數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

前言

SPSS（StatisticalProducts&ServiceSolutions，統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案）作為一個(gè)專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件，適用于市場調(diào)查、銷售分析、企業(yè)管理、社會調(diào)查、科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)及統(tǒng)計(jì)軟件的發(fā)展帶來了統(tǒng)計(jì)方法的革命，統(tǒng)計(jì)中很多煩瑣的計(jì)算過程交給計(jì)算機(jī)來完成，人們需要做的只是方法設(shè)計(jì)和結(jié)果分析工作。如果將實(shí)際問題細(xì)化，則可分為如下4個(gè)基本步驟。（1）問題的提出，將社會問題或管理問題轉(zhuǎn)化為可以解決的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)問題。（2）根據(jù)問題的性質(zhì)和條件，選擇合適的數(shù)學(xué)模型，輸入模型所必需的參數(shù)，交給計(jì)算機(jī)用合適的軟件進(jìn)行計(jì)算操作。（3）對計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果進(jìn)行數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)上的邏輯驗(yàn)證，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的解釋，保證計(jì)算無誤。（4）根據(jù)各學(xué)科理論，對計(jì)算結(jié)果進(jìn)一步作深入的內(nèi)涵解釋。本書的作用就是執(zhí)行以上過程的第二、三步，至于第一、四步交給各學(xué)科的專家解決。本書不要求學(xué)生使用相關(guān)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本軟件計(jì)算的正確性，也不是為學(xué)生提供一種機(jī)械的模仿，而是要求學(xué)生通過學(xué)習(xí)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，了解統(tǒng)計(jì)分析原理和過程；了解各種數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計(jì)方法的使用條件、應(yīng)用場合、所需參數(shù)及其性質(zhì)，按照該模型要求輸入基本數(shù)據(jù)和參數(shù)，進(jìn)行運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)分析；掌握數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、選擇和加權(quán)等技巧；掌握各種基本統(tǒng)計(jì)模型的計(jì)算方法，能根據(jù)研究目的、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行分析，對計(jì)算輸出進(jìn)行合理解釋和恰當(dāng)運(yùn)用。本書以SPSS16.0版本為例，介紹了大量數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析和建模的基本原則、方法原理及操作技術(shù)。前3章介紹SPSS特點(diǎn)及主要功能、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)的排序、轉(zhuǎn)置、分組、選擇和加權(quán)等；第4～11章介紹數(shù)據(jù)常用分析技術(shù)，如描述性統(tǒng)計(jì)過程、相關(guān)回歸分析、參數(shù)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、量表分析和聚類分析等；第12～15章介紹較新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如因子分析和主成分分析、時(shí)間序列分析、對數(shù)線性模型、生存分析等；第16章是綜合分析實(shí)例。在實(shí)際教學(xué)中，教師可以根據(jù)學(xué)科的特點(diǎn)及學(xué)生的基礎(chǔ)，選擇適當(dāng)?shù)恼鹿?jié)組織教學(xué)。本書具有如下特點(diǎn)。1.注重實(shí)踐。本書是在教學(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上形成并發(fā)展起來的，在南京師范大學(xué)、南京財(cái)經(jīng)大學(xué)、南京人口管理干部學(xué)院等高校歷經(jīng)了長達(dá)18年的教學(xué)實(shí)踐檢驗(yàn)。2.注重實(shí)用。通過本書的學(xué)習(xí)，學(xué)生在54～72學(xué)時(shí)內(nèi)（見課程建議學(xué)時(shí)表）能夠熟練運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)運(yùn)算和操作，進(jìn)行大型調(diào)查問卷的匯總、分析和統(tǒng)計(jì)處理，也可進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析和建模。本書著重培養(yǎng)學(xué)生自己動(dòng)手能力；可操作性強(qiáng)，有助于培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力。為滿足不同專業(yè)、不同層次學(xué)生學(xué)習(xí)需要，本書帶有大量的實(shí)例和習(xí)題，并對練習(xí)作了必要的提示。各章既有聯(lián)系，又各具獨(dú)立性，讀者可有針對性地選擇閱讀。

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：SPSS原理及應(yīng)用》著重培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力；可操作性強(qiáng)，有助于培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力。《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：SPSS原理及應(yīng)用》帶有大量的實(shí)例和習(xí)題，并對練習(xí)作了必要的提示。SPSS是國內(nèi)外應(yīng)用非常廣泛的統(tǒng)計(jì)軟件，適用于市場調(diào)查、銷售分析、企業(yè)管理、社會調(diào)查、科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域?！稊?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：SPSS原理及應(yīng)用》以SPSS16.0版本為例，介紹了大量數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析和建模的基本原則、方法原理及操作?！　　稊?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：SPSS原理及應(yīng)用》可作為高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)、人口學(xué)、廣告學(xué)、教育學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息管理與信息系統(tǒng)等專業(yè)的必修課教材，也可作為計(jì)算機(jī)、市場營銷等專業(yè)的選修課教材。

書籍目錄

第1章 概述1.1 特點(diǎn)1.2 SPSS運(yùn)行環(huán)境1.2.1 系統(tǒng)運(yùn)行及主界面介紹1.2.2 與其他數(shù)據(jù)處理軟件的聯(lián)系與區(qū)別1.3 SPSS的主要功能1.4 窗口形式及其功能1.4.1 數(shù)據(jù)編輯窗口1.4.2 結(jié)果輸出窗口1.4.3 幫助窗口1.5 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置1.6 幫助系統(tǒng)本章小結(jié)練習(xí)1第2章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理實(shí)例2.1 常量、變量和表達(dá)式2.1.1 常量2.1.2 變量2.1.3 表達(dá)式2.2 構(gòu)建新變量2.2.1 新變量構(gòu)建方法2.2.2 構(gòu)建新變量的主要函數(shù)2.3 自建數(shù)據(jù)文件處理——實(shí)例12.4 已輸入數(shù)據(jù)文件處理——實(shí)例2本章小結(jié)練習(xí)2第3章 數(shù)據(jù)預(yù)處理3.1 數(shù)據(jù)的排序3.2 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)置3.3 數(shù)據(jù)的選取3.3.1 根據(jù)邏輯關(guān)系表達(dá)式選取數(shù)據(jù)3.3.2 隨機(jī)選取數(shù)據(jù)3.3.3 在給定范圍內(nèi)選取數(shù)據(jù)3.4 數(shù)據(jù)的加權(quán)3.4.1 概述3.4.2 對樣本加權(quán)3.5 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換3.5.1 利用Count功能轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)3.5.2 利用Recode功能轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)3.5.3 利用Automatic：Recode功能轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)3.5.4 缺失值的替換3.6 連續(xù)變量的可視化分組3.7 數(shù)據(jù)字典的定義與應(yīng)用3.7.1 變量屬性定義向?qū)?.7.2 復(fù)制數(shù)據(jù)文件屬性向?qū)?.8 查找重復(fù)記錄3.9 瘦長型、短寬型數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換和重構(gòu)本章小結(jié)練習(xí)3第4章 描述性統(tǒng)計(jì)4.1 頻數(shù)分析4.2 數(shù)據(jù)描述4.3 數(shù)據(jù)探察4.4 列聯(lián)表分析4.4.1 分析原理4.4.2 基本選擇4.4.3 例題分析4.5 復(fù)選題的統(tǒng)計(jì)和分析4.6 報(bào)告分析4.6.1 基本分析過程4.6.2 觀察值摘要分析4.6.3 摘要報(bào)告分析本章小結(jié)練習(xí)4第5章 均值比較與f檢驗(yàn)5.1 假設(shè)檢驗(yàn)的一般理論5.2 分組均值的比較5.2.1 分組平均基本概念5.2.2 Means功能5.2.3 實(shí)例分析5.3 單一樣本t檢驗(yàn)5.3.1 單一樣本t檢驗(yàn)的數(shù)學(xué)模型5.3.2 單一樣本t檢驗(yàn)的基本過程5.3.3 實(shí)例分析5.4 獨(dú)立樣本——兩樣本均值差異t檢驗(yàn)5.4.1 檢驗(yàn)原理5.4.2 統(tǒng)計(jì)過程分析5.4.3 實(shí)例分析5.5 配對樣本￡檢驗(yàn)5.5.1 數(shù)學(xué)模型5.5.2 統(tǒng)計(jì)過程分析5.5.3 實(shí)例分析5.6 多個(gè)均值檢驗(yàn)5.6.1 方差分析簡介5.6.2 單因素方差分析本章小結(jié)練習(xí)5第6章 非參數(shù)檢驗(yàn)6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)概述6.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn)6.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法分類6.2 單樣本檢驗(yàn)6.2.1 檢驗(yàn)6.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)6.2.3 游程檢驗(yàn)6.2.4 單樣本K-S檢驗(yàn)6.2.5 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法的比較6.3 獨(dú)立樣本差異的顯著性檢驗(yàn)6.3.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本差異的顯著性檢驗(yàn)6.3.2 多個(gè)獨(dú)立樣本差異的顯著性檢驗(yàn)6.4 相關(guān)樣本差異的顯著性檢驗(yàn)6.4.1 兩個(gè)相關(guān)樣本差異的顯著性檢驗(yàn)6.4.2 多個(gè)相關(guān)樣本差異的顯著性檢驗(yàn)本章小結(jié)練習(xí)6第7章 相關(guān)分析7.1 線性相關(guān)系數(shù)r及顯著性檢驗(yàn)7.1.1 相關(guān)模型的假設(shè)和計(jì)算7.1.2 相關(guān)檢驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)7.1.3 相關(guān)分析實(shí)例7.2 偏相關(guān)系數(shù)7.2.1 偏相關(guān)系數(shù)的含義及計(jì)算7.2.2 偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算分析方法7.3 距離分析7.3.1 距離分析簡介7.3.2 功能實(shí)現(xiàn)7.3.3 實(shí)例分析本章小結(jié)練習(xí)7第8章 回歸分析8.1 線性回歸分析8.1.1 回歸模型的選擇8.1.2 回歸模型的建立8.1.3 實(shí)例分析8.2 曲線回歸估計(jì)8.2.1 曲線回歸的計(jì)算原理8.2.2 曲線回歸的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)8.3 最優(yōu)量表回歸分析8.3.1 數(shù)據(jù)要求及其操作方法8.3.2 實(shí)例分析8.4 二值Logistic回歸分析8.4.1 二值Logistics回歸分析的原理8.4.2 Logistics回歸分析的步驟8.4.3 二值Logistics回歸實(shí)例分析8.5 無序多值Logistic回歸分析8.5.1 Logistics回歸分析的原理8.5.2 多值Logistics回歸分析的步驟8.5.3 多值Logistics回歸實(shí)例分析8.6 有序多值回歸分析8.6.1 有序多值回歸分析的原理8.6.2 有序多值回歸分析的步驟8.6.3 有序多值回歸實(shí)例分析本章小結(jié)練習(xí)8第9章 量表分析9.1 信度分析9.1.1 基本概念9.1.2 量表分析的基本過程9.1.3 結(jié)果及其分析9.1.4 其他實(shí)例分析9.2 多維量表分析9.2.1 基本原理9.2.2 多維量表分析的基本過程9.2.3 度量MDS實(shí)例分析9.2.4 非度量MDS實(shí)例分析本章小結(jié)練習(xí)9第10章 方差分析10.1 方差分析概述10.1.1 方差分析功能10.1.2 常用術(shù)語10.1.3 基本假定10.2 單因素方差分析10.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)10.2.2 分析步驟10.3 單因變量多因素方差分析10.3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)10.3.2 分析步驟10.3.3 實(shí)例分析10.3.4 界面說明10.3.5 結(jié)果分析10.4 協(xié)方差分析10.4.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)10.4.2 分析步驟10.4.3 實(shí)例分析10.5 多因變量多因素方差分析10.5.1 實(shí)案分析10.5.2 操作步驟及結(jié)果分析10.6 重復(fù)測量方差分析10.6.1 界面說明10.6.2 結(jié)果分析10.7 方差成分分析10.’7.1 操作步驟10.7.2 結(jié)果分析本章小結(jié)練習(xí)10第11章 聚類分析和判別分析11.1 聚類分析和判別分析概述11.1.1 聚類分析11.1.2 判別分析11.1.3 Classify的功能11.2 兩步聚類11.2.1 兩步聚類的概念11.2.2 兩步聚類的應(yīng)用實(shí)例11.3 快速聚類11.3.1 快速聚類的概念11.3.2 快速聚類的應(yīng)用實(shí)例11.4 分層聚類分析11.4.1 分層聚類的概念及分析步驟11.4.2 分層聚類的應(yīng)用實(shí)例11.5 分類樹11.5.1 分類樹的概念11.5.2 分類樹的應(yīng)用實(shí)例11.6 判別分析11.6.1 判別分析的概念11.6.2 判別分析的常用方法11.6.3 判別分析的應(yīng)用實(shí)例本章小結(jié)練習(xí)11第12章 因子分析和主成分分析12.1 基本原理12.1.1 因子分析12.1.2 主成分分析法12.2 基本分析過程12.2.1 分析過程的選擇12.2.2 實(shí)例分析本章小結(jié)練習(xí)12第13章 時(shí)間序列分析13.1 時(shí)間序列基本模型13.1.1 Create Models的通用設(shè)置選項(xiàng)13.1.2 Apply Models的通用設(shè)置選項(xiàng)13.1.3 時(shí)間序列平穩(wěn)化設(shè)置選項(xiàng)13.2 指數(shù)平滑模型13.2.1 指數(shù)平滑模型基本原理13.2.2 指數(shù)平滑模型實(shí)例分析13.3 季節(jié)分解模型13.3.1 基本原理13.3.2 季節(jié)分解的基本過程13.4 自相關(guān)模型13.4.1 基本原理13.4.2 基本過程13.5 自回歸綜合移動(dòng)平均模型(ARIMA)13.5.1 基本模型13.5.2 基本設(shè)置13.5.3 實(shí)例分析13.5.4 結(jié)果分析本章小結(jié)練習(xí)13第14章 對數(shù)線性模型14.1 對數(shù)線性模型的基本概念14.1.1 對數(shù)線性模型基本原理14.1.2 對數(shù)線性模型基本功能14.2義對數(shù)線性模型基本設(shè)置14.2.1 模型選項(xiàng)設(shè)置14.2.2 實(shí)例結(jié)果分析14.3 Logit對數(shù)線性模型14.3.1 Logit模型基本原理14.3.2 Logit模型的參數(shù)選擇14.3.3 實(shí)例結(jié)果分析14.4 分層(層次)對數(shù)線性模型14.4.1 Model Selection概述14.4.2 分層對數(shù)線性模型的選項(xiàng)設(shè)置14.4.3 模型的具體設(shè)置及輸出解釋14.5 對數(shù)線性模型的討論14.5.1 對數(shù)線性模型與其他模型的關(guān)系14.5.2 對數(shù)線性模型的檢驗(yàn)本章小結(jié)練習(xí)14第15章 生存分析15.1 基本概念和分類15.1.1 生存分析的基本概念15.1.2 生存分析的基本功能15.2 生命表分析技術(shù)15.2.1 傳統(tǒng)生命表分析技術(shù)15.2.2 對話框的選擇和輸出解釋15.3 Kaplan-Meier分析技術(shù)15.3.1 Kaplan-Meier方法分析原理15.3.2 Kaplan-Meier分析的參數(shù)設(shè)置15.3.3 分析實(shí)例及輸出結(jié)果解釋15.4 Cox回歸模型分析15.4.1 Cox回歸模型的原理簡介15.4.2 Cox回歸實(shí)例分析本章小結(jié)練習(xí)15第16章 實(shí)例綜合分析16.1 社會調(diào)查樣本綜合分析實(shí)例16.2 人事工資檔案綜合分析實(shí)例16.3 地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合分析實(shí)例16.4 市場調(diào)查資料綜合分析實(shí)例本章小結(jié)練習(xí)16參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：隨著人們生活水平的提高和市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)普及程度越來越高，人們越來越傾向于用計(jì)算機(jī)來處理大量的數(shù)據(jù)。另一方面，社會向著多元化和復(fù)雜化方向發(fā)展，很多問題需要通過實(shí)證調(diào)查來證實(shí)；民主進(jìn)程加快，大量民生、民情問題調(diào)查資料及大量民意的處理，都離不開計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理。目前市場上數(shù)據(jù)處理軟件很多，各有各的特色。有以資料查詢?yōu)槟康牡臄?shù)據(jù)庫軟件Access，有以數(shù)學(xué)分析為目的的軟件Mathmatica，有進(jìn)行少量數(shù)據(jù)資料分析和處理的通用軟件Excel，也有進(jìn)行大量數(shù)據(jù)、調(diào)查資料統(tǒng)計(jì)與分析的專業(yè)處理軟件SPSS。。Excel是微軟公司捆綁銷售的辦公套件之一，它是一種非常直觀的多頁面電子表格處理軟件，其特點(diǎn)是對軟硬件要求低，應(yīng)用十分靈活，非常適用于對樣本量偏少的數(shù)據(jù)作一般性統(tǒng)計(jì)處理。SPSS軟件全面地吸取了電子表格式的優(yōu)點(diǎn)，雖然僅為單頁面，但統(tǒng)計(jì)功能強(qiáng)，數(shù)據(jù)處理量大，是對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和處理的專業(yè)軟件。本書將主要介紹SPSS軟件，由于其內(nèi)容十分豐富，限于篇幅本書不可能介紹所有內(nèi)容，力求用54～72課時(shí)介紹SPSS的基本內(nèi)容，其余的部分讀者可根據(jù)參考文獻(xiàn)自學(xué)。20世紀(jì)60年代后期，美國斯坦福大學(xué)Norman HNie等3位研究生研制了最初的SPSS統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。Norman H.Nie等人于1975年在芝加哥組建了SPSS有限公司。隨著微機(jī)的問世，該公司率先推出了微機(jī)版的SPSS，占領(lǐng)了微機(jī)市場。1984年，SPSS公司推出第一個(gè)微機(jī)軟件SPSS／PC+2.0版本，而后又推出適用于UNIx、Macintosh和0S／，2等操作系統(tǒng)的SPSS軟件產(chǎn)品。1992年，SPSS成為世界上提供窗口（windows）5.0版統(tǒng)計(jì)軟件的最主要供應(yīng)商。而后該公司不斷推出了新的窗口系統(tǒng)，幾乎每一兩年就提高一個(gè)版本，現(xiàn)在最新版本是18.0，但很多單位和個(gè)人使用的仍是SPSS 12.0～16.0。

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《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析:SPSS原理及應(yīng)用》是高等學(xué)校教材。

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