SPSS統(tǒng)計分析從基礎(chǔ)到實踐

前言

作為全球應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計軟件，SPSS已有30余年的歷史。它廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)學(xué)、社會學(xué)、市場分析、股市行情、旅游業(yè)等多個行業(yè)和領(lǐng)域。同時，由于SPSS的操作簡捷、界面美觀，受到越來越多的非統(tǒng)計專業(yè)人士的青睞。目前國內(nèi)也有很多優(yōu)秀的SPSS參考書。但是它們通常要求讀者具有較高的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)。對于那些沒有系統(tǒng)學(xué)習(xí)過統(tǒng)計學(xué)，但是又急切需要應(yīng)用SPSS來處理實際問題的讀者而言，這些參考書的起點就顯得有些高了。因此，本書的編寫目的是為各行業(yè)中需要應(yīng)用SPSS軟件處理實際問題的非統(tǒng)計專業(yè)讀者提供一本易學(xué)、易用的SPSS基礎(chǔ)教材。根據(jù)作者的經(jīng)驗，非統(tǒng)計專業(yè)的讀者在使用SPSS時通常會遇到如下問題：對SPSS中軟件提供的各種統(tǒng)計方法的原理和適用條件不清楚，有時胡亂套用方法，出現(xiàn)問題與方法張冠李戴的情況。面對SPSS對話框中復(fù)雜的選項設(shè)置而不知所措。對SPSS最后輸出的統(tǒng)計圖表不知該如何解讀。面對有大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜問題時不知道如何應(yīng)用SPSS軟件來層層剖析數(shù)據(jù)，解決問題。本書特色在本書的編寫過程中，作者一直致力于幫助SPSS軟件的初學(xué)者解決以上問題，我們做了以下嘗試和努力。結(jié)構(gòu)清晰，易學(xué)易用。本書采用雙線索形式安排文章結(jié)構(gòu)。章節(jié)設(shè)置既符合“輸入數(shù)據(jù)——整理數(shù)據(jù)——基礎(chǔ)統(tǒng)計分析——高級統(tǒng)計分析”這一傳統(tǒng)統(tǒng)計分析過程，又嚴格按照SPSS窗口各菜單順序行文，便于讀者盡快熟悉SPSS的操作界面。目錄明了，便于查詢。由于大部分讀者通常只使用SPSS的部分功能，因此，本書的目錄編排采取了統(tǒng)計名稱與功能鍵名相結(jié)合的方法，便于讀者快速查詢所需方法的操作過程。這樣大大克服了一些書籍直接以功能鍵為目錄而使讀者無法快速查閱具體所需功能的缺點。詳細介紹了SPSS的常用功能所對應(yīng)的對話框。對其中選項的具體意義、適用情況都有介紹。這樣，即使是英語水平不高的讀者，也可以清晰地了解各個對話框中選項的意義。對于各種統(tǒng)計方法，在具體介紹其在SPSS的界面操作之前，都對它們的原理和適用條件做了詳細的介紹。這樣，使那些即使沒有系統(tǒng)學(xué)習(xí)過統(tǒng)計學(xué)的讀者也能夠恰當?shù)剡x擇正確的統(tǒng)計方法。對于每種統(tǒng)計方法都給出了具體的例子及其在SPSS中的實現(xiàn)，并對最后的輸出結(jié)果做出了詳細解釋。初學(xué)者可以通過這些例子盡快掌握如何應(yīng)用SPSS來處理實際問題。在本書的最后，給出了多個SPSS在行業(yè)中的應(yīng)用實例。這些實例既有編者做過的實際問題，又有其他統(tǒng)計工作者的成功案例。希望讀者通過這些案例的學(xué)習(xí)，能夠感受到SPSS在解決實際問題中的應(yīng)用。同時也能學(xué)習(xí)到其他統(tǒng)計工作者在處理實際問題時的思想，對自己處理實際問題有所啟迪。主要內(nèi)容本書以SPSS 17.0為基礎(chǔ)，但也適用于其他版本的SPSS軟件。全書共14章，分為SPSS概述（第1章）、數(shù)據(jù)文件的建立與整理（第2~5章）、統(tǒng)計分析（第6~13章）和應(yīng)用實例（第14章）四大部分。具體內(nèi)容包括：SPSS 17.0概述、SPSS幫助系統(tǒng)、SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與編輯、數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計圖、SPSS報表、描述性統(tǒng)計分析、均值比較與t檢驗、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應(yīng)分析、非參數(shù)檢驗及SPSS在各領(lǐng)域的應(yīng)用實例等。本書既詳細介紹了SPSS各菜單常用過程的具體使用方法，又給出了其相應(yīng)統(tǒng)計方法的基本原理和適用條件。同時，對于復(fù)雜的統(tǒng)計方法，都通過引例講解說明，這有利于讀者學(xué)習(xí)和真正熟練使用SPSS的強大統(tǒng)計功能。同時，本書最后給出了SPSS在各個應(yīng)用領(lǐng)域的使用實例，其中所用到的統(tǒng)計方法和思想也可以作為讀者在處理具體問題時的一個參考。應(yīng)用實例涵蓋了管理決策、生物技術(shù)、工程分析和金融系統(tǒng)等多個領(lǐng)域，所選擇的例子具有典型性，而且具有很強的工程參考價值。本書圖文并茂，層次清晰明了，案例豐富多彩，提供給讀者愉快的閱讀享受。此外本書還配有精美的PowerPoint電子教案，方便教師教學(xué)使用。本書的讀者對象本書特別適合希望提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力的管理者，以及從事統(tǒng)計分析、市場分析、社會學(xué)、金融和醫(yī)藥統(tǒng)計分析等專業(yè)的人員。本書既可以作為利用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析的一本參考手冊，也可以作為各院校學(xué)生學(xué)習(xí)SPSS軟件的教材。致謝與分工本書由羅應(yīng)婷、楊鈺娟編著，道然科技有限責(zé)任公司參與前期的策劃和全書的審校工作。北京博文視點資訊有限公司朱沭紅女士參與全程的策劃工作。參與具體編輯、排版、審校等工作的還有陳軍、周維義、劉濤慶、董茜、朱誠、王呼佳、王曉、趙騰化、李佳、劉軍華、余松、趙會春等。所謂厚積薄發(fā)，在知識的掌握過程中，我們更加強調(diào)循序漸進的學(xué)習(xí)方法。因此，如果要全面掌握SPSS的強大功能，讀者需要靜下心來，認真閱讀本書的各個章節(jié)。由于本書編寫過程中一直注意各章節(jié)間的獨立性，因此對那些需要盡快掌握SPSS來處理實際問題的讀者，只閱讀相關(guān)的統(tǒng)計方法部就可以學(xué)習(xí)用SPSS來處理實際問題的方法。由于編者水平有限，書中謬誤之處在所難免，希望廣大讀者及時批評指正，如有問題請Email聯(lián)系：sharepub@126.com。作者   2009年9月

內(nèi)容概要

　　是基于SPSS 17.0版本進行編寫的SPSS實用參考手冊，共14章。書中既詳細介紹了SPSS各菜單的使用方法，又給出了其相應(yīng)統(tǒng)計方法的基本原理和適用條件。同時，對每個復(fù)雜的統(tǒng)計方法，都通過引例講解說明。這有利于讀者學(xué)習(xí)和真正熟練運用SPSS的強大統(tǒng)計功能。

書籍目錄

第1篇  SPSS概述第1章  SPSS Statistics17.0基礎(chǔ) 21.1  SPSS簡介 21.1.1  SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展 21.1.2  SPSS 17.0的新特性 31.1.3  SPSS與其他常用統(tǒng)計軟件比較 31.1.4  SPSS的主要應(yīng)用領(lǐng)域簡介 41.2  SPSS 17.0窗口簡介 41.2.1  數(shù)據(jù)編輯窗口SPSS Statistics Data Editor 41.2.2  結(jié)果瀏覽窗口（SPSS Statistics Viewer） 71.2.3  程序編輯窗口SPSS Statistics Syntax Editor 101.2.4  VBs宏程序編輯窗口Script 101.3  SPSS 17.0的幫助系統(tǒng) 111.3.1  對話框上的Help按鈕 111.3.2  主題詞獲得幫助——Topics過程 111.3.3  新手入門——Tutorial過程 121.3.4  實例學(xué)習(xí)——Case Studies過程 131.3.5  統(tǒng)計教練——Statistics Coach過程 131.3.6  語法指南——Command Syntax Reference過程 141.3.7  算法介紹——Algorithms過程 141.3.8  訪問SPSS官方主頁 151.4  本章小結(jié) 15第2篇  數(shù)據(jù)文件的建立與整理第2章  SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與編輯 182.1  變量定義與數(shù)據(jù)輸入 182.1.1  定義新變量 182.1.2  數(shù)據(jù)的錄入與編輯 222.2  數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建與保存——File菜單詳解 222.2.1  新建SPSS數(shù)據(jù)文件 222.2.2  導(dǎo)入其他類型數(shù)據(jù)文件 222.2.3  保存數(shù)據(jù)文件 252.2.4  File菜單的其他命令 262.3  數(shù)據(jù)文件的編輯與管理——Edit/Utilities菜單詳解 272.3.1  Edit菜單詳解 272.3.2  Utilities菜單詳解 292.4  本章小結(jié) 31第3章  SPSS數(shù)據(jù)文件的整理 323.1  數(shù)據(jù)文件整理概述 323.1.1  數(shù)據(jù)文件的整理在實際工作中的重要性 323.1.2  一個數(shù)據(jù)文件整理的案例 323.2  數(shù)據(jù)文件的整理——Data菜單詳解 333.2.1  觀測量排序——Sort Case過程 333.2.2  數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)置——Transpose過程 343.2.3  數(shù)據(jù)格式重排——Restructure過程 353.2.4  數(shù)據(jù)文件合并——Merge File子菜單 373.2.5  數(shù)據(jù)分類匯總——Aggregate過程 413.2.6  數(shù)據(jù)文件的拆分——Split File過程 443.2.7  選擇觀測量——Select Cases過程 463.2.8  觀測量加權(quán)——Weight Cases過程 483.2.9  Data菜單其他過程簡介 493.3  變量的變換和計算——Transform菜單詳解 493.3.1  變量計算——Compute Variable過程 493.3.2  變量值標識——Count Values within Cases過程 523.3.3  變量重新賦值——Recode into Same Variables/ Recode Into Different Variables過程 543.3.4  變量值秩排序——Rank Cases過程 573.3.5  Transform菜單其他過程簡介 603.4  本章小結(jié) 60第4章  SPSS統(tǒng)計圖形 614.1  統(tǒng)計圖形概述 614.1.1  Graph菜單簡介 614.1.2  常用統(tǒng)計圖形簡介 654.2  常見統(tǒng)計圖形 664.2.1  條形圖（Bar Charts） 664.2.2  線圖（Line Charts） 734.2.3  面積圖（Area Charts） 754.2.4  餅圖（Pie Charts） 754.2.5  高低圖（High-Low Charts） 764.2.6  帕累托圖（Pareto Charts） 774.2.7  質(zhì)量控制圖（Control Charts） 794.2.8  箱圖（Boxplot）與誤差條圖（Error Bar） 804.2.9  金字塔圖（Population Pyramid） 814.2.10  散點圖（Scatter/Dot） 834.2.11  直方圖（Histogram） 834.2.12  P-P圖&Q-Q圖 854.2.13  ROC曲線 874.2.14  時間序列圖（Time Series Charts） 894.3  SPSS圖形編輯 934.3.1  圖形編輯概述 934.3.2  圖形基本設(shè)定——Edit菜單 944.3.3  圖形高級設(shè)定——Options菜單&Elements菜單 954.4  交互式統(tǒng)計圖形 974.4.1  交互式統(tǒng)計圖形概述 974.4.2  交互式條圖的界面 974.4.3  交互式條圖實例 994.5  本章小結(jié) 100第5章  SPSS報表 1015.1  簡單記錄報表——Reports子菜單 1015.1.1  在線分析處理——OLAP過程 1015.1.2  觀測量匯總——Case Summaries過程 1055.1.3  生成商務(wù)報表——Report Summaries in Rows/Columns過程 1085.2  高級報表——Tables子菜單 1155.2.1  定義復(fù)選變量集——Multiple Response Sets過程 1155.2.2  定制報表——Custom Tables過程 1175.3  本章小結(jié) 122第3篇  統(tǒng)計分析第6章  描述性統(tǒng)計分析 1246.1  描述性統(tǒng)計量 1246.1.1  描述性統(tǒng)計量 1246.1.2  Descriptive Statistics子菜單概述 1256.2  頻數(shù)分布表分析——Frequencies過程 1266.2.1  Frequencies過程的操作界面 1266.2.2  引例 1286.3  最基礎(chǔ)的統(tǒng)計量分析——Descriptive過程 1306.3.1  Descriptive過程的操作界面 1306.3.2  引例及結(jié)果解釋 1316.4  探索性分析——Explore過程 1316.4.1  Explore過程的操作界面 1326.4.2  引例及結(jié)果解釋 1336.5  列聯(lián)表分析——Crosstabs過程 1396.5.1  Crosstabs過程的操作界面 1396.5.2  引例 1426.5.3  結(jié)果解釋 1436.6  相對比描述——Ratio過程 1446.6.1  Ratio過程的操作界面 1446.6.2  引例及結(jié)果解釋 1466.7  本章小結(jié) 148第7章  均值比較與t檢驗 1497.1  t檢驗簡介 1497.1.1  t檢驗的概念及一般步驟 1497.1.2  t檢驗的類型 1497.2  均值描述——Means過程 1507.2.1  Means過程的操作界面 1507.2.2  引例及結(jié)果解釋 1527.2.3  分組變量的層次說明 1537.3  單樣本t檢驗——One-Sample T Test過程 1547.3.1  單樣本t檢驗的一般步驟 1547.3.2  One-Sample T Test過程的操作界面 1557.3.3  引例及結(jié)果解釋 1557.4  獨立兩樣本t檢驗——Independent-Sample T Test過程 1567.4.1  獨立兩樣本t檢驗的一般步驟 1577.4.2  Independent-Sample T Test過程的操作界面 1577.4.3  引例及結(jié)果解釋 1597.5  配對樣本t檢驗——Paired-Sample T Test過程 1607.5.1  配對樣本t檢驗一般步驟 1607.5.2  Paired-Sample T Test過程的操作界面 1617.5.3  引例及結(jié)果解釋 1627.6  本章小結(jié) 163第8章  方差分析 1648.1  方差分析簡介 1648.1.1  方差分析的提出 1648.1.2  方差分析的基本概念 1648.1.3  方差分析的類型 1658.2  單因素方差分析——One-Way ANOVA過程 1668.2.1  單因素方差分析簡介 1668.2.2  One-Way ANOVA過程的操作界面 1678.2.3  引例及結(jié)果解釋 1698.3  多因素方差分析——Univariate過程（1） 1728.3.1  多因素方差分析簡介 1728.3.2  Univariate過程的操作界面 1758.3.3  引例及結(jié)果解釋 1808.4  協(xié)方差分析——Univariate過程（2） 1838.4.1  協(xié)方差分析簡介 1838.4.2  引例及結(jié)果解釋 1848.4.3  小結(jié) 1898.5  本章小結(jié) 189第9章  相關(guān)分析 1909.1  相關(guān)分析簡介 1909.1.1  相關(guān)分析的概念 1909.1.2  Correlate子菜單概述 1919.2  兩變量相關(guān)分析——Bivariate過程 1919.2.1  兩變量相關(guān)分析簡介 1919.2.2  Bivariate過程的操作界面 1939.2.3  引例及結(jié)果解釋 1949.3  偏相關(guān)分析——Partial過程 1979.3.1  偏相關(guān)分析簡介 1979.3.2  Partial過程的操作界面 1989.3.3  引例及結(jié)果解釋 1999.4  距離分析——Distances過程 2019.4.1  距離分析簡介 2019.4.2  Distances過程的操作界面 2019.4.3  引例及結(jié)果解釋 2059.5  本章小結(jié) 206第10章  回歸分析 20710.1  回歸分析簡介 20710.1.1  回歸分析的概念 20710.1.2  回歸分析的應(yīng)用 20810.1.3  回歸分析的類型 20810.1.4  回歸分析的一般步驟 20910.2  線性回歸——Linear過程 21010.2.1  線性回歸簡介 21010.2.2  Linear過程的操作界面 21210.2.3  一元線性回歸的例子 21710.2.4  多元線性回歸的例子 22010.2.5  小結(jié) 22410.3  曲線擬合——Curve Estimation過程 22510.3.1  曲線擬合簡介 22510.3.2  Curve Estimation過程的操作界面 22510.3.3  引例及結(jié)果解釋 22710.4  二分類變量Logistic回歸——Binary Logistic過程 23010.4.1  Logistic回歸簡介 23010.4.2  Binary Logistic過程的操作界面 23110.4.3  引例及結(jié)果解釋 23410.4.4  小結(jié) 23810.5  非線性回歸——Nonlinear過程 23910.5.1  非線性回歸簡介 23910.5.2  Nonlinear過程的操作界面 23910.5.3  引例及結(jié)果解釋 24310.5.4  小結(jié) 24610.6  本章小結(jié) 246第11章  聚類分析與判別分析 24811.1  聚類分析與判別分析相關(guān)原理簡介 24811.1.1  聚類分析 24811.1.2  判別分析 24811.2  K-均值聚類分析——K-means Cluster過程 24911.2.1  K-均值聚類法基本原理 24911.2.2  K-means Cluster過程界面操作介紹 24911.2.3  引例及結(jié)果解釋 25211.3  系統(tǒng)聚類法——Hierarchical Cluster過程 25411.3.1  系統(tǒng)聚類法基本原理 25411.3.2  Hierarchical Cluster過程界面操作介紹 25411.3.3  引例及結(jié)果解釋 25711.4  兩步聚類法——TwoStep Cluster過程 26311.4.1  兩步聚類法基本原理 26311.4.2  TwoStep Cluster過程界面操作介紹 26411.4.3  引例及結(jié)果解釋 26611.5  判別分析——Discriminant過程 27211.5.1  判別分析基本原理 27211.5.2  Discriminant過程界面操作介紹 27311.5.3  引例及結(jié)果解釋 27611.6  本章小結(jié) 280第12章  因子分析與對應(yīng)分析 28112.1  因子分析——Factor Analysis過程 28112.1.1  因子分析基本原理 28112.1.2  Factor Analysis過程界面操作介紹 28312.1.3  引例及結(jié)果解釋 28612.2  簡單對應(yīng)分析——Correspondence Analysis過程 29612.2.1  簡單對應(yīng)分析基本原理 29612.2.2  Correspondence Analysis過程界面操作介紹 29712.2.3  引例及結(jié)果分析 29912.3  最優(yōu)尺度分析——Optimal Scaling過程初步認識 30112.4  本章小結(jié) 303第13章  非參數(shù)檢驗 30413.1  非參數(shù)檢驗相關(guān)原理簡介 30413.1.1  非參數(shù)檢驗的概念 30413.1.2  非參數(shù)檢驗的優(yōu)缺點 30513.1.3  非參數(shù)檢驗的類型 30513.2  分布類型的檢驗 30613.2.1  卡方檢驗——Chi-Square過程 30613.2.2  二項分布檢驗——Binomial過程 31413.2.3  游程檢驗——Runs過程 31613.2.4  單個樣本的K-S檢驗——1-Sample K-S過程 31913.3  分布位置檢驗 32213.3.1  兩個獨立樣本分布位置檢驗——2 Independent Samples過程 32213.3.2  多個獨立樣本分布位置檢驗——K Independent Samples過程 32513.3.3  兩個相關(guān)樣本分布位置檢驗——2 Relate Samples過程 32813.3.4  多個相關(guān)樣本分布位置檢驗——K Relate Samples過程 33113.4  本章小結(jié) 334第4篇  應(yīng)用實例第14章  SPSS在各領(lǐng)域的應(yīng)用實例 33614.1  SPSS在房地產(chǎn)決策中的應(yīng)用 33614.1.1  問題描述 33714.1.2  問題建模 33714.1.3  模型的驗證 34414.2  SPSS在生物模型中的應(yīng)用 34414.2.1  問題描述 34514.2.2  問題建模 34514.2.3  模型的討論 34914.3  SPSS在工程問題中的應(yīng)用 35014.3.1  問題描述 35014.3.2  問題建模 35114.3.3  模型的檢驗 35614.4  SPSS在證券分析中的應(yīng)用 35714.4.1  問題描述 35714.4.2  問題建模 35814.4.3  模型的討論 366

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