SPSS 17.0中文版常用功能与应用实例精讲

出版时间：2010-8  出版社：电子工业  作者：赖国毅//陈超  页数：540  
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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。

内容概要

　　全书从实用的角度出发，通过常用模块与大量工程实例相结合的形式，深入浅出地介绍了SPSS 17.0中文版的操作方法和应用技巧。全书分为三篇共20章，第1～4章为基础知识篇，简单介绍了SPSS软件用户界面、参数设置、数据文件的基本操作、简单数据处理和分析结果表示，引导读者入门。第5～15章为SPSS统计分析常用模块篇，介绍了均值与方差分析、参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析与主成分分析、可靠性分析、时间序列分析和生存分析等模块，并结合实例重点解释了各个模块的算法原理和基础应用。第16～20章为行业应用实例篇，详细介绍了SPSS在实际工程领域中的应用，具体包括：社会调查与统计、市场研究/企业数据分析、证券金融统计、医学统计和生物学统计，实例典型、代表性和指导性强。读者通过学习，可以举一反三，进一步加深巩固，实现从入门到精通。　　《SPSS 17.0中文版常用功能与应用实例精讲》适合SPSS的初、中级读者使用，是统计学、社会学、经济学专业的理想教材，也是读者进行课题研究及其分析的首选参考书。

书籍目录

第一篇 基础知识篇第1章 SPSS for Windows简介 21.1 SPSS for Windows概述 21.2 SPSS的运行方式 31.3 SPSS模块与安装 31.3.1 SPSS for Windows 17.0模块介绍 31.3.2 SPSS for Windows 17.0安装步骤 41.4 SPSS的主要界面 91.4.1 SPSS的启动 91.4.2 SPSS的数据编辑窗口 101.4.3 SPSS的结果输出窗口 141.5 本章小结 17第2章 数据的基本操作 182.1 建立数据文件 182.1.1 输入数据建立数据文件 192.1.2 直接打开其他格式的数据文件 192.1.3 使用数据库查询建立数据文件 202.1.4 导入文本文件建立数据文件 222.2 编辑数据文件 222.2.1 输入数据 232.2.2 定义数据属性 232.2.3 插入或删除数据 322.2.4 数据的排序 332.2.5 选择个案 342.2.6 转置数据 362.2.7 合并数据文件 372.2.8 数据的分类汇总 422.2.9 数据菜单的其他功能 452.3 数据加工 462.3.1 数据转换 462.3.2 数据手动分组（编码） 492.3.3 数据自动分组（编码） 532.3.4 产生计数变量 542.3.5 数据秩（序）的确定 562.3.6 替换缺失值 592.4 数据文件的保存或导出 602.4.1 保存数据文件 602.4.2 导出数据文件 612.5 本章小结 62第3章 统计图表绘制 633.1 条形图 633.2 线图 693.3 面积图 713.4 饼图 733.5 高低图 753.6 箱图 773.7 直方图 793.8 本章小结 80第4章 基础统计描述 814.1 数理统计量概述 814.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. mean） 814.1.2 中位数（Median） 824.1.3 众数（Mode） 824.1.4 全距（Range） 834.1.5 方差（Variance）和标准差（StandardDeviation） 834.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） 844.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） 854.2 数据描述 854.3 频数分析 884.4 探索分析 924.5 交叉列联表分析 974.6 比率分析 1034.7 P-P图、Q-Q图 1064.8 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 1105.1 均值分析 1115.2 方差分析概述 1175.2.1 方差分析的基本原理 1175.2.2 方差分析的概念和假设 1195.3 单因素方差分析 1195.4 多因素方差分析 1295.5 重复度量 1395.5.1 数据重构 1415.5.2 重复度量 1435.6 协方差分析 1495.6.1 非饱和模型的SPSS操作 1505.6.2 饱和模型的SPSS操作 1535.7 本章小结 155第6章 参数检验 1566.1 参数检验概述 1576.1.1 参数检验问题的提出 1576.1.2 参数检验的基本步骤 1586.2 单样本T检验 1596.2.1 单样本T检验的基本方法 1596.2.2 单样本T检验的实例 1606.3 独立样本T检验 1646.3.1 独立样本T检验的基本方法 1646.3.2 独立样本T检验的实例 1656.4 配对样本T检验 1686.4.1 配对样本T检验的基本方法 1686.4.2 配对样本T检验的实例 1696.5 本章小结 172第7章 非参数检验 1737.1 卡方检验 1747.1.1 卡方检验的基本原理 1747.1.2 卡方检验的实例 1757.2 二项分布检验 1797.2.1 二项分布检验的基本原理 1797.2.2 二项分布检验的实例 1797.3 游程检验 1827.3.1 游程检验的基本原理 1827.3.2 游程检验的实例 1827.4 单个样本K-S检验 1857.4.1 单个样本K-S检验的基本原理 1857.4.2 单个样本K-S检验的实例 1867.5 两个独立样本的非参数检验 1907.5.1 两个独立样本Mann-Whitney U检验 1917.5.2 两个独立样本非参数检验的实例 1917.6 K个独立样本的非参数检验 1957.7 两个相关样本的非参数检验 2007.8 K个相关样本的非参数检验 2047.9 本章小结 207第8章 相关分析 2088.1 简单相关分析 2088.1.1 简单相关分析的基本思想 2088.1.2 相关系数 2098.1.3 简单相关分析的操作步骤 2118.2 散点图 2138.3 偏相关分析 2168.4 本章小结 218第9章 回归分析 2199.1 线性回归 2209.1.1 线性回归的基本原理 2209.1.2 SPSS线性回归 2239.1.3 一元线性回归 2299.1.4 多元线性回归 2369.2 非线性回归 2419.2.1 非线性回归的基本原理 2419.2.2 SPSS非线性回归 2419.3 曲线估计 2489.4 logistic回归 2549.5 本章小结 263第10章 聚类分析 26410.1 聚类分析概述 26510.1.1 聚类分析的基本原理 26510.1.2 聚类分析的基本方法 26610.1.3 不相似测度的度量方法 26810.2 系统聚类分析 27110.3 二阶聚类分析 28010.4 K-均值聚类分析 29210.5 本章小结 300第11章 判别分析 30211.1 判别分析的基本原理 30311.2 SPSS判别分析 30311.3 本章小结 314第12章 因子分析与主成分分析 31512.1 基本原理 31612.1.1 主成分分析 31612.1.2 因子分析 31612.1.3 方法用途 31712.1.4 使用条件 31712.1.5 常用概念和分析步骤 31812.1.6 主成分和公因子数量的确定 31812.1.7 主成分和因子分析的联系与区别 31912.2 因子分析 32012.2.1 因子分析的数学模型 32012.2.2 因子分析的基本方法 32012.2.3 因子分析的实例 32112.3 主成分分析 32712.3.1 主成分分析的数学模型 32812.3.2 主成分分析的基本方法 32812.3.3 主成分分析的实例 32912.4 本章小结 338第13章 可靠性分析 33913.1 可靠性分析概述 34013.1.1 可靠性分析的基本原理 34013.1.2 可靠性分析的基本方法 34113.2 SPSS可靠性分析 34213.3 可靠性分析的其他问题 34813.3.1 拆半可靠性系数模型 34813.3.2 Guttman模型 35113.3.3 平行模型 35213.4 本章小结 353第14章 时间序列分析 35414.1 时间序列分析概述 35514.1.1 时间序列数据及其分析方法 35514.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 35514.1.3 SPSS时间序列分析功能 35914.2 时间序列数据的预处理 35914.2.1 定义日期变量 36014.2.2 创建时间序列 36114.2.3 填补缺失数据 36514.3 指数平滑法 36714.4 自回归模型 37114.5 ARIMA模型 37814.6 周期性分解 38614.7 本章小结 390第15章 生存分析 39115.1 生存分析概述 39215.2 寿命表法 39315.3 Kaplan-Meier分析 39815.4 Cox回归分析 40515.5 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 41416.1 全国各地区农民家庭收支的分布规律分析 41416.1.1 实例内容说明 41416.1.2 实现方法分析 41516.1.3 具体操作步骤 41616.2 判定新生婴儿的性别比例是否正常 43416.2.1 实例内容说明 43416.2.2 实现方法分析 43516.2.3 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 44017.1 某商品销售量与超市规模和摆放位置的方差分析 44017.1.1 实例内容说明 44017.1.2 实现方法分析 44117.1.3 具体操作步骤 44217.2 汽车配件公司某产品尺寸的参数检验分析 45517.2.1 实例内容说明 45517.2.2 实现方法分析 45517.2.3 具体操作步骤 456第18章 SPSS行业应用实例——证券金融统计 46118.1 股票日历效应分析 46118.1.1 实例内容说明 46118.1.2 实现方法分析 46218.1.3 具体操作步骤 46218.2 汇率影响因素分析 48918.2.1 实例内容说明 48918.2.2 实现方法分析 49018.2.3 具体操作步骤 491第19章 SPSS行业应用实例——医学统计 51319.1 两组不同治疗方法的生存率分析 51319.1.1 实例内容说明 51319.1.2 实现方法分析 51419.1.3 具体操作步骤 51419.2 判断不同群体的患病比例有无差异 52019.2.1 实例内容说明 52019.2.2 实现方法分析 52119.2.3 具体操作步骤 521第20章 SPSS行业应用实例——生物学统计 53020.1 判断某种元素的缺乏是否对另一种元素含量有影响 53020.1.1 实例内容说明 53020.1.2 实现方法分析 53120.1.3 具体操作步骤 53220.2 根据动物身体属性数据分析个体之间的相似性 53520.2.1 实例内容说明 53520.2.2 实现方法分析 53520.2.3 具体操作步骤 535

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。

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