SPSS統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用寶典

第1篇 統(tǒng)計(jì)初體驗(yàn)——基本操作入門
　第1章 認(rèn)識(shí)spss
　　1.1 spss介紹
　　1.1.1 spss的產(chǎn)生與發(fā)展
　　1.1.2 spss的特點(diǎn)及功能
　　1.2 spss軟件的使用
　　1.2.1 spss軟件的運(yùn)行環(huán)境
　　1.2.2 spss的安裝
　　1.2.3 spss的啟動(dòng)與退出
　　1.2.4 spss的數(shù)據(jù)編輯窗口
　　1.2.5 spss的結(jié)果輸出窗口
　　1.2.6 spss的語(yǔ)法編輯窗口
　　1.2.7 如何使用spss幫助
　　1.3 spss在統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
　　1.3.1 spss在教育、心理研究中的應(yīng)用
　　1.3.2 spss在醫(yī)療中的應(yīng)用
　　1.3.3 spss在科研中的應(yīng)用
　　1.3.4 spss在保險(xiǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用
　　1.3.5 spss在制造的應(yīng)用 　　
　　1.3.6 spss在市場(chǎng)研究中的應(yīng)用
　　1.3.7 spss在企業(yè)與政府?dāng)?shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
　　1.3.8 spss在商業(yè)的應(yīng)用
　　1.4 習(xí)題
　第2章 數(shù)據(jù)文件建立和管理
　　2.1 定義變量
　　2.1.1 打開定義變量視圖
　　2.1.2 定義變量名稱
　　2.1.3 定義變量類型
　　2.1.4 定義變量寬度和數(shù)據(jù)小數(shù)位數(shù)
　　2.1.5 定義變量標(biāo)簽和數(shù)值標(biāo)簽
　　2.1.6 定義變量缺失值
　　3.1.7 定義數(shù)據(jù)列寬和對(duì)齊方式
　　2.1.8 定義變量度量類型
　　2.1.9 定義變量角色
　　2.2 數(shù)據(jù)錄入、讀取和存儲(chǔ)
　　2.2.1 數(shù)據(jù)文件的錄入
　　2.2.2 數(shù)據(jù)文件的讀取
　　2.2.3 數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)
　　2.3 編輯數(shù)據(jù)
　　2.3.1 數(shù)據(jù)的剪切、復(fù)制和粘貼
　　2.3.2 數(shù)據(jù)的查找、替換
　　2.3.3 個(gè)案的增加和刪除
　　3.3.4 數(shù)據(jù)的排序
　　2.3.5 數(shù)據(jù)的行列互換
　　2.3.6 數(shù)據(jù)的個(gè)案、變量定位
　　2.3.7 選擇個(gè)案
　　2.3.8 數(shù)據(jù)的分類匯總
　　2.3.9 缺失值的替代
　　2.3.10 數(shù)據(jù)的加權(quán)處理
　　2.4 數(shù)據(jù)文件的預(yù)處理
　　2.4.1 計(jì)算變量
　　2.4.2 對(duì)個(gè)案內(nèi)的值計(jì)數(shù)
　　2.4.3 轉(zhuǎn)換值
　　2.4.4 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編碼
　　2.4.5 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)編碼
　　2.4.6 個(gè)案排秩
　　2.5 數(shù)據(jù)文件的拆分與合并
　　2.5.1 數(shù)據(jù)文件的拆分
　　2.5.2 數(shù)據(jù)文件的合并
　　2.6 練習(xí)
　第3章 基本統(tǒng)計(jì)分析
　　3.1 常用描述統(tǒng)計(jì)量簡(jiǎn)介
　　3.2 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
　　3.2.1 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)的主要功能
　　3.2.2 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)的操作過程
　　3.2.3 實(shí)例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（1）
　　3.3 描述統(tǒng)計(jì)
　　3.3.1 描述統(tǒng)計(jì)的主要功能
　　3.3.2 描述統(tǒng)計(jì)的操作過程
　　3.3.3 實(shí)例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（2）
　　3.4 探索性統(tǒng)計(jì)分析
　　3.4.1 探索性統(tǒng)計(jì)分析的主要功能
　　3.4.2 探索性統(tǒng)計(jì)分析的操作過程
　　3.4.3 實(shí)例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（3）
　　3.5 交叉列聯(lián)表分析
　　3.5.1 交叉列聯(lián)表分析的主要功能
　　3.5.2 交叉列聯(lián)表分析的操作過程
　　3.5.3 實(shí)例分析：大學(xué)生的出生年代與感恩心理
　　3.6 比率分析
　　3.6.1 比率分析的主要功能
　　3.6.2 比率分析的操作過程
　　3.6.3 實(shí)例分析：年度銷售凈利潤(rùn)率差異
　　3.7 習(xí)題
第2篇 扎實(shí)基礎(chǔ)——常用統(tǒng)計(jì)分析
　第4章 平均數(shù)差異檢驗(yàn)
　　4.1 假設(shè)檢驗(yàn)原理
　　4.1.1 假設(shè)與假設(shè)檢驗(yàn)
　　4.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)中的小概率事件
　　4.1.3 假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤
　　4.1.4 單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)
　　4.1.5 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
　　4.2 均值比較
　　4.2.1 均值比較的主要功能
　　4.2.2 均值比較的適用條件
　　4.2.3 均值比較的操作過程
　　4.2.4 實(shí)例分析：某普通高校本科生自尊平均水平
　　4.3 單一樣本t檢驗(yàn)
　　4.3.1 單一樣本t檢驗(yàn)的主要功能
　　4.3.2 單一樣本t檢驗(yàn)的適用條件
　　4.3.3 單一樣本t檢驗(yàn)的操作過程
　　4.3.4 實(shí)例分析：全國(guó)各地區(qū)城市園林綠地面積
　　4.4 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)
　　4.4.1 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的主要功能
　　4.4.2 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的適用條件
　　4.4.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的操作過程
　　4.4.4 實(shí)例分析：某大學(xué)超市會(huì)員卡消費(fèi)情況
　　4.5 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)
　　4.5.1 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的主要功能
　　4.5.2 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的適用條件
　　4.5.3 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的操作過程
　　4.5.4 實(shí)例分析：各地區(qū)私營(yíng)企業(yè)中來自城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的員工數(shù)
　　4.6 習(xí)題
　第5章 方差分析
　　5.1 方差分析的基本原理
　　5.1.1 方差分析的基本假定
　　5.1.2 方差分析與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　　5.1.3 方差分析的基本步驟
　　5.2 單因素方差分析
　　5.2.1 單因素方差分析的基本概念
　　5.2.2 單因素方差分析的適用條件
　　5.2.3 單因素方差分析的spss操作過程
　　5.2.4 實(shí)例分析：航空公司的服務(wù)質(zhì)量
　　5.3 兩因素方差分析
　　5.3.1 兩因素方差分析的基本概念
　　5.3.2 兩因素方差分析的適用條件
　　5.3.3 兩因素方差分析的操作過程
　　5.3.4 實(shí)例分析：工作經(jīng)驗(yàn)與學(xué)歷對(duì)年薪的影響
　　5.4 多元方差分析
　　5.4.1 多元方差分析的基本概念
　　5.4.2 多元方差分析的適用條件
　　5.4.3 多元方差分析的操作過程
　　5.4.4 實(shí)例分析：新藥品的療效
　　5.5 重復(fù)測(cè)量的雙因素方差分析
　　5.5.1 重復(fù)測(cè)量的雙因素方差分析的基本概念
　　5.5.2 重復(fù)測(cè)量的雙因素方差分析的適用條件
　　5.5.3 重復(fù)測(cè)量的雙因素方差分析的操作過程
　　5.5.4 實(shí)例分析：工作環(huán)境與員工的工作效率
　　5.6 協(xié)方差分析
　　5.6.1 協(xié)方差分析的基本概念
　　5.6.2 協(xié)方差分析的適用條件
　　5.6.3 協(xié)方差分析的操作過程
　　5.6.4 實(shí)例分析：礦工的工齡與肺活量的關(guān)系
　　5.7 習(xí)題
　第6章 相關(guān)分析
　　6.1 相關(guān)分析的基本原理
　　6.1.1 相關(guān)的概念
　　6.1.2 相關(guān)的性質(zhì)
　　6.1.3 相關(guān)分析的基本步驟
　　6.2雙變量相關(guān)分析
　　6.2.1 雙變量相關(guān)分析的基本原理
　　6.2.2 雙變量相關(guān)分析的操作過程
　　6.2.3 實(shí)例分析：地級(jí)市生產(chǎn)總值與專利申請(qǐng)受理量的積差相關(guān)
　　6.2.4 實(shí)例分析：地級(jí)市生產(chǎn)總值與專利申請(qǐng)受理量的等級(jí)相關(guān)
　　6.3 偏相關(guān)分析
　　6.3.1 偏相關(guān)分析的基本原理
　　6.3.2 偏相關(guān)分析的操作過程
　　6.3.3 實(shí)例分析：地級(jí)市生產(chǎn)總值、專利申請(qǐng)受理量與高校數(shù)量的偏相關(guān)分析
　　6.4 距離相關(guān)分析
　　6.4.1 距離相關(guān)分析的基本原理
　　6.4.2 距離相關(guān)分析的操作過程
　　6.4.3 實(shí)例分析：部分國(guó)家綜合國(guó)力的距離相關(guān)分析
　　6.5 習(xí)題
　第7章 回歸分析
　　7.1 回歸分析概述
　　7.1.1 回歸分析與相關(guān)分析的關(guān)系
　　7.1.2 回歸分析的對(duì)數(shù)據(jù)的要求
　　7.1.3 回歸分析的基本步驟
　　7.2 一元線性回歸分析
　　7.2.1 一元線性回歸的基本概念
　　7.2.2 實(shí)例分析：雛鴨體重與日齡
　　7.3 多元線性回歸分析
　　7.3.1 多元線性回歸的基本概念
　　7.3.2 各種回歸分析方法的實(shí)例分析
　　7.4 習(xí)題
　第8章 聚類分析和判別分析
　　8.1 聚類分析基本原理
　　8.1.1 聚類分析簡(jiǎn)介
　　8.1.2 聚類分析的計(jì)算
　　8.1.3 聚類結(jié)果的評(píng)價(jià)
　　8.2 二階聚類
　　8.2.1 二階聚類的基本原理
　　8.2.2 二階聚類的操作過程
　　8.4.3 實(shí)例分析：普通高等學(xué)校（機(jī)構(gòu)）教職工隊(duì)伍構(gòu)成（1）
　　8.3 k-均值聚類分析
　　8.3.1 k-均值聚類的基本原理
　　8.3.2 k-均值聚類的操作過程
　　8.3.3 實(shí)例分析：不同省份三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)
　　8.4 層次聚類
　　8.4.1 層次聚類的基本原理
　　8.4.2層次聚類的操作過程
　　8.4.3 實(shí)例分析：普通高等學(xué)校（機(jī)構(gòu)）教職工隊(duì)伍構(gòu)成（2）
　　8.4 判別分析
　　8.4.1 判別分析簡(jiǎn)介
　　8.4.2 判別分析的操作過程
　　8.4.3 實(shí)例分析：地區(qū)職工平均工資水平
　　8.5 習(xí)題
　第9章 因子分析
　　9.1 因子分析的基本原理
　　9.1.1 因子分析的含義
　　9.1.2 因子分析的類別
　　9.1.3 因子分析與主成分分析
　　9.1.4 因子分析適合度檢驗(yàn)方法
　　9.1.5 因子數(shù)的確定原則
　　9.2 因子分析的操作過程
　　9.3 實(shí)例分析：學(xué)科成績(jī)
　　9.3.1 操作過程
　　9.3.2 結(jié)果分析
　　9.4 習(xí)題
　第10章 非參數(shù)檢驗(yàn)
　　10.1 非參數(shù)檢驗(yàn)概述
　　10.1.1 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)
　　10.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍
　　10.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)
　　10.2 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)新功能介紹
　　10.2.1 “目標(biāo)”選項(xiàng)卡
　　10.2.2 “字段”選項(xiàng)卡
　　10.2.3 “設(shè)置”選項(xiàng)卡
　　10.3 二項(xiàng)式檢驗(yàn)
　　10.3.1 基本原理
　　10.3.2 實(shí)例分析：考試成績(jī)及格率
　　10.4 卡方檢驗(yàn)
　　10.4.1 基本原理
　　10.4.2 實(shí)例分析：群眾意見調(diào)查
　　10.5 k—s檢驗(yàn)
　　10.5.1 基本原理
　　10.5.2 實(shí)例分析：考試成績(jī)的分布形態(tài)
　　10.6 wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
　　10.6.1 基本原理
　　10.6.2 實(shí)例分析：產(chǎn)品的重量合格么？
　　10.7 游程檢驗(yàn)
　　10.7.1 基本原理
　　10.7.2 實(shí)例分析：股票的漲跌
　　10.8 獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
　　10.8.1 獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的基本原理
　　10.8.2 獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的操作過程
　　10.8.3 實(shí)例分析：班級(jí)成績(jī)差異
　　10.9 相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
　　10.9.1 相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的基本原理
　　10.9.2 相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的操作過程
　　10.9.3 實(shí)例分析：產(chǎn)品廣告方案
　　10.10 習(xí)題
　第11章 信度分析
　　11.1 信度分析基本原理
　　11.1.1 經(jīng)典信度理論
　　11.1.2 信度分析的一般操作過程
　　11.2 重測(cè)信度和復(fù)本信度
　　11.2.1 重測(cè)信度的基本概念
　　11.2.2 復(fù)本信度的基本概念
　　11.2.3 重測(cè)信度、復(fù)本信度的操作過程
　　11.2.4 實(shí)例分析：測(cè)驗(yàn)的重測(cè)信度
　　11.3 內(nèi)部一致性信度
　　11.3.1 內(nèi)部一致性信度的基本原理
　　11.3.2 內(nèi)部一致性信度分析的操作過程
　　11.3.3 實(shí)例分析：測(cè)驗(yàn)的內(nèi)部一致性信度
　　11.4 分半信度
　　11.4.1．分半信度的基本原理
　　11.4.2．分半信度的適用條件
　　11.4.3．實(shí)例分析：測(cè)驗(yàn)的分半信度
　　11.5 評(píng)分者信度
　　11.5.1 評(píng)分者信度的基本概念
　　11.5.2 評(píng)分者信度實(shí)例分析
　　11.6 習(xí)題
　第12章 多選題和排序題分析
　　12.1 多選題分析
　　12.1.1 多選題的描述指標(biāo)概述
　　12.1.2 定義多選題變量集
　　12.1.3 生成頻數(shù)表
　　12.1.4 多選題交叉表
　　12.1.5 生成結(jié)果
　　12.2 排序題的統(tǒng)計(jì)分析
　　12.3 習(xí)題
第3篇 圖文并茂——統(tǒng)計(jì)圖表
　第13章 常用統(tǒng)計(jì)圖形的制作
　　13.1 統(tǒng)計(jì)圖形概述
　　13.1.1 了解統(tǒng)計(jì)圖
　　13.1.2 基本操作界面介紹
　　13.2 條形圖
　　13.2.1 簡(jiǎn)單條形圖
　　13.2.2 復(fù)式條形圖
　　13.2.3 堆積條形圖
　　13.2.4 3-d條形圖
　　13.3 線圖
　　13.3.1 簡(jiǎn)單線圖
　　13.3.2 多線線圖
　　13.3.3 垂直線圖
　　13.4 面積圖和餅圖
　　13.4.1 簡(jiǎn)單面積圖
　　13.4.2 堆積面積圖
　　13.4.3 餅圖
　　13.5 高低圖
　　13.5.1 簡(jiǎn)單高低關(guān)閉圖
　　13.5.2 簡(jiǎn)單范圍欄圖
　　13.5.3 群集高低關(guān)閉圖
　　13.5.4 差別面積圖
　　13.6 箱圖
　　13.6.1 簡(jiǎn)單箱圖
　　13.6.2 復(fù)式箱圖
　　13.7 誤差條形圖
　　13.7.1 簡(jiǎn)單誤差條形圖
　　13.7.2 復(fù)式誤差條形圖
　　13.8 散點(diǎn)圖
　　13.8.1 簡(jiǎn)單分布散點(diǎn)圖
　　13.8.2 矩陣分布散點(diǎn)圖
　　13.8.3 重疊散點(diǎn)圖
　　13.8.4 3-d散點(diǎn)圖
　　13.9 直方圖
　　13.10 p-p圖和q-q圖
　　13.10.1 p-p圖
　　13.10.2 q-q圖
　　13.11 統(tǒng)計(jì)圖形的交互式制作
　　13.11.1 圖表構(gòu)建程序
　　13.11.2 圖形畫板模板選擇程序
　　13.12 習(xí)題
　第14章 常用統(tǒng)計(jì)報(bào)表制作
　　14.1 簡(jiǎn)單報(bào)表制作——使用“報(bào)告”子菜單
　　14.1.1 代碼本
　　14.1.2 在線分析處理——olap過程
　　14.1.3 個(gè)案匯總
　　14.1.4 按行匯總
　　14.1.5 按列匯總
　　14.2 高級(jí)報(bào)表制作——使用“表”子菜單
　　14.2.1 設(shè)定表
　　14.2.2 多響應(yīng)集
　　14.3 習(xí)題
第4篇 實(shí)戰(zhàn)演練——案例分析
　第15章 spss在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)例
　　15.1 spss在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的運(yùn)用
　　15.1.1 研究問題
　　15.1.2 spss軟件操作過程
　　15.1.3 spss結(jié)果整合分析過程
　　15.2 spss在心理學(xué)中的運(yùn)用
　　15.2.1 研究問題
　　15.2.2 spss軟件操作過程
　　15.2.3 spss結(jié)果整合分析過程