基于SPSS的數(shù)據(jù)分析

內(nèi)容概要

　　本書內(nèi)容簡介：科學的管理決策離不開正確的數(shù)據(jù)分析。掌握數(shù)據(jù)分析方法和實施工具，是現(xiàn)代管理人才必備的基本技能。本書從數(shù)據(jù)分析的實際需求和案例出發(fā)，以通俗的語言闡述了數(shù)據(jù)分析方法的核心思想，詳細講解了如何利用SPSS統(tǒng)計分析軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。
　　本次修訂在第一版的基礎上增加了二項Logistic回歸分析和多項Logistic回歸分析、多項有序回歸分析、判別分析等內(nèi)容。本書適合從事數(shù)據(jù)分析的各領域相關專業(yè)的讀者，尤其適合從事社會科學研究、經(jīng)濟管理、商業(yè)決策、人文教育等行業(yè)的中高層管理人員，也可以作為高等院校財經(jīng)類專業(yè)研究生和本科生學習SPSS的教材。

作者簡介

　　薛薇，工學碩士、經(jīng)濟學博士，中國人民大學統(tǒng)計學院副教授，教育部人文社會科學重點研究基地：中國人民大學應用統(tǒng)計學科研究中心副主任。關注數(shù)據(jù)挖掘及統(tǒng)計分析方法，統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘軟件應用，統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研發(fā)等方面，涉足網(wǎng)絡新媒體傳播和互動模式建模、政府和官方微博分析、學科學術熱點跟蹤等文本挖掘和統(tǒng)計應用領域，以及以數(shù)據(jù)挖掘為依托的客戶關系管理等。主要代表作：《SPSS統(tǒng)計分析方法及應用》、《Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應用》、《基于信息技術的統(tǒng)計信息系統(tǒng)》。

書籍目錄

第1章 SPSS統(tǒng)計分析軟件概述
　1.1 SPSS使用基礎
　1.2 SPSS的基本運行方式
　1.3 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理
　2.1 SPSS數(shù)據(jù)文件
　2.2 SPSS數(shù)據(jù)的結構和定義方法
　2.3 SPSS數(shù)據(jù)的錄入與編輯
　2.4 SPSS數(shù)據(jù)的保存
　2.5 讀取其他格式的數(shù)據(jù)文件
　2.6 SPSS數(shù)據(jù)文件合并
第3章 SPSS數(shù)據(jù)的預處理
　3.1 數(shù)據(jù)的排序
　3.2 變量計算
　3.3 數(shù)據(jù)選取
　3.4 計數(shù)
　3.5 分類匯總
　3.6 數(shù)據(jù)分組
　3.7 數(shù)據(jù)預處理的其他功能
第4章 SPSS基本統(tǒng)計分析
　4.1 頻數(shù)分析
　4.2 計算基本描述統(tǒng)計量
　4.3 交叉分組下的頻數(shù)分析
　4.4 多選項分析
　4.5 比率分析
第5章 SPSS的參數(shù)檢驗
　5.1 參數(shù)檢驗概述
　5.2 單樣本￡檢驗
　5.3 兩獨立樣本t檢驗
　5.4 兩配對樣本t檢驗
第6章 SPSS的方差分析
　6.1 方差分析概述
　6.2 單因素方差分析
　6.3 多因素方差分析
　6.4 協(xié)方差分析
第7章 SPSS的非參數(shù)檢驗
　7.1 單樣本的非參數(shù)檢驗
　7.2 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗
　7.3 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗
　7.4 兩配對樣本的非參數(shù)檢驗
　7.5 多配對樣本的非參數(shù)檢驗
第8章 SPSS的相關分析
　8.1 相關分析
　8.2 繪制散點圖
　8.3 計算相關系數(shù)
　8.4 偏相關分析
第9章 SPSS的線性回歸分析
　9.1 回歸分析概述
　9.2 線性回歸分析和線性回歸模型
　9.3 回歸方程的統(tǒng)計檢驗
　9.4 多元回歸分析中的其他問題
　9.5 線性回歸分析的基本操作
　9.6 線性回歸分析的應用舉例
　9.7 曲線估計
第10章 SPSS的Logistic回歸分析
　10.1 Logistic回歸分析概述
　10.2 二項Logistic回歸分析
　10.3 二項Logistic回歸分析的應用
　10.4 多項Logistic回歸分析
　10.5 多項有序回歸分析
第11章 SPSS的聚類分析
　11.1 聚類分析的一般問題
　11.2 層次聚類
　11.3 K-Means聚類
第12章 SPSS的因子分析
　12.1 因子分析概述
　12.2 因子分析的基本內(nèi)容
　12.3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS的判別分析
　13.1 判別分析概述
　13.2 距離判別法
　13.3 Fisher判別法
　13.4 貝葉斯判別法
　13.5 判別分析的應用

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：再例如，在制定某商品廣告宣傳策略時，不同組合方案所獲得的廣告效果是不一樣的。廣告效果可能會受到廣告形式、地區(qū)規(guī)模、選擇的欄目、播放的時間段、播放的頻率等因素的影響。人們需要研究在影響廣告效果的眾多因素中，哪些因素是主要的，它們是如何產(chǎn)生影響的，哪些因素的搭配是最合理的，等等。上述問題的研究都可以通過方差分析實現(xiàn)。為了解方差分析的基本思路，應首先了解涉及的相關概念。在方差分析中，將上述問題中的農(nóng)作物產(chǎn)量、廣告效果等稱為觀測因素，或稱為觀測變量；將上述問題中的品種、施肥量、廣告形式、地區(qū)規(guī)模、選擇的欄目等影響因素稱為控制因素，或稱為控制變量；將控制變量的不同類別（如甲品種、乙品種；10公斤化肥、20公斤化肥、30公斤化肥；電視廣告、廣播廣告；小規(guī)模地區(qū)、中規(guī)模地區(qū)、大規(guī)模地區(qū)等）稱為控制變量的不同水平。方差分析正是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變一量有顯著影響的變量，對觀測變量有顯著影響的各個控制變量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影響觀測變量的。方差分析認為觀測變量值的變化受兩類因素的影響：第一類是控制因素（控制變量）不同水平所產(chǎn)生的影響；第二類是隨機因素（隨機變量）所產(chǎn)生的影響。這里隨機因素是指那些人為很難控制的因素，主要指試驗過程中的抽樣誤差。方差分析認為：如果控制變量的不同水平對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響，那么，它和隨機變量共同作用必然使得觀測變量值有顯著變動；反之，如果控制變量的不同水平?jīng)]有對觀測變量產(chǎn)生顯著影響，那么，觀測變量值的變動就不會明顯地表現(xiàn)出來，其變動可以歸結為是由隨機變量的影響造成的。換句話說，如果觀測變量值在某控制變量的各個水平中出現(xiàn)了明顯波動，則認為該控制變量是影響觀測變量的主要因素；反之，如果觀測變量值在某控制變量的各個水平中沒有出現(xiàn)明顯波動，則認為該控制變量沒有對觀測變量產(chǎn)生重要影響，觀測變量的數(shù)據(jù)波動是由抽樣誤差造成的。那么如何判斷控制變量的不同水平下觀測變量值是否產(chǎn)生了明顯波動呢？判斷的原則是：如果控制變量各水平下的觀測變量總體的分布出現(xiàn)了顯著差異，則認為觀測變量值發(fā)生了明顯的波動，意味著控制變量的不同水平對觀測變量產(chǎn)生了顯著影響；反之，如果控制變量各水平下的觀測變量總體的分布沒有顯著差異，則認為觀測變量值沒有發(fā)生明顯波動，意味著控制變量的不同水平對觀測變量沒有產(chǎn)生顯著影響。方差分析正是通過推斷控制變量各水平下觀測變量的總體分布是否有顯著差異來實現(xiàn)其分析目標的。與此同時，方差分析對觀測變量各總體的分布有以下兩個基本假設前提：·觀測變量各總體應服從正態(tài)分布?！び^測變量各總體的方差應相同。

編輯推薦

《基于SPSS的數(shù)據(jù)分析(第2版)》：本叢書以統(tǒng)計應用案例為主線，以計算機技術為實現(xiàn)工具，是一套具有一定理論高度，且具備一定指導性和實戰(zhàn)性的統(tǒng)計應用書籍。適合普通經(jīng)營管理人員、基層科研人員、高層決策者、一般數(shù)據(jù)處理工作者和高校學生學習使用。

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