SPSS 17.0中文版常用功能与应用实例精讲

章节摘录

　　序列均值：即以该变量所有非缺失值的平均值替换缺失值。系统默认选择该项；　　临近点的均值：即以缺失值相邻点的非缺失值的平均数替换缺失值；　　临近点的中位数：即以缺失值相邻点的非缺失值的中位数替换缺失值；　　线性插值法：即以缺失值相邻点的非缺失值构建一个数据范围，将两个值之间的差　　值进行平均：建立数据的等级来作为内插的替换值；　　点处的线性趋势：即采用最小二乘法对全部数据进行拟合，用拟合得到的数据值替换缺失值。　　当用户选择“附近点的均值”和“临近点的中位数”时，“附（邻）近点的跨度（Spanofnearby points）”一栏将被激活，用户可以定义相邻点的个数，或者选择全部的变量数据作为相邻点。默认的相邻点个数是2。　　在“替换缺失值（R印laceMissing values）”对话框中，单击“确定”按钮，即可完成全部操作。数据编辑窗口中，将生成新的变量，即缺失值已经被替换、非缺失值保持不变。

前言

　　SPSS软件是一款优秀的统计分析工具，在调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业的数据分析中应用非常广泛，同时也是世界上最早的统计分析软件之一。纵观现已出版的关于SPSS的同类书中，大多是基于SPSS 15.0之前的英文界面下的老版本，同时由于实用性不强，缺少工程实例导航，这给国内的SPSS初学者带来很多困难。本书的出版旨在弥补这种不足。　　本书以全新的SPSS 17.0中文版为写作平台，从应用和实用的角度出发，通过常用功能与大量实例相结合的形式，深入浅出地介绍了SPSS 17.0中文版的操作方法和应用技巧。

书籍目录

第一篇 基础知识篇  第1章 SPSS for Windows简介 2    1.1 SPSS for Windows概述 2    1.2 SPSS的运行方式 3    1.3 SPSS模块与安装 3      1.3.1 SPSS for Windows 17.0模块介绍 3      1.3.2 SPSS for Windows 17.0安装步骤 4    1.4 SPSS的主要界面 9      1.4.1 SPSS的启动 9      1.4.2 SPSS的数据编辑窗口 10      1.4.3 SPSS的结果输出窗口 14    1.5 本章小结 17  第2章 数据的基本操作 18    2.1 建立数据文件 18      2.1.1 输入数据建立数据文件 19      2.1.2 直接打开其他格式的数据文件 19      2.1.3 使用数据库查询建立数据文件 20      2.1.4 导入文本文件建立数据文件 22    2.2 编辑数据文件 22      2.2.1 输入数据 23      2.2.2 定义数据属性 23      2.2.3 插入或删除数据 32      2.2.4 数据的排序 33      2.2.5 选择个案 34      2.2.6 转置数据 36      2.2.7 合并数据文件 37      2.2.8 数据的分类汇总 42      2.2.9 数据菜单的其他功能 45    2.3 数据加工 46      2.3.1 数据转换 46      2.3.2 数据手动分组（编码） 49      2.3.3 数据自动分组（编码） 53      2.3.4 产生计数变量 54      2.3.5 数据秩（序）的确定 56      2.3.6 替换缺失值 59    2.4 数据文件的保存或导出 60      2.4.1 保存数据文件 60      2.4.2 导出数据文件 61    2.5 本章小结 62  第3章 统计图表绘制 63    3.1 条形图 63    3.2 线图 69    3.3 面积图 71    3.4 饼图 73    3.5 高低图 75    3.6 箱图 77    3.7 直方图 79    3.8 本章小结 80  第4章 基础统计描述 81    4.1 数理统计量概述 81      4.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean） 81      4.1.2 中位数（Median） 82      4.1.3 众数（Mode） 82      4.1.4 全距（Range） 83      4.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation） 83      4.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 84      4.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 85    4.2 数据描述 85    4.3 频数分析 88    4.4 探索分析 92    4.5 交叉列联表分析 97    4.6 比率分析 103    4.7 P-P图、Q-Q图 106    4.8 本章小结 108第二篇 SPSS统计分析常用模块篇  第5章 均值分析与方差分析 110    5.1 均值分析 111    5.2 方差分析概述 117      5.2.1 方差分析的基本原理 117      5.2.2 方差分析的概念和假设 119    5.3 单因素方差分析 119    5.4 多因素方差分析 129    5.5 重复度量 139      5.5.1 数据重构 141      5.5.2 重复度量 143    5.6 协方差分析 149      5.6.1 非饱和模型的SPSS操作 150      5.6.2 饱和模型的SPSS操作 153    5.7 本章小结 155  第6章 参数检验 156    6.1 参数检验概述 157      6.1.1 参数检验问题的提出 157      6.1.2 参数检验的基本步骤 158    6.2 单样本T检验 159      6.2.1 单样本T检验的基本方法 159      6.2.2 单样本T检验的实例 160    6.3 独立样本T检验 164      6.3.1 独立样本T检验的基本方法 164      6.3.2 独立样本T检验的实例 165    6.4 配对样本T检验 168      6.4.1 配对样本T检验的基本方法 168      6.4.2 配对样本T检验的实例 169    6.5 本章小结 172  第7章 非参数检验 173    7.1 卡方检验 174      7.1.1 卡方检验的基本原理 174      7.1.2 卡方检验的实例 175    7.2 二项分布检验 179      7.2.1 二项分布检验的基本原理 179      7.2.2 二项分布检验的实例 179    7.3 游程检验 182      7.3.1 游程检验的基本原理 182      7.3.2 游程检验的实例 182    7.4 单个样本K-S检验 185      7.4.1 单个样本K-S检验的基本原理 185      7.4.2 单个样本K-S检验的实例 186    7.5 两个独立样本的非参数检验 190      7.5.1 两个独立样本Mann-Whitney U检验 191      7.5.2 两个独立样本非参数检验的实例 191    7.6 K个独立样本的非参数检验 195    7.7 两个相关样本的非参数检验 200    7.8 K个相关样本的非参数检验 204    7.9 本章小结 207  第8章 相关分析 208    8.1 简单相关分析 208      8.1.1 简单相关分析的基本思想 208      8.1.2 相关系数 209      8.1.3 简单相关分析的操作步骤 211    8.2 散点图 213    8.3 偏相关分析 216    8.4 本章小结 218  第9章 回归分析 219    9.1 线性回归 220      9.1.1 线性回归的基本原理 220      9.1.2 SPSS线性回归 223      9.1.3 一元线性回归 229      9.1.4 多元线性回归 236    9.2 非线性回归 241      9.2.1 非线性回归的基本原理 241      9.2.2 SPSS非线性回归 241    9.3 曲线估计 248    9.4 logistic回归 254    9.5 本章小结 263  第10章 聚类分析 264    10.1 聚类分析概述 265      10.1.1 聚类分析的基本原理 265      10.1.2 聚类分析的基本方法 266      10.1.3 不相似测度的度量方法 268    10.2 系统聚类分析 271    10.3 二阶聚类分析 280    10.4 K-均值聚类分析 292    10.5 本章小结 300  第11章 判别分析 302    11.1 判别分析的基本原理 303    11.2 SPSS判别分析 303    11.3 本章小结 314  第12章 因子分析与主成分分析 315    12.1 基本原理 316      12.1.1 主成分分析 316      12.1.2 因子分析 316      12.1.3 方法用途 317      12.1.4 使用条件 317      12.1.5 常用概念和分析步骤 318      12.1.6 主成分和公因子数量的确定 318      12.1.7 主成分和因子分析的联系与区别 319    12.2 因子分析 320      12.2.1 因子分析的数学模型 320      12.2.2 因子分析的基本方法 320      12.2.3 因子分析的实例 321    12.3 主成分分析 327      12.3.1 主成分分析的数学模型 328      12.3.2 主成分分析的基本方法 328      12.3.3 主成分分析的实例 329    12.4 本章小结 338  第13章 可靠性分析 339    13.1 可靠性分析概述 340      13.1.1 可靠性分析的基本原理 340      13.1.2 可靠性分析的基本方法 341    13.2 SPSS可靠性分析 342    13.3 可靠性分析的其他问题 348      13.3.1 拆半可靠性系数模型 348      13.3.2 Guttman模型 351      13.3.3 平行模型 352    13.4 本章小结 353  第14章 时间序列分析 354    14.1 时间序列分析概述 355      14.1.1 时间序列数据及其分析方法 355      14.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 355      14.1.3 SPSS时间序列分析功能 359    14.2 时间序列数据的预处理 359      14.2.1 定义日期变量 360      14.2.2 创建时间序列 361      14.2.3 填补缺失数据 365    14.3 指数平滑法 367    14.4 自回归模型 371    14.5 ARIMA模型 378    14.6 周期性分解 386    14.7 本章小结 390  第15章 生存分析 391    15.1 生存分析概述 392    15.2 寿命表法 393    15.3 Kaplan-Meier分析 398    15.4 Cox回归分析 405    15.5 本章小结 412第三篇 SPSS 17.0行业应用实例篇  第16章 SPSS行业应用实例——社会调查与统计 414    16.1 全国各地区农民家庭收支的分布规律分析 414      16.1.1 实例内容说明 414      16.1.2 实现方法分析 415      16.1.3 具体操作步骤 416    16.2 判定新生婴儿的性别比例是否正常 434      16.2.1 实例内容说明 434      16.2.2 实现方法分析 435      16.2.3 具体操作步骤 436  第17章 SPSS行业应用实例——市场研究/企业数据分析 440    17.1 某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析 440      17.1.1 实例内容说明 440      17.1.2 实现方法分析 441      17.1.3 具体操作步骤 442    17.2 汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析 455      17.2.1 实例内容说明 455      17.2.2 实现方法分析 455      17.2.3 具体操作步骤 456  第18章 SPSS行业应用实例——证券金融统计 461    18.1 股票日历效应分析 461      18.1.1 实例内容说明 461      18.1.2 实现方法分析 462      18.1.3 具体操作步骤 462    18.2 汇率影响因素分析 489      18.2.1 实例内容说明 489      18.2.2 实现方法分析 490      18.2.3 具体操作步骤 491  第19章 SPSS行业应用实例——医学统计 513    19.1 两组不同治疗方法的生存率分析 513      19.1.1 实例内容说明 513      19.1.2 实现方法分析 514      19.1.3 具体操作步骤 514    19.2 判断不同群体的患病比例有无差异 520      19.2.1 实例内容说明 520      19.2.2 实现方法分析 521      19.2.3 具体操作步骤 521  第20章 SPSS行业应用实例——生物学统计 530    20.1 判断某种元素的缺乏是否对另一种元素含量有影响 530      20.1.1 实例内容说明 530      20.1.2 实现方法分析 531      20.1.3 具体操作步骤 532    20.2 根据动物身体属性数据分析个体之间的相似性 535      20.2.1 实例内容说明 535      20.2.2 实现方法分析 535      20.2.3 具体操作步骤 535

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作者简介

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