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SPSS统计分析从入门到精通

出版时间: 2015-02-01
发布时间: 2020-11-06
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《SPSS统计分析从入门到精通》内容简介

《SPSS统计分析从入门到精通》使用IBM SPSS Statistics 19.0进行讲解和操作,致力于使读者全面了解SPSS,了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作。《SPSS统计分析从入门到精通》介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式,着重于介绍SPSS分析软件的实际应用。全书25章,第1~3章重点讲解了数据和文件的管理操作,以及SPSS系统环境的设置。第4~18章主要介绍各种统计分析方法及对应的操作方式,包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20~25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例,包括上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。《SPSS统计分析从入门到精通》适应自然科学和社会科学各领域、各专业研究人员的多层次需要,可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士以及管理人员和决策者等学习与参考。

《SPSS统计分析从入门到精通》章节目录
  • SPSS统计分析从入门到精通
  • 前言
  • 第1章 SPSS 19.0概述
  • 1.1 SPSS简介
  • 1.2 SPSS的安装、启动和退出
  • 1.2.1 SPSS 19.0的安装
  • 1.2.2 SPSS 19.0的启动
  • 1.2.3 SPSS 19.0的退出
  • 1.3 SPSS 19.0的界面及设置
  • 1.3.1 常用界面
  • 1.3.2 常规选项参数
  • 1.3.3 查看器选项参数
  • 1.3.4 文件位置选项参数
  • 1.3.5 输出选项参数
  • 1.3.6 图表选项参数
  • 1.3.7 多重归因选项参数
  • 1.3.8 枢纽表选项参数
  • 1.3.9 数据选项参数
  • 1.3.10 货币选项参数
  • 1.3.11 脚本选项参数
  • 1.3.12 语法编辑器选项参数
  • 第2章 数据文件的建立与操作
  • 2.1 数据编辑器与数据文件
  • 2.1.1 数据编辑器
  • 2.1.2 数据文件
  • 2.2 常量、变量、操作符和表达式
  • 2.2.1 常量与变量
  • 2.2.2 操作符与表达式
  • 2.2.3 如何定义一个变量
  • 2.2.4 概率事件
  • 2.3 输入数据
  • 2.3.1 输入数据的方法
  • 2.3.2 查看文件信息和变量信息
  • 2.4 编辑数据文件
  • 2.4.1 在单元格中编辑数据
  • 2.4.2 插入变量与删除变量
  • 2.4.3 插入观测量与删除观测量
  • 2.4.4 数据的剪切、复制和粘贴
  • 2.4.5 撤销操作
  • 2.5 对数据文件的操作
  • 2.5.1 数据文件的打开与保存
  • 2.5.2 数据库文件的转换
  • 习题2
  • 第3章 数据文件的操作
  • 3.1 数据文件的一般操作
  • 3.1.1 数据排序
  • 3.1.2 数据文件的拆分
  • 3.1.3 数据文件的合并
  • 3.1.4 数据文件的转置
  • 3.1.5 变量取值的求秩
  • 3.1.6 变量值的重新编码
  • 3.1.7 计算新变量
  • 3.2 分类汇总
  • 3.2.1 数据描述
  • 3.2.2 分类汇总的参数设置
  • 3.2.3 分类汇总的结果
  • 3.3 观测量的加权
  • 3.4 数据文件的结构重组
  • 3.4.1 选择数据重组方式
  • 3.4.2 变量组到观测量组的重组
  • 3.4.3 观测量组到变量组的重组
  • 3.4.4 转置重组
  • 习题3
  • 第4章 基本统计分析功能
  • 4.1 OLAP在线分析过程
  • 4.1.1 数据描述
  • 4.1.2 OLAP过程的操作和设置
  • 4.2 个案汇总分析
  • 4.2.1 个案汇总分析的参数设置
  • 4.2.2 输出结果
  • 4.3 按行和列的汇总分析
  • 4.3.1 按行汇总过程
  • 4.3.2 按列汇总过程
  • 4.4 频数分析
  • 4.4.1 数据描述
  • 4.4.2 对分类变量的频数分析
  • 4.4.3 对连续变量的频数分析
  • 4.5 描述性统计分析
  • 4.5.1 数据描述
  • 4.5.2 描述分析过程
  • 4.6 探索分析过程
  • 4.6.1 数据描述
  • 4.6.2 探索分析实例
  • 4.7 列联表分析过程
  • 4.7.1 数据描述
  • 4.7.2 列联表分析的参数设置
  • 4.7.3 列联表分析的输出结果
  • 4.8 Bootstrap简介与设置
  • 4.8.1 Bootstrap简介
  • 4.8.2 Bootstrap参数设置
  • 习题4
  • 第5章 均值比较和T检验
  • 5.1 均值分析过程
  • 5.1.1 原理与方法
  • 5.1.2 SPSS实例分析
  • 5.2 单样本T检验
  • 5.2.1 原理与方法
  • 5.2.2 SPSS实例分析
  • 5.3 独立样本T检验
  • 5.3.1 原理与方法
  • 5.3.2 SPSS实例分析
  • 5.4 配对样本T检验
  • 5.4.1 原理与方法
  • 5.4.2 SPSS实例分析
  • 习题5
  • 第6章 非参数检验
  • 6.1 非参数检验的简介
  • 6.1.1 非参数检验与参数检验
  • 6.1.2 非参数检验的优点
  • 6.1.3 非参数检验的缺点
  • 6.2 卡方检验
  • 6.2.1 原理与方法
  • 6.2.2 数据和问题描述
  • 6.2.3 卡方检验实例分析
  • 6.3 二项式检验
  • 6.3.1 原理与方法
  • 6.3.2 数据和问题描述
  • 6.3.3 二项检验实例分析
  • 6.4 游程检验
  • 6.4.1 原理与方法
  • 6.4.2 数据和问题描述
  • 6.4.3 游程检验实例分析
  • 6.5 Kolmogorov-Smirnov单样本检验
  • 6.5.1 原理与方法
  • 6.5.2 数据和问题描述
  • 6.5.3 K-S单样本检验实例分析
  • 6.6 两独立样本检验
  • 6.6.1 原理与方法
  • 6.6.2 数据和问题描述
  • 6.6.3 两独立样本检验实例分析
  • 6.7 k个独立样本的检验
  • 6.7.1 原理与方法
  • 6.7.2 数据和问题描述
  • 6.7.3 k个独立样本检验实例分析
  • 6.8 两个相关样本的检验
  • 6.8.1 原理与方法
  • 6.8.2 数据和问题描述
  • 6.8.3 两个相关样本检验的实例分析
  • 6.9 k个相关样本的检验
  • 6.9.1 原理与方法
  • 6.9.2 数据和问题描述
  • 6.9.3 k个相关样本检验的实例分析
  • 习题6
  • 第7章 多重响应分析
  • 7.1 多重响应概述
  • 7.2 多重响应变量集的定义
  • 定义多重响应变量集的实例
  • 7.3 多重响应变量集的频率分析
  • 多重响应变量频数分析的实例
  • 7.4 多重响应变量集的交叉表分析
  • 多重响应变量交叉表分析的实例
  • 7.5 用表过程研究多重响应变量集
  • 7.5.1 多重响应变量集的定义
  • 7.5.2 建立包含多重响应变量集的表格
  • 习题7
  • 第8章 回归分析
  • 8.1 线性回归
  • 8.1.1 一元线性回归的基本原理
  • 8.1.2 多元线性回归的基本原理
  • 8.1.3 模型假设的其他检验
  • 8.1.4 问题描述和数据准备
  • 8.1.5 线性回归分析的设置和操作
  • 8.1.6 案例的结果分析
  • 8.2 曲线回归
  • 8.2.1 曲线回归的基本原理
  • 8.2.2 问题描述和数据准备
  • 8.2.3 曲线回归分析的设置和操作
  • 8.2.4 案例的结果分析
  • 8.3 非线性回归
  • 8.3.1 非线性回归简介
  • 8.3.2 问题描述和数据准备
  • 8.3.3 非线性回归的参数设置
  • 8.3.4 案例的结果分析
  • 8.4 二元Logistic回归
  • 8.4.1 二元Logistic回归的数学原理
  • 8.4.2 问题描述和数据准备
  • 8.4.3 二元Logistic回归的参数设置
  • 8.4.4 案例的结果分析
  • 8.5 多元Logistic回归分析
  • 8.5.1 多元Logistic回归的原理简介
  • 8.5.2 问题描述和数据准备
  • 8.5.3 多元Logistic回归参数设置
  • 8.5.4 案例的结果分析
  • 8.6 有序回归
  • 8.6.1 问题描述和数据准备
  • 8.6.2 有序回归的参数设置
  • 8.6.3 案例的结果分析
  • 8.7 概率单位回归分析
  • 8.7.1 概率单位回归分析简介
  • 8.7.2 问题描述和数据准备
  • 8.7.3 概率单位回归的参数设置
  • 8.7.4 案例的结果分析
  • 8.8 加权回归分析
  • 8.8.1 加权回归分析简介
  • 8.8.2 问题描述和数据准备
  • 8.8.3 加权回归的参数设置
  • 8.8.4 案例结果分析
  • 8.9 二阶段最小二乘回归
  • 8.9.1 二阶段最小二乘回归的基本原理
  • 8.9.2 问题描述和数据准备
  • 8.9.3 二阶段最小二乘回归的参数设置
  • 8.9.4 案例的结果分析
  • 8.10 最佳尺度回归
  • 8.10.1 最佳尺度回归原理
  • 8.10.2 问题描述和数据准备
  • 8.10.3 最佳尺度回归的参数设置
  • 8.10.4 案例的结果分析
  • 习题8
  • 第9章 方差分析
  • 9.1 方差分析简介
  • 9.1.1 t检验与方差分析的比较
  • 9.1.2 方差分析的基本原理
  • 9.2 单因素方差分析
  • 9.2.1 原理与方法
  • 9.2.2 单因素方差分析实例
  • 9.3 多因素方差分析过程
  • 9.3.1 原理与方法
  • 9.3.2 二因素方差分析实例
  • 9.3.3 协方差分析实例
  • 9.3.4 交互效应中随机因素的分析
  • 9.4 多元方差分析
  • 9.4.1 原理与方法
  • 9.4.2 多元方差分析实例
  • 9.5 重复测量设计的方差分析
  • 9.5.1 原理与方法
  • 9.5.2 SPSS实例分析
  • 9.6 方差成分分析
  • 9.6.1 原理简介
  • 9.6.2 SPSS实例分析
  • 9.7 正交实验设计
  • 9.7.1 正交实验设计简述
  • 9.7.2 SPSS实例分析
  • 9.7.3 正交实验设计的方差分析
  • 习题9
  • 第10章 相关分析
  • 10.1 相关分析的基本概念
  • 10.1.1 相关分析的特点和应用
  • 10.1.2 相关系数的计算
  • 10.1.3 SPSS提供的相关分析功能
  • 10.2 两变量相关分析
  • 10.2.1 问题描述和数据准备
  • 10.2.2 相关分析的参数设置
  • 10.2.3 案例的结果分析
  • 10.3 偏相关分析
  • 10.3.1 偏相关分析的基本原理
  • 10.3.2 偏相关分析实例
  • 10.4 距离分析
  • 10.4.1 距离分析的基本概念
  • 10.4.2 距离分析的参数设置
  • 10.4.3 距离分析实例
  • 习题10
  • 第11章 因子分析
  • 11.1 因子分析的原理简介
  • 11.1.1 因子分析的基本思想
  • 11.1.2 因子分析和主成分分析的联系
  • 11.1.3 因子分析的基本步骤
  • 11.2 SPSS因子分析的应用实例
  • 11.2.1 数据描述
  • 11.2.2 SPSS因子分析过程的设置
  • 11.2.3 结果分析
  • 习题11
  • 第12章 分类分析
  • 12.1 聚类分析的原理简介
  • 12.1.1 聚类分析的基本概念
  • 12.1.2 聚类分析的一般原理
  • 12.2 快速样本聚类过程
  • 12.2.1 快速聚类简介
  • 12.2.2 问题描述和数据准备
  • 12.2.3 SPSS快速聚类的设置
  • 12.2.4 案例的结果分析
  • 12.3 系统聚类
  • 12.3.1 系统聚类简介
  • 12.3.2 问题描述和数据准备
  • 12.3.3 SPSS系统聚类的设置
  • 12.3.4 案例的结果分析
  • 12.3.5 对聚类结果的进一步分析
  • 12.4 两步聚类分析
  • 12.4.1 两步聚类简介
  • 12.4.2 问题描述和数据准备
  • 12.4.3 SPSS两步聚类的设置
  • 12.4.4 案例的结果分析
  • 12.5 一般判别分析
  • 12.5.1 判别分析的基本原理
  • 12.5.2 问题描述和数据准备
  • 12.5.3 判别分析的参数设置
  • 12.5.4 案例的结果分析
  • 12.6 逐步判别分析实例
  • 12.6.1 问题描述和数据准备
  • 12.6.2 逐步判别的参数设置
  • 12.6.3 案例的结果分析
  • 12.7 决策树分析
  • 12.7.1 决策树分类的基本原理
  • 12.7.2 决策树过程的参数设置
  • 12.7.3 问题描述和数据准备
  • 12.7.4 案例分析
  • 习题12
  • 第13章 生存分析
  • 13.1 生存分析简介
  • 13.1.1 生存分析的基本概念
  • 13.1.2 生存分析的数据特点
  • 13.1.3 生存分析的常用方法
  • 13.1.4 SPSS中的生存分析过程
  • 13.2 寿命表分析
  • 13.2.1 寿命表分析简介
  • 13.2.2 寿命表分析的基本步骤
  • 13.2.3 寿命表实例分析
  • 13.3 Kaplan-Meier分析
  • 13.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤
  • 13.3.2 生存曲线的比较和检验
  • 13.3.3 Kaplan-Meier分析的实例
  • 13.4 Cox回归模型
  • 13.4.1 Cox回归模型的原理简介
  • 13.4.2 Cox回归实例分析
  • 习题13
  • 第14章 信度分析
  • 14.1 信度分析
  • 14.1.1 信度分析的基本原理
  • 14.1.2 问题描述和数据准备
  • 14.1.3 信度分析的参数设置
  • 14.1.4 案例的结果分析
  • 14.2 多维尺度分析
  • 14.2.1 多维尺度分析简介
  • 14.2.2 问题描述和数据准备
  • 14.2.3 ALSCAL过程的参数设置
  • 14.2.4 案例的结果分析
  • 习题14
  • 第15章 时间序列分析
  • 15.1 SPSS的时间序列分析概览
  • 15.1.1 创建模型的通用设置选项
  • 15.1.2 应用模型的通用设置选项
  • 15.2 时间序列数据的预分析
  • 15.2.1 缺失值替换
  • 15.2.2 定义日期变量
  • 15.2.3 时间序列的平稳化
  • 15.3 指数平滑模型
  • 15.3.1 指数平滑的基本原理
  • 15.3.2 指数平滑模型的参数设置
  • 15.3.3 指数平滑模型实例分析
  • 15.4 ARIMA模型
  • 15.4.1 ARIMA模型的基本原理
  • 15.4.2 ARIMA 模型的参数设置
  • 15.4.3 ARIMA模型实例分析
  • 15.5 季节分解模型
  • 15.5.1 季节分解法概述
  • 15.5.2 季节分解模型实例分析
  • 习题15
  • 第16章 对数线性模型
  • 16.1 对数线性模型概述
  • 16.1.1 简单列联表分析的不足
  • 16.1.2 对数线性模型的基本形式
  • 16.2 常规对数线性模型过程
  • 16.2.1 常规过程概述
  • 16.2.2 问题描述和数据准备
  • 16.2.3 常规过程的参数设置
  • 16.2.4 案例的结果分析
  • 16.3 Logit过程
  • 16.3.1 Logit过程概述
  • 16.3.2 问题描述和数据准备
  • 16.3.3 Logit过程的参数设置
  • 16.3.4 案例的结果分析
  • 16.4 模型选择过程
  • 16.4.1 模型选择过程概述
  • 16.4.2 问题描述和数据准备
  • 16.4.3 层次对数线性模型的操作过程
  • 16.4.4 案例的结果分析
  • 习题16
  • 第17章 对应分析
  • 17.1 对应分析的基本原理
  • 17.1.1 对应分析与因子分析
  • 17.1.2 SPSS中的对应分析
  • 17.1.3 使用对应分析的注意事项
  • 17.2 简单对应分析
  • 17.2.1 简单对应分析的数学原理
  • 17.2.2 SPSS简单对应分析实例
  • 17.3 多元对应分析
  • 17.3.1 多元对应分析基本概念及其特点
  • 17.3.2 多元对应分析的参数设置
  • 17.3.3 实例的结果分析
  • 习题17
  • 第18章 缺失值分析
  • 18.1 缺失值分析的概念
  • 18.1.1 缺失值的表现方式
  • 18.1.2 SPSS中的缺失值处理方法
  • 18.2 缺失值分析的参数设置
  • 18.3 缺失值分析的实例
  • 习题18
  • 第19章 统计图形
  • 19.1 概述
  • 19.1.1 数据和变量的准备
  • 19.1.2 图表构建程序的基本操作
  • 19.1.3 旧对话框作图
  • 19.1.4 图形的编辑
  • 19.2 条形图
  • 19.2.1 数据和问题描述
  • 19.2.2 用图表构建程序作条形图
  • 19.2.3 用对话框创建条形图
  • 19.3 线形图
  • 19.3.1 数据和问题描述
  • 19.3.2 用图表构建程序作线形图
  • 19.3.3 用对话框创建线形图
  • 19.4 面积图
  • 19.4.1 数据和问题描述
  • 19.4.2 用图表构建程序作面积图
  • 19.4.3 用对话框创建面积图
  • 19.5 饼图
  • 19.5.1 数据和问题描述
  • 19.5.2 用图表构建程序作饼图
  • 19.5.3 用对话框创建饼图
  • 19.6 高低图
  • 19.6.1 数据和问题描述
  • 19.6.2 用图表构建程序作高低图
  • 19.6.3 用对话框创建高低图
  • 19.7 帕累托图
  • 19.7.1 数据和问题描述
  • 19.7.2 用对话框创建帕累托图
  • 19.8 控制图
  • 19.8.1 数据和问题描述
  • 19.8.2 用对话框创建控制图
  • 19.9 箱图
  • 19.9.1 数据和问题描述
  • 19.9.2 用图表构建程序作箱图
  • 19.9.3 用对话框创建箱图
  • 19.10 误差条图
  • 19.10.1 数据和问题描述
  • 19.10.2 用对话框创建误差条图
  • 19.11 散点图
  • 19.11.1 数据和问题描述
  • 19.11.2 用图表构建程序作散点图
  • 19.11.3 用对话框创建散点图
  • 19.12 直方图
  • 19.12.1 数据和问题描述
  • 19.12.2 用图表构建程序作直方图
  • 19.13 P-P概率图
  • 19.13.1 数据和问题描述
  • 19.13.2 用对话框创建P-P概率图
  • 19.14 Q-Q概率图
  • 19.14.1 数据和问题描述
  • 19.14.2 用对话框创建Q-Q概率图
  • 19.15 时间序列图
  • 19.15.1 普通序列图
  • 19.15.2 自相关序列图
  • 19.15.3 互相关序列图
  • 19.16 双轴线图
  • 19.16.1 数据和问题描述
  • 19.16.2 用图表构建程序作双轴线图
  • 习题19
  • 第20章 上市公司财务危机预警分析
  • 20.1 财务危机预警的应用简介
  • 20.1.1 财务危机的定量定义方法
  • 20.1.2 财务危机预警的模型选择
  • 20.2 数据描述
  • 20.2.1 数据说明
  • 20.2.2 指标选择
  • 20.2.3 补充说明
  • 20.3 分析方法概述
  • 20.3.1 判别分析
  • 20.3.2 logistic回归方法
  • 20.4 SPSS建模过程和结论分析
  • 20.4.1 SPSS数据筛选操作
  • 20.4.2 SPSS判别分析建模与分析
  • 20.4.3 logistic回归建模与分析
  • 20.5 进一步的分析与应用
  • 20.5.1 分类结果的应用分析
  • 20.5.2 建模方法的改进
  • 20.6 建议和推广
  • 20.6.1 时间序列研究
  • 20.6.2 数据的有效预警期
  • 20.6.3 指标的简化方法
  • 第21章 影响汇率的因素分析
  • 21.1 汇率影响因素的简介
  • 21.2 数据描述
  • 21.3 分析方法概述
  • 21.3.1 探索性分析
  • 21.3.2 多元回归分析
  • 21.4 SPSS建模过程和结论分析
  • 21.4.1 数据准备
  • 21.4.2 探索性分析
  • 21.4.3 多元回归分析
  • 21.5 进一步的分析与应用
  • 21.5.1 剔除存在共线性的外汇储备变量
  • 21.5.2 回归模型的进一步改进
  • 21.5.3 两个回归模型的比较
  • 21.6 建议和推广
  • 21.6.1 时间序列研究
  • 21.6.2 汇率影响因素的定性分析
  • 第22章 因子分析在成绩综合评价中的应用
  • 22.1 学生成绩的综合评价简介
  • 22.2 数据描述
  • 22.3 分析方法概述
  • 22.3.1 应用因子分析进行成绩综合评价的步骤
  • 22.3.2 应用因子分析法进行成绩综合评价的注意事项
  • 22.4 SPSS建模过程和结论分析
  • 22.4.1 数据准备
  • 22.4.2 SPSS因子分析建模与分析
  • 22.5 进一步的分析与应用
  • 22.6 建议和推广
  • 22.6.1 高中生的成绩综合评价
  • 22.6.2 对缺失数据的处理
  • 22.6.3 多种方法结合的综合评价模型
  • 第23章 高等教育办学条件的聚类分析
  • 23.1 数据描述
  • 23.1.1 关于基本办学条件指标合格与否的判定
  • 23.1.2 指标选取
  • 23.1.3 数据格式
  • 23.2 聚类分析法简述
  • 23.3 SPSS建模过程和结论分析
  • 23.3.1 对专科院校进行聚类的设置操作
  • 23.3.2 对本科院校的分析
  • 23.4 建议和推广
  • 第24章 试卷信度的检验与分析
  • 24.1 试卷信度检验的背景简介
  • 24.1.1 测验内容的自身方面
  • 24.1.2 施测过程
  • 24.1.3 被测试者的自身因素
  • 24.2 数据描述
  • 24.3 分析方法概述
  • 24.3.1 试卷信度的基本计算公式
  • 24.3.2 试卷信度的估计方法
  • 24.4 SPSS建模过程和结论分析
  • 24.4.1 SPSS信度分析的参数设置
  • 24.4.2 结果分析
  • 24.5 建议和推广
  • 第25章 多因素试验的设计与分析
  • 25.1 试验设计简介
  • 25.1.1 试验设计的应用
  • 25.1.2 试验设计问题的解决步骤
  • 25.2 数据描述
  • 25.3 分析方法概述
  • 25.3.1 正交设计方法
  • 25.3.2 综合评分方法
  • 25.4 SPSS建模过程和结论分析
  • 25.4.1 数据标准化
  • 25.4.2 性能指标权重的确定
  • 25.4.3 利用权重求综合指标
  • 25.4.4 对综合得分的进一步分析
  • 25.5 建议和推广
  • 习题提示
  • 参考文献
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