SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析教程（SPSS 22.0中英文版 第4版）

第1章 SPSS Statistics概述
1．1 SPSS Statistics簡(jiǎn)介
1．2 數(shù)據(jù)管理
1．3 數(shù)據(jù)變換
1．4 統(tǒng)計(jì)分析
1．5 直銷(xiāo)分析
1．6 繪圖第2章 SPSS入門(mén)
2．1 SPSS的啟動(dòng)與退出
2．1．1 SPSS的啟動(dòng)
2．1．2 SPSS的退出
2．2 SPSS界面簡(jiǎn)介
2．2．1 SPSS中文版界面設(shè)置
2．2．2 數(shù)據(jù)編輯器界面簡(jiǎn)介
2．2．3 SPSS結(jié)果輸出瀏覽器
簡(jiǎn)介
2．3 打開(kāi)數(shù)據(jù)與錄入數(shù)據(jù)
2．3．1 數(shù)據(jù)文件的導(dǎo)入與輸出
2．3．2 SPSS基本操作與文件
類(lèi)型
2．3．3 數(shù)據(jù)錄入示例第3章 數(shù)據(jù)管理
3．1 變量管理
3．1．1 插入變量
3．1．2 定義變量屬性
3．1．3 復(fù)制數(shù)據(jù)屬性
3．1．4 其他變量管理功能
3．2 個(gè)案管理
3．2．1 驗(yàn)證數(shù)據(jù)
3．2．2 標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案
3．2．3 排序個(gè)案
3．2．4 選擇個(gè)案
3．2．5 加權(quán)個(gè)案
3．2．6 其他個(gè)案管理功能
3．3 數(shù)據(jù)文件管理
3．3．1 比較數(shù)據(jù)集
3．3．2 行列轉(zhuǎn)置
3．3．3 合并文件
3．3．4 匯總數(shù)據(jù)
3．3．5 正交設(shè)計(jì)
3．3．6 拆分?jǐn)?shù)據(jù)文件
3．3．7 拆分為數(shù)據(jù)文件第4章 數(shù)據(jù)變換
4．1 計(jì)算變量
4．2 對(duì)個(gè)案內(nèi)的值計(jì)數(shù)
4．3 轉(zhuǎn)換值
4．4 重新編碼
4．4．1 重新編碼為相同變量
4．4．2 重新編碼為不同變量
4．4．3 自動(dòng)重新編碼
4．5 可視分箱化
4．6 最優(yōu)分箱化
4．7 個(gè)案排秩
4．8 其他變換功能第5章 SPSS的函數(shù)
5．1 計(jì)算（賦值）
5．2 常用函數(shù)參數(shù)
5．3 常用函數(shù)類(lèi)型
5．3．1 算術(shù)函數(shù)
5．3．2 統(tǒng)計(jì)函數(shù)
5．3．3 串函數(shù)
5．3．4 字符串/數(shù)值轉(zhuǎn)換函數(shù)
5．3．5 日期與時(shí)間函數(shù)
5．3．6 隨機(jī)變量和分布函數(shù)
5．3．7 缺失值函數(shù)
5．3．8 邏輯函數(shù)
5．3．9 滯后函數(shù)
5．3．10 值標(biāo)簽函數(shù)
5．3．11 得分表達(dá)式
5．4 函數(shù)中缺失值的處理方式第6章 描述統(tǒng)計(jì)分析
6．1 頻率分析
6．2 描述性分析
6．3 描述性分析的自助法應(yīng)用
6．4 探索分析
6．5 交叉表分析
6．5．1 兩樣本率的比較
6．5．2 R×2交叉表的卡方檢驗(yàn)
（多個(gè)計(jì)數(shù)資料比較）
6．6 比率統(tǒng)計(jì)第7章 平均值比較分析
7．1 平均值分析
7．2 單樣本資料的t檢驗(yàn)
7．3 兩獨(dú)立樣本資料的t檢驗(yàn)
7．3．1 成組t檢驗(yàn)
7．3．2 兩樣本幾何平均數(shù)的
比較
7．4 配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)
7．5 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料方差
分析
7．5．1 含量相等的完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料
方差分析
7．5．2 含量不等的單向方差
分析
7．5．3 幾何平均數(shù)的單向方差
分析第8章 一般線(xiàn)性模型
8．1 單變量方差分析
8．1．1 隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)資料的
方差分析
8．1．2 A×B析因設(shè)計(jì)資料的
方差分析
8．1．3 拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差
分析
8．1．4 裂區(qū)設(shè)計(jì)資料的方差
分析
8．1．5 二階段交叉設(shè)計(jì)資料的
方差分析
8．1．6 正交設(shè)計(jì)資料的方差
分析
8．1．7 套設(shè)計(jì)資料的方差
分析
8．2 協(xié)方差分析
8．2．1 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的協(xié)方差
分析
8．2．2 配伍組設(shè)計(jì)資料的協(xié)方差
分析
8．2．3 多元協(xié)方差分析
8．3 多元方差分析
8．3．1 各實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組平均值的
比較
8．3．2 Hotelling T2檢驗(yàn)
8．4 多元方差分析
8．5 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的方差
分析
8．6 方差分量分析第9章 相關(guān)
9．1 雙變量相關(guān)
9．1．1 Pearson線(xiàn)性相關(guān)
9．1．2 Kendall等級(jí)相關(guān)
9．1．3 Kendall等級(jí)相關(guān)
（計(jì)數(shù)資料）
9．1．4 Spearman等級(jí)相關(guān)
9．2 偏相關(guān)
9．3 距離相關(guān)
9．3．1 變量距離相關(guān)
9．3．2 個(gè)案距離相關(guān)第10章 回歸分析
10．1 線(xiàn)性回歸
10．1．1 多重線(xiàn)性回歸
10．1．2 趨勢(shì)面分析
10．1．3 加權(quán)最小二乘回歸
10．2 曲線(xiàn)估計(jì)
10．3 二元Logistic回歸
10．4 多元Logistic回歸
10．5 有序回歸
10．6 概率單位法
10．7 非線(xiàn)性回歸
10．7．1 擬合指數(shù)曲線(xiàn)
10．7．2 最小一乘法建立直線(xiàn)回歸
方程
10．7．3 最小平方距離法（Ⅱ型回歸）
建立直線(xiàn)方程
10．8 權(quán)重估計(jì)法
10．9 兩步最小二乘回歸
10．10 分類(lèi)回歸第11章 對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型
11．1 一般對(duì)數(shù)線(xiàn)性分析
11．2 Logit對(duì)數(shù)線(xiàn)性分析
11．3 模型選擇對(duì)數(shù)線(xiàn)性分析第12章 分類(lèi)分析
12．1 兩步聚類(lèi)分析
12．2 逐步聚類(lèi)分析
12．3 系統(tǒng)聚類(lèi)分析
12．3．1 樣品（Q型）聚類(lèi)分析
12．3．2 指標(biāo)（R型）聚類(lèi)分析
12．4 判別分析第13章 降維分析
13．1 因子分析
13．2 對(duì)應(yīng)分析
13．3 交替最小二乘法的最優(yōu)尺度
分析
13．3．1 多重對(duì)應(yīng)分析
13．3．2 分類(lèi)主成分分析
13．3．3 非線(xiàn)性典型相關(guān)分析第14章 尺度分析
14．1 可靠性分析
14．2 多維尺度分析（ALSCAL）
14．3 多維鄰近尺度分析
（PROXSCAL）第15章 非參數(shù)檢驗(yàn)
15．1 單樣本卡方檢驗(yàn)
15．2 二項(xiàng)檢驗(yàn)
15．3 游程檢驗(yàn)
15．4 單樣本Kolmogorov?Smirnov
檢驗(yàn)
15．5 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
15．5．1 Mann?Whitney U檢驗(yàn)
15．5．2 Moses極端反應(yīng)檢驗(yàn)
15．5．3 兩樣本Kolmogorov?Smirnov Z
檢驗(yàn)
15．5．4 Wald?Wolfowitz游程
檢驗(yàn)
15．6 多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)
檢驗(yàn)
15．6．1 Kruskal?Wallis H
檢驗(yàn)
15．6．2 中位數(shù)檢驗(yàn)
15．6．3 Jonckheere?Terpstra
檢驗(yàn)
15．7 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
15．7．1 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
15．7．2 符號(hào)檢驗(yàn)
15．7．3 McNemar檢驗(yàn)
15．7．4 邊際同質(zhì)性檢驗(yàn)
15．8 多個(gè)相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
15．8．1 Friedman檢驗(yàn)
15．8．2 Kendall W檢驗(yàn)
15．8．3 Cochran Q檢驗(yàn)第16章 時(shí)間序列分析
16．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
16．1．1 定義日期
16．1．2 創(chuàng)建時(shí)間序列
16．1．3 替換缺失值
16．2 日期和時(shí)間向?qū)?br />16．2．1 創(chuàng)建日期或時(shí)間變量
16．2．2 使用日期或時(shí)間計(jì)算
16．2．3 提取日期或時(shí)間的
數(shù)據(jù)
16．3 時(shí)間序列圖
16．3．1 序列圖
16．3．2 自相關(guān)圖
16．3．3 互相關(guān)圖
16．3．4 譜圖
16．4 時(shí)間序列建模器
16．5 指數(shù)平滑法
16．6 博克斯詹金斯法
16．7 季節(jié)分解法第17章 生存分析
17．1 壽命表法
17．1．1 兩樣本的壽命表
17．1．2 頻數(shù)表資料的壽命表
17．2 Kaplan?Meier法
17．3 Cox回歸
17．4 含時(shí)間依賴(lài)協(xié)變量的Cox
回歸第18章 多響應(yīng)分析
18．1 定義多響應(yīng)集
18．2 多響應(yīng)頻率分析
18．3 多響應(yīng)交叉表分析第19章 程序模塊
19．1 典型相關(guān)分析
19．2 嶺回歸第20章 常用統(tǒng)計(jì)圖
20．1 條形圖
20．1．1 簡(jiǎn)單條形圖
20．1．2 復(fù)式條形圖
20．1．3 分段條形圖
20．2 三維條形圖
20．3 線(xiàn)圖
20．3．1 簡(jiǎn)單線(xiàn)圖
20．3．2 多線(xiàn)圖
20．3．3 垂直線(xiàn)圖
20．4 面積圖
20．4．1 簡(jiǎn)單面積圖
20．4．2 堆積面積圖
20．5 餅圖
20．6 高低圖
20．6．1 簡(jiǎn)單高低收盤(pán)圖
20．6．2 復(fù)式高低收盤(pán)圖
20．6．3 差別面積圖
20．6．4 簡(jiǎn)單極差圖
20．6．5 復(fù)式極差圖
20．7 箱圖
20．7．1 簡(jiǎn)單箱圖
20．7．2 復(fù)式箱圖
20．8 誤差條圖
20．8．1 簡(jiǎn)單誤差條圖
20．8．2 復(fù)式誤差條圖
20．9 人口金字塔
20．9．1 根據(jù)人口數(shù)繪制人口
金字塔
20．9．2 根據(jù)年齡構(gòu)成比繪制人口
金字塔
20．9．3 人口金字塔在其他領(lǐng)域中的
應(yīng)用
20．10 散點(diǎn)圖與點(diǎn)圖
20．10．1 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖
20．10．2 重疊散點(diǎn)圖
20．10．3 散點(diǎn)圖矩陣
20．10．4 三維散點(diǎn)圖
20．10．5 簡(jiǎn)單點(diǎn)圖
20．11 直方圖
20．12 P?P概率圖
20．13 質(zhì)量控制圖
20．13．1 平均值、 極差、 標(biāo)準(zhǔn)差
控制圖
20．13．2 單值、 移動(dòng)極差
控制圖
20．13．3 不合格品率、 不合格品數(shù)
控制圖
20．13．4 缺陷數(shù)、 單位缺陷數(shù)
控制圖
20．14 帕累托圖
20．14．1 簡(jiǎn)單帕累托圖
20．14．2 堆積帕累托圖
20．15 ROC曲線(xiàn)
20．15．1 連續(xù)型資料的ROC
曲線(xiàn)
20．15．2 有序分類(lèi)型資料的ROC
曲線(xiàn)
附錄A SPSS英漢詞匯表
附錄B SPSS漢英詞匯表
附錄C 練習(xí)題
附錄D 本書(shū)數(shù)據(jù)文件一覽表
附錄E 參考文獻(xiàn)