SPSS在會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用（第2版 微課版）

第1章 SPSS概述 1

1.1 SPSS簡(jiǎn)介 1

1.2 SPSS的安裝與運(yùn)行 2

1.2.1 SPSS的版本及運(yùn)行環(huán)境 2

1.2.2 SPSS的安裝 2

1.2.3 SPSS的運(yùn)行 3

1.3 SPSS的主要窗口及菜單功能 4

1.3.1 SPSS的主要窗口 4

1.3.2 SPSS的菜單功能 7

1.4 SPSS的系統(tǒng)設(shè)置 9

小結(jié) 12

思考與練習(xí) 12

第2章 數(shù)據(jù)的建立與管理 13

2.1 數(shù)據(jù)的建立 13

2.1.1 變量的屬性 13

2.1.2 數(shù)據(jù)的直接錄入 18

2.2 數(shù)據(jù)的打開(kāi)與保存 24

2.2.1 外部數(shù)據(jù)的打開(kāi) 24

2.2.2 SPSS數(shù)據(jù)的保存 28

2.3 數(shù)據(jù)的管理 28

2.3.1 數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 28

2.3.2 數(shù)據(jù)的合并 34

2.3.3 數(shù)據(jù)的排序 40

2.3.4 選擇個(gè)案 40

2.3.5 計(jì)算變量 43

2.3.6 變量值的重新編碼 44

小結(jié) 48

思考與練習(xí) 48

第3章 描述統(tǒng)計(jì) 50

3.1 變量類型 51

3.1.1 按數(shù)據(jù)反映的測(cè)量水平劃分 51

3.1.2 按數(shù)據(jù)是否具有連續(xù)性劃分 51

3.2 統(tǒng)計(jì)量 52

3.2.1 集中量數(shù) 52

3.2.2 差異量數(shù) 53

3.3 數(shù)據(jù)分布 54

3.3.1 正態(tài)分布 54

3.3.2 偏態(tài)分布 55

3.4 頻率分析的SPSS過(guò)程 55

3.4.1 定類和定序變量描述 56

3.4.2 定距和定比變量描述 61

3.5 描述分析的SPSS過(guò)程 64

3.5.1 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù) 64

3.5.2 描述分析的SPSS過(guò)程 65

3.6 數(shù)據(jù)探索的SPSS過(guò)程 67

3.7 交叉表分析的SPSS過(guò)程 71

小結(jié) 74

思考與練習(xí) 74

第4章 參數(shù)檢驗(yàn) 76

4.1 假設(shè)檢驗(yàn) 76

4.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)概述 76

4.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的小概率原理 77

4.1.3 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 77

4.2 單樣本t檢驗(yàn) 78

4.2.1 單樣本t檢驗(yàn)概述 78

4.2.2 單樣本t檢驗(yàn)的步驟 79

4.2.3 單樣本t檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 80

4.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 83

4.3.1 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)概述 83

4.3.2 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的原理和

步驟 83

4.3.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的SPSS

過(guò)程 85

4.4 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn) 88

4.4.1 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的研究

目的 88

4.4.2 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的原理和

步驟 88

4.4.3 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的SPSS

過(guò)程 89

小結(jié) 92

思考與練習(xí) 92

第5章 方差分析 94

5.1 單因素方差分析 94

5.1.1 單因素方差分析的基本原理 94

5.1.2 單因素方差分析的基本步驟 96

5.1.3 方差齊性檢驗(yàn) 96

5.1.4 多重比較檢驗(yàn) 97

5.1.5 單因素方差分析的SPSS

過(guò)程 98

5.2 多因素方差分析 105

5.2.1 多因素方差分析的基本

原理 105

5.2.2 多因素方差分析的基本

步驟 106

5.2.3 多因素方差分析的方法及

應(yīng)用概述 106

5.2.4 多因素方差分析的SPSS

過(guò)程 108

5.3 協(xié)方差分析 114

5.3.1 協(xié)方差分析的基本原理 114

5.3.2 協(xié)方差分析需要滿足的

假設(shè)條件 114

5.3.3 協(xié)方差分析的SPSS過(guò)程 115

小結(jié) 121

思考與練習(xí) 121

第6章 非參數(shù)檢驗(yàn) 123

6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 123

6.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)和參數(shù)檢驗(yàn)的

異同 123

6.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 124

6.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 124

6.2 卡方檢驗(yàn) 125

6.2.1 卡方檢驗(yàn)的一般原理 125

6.2.2 分布擬合檢驗(yàn) 126

6.2.3 獨(dú)立性檢驗(yàn) 131

6.3 二項(xiàng)檢驗(yàn) 134

6.3.1 二項(xiàng)檢驗(yàn)的原理 134

6.3.2 二項(xiàng)檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 135

6.4 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 136

6.4.1 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的

一般原理 136

6.4.2 曼-惠特尼U檢驗(yàn) 137

6.5 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 139

6.5.1 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的

一般原理 139

6.5.2 符號(hào)檢驗(yàn) 139

小結(jié) 141

思考與練習(xí) 141

第7章 相關(guān)分析 143

7.1 散點(diǎn)圖 144

7.1.1 散點(diǎn)圖概述 144

7.1.2 散點(diǎn)圖的SPSS過(guò)程 144

7.2 簡(jiǎn)單線性相關(guān) 146

7.2.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù) 147

7.2.2 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān) 149

7.2.3 肯德?tīng)柕膖au-b系數(shù) 153

7.3 偏相關(guān)分析 153

7.3.1 偏相關(guān)概述 153

7.3.2 偏相關(guān)的SPSS過(guò)程 154

小結(jié) 156

思考與練習(xí) 157

第8章 回歸分析 159

8.1 回歸方程的構(gòu)建步驟 160

8.2 一元線性回歸方程 160

8.2.1 一元線性回歸方程求解 161

8.2.2 一元線性回歸方程擬合度

檢驗(yàn) 161

8.2.3 一元線性回歸的SPSS過(guò)程 163

8.3 多元線性回歸方程 165

8.3.1 多元線性回歸方程求解 165

8.3.2 多元線性回歸方程擬合度

檢驗(yàn) 165

8.3.3 多重共線性 167

8.3.4 多元線性回歸的SPSS過(guò)程 167

小結(jié) 174

思考與練習(xí) 174

第9章 部分高級(jí)分析方法 176

9.1 聚類分析 176

9.1.1 二階聚類 177

9.1.2 K-均值聚類 180

9.1.3 系統(tǒng)聚類 185

9.2 判別分析 190

9.2.1 判別分析概述 190

9.2.2 判別分析的SPSS過(guò)程 190

9.3 因子分析 197

9.3.1 因子分析概述 197

9.3.2 因子分析的SPSS過(guò)程 198

小結(jié) 205

思考與練習(xí) 205

參考文獻(xiàn) 206