SPSS 統計分析從入門到精通(第2版) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界麵進行講解和操作，緻力於使讀者全麵瞭解SPSS，瞭解和學習如何使用SPSS進行數據融閤、數據分析、結果展示等工作，《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟件的實際應用。
　　全書共分25章。第1～3章重點講解瞭數據和文件的管理操作，以及SPSS係統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般綫性模型、相關分析、迴歸分析、對數綫性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第20～25章列舉瞭用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方麵的應用。
　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》適閤自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　SPSS 20概述　1
1．1　SPSS簡介　1
1．2　SPSS的安裝、啓動和退齣　3
1．2．1　SPSS 20的安裝　3
1．2．2　SPSS的啓動　4
1．2．3　SPSS 20的退齣　6
1．3　SPSS 20的界麵及設置　6
1．3．1　常用界麵　7
1．3．2　常規選項參數　10
1．3．3　查看器選項參數　12
1．3．4　文件位置選項參數　13
1．3．5　輸齣選項參數　14
1．3．6　圖錶選項參數　15
1．3．7　多重歸因選項參數　17
1．3．8　樞軸錶選項參數　18
1．3．9　數據選項參數　20
1．3．10　貨幣選項參數　21
1．3．11　腳本選項參數　22
1．3．12　語法編輯器選項參數　23

第2章　數據文件的建立與操作　24
2．1　 數據編輯器與數據文件　24
2．1．1　數據編輯器　24
2．1．2　數據文件　27
2．2　常量、變量、操作符和錶達式　28
2．2．1　常量與變量　28
2．2．2　操作符與錶達式　32
2．2．3　如何定義一個變量　33
2．2．4　概率事件　38
2．3　輸入數據　38
2．3．1　輸入數據的方法　38
2．3．2　查看文件信息和變量信息　38
2．4　編輯數據文件　40
2．4．1　在單元格中編輯數據　40
2．4．2　插入變量與刪除變量　41
2．4．3　插入觀測量與刪除觀測量　41
2．4．4　數據的剪切、復製和粘貼　42
2．4．5　撤銷操作　43
2．5　對數據文件的操作　43
2．5．1　數據文件的打開與保存　43
2．5．2　數據庫文件的轉換　44

第3章　數據文件的操作　53
3．1　數據文件的一般操作　53
3．1．1　數據排序　53
3．1．2　數據文件的拆分　54
3．1．3　數據文件的閤並　56
3．1．4　數據文件的轉置　59
3．1．5　變量取值的求秩　60
3．1．6　變量值的重新編碼　62
3．1．7　計算新變量　66
3．2　分類匯總　69
3．2．1　數據描述　69
3．2．2　分類匯總的參數設置　69
3．2．3　分類匯總的結果　71
3．3　觀測量的加權　72
3．4　數據文件的結構重組　73
3．4．1　選擇數據重組方式　74
3．4．2　變量組到觀測量組的重組　75
3．4．3　觀測量組到變量組的重組　79
3．4．4　轉置重組　82

第4章　基本統計分析功能　84
4．1　OLAP在綫分析過程　84
4．1．1　數據描述　84
4．1．2　OLAP過程的操作和設置　84
4．2　個案匯總分析　88
4．2．1　個案匯總分析的參數設置　88
4．2．2　輸齣結果　89
4．3　按行和列的匯總分析　90
4．3．1　按行匯總過程　90
4．3．2　按列匯總過程　94
4．4　頻數分析　96
4．4．1　數據描述　96
4．4．2　對分類變量的頻數分析　96
4．4．3　對連續變量的頻數分析　98
4．5　描述性統計分析　100
4．5．1　數據描述　100
4．5．2　描述性分析過程　100
4．6　探索性分析過程　101
4．6．1　數據描述　102
4．6．2　探索性分析實例　102
4．7　列聯錶分析過程　105
4．7．1　數據描述　105
4．7．2　列聯錶分析的參數設置　106
4．7．3　列聯錶分析的輸齣結果　109
4．8　Bootstrap簡介與設置　110
4．8．1　Bootstrap簡介　110
4．8．2　Bootstrap參數設置　110

第5章　均值比較和T檢驗　113
5．1　均值分析過程　114
5．1．1　原理與方法　114
5．1．2　SPSS實例分析　114
5．2　單樣本T檢驗　116
5．2．1　原理與方法　116
5．2．2　SPSS實例分析　117
5．3　獨立樣本T檢驗　118
5．3．1　原理與方法　118
5．3．2　SPSS實例分析　119
5．4　配對樣本T檢驗　120
5．4．1　原理與方法　120
5．4．2　SPSS實例分析　121

第6章　非參數檢驗　123
6．1　非參數檢驗簡介　123
6．1．1　非參數檢驗與參數檢驗　123
6．1．2　非參數檢驗的優點　124
6．1．3　非參數檢驗的缺點　124
6．2　卡方檢驗　124
6．2．1　原理與方法　125
6．2．2　數據和問題描述　126
6．2．3　卡方檢驗實例分析　126
6．3　二項式檢驗　128
6．3．1　原理與方法　128
6．3．2　數據和問題描述　128
6．3．3　二項式檢驗實例分析　129
6．4　遊程檢驗　130
6．4．1　原理與方法　130
6．4．2　數據和問題描述　130
6．4．3　遊程檢驗實例分析　131
6．5　單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗　132
6．5．1　原理與方法　132
6．5．2　數據和問題描述　132
6．5．3　單樣本K-S檢驗實例分析　133
6．6　兩個獨立樣本檢驗　134
6．6．1　原理與方法　134
6．6．2　數據和問題描述　134
6．6．3　兩個獨立樣本檢驗實例分析　135
6．7　k個獨立樣本的檢驗　136
6．7．1　原理與方法　136
6．7．2　數據和問題描述　137
6．7．3　k個獨立樣本檢驗實例分析　137
6．8　兩個相關樣本的檢驗　138
6．8．1　原理與方法　138
6．8．2　數據和問題描述　140
6．8．3　兩個相關樣本檢驗的實例分析　140
6．9　k個相關樣本的檢驗　141
6．9．1　原理與方法　141
6．9．2　數據和問題描述　143
6．9．3　k個相關樣本檢驗的實例分析　143

第7章　多重響應分析　145
7．1　多重響應概述　145
7．2　多重響應變量集的定義　145
7．3　多重響應變量集的頻率分析　147
7．4　多重響應變量集的交叉錶分析　148
7．5　用錶過程研究多重響應變量集　151
7．5．1　多重響應變量集的定義　151
7．5．2　建立包含多重響應變量集的錶格　151

第8章　迴歸分析　155
8．1　綫性迴歸　155
8．1．1　一元綫性迴歸的基本原理　155
8．1．2　多元綫性迴歸的基本原理　157
8．1．3　模型假設的其他檢驗　158
8．1．4　問題描述和數據準備　159
8．1．5　綫性迴歸分析的設置和操作　159
8．1．6　案例的結果分析　163
8．2　麯綫迴歸　166
8．2．1　麯綫迴歸的基本原理　166
8．2．2　問題描述和數據準備　167
8．2．3　麯綫迴歸分析的設置和操作　167
8．2．4　案例的結果分析　169
8．3　非綫性迴歸　170
8．3．1　非綫性迴歸簡介　170
8．3．2　問題描述和數據準備　172
8．3．3　非綫性迴歸的參數設置　173
8．3．4　案例的結果分析　177
8．4　二元Logistic迴歸　177
8．4．1　二元Logistic迴歸的數學原理　178
8．4．2　問題描述和數據準備　179
8．4．3　二元Logistic迴歸的參數設置　180
8．4．4　案例的結果分析　184
8．5　多元Logistic迴歸分析　187
8．5．1　多元Logistic迴歸的原理簡介　187
8．5．2　問題描述和數據準備　187
8．5．3　多元Logistic迴歸參數設置　188
8．5．4　案例的結果分析　192
8．6　有序迴歸　194
8．6．1　問題描述和數據準備　194
8．6．2　有序迴歸的參數設置　195
8．6．3　案例的結果分析　198
8．7　概率單位迴歸分析　200
8．7．1　概率單位迴歸分析簡介　200
8．7．2　問題描述和數據準備　201
8．7．3　概率單位迴歸的參數設置　201
8．7．4　案例的結果分析　203
8．8　加權迴歸分析　204
8．8．1　加權迴歸分析簡介　204
8．8．2　問題描述和數據準備　205
8．8．3　加權迴歸的參數設置　206
8．8．4　案例的結果分析　206
8．9　二階段最小二乘迴歸　208
8．9．1　二階段最小二乘迴歸的基本原理　208
8．9．2　問題描述和數據準備　208
8．9．3　二階段最小二乘迴歸的參數設置　209
8．9．4　案例的結果分析　210
8．10　最佳尺度迴歸　211
8．10．1　最佳尺度迴歸原理　211
8．10．2　問題描述和數據準備　211
8．10．3　最佳尺度迴歸的參數設置　212
8．10．4　案例的結果分析　216

第9章　方差分析　220
9．1　方差分析簡介　220
9．1．1　t檢驗與方差分析的比較　220
9．1．2　方差分析的基本原理　221
9．2　單因素方差分析　223
9．2．1　原理與方法　223
9．2．2　單因素方差分析實例　223
9．3　多因素方差分析過程　228
9．3．1　原理與方法　228
9．3．2　二因素方差分析實例　231
9．3．3　協方差分析實例　238
9．3．4　交互效應中隨機因素的分析　241
9．4　多元方差分析　245
9．4．1　原理與方法　245
9．4．2　多元方差分析實例　245
9．5　重復測量設計的方差分析　247
9．5．1　原理與方法　247
9．5．2　SPSS實例分析　248
9．6　方差成分分析　253
9．6．1　原理簡介　253
9．6．2　SPSS實例分析　253
9．7　正交試驗設計　256
9．7．1　正交試驗設計簡述　257
9．7．2　SPSS實例分析　257
9．7．3　正交試驗設計的方差分析　259

第10章　相關分析　261
10．1　相關分析的基本概念　261
10．1．1　相關分析的特點和應用　261
10．1．2　相關係數的計算　262
10．1．3　SPSS提供的相關分析功能　263
10．2　兩變量相關分析　263
10．2．1　問題描述和數據準備　264
10．2．2　相關分析的參數設置　264
10．2．3　案例的結果分析　265
10．3　偏相關分析　266
10．3．1　偏相關分析的基本原理　266
10．3．2　偏相關分析實例　267
10．4　距離分析　268
10．4．1　距離分析的基本概念　268
10．4．2　距離分析的參數設置　269
10．4．3　距離分析實例　272

第11章　因子分析　275
11．1　因子分析的原理簡介　275
11．1．1　因子分析的基本思想　275
11．1．2　因子分析和主成分分析的聯係　275
11．1．3　因子分析的基本步驟　276
11．2　SPSS因子分析的應用實例　277
11．2．1　數據描述　277
11．2．2　SPSS因子分析過程的設置　278
11．2．3　結果分析　282

第12章　分類分析　288
12．1　聚類分析的原理簡介　288
12．1．1　聚類分析的基本概念　288
12．1．2　聚類分析的一般原理　289
12．2　快速樣本聚類過程　291
12．2．1　快速聚類簡介　291
12．2．2　問題描述和數據準備　291
12．2．3　SPSS快速聚類的設置　292
12．2．4　案例的結果分析　294
12．3　係統聚類　295
12．3．1　係統聚類簡介　295
12．3．2　問題描述和數據準備　295
12．3．3　SPSS係統聚類的設置　296
12．3．4　案例的結果分析　299
12．3．5　對聚類結果的進一步分析　301
12．4　兩步聚類分析　302
12．4．1　兩步聚類簡介　302
12．4．2　問題描述和數據準備　303
12．4．3　SPSS兩步聚類的設置　304
12．4．4　案例的結果分析　307
12．5　一般判彆分析　310
12．5．1　判彆分析的基本原理　310
12．5．2　問題描述和數據準備　311
12．5．3　判彆分析的參數設置　312
12．5．4　案例的結果分析　314
12．6　逐步判彆分析實例　318
12．6．1　問題描述和數據準備　318
12．6．2　逐步判彆的參數設置　319
12．6．3　案例的結果分析　321
12．7　決策樹分析　324
12．7．1　決策樹分類的基本原理　324
12．7．2　決策樹過程的參數設置　326
12．7．3　問題描述和數據準備　339
12．7．4　案例分析　339

第13章　生存分析　346
13．1　生存分析簡介　346
13．1．1　生存分析的基本概念　346
13．1．2　生存分析的數據特點　348
13．1．3　生存分析的常用方法　348
13．1．4　SPSS中的生存分析過程　348
13．2　壽命錶分析　348
13．2．1　壽命錶分析簡介　349
13．2．2　壽命錶分析的基本步驟　349
13．2．3　壽命錶實例分析　350
13．3　Kaplan-Meier分析　352
13．3．1　Kaplan-Meier分析的步驟　353
13．3．2　生存麯綫的比較和檢驗　353
13．3．3　Kaplan-Meier分析實例　353
13．4　Cox迴歸模型　357
13．4．1　Cox迴歸模型的原理簡介　357
13．4．2　Cox迴歸實例分析　358

第14章　信度分析　366
14．1　信度分析　366
14．1．1　信度分析的基本原理　366
14．1．2　問題描述和數據準備　368
14．1．3　信度分析的參數設置　368
14．1．4　案例的結果分析　370
14．2　多維尺度分析　371
14．2．1　多維尺度分析簡介　371
14．2．2　問題描述和數據準備　371
14．2．3　ALSCAL過程的參數設置　371
14．2．4　案例的結果分析　374

第15章　時間序列分析　377
15．1　SPSS的時間序列分析概覽　377
15．1．1　創建模型的通用設置選項　378
15．1．2　應用模型的通用設置選項　383
15．2　時間序列數據的預分析　384
15．2．1　缺失值替換　384
15．2．2　定義日期變量　385
15．2．3　時間序列的平穩化　386
15．3　指數平滑模型　388
15．3．1　指數平滑的基本原理　388
15．3．2　指數平滑模型的參數設置　389
15．3．3　指數平滑模型實例分析　391
15．4　ARIMA模型　395
15．4．1　ARIMA模型的基本原理　395
15．4．2　ARIMA模型的參數設置　396
15．4．3　ARIMA模型實例分析　398
15．5　季節分解模型　400
15．5．1　季節分解法概述　401
15．5．2　季節分解模型實例分析　401

第16章　對數綫性模型　406
16．1　對數綫性模型概述　406
16．1．1　簡單列聯錶分析的不足　406
16．1．2　對數綫性模型的基本形式　406
16．2　常規對數綫性模型過程　407
16．2．1　常規過程概述　407
16．2．2　問題描述和數據準備　407
16．2．3　常規過程的參數設置　408
16．2．4　案例的結果分析　410
16．3　Logit過程　411
16．3．1　Logit過程概述　411
16．3．2　問題描述和數據準備　412
16．3．3　Logit過程的參數設置　412
16．3．4　案例的結果分析　413
16．4　模型選擇過程　415
16．4．1　模型選擇過程概述　415
16．4．2　問題描述和數據準備　416
16．4．3　層次對數綫性模型的操作過程　416
16．4．4　案例的結果分析　417

第17章　對應分析　420
17．1　對應分析的基本原理　420
17．1．1　對應分析與因子分析　420
17．1．2　SPSS中的對應分析　421
17．1．3　使用對應分析的注意事項　421
17．2　簡單對應分析　421
17．2．1　簡單對應分析的數學原理　421
17．2．2　SPSS簡單對應分析實例　422
17．3　多元對應分析　427
17．3．1　多元對應分析的基本概念及其特點　428
17．3．2　多元對應分析的參數設置　428
17．3．3　實例的結果分析　434

第18章　缺失值分析　438
18．1　缺失值分析的概念　438
18．1．1　缺失值的錶現方式　438
18．1．2　SPSS中的缺

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