SPSS for Windows统计分析

前言

　　SPSS软件原名Statistical Package for the Social Science，社会科学用统计软件包。2000年SPSS公司将其英文全称改为“Statistical Product and Service Solutions”，意为“统计产品与服务解决方案”，是一个组合式软件包。它集数据整理、分析过程、结果输出等功能于一身，是世界著名的统计分析软件之一。SPSS for Windows使用Windows的窗口方式展示各种管理数据和分析方法的功能，使用对话框展示各种功能选择项，清晰、直观、易学易用，涵盖面广。用户只要掌握一定的Windows操作技能和统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

书籍目录

第1章 SPSS for Windows概述1.1 环境要求及安装方法1.1.1 SPSS环境要求1.1.2 SPSS软件安装方法1.1.3 SPSS的启动与退出1.1.4 SPSS的运行管理方式1.2 窗口及其功能概述1.2.1 数据编辑窗口1.2.2 输出窗口1.2.3 语句窗口1.2.4 窗口菜单1.2.5 对话框及其使用方法1.2.6 设置工具栏中的工具图标按钮1.3 系统参数设置1.3.1　参数设置基本操作1.3.2　通用参数设置1.3.3　输出观察窗口参数设置1.3.4　草稿观察窗口参数设置1.3.5　标签输出设置1.3.6　统计图形参数设置1.3.7　输出表格参数设置1.3.8　数据属性参数设置1.3.9　数值型变量自定义格式设置1.3.10 交互图形窗口参数设置1.4 统计分析功能概述1.5 获得帮助1.5.1 SPSS的帮助系统1.5.2 右键帮助习题1第2章 数据与数据文件2.1 概述2.1.1 常量与变量2.1.2 操作符与表达式2.1.3 概率事件（观测量）2.1.4 SPSS函数2.2 变量定义与数据编辑2.2.1　数据编辑器2.2.2　定义变量2.2.3　定义日期变量2.2.4　数据录入与编辑2.2.5　根据已有的变量建立新变量2.2.6　建立值标签的工具与程序2.2.7　打开、保存与查看数据文件2.2.8　ASCII码数据文件的转换2.2.9　数据库文件的转换2.2.10 观测量的查重2.3 数据文件操作2.3.1 数据文件的拆分与合并2.3.2 观测量的排序与排秩2.3.3 对变量值重新编码2.3.4 数据文件的转置与重新构建2.4 观测量的加权与选择2.4.1 定义加权变量2.4.2 选择参与分析的观测量习题2第3章 文本文件编辑与输出窗口操作3.1 文本编辑的基本方法3.2 输出窗口中的文本编辑3.2.1 利用导航器浏览输出信息3.2.2 编辑导航器中的输出项3.3 输出表格中信息的编辑3.3.1 编辑工具与常用编辑方法3.3.2 表格的转置与行、列、层的处理3.3.3 表格外观的设置与编辑3.4 输出信息的复制与打印3.4.1 复制表格3.4.2 预览打印内容和设置打印参数3.4.3 数据窗口、语句窗口内容的打印习题3第4章 构建表格4.1 自定义表格4.1.1 自定义表格的概念4.1.2 自定义表格的操作4.2 汇总、统计指标与统计检验4.2.1 统计指标与汇总项4.2.2 表格中的统计检验4.3 标题与其他选项4.3.1 定义表格标题4.3.2 定义表格选项4.4 自定义表格实例4.5 自定义表格的过程语句习题4第5章 基本统计分析5.1 频数分布分析5.1.1 一维频数分布分析过程5.1.2 交叉表分析过程5.1.3 频数分布分析实例5.2 描述统计5.2.1 最简单的描述统计分析过程与实例5.2.2 探索分析5.2.3 探索分析过程5.2.4 探索分析实例习题5第6章 均值比较与检验6.1 均值比较与均值比较的检验6.1.1 均值比较的概念6.1.2 均值比较与检验的过程6.2 MEANS过程6.2.1 MEANS过程中的统计量6.2.2 MEANS过程操作6.2.3 分析实例6.2.4 MEANS过程语句6.3 单一样本t检验6.3.1 单一样本t检验的概念6.3.2 单一样本t检验的实例6.4 独立样本t检验6.4.1 独立样本t检验的概念6.4.2 独立样本t检验的过程6.4.3 独立样本t检验的实例6.5 配对样本t检验6.5.1 配对样本t检验的概念6.5.2 配对样本t检验的过程6.5.3 配对样本t检验的实例6.6 t检验过程语句习题6第7章 方差分析7.1 方差分析的概念与方差分析过程7.1.1 方差分析的概念7.1.2 方差分析中的术语7.1.3 方差分析过程7.2 单因素方差分析7.2.1 简单的一维方差分析7.2.2 单因素方差分析过程7.2.3 单因素方差分析实例7.2.4 单因素方差分析过程语句7.3 单因变量多因素方差分析7.3.1 单因变量多因素方差分析概述7.3.2 单因变量多因素方差分析过程7.3.3 随机区组设计的方差分析7.3.4 2×2析因实验方差分析实例7.3.5 拉丁方区组设计的方差分析实例7.3.6 协方差分析实例7.3.7 多维交互效应方差分析实例7.4 多因变量线性模型的方差分析7.4.1 多因变量方差分析概述7.4.2 多因变量方差分析过程和数据要求7.4.3 多因变量线性模型方差分析实例7.5 重复测量设计的方差分析7.5.1 重复测量方差分析概述7.5.2 重复测量方差分析的数据文件结构7.5.3 组内因素的设置与重复测量方差分析过程7.5.4 重复测量方差分析实例7.5.5 关于趋势分析7.6 方差成分分析7.6.1 方差成分分析过程7.6.2 方差成分分析实例7.7 正交实验设计7.7.1 正交设计过程的功能7.7.2 正交实验设计过程7.7.3 正交实验设计实例习题7第8章 相关分析8.1 相关分析的概念与相关分析过程8.1.1 简单相关分析的概念8.1.2 相关分析过程8.2 两个变量间的相关分析8.2.1 简单相关分析过程8.2.2 两个变量间相关分析实例8.2.3 两个变量相关分析的过程语句8.2.4 关于相关矩阵8.2.5 建立相关矩阵数据文件8.3 偏相关分析8.3.1 偏相关分析的概念8.3.2 偏相关分析过程8.3.3 偏相关分析实例8.3.4 偏相关分析的过程语句8.4 距离分析8.4.1 距离分析的概念8.4.2 距离分析过程8.4.3 距离分析实例习题8第9章 回归分析9.1 线性回归9.1.1 一元线性回归9.1.2 多元线性回归9.1.3 异常值、影响点、共线性诊断9.1.4 变非线性关系为线性关系9.1.5 线性回归过程9.1.6 线性回归分析实例9.2 曲线估计9.2.1 曲线回归概述9.2.2 曲线回归过程9.2.3 曲线回归分析实例9.3 二项逻辑斯谛回归9.3.1 Logistic回归模型9.3.2 二项逻辑斯谛回归过程9.3.3 二项逻辑斯谛回归分析实例9.4 多分变量的逻辑斯谛回归9.4.1 多分变量逻辑斯谛回归的概念9.4.2 多分变量的逻辑斯谛回归过程9.4.3 多分变量逻辑斯谛回归分析实例9.5 概率单位回归9.5.1 概率单位回归的概念9.5.2 概率单位回归过程9.5.3 概率单位回归分析实例9.6 非线性回归9.6.1 非线性模型9.6.2 非线性回归过程9.6.3 非线性回归分析实例9.7 加权回归9.7.1 加权回归的概念9.7.2 加权回归过程9.7.3 加权回归分析实例9.8 两段最小二乘法9.8.1 两段最小二乘法的概念9.8.2 两段最小二乘法回归过程9.8.3 两段最小二乘法回归分析实例9.9 最优尺度回归9.9.1 最优尺度回归的概念9.9.2 最优尺度回归过程9.9.3 最优尺度回归分析实例习题9第10章 非参数检验10.1 卡方检验10.1.1 卡方检验的基本概念10.1.2 卡方检验过程10.1.3 卡方检验分析实例10.2 二项分布检验10.2.1 二项分布检验的概念与操作10.2.2 二项分布检验分析实例10.3 游程检验10.3.1 游程检验的基本概念10.3.2 游程检验过程10.3.3 游程检验分析实例10.4 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验10.4.1 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验的基本概念10.4.2 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验过程10.4.3 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验分析实例10.5 两个独立样本检验10.5.1 两个独立样本检验的用途与基本操作10.5.2 两个独立样本检验分析实例10.6 多个独立样本检验10.6.1 多个独立样本检验的用途与操作10.6.2 多个独立样本检验分析实例10.7 两个相关样本检验10.7.1 两个相关样本检验的用途与操作10.7.2 两个相关样本检验分析实例10.8 多个相关样本检验10.8.1 多个相关样本检验的用途与操作10.8.2 多个相关样本检验分析实例10.9 非参数假设检验过程的命令语句习题10第11章 聚类分析与判别分析11.1 聚类、判别分析及其分析过程11.1.1 聚类分析11.1.2 判别分析11.1.3 聚类与判别分析过程11.2 两步聚类11.2.1 两步聚类概述11.2.2 两步聚类过程11.2.3 两步聚类分析实例11.2.4 两步聚类过程的命令语句11.3 快速样本聚类11.3.1 快速样本聚类概述11.3.2 快速样本聚类过程11.3.3 快速样本聚类分析实例11.3.4 快速样本聚类过程的命令语句11.4 分层聚类11.4.1 分层聚类概述与分层聚类分析过程11.4.2 各类型数据的标准化、距离和相似性计算11.4.3 分层聚类过程11.4.4 样本聚类分析实例11.4.5 变量聚类概述11.4.6 变量聚类分析实例11.4.7 分层聚类过程的命令语句11.5 判别分析11.5.1 判别分析概述11.5.2 判别分析过程11.5.3 判别分析实例11.5.4 逐步判别分析与实例11.5.5 判别分析过程的命令语句习题11第12章 因子分析与对应分析12.1 主成分分析与因子分析12.1.1 主成分分析与因子分析概述12.1.2 因子分析过程12.1.3 因子分析实例12.1.4 利用因子得分进行聚类12.1.5 市场研究中的顾客偏好分析12.1.6 因子分析过程的命令语句12.2 对应分析12.2.1 对应分析概述12.2.2 对应分析过程12.2.3 对应分析实例12.2.4 对应分析过程的命令语句习题12第13章 尺度分析13.1 信度分析13.1.1 信度分析的概念13.1.2 信度分析过程13.1.3 信度分析实例13.2 ALSCAL多维尺度分析13.2.1 多维尺度分析的功能与数据要求13.2.2 ALSCAL多维尺度分析过程13.2.3 ALSCAL多维尺度分析实例习题13第14章 时间序列分析14.1 时间序列的建立和平稳化14.1.1 缺失值数据的修补14.1.2 建立时间序列新变量14.2 指数平滑14.2.1 指数平滑的基本概念14.2.2 Simple法14.2.3 Holt法14.2.4 Winters法14.2.5 自定义方法14.2.6 指数平滑过程的命令语句14.3 自回归14.3.1 自回归概述14.3.2 自回归分析过程14.3.3 自回归分析实例14.3.4 自回归过程的命令语句14.4 自回归综合移动平均（ARIMA）模型14.4.1 自回归综合移动平均模型概述14.4.2 自回归综合移动平均分析过程14.4.3 自回归综合移动平均分析实例14.4.4 自回归综合移动平均过程的命令语句14.5 季节分解法14.5.1 季节分解法概述14.5.2 季节分解法分析过程14.5.3 季节分解法分析实例14.5.4 季节分解法分析过程的命令语句习题14第15章 生存分析15.1 生存分析概述15.1.1 生存分析与生存数据15.1.2 生存时间函数15.1.3 Cox回归模型15.2 生命表分析15.2.1 生命表分析概述15.2.2 生命表分析过程15.2.3 生命表分析实例15.3 Kaplan-Meier分析15.3.1 Kaplan-Meier分析概述15.3.2 Kaplan-Meier分析过程15.3.3 Kaplan-Meier分析实例15.4 Cox Regression风险比例模型分析15.4.1 Cox Regression分析概述15.4.2 Cox Regression分析过程15.4.3 Cox Regression分析实例习题15第16章 多响应变量的分析16.1 多响应变量的概念与分类16.2 变量集的设置16.3 多响应变量的频数分布分析16.3.1 多响应二分变量集的频数分布分析16.3.2 多响应分类变量集的频数分布分析16.4 多响应变量的交叉表分析16.4.1 多响应变量集交叉表分析过程16.4.2 多响应二分变量集的交叉表分析16.5 多响应变量集分析的过程语句16.6 使用Table功能分析多响应变量集16.6.1 简单频数分布分析16.6.2 交叉表分析习题16第17章 生成统计图形17.1 概述17.1.1 坐标轴17.1.2 数据与图形17.1.3 图形画廊窗口17.2 条形图、线图和面积图17.2.1 选择图形类型17.2.2 观测量分类模式简单条形图17.2.3 变量模式简单条形图17.2.4 观测值模式简单面积图17.2.5 观测量分类模式多线图17.2.6 变量模式分组条形图17.2.7 观测值模式堆栈面积图17.2.8 观测量分类模式分段条形图17.2.9 变量模式垂线图17.2.10 观测值模式分段条形图17.2.11 交互式条形图、线图和面积图17.3 圆图17.3.1 观测量分类模式圆图17.3.2 变量模式圆图17.3.3 观测值模式圆图17.3.4 交互式圆图17.4 高低图17.4.1 选择高低图类型17.4.2 观测量分类模式简单高低收盘图17.4.3 变量模式分组高低收盘图17.4.4 观测值模式简单高低收盘图17.4.5 观测量分类模式简单极差图17.4.6 变量模式简单极差图17.4.7 观测值分类分组极差图17.4.8 观测量分类模式差分线图17.4.9 变量模式差分线图17.4.10 观测值模式差分线图17.5 帕累托图17.5.1 选择帕累托图类型17.5.2 观测量分类数目或数值累加模式简单帕累托图17.5.3 变量累加模式简单帕累托图17.5.4 观测值模式简单帕累托图17.5.5 观测量数目或数值累加模式堆栈帕累托图17.5.6 变量累加模式堆栈帕累托图17.5.7 观测值模式堆栈帕累托图17.6 控制图17.6.1 选择控制图类型17.6.2 观测量组结构的平均值、极差、标准差控制图17.6.3 观测量组结构的单值-移动极差控制图17.6.4 观测量组结构数据的不合格品率、不合格品数控制图17.6.5 观测量组结构的缺陷数、单位缺陷数控制图17.6.6 变量组结构数据的平均值、极差、标准差控制图17.6.7 变量组结构数据的不合格品率、不合格品数控制图17.6.8 变量组结构的缺陷数、单位缺陷数控制图17.7 箱图和误差条图17.7.1 选择箱图和误差条图类型17.7.2 观测量分类模式简单箱图17.7.3 观测量分类模式简单误差条图17.7.4 变量模式简单箱图17.7.5 观测量分类模式分组误差条图17.7.6 变量模式分组箱图17.7.7 交互式箱图和误差条图17.8 散点图17.8.1 选择散点图图式17.8.2 简单散点图17.8.3 重叠散点图17.8.4 矩阵散点图17.8.5 三维散点图17.8.6 交互式散点图17.9 直方图17.9.1 直方图生成17.9.2 交互式直方图17.10 P-P和Q-Q概率图17.10.1 P-P概率图17.10.2 Q-Q概率图17.11 序列图17.12 时间序列图17.12.1 自相关图形和偏自相关图形17.12.2 互相关图形习题17第18章 编辑统计图形18.1 认识图形组成18.2 编辑平面统计图18.2.1 图形编辑窗口18.2.2 改变图形构成18.2.3 图形大小与修饰18.2.4 坐标轴18.2.5 移动注释框和参照线18.2.6 改变条、箱线、误差条、垂线、极差和高低图外观18.2.7 线图18.2.8 圆图18.2.9 散点图18.2.10 文件管理18.3 编辑交互统计图18.3.1 进入交互图编辑状态18.3.2 设置工作环境18.3.3 图形管理器18.3.4 重新指定图形中的变量18.3.5 插入图形18.3.6 添加文字说明18.3.7 改变图形属性18.3.8 文本格式、图例和图解文本边框18.3.9 修饰坐标轴18.3.10 修饰图例18.3.11 改变图形成分18.3.12 添加条形图数值连线和生成分离圆图18.3.13 数据区域18.3.14 系统文本编排18.3.15 预设交互图形外观18.3.16 图形旋转与照明习题18数据清单参考文献

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　　《SPSS for Windows统计分析（第3版）》是在前两版的基础上，根据读者的反馈意见重新编写的。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前两版的统计分析方法，压缩了基本操作，增加了两步聚类、对应分析和表格制作的内容。为方便读者和减少篇幅，书中所有例题数据均按章节编号，并保存在所附的光盘中。为便于教师备课，本书免费为教师提供教学支持，向采纳本书作为教材的教师免费提供。　　《SPSS for Windows统计分析（第3版）》可作为高等院校统计计算与软件课程的本科生和研究生教材，也适合于从事分析和决策的社会各领域各相关专业读者学习参考。

作者简介

　　《SPSS for Windows统计分析（第3版）》是一部关于SPSS for Windows统计分析的实用教材，全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前两版的统计分析方法，压缩了基本操作，增加了两步聚类、对应分析和表格制作的内容。

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