SPSS 數據統計與分析 從新手到高手 ( 簡體 字) |
| 作者：楊光霞 謝華 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： 39221
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NT售價： 300 元 |
| 出版日：7/30/2014 |
| 頁數：384 |
| 光碟數：1 (含視頻教學) |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302349495 |
| 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 20.0是IBM公司最新推出的數據分析軟件，是當前世界上最為流行的三大統計分析軟件之一。它是一個集數據整理和分析于一體的組合式的軟件包，不僅可以為用戶提供數據管理、統計分析、趨勢分析、制表、繪圖等服務，而且還可以廣泛地用于計劃、經濟、教育、心理、醫學、生物、氣象及其他社會科學領域。
本書以SPSS 20.0中的常用統計分析方法為基礎，采用知識點講解與具體實際操作相結合的方式，詳細介紹了SPSS 20.0中的數據分析基礎應用知識與具體使用方法。每一章都配合了豐富的插圖說明，生動具體、淺顯易懂，使用戶能夠迅速上手，輕松掌握SPSS 20.0中功能強大的分析功能。
本書內容
全書共分18章，通過大量實例介紹了SPSS在數據分析中的實際應用知識。
第1章介紹了初始數據分析，涵蓋了SPSS軟件的功能性、SPSS基本特點、數據分析概述等內容。
第2章介紹了建立和管理數據文件，涵蓋了常用術語概述、設置SPSS變量、設置和編輯SPSS數據、拆分和合并數據文件及數據文件的預處理等內容。
第3章介紹了繪制統計圖表，涵蓋了繪制條形圖、繪制線圖、繪制面積圖、繪制餅圖和直方圖、繪制高低圖、繪制箱圖、繪制散點圖等內容。
第4章介紹了基本統計分析，涵蓋了OLAP立方分析、頻數分析、描述分析、交叉表分析、探索性統計分析等內容。
第5章介紹了平均數差異分析，涵蓋了假設檢驗概述、均值比較、單樣本T檢驗、兩獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗等內容。
第6章介紹了非參數檢驗，涵蓋了單樣本非參數檢驗、二項式檢驗、卡方檢驗、K-S檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、游程檢驗、獨立樣本非參數檢驗、相關樣本非參數檢驗等內容。
第7章介紹了方差分析，涵蓋了單因素方差分析、雙因素方差分析、多元方差分析、重復測量雙因素方差分析、協方差分析等內容。
第8章介紹了相關分析，涵蓋了雙變量相關分析、偏相關分析和距離相關分析等內容。
第9章介紹了回歸分析，涵蓋了一元線性回歸分析、多元線性回歸分析、非線性回歸分析、曲線估計回歸分析等內容。
第10章介紹了信度分析，涵蓋了重測信度分析、復本信度分析、分半信度分析、評分信度分析、多維尺度分析、內部一致性信度分析等內容。
第11章介紹了聚類和判別分析，涵蓋了二階聚類分析、K-均值聚類分析、層次聚類分析、普通判別分析、決策樹分析等內容。
第12章介紹了對數線性分析，涵蓋了常規模型分析、Logit模型分析、模型選擇分析等內容。
第13章介紹了時間序列分析，涵蓋了數據的預處理、指數平滑模型、ARIMA模型、季節分析模型等內容。
第14章介紹了多重響應分析，涵蓋了定義多重響應變量集、多重響應的頻數分析、多重響應的交叉表分析、多重響應的表過程等內容。
第15章介紹了生存分析，涵蓋了生命表分析、K-M分析、Cox回歸模型等內容。
第16章介紹了因子和對應分析，涵蓋了因子分析、簡單對應分析、多元對應分析等內容。
第17章和第18章分別以具體實例詳細介紹了使用SPSS進行數據分析的完整操作過程，以及濃縮和挖掘分析數據信息的基礎操作方法。
本書特色
本書是一本介紹SPSS 20.0基礎統計分析方法的教程，在編寫過程中精心設計了豐富的體例，幫助讀者順利學習本書內容。
? 系統全面，超值實用 全書每個小節都配備了實用案例，通過示例分析、設計過程講解運用SPSS 20.0進行數據統計與分析的應用知識。每章穿插大量提示、技巧等欄目，構筑了面向實際的知識體系。采用了緊湊的體例和版式，在相同的內容下，篇幅縮減了30%以上，實例數量增加 了50％。
? 串珠邏輯，收放自如 統一采用三級標題靈活安排全書內容，擺脫了普通培訓教程按部就班講解的窠臼。每章都配有擴展知識點，便于用戶查閱相應的基礎知識。內容安排收放自如，方便讀者學習圖書內容。
? 全程圖解，快速上手 各章內容全部采用圖解方式，圖像均做了大量的裁切、拼合、加工，信息豐富，效果精美，閱讀體驗輕松，上手容易。讓讀者在書店中翻開圖書的第一刻起就獲得強烈的視覺沖擊，與同類書在品質上拉開距離。
? 書盤結合，相得益彰 本書使用Director技術制作了多媒體光盤，提供了本書實例的完整素材文件和全程配音教學視頻文件，便于讀者自學和跟蹤練習圖書內容。
讀者對象
本書從SPSS 20.0數據統計與分析的實用知識和操作入手，全面介紹了SPSS 20.0面向數據分析應用的知識體系，結合多媒體光盤，能有效吸引讀者學習。本書適合作為高職高專院校學生學習使用的教材，也可作為計算機辦公應用用戶深入學習SPSS 20.0的培訓和參考資料。
參與本書編寫的人員除了封面署名人員之外，還有王海峰、馬玉仲、席宏偉、祁凱、徐愷、王澤波、王磊、張仕禹、夏小軍、趙振江、李振山、李文才、李海慶、王樹興、何永國、李海峰、王蕾、王曙光、牛小平、賈栓穩、王立新、蘇靜、趙元慶、郭磊、何方、徐銘、李大慶等人。由于時間倉促，水平有限，書中疏漏之處在所難免，敬請讀者朋友批評正。
編者
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內容簡介： SPSS 20.0是IBM公司最新推出的數據統計分析軟件，是當前世界上最為流行的三大統計分析軟件之一。本書匯集了用戶在使用SPSS 20.0分析數據時最常用的統計分析方法，通過實用案例，詳細向用戶解釋了初始數據分析、建立和管理數據文件、繪制統計圖表、基本統計分析、平均數差異分析、非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、信度分析、聚類分析和判別分析、對數線性分析、時間序列分析、多重響應分析、生存分析、因子和對應分析等內容。本書的最后兩章以具體實例詳細介紹了使用SPSS 20.0統計與挖掘數據信息的具體操作方法和使用技巧。在本書光盤中，提供了本書實例的完整素材文件和全程配音教學視頻文件。
本書結構編排合理，圖文并茂，實例豐富，可操作性強，可有效幫助用戶提升SPSS 20.0的操作水平。本書適合作為高職高專院校學生學習使用的教材，也可作為計算機、金融、教育、醫療，以及具備一定統計學基礎的用戶深入學習SPSS 20.0的培訓和參考資料。
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目錄：第1章 初始數據分析 1
1.1 SPSS軟件概述 2
1.1.1 SPSS的發展歷史 2
1.1.2 SPSS的功能性 2
1.1.3 SPSS的基本特點 3
1.2 SPSS軟件安裝 3
1.2.1 SPSS軟件的環境要求 4
1.2.2 安裝SPSS軟件 4
1.3 SPSS軟件介紹 5
1.3.1 運行SPSS軟件 6
1.3.2 SPSS運行窗口 6
1.3.3 SPSS結果輸出類型 9
1.4 數據分析概述 10
1.4.1 數據分析基礎理論 10
1.4.2 SPSS分析流程 11
第2章 建立和管理數據文件 12
2.1 常用術語概述 13
2.1.1 理解常量 13
2.1.2 理解運算符和表達式 13
2.2 設置SPSS變量 14
2.2.1 定義變量 14
2.2.2 編輯變量 18
2.2.3 加權變量 19
2.2.4 創建變量 19
2.3 設置SPSS數據 21
2.3.1 輸入SPSS數據 21
2.3.2 讀取SPSS數據 22
2.3.3 保存SPSS數據 27
2.4 編輯SPSS數據 29
2.4.1 移動和復制數據 29
2.4.2 編輯個案 30
2.4.3 查找和替換數據 31
2.5 拆分和合并數據文件 32
2.5.1 拆分數據文件 32
2.5.2 合并數據文件 33
2.6 數據文件的預處理 34
2.6.1 排序數據 35
2.6.2 變量計算 35
2.6.3 計數 36
2.6.4 分類匯總數據 37
2.6.5 重新編碼數據 38
2.6.6 自動編碼數據 39
第3章 繪制統計圖表 41
3.1 繪制條形圖 42
3.1.1 簡單條形圖 42
3.1.2 復式條形圖 44
3.1.3 堆積條形圖 45
3.1.4 3-D條形圖 46
3.1.5 簡單誤差條形圖 47
3.1.6 復式誤差條形圖 48
3.2 繪制線圖 50
3.2.1 簡單線圖 50
3.2.2 多線線圖 51
3.2.3 垂直線圖 53
3.3 繪制面積圖 53
3.3.1 簡單面積圖 53
3.3.2 堆積面積圖 54
3.4 繪制餅圖和直方圖 55
3.4.1 餅圖 55
3.4.2 直方圖 56
3.5 繪制高低圖 56
3.5.1 簡單高低關閉圖 56
3.5.2 簡單范圍欄圖 57
3.5.3 聚類高低關閉圖 58
3.5.4 差別面積圖 59
3.6 繪制箱圖 60
3.6.1 簡單箱圖 60
3.6.2 復式箱圖 61
3.6.3 對比箱圖 61
3.7 繪制散點圖 62
3.7.1 簡單分布散點圖 62
3.7.2 矩陣散點圖 63
3.7.3 重疊散點圖 63
3.7.4 3-D散點圖 64
3.8 繪制P-P圖和Q-Q圖 65
3.8.1 P-P圖 65
3.8.2 Q-Q圖 66
3.9 編輯統計圖表 67
3.9.1 編輯數據標簽 67
3.9.2 設置填充效果 68
3.9.3 設置排序方式 69
3.9.4 設置坐標軸格式 70
3.10 制作交互式統計圖表 71
3.10.1 圖表構建程序制作法 71
3.10.2 圖形畫板模板制作法 72
第4章 基本統計分析 73
4.1 OLAP立方分析 74
4.1.1 案例背景介紹 74
4.1.2 錄入分析數據 74
4.1.3 設置分析變量 75
4.1.4 設置分析參數 76
4.1.5 顯示分析結果 77
4.2 頻數分析 78
4.2.1 頻數分析理論知識 78
4.2.2 案例背景介紹 79
4.2.3 錄入分析數據 80
4.2.4 設置分析參數 81
4.2.5 顯示分析結果 83
4.3 描述分析 84
4.3.1 描述分析理論知識 84
4.3.2 案例背景介紹 86
4.3.3 錄入分析數據 86
4.3.4 設置分析參數 87
4.3.5 顯示分析結果 89
4.4 交叉表分析 89
4.4.1 案例背景介紹 89
4.4.2 輸入分析數據 90
4.4.3 設置分析參數 90
4.4.4 顯示分析結果 94
4.5 探索性統計分析 95
4.5.1 案例背景介紹 95
4.5.2 輸入分析數據 96
4.5.3 設置分析參數 96
4.5.4 顯示分析結果 99
4.6 比率分析 100
4.6.1 案例背景介紹 100
4.6.2 輸入分析數據 101
4.6.3 設置分析參數 101
4.6.4 顯示分析結果 103
第5章 平均數差異分析 104
5.1 假設檢驗概述 105
5.1.1 假設檢驗的基本原理 105
5.1.2 假設檢驗中的錯誤類型 105
5.1.3 單側和雙側檢驗 106
5.1.4 假設檢驗的步驟 106
5.2 均值比較 107
5.2.1 案例背景介紹 107
5.2.2 輸入分析數據 107
5.2.3 設置分析參數 109
5.2.4 顯示分析結果 110
5.3 單樣本T檢驗 111
5.3.1 單樣本T檢驗概述 111
5.3.2 設置分析參數 111
5.3.3 顯示分析結果 112
5.4 兩獨立樣本T檢驗 112
5.4.1 兩獨立樣本T檢驗概述 113
5.4.2 案例背景介紹 113
5.4.3 輸入分析數據 114
5.4.4 設置分析參數 114
5.4.5 顯示分析結果 115
5.5 配對樣本T檢驗 116
5.5.1 案例背景介紹 116
5.5.2 輸入分析數據 117
5.5.3 設置分析參數 117
5.5.4 顯示分析結果 118
第6章 非參數檢驗 119
6.1 非參數檢驗概述 120
6.1.1 參數檢驗和非參數檢驗 120
6.1.2 非參數檢驗的優勢與劣勢 120
6.2 單樣本非參數檢驗 121
6.2.1 設置檢驗目標 121
6.2.2 設置檢驗字段 122
6.2.3 設置檢驗方法 122
6.3 二項式檢驗 124
6.3.1 二項式檢驗概述 124
6.3.2 設置分析數據 124
6.3.3 設置分析參數 125
6.3.4 顯示分析結果 126
6.4 卡方檢驗 128
6.4.1 卡方檢驗概述 128
6.4.2 設置分析數據 128
6.4.3 設置分析參數 129
6.4.4 顯示分析結果 130
6.5 K-S檢驗 131
6.5.1 設置分析變量 131
6.5.2 設置分析選項 131
6.5.3 顯示分析結果 132
6.6 Wilcoxon符號秩檢驗 133
6.6.1 案例背景介紹 134
6.6.2 設置分析數據 134
6.6.3 設置分析參數 135
6.6.4 顯示分析結果 135
6.7 游程檢驗 136
6.7.1 游程檢驗概述 136
6.7.2 設置分析數據 137
6.7.3 設置分析參數 137
6.7.4 顯示分析結果 138
6.8 獨立樣本非參數檢驗 139
6.8.1 獨立樣本非參數檢驗概述 140
6.8.2 設置分析數據 141
6.8.3 設置分析選項 141
6.8.4 顯示分析結果 144
6.9 相關樣本非參數檢驗 146
6.9.1 相關樣本非參數檢驗概述 146
6.9.2 設置分析數據 147
6.9.3 設置分析選項 147
6.9.4 顯示分析結果 149
第7章 方差分析 151
7.1 方差分析概述 152
7.1.1 方差分析的因素 152
7.1.2 方差分析的假定條件 152
7.1.3 方差分析的基本步驟 152
7.2 單因素方差分析 154
7.2.1 設置分析數據 154
7.2.2 數據的正態分布檢驗 154
7.2.3 設置分析參數 155
7.2.4 顯示分析結果 158
7.3 雙因素方差分析 159
7.3.1 設置分析數據 159
7.3.2 設置分析模型 160
7.3.3 顯示分析結果 166
7.4 多元方差分析 168
7.4.1 設置分析數據 168
7.4.2 設置方差分析參數 169
7.4.3 顯示分析結果 169
7.5 重復測量雙因素方差分析 171
7.5.1 設置分析數據 172
7.5.2 設置分析參數 172
7.5.3 顯示分析結果 174
7.6 協方差分析 175
7.6.1 設置分析數據 176
7.6.2 檢驗數據的交互性 176
7.6.3 設置分析參數 177
7.6.4 顯示分析結果 178
第8章 相關分析 180
8.1 相關分析概述 181
8.1.1 相關關系概述 181
8.1.2 相關系數概述 182
8.2 雙變量相關分析 183
8.2.1 分析方法概述 183
8.2.2 設置分析數據 183
8.2.3 分析線性關系 184
8.2.4 設置分析參數 184
8.2.5 顯示分析結果 186
8.3 偏相關分析 186
8.3.1 偏相關分析概述 186
8.3.2 設置分析數據 187
8.3.3 設置分析參數 187
8.3.4 顯示分析結果 188
8.4 距離相關分析 188
8.4.1 距離相關分析概述 188
8.4.2 設置分析數據 189
8.4.3 單因素的非相似性測量 190
8.4.4 多因素的非相似性測量 193
8.4.5 相似性測量 193
第9章 回歸分析 196
9.1 一元線性回歸分析 197
9.1.1 一元線性回歸概述 197
9.1.2 設置分析數據 197
9.1.3 設置分析參數 198
9.1.4 顯示分析結果 202
9.2 多元線性回歸分析 203
9.2.1 多元線性回歸概述 203
9.2.2 設置分析數據 203
9.2.3 設置分析參數 204
9.2.4 顯示分析結果 205
9.3 非線性回歸分析 208
9.3.1 非線性回歸概述 208
9.3.2 設置分析數據 210
9.3.3 初步分析數據 210
9.3.4 設置分析參數 211
9.3.5 顯示分析結果 214
9.4 曲線估計回歸分析 215
9.4.1 曲線估計回歸模型概述 215
9.4.2 設置分析數據 215
9.4.3 設置分析參數 216
9.4.4 顯示分析結果 217
第10章 信度分析 219
10.1 信度分析概述 220
10.1.1 信度分析的數學模型 220
10.1.2 信度系數 220
10.2 重測信度分析 220
10.2.1 重測信度分析概述 221
10.2.2 設置分析數據 221
10.2.3 設置分析參數 222
10.2.4 顯示分析結果 222
10.3 復本信度分析 223
10.3.1 設置分析數據 223
10.3.2 設置分析參數 224
10.3.3 顯示分析結果 224
10.4 分半信度分析 225
10.4.1 分半信度分析概述 225
10.4.2 設置分析數據 225
10.4.3 雙變量分半信度分析法 226
10.4.4 分半信度分析法 227
10.5 評分信度分析 228
10.5.1 評分信度分析概述 228
10.5.2 設置分析數據 228
10.5.3 設置分析參數 228
10.5.4 顯示分析結果 230
10.6 多維尺度分析 230
10.6.1 設置分析數據 231
10.6.2 設置分析參數 231
10.6.3 顯示分析結果 233
10.7 內部一致性信度分析 233
10.7.1 內部一致性信度分析概述 233
10.7.2 設置分析數據 234
10.7.3 設置分析參數 234
10.7.4 顯示分析結果 236
第11章 聚類和判別分析 238
11.1 聚類和判別分析概述 239
11.1.1 聚類分析概述 239
11.1.2 判別分析概述 240
11.2 二階聚類分析 241
11.2.1 設置分析數據 241
11.2.2 設置分析參數 242
11.2.3 顯示分析結果 244
11.3 K-均值聚類分析 247
11.3.1 設置分析數據 247
11.3.2 設置分析參數 248
11.3.3 顯示分析結果 250
11.4 層次聚類分析 251
11.4.1 設置分析數據 252
11.4.2 設置分析參數 252
11.4.3 顯示分析結果 257
11.5 普通判別分析 258
11.5.1 設置分析數據 258
11.5.2 設置分析參數 259
11.5.3 顯示分析結果 262
11.6 決策樹分析 264
11.6.1 設置分析數據 265
11.6.2 設置分析變量 265
11.6.3 設置輸出選項 266
11.6.4 設置標準條件 270
11.6.5 設置其他分析參數 271
11.6.6 顯示分析結果 273
第12章 對數線性分析 275
12.1 對數線性分析概述 276
12.1.1 列聯表分析概述 276
12.1.2 對數線性模型的表現形式 276
12.2 常規模型分析 276
12.2.1 設置分析數據 277
12.2.2 設置分析參數 278
12.2.3 顯示分析結果 279
12.3 Logit模型分析 281
12.3.1 設置分析數據 281
12.3.2 設置分析參數 283
12.3.3 顯示分析結果 284
12.4 模型選擇分析 285
12.4.1 設置分析變量 285
12.4.2 設置分析模型 285
12.4.3 設置分析選項 285
12.4.4 顯示分析結果 286
第13章 時間序列分析 288
13.1 時間序列分析概述 289
13.1.1 時間序列的分類和特點 289
13.1.2 時間序列的構成因素 289
13.2 數據的預處理 290
13.2.1 替換缺失值 290
13.2.2 定義日期變量 291
13.2.3 創建時間序列 292
13.3 指數平滑模型 293
13.3.1 設置分析數據 293
13.3.2 設置分析參數 294
13.3.3 顯示分析結果 298
13.4 ARIMA模型 300
13.4.1 設置分析數據 300
13.4.2 設置分析參數 301
13.4.3 顯示分析結果 303
13.4.4 更改分析模型 304
13.5 季節分析模型 304
13.5.1 設置分析數據 305
13.5.2 設置分析參數 305
13.5.3 顯示分析結果 306
13.5.4 制作分析圖表 307
第14章 多重響應分析 308
14.1 定義多重響應變量集 309
14.1.1 設置分析數據 309
14.1.2 設置變量集參數 311
14.2 多重響應的頻數分析 312
14.2.1 設置分析參數 312
14.2.2 顯示分析結果 312
14.3 多重響應的交叉表分析 313
14.3.1 設置分析變量 313
14.3.2 設置分析選項 314
14.3.3 顯示分析結果 314
14.4 多重響應的表過程 315
14.4.1 定義多重響應變量集 315
14.4.2 建立包含多重響應集
的表格 316
第15章 生存分析 318
15.1 生存分析概述 319
15.1.1 生存分析相關概念 319
15.1.2 生存分析方法 320
15.2 生命表分析 320
15.2.1 設置分析數據 320
15.2.2 設置分析參數 321
15.2.3 顯示分析結果 322
15.3 K-M分析 324
15.3.1 設置分析數據 324
15.3.2 設置分析參數 324
15.3.3 顯示分析結果 327
15.4 Cox回歸模型 328
15.4.1 設置分析變量 328
15.4.2 設置分類協變量 329
15.4.3 設置繪圖選項 330
15.4.4 設置分析選項 330
15.4.5 設置保存選項 330
15.4.6 顯示分析結果 331
第16章 因子和對應分析 335
16.1 因子分析 336
16.1.1 設置分析數據 336
16.1.2 設置分析參數 336
16.1.3 顯示分析結果 340
16.2 簡單對應分析 343
16.2.1 設置分析數據 343
16.2.2 設置分析參數 343
16.2.3 顯示分析結果 347
16.3 多元對應分析 348
16.3.1 設置分析變量 348
16.3.2 設置分析選項 349
16.3.3 顯示分析結果 353
16.3.4 更改變量權重 354
第17章 探索國民經濟與產品銷售的
關聯性 356
17.1 準備案例數據 357
17.1.1 案例背景介紹 357
17.1.2 定義SPSS變量 357
17.1.3 輸入SPSS分析數據 358
17.2 描述性統計圖 359
17.2.1 國內生產總值/總銷售
額圖 359
17.2.2 產品銷售額圖 360
17.2.3 人均工資相關圖 361
17.2.4 總銷售額與凈利潤圖 362
17.3 使用表格 364
17.3.1 分析國民經濟間的
相關性 364
17.3.2 分析產品銷售間的
相關性 365
17.3.3 分析人均數據間的
相關性 366
17.4 回歸分析 368
17.4.1 國內生產總值相關性
分析 368
17.4.2 國民總收入相關性分析 371
第18章 分析男子十項全能比賽成績 374
18.1 準備案例數據 375
18.1.1 案例背景介紹 375
18.1.2 定義SPSS變量 375
18.1.3 輸入SPSS分析數據 376
18.2 探索性分析 377
18.2.1 描述分析 377
18.2.2 探索變量間的關聯性 378
18.3 初步分析 379
18.3.1 建立因子分析模型 379
18.3.2 多方向分析 380
18.3.3 保存分析結果 382
18.4 深入分析 383
18.4.1 建立線性回歸分析模型 383
18.4.2 顯示分析結果 384
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SPSS數據統計與分析從新手到高手
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