 實例內容說明 520
19.2.2 實現方法分析 521
19.2.3 具體操作步驟 521
第20章 SPSS行業應用實例——生物學統計 530
20.1 判斷某種元素的缺乏是否對另一種元素含量有影響 530
20.1.1 實例內容說明 530
20.1.2 實現方法分析 531
20.1.3 具體操作步驟 532
20.2 根據動物身體屬性數據分析個體之間的相似性 535
20.2.1 實例內容說明 535
20.2.2 實現方法分析 535
20.2.3 具體操作步驟 535 |
| 序： |
