SPSS for Windows統計分析

所属分类:專用軟件  
出版时间:2006-6   出版时间:電子工業   作者:盧紋岱   页数:700  

前言

  SPSS軟件原名Statistical Package for the Social Science,社會科學用統計軟件包。2000年SPSS公司將其英文全稱改為“Statistical Product and Service Solutions”,意為“統計產品與服務解決方案”,是一個組合式軟件包。它集數據整理、分析過程、結果輸出等功能于一身,是世界著名的統計分析軟件之一。SPSS for Windows使用Windows的窗口方式展示各種管理數據和分析方法的功能,使用對話框展示各種功能選擇項,清晰、直觀、易學易用,涵蓋面廣。用戶只要掌握一定的Windows操作技能和統計分析原理,就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。

内容概要

  《SPSS for Windows統計分析(第3版)》是一部關于SPSS for Windows統計分析的實用教材,全書內容以統計分析應用為主,簡要介紹各種統計分析方法的基本思想和基本概念;詳細敘述操作方法,每種分析方法均給出對應的例題,涉及各個領域。每個例題均從方法選擇、數據文件結構、操作步驟和結果分析方面給予說明。本書保留前兩版的統計分析方法,壓縮了基本操作,增加了兩步聚類、對應分析和表格制作的內容。

书籍目录

第1章 SPSS for Windows概述1.1 環境要求及安裝方法1.1.1 SPSS環境要求1.1.2 SPSS軟件安裝方法1.1.3 SPSS的啟動與退出1.1.4 SPSS的運行管理方式1.2 窗口及其功能概述1.2.1 數據編輯窗口1.2.2 輸出窗口1.2.3 語句窗口1.2.4 窗口菜單1.2.5 對話框及其使用方法1.2.6 設置工具欄中的工具圖標按鈕1.3 系統參數設置1.3.1 參數設置基本操作1.3.2 通用參數設置1.3.3 輸出觀察窗口參數設置1.3.4 草稿觀察窗口參數設置1.3.5 標簽輸出設置1.3.6 統計圖形參數設置1.3.7 輸出表格參數設置1.3.8 數據屬性參數設置1.3.9 數值型變量自定義格式設置1.3.10 交互圖形窗口參數設置1.4 統計分析功能概述1.5 獲得幫助1.5.1 SPSS的幫助系統1.5.2 右鍵幫助習題1第2章 數據與數據文件2.1 概述2.1.1 常量與變量2.1.2 操作符與表達式2.1.3 概率事件(觀測量)2.1.4 SPSS函數2.2 變量定義與數據編輯2.2.1 數據編輯器2.2.2 定義變量2.2.3 定義日期變量2.2.4 數據錄入與編輯2.2.5 根據已有的變量建立新變量2.2.6 建立值標簽的工具與程序2.2.7 打開、保存與查看數據文件2.2.8 ASCII碼數據文件的轉換2.2.9 數據庫文件的轉換2.2.10 觀測量的查重2.3 數據文件操作2.3.1 數據文件的拆分與合並2.3.2 觀測量的排序與排秩2.3.3 對變量值重新編碼2.3.4 數據文件的轉置與重新構建2.4 觀測量的加權與選擇2.4.1 定義加權變量2.4.2 選擇參與分析的觀測量習題2第3章 文本文件編輯與輸出窗口操作3.1 文本編輯的基本方法3.2 輸出窗口中的文本編輯3.2.1 利用導航器瀏覽輸出信息3.2.2 編輯導航器中的輸出項3.3 輸出表格中信息的編輯3.3.1 編輯工具與常用編輯方法3.3.2 表格的轉置與行、列、層的處理3.3.3 表格外觀的設置與編輯3.4 輸出信息的復制與打印3.4.1 復制表格3.4.2 預覽打印內容和設置打印參數3.4.3 數據窗口、語句窗口內容的打印習題3第4章 構建表格4.1 自定義表格4.1.1 自定義表格的概念4.1.2 自定義表格的操作4.2 匯總、統計指標與統計檢驗4.2.1 統計指標與匯總項4.2.2 表格中的統計檢驗4.3 標題與其他選項4.3.1 定義表格標題4.3.2 定義表格選項4.4 自定義表格實例4.5 自定義表格的過程語句習題4第5章 基本統計分析5.1 頻數分布分析5.1.1 一維頻數分布分析過程5.1.2 交叉表分析過程5.1.3 頻數分布分析實例5.2 描述統計5.2.1 最簡單的描述統計分析過程與實例5.2.2 探索分析5.2.3 探索分析過程5.2.4 探索分析實例習題5第6章 均值比較與檢驗6.1 均值比較與均值比較的檢驗6.1.1 均值比較的概念6.1.2 均值比較與檢驗的過程6.2 MEANS過程6.2.1 MEANS過程中的統計量6.2.2 MEANS過程操作6.2.3 分析實例6.2.4 MEANS過程語句6.3 單一樣本t檢驗6.3.1 單一樣本t檢驗的概念6.3.2 單一樣本t檢驗的實例6.4 獨立樣本t檢驗6.4.1 獨立樣本t檢驗的概念6.4.2 獨立樣本t檢驗的過程6.4.3 獨立樣本t檢驗的實例6.5 配對樣本t檢驗6.5.1 配對樣本t檢驗的概念6.5.2 配對樣本t檢驗的過程6.5.3 配對樣本t檢驗的實例6.6 t檢驗過程語句習題6第7章 方差分析7.1 方差分析的概念與方差分析過程7.1.1 方差分析的概念7.1.2 方差分析中的術語7.1.3 方差分析過程7.2 單因素方差分析7.2.1 簡單的一維方差分析7.2.2 單因素方差分析過程7.2.3 單因素方差分析實例7.2.4 單因素方差分析過程語句7.3 單因變量多因素方差分析7.3.1 單因變量多因素方差分析概述7.3.2 單因變量多因素方差分析過程7.3.3 隨機區組設計的方差分析7.3.4 2×2析因實驗方差分析實例7.3.5 拉丁方區組設計的方差分析實例7.3.6 協方差分析實例7.3.7 多維交互效應方差分析實例7.4 多因變量線性模型的方差分析7.4.1 多因變量方差分析概述7.4.2 多因變量方差分析過程和數據要求7.4.3 多因變量線性模型方差分析實例7.5 重復測量設計的方差分析7.5.1 重復測量方差分析概述7.5.2 重復測量方差分析的數據文件結構7.5.3 組內因素的設置與重復測量方差分析過程7.5.4 重復測量方差分析實例7.5.5 關于趨勢分析7.6 方差成分分析7.6.1 方差成分分析過程7.6.2 方差成分分析實例7.7 正交實驗設計7.7.1 正交設計過程的功能7.7.2 正交實驗設計過程7.7.3 正交實驗設計實例習題7第8章 相關分析8.1 相關分析的概念與相關分析過程8.1.1 簡單相關分析的概念8.1.2 相關分析過程8.2 兩個變量間的相關分析8.2.1 簡單相關分析過程8.2.2 兩個變量間相關分析實例8.2.3 兩個變量相關分析的過程語句8.2.4 關于相關矩陣8.2.5 建立相關矩陣數據文件8.3 偏相關分析8.3.1 偏相關分析的概念8.3.2 偏相關分析過程8.3.3 偏相關分析實例8.3.4 偏相關分析的過程語句8.4 距離分析8.4.1 距離分析的概念8.4.2 距離分析過程8.4.3 距離分析實例習題8第9章 回歸分析9.1 線性回歸9.1.1 一元線性回歸9.1.2 多元線性回歸9.1.3 異常值、影響點、共線性診斷9.1.4 變非線性關系為線性關系9.1.5 線性回歸過程9.1.6 線性回歸分析實例9.2 曲線估計9.2.1 曲線回歸概述9.2.2 曲線回歸過程9.2.3 曲線回歸分析實例9.3 二項邏輯斯諦回歸9.3.1 Logistic回歸模型9.3.2 二項邏輯斯諦回歸過程9.3.3 二項邏輯斯諦回歸分析實例9.4 多分變量的邏輯斯諦回歸9.4.1 多分變量邏輯斯諦回歸的概念9.4.2 多分變量的邏輯斯諦回歸過程9.4.3 多分變量邏輯斯諦回歸分析實例9.5 概率單位回歸9.5.1 概率單位回歸的概念9.5.2 概率單位回歸過程9.5.3 概率單位回歸分析實例9.6 非線性回歸9.6.1 非線性模型9.6.2 非線性回歸過程9.6.3 非線性回歸分析實例9.7 加權回歸9.7.1 加權回歸的概念9.7.2 加權回歸過程9.7.3 加權回歸分析實例9.8 兩段最小二乘法9.8.1 兩段最小二乘法的概念9.8.2 兩段最小二乘法回歸過程9.8.3 兩段最小二乘法回歸分析實例9.9 最優尺度回歸9.9.1 最優尺度回歸的概念9.9.2 最優尺度回歸過程9.9.3 最優尺度回歸分析實例習題9第10章 非參數檢驗10.1 卡方檢驗10.1.1 卡方檢驗的基本概念10.1.2 卡方檢驗過程10.1.3 卡方檢驗分析實例10.2 二項分布檢驗10.2.1 二項分布檢驗的概念與操作10.2.2 二項分布檢驗分析實例10.3 游程檢驗10.3.1 游程檢驗的基本概念10.3.2 游程檢驗過程10.3.3 游程檢驗分析實例10.4 一個樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗10.4.1 一個樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗的基本概念10.4.2 柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗過程10.4.3 柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗分析實例10.5 兩個獨立樣本檢驗10.5.1 兩個獨立樣本檢驗的用途與基本操作10.5.2 兩個獨立樣本檢驗分析實例10.6 多個獨立樣本檢驗10.6.1 多個獨立樣本檢驗的用途與操作10.6.2 多個獨立樣本檢驗分析實例10.7 兩個相關樣本檢驗10.7.1 兩個相關樣本檢驗的用途與操作10.7.2 兩個相關樣本檢驗分析實例10.8 多個相關樣本檢驗10.8.1 多個相關樣本檢驗的用途與操作10.8.2 多個相關樣本檢驗分析實例10.9 非參數假設檢驗過程的命令語句習題10第11章 聚類分析與判別分析11.1 聚類、判別分析及其分析過程11.1.1 聚類分析11.1.2 判別分析11.1.3 聚類與判別分析過程11.2 兩步聚類11.2.1 兩步聚類概述11.2.2 兩步聚類過程11.2.3 兩步聚類分析實例11.2.4 兩步聚類過程的命令語句11.3 快速樣本聚類11.3.1 快速樣本聚類概述11.3.2 快速樣本聚類過程11.3.3 快速樣本聚類分析實例11.3.4 快速樣本聚類過程的命令語句11.4 分層聚類11.4.1 分層聚類概述與分層聚類分析過程11.4.2 各類型數據的標準化、距離和相似性計算11.4.3 分層聚類過程11.4.4 樣本聚類分析實例11.4.5 變量聚類概述11.4.6 變量聚類分析實例11.4.7 分層聚類過程的命令語句11.5 判別分析11.5.1 判別分析概述11.5.2 判別分析過程11.5.3 判別分析實例11.5.4 逐步判別分析與實例11.5.5 判別分析過程的命令語句習題11第12章 因子分析與對應分析12.1 主成分分析與因子分析12.1.1 主成分分析與因子分析概述12.1.2 因子分析過程12.1.3 因子分析實例12.1.4 利用因子得分進行聚類12.1.5 市場研究中的顧客偏好分析12.1.6 因子分析過程的命令語句12.2 對應分析12.2.1 對應分析概述12.2.2 對應分析過程12.2.3 對應分析實例12.2.4 對應分析過程的命令語句習題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 信度分析過程13.1.3 信度分析實例13.2 ALSCAL多維尺度分析13.2.1 多維尺度分析的功能與數據要求13.2.2 ALSCAL多維尺度分析過程13.2.3 ALSCAL多維尺度分析實例習題13第14章 時間序列分析14.1 時間序列的建立和平穩化14.1.1 缺失值數據的修補14.1.2 建立時間序列新變量14.2 指數平滑14.2.1 指數平滑的基本概念14.2.2 Simple法14.2.3 Holt法14.2.4 Winters法14.2.5 自定義方法14.2.6 指數平滑過程的命令語句14.3 自回歸14.3.1 自回歸概述14.3.2 自回歸分析過程14.3.3 自回歸分析實例14.3.4 自回歸過程的命令語句14.4 自回歸綜合移動平均(ARIMA)模型14.4.1 自回歸綜合移動平均模型概述14.4.2 自回歸綜合移動平均分析過程14.4.3 自回歸綜合移動平均分析實例14.4.4 自回歸綜合移動平均過程的命令語句14.5 季節分解法14.5.1 季節分解法概述14.5.2 季節分解法分析過程14.5.3 季節分解法分析實例14.5.4 季節分解法分析過程的命令語句習題14第15章 生存分析15.1 生存分析概述15.1.1 生存分析與生存數據15.1.2 生存時間函數15.1.3 Cox回歸模型15.2 生命表分析15.2.1 生命表分析概述15.2.2 生命表分析過程15.2.3 生命表分析實例15.3 Kaplan-Meier分析15.3.1 Kaplan-Meier分析概述15.3.2 Kaplan-Meier分析過程15.3.3 Kaplan-Meier分析實例15.4 Cox Regression風險比例模型分析15.4.1 Cox Regression分析概述15.4.2 Cox Regression分析過程15.4.3 Cox Regression分析實例習題15第16章 多響應變量的分析16.1 多響應變量的概念與分類16.2 變量集的設置16.3 多響應變量的頻數分布分析16.3.1 多響應二分變量集的頻數分布分析16.3.2 多響應分類變量集的頻數分布分析16.4 多響應變量的交叉表分析16.4.1 多響應變量集交叉表分析過程16.4.2 多響應二分變量集的交叉表分析16.5 多響應變量集分析的過程語句16.6 使用Table功能分析多響應變量集16.6.1 簡單頻數分布分析16.6.2 交叉表分析習題16第17章 生成統計圖形17.1 概述17.1.1 坐標軸17.1.2 數據與圖形17.1.3 圖形畫廊窗口17.2 條形圖、線圖和面積圖17.2.1 選擇圖形類型17.2.2 觀測量分類模式簡單條形圖17.2.3 變量模式簡單條形圖17.2.4 觀測值模式簡單面積圖17.2.5 觀測量分類模式多線圖17.2.6 變量模式分組條形圖17.2.7 觀測值模式堆棧面積圖17.2.8 觀測量分類模式分段條形圖17.2.9 變量模式垂線圖17.2.10 觀測值模式分段條形圖17.2.11 交互式條形圖、線圖和面積圖17.3 圓圖17.3.1 觀測量分類模式圓圖17.3.2 變量模式圓圖17.3.3 觀測值模式圓圖17.3.4 交互式圓圖17.4 高低圖17.4.1 選擇高低圖類型17.4.2 觀測量分類模式簡單高低收盤圖17.4.3 變量模式分組高低收盤圖17.4.4 觀測值模式簡單高低收盤圖17.4.5 觀測量分類模式簡單極差圖17.4.6 變量模式簡單極差圖17.4.7 觀測值分類分組極差圖17.4.8 觀測量分類模式差分線圖17.4.9 變量模式差分線圖17.4.10 觀測值模式差分線圖17.5 帕累托圖17.5.1 選擇帕累托圖類型17.5.2 觀測量分類數目或數值累加模式簡單帕累托圖17.5.3 變量累加模式簡單帕累托圖17.5.4 觀測值模式簡單帕累托圖17.5.5 觀測量數目或數值累加模式堆棧帕累托圖17.5.6 變量累加模式堆棧帕累托圖17.5.7 觀測值模式堆棧帕累托圖17.6 控制圖17.6.1 選擇控制圖類型17.6.2 觀測量組結構的平均值、極差、標準差控制圖17.6.3 觀測量組結構的單值-移動極差控制圖17.6.4 觀測量組結構數據的不合格品率、不合格品數控制圖17.6.5 觀測量組結構的缺陷數、單位缺陷數控制圖17.6.6 變量組結構數據的平均值、極差、標準差控制圖17.6.7 變量組結構數據的不合格品率、不合格品數控制圖17.6.8 變量組結構的缺陷數、單位缺陷數控制圖17.7 箱圖和誤差條圖17.7.1 選擇箱圖和誤差條圖類型17.7.2 觀測量分類模式簡單箱圖17.7.3 觀測量分類模式簡單誤差條圖17.7.4 變量模式簡單箱圖17.7.5 觀測量分類模式分組誤差條圖17.7.6 變量模式分組箱圖17.7.7 交互式箱圖和誤差條圖17.8 散點圖17.8.1 選擇散點圖圖式17.8.2 簡單散點圖17.8.3 重疊散點圖17.8.4 矩陣散點圖17.8.5 三維散點圖17.8.6 交互式散點圖17.9 直方圖17.9.1 直方圖生成17.9.2 交互式直方圖17.10 P-P和Q-Q概率圖17.10.1 P-P概率圖17.10.2 Q-Q概率圖17.11 序列圖17.12 時間序列圖17.12.1 自相關圖形和偏自相關圖形17.12.2 互相關圖形習題17第18章 編輯統計圖形18.1 認識圖形組成18.2 編輯平面統計圖18.2.1 圖形編輯窗口18.2.2 改變圖形構成18.2.3 圖形大小與修飾18.2.4 坐標軸18.2.5 移動注釋框和參照線18.2.6 改變條、箱線、誤差條、垂線、極差和高低圖外觀18.2.7 線圖18.2.8 圓圖18.2.9 散點圖18.2.10 文件管理18.3 編輯交互統計圖18.3.1 進入交互圖編輯狀態18.3.2 設置工作環境18.3.3 圖形管理器18.3.4 重新指定圖形中的變量18.3.5 插入圖形18.3.6 添加文字說明18.3.7 改變圖形屬性18.3.8 文本格式、圖例和圖解文本邊框18.3.9 修飾坐標軸18.3.10 修飾圖例18.3.11 改變圖形成分18.3.12 添加條形圖數值連線和生成分離圓圖18.3.13 數據區域18.3.14 系統文本編排18.3.15 預設交互圖形外觀18.3.16 圖形旋轉與照明習題18數據清單參考文獻

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  《SPSS for Windows統計分析(第3版)》是在前兩版的基礎上,根據讀者的反饋意見重新編寫的。全書內容以統計分析應用為主,簡要介紹各種統計分析方法的基本思想和基本概念;詳細敘述操作方法,每種分析方法均給出對應的例題,涉及各個領域。每個例題均從方法選擇、數據文件結構、操作步驟和結果分析方面給予說明。本書保留前兩版的統計分析方法,壓縮了基本操作,增加了兩步聚類、對應分析和表格制作的內容。為方便讀者和減少篇幅,書中所有例題數據均按章節編號,並保存在所附的光盤中。為便于教師備課,本書免費為教師提供教學支持,向采納本書作為教材的教師免費提供。  《SPSS for Windows統計分析(第3版)》可作為高等院校統計計算與軟件課程的本科生和研究生教材,也適合于從事分析和決策的社會各領域各相關專業讀者學習參考。

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