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第1章 SPSS 19.0概述1

1.1 SPSS简介1

1.2 SPSS的安装、启动和退出3

1.2.1 SPSS 19.0的安装3

1.2.2 SPSS 19.0的启动4

1.2.3 SPSS 19.0的退出5

1.3 SPSS 19.0的界面及设置6

1.3.1 常用界面6

1.3.2 常规选项参数8

1.3.3 查看器选项参数11

1.3.4 文件位置选项参数12

1.3.5 输出选项参数12

1.3.6 图表选项参数13

1.3.7 多重归因选项参数14

1.3.8 枢纽表选项参数15

1.3.9 数据选项参数17

1.3.10 货币选项参数18

1.3.11 脚本选项参数18

1.3.12 语法编辑器选项参数19

第2章 数据文件的建立与操作20

2.1 数据编辑器与数据文件20

2.1.1 数据编辑器20

2.1.2 数据文件23

2.2 常量、变量、操作符和表达式23

2.2.1 常量与变量23

2.2.2 操作符与表达式28

2.2.3 如何定义一个变量28

2.2.4 概率事件32

2.3 输入数据32

2.3.1 输入数据的方法32

2.3.2 查看文件信息和变量信息33

2.4 编辑数据文件34

2.4.1 在单元格中编辑数据34

2.4.2 插入变量与删除变量34

2.4.3 插入观测量与删除观测量35

2.4.4 数据的剪切、复制和粘贴35

2.4.5 撤销操作36

2.5 对数据文件的操作36

2.5.1 数据文件的打开与保存37

2.5.2 数据库文件的转换37

习题242

第3章 数据文件的操作43

3.1 数据文件的一般操作43

3.1.1 数据排序43

3.1.2 数据文件的拆分44

3.1.3 数据文件的合并46

3.1.4 数据文件的转置49

3.1.5 变量取值的求秩50

3.1.6 变量值的重新编码52

3.1.7 计算新变量56

3.2 分类汇总58

3.2.1 数据描述58

3.2.2 分类汇总的参数设置58

3.2.3 分类汇总的结果60

3.3 观测量的加权60

3.4 数据文件的结构重组62

3.4.1 选择数据重组方式63

3.4.2 变量组到观测量组的重组63

3.4.3 观测量组到变量组的重组66

3.4.4 转置重组69

习题369

第4章 基本统计分析功能70

4.1 OLAP在线分析过程70

4.1.1 数据描述70

4.1.2 OLAP过程的操作和设置70

4.2 个案汇总分析73

4.2.1 个案汇总分析的参数设置73

4.2.2 输出结果75

4.3 按行和列的汇总分析75

4.3.1 按行汇总过程75

4.3.2 按列汇总过程79

4.4 频数分析81

4.4.1 数据描述81

4.4.2 对分类变量的频数分析81

4.4.3 对连续变量的频数分析83

4.5 描述性统计分析85

4.5.1 数据描述85

4.5.2 描述分析过程85

4.6 探索分析过程86

4.6.1 数据描述86

4.6.2 探索分析实例87

4.7 列联表分析过程90

4.7.1 数据描述90

4.7.2 列联表分析的参数设置90

4.7.3 列联表分析的输出结果93

4.8 Bootstrap简介与设置95

4.8.1 Bootstrap简介95

4.8.2 Bootstrap参数设置95

习题496

第5章 均值比较和T检验97

5.1 均值分析过程98

5.1.1 原理与方法98

5.1.2 SPSS实例分析98

5.2 单样本T检验100

5.2.1 原理与方法100

5.2.2 SPSS实例分析100

5.3 独立样本T检验101

5.3.1 原理与方法101

5.3.2 SPSS实例分析102

5.4 配对样本T检验103

5.4.1 原理与方法103

5.4.2 SPSS实例分析104

习题5105

第6章 非参数检验106

6.1 非参数检验的简介107

6.1.1 非参数检验与参数检验107

6.1.2 非参数检验的优点107

6.1.3 非参数检验的缺点108

6.2 卡方检验108

6.2.1 原理与方法108

6.2.2 数据和问题描述109

6.2.3 卡方检验实例分析109

6.3 二项式检验111

6.3.1 原理与方法111

6.3.2 数据和问题描述111

6.3.3 二项检验实例分析111

6.4 游程检验112

6.4.1 原理与方法112

6.4.2 数据和问题描述113

6.4.3 游程检验实例分析113

6.5 Kolmogorov-Smirnov单样本检验114

6.5.1 原理与方法114

6.5.2 数据和问题描述115

6.5.3 K-S单样本检验实例分析115

6.6 两独立样本检验116

6.6.1 原理与方法116

6.6.2 数据和问题描述117

6.6.3 两独立样本检验实例分析117

6.7 k个独立样本的检验119

6.7.1 原理与方法119

6.7.2 数据和问题描述120

6.7.3 k个独立样本检验实例分析120

6.8 两个相关样本的检验121

6.8.1 原理与方法121

6.8.2 数据和问题描述123

6.8.3 两个相关样本检验的实例分析123

6.9 k个相关样本的检验123

6.9.1 原理与方法124

6.9.2 数据和问题描述125

6.9.3 k个相关样本检验的实例分析125

习题6126

第7章 多重响应分析127

7.1 多重响应概述127

7.2 多重响应变量集的定义128

定义多重响应变量集的实例128

7.3 多重响应变量集的频率分析129

多重响应变量频数分析的实例129

7.4 多重响应变量集的交叉表分析131

多重响应变量交叉表分析的实例131

7.5 用表过程研究多重响应变量集133

7.5.1 多重响应变量集的定义133

7.5.2 建立包含多重响应变量集的表格134

习题7135

第8章 回归分析137

8.1 线性回归137

8.1.1 一元线性回归的基本原理137

8.1.2 多元线性回归的基本原理139

8.1.3 模型假设的其他检验140

8.1.4 问题描述和数据准备141

8.1.5 线性回归分析的设置和操作141

8.1.6 案例的结果分析146

8.2 曲线回归148

8.2.1 曲线回归的基本原理149

8.2.2 问题描述和数据准备149

8.2.3 曲线回归分析的设置和操作150

8.2.4 案例的结果分析151

8.3 非线性回归152

8.3.1 非线性回归简介153

8.3.2 问题描述和数据准备154

8.3.3 非线性回归的参数设置155

8.3.4 案例的结果分析158

8.4 二元Logistic回归159

8.4.1 二元Logistic回归的数学原理159

8.4.2 问题描述和数据准备160

8.4.3 二元Logistic回归的参数设置161

8.4.4 案例的结果分析164

8.5 多元Logistic回归分析167

8.5.1 多元Logistic回归的原理简介168

8.5.2 问题描述和数据准备168

8.5.3 多元Logistic回归参数设置169

8.5.4 案例的结果分析173

8.6 有序回归175

8.6.1 问题描述和数据准备175

8.6.2 有序回归的参数设置175

8.6.3 案例的结果分析178

8.7 概率单位回归分析180

8.7.1 概率单位回归分析简介180

8.7.2 问题描述和数据准备180

8.7.3 概率单位回归的参数设置181

8.7.4 案例的结果分析182

8.8 加权回归分析183

8.8.1 加权回归分析简介184

8.8.2 问题描述和数据准备184

8.8.3 加权回归的参数设置185

8.8.4 案例结果分析186

8.9 二阶段最小二乘回归186

8.9.1 二阶段最小二乘回归的基本原理186

8.9.2 问题描述和数据准备187

8.9.3 二阶段最小二乘回归的参数设置188

8.9.4 案例的结果分析188

8.10 最佳尺度回归189

8.10.1 最佳尺度回归原理190

8.10.2 问题描述和数据准备190

8.10.3 最佳尺度回归的参数设置190

8.10.4 案例的结果分析194

习题8196

第9章 方差分析198

9.1 方差分析简介198

9.1.1 t检验与方差分析的比较198

9.1.2 方差分析的基本原理199

9.2 单因素方差分析201

9.2.1 原理与方法201

9.2.2 单因素方差分析实例201

9.3 多因素方差分析过程205

9.3.1 原理与方法206

9.3.2 二因素方差分析实例208

9.3.3 协方差分析实例215

9.3.4 交互效应中随机因素的分析218

9.4 多元方差分析221

9.4.1 原理与方法221

9.4.2 多元方差分析实例222

9.5 重复测量设计的方差分析223

9.5.1 原理与方法223

9.5.2 SPSS实例分析224

9.6 方差成分分析227

9.6.1 原理简介227

9.6.2 SPSS实例分析228

9.7 正交实验设计230

9.7.1 正交实验设计简述230

9.7.2 SPSS实例分析231

9.7.3 正交实验设计的方差分析232

习题9233

第10章 相关分析234

10.1 相关分析的基本概念234

10.1.1 相关分析的特点和应用234

10.1.2 相关系数的计算235

10.1.3 SPSS提供的相关分析功能236

10.2 两变量相关分析237

10.2.1 问题描述和数据准备237

10.2.2 相关分析的参数设置237

10.2.3 案例的结果分析238

10.3 偏相关分析239

10.3.1 偏相关分析的基本原理239

10.3.2 偏相关分析实例240

10.4 距离分析241

10.4.1 距离分析的基本概念241

10.4.2 距离分析的参数设置242

10.4.3 距离分析实例245

习题10246

第11章 因子分析248

11.1 因子分析的原理简介248

11.1.1 因子分析的基本思想248

11.1.2 因子分析和主成分分析的联系249

11.1.3 因子分析的基本步骤249

11.2 SPSS因子分析的应用实例250

11.2.1 数据描述250

11.2.2 SPSS因子分析过程的设置251

11.2.3 结果分析255

习题11258

第12章 分类分析260

12.1 聚类分析的原理简介260

12.1.1 聚类分析的基本概念260

12.1.2 聚类分析的一般原理261

12.2 快速样本聚类过程263

12.2.1 快速聚类简介263

12.2.2 问题描述和数据准备263

12.2.3 SPSS快速聚类的设置264

12.2.4 案例的结果分析266

12.3 系统聚类267

12.3.1 系统聚类简介267

12.3.2 问题描述和数据准备268

12.3.3 SPSS系统聚类的设置268

12.3.4 案例的结果分析271

12.3.5 对聚类结果的进一步分析272

12.4 两步聚类分析274

12.4.1 两步聚类简介274

12.4.2 问题描述和数据准备275

12.4.3 SPSS两步聚类的设置275

12.4.4 案例的结果分析278

12.5 一般判别分析280

12.5.1 判别分析的基本原理280

12.5.2 问题描述和数据准备282

12.5.3 判别分析的参数设置282

12.5.4 案例的结果分析284

12.6 逐步判别分析实例287

12.6.1 问题描述和数据准备288

12.6.2 逐步判别的参数设置288

12.6.3 案例的结果分析290

12.7 决策树分析292

12.7.1 决策树分类的基本原理292

12.7.2 决策树过程的参数设置294

12.7.3 问题描述和数据准备305

12.7.4 案例分析305

习题12309

第13章 生存分析311

13.1 生存分析简介311

13.1.1 生存分析的基本概念311

13.1.2 生存分析的数据特点313

13.1.3 生存分析的常用方法313

13.1.4 SPSS中的生存分析过程313

13.2 寿命表分析314

13.2.1 寿命表分析简介314

13.2.2 寿命表分析的基本步骤314

13.2.3 寿命表实例分析315

13.3 Kaplan-Meier分析318

13.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤318

13.3.2 生存曲线的比较和检验319

13.3.3 Kaplan-Meier分析的实例319

13.4 Cox回归模型322

13.4.1 Cox回归模型的原理简介322

13.4.2 Cox回归实例分析324

习题13329

第14章 信度分析331

14.1 信度分析331

14.1.1 信度分析的基本原理331

14.1.2 问题描述和数据准备333

14.1.3 信度分析的参数设置333

14.1.4 案例的结果分析335

14.2 多维尺度分析336

14.2.1 多维尺度分析简介336

14.2.2 问题描述和数据准备336

14.2.3 ALSCAL过程的参数设置337

14.2.4 案例的结果分析339

习题14340

第15章 时间序列分析342

15.1 SPSS的时间序列分析概览342

15.1.1 创建模型的通用设置选项343

15.1.2 应用模型的通用设置选项347

15.2 时间序列数据的预分析348

15.2.1 缺失值替换348

15.2.2 定义日期变量349

15.2.3 时间序列的平稳化349

15.3 指数平滑模型351

15.3.1 指数平滑的基本原理351

15.3.2 指数平滑模型的参数设置352

15.3.3 指数平滑模型实例分析354

15.4 ARIMA模型357

15.4.1 ARIMA模型的基本原理357

15.4.2 ARIMA模型的参数设置359

15.4.3 ARIMA模型实例分析360

15.5 季节分解模型362

15.5.1 季节分解法概述362

15.5.2 季节分解模型实例分析363

习题15366

第16章 对数线性模型367

16.1 对数线性模型概述367

16.1.1 简单列联表分析的不足367

16.1.2 对数线性模型的基本形式368

16.2 常规对数线性模型过程368

16.2.1 常规过程概述368

16.2.2 问题描述和数据准备369

16.2.3 常规过程的参数设置369

16.2.4 案例的结果分析371

16.3 Logit过程372

16.3.1 Logit过程概述372

16.3.2 问题描述和数据准备372

16.3.3 Logit过程的参数设置373

16.3.4 案例的结果分析373

16.4 模型选择过程375

16.4.1 模型选择过程概述375

16.4.2 问题描述和数据准备376

16.4.3 层次对数线性模型的操作过程376

16.4.4 案例的结果分析377

习题16379

第17章 对应分析380

17.1 对应分析的基本原理380

17.1.1 对应分析与因子分析380

17.1.2 SPSS中的对应分析381

17.1.3 使用对应分析的注意事项381

17.2 简单对应分析382

17.2.1 简单对应分析的数学原理382

17.2.2 SPSS简单对应分析实例383

1 7.3 多元对应分析387

17.3.1 多元对应分析基本概念及其特点387

17.3.2 多元对应分析的参数设置388

17.3.3 实例的结果分析392

习题17395

第18章 缺失值分析396

18.1 缺失值分析的概念396

18.1.1 缺失值的表现方式396

18.1.2 SPSS中的缺失值处理方法397

18.2 缺失值分析的参数设置398

18.3 缺失值分析的实例401

习题18404

第19章 统计图形405

19.1 概述405

19.1.1 数据和变量的准备405

19.1.2 图表构建程序的基本操作406

19.1.3 旧对话框作图408

19.1.4 图形的编辑408

19.2 条形图408

19.2.1 数据和问题描述409

19.2.2 用图表构建程序作条形图409

19.2.3 用对话框创建条形图412

19.3 线形图414

19.3.1 数据和问题描述414

19.3.2 用图表构建程序作线形图414

19.3.3 用对话框创建线形图415

19.4 面积图416

19.4.1 数据和问题描述416

19.4.2 用图表构建程序作面积图417

19.4.3 用对话框创建面积图418

19.5 饼图419

19.5.1 数据和问题描述419

19.5.2 用图表构建程序作饼图419

19.5.3 用对话框创建饼图420

19.6 高低图420

19.6.1 数据和问题描述420

19.6.2 用图表构建程序作高低图421

19.6.3 用对话框创建高低图421

19.7 帕累托图425

19.7.1 数据和问题描述425

19.7.2 用对话框创建帕累托图425

19.8 控制图427

19.8.1 数据和问题描述427

19.8.2 用对话框创建控制图427

19.9 箱图432

19.9.1 数据和问题描述432

19.9.2 用图表构建程序作箱图432

19.9.3 用对话框创建箱图434

19.10 误差条图434

19.10.1 数据和问题描述434

19.10.2 用对话框创建误差条图435

19.11 散点图435

19.11.1 数据和问题描述436

19.11.2 用图表构建程序作散点图436

19.11.3 用对话框创建散点图438

19.12 直方图439

19.12.1 数据和问题描述440

19.12.2 用图表构建程序作直方图440

19.13 P-P概率图441

19.13.1 数据和问题描述441

19.13.2 用对话框创建P-P概率图441

19.14 Q-Q概率图443

19.14.1 数据和问题描述443

19.14.2 用对话框创建Q-Q概率图443

19.15 时间序列图444

19.15.1 普通序列图445

19.15.2 自相关序列图447

19.15.3 互相关序列图449

19.16 双轴线图450

19.16.1 数据和问题描述450

19.16.2 用图表构建程序作双轴线图450

习题19452

第20章 上市公司财务危机预警分析453

20.1 财务危机预警的应用简介453

20.1.1 财务危机的定量定义方法453

20.1.2 财务危机预警的模型选择454

20.2 数据描述454

20.2.1 数据说明454

20.2.2 指标选择455

20.2.3 补充说明455

20.3 分析方法概述456

20.3.1 判别分析456

20.3.2 logistic回归方法456

20.4 SPSS建模过程和结论分析457

20.4.1 SPSS数据筛选操作457

20.4.2 SPSS判别分析建模与分析460

20.4.3 logistic回归建模与分析463

20.5 进一步的分析与应用466

20.5.1 分类结果的应用分析466

20.5.2 建模方法的改进467

20.6 建议和推广467

20.6.1 时间序列研究467

20.6.2 数据的有效预警期467

20.6.3 指标的简化方法467

第21章 影响汇率的因素分析469

21.1 汇率影响因素的简介469

21.2 数据描述470

21.3 分析方法概述471

21.3.1 探索性分析471

21.3.2 多元回归分析472

21.4 SPSS建模过程和结论分析472

21.4.1 数据准备472

21.4.2 探索性分析473

21.4.3 多元回归分析474

21.5 进一步的分析与应用477

21.5.1 剔除存在共线性的外汇储备变量477

21.5.2 回归模型的进一步改进478

21.5.3 两个回归模型的比较479

21.6 建议和推广479

21.6.1 时间序列研究479

21.6.2 汇率影响因素的定性分析480

第22章 因子分析在成绩综合评价中的应用481

22.1 学生成绩的综合评价简介481

22.2 数据描述482

22.3 分析方法概述482

22.3.1 应用因子分析进行成绩综合评价的步骤482

22.3.2 应用因子分析法进行成绩综合评价的注意事项483

22.4 SPSS建模过程和结论分析484

22.4.1 数据准备484

22.4.2 SPSS因子分析建模与分析486

22.5 进一步的分析与应用489

22.6 建议和推广490

22.6.1 高中生的成绩综合评价490

22.6.2 对缺失数据的处理490

22.6.3 多种方法结合的综合评价模型491

第23章 高等教育办学条件的聚类分析492

23.1 数据描述492

23.1.1 关于基本办学条件指标合格与否的判定493

23.1.2 指标选取494

23.1.3 数据格式494

23.2 聚类分析法简述494

23.3 SPSS建模过程和结论分析495

23.3.1 对专科院校进行聚类的设置操作495

23.3.2 对本科院校的分析499

23.4 建议和推广501

第24章 试卷信度的检验与分析502

24.1 试卷信度检验的背景简介502

24.1.1 测验内容的自身方面502

24.1.2 施测过程502

24.1.3 被测试者的自身因素503

24.2 数据描述503

24.3 分析方法概述503

24.3.1 试卷信度的基本计算公式504

24.3.2 试卷信度的估计方法504

24.4 SPSS建模过程和结论分析505

24.4.1 SPSS信度分析的参数设置505

24.4.2 结果分析505

24.5 建议和推广507

第25章 多因素试验的设计与分析508

25.1 试验设计简介508

25.1.1 试验设计的应用509

25.1.2 试验设计问题的解决步骤509

25.2 数据描述510

25.3 分析方法概述510

25.3.1 正交设计方法510

25.3.2 综合评分方法512

25.4 SPSS建模过程和结论分析512

25.4.1 数据标准化512

25.4.2 性能指标权重的确定514

25.4.3 利用权重求综合指标515

25.4.4 对综合得分的进一步分析515

25.5 建议和推广516

习题提示518

参考文献524