SPSS是应用*广泛的统计软件之一,在很多领域深受用户的好评。本书以SPSS 16.0为基础,详细介绍了多种统计分析方法的原理和实现技术。全书共分10章,主要内容包括SPSS简介,变量、数据文件、系统参数,统计描述,均值比较和T检验,方差分析,相关分析,回归分析,聚类分析与判别分析,因子分析和非参数检验。
本书统计理论严谨,文字浅显易懂,可作为计算机、金融、教育、统计等专业SPSS相关课程的教材,同时也可供具备一定统计分析基础知识的读者学习使用。

第1章 SPSS简介 1
1.1 SPSS的发展 1
1.2 SPSS的版本 2
1.3 SPSS的运行方式 2
1.4 SPSS的启动、主界面和退出 2
1.4.1 启动SPSS 2
1.4.2 SPSS的数据编辑窗口 3
1.4.3 SPSS结果输出窗口 4
1.4.4 退出SPSS 5
1.5 SPSS的帮助系统 5
1.5.1 Help菜单中的topics命令 5
1.5.2 Help菜单中的tutorial命令 6
1.5.3 各种对话框中的Help按钮 6
1.5.4 有关统计方法指导 6
小结 7
思考与练习 7

��2章 变量、数据文件、系统参数 8
2.1 定义变量 8
2.1.1 变量的定义信息 9
2.1.2 变量定义信息的复制 11
2.2 数据的输入与保存 12
2.2.1 录入数据的一般方法 12
2.2.2 录入带有变量值标签的数据 12
2.2.3 SPSS数据文件的保存 12
2.3 数据的编辑 13
2.3.1 单元值的修改 13
2.3.2 增加和删除一个个案(Case) 14
2.3.3 数据的排序 14
2.3.4 数据的行列互换 15
2.3.5 选取个案子集 15
2.3.6 数据分类汇总 16
2.3.7 缺失值的替代 18
2.3.8 数据次序确定 18
2.4 变量的操作 19
2.4.1 增加和删除一个变量(Variable) 19
2.4.2 指定加权变量 21
2.4.3 根据已存在的变量建立新变量 21
2.4.4 产生计数变量 22
2.4.5 变量的重新赋值 24
2.4.6 变量的自动赋值(Automatic Recode) 26
2.4.7 变量定义信息的查询 27
2.4.8 变量集的定义和使用 28
2.5 数据文件的合并和分组 29
2.5.1 数据文件的纵向合并 30
2.5.2 数据文件的横向合并 31
2.5.3 数据文件的分组(Split) 32
2.6 读入其他格式文件数据 33
2.6.1 读取固定格式的文本文件 33
2.6.2 读取自由格式的文本文件 36
2.6.3 读取dBASE软件文件(.dbf) 39
2.6.4 读取Excel软件文件(.xls) 40
2.6.5 读取数据库文件 41
2.7 SPSS运行环境设置 45
2.7.1 SPSS状态栏的显示和隐藏 45
2.7.2 SPSS网格线的显示和隐藏 45
2.7.3 SPSS菜单的增加和删除 46
2.7.4 SPSS字体的设置 46
小结 47
思考与练习 48

第3章 统计描述 49
3.1 均值(Mean)和均值标准误差(S.E.mean) 49
3.1.1 统计学上的定义和计算公式 49
3.1.2 SPSS中实现过程 49
3.1.3 结果和讨论 51
3.2 中位数(Median) 51
3.2.1 统计学上的定义和计算公式 51
3.2.2 SPSS中实现过程 51
3.2.3 结果和讨论 52
3.3 众数(Mode) 52
3.3.1 统计学上的定义和计算公式 52
3.3.2 SPSS中实现过程 52
3.3.3 结果和讨论 53
3.4 全距(Range) 53
3.4.1 统计学上的定义和计算公式 53
3.4.2 SPSS中实现过程 53
3.4.3 结果和讨论 54
3.5 方差(Variance)和标准差(Standard Deviation) 54
3.5.1 统计学上的定义和计算公式 54
3.5.2 SPSS中实现过程 55
3.5.3 结果和讨论 56
3.6 四分位数(Quartiles)、十分位数(Deciles)和百分位数(Percentiles) 56
3.6.1 统计学上的定义 56
3.6.2 SPSS中实现过程 57
3.6.3 结果和讨论 58
3.7 频数(Frequency) 59
3.7.1 统计学上的定义和计算公式 59
3.7.2 SPSS中实现过程 59
3.7.3 结果和讨论 60
3.8 峰度(Kurtosis) 60
3.8.1 统计学上的定义和计算公式 60
3.8.2 SPSS中实现过程 61
3.8.3 结果和讨论 62
3.9 偏度(Skewness) 62
3.9.1 统计学上的定义和计算公式 62
3.9.2 SPSS中实现过程 63
3.9.3 结果和讨论 63
3.10 标准化Z分数及其线性转换 64
3.10.1 统计学上的定义和计算公式 64
3.10.2 SPSS中实现过程 64
3.10.3 结果和讨论 67
3.11 探索分析 67
3.11.1 统计学上的定义和计算公式 67
3.11.2 SPSS中实现过程 67
3.11.3 结果和讨论 71
3.12 交叉列联表分析 76
3.12.1 统计学上的定义和计算公式 76
3.12.2 SPSS中实现过程 77
3.12.3 结果和讨论 80
3.13 多选项分析 82
3.13.1 统计学上的定义和计算公式 82
3.13.2 SPSS中实现过程 83
3.13.3 结果和讨论 89
3.14 基本统计分析的报表制作 90
3.14.1 报表分类 90
3.14.2 SPSS中实现过程 91
3.14.3 结果和讨论 98
小结 99
思考与练习 100

第4章 均值比较和T检验 101
4.1 Means过程 101
4.1.1 统计学上的定义和计算公式 101
4.1.2 SPSS中实现过程 101
4.1.3 结果和讨论 103
4.2 单一样本T检验 103
4.2.1 统计学上的定义和计算公式 103
4.2.2 SPSS中实现过程 104
4.2.3 结果和讨论 104
4.3 两独立样本T检验 105
4.3.1 统计学上的定义和计算公式 105
4.3.2 SPSS中实现过程 106
4.3.3 结果和讨论 107
4.4 两配对样本T检验 108
4.4.1 统计学上的定义和计算公式 108
4.4.2 SPSS中实现过程 108
4.4.3 结果和讨论 110
小结 110
思考与练习 111

第5章 方差分析 112
5.1 方差分析基本概念 112
5.2 单因素方差分析 113
5.2.1 统计学上的定义和计算公式 113
5.2.2 SPSS中实现过程 114
5.2.3 结果和讨论 117
5.3 多因素方差分析 118
5.3.1 统计学上的定义和计算公式 118
5.3.2 SPSS中实现过程 120
5.3.3 结果和讨论 124
5.4 协方差分析 127
5.4.1 统计学上的定义和计算公式 127
5.4.2 SPSS中实现过程 128
5.4.3 结果和讨论 129
小结 130
思考与练习 130

第6章 相关分析 132
6.1 相关分析的基本概念 132
6.2 二元定距变量的相关分析 133
6.2.1 统计学上的定义和计算公式 133
6.2.2 SPSS中实现过程 134
6.2.3 结果和讨论 136
6.2.4 绘制相关散点图 136
6.3 二元定序变量的相关分析 138
6.3.1 统计学上的定义和计算公式 138
6.3.2 SPSS中实现过程 139
6.3.3 结果和讨论 140
6.4 偏相关分析 141
6.4.1 统计学上的定义和计算公式 141
6.4.2 SPSS中实现过程 141
6.4.3 结果和讨论 143
6.5 距离相关分析 144
6.5.1 统计学上的定义和计算公式 144
6.5.2 SPSS中实现过程 145
6.5.3 结果和讨论 153
小结 154
思考与练习 154

第7章 回归分析 156
7.1 回归分析基本概念 156
7.2 一元线性回归分析 157
7.2.1 统计学上的定义和计算公式 157
7.2.2 SPSS中实现过程 161
7.2.3 结果和讨论 167
7.3 多元线性回归分析 168
7.3.1 统计学上的定义和计算公式 168
7.3.2 SPSS中实现过程 172
7.3.3 结果和讨论 174
7.4 非线性回归分析 177
7.4.1 统计学上的定义和计算公式 177
7.4.2 SPSS中实现过程 178
7.4.3 结果和讨论 181
7.5 曲线估计 182
7.5.1 统计学上的定义和计算公式 182
7.5.2 SPSS中实现过程 183
7.5.3 结果和讨论 185
7.6 时间序列的曲线估计 188
7.6.1 统计学上的定义和计算公式 188
7.6.2 SPSS中实现过程 189
7.6.3 结果和讨论 191
7.7 含虚拟自变量的回归分析 192
7.7.1 统计学上的定义和计算公式 192
7.7.2 SPSS中实现过程 194
7.7.3 结果和讨论 195
7.8 逻辑回归分析 196
7.8.1 统计学上的定义和计算公式 196
7.8.2 SPSS中实现过程 200
7.8.3 结果和讨论 202
小结 206
思考与练习 206

第8章 聚类分析与判别分析 209
8.1 聚类分析与判别分析的基本概念 209
8.2 层次聚类分析中的Q型聚类 210
8.2.1 统计学上的定义和计算公式 210
8.2.2 SPSS中实现过程 213
8.2.3 结果和讨论 217
8.3 层次聚类分析中的R型聚类 220
8.3.1 统计学上的定义和计算公式 220
8.3.2 SPSS中实现过程 220
8.3.3 结果和讨论 223
8.4 快速聚类分析 225
8.4.1 统计学上的定义和计算公式 225
8.4.2 SPSS中实现过程 225
8.4.3 结果和讨论 229
8.5 判别分析 232
8.5.1 统计学上的定义和计算公式 232
8.5.2 SPSS中实现过程 233
8.5.3 结果和讨论 237
小结 244
思考与练习 244

第9章 因子分析 246
9.1 因子分析的定义和数学模型 246
9.1.1 统计学上的定义 246
9.1.2 数学模型 247
9.1.3 因子分析的4个基本步骤 248
9.1.4 确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析 248
9.1.5 构造因子变量 249
9.1.6 因子变量的命名解释 251
9.1.7 计算因子得分 251
9.2 SPSS中实现过程 251
9.2.1 SPSS中实现步骤 251
9.2.2 SPSS结果解释 256
9.2.3 讨论 262
小结 262
思考与练习 263

第10章 非参数检验 264
10.1 总体分布的卡方(Chi-square)检验 264
10.1.1 统计学上的定义和计算公式 264
10.1.2 SPSS中实现过程 265
10.1.3 结果和讨论 268
10.2 二项分布检验 268
10.2.1 统计学上的定义和计算公式 268
10.2.2 SPSS中实现过程 269
10.2.3 结果和讨论 271
10.3 SPSS单样本变量值随机性检验 271
10.3.1 统计学上的定义和计算公式 271
10.3.2 SPSS中实现过程 272
10.3.3 结果和讨论 274
10.4 SPSS单样本K-S检验 274
10.4.1 统计学上的定义和计算公式 274
10.4.2 SPSS中实现过程 275
10.4.3 结果和讨论 276
10.5 两独立样本非参数检验 277
10.5.1 统计学上的定义和计算公式 277
10.5.2 SPSS中实现过程 279
10.5.3 结果和讨论 281
10.6 多独立样本非参数检验 283
10.6.1 统计学上的定义和计算公式 283
10.6.2 SPSS中实现过程 285
10.6.3 结果和讨论 287
10.7 两配对样本非参数检验 288
10.7.1 统计学上的定义和计算公式 288
10.7.2 SPSS中实现过程 290
10.7.3 结果和讨论 292
10.8 多配对样本非参数检验 294
10.8.1 统计学上的定义和计算公式 294
10.8.2 SPSS中实现过程 296
10.8.3 结果和讨论 299
小结 301
思考与练习 301