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SPSS統計分析大全 ( 簡體 字) |
| 作者：武松、潘發明 等 | 類別：1. -> 工具書、軟體 -> 統計軟體 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 38006
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
【不接受訂購】 |
| 出版日：3/14/2014 |
| 頁數：486 |
| 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：9787302347897 |
| 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公司成立于1968年，它在全球100多個國家和地區有分支機構或合作伙伴，在全球約有二十五萬產品用戶，它們分布于通訊、銀行金融、保險證券、制造業、市場調研、政府稅務、教育科研、醫療衛生、化工行業、零售業、電子商務等多個領域和行業，全球500強中約有80%的公司使用SPSS，而在市場研究和市場調查領域有超過80%的市場占有率，是世界上應用最廣泛的專業統計軟件之一！SPSS致力于提供高效、易用的統計分析軟件和數據挖掘解決方案，解決數據獲得和數據分析問題，從而使數據分析廣泛地應用于決策制定中。同時結合您的數據和商業知識創造并實施最佳預測模型。作為統計分析和預測的先驅，SPSS在財政金融、政府機構、教育機構、電信、市場研究、零售、電子商務等分析方案方面已有超過30年的經驗，為您提供從數據輸入、數據整理、探索分析、分析報告、建立模型、預測分析到結果發布的完整解決方案，使您能夠更好地預測未來，把握先機。
筆者自2001年參加工作以來，一直從事統計學與SPSS統計軟件的教學工作，結合自己多年的教學與科研的經驗和心得體會，兩年前就有想法編寫一本SPSS教材，一次偶然機會，與安徽醫科大學流行病與衛生統計學系主任潘發明教授表明想法，潘教授欣然同意，于是便開始本書的編寫。希望各位讀者能在本書的引領下跨入SPSS大門，能夠將SPSS數據分析方法成功運用于自己所從事的領域，并成為一名SPSS分析專家。本書結合大量實例，詳細闡述了SPSS 19.0各功能模塊的應用，不論對初學者還是有一定基礎的SPSS使用者，都是一本手邊必備的參考書。
本書特色
1. 視頻講解，高效學習
為了幫助讀者更加高效、直觀地學習，作者為本書每章的重點內容專門錄制了長達16小時的配套高清教學視頻。這些視頻和本書所有案例的數據文件一起收錄于配書光盤中，便于讀者自學和實踐練習。
2．案例式教學模型
本書所有的統計分析方法，均有一到兩個詳實的案例進行輔助講解與教學，便于讀者學習時自己操作練習，加深對所學內容的理解。
3．內容全面、系統、深入
內容涉及面較廣，共3篇30章內容，涵蓋軟件介紹與基本數據管理、基本統計分析和高級統計分析，不論對初學者還是進階者均是一本頗為受益的參考書。
4．講解由淺入深，循序漸進，適合各個層次的讀者閱讀
本書從SPSS簡介、數據庫構建、數據庫管理、基本統計分析到高級統計分析，逐級深入，符合認知規律，內容梯度從易到難，講解由淺入深，循序漸進，適合各個層次的讀者閱讀，并均有所獲。
5．提供技術支持，答疑解惑
讀者閱讀本書時若有任何疑問，可發E-mail到SPSS19_service@126.com，也可以通過bookservice2008@163.com和我們取得聯系，以獲得幫助。
本書內容及體系結構
第1篇 SPSS軟件基礎篇（第1∼4章）
本篇主要內容包括SPPS 19.0概述、數據管理、統計描述分析以及基本統計分析報表制作。通過本篇的學習，讀者可以掌握SPSS軟件的概況，學會如何構建SPSS數據庫，并對數據進行管理，掌握數據統計描述的方法以及學會統計報表的制作。
第2篇 基本統計分析方法篇（第5∼16章）
本篇主要內容包括T檢驗、方差分析、定性資料統計推斷、有序定性資料統計推斷、統計圖制作、診斷試驗與ROC分析、非參數檢驗、簡單線性回歸與相關、多重響應分析、SPSS中隨機化過程的實現以及典型相關。通過本篇的學習與練習，讀者可以掌握以及具備SPSS中級統計分析的能力，基本能夠處理常見問題的統計分析。
第3篇 高級統計分析篇（第17∼30章）
本篇主要內容包括Logistic回歸、對數線性模型與Possion回歸、生存分析與Cox模型、聚類與判別分析、主成分分析與因子分析、多元方差分析、時間序列分析、信度分析、對應分析、神經網絡模型、曲線回歸與非線性回歸、路徑分析與中間效應分析。這一部分是對SPSS應用能力的進一步提升，通過本篇的學習，讀者能夠達到SPSS應用能力的高級水平。
本書讀者對象
* 醫學、心理學、經濟管理專業的學生和老師；
* 通信、金融、制造、醫藥、教育科研、市場調研、連鎖零售、電子商務和電子政務等行業的數據分析人員；
* 公司與事業單位的數據分析人員；
* 臨床醫生；
* SPSS統計分析愛好者；
* 社會培訓班學員；
* 需要一本案頭必備手冊的數據分析人員。
本書作者
本書由武松和潘發明等多位作者共同編寫，由SPSS China的曾凱審核。其中，武松參與編寫了第1、4、6、9、16、18、25、26、27、28、29章；潘發明參與編寫了第2、3、5、7、8、10、11、12、13、17、19、20、21、22章；朱繼民參與編寫了第15、24章；范引光參與編寫了第9章；楊林勝參與編寫了第14、30章；陳道俊參與編寫了第4、6、14、16、18、23、30章；王鳴瑞參與編寫了第1章；范大志參與編寫了第19章；丁寧參與編寫了第12、21、22章；王孟菲參與編寫了第23章；王亞黎參與編寫了第25章；王笙參與編寫了第10章；方笑麗參與編寫了第28章；李明參與編寫了第27章；李桂興參與編寫了第5章；劉麗參與編寫了第2章；胡艷婷參與編寫了第3章；楊婷參與編寫了第7章；段振華參與編寫了第11章；劉思參與編寫了第13章；曾臻參與編寫了第17章；吳珊珊參與編寫了第20章；戚先偉參與編寫了第26章；魯構峰參與編寫了第29章。全書由曾凱負責統稿。本書受到安徽中醫藥大學校級教學研究課題（NO.YB201012）資助。
編寫這樣的一本書極具挑戰性，需要付出大量的努力，耗費大量的時間和精力。雖然我們在編寫時盡最大可能消滅差錯，但也恐百密難免一疏。若讀者在閱讀過程中發現任何疏漏，請及時和我們聯系。
編者
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SPSS統計分析大全
前言
·II·
·III·
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內容簡介： 本書由淺入深，全面、系統地介紹了SPSS 19.0的應用。本書涉及面廣，從軟件基本操作到高級統計分析技術，幾乎涉及SPSS目前的絕大部分應用范疇。書中提供了大量應用案例，供讀者實戰演練。另外，本書配1張DVD光盤，收錄了作者為本書錄制的16小時配套高清教學視頻及書中所有案例的數據文件。
本書共30章，分為3篇。第1篇為SPSS 19.0軟件基礎篇，涵蓋SPSS 19.0概述、數據管理、統計描述分析及基本統計分析的報表制作；第2篇為基本統計分析方法篇，涵蓋T檢驗、方差分析、定性資料統計推斷、有序定性資料統計推斷、統計圖制作、診斷試驗與ROC分析、缺失值分析、非參數檢驗、簡單線性回歸與相關、多重響應分析、SPSS中隨機化過程的實現及典型相關；第3篇為高級統計分析篇，涵蓋Logistic回歸、對數線性模型、生存分析與Cox模型、聚類與判別分析、主成分與因子分析、多元方差分析、時間序列分析、信度分析、對應分析、神經網絡模型、曲線回歸與非線性回歸、多重線性回歸與相關、路徑分析、中介效應與調節效應分析。
本書不僅適合SPSS初學者閱讀，也適合有一定基礎的人員閱讀。通信、金融、制造、醫藥、教育科研、市場調研、連鎖零售和電子商務等行業的數據分析人員，可將本書作為一本易學易練的案頭必備參考書；醫藥學、心理學、經濟管理等專業的大中專院校的學生和教師，可將本書作為一本教材使用。
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目錄：第1篇 SPSS軟件基礎篇
第1章 SPSS 19.0概述（ 教學視頻：51分鐘） 2
1.1 SPSS 19.0簡介 2
1.1.1 SPSS 19.0統計軟件的優點 2
1.1.2 SPSS 19.0軟件新增功能 3
1.1.3 SPSS 19.0統計軟件的環境要求 3
1.2 SPSS 19.0安裝、啟動與退出 4
1.2.1 SPSS 19.0安裝 4
1.2.2 SPSS 19.0的啟動 4
1.2.3 SPSS 19.0的退出 5
1.3 主要窗口和功能 5
1.3.1 數據編輯窗口 5
1.3.2 結果輸出窗口 6
1.3.3 變量編輯窗口 6
1.3.4 語法編輯器窗口 7
1.3.5 腳本編寫窗口 8
1.3.6 圖表編輯窗口 8
1.4 構建數據庫 9
1.4.1 操作步驟 9
1.4.2 模塊解讀 10
1.4.3 實例詳解 12
第2章 數據管理（ 教學視頻：65分鐘） 15
2.1 數據的打開 15
2.1.1 SPSS的數據文件類型 15
2.1.2 模塊解讀 15
2.2 數據的保存 23
2.2.1 SPSS數據保存 24
2.2.2 保存類型 24
2.3 數據的整理 24
2.3.1 數據的合并 25
2.3.2 數據個案的拆分 27
2.3.3 數據個案的排序 28
2.3.4 數據的分類匯總 29
2.3.5 數據的加權 31
2.3.6 重復數據的查找 32
2.3.7 個案的選擇 34
2.3.8 計算新變量 36
2.3.9 變量值的重新編碼 39
第3章 統計描述分析（ 教學視頻：21分鐘） 43
3.1 頻數分布分析（Frequencies） 43
3.2 描述性統計分析（Descriptives） 46
3.3 探索性分析（Explore） 47
第4章 基本統計分析的報表制作（ 教學視頻：28分鐘） 54
4.1 代碼本 54
4.1.1 模塊解讀 54
4.1.2 實例詳解 55
4.2 在線分析處理報告（OLAP） 57
4.2.1 模塊解讀 58
4.2.2 實例詳解 59
4.3 個案摘要報告 60
4.3.1 模塊解讀 61
4.3.2 實例詳解 61
4.4 行形式摘要報告 62
4.4.1 模塊解讀 62
4.4.2 實例詳解 64
4.5 列形式摘要報告 65
4.5.1 模塊解讀 65
4.5.2 實例詳解 66
第2篇 基本統計分析方法篇
第5章 T檢驗（ 教學視頻：37分鐘） 68
5.1 均值（Means）過程 68
5.2 單樣本T檢驗 69
5.2.1 原理 69
5.2.2 模塊解讀 70
5.2.3 實例詳解 70
5.3 獨立樣本T檢驗 72
5.3.1 原理 72
5.3.2 模塊解讀 73
5.3.3 實例詳解 74
5.4 配對樣本T檢驗 76
5.4.1 原理 76
5.4.2 模塊解讀 76
5.4.3 實例詳解 77
第6章 方差分析（ 教學視頻：64分鐘） 79
6.1 單因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模塊解讀 80
6.1.3 實例詳解 83
6.2 隨機區組設計方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模塊解讀 86
6.2.3 實例詳解 91
6.3 析因設計方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模塊解讀 93
6.3.3 實例詳解 94
6.4 交叉設計方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模塊解讀 95
6.4.3 實例詳解 95
6.5 拉丁方設計方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模塊解讀 96
6.5.3 實例詳解 96
6.6 協方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模塊解讀 98
6.6.3 實例詳解 98
6.7 嵌套設計方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模塊解讀 100
6.7.3 實例詳解 100
6.8 重復測量數據方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模塊解讀 102
6.8.3 實例詳解 103
第7章 定性資料統計推斷（ 教學視頻：42分鐘） 106
7.1 成組設計四格表資料卡方檢驗 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模塊解讀 107
7.2 配對設計四格表資料卡方檢驗 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模塊解讀 110
7.3 成組設計行乘列表資料的卡方檢驗 111
7.3.1 多個樣本率比較 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模塊解讀 112
7.3.4 多個構成比之間的比較 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模塊解讀 115
7.4 似然比檢驗和確切概率法 118
7.4.1 似然比檢驗 118
7.4.2 確切概率法 120
7.5 卡方檢驗的多重比較 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模塊解讀 124
第8章 有序定性資料統計推斷（ 教學視頻：21分鐘） 127
8.1 單向有序行×列表數據的分析 127
8.1.1 兩組單向有序分類資料的秩和檢驗 127
8.1.2 多組單向有序定性資料的秩和檢驗 129
8.1.3 兩兩比較的秩和檢驗（T檢驗法） 130
8.2 雙向有序屬性相同行×列表數據的分析 131
8.3 雙向有序屬性不同行×列表數據的分析 133
8.4 SPSS軟件實現有序定性資料的分析方法 134
8.5 小結 140
第9章 統計圖（ 教學視頻：41分鐘） 141
9.1 SPSS 19.0繪圖功能簡介 141
9.1.1 圖表構建程序簡介 142
9.1.2 圖形畫板模板選擇程序 146
9.2 條形圖（Bar） 148
9.2.1 統計圖的結構 150
9.2.2 統計圖的繪圖原則 150
9.2.3 統計圖型的選擇 150
9.2.4 模塊解讀 151
9.2.5 統計圖編輯 153
9.3 3-D條形圖（3-D Bar） 156
9.4 線圖（Line） 158
9.5 面積圖（Area） 159
9.5.1 簡單面積圖 159
9.5.2 堆積面積圖 159
9.6 餅圖（Pie） 161
9.7 高低圖（High-Low Charts） 162
9.8 箱圖（Boxplot） 164
9.9 誤差條圖（Error bar） 165
9.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 167
9.11 散點圖（Scatter） 167
9.11.1 簡單分布散點圖 168
9.11.2 矩陣分布散點圖 168
9.11.3 簡單點圖 169
9.11.4 重疊分布散點圖 170
9.11.5 3-D分布散點圖 171
9.12 直方圖（Histogram） 171
9.13 時間序列圖（Time Series Plot） 172
第10章 診斷試驗與ROC分析（ 教學視頻：13分鐘） 175
10.1 常用診斷試驗的評價指標 175
10.1.1 常用的診斷試驗評價指標 175
10.1.2 提高診斷試驗效率的方法 178
10.2 ROC曲線 180
10.2.1 ROC分析的基本原理 181
10.2.2 模塊解讀 181
10.2.3 實例詳解 182
第11章 缺失值分析（ 教學視頻：27分鐘） 185
11.1 缺失值分析簡介 185
11.1.1 缺失值的類別 185
11.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 186
11.2 SPSS缺失值分析 187
11.2.1 模塊解讀 187
11.2.2 實例詳解 190
第12章 非參數檢驗（ 教學視頻：43分鐘） 195
12.1 非參數檢驗簡介 195
12.1.1 非參數檢驗和參數檢驗 195
12.1.2 非參數檢驗的優點 195
12.1.3 非參數檢驗的缺點 195
12.2 卡方檢驗 196
12.2.1 卡方檢驗的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模塊解讀 196
12.2.4 實例詳解 197
12.3 二項式檢驗 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模塊解讀 199
12.3.3 實例詳解 200
12.4 游程檢驗 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模塊解讀 202
12.4.4 實例詳解 202
12.5 單樣本K-S檢驗 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模塊解讀 203
12.5.3 實例詳解 204
12.6 兩獨立樣本檢驗 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模塊解讀 206
12.6.3 實例詳解 207
12.7 K個獨立樣本檢驗 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模塊解讀 209
12.7.3 實例詳解 210
12.8 兩個相關樣本檢驗 211
12.8.1 原理與方法 211
12.8.2 模塊解讀 212
12.8.3 實例詳解 212
12.9 K個相關樣本檢驗 214
12.9.1 原理與方法 214
12.9.2 模塊解讀 215
12.9.3 實例詳解 215
第13章 簡單線性回歸與相關（ 教學視頻：36分鐘） 217
13.1 相關分析簡介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相關系數的計算 218
13.1.3 SPSS中的相應功能 219
13.2 雙變量相關 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析實例 221
13.2.3 Spearman等級相關系數 223
13.2.4 Kendall等級相關系數 223
13.3 偏相關分析 224
13.3.1 偏相關分析的含義 224
13.3.2 偏相關系數的計算 224
13.3.3 分析實例 225
13.4 距離相關 226
13.4.1 距離測量與相似性測量指標 227
13.4.2 分析實例 228
13.5 簡單回歸分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析實例 232
13.5.3 相關與回歸分析的區別和聯系 233
13.6 小結 234
第14章 多重響應分析（ 教學視頻：21分鐘） 235
14.1 多重響應變量定義與數據錄入 235
14.2 多重響應變量集的定義 237
14.3 多重響應變量集的頻率分析 239
14.4 多重響應變量交叉表分析 240
第15章 SPSS中隨機化過程的實現（ 教學視頻：38分鐘） 243
15.1 基本原理 243
15.2 模塊解讀 244
15.3 實例詳解 247
15.3.1 隨機抽樣 247
15.3.2 隨機分組 249
第16章 典型相關（ 教學視頻：12分鐘） 253
16.1 原理解讀 253
16.2 研究步驟 254
16.3 實例詳解 254
第3篇 高級統計分析篇
第17章 Logistic回歸（ 教學視頻：33分鐘） 260
17.1 二項分類Logistic回歸 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模塊解讀 261
17.1.3 實例詳解 264
17.2 條件Logistic回歸 267
17.3 有序Logistic回歸 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模塊解讀 269
17.3.3 實例分析 272
17.4 多項分類Logistic回歸 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模塊解讀 274
17.4.3 實例分析 275
第18章 對數線性模型（ 教學視頻：41分鐘） 278
18.1 對數線性模型概述 278
18.2 常規過程（General） 279
18.2.1 模塊解讀 279
18.2.2 實例詳解 281
18.3 Logit過程 287
18.3.1 模塊解讀 287
18.3.2 實例詳解 288
18.4 模型選擇過程 291
18.4.1 模塊解讀 292
18.4.2 案例詳解 292
第19章 生存分析與Cox模型（ 教學視頻：55分鐘） 296
19.1 非參數分析 296
19.1.1 壽命表法模塊解讀 297
19.1.2 壽命表法實例詳解 299
19.1.3 Kaplan-Meier法模塊解讀 300
19.1.4 實例詳解 303
19.2 Cox回歸模型 305
19.2.1 方法介紹 305
19.2.2 模塊解讀 306
19.2.3 實例詳解 308
19.3 時間依存變量的處理方法 311
19.3.1 時間依存變量Cox 模型 311
19.3.2 Cox W/Time-Dep Cov過程操作 312
第20章 聚類和判別（ 教學視頻：44分鐘） 315
20.1 概述 315
20.1.1 聚類分析基礎知識 315
20.1.2 判別分析基礎知識 316
20.1.3 SPSS聚類和判別分析模塊 317
20.2 聚類分析 326
20.2.1 K-中心聚類 326
20.2.2 系統聚類 328
20.3 判別分析 329
20.3.1 簡介 329
20.3.2 基本思想 330
20.3.3 實例詳解 330
第21章 主成分與因子分析（ 教學視頻：33分鐘） 334
21.1 主成分分析 334
21.1.1 概述 334
21.1.2 實例與操作 335
21.2 因子分析 339
21.2.1 概述 339
21.2.2 實例與操作 341
21.3 主成分分析與因子分析的區別與聯系 344
第22章 多元方差分析（ 教學視頻：31分鐘） 345
22.1 單因素設計資料多元方差分析 345
22.1.1 單樣本分析 345
22.1.2 兩樣本單因素設計 349
22.2 多因素設計資料的多元方差分析 351
22.2.1 兩因素設計 351
22.2.2 配對設計資料的多元方差分析 356
第23章 時間序列分析（ 教學視頻：35分鐘） 358
23.1 概述 358
23.1.1 時間序列數據及其分析方法 358
23.1.2 時間序列分析的模型、公式和記號 358
23.1.3 SPSS時間序列分析功能 360
23.2 時間序列數據的預處理 360
23.2.1 定義日期變量 360
23.2.2 創建時間序列 361
23.2.3 填補缺失數據 363
23.3 指數平滑法 364
23.3.1 原理 364
23.3.2 案例分析 365
23.3.3 結果及解釋 365
23.4 自回歸模型 367
23.4.1 概述 367
23.4.2 自回歸模型過程介紹 367
23.4.3 案例分析 368
23.5 ARIMA模型 371
23.5.1 概述 371
23.5.2 ARIMA模型識別、建模和模型評價 372
23.5.3 帶有季節因子的ARIMA模型 380
23.6 季節分解模型 381
23.6.1 概述 381
23.6.2 案例分析 382
第24章 信度分析（ 教學視頻：18分鐘） 384
24.1 基本原理 384
24.2 模塊解讀 385
24.3 實例詳解 387
第25章 對應分析（ 教學視頻：39分鐘） 389
25.1 簡單對應分析 389
25.1.1 概述 389
25.1.2 模塊說明 390
25.1.3 實例詳解 393
25.2 多重對應分析 395
25.2.1 模塊說明 396
25.2.2 實例詳解 401
25.3 數值變量對應分析 404
25.3.1 模塊說明 404
25.3.2 實例詳解 405
第26章 神經網絡模型（ 教學視頻：23分鐘） 408
26.1 多層感受器 408
26.1.1 概述 409
26.1.2 模塊解讀 410
26.1.3 實例詳解 416
26.2 徑向基函數 420
26.2.1 概述 420
26.2.2 模塊解讀 421
26.2.3 實例詳解 427
第27章 曲線回歸與非線性回歸（ 教學視頻：17分鐘） 434
27.1 曲線直線化變化方法 434
27.1.1 變量的變換 434
27.1.2 變量變換后實現線性回歸的步驟 435
27.1.3 實例詳解 435
27.2 曲線回歸 437
27.2.1 一般步驟 438
27.2.2 SPSS模塊說明 438
27.2.3 實例詳解 440
27.3 非線性回歸 443
27.3.1 概述 443
27.3.2 非線性回歸分析的原理 443
27.3.3 SPSS模塊說明 443
27.3.4 實例詳解 446
第28章 多重線性回歸與相關（ 教學視頻：11分鐘） 450
28.1 多重回歸分析方法 450
28.1.1 多重回歸模型 450
28.1.2 參數估計 451
28.1.3 回歸方程假設檢驗 451
28.1.4 衡量多重回歸模型優劣的標準 453
28.1.5 偏相關系數 453
28.1.6 自變量選擇 454
28.1.7 SPSS 模塊說明 454
28.1.8 實例詳解 457
28.2 共線性解決方案與校正 460
28.2.1 多重共線性的診斷 461
28.2.2 共線性解決方案 461
28.3 殘差分析與回歸診斷 461
28.4 交互作用與啞變量設置 462
28.4.1 交互作用 462
28.4.2 啞變量設置 463
第29章 路徑分析（ 教學視頻：13分鐘） 464
29.1 概述 464
29.2 模塊解讀 468
29.3 實例詳解 471
29.3.1 路徑模型的確定 472
29.3.2 計算回歸系數 473
29.3.3 完成路徑圖 478
第30章 中介效應與調節效應分析（ 教學視頻：33分鐘） 480
30.1 中介效應分析 480
30.1.1 中介效應的概述 480
30.1.2 中介效應檢驗過程 480
30.1.3 實例詳解 481
30.2 調節效應分析 485
30.2.1 調節效應的概述 485
30.2.2 調節效應檢驗過程 485
30.2.3 實例詳解 485
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