SPSS 17.0中文版常用功能與應(yīng)用實例精講

前言

　　SPSS軟件是一款優(yōu)秀的統(tǒng)計分析工具，在調(diào)查統(tǒng)計行業(yè)、市場研究行業(yè)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計、政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用非常廣泛，同時也是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件之一。縱觀現(xiàn)已出版的關(guān)于SPSS的同類書中，大多是基于SPSS 15.0之前的英文界面下的老版本，同時由于實用性不強，缺少工程實例導(dǎo)航，這給國內(nèi)的SPSS初學(xué)者帶來很多困難。本書的出版旨在彌補這種不足。　　本書以全新的SPSS 17.0中文版為寫作平臺，從應(yīng)用和實用的角度出發(fā)，通過常用功能與大量實例相結(jié)合的形式，深入淺出地介紹了SPSS 17.0中文版的操作方法和應(yīng)用技巧。

內(nèi)容概要

　　全書從實用的角度出發(fā)，通過常用模塊與大量工程實例相結(jié)合的形式，深入淺出地介紹了SPSS 17.0中文版的操作方法和應(yīng)用技巧。全書分為三篇共20章，第1～4章為基礎(chǔ)知識篇，簡單介紹了SPSS軟件用戶界面、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)文件的基本操作、簡單數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果表示，引導(dǎo)讀者入門。第5～15章為SPSS統(tǒng)計分析常用模塊篇，介紹了均值與方差分析、參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析與主成分分析、可靠性分析、時間序列分析和生存分析等模塊，并結(jié)合實例重點解釋了各個模塊的算法原理和基礎(chǔ)應(yīng)用。第16～20章為行業(yè)應(yīng)用實例篇，詳細介紹了SPSS在實際工程領(lǐng)域中的應(yīng)用，具體包括：社會調(diào)查與統(tǒng)計、市場研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析、證券金融統(tǒng)計、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計和生物學(xué)統(tǒng)計，實例典型、代表性和指導(dǎo)性強。讀者通過學(xué)習(xí)，可以舉一反三，進一步加深鞏固，實現(xiàn)從入門到精通?！　　禨PSS 17.0中文版常用功能與應(yīng)用實例精講》適合SPSS的初、中級讀者使用，是統(tǒng)計學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟學(xué)專業(yè)的理想教材，也是讀者進行課題研究及其分析的首選參考書。

書籍目錄

第一篇 基礎(chǔ)知識篇第1章 SPSS for Windows簡介 21.1 SPSS for Windows概述 21.2 SPSS的運行方式 31.3 SPSS模塊與安裝 31.3.1 SPSS for Windows 17.0模塊介紹 31.3.2 SPSS for Windows 17.0安裝步驟 41.4 SPSS的主要界面 91.4.1 SPSS的啟動 91.4.2 SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口 101.4.3 SPSS的結(jié)果輸出窗口 141.5 本章小結(jié) 17第2章 數(shù)據(jù)的基本操作 182.1 建立數(shù)據(jù)文件 182.1.1 輸入數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)文件 192.1.2 直接打開其他格式的數(shù)據(jù)文件 192.1.3 使用數(shù)據(jù)庫查詢建立數(shù)據(jù)文件 202.1.4 導(dǎo)入文本文件建立數(shù)據(jù)文件 222.2 編輯數(shù)據(jù)文件 222.2.1 輸入數(shù)據(jù) 232.2.2 定義數(shù)據(jù)屬性 232.2.3 插入或刪除數(shù)據(jù) 322.2.4 數(shù)據(jù)的排序 332.2.5 選擇個案 342.2.6 轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù) 362.2.7 合并數(shù)據(jù)文件 372.2.8 數(shù)據(jù)的分類匯總 422.2.9 數(shù)據(jù)菜單的其他功能 452.3 數(shù)據(jù)加工 462.3.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 462.3.2 數(shù)據(jù)手動分組（編碼） 492.3.3 數(shù)據(jù)自動分組（編碼） 532.3.4 產(chǎn)生計數(shù)變量 542.3.5 數(shù)據(jù)秩（序）的確定 562.3.6 替換缺失值 592.4 數(shù)據(jù)文件的保存或?qū)С?602.4.1 保存數(shù)據(jù)文件 602.4.2 導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件 612.5 本章小結(jié) 62第3章 統(tǒng)計圖表繪制 633.1 條形圖 633.2 線圖 693.3 面積圖 713.4 餅圖 733.5 高低圖 753.6 箱圖 773.7 直方圖 793.8 本章小結(jié) 80第4章 基礎(chǔ)統(tǒng)計描述 814.1 數(shù)理統(tǒng)計量概述 814.1.1 均值（Mean）和均值標準誤差（S.E. mean） 814.1.2 中位數(shù)（Median） 824.1.3 眾數(shù)（Mode） 824.1.4 全距（Range） 834.1.5 方差（Variance）和標準差（StandardDeviation） 834.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 844.1.7 四分位數(shù)（Quartiles）、十分位數(shù)（Deciles）和百分位數(shù)（Percentiles） 854.2 數(shù)據(jù)描述 854.3 頻數(shù)分析 884.4 探索分析 924.5 交叉列聯(lián)表分析 974.6 比率分析 1034.7 P-P圖、Q-Q圖 1064.8 本章小結(jié) 108第二篇 SPSS統(tǒng)計分析常用模塊篇第5章 均值分析與方差分析 1105.1 均值分析 1115.2 方差分析概述 1175.2.1 方差分析的基本原理 1175.2.2 方差分析的概念和假設(shè) 1195.3 單因素方差分析 1195.4 多因素方差分析 1295.5 重復(fù)度量 1395.5.1 數(shù)據(jù)重構(gòu) 1415.5.2 重復(fù)度量 1435.6 協(xié)方差分析 1495.6.1 非飽和模型的SPSS操作 1505.6.2 飽和模型的SPSS操作 1535.7 本章小結(jié) 155第6章 參數(shù)檢驗 1566.1 參數(shù)檢驗概述 1576.1.1 參數(shù)檢驗問題的提出 1576.1.2 參數(shù)檢驗的基本步驟 1586.2 單樣本T檢驗 1596.2.1 單樣本T檢驗的基本方法 1596.2.2 單樣本T檢驗的實例 1606.3 獨立樣本T檢驗 1646.3.1 獨立樣本T檢驗的基本方法 1646.3.2 獨立樣本T檢驗的實例 1656.4 配對樣本T檢驗 1686.4.1 配對樣本T檢驗的基本方法 1686.4.2 配對樣本T檢驗的實例 1696.5 本章小結(jié) 172第7章 非參數(shù)檢驗 1737.1 卡方檢驗 1747.1.1 卡方檢驗的基本原理 1747.1.2 卡方檢驗的實例 1757.2 二項分布檢驗 1797.2.1 二項分布檢驗的基本原理 1797.2.2 二項分布檢驗的實例 1797.3 游程檢驗 1827.3.1 游程檢驗的基本原理 1827.3.2 游程檢驗的實例 1827.4 單個樣本K-S檢驗 1857.4.1 單個樣本K-S檢驗的基本原理 1857.4.2 單個樣本K-S檢驗的實例 1867.5 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 1907.5.1 兩個獨立樣本Mann-Whitney U檢驗 1917.5.2 兩個獨立樣本非參數(shù)檢驗的實例 1917.6 K個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 1957.7 兩個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗 2007.8 K個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗 2047.9 本章小結(jié) 207第8章 相關(guān)分析 2088.1 簡單相關(guān)分析 2088.1.1 簡單相關(guān)分析的基本思想 2088.1.2 相關(guān)系數(shù) 2098.1.3 簡單相關(guān)分析的操作步驟 2118.2 散點圖 2138.3 偏相關(guān)分析 2168.4 本章小結(jié) 218第9章 回歸分析 2199.1 線性回歸 2209.1.1 線性回歸的基本原理 2209.1.2 SPSS線性回歸 2239.1.3 一元線性回歸 2299.1.4 多元線性回歸 2369.2 非線性回歸 2419.2.1 非線性回歸的基本原理 2419.2.2 SPSS非線性回歸 2419.3 曲線估計 2489.4 logistic回歸 2549.5 本章小結(jié) 263第10章 聚類分析 26410.1 聚類分析概述 26510.1.1 聚類分析的基本原理 26510.1.2 聚類分析的基本方法 26610.1.3 不相似測度的度量方法 26810.2 系統(tǒng)聚類分析 27110.3 二階聚類分析 28010.4 K-均值聚類分析 29210.5 本章小結(jié) 300第11章 判別分析 30211.1 判別分析的基本原理 30311.2 SPSS判別分析 30311.3 本章小結(jié) 314第12章 因子分析與主成分分析 31512.1 基本原理 31612.1.1 主成分分析 31612.1.2 因子分析 31612.1.3 方法用途 31712.1.4 使用條件 31712.1.5 常用概念和分析步驟 31812.1.6 主成分和公因子數(shù)量的確定 31812.1.7 主成分和因子分析的聯(lián)系與區(qū)別 31912.2 因子分析 32012.2.1 因子分析的數(shù)學(xué)模型 32012.2.2 因子分析的基本方法 32012.2.3 因子分析的實例 32112.3 主成分分析 32712.3.1 主成分分析的數(shù)學(xué)模型 32812.3.2 主成分分析的基本方法 32812.3.3 主成分分析的實例 32912.4 本章小結(jié) 338第13章 可靠性分析 33913.1 可靠性分析概述 34013.1.1 可靠性分析的基本原理 34013.1.2 可靠性分析的基本方法 34113.2 SPSS可靠性分析 34213.3 可靠性分析的其他問題 34813.3.1 拆半可靠性系數(shù)模型 34813.3.2 Guttman模型 35113.3.3 平行模型 35213.4 本章小結(jié) 353第14章 時間序列分析 35414.1 時間序列分析概述 35514.1.1 時間序列數(shù)據(jù)及其分析方法 35514.1.2 時間序列分析的模型、公式和記號 35514.1.3 SPSS時間序列分析功能 35914.2 時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理 35914.2.1 定義日期變量 36014.2.2 創(chuàng)建時間序列 36114.2.3 填補缺失數(shù)據(jù) 36514.3 指數(shù)平滑法 36714.4 自回歸模型 37114.5 ARIMA模型 37814.6 周期性分解 38614.7 本章小結(jié) 390第15章 生存分析 39115.1 生存分析概述 39215.2 壽命表法 39315.3 Kaplan-Meier分析 39815.4 Cox回歸分析 40515.5 本章小結(jié) 412第三篇 SPSS 17.0行業(yè)應(yīng)用實例篇第16章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實例——社會調(diào)查與統(tǒng)計 41416.1 全國各地區(qū)農(nóng)民家庭收支的分布規(guī)律分析 41416.1.1 實例內(nèi)容說明 41416.1.2 實現(xiàn)方法分析 41516.1.3 具體操作步驟 41616.2 判定新生嬰兒的性別比例是否正常 43416.2.1 實例內(nèi)容說明 43416.2.2 實現(xiàn)方法分析 43516.2.3 具體操作步驟 436第17章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實例——市場研究/企業(yè)數(shù)據(jù)分析 44017.1 某商品銷售量與超市規(guī)模和擺放位置的方差分析 44017.1.1 實例內(nèi)容說明 44017.1.2 實現(xiàn)方法分析 44117.1.3 具體操作步驟 44217.2 汽車配件公司某產(chǎn)品尺寸的參數(shù)檢驗分析 45517.2.1 實例內(nèi)容說明 45517.2.2 實現(xiàn)方法分析 45517.2.3 具體操作步驟 456第18章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實例——證券金融統(tǒng)計 46118.1 股票日歷效應(yīng)分析 46118.1.1 實例內(nèi)容說明 46118.1.2 實現(xiàn)方法分析 46218.1.3 具體操作步驟 46218.2 匯率影響因素分析 48918.2.1 實例內(nèi)容說明 48918.2.2 實現(xiàn)方法分析 49018.2.3 具體操作步驟 491第19章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實例——醫(yī)學(xué)統(tǒng)計 51319.1 兩組不同治療方法的生存率分析 51319.1.1 實例內(nèi)容說明 51319.1.2 實現(xiàn)方法分析 51419.1.3 具體操作步驟 51419.2 判斷不同群體的患病比例有無差異 52019.2.1 實例內(nèi)容說明 52019.2.2 實現(xiàn)方法分析 52119.2.3 具體操作步驟 521第20章 SPSS行業(yè)應(yīng)用實例——生物學(xué)統(tǒng)計 53020.1 判斷某種元素的缺乏是否對另一種元素含量有影響 53020.1.1 實例內(nèi)容說明 53020.1.2 實現(xiàn)方法分析 53120.1.3 具體操作步驟 53220.2 根據(jù)動物身體屬性數(shù)據(jù)分析個體之間的相似性 53520.2.1 實例內(nèi)容說明 53520.2.2 實現(xiàn)方法分析 53520.2.3 具體操作步驟 535

章節(jié)摘錄

　　序列均值：即以該變量所有非缺失值的平均值替換缺失值。系統(tǒng)默認選擇該項；　　臨近點的均值：即以缺失值相鄰點的非缺失值的平均數(shù)替換缺失值；　　臨近點的中位數(shù)：即以缺失值相鄰點的非缺失值的中位數(shù)替換缺失值；　　線性插值法：即以缺失值相鄰點的非缺失值構(gòu)建一個數(shù)據(jù)范圍，將兩個值之間的差　　值進行平均：建立數(shù)據(jù)的等級來作為內(nèi)插的替換值；　　點處的線性趨勢：即采用最小二乘法對全部數(shù)據(jù)進行擬合，用擬合得到的數(shù)據(jù)值替換缺失值?！　‘斢脩暨x擇“附近點的均值”和“臨近點的中位數(shù)”時，“附（鄰）近點的跨度（Spanofnearby points）”一欄將被激活，用戶可以定義相鄰點的個數(shù)，或者選擇全部的變量數(shù)據(jù)作為相鄰點。默認的相鄰點個數(shù)是2。　　在“替換缺失值（R印laceMissing values）”對話框中，單擊“確定”按鈕，即可完成全部操作。數(shù)據(jù)編輯窗口中，將生成新的變量，即缺失值已經(jīng)被替換、非缺失值保持不變。

編輯推薦

　　《SPSS 17.0中文版常用功能與應(yīng)用實例精講》圍繞實踐與經(jīng)驗，注重應(yīng)用和實用　　基于全新的SPSS17.0中文版環(huán)境。內(nèi)容從零開始、由簡到難，常用操作與大量實例相結(jié)合。邊講邊練。非常利于初學(xué)者和英語不熟的讀者上手.　　《SPSS 17.0中文版常用功能與應(yīng)用實例精講》提供了11個豐富的SPSS常用模塊設(shè)計實例。這些實例實用、基礎(chǔ)#典型、易學(xué)易用，涵蓋了SPSS幾乎所有的內(nèi)容，為讀者提供了良好的學(xué)、習(xí)途徑?！　?0個行業(yè)工程實例對SPSS軟件進行了綜合性應(yīng)用。范圍涉及社會調(diào)查與統(tǒng)計、市場研究／數(shù)據(jù)分析、證券金融統(tǒng)計、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計和生物學(xué)統(tǒng)計領(lǐng)域便于讀者舉一反三，使應(yīng)用水平產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。

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