SPSS數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（微課版）

第 1章 SPSS分析軟件概述 1
【學(xué)習(xí)目標】　1
1．1　SPSS的發(fā)展及特點　1
1．2　SPSS的主要窗口　2
1．2．1　數(shù)據(jù)編輯器窗口　2
1．2．2　結(jié)果查看器窗口　3
1．3　SPSS數(shù)據(jù)分析流程　5
本章思維導(dǎo)圖　6
實訓(xùn)案例　6
課后習(xí)題　6
第　2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與管理　8
【學(xué)習(xí)目標】　8
【引導(dǎo)案例】　8
2．1　在SPSS中定義變量　8
2．2　SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理　11
2．2．1　SPSS數(shù)據(jù)的錄入　11
2．2．2　導(dǎo)入其他類型的數(shù)據(jù)文件　13
2．3　SPSS數(shù)據(jù)文件的合并　16
2．3．1　字段合并　17
2．3．2　個案合并　19
2．4　SPSS數(shù)據(jù)文件的拆分　21
2．4．1　拆分文件　21
2．4．2　拆分為文件　23
本章思維導(dǎo)圖　24
實訓(xùn)案例　24
課后習(xí)題　24
第3章　SPSS數(shù)據(jù)預(yù)處理　26
【學(xué)習(xí)目標】　26
【引導(dǎo)案例】　26
3．1　數(shù)據(jù)排序　26
3．1．1　數(shù)據(jù)排序的作用　26
3．1．2　SPSS數(shù)據(jù)排序的應(yīng)用舉例　27
3．2　數(shù)據(jù)去重　27
3．2．1　數(shù)據(jù)去重的方法　28
3．2．2　SPSS數(shù)據(jù)去重的應(yīng)用舉例　28
3．3　變量計算　29
3．3．1　變量計算的目的　29
3．3．2　SPSS算術(shù)表達式　30
3．3．3　SPSS條件表達式　30
3．3．4　SPSS函數(shù)　31
3．3．5　SPSS變量計算的應(yīng)用舉例　31
3．4　重新編碼　33
3．4．1　重新編碼的目的　33
3．4．2　SPSS重新編碼的應(yīng)用舉例　33
3．5　數(shù)據(jù)分組　35
3．5．1　數(shù)據(jù)分組的目的　35
3．5．2　SPSS數(shù)據(jù)分組的應(yīng)用舉例　37
3．6　數(shù)據(jù)選取　38
3．6．1　數(shù)據(jù)選取的目的　38
3．6．2　數(shù)據(jù)選取的方法　39
3．6．3　SPSS數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用舉例　39
本章思維導(dǎo)圖　41
實訓(xùn)案例　41
課后習(xí)題　42
第4章　描述分析　44
【學(xué)習(xí)目標】　44
【引導(dǎo)案例】　44
4．1　單變量的描述分析　44
4．1．1　定性變量的描述分析　45
4．1．2　定量變量的描述分析　49
4．2　雙變量的描述分析　57
4．2．1　定量變量與定性變量的描述分析　57
4．2．2　雙定量變量的描述分析　60
4．2．3　雙定性變量的描述分析　62
4．3　數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位的薪資影響因素分析報告　67
4．3．1　背景介紹　67
4．3．2　數(shù)據(jù)說明　67
4．3．3　描述分析　68
4．3．4　小結(jié)　73
本章思維導(dǎo)圖　74
實訓(xùn)案例　74
課后習(xí)題　75
第5章　因子分析　77
【學(xué)習(xí)目標】　77
【引導(dǎo)案例】　77
5．1　因子分析概述　78
5．1．1　因子分析的基本思想及其數(shù)學(xué)模型　78
5．1．2　因子分析中的相關(guān)概念　79
5．2　因子分析的基本步驟　80
5．2．1　確定因子分析的前提條件　80
5．2．2　構(gòu)造因子變量　81
5．2．3　使因子變量更具可解釋性　82
5．2．4　計算每個樣本的因子得分　82
5．3　因子分析的基本實現(xiàn)及解讀　82
5．3．1　因子分析的SPSS實現(xiàn)　82
5．3．2　因子分析的SPSS結(jié)果解讀　85
5．4　學(xué)生成績的影響因子分析報告　89
5．4．1　背景介紹　89
5．4．2　數(shù)據(jù)說明　90
5．4．3　因子分析　90
5．4．4　小結(jié)　96
本章思維導(dǎo)圖　96
實訓(xùn)案例　96
課后習(xí)題　97
第6章　聚類分析　100
【學(xué)習(xí)目標】　100
【引導(dǎo)案例】　100
6．1　聚類分析概述　101
6．1．1　聚類分析的概念　101
6．1．2　聚類算法　101
6．2　K-means聚類　102
6．2．1　K-means聚類的基本概念　102
6．2．2　K-means聚類的SPSS實現(xiàn)及結(jié)果解讀　105
6．3　系統(tǒng)聚類　109
6．3．1　系統(tǒng)聚類的基本概念　109
6．3．2　系統(tǒng)聚類的SPSS實現(xiàn)及結(jié)果解讀　110
6．4　移動通信客戶聚類分析報告　115
6．4．1　背景介紹　115
6．4．2　數(shù)據(jù)說明　115
6．4．3　聚類分析　116
6．4．4　小結(jié)　121
本章思維導(dǎo)圖　121
實訓(xùn)案例　121
課后習(xí)題　122
第7章　線性回歸分析　126
【學(xué)習(xí)目標】　126
【引導(dǎo)案例】　126
7．1　回歸分析概述　126
7．1．1　回歸分析的概念　127
7．1．2　回歸分析的基本要素　127
7．1．3　線性回歸分析模型　128
7．2　線性回歸分析模型的變量準備、SPSS實現(xiàn)及結(jié)果解讀　129
7．2．1　線性回歸分析模型的變量準備　129
7．2．2　線性回歸分析模型的SPSS實現(xiàn)及結(jié)果解讀　131
7．2．3　對數(shù)線性回歸分析模型　134
7．3　電影票房影響因素分析報告　136
7．3．1　背景介紹　136
7．3．2　數(shù)據(jù)說明　137
7．3．3　描述分析　137
7．3．4　對數(shù)線性回歸分析模型　140
7．3．5　小結(jié)　142
本章思維導(dǎo)圖　142
實訓(xùn)案例　142
課后習(xí)題　143
第8章　邏輯回歸分析　145
【學(xué)習(xí)目標】　145
【引導(dǎo)案例】　145
8．1　邏輯回歸分析概述　146
8．2　邏輯回歸分析模型的實現(xiàn)與解讀　148
8．2．1　變量的準備　148
8．2．2　邏輯回歸分析模型的SPSS實現(xiàn)及結(jié)果解讀　149
8．2．3　邏輯回歸分析模型的ROC曲線繪制與解讀　153
8．3　泰坦尼克號生存影響因素分析報告　154
8．3．1　背景介紹　154
8．3．2　數(shù)據(jù)說明　155
8．3．3　描述分析　155
8．3．4　邏輯回歸分析模型　158
8．3．5　模型的預(yù)測與評估　159
8．3．6　小結(jié)　159
本章思維導(dǎo)圖　160
實訓(xùn)案例　160
課后習(xí)題　161
第9章　數(shù)據(jù)分析實訓(xùn)　163
9．1　石家莊空氣質(zhì)量分析　163
9．2　重慶租房信息分析　163
9．3　影響紅酒評價量的因素分析　164
9．4　人力資源薪資影響因素分析　164
9．5　西安夏季小龍蝦銷量分析　165
9．6　基于考試分數(shù)的學(xué)習(xí)成績指標構(gòu)建及學(xué)生分類　165
9．7　報告的寫作規(guī)范及評分標準　166
9．7．1　報告的寫作規(guī)范　166
9．7．2　報告的評分標準　166
參考文獻　168