SPSS 20與經(jīng)濟管理實務教程

第1章 APSS軟件概述
1．1 SPSS軟件的發(fā)展沿革
1．1．1 SPSS軟件的名稱
1．1．2 SPSS軟件的發(fā)展
1．1．3 SPSS 20的特征
1．2 SPSS 20的基本操作
1．2．1 SPSS 20的安裝
1．2．2 SPSS 20的啟動
1．3 SPSS 20的窗口
1．3．1 SPSS 20的數(shù)據(jù)窗口
1．3．2 SPSS 20的輸出窗口
1．3．3 SPSS 20的語法窗口和腳本窗口
1．4 SPSS 20的菜單和輸出
1．4．1 SPSS 20的菜單
1．4．2 SPSS 20的輸出格式
思考與練習
第2章 數(shù)據(jù)的輸入與整理
2．1 數(shù)據(jù)的計量尺度與度量標準
2．1．1 數(shù)據(jù)的計量尺度
2．1．2 變量的三種類型
2．1．3 SPSS 20的三種度量標準
2．2 SPSS 20的數(shù)據(jù)輸入
2．2．1 SPSS 20數(shù)據(jù)的直接錄入
2．2．2 SPSS 20外部數(shù)據(jù)的讀取
2．2．3 SPSS 20數(shù)據(jù)的保存
2．3 數(shù)據(jù)的標準化處理
2．3．1 標準化值和標準化處理
2．3．2 SPSS 20的標準化處理
思考與練習
第3章 SPSS 20的描述統(tǒng)計分析
3．1 集中趨勢分析
3．1．1 眾數(shù)
3．1．2 中位數(shù)
3．1．3 均值
3．1．4 均值、眾數(shù)和中位數(shù)的比較
3．1．5 SPSS 20的集中趨勢分析
3．2 離散程度分析
3．2．1 四分位差
3．2．2 取值范圍
3．2．3 方差和標準差
3．2．4 離散系數(shù)
3．2．5 SPSS 20的離散程度分析
3．3 分布形態(tài)分析
3．3．1 偏態(tài)系數(shù)
3．3．2 峰度系數(shù)
3．3．3 SPSS 20的分布形態(tài)分析
思考與練習
第4章 SPSS 20的假設(shè)檢驗
4．1 假設(shè)檢驗的一般問題
4．1．1 小概率原理
4．1．2 假設(shè)檢驗的一般步驟
4．1．3 假設(shè)檢驗的兩類錯誤
4．1．4 雙側(cè)檢驗和單側(cè)檢驗
4．1．5 p值
4．2 單一總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
4．2．1 總體均值的假設(shè)檢驗
4．2．2 SPSS 20的單樣本t檢驗
4．3 兩個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
4．3．1 兩個總體均值之差的假設(shè)檢驗
4．3．2 兩個總體方差之比的假設(shè)檢驗
4．3．3 獨立樣本t檢驗與辨別模型
4．3．4 SPSS 20的獨立樣本t檢驗
思考與練習
第5章 SPSS 20的方差分析
5．1 方差分析的一般問題
5．1．1 方差分析的基本原理
5．1．2 方差分析的基本假定
5．2 單因素方差分析
5．2．1 單因素方差分析的步驟
5．2．2 方差分析表
5．2．3 SPSS 20的單因素方差分析
5．3 方差分析中的多重比較
5．3．1 最小顯著性差異法（LSD）
5．3．2 SPSS 20的最小顯著性差異法
5．4 雙因素方差分析
5．4．1 無交互作用的雙因素方差分析
5．4．2 SPSS 20的雙因素方差分析
思考與練習
第6章 SPSS 20的相關(guān)分析與回歸分析
6．1 相關(guān)分析
6．1．1 相關(guān)關(guān)系的概念
6．1．2 相關(guān)關(guān)系的度量
6．1．3 SPSS 20的散點圖繪制
6．1．4 SPSS 20的相關(guān)分析
6．2 一元線性回歸
6．2．1 一元線性回歸模型
6．2．2 一元線性回歸模型的最小二乘估計
6．2．3 一元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
6．2．4 一元線性回歸模型的顯著性檢驗
6．2．5 SPSS 20的一元線性回歸分析
6．3 多元線性回歸
6．3．1 多元線性回歸模型
6．3．2 多元線性回歸的最小二乘估計
6．3．3 高斯-馬爾科夫定理
6．3．4 多元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
6．3．5 多元線性回歸模型的顯著性檢驗
6．3．6 SPSS 20的多元線性回歸分析
思考與練習
第7章 SPSS 20與模型診斷
第8章 SPSS 20與識別模型分析
第9章 SPSS 20與資產(chǎn)定價模型和業(yè)績評價模型
第10章 SPSS 20與生產(chǎn)函數(shù)