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目录1

第1章　SPSS的关键命令1

1.1　SPSS自身的程序结构（即过程）2

1.2　SPSS的程序（命令）行3

1.2.1　一个简单的SPSS程序例子3

1.2.2　SPSS的操作命令5

1.2.3　SPSS的数据编码6

1.2.4　另一个简单的SPSS编程8

习题19

第2章 采用命令法快速输入数据10

2.1　SPSS的简单命令10

2.2　对问卷中数据的编码11

2.3　定义SPSS变量的属性13

2.4　SPSS数据的固定格式14

2.5　SPSS数据的自由格式14

2.6　建立SPSS的命令文件14

2.7　SPSS命令文件的4种格式15

2.8　编程后立即进行统计分析16

2.9　调用老命令文件（程序）进行统计分析16

2.10　正确编辑SPSS原始数据小结17

2.11　统计分析的最佳方案17

习题218

3.1.1　通过Compute对话框创建新变量20

第3章　数据备份与分组20

3.1　创建新变量20

3.1.2 采用COMPUTE命令创建新变量24

3.1.3　数学函数25

3.1.4　缺失值函数25

3.2　采用IF命令进行条件变换及逻辑校验26

3.2.1　IF命令格式26

3.2.2 关系表达式中的关系符26

3.2.3　逻辑表达式中的运算符27

3.2.4　两种缺失值的逻辑函数27

3.2.6　IF命令的对话框28

3.2.5　缺失值的处理28

3.3　数据重新分组30

3.3.1　单击对话框重新编码数据的实例30

3.3.2 RECODE命令的格式34

3.3.3 RECODE在命令文件中的位置35

3.4　计算有相同情况的次数35

3.5　SPSS的运算次序36

3.6　运算符的用法36

习题337

第4章 图文并茂的SPSS图形39

4.1 数据要求39

4.2　绘制条形图44

4.3 在Graphs中绘制“一图多变量”的条形图46

4.4　在Graphs中进一步绘制多变量的条形图48

4.5　直方图的描述49

4.6 图文并茂的圆形图51

4.6.1　对话框法51

4.6.2　命令法53

习题453

第5章　SPSS统计分析的预备知识55

5.1　总体与样本55

5.3　正态分布56

5.2　参数与统计量56

5.4　经验规则的应用57

5.5　正态分布的假设检验58

5.5.1　检验正态性的重要统计量58

5.5.2　检验正态性的其他图示法60

5.6　显著性水平与α值62

习题562

第6章　数据的排序、行列互换及抽样和加权64

6.1 SPSS的Data Editor窗口64

6.2　几十个Cases的数据输入法64

6.3　成百上千个Cases的数据输入法66

6.4　个案排序67

6.5　数据的行列互换69

6.6　限选个案Cases进行局部统计70

6.6.1 限选某个子总体进行统计70

6.6.2　提取随机样本进行统计72

6.6.3　限选前n个Cases77

6.7　个案加权77

6.8　Data中的其他菜单命令79

习题679

第7章　用Frequencies和Tables描述频次81

7.1 应用Frequencies过程的预备知识86

7.2　绘制单变量的频率表88

7.3 进一步通过TABLE过程绘制多变量的频率表89

7.4　更深入的分析90

7.5　Paste回来的程序91

习题792

第8章 多选项的统计技术95

8.1　多选项的计算机编码95

8.2　多选项中二分法与分类法的区别96

8.2.1　多选项分类法96

8.2.2　多选项二分法97

8.3　多选项的数据及程序97

8.4　多选项频次分布表及分析100

8.5.1　交叉汇总表的统计法101

8.5　多选项的交叉汇总表及分析101

8.5.2　输出的交叉汇总表102

8.5.3　交叉汇总表分析102

习题8103

第9章 采用Crosstabs过程对双变量交叉汇总105

9.1　双变量交叉汇总法105

9.1.1　统计方法105

9.1.2　分析方法107

9.2　次序—次序（定序—定序）变量用Gamma或D系数测量107

9.3 比例—比例（定比—定比）变量用皮尔逊CORR系数测量110

9.4　标称—区间（定类—定距）变量用Eta系数测量112

9.5　标称—次序（定类—定序）变量用λ系数测量113

9.6　标称—标称（定类—定类）变量用λ系数测量115

9.7　Crosstabs对话框的应用117

9.8 CROSSTABS过程的命令总表118

习题9120

第10章　两个子总体均值的比较123

10.1 描述子总体均值的差异（MEANS过程的应用）123

10.1.1　寻找相关方面123

10.1.2　论证所用的数据及其程序124

10.1.3 高考成绩与父亲职业的关系126

10.1.4　不同地区考生的成绩分析128

10.1.5　采用对话框进行统计132

10.1.6 MEANS过程的命令、子命令的功能及用法133

10.2 一个样本T-TEST135

10.2.1 一个样本T-TEST的程序及数据136

10.2.2 一个样本T-TEST的对话框138

10.2.3　一个样本T-TEST的假设检验139

10.2.4 一个样本T-TEST结果分析139

10.3 独立样本T-TEST的应用139

10.3.1　采用命令法进行独立样本T检验140

10.3.2　采用对话框法进行独立样本T检验141

10.4.1 采用对话框进行配对差值T-TEST142

10.4 配对差值T-TEST142

10.4.2　配对差值T-TEST的结果分析144

10.4.3 采用命令统计法进行配对差值T检验145

10.5　单因素方差分析146

10.5.1 One-Way ANOVA的菜单位置146

10.5.2　采用对话框比较两组平均成绩的差异146

10.5.3 One-Way ANOVA的结果分析148

习题10148

第11章 采用Explore探测数据的正态性151

11.1　Explore过程可探测数据的错误来源151

11.2　Explore探测的数据152

11.4　图形显示之二：茎叶图155

11.3 图形显示之一：直方图155

11.5　框图157

11.6　统计分析前对假设的检验159

11.7　幂转换的形式161

11.7.1　幂转换161

11.7.2　正态性检验161

11.8　集中趋势分布的3种较佳平稳测度163

11.9　采用Explore的对话框进行数据探测165

11.10　在Syntax窗口编程168

习题11169

12.1 ANOVA过程的应用之一：描述统计172

第12章 过程ANOVA的应用172

12.2 ANOVA过程的应用之二：方差分析175

12.2.1　方差分析的假设175

12.2.2　方差分析的结果175

12.2.3　交互效应的检验176

12.3　主效应的检验177

12.4 ANOVA过程的命令及其用法177

12.5 采用对话框做ANOVA（多因素方差）分析179

习题12179

第13章　非参数检验181

13.1　非参数检验过程的菜单和数据文件181

13.2　Chi-Square（卡方）单样本检验182

13.3　Binomial（二项式）检验183

13.4　药量的Runs检验184

13.5 单样本的Kolmogorov-Smirnov检验185

13.6　双样本的Kolmogorov-Smirnov检验186

13.7　K个独立样本的Kruskal-Wallis检验187

13.8　成对样本的Wilcoxon Signed Ranks检验188

13.9　K对样本的Friedman检验190

习题13191

14.1　双变量相关分析193

14.1.1　数据193

第14章　相关分析193

14.1.2　从相关矩阵看“SARS疫情”与广东气温的关系197

14.1.3　缺失值的剔除法对相关矩阵的影响198

14.1.4　Correlation的对话框细节200

14.1.5　运行Correlation过程命令201

14.2　偏相关分析202

14.2.1　计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”202

14.2.2　如何辨别变量之间的虚假相关203

14.2.3　找回隐含相关204

14.2.4　通过对话框进行偏相关分析205

14.2.5　偏相关主对话框的应用说明205

14.2.6　将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口206

习题14207

14.3　偏相关命令表207

第15章　Cox Regression过程的医学应用211

15.1 只有一个协变量的COXREG回归模型212

15.1.1　幸存函数的计算212

15.1.2　基线与幸存时间的关系213

15.1.3　危险率函数213

15.2 多协变量COXREG回归模型214

15.2.1 含多个协变量的一般模型214

15.2.2　有3个协变量的回归模型214

15.2.3 多个协变量模型的主要参数215

15.3 回归模型的假设检验216

15.4.2　两种常用的选择变量法217

15.5 向前选择变量的例子217

15.4　选择预测的协变量217

15.4.1　选择协变量的理论依据217

15.5.1　例子中的程序和数据218

15.5.2　输出结果219

15.5.3　第1步进入方程的变量220

15.5.4　第2步进入方程的变量221

15.5.5　考察模型及其回归系数221

15.5.6　第2个变量进入方程后的模型222

15.5.7　第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰222

15.6.1　Cox Regression主对话框223

15.5.8　成比例危险率模型223

15.6　对话框的用法223

15.6.2　定义Status变量的对话框224

15.6.3　画图的对话框224

15.7 COXREG过程的命令及子命令225

习题15226

第16章 品牌研究中的结合分析227

16.1　结合分析的要领227

16.2　采用正交设计建立卡片227

16.3　精品购物的一个调查例子228

16.4　结合分析的方法229

16.5　市场预测与决策230

16.6　结合分析的命令231

习题16232

第17章 多元线性回归233

17.1 多元线性回归模型的拟合优度234

17.2　多元回归的基本条件236

17.3　设定异常值和影响点239

17.3.1　从标准残差看异常值239

17.3.2　检测5个最大及最小的异常值240

17.4　数据不符合回归假设时的处理法242

17.5　向前选择变量法242

17.6 自后淘汰变量法243

17.7　逐步回归法245

17.8　多元回归中影响点的检测246

17.9　多元共线性诊断248

17.10　解释回归模型251

17.11 在对话框中运行线性回归251

习题17258

第18章　非线性回归分析261

18.1 曲线估计261

18.1.1 曲线估计过程的菜单位置261

18.1.2 曲线估计的数据及其统计法262

18.2.1 采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归267

18.1.3　存储临时变量267

18.2 二分的逻辑斯蒂克回归267

18.2.2　采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归269

18.2.3　二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析269

18.2.4　三种常用的回归法270

18.3　多分逻辑斯蒂克回归分析270

18.4 Two-Stage Least-Squares回归274

18.4.1 Two-Stage Least-Squares回归例子274

18.4.2　结果分析276

18.5 Nonlinear Regression过程在人口普查与预测中的应用276

18.5.1 从非线性回归模型解出初始值277

18.5.2 非线性回归模型的主要统计量278

18.5.3　人口预测280

18.6　利用Probit过程分析单位概率280

18.6.1　中度效果分析282

18.6.2 三组预测水平值的比较283

18.6.3　各组药效的比较285

习题18286

第19章　聚类分析292

19.1 二阶聚类292

19.1.1　二阶聚类的特点292

19.1.2　二阶聚类的数据293

19.1.3　二阶聚类的对话框例子294

19.1.4　二阶聚类的结果分析295

19.1.5　二阶聚类小结300

19.2　谱系聚类301

19.3　个案Q聚类301

19.3.1　从冰柱图看聚类结果303

19.3.2　平均连接法的图表304

19.3.3　从树形图分析聚类成员304

19.4　变量R聚类305

习题19307

第20章　判别分析308

20.1　从抽烟与心脏病的关系入手研究309

20.1.1　选择分析的个案311

20.1.3　Wilks的λ值312

20.1.4　相关系数的评价312

20.1.2　组间均值差别312

20.1.5　判别系数的估计313

20.1.6　判别函数的解释314

20.1.7　Bayes的分组规则315

20.1.8　判别分的计算及分组315

20.1.9　个案分组后的概括统计表317

20.1.10 判别分的直方图（两种版本的比较）317

20.1.11 计算错误分组的比例318

20.1.13　判别分析的其他统计量320

20.1.12 不正确分组的期望比例320

20.1.14　判别函数与变量二者之间的关系322

20.1.15　费歇尔分组函数系数323

20.2　逐步判别法323

20.3　其他几种选择变量的标准324

20.4 三组判别分析325

20.5 当违背假设时的情形330

20.6　判别分析对话框的用法331

20.7　判别分析的命令总表333

习题20334

21.1 因素分析所用的数据336

第21章 因素分析及对应分析336

21.2　因素分析的对话框设置法337

21.3　输出结果及其分析338

21.3.1 因素的初始统计量（共通性）339

21.3.2 因素抽取339

21.4　用主成分法抽取前3个因素341

21.5　通过未加权最小二乘法抽取因素341

21.6　提炼主成分342

21.7　转轴前后的对比343

21.8　对转轴效果的验证345

21.9 因素分析345

21.10　社会调研与市场分析中的对应分析346

习题21349

第22章　复方差分析350

22.1 什么是复方差分析350

22.2　假设与检验351

22.2.1　假设的必要条件351

22.2.2 检验假设351

22.3　多因变量二水平模型的假设检验353

22.3.1 多因变量之间相关性的检验354

22.3.2 因变量联合分布为正态性的假设与检验354

22.3.3　方差齐性检验355

22.4 双因变量单因素的Hotelling T2检验356

22.4.1 单因变量的Hotelling T2检验357

22.4.2　参数估计358

22.5 因变量是多水平（多样本）模型的假设检验359

22.5.1　本节分析用的数据及程序359

22.5.2　进行描述统计361

22.5.3　进行主成分分析或Bartlett的球状检验361

22.5.4　多元差异性检验361

22.5.5　效应检验361

22.6　用残差检验效度362

22.6.1　观察值、期望值及其残差362

22.6.2　参数的系数估计363

22.6.3　均值的预测364

22.7　最后的一点启示365

22.8　采用GLM对话框进行复方差分析365

习题22366

第23章　反复测量方差分析370

23.1　什么是反复测量371

23.2　绘出图形并进行描述统计371

23.2.1　描述性统计量371

23.2.2 图形描述372

23.3　均值差的分析373

23.3.1 转换变量374

23.3.2　正交正态差对照的图示374

23.4　检验各种效应的差别375

23.4.1　检验常数效应376

23.4.2　关于方差分析表376

23.4.3　检验考试对象效应376

23.4.4　平均的单因变量显著性检验378

23.4.5　选择多元或一元结果379

23.5　选择polynomial等其他对照380

23.6　二因子的设计模型381

23.6.1　二因子模型的检验381

23.6.2　变量的转换382

23.7　效应的假设检验383

23.8.1 对象内与对象间的因子模型389

23.8　增加一个对象间的因子后的交互效应389

23.8.2　有组间因子时的非饱和模型390

23.8.3　有组间因子时的饱和模型395

23.9　带有一个常数协变量的协方差分析396

23.9.1　协方差的预分析396

23.9.2　协方差分析397

23.9.3　方差分析后的线性模型398

23.10　方差分析的图示399

习题23400

附录A 习题参考答案401

附录B　如何阅读本书427

参考文献428