数据统计分析与SPSS应用

作者：余建英，何旭宏编著

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2003-01-01

ISBN：9787115112064

定价：¥45.00

　　本书抛开传统的书籍介绍的思路，以日常统计中经常需要用到的统计功能为目标，通过实例来讲解SPSS的应用。如果需要用到哪个统计功能，则只需要到相应的章节中去查找即可。本书的第1章和第2章是SPSS的简介和变量、数据文件操作的知识，这是SPSS的基础。第3章~第12章分别讲述了SPSS的多个常用的统计功能以及统计图的绘制。每一个统计功能，先论述其统计原理，然后用日常的例子，讲述该功能在SPSS中实现过程，最后对所得到的SPSS结果进行讨论。这样的结构使得读者既可以方便地掌握实际的操作过程，同时也能对该统计功能的原理和方法有一定的了解。本书适用于想用SPSS进行数据统计分析的人员，是广大工作人员、学生掌握SPSS不可多得的参考书籍和使用手册。

暂缺《数据统计分析与SPSS应用》作者简介

第1章  SPSS简介　1
1.1  SPSS概述　2
1.2  SPSS的版本　2
1.3  SPSS的运行方式　3
1.4  SPSS的启动. 主界面和退出　3
1.4.1  启动SPSS　3
1.4.2  SPSS的数据编辑窗口　4
1.4.3  SPSS结果输出窗口　5
1.4.4  退出SPSS　6
1.5  SPSS的帮助系统　6
1.5.1  Help菜单中的topics命令　6
1.5.2  Help菜单中的tutorial命令　7
1.5.3  各种对话框中的Help按钮　7
1.5.4  有关统计方法指导　7
第2章  变量. 数据文件. 系统参数　9
2.1  定义变量　10
2.1.1  变量的定义信息　11
2.1.2  变量定义信息的复制　14
2.2  数据的输入与保存　14
2.2.1  录入数据的一般方法　14
2.2.2  录入带有变量值标签的数据　15
2.2.3  SPSS数据文件的保存　15
2.3  数据的编辑　16
2.3.1  单元值的修改　16
2.3.2  增加和删除一个个案（Case）　17
2.3.3  数据的排序　17
2.3.4  数据的行列互换　18
2.3.5  选取个案子集　18
2.3.6  数据分类汇总　19
2.3.7  缺失值的替代　21
2.3.8  数据次序确定　22
2.4  变量的操作　23
2.4.1  增加和删除一个变量（Variable）　23
2.4.2  指定加权变量　25
2.4.3  根据已存在的变量建立新变量　25
2.4.4  产生计数变量　26
2.4.5  产生分组变量　28
2.4.6  变量的重新赋值　29
2.4.7  变量的自动赋值（Automatic Recode）　31
2.4.8  变量定义信息的查询　32
2.4.9  变量集的定义和使用　33
2.5  数据文件的合并和分组　35
2.5.1  数据文件的纵向合并　35
2.5.2  数据文件的横向合并　36
2.5.3  数据文件的分组（Split）　37
2.6  读入其他格式文件数据　38
2.6.1  读取固定格式的文本文件　38
2.6.2  读取自由格式的文本文件　41
2.6.3  读取dBASE软件文件（.dbf）　44
2.6.4  读取Excel软件文件（.xls）　45
2.6.5  读取数据库文件　46
2.7  SPSS运行环境设置　50
2.7.1  SPSS状态栏的显示和隐藏　50
2.7.2  SPSS工具栏的显示和隐藏　50
2.7.3  SPSS网格线的显示和隐藏　51
2.7.4  SPSS菜单的增加和删除　51
2.7.5  SPSS字体的设置　52
2.8  SPSS系统参数的设置　53
2.8.1  通用参数设置　53
2.8.2  结果输出（Viewer）窗口参数设置　56
2.8.3  Draft Viewer窗口参数设置　58
2.8.4  Output Labels参数设置　59
2.8.5  图形参数设置　60
2.8.6  交互图形窗口参数设置　61
2.8.7  Pivot Tables参数设置　62
2.8.8  Data参数设置　63
2.8.9  Currency参数设置　64
2.8.10  Scripts参数设置　65
第3章  统计描述　67
3.1  均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean）　68
3.1.1  统计学上的定义和计算公式　68
3.1.2  SPSS中实现过程　68
3.1.3  结果和讨论　69
3.2  中位数（Median）　70
3.2.1  统计学上的定义和计算公式　70
3.2.2  SPSS中实现过程　70
3.2.3  结果和讨论　71
3.3  众数（Mode）　72
3.3.1  统计学上的定义和计算公式　72
3.3.2  SPSS中实现过程　72
3.3.3  结果和讨论　73
3.4  全距（Range）　74
3.4.1  统计学上的定义和计算公式　74
3.4.2  SPSS中实现过程　74
3.4.3  结果和讨论　74
3.5  方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）　75
3.5.1  统计学上的定义和计算公式　75
3.5.2  SPSS中实现过程　75
3.5.3  结果和讨论　77
3.6  四分位数（Quartiles）. 十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles）　77
3.6.1  统计学上的定义　77
3.6.2  SPSS中实现过程　77
3.6.3  结果和讨论　80
3.7  频数（Frequency）　81
3.7.1  统计学上的定义和计算公式　81
3.7.2  SPSS中实现过程　81
3.7.3  结果和讨论　82
3.8  峰度（Kurtosis）　82
3.8.1  统计学上的定义和计算公式　82
3.8.2  SPSS中实现过程　83
3.8.3  结果和讨论　84
3.9  偏度（Skewness）　85
3.9.1  统计学上的定义和计算公式　85
3.9.2  SPSS中实现过程　85
3.9.3  结果和讨论　86
3.10  标准化Z分数及其线性转换　87
3.10.1  统计学上的定义和计算公式　87
3.10.2  SPSS中实现过程　87
3.10.3  结果和讨论　89
3.11  探索分析　90
3.11.1  统计学上的定义和计算公式　90
3.11.2  SPSS中实现过程　90
3.11.3  结果和讨论　94
3.12  交叉列联表分析　100
3.12.1  统计学上的定义和计算公式　100
3.12.2  SPSS中实现过程　101
3.12.3  结果和讨论　105
3.13  多选项分析　107
3.13.1  统计学上的定义和计算公式　107
3.13.2  SPSS中实现过程　108
3.13.3  结果和讨论　114
3.14  基本统计分析的报表制作　116
3.14.1  报表分类　116
3.14.2  SPSS中实现过程　116
3.14.3  结果和讨论　125
第4章  均值比较和T检验　127
4.1  Means过程　128
4.1.1  统计学上的定义和计算公式　128
4.1.2  SPSS中实现过程　128
4.1.3  结果和讨论　130
4.2  单一样本T检验　130
4.2.1  统计学上的定义和计算公式　130
4.2.2  SPSS中实现过程　131
4.2.3  结果和讨论　132
4.3  两独立样本T检验　132
4.3.1  统计学上的定义和计算公式　132
4.3.2  SPSS中实现过程　134
4.3.3  结果和讨论　135
4.4  两配对样本T检验　136
4.4.1  统计学上的定义和计算公式　136
4.4.2  SPSS中实现过程　137
4.4.3  结果和讨论　138
第5章  方差分析　141
5.1  单因素方差分析　142
5.1.1  统计学上的定义和计算公式　142
5.1.2  SPSS中实现过程　143
5.1.3  结果和讨论　147
5.2  多因素方差分析　148
5.2.1  统计学上的定义和计算公式　148
5.2.2  SPSS中实现过程　150
5.2.3  结果和讨论　154
5.3  协方差分析　158
5.3.1  统计学上的定义和计算公式　158
5.3.2  SPSS中实现过程　159
5.3.3  结果和讨论　160
第6章  相关分析　163
6.1  二元定距变量的相关分析　165
6.1.1  统计学上的定义和计算公式　165
6.1.2  SPSS中实现过程　166
6.1.3  结果和讨论　168
6.1.4  绘制相关散点图　168
6.2  二元定序变量的相关分析　170
6.2.1  统计学上的定义和计算公式　170
6.2.2  SPSS中实现过程　171
6.2.3  结果和讨论　172
6.3  偏相关分析　173
6.3.1  统计学上的定义和计算公式　173
6.3.2  SPSS中实现过程　173
6.3.3  结果和讨论　175
6.4  距离相关分析　176
6.4.1  统计学上的定义和计算公式　176
6.4.2  SPSS中实现过程　178
6.4.3  结果和讨论　186
第7章  回归分析　189
7.1  一元线性回归分析　191
7.1.1  统计学上的定义和计算公式　191
7.1.2  SPSS中实现过程　197
7.1.3  结果和讨论　203
7.2  多元线性回归分析　204
7.2.1  统计学上的定义和计算公式　204
7.2.2  SPSS中实现过程　209
7.2.3  结果和讨论　211
7.3  非线性回归分析　215
7.3.1  统计学上的定义和计算公式　215
7.3.2  SPSS中实现过程　216
7.3.3  结果和讨论　219
7.4  曲线估计　220
7.4.1  统计学上的定义和计算公式　220
7.4.2  SPSS中实现过程　221
7.4.3  结果和讨论　223
7.5  时间序列的曲线估计　228
7.5.1  统计学上的定义和计算公式　228
7.5.2  SPSS中实现过程　228
7.5.3  结果和讨论　230
7.6  含虚拟自变量的回归分析　232
7.6.1  统计学上的定义和计算公式　232
7.6.2  SPSS中实现过程　234
7.6.3  结果和讨论　235
7.7  逻辑回归分析　237
7.7.1  统计学上的定义和计算公式　237
7.7.2  SPSS中实现过程　242
7.7.3  结果和讨论　245
第8章  聚类分析与判别分析　251
8.1  层次聚类分析中的Q型聚类　253
8.1.1  统计学上的定义和计算公式　253
8.1.2  SPSS中实现过程　256
8.1.3  结果和讨论　261
8.2  层次聚类分析中的R型聚类　264
8.2.1  统计学上的定义和计算公式　264
8.2.2  SPSS中实现过程　264
8.2.3  结果和讨论　267
8.3  快速聚类分析　269
8.3.1  统计学上的定义和计算公式　269
8.3.2  SPSS中实现过程　270
8.3.3  结果和讨论　273
8.4  判别分析　277
8.4.1  统计学上的定义和计算公式　277
8.4.2  SPSS中实现过程　278
8.4.3  结果和讨论　282
第9章  因子分析　291
9.1  因子分析的定义和数学模型　292
9.1.1  统计学上的定义　292
9.1.2  数学模型　293
9.1.3  因子分析的4个基本步骤　294
9.1.4  确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析　294
9.1.5  构造因子变量　295
9.1.6  因子变量的命名解释　297
9.1.7  计算因子得分　298
9.2  SPSS中实现过程　298
9.2.1  SPSS中实现步骤　298
9.2.2  SPSS结果解释　304
9.2.3  讨论　310
第10章  非参数检验　311
10.1  总体分布的卡方（Chi-square）检验　312
10.1.1  统计学上的定义和计算公式　312
10.1.2  SPSS中实现过程　313
10.1.3  结果和讨论　316
10.2  二项分布检验　316
10.2.1  统计学上的定义和计算公式　316
10.2.2  SPSS中实现过程　317
10.2.3  结果和讨论　319
10.3  SPSS单样本变量值随机性检验　319
10.3.1  统计学上的定义和计算公式　319
10.3.2  SPSS中实现过程　320
10.3.3  结果和讨论　322
10.4  SPSS单样本K-S检验　322
10.4.1  统计学上的定义和计算公式　322
10.4.2  SPSS中实现过程　323
10.4.3  结果和讨论　325
10.5  两独立样本非参数检验　325
10.5.1  统计学上的定义和计算公式　325
10.5.2  SPSS中实现过程　328
10.5.3  结果和讨论　330
10.6  多独立样本非参数检验　332
10.6.1  统计学上的定义和计算公式　332
10.6.2  SPSS中实现过程　334
10.6.3  结果和讨论　336
10.7  两配对样本非参数检验　337
10.7.1  统计学上的定义和计算公式　337
10.7.2  SPSS中实现过程　339
10.7.3  结果和讨论　342
10.8  多配对样本非参数检验　344
10.8.1  统计学上的定义和计算公式　344
10.8.2  SPSS中实现过程　346
10.8.3  结果和讨论　351
第11章  信度分析　353
11.1  同质性信度　354
11.1.1  统计学上的定义和计算公式　354
11.1.2  SPSS中实现过程　355
11.1.3  结果和讨论　358
11.2  分半信度　360
11.2.1  统计学上的定义和计算公式　360
11.2.2  SPSS中实现过程　361
11.2.3  结果和讨论　362
11.3  再测信度　362
11.3.1  统计学上的定义和计算公式　362
11.3.2  SPSS中实现过程　363
11.3.3  结果和讨论　364
第12章  统计图的绘制　365
12.1  条形图（Bar Charts）　366
12.1.1  定义和类型　366
12.1.2  个案分组的简单条形图　367
12.1.3  单个变量的简单条形图　376
12.1.4  个案取值的简单条形图　380
12.1.5  个案分组的复式条形图　383
12.1.6  单个变量的复式条形图　385
12.1.7  个案取值的复式条形图　388
12.1.8  个案分组的分段条形图　390
12.1.9  单个变量的分段条形图　392
12.1.10  个案取值的分段条形图　394
12.2  线图（Line Charts）　396
12.2.1  定义和类型　396
12.2.2  个案分组的单线图　396
12.2.3  单个变量的多线图　398
12.2.4  个案取值的垂线图　399
12.3  面积图（Area Charts）　401
12.3.1  定义和类型　401
12.3.2  个案分组的简单面积图　401
12.3.3  单个变量的分段面积图　403
12.4  圆图（Pie Charts）　404
12.4.1  定义和类型　404
12.4.2  个案分组的圆图　405
12.5  高低图（High-Low Charts）　406
12.5.1  定义和类型　406
12.5.2  个案分组的简单高低收盘图　407
12.5.3  个案取值的简单全距图　409
12.5.4  单个变量的复式高低收盘图　411
12.5.5  个案取值的距限曲线图　412
12.6  帕累托图（Pareto Charts）　414
12.6.1  定义和类型　414
12.6.2  个案分组数目或数值累加的简单帕累托图　415
12.7  控制图（Control Charts）　418
12.7.1  定义和类型　418
12.7.2  个案排列于不同变量的平均值. 全距. 标准差控制图　419
12.7.3  同类个案排列于同一变量的单值-移动全距控制图　421
12.7.4  同类个案排列于同一变量的不合格品率. 不合格品数控制图　423
12.7.5  同类个案排列于同一变量的缺陷数. 单位缺陷数控制图　424
12.8  箱图（Boxplots）　426
12.8.1  定义和类型　426
12.8.2  个案分组的简单箱图　427
12.8.3  单个变量的复式箱图　428
12.9  误差条图（Error Bar Charts）　430
12.9.1  定义和类型　430
12.9.2  个案分组的复式误差条图　430
12.9.3  多个变量的复式误差条图　433
12.10  散点图（Scatterplots）　435
12.10.1  定义和类型　435
12.10.2  矩阵散点图　435
12.10.3  重叠散点图　438
12.11  直方图（Histogram）　440
12.11.1  定义　440
12.11.2  SPSS中实现过程　441
12.12  P-P概率图（P-P Probability Plots）　442
12.12.1  定义和类型　442
12.12.2  SPSS中实现过程　442
12.12.3  图形输出与分析　443
12.13  Q-Q概率图（Q-Q Probability Plot）　445
12.13.1  定义和类型　445
12.13.2  SPSS中实现过程　445
12.13.3  图形输出与分析　446
12.14  ROC曲线图　447
12.14.1  定义　447
12.14.2  SPSS中实现过程　447
12.14.3  图形输出与分析　449
12.15  序列图（Sequence Charts）　451
12.15.1  定义和类型　451
12.15.2  SPSS中实现过程　452
12.15.3  图形输出与分析　454
12.16  时间序列图（Time Series）　457
12.16.1  定义　457
12.16.2  自相关图和偏自相关图　457
12.16.3  互相关图　459
附录1  SPSS版本对照表和11.0新特性　462
附录2  SPSS各菜单统计功能一览　466
附录3  SPSS中的常用函数　472
附录4  常用统计分布函数　474