本书结合多变量分析与SPSS统计软件,以深入浅出的方式,通过SPSS带领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的观念理解,而不过于强调演算过程。
本书所介绍的多变量分析技术,除了SPSS/Base功能外,也针对Advanced等模块的功能加以说明,如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等,并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外,有关SPSS的外挂程序,包括结构方程模型AMOS与数据探勘Clementine等也多有着墨。

第三节SPSS数据文件的建立
SPSS可以处理的数据包括文字(character)与数字(numeric)数据,在文字数据的处理中,我们可以把Male表示为M,而把Female表示为F,可将文字数据当成数字来处理(诸如排序、计算男女生各有几人),而数字数据则可利用一般的统计分析程序来进行分析。
一个SPSS数据文件是由许多的观测值(Observat,ions,简称Obs,或称Case)所组成,例如,个人、公司、月份、地理区域,每个个体的所有属性(或称变量,如姓名、年龄、身高、体重)组合成一笔记录(record)。每一列的数据代表一个观测值,而每一纵行代表一个变量(Variable)或问卷中某一个问题。
SPSS的数据文件分为五大功能,分别为数据文件建立、数据文件调用、数据编辑、数据处理、数据转换。其中数据处理与转换将在下一章介绍,本节将对其余三项功能加以探讨。此外,本节并对数据文件建立时的重要议题,包括:变量名称、变量类型、缺失值、变量定义等加以讨论。 多变量分析是社会科学研究者**的工具,但因该分析牵涉到许多统计技术,学习相当不易。而SPSS包括初等统计与多变量分析的技术,通过统计软件来学习多变量分析技术,可加速学习速度。对教授多变量分析的老师而言,若只教授多变量分析的统计技术,学生不易理解,但若只教授统计分析软件,学生将因缺乏多变量分析理论背景无法理解统计分析的结果。故如何编撰或选择一本适合学生的多变量分析教科书,一直是统计学领域老师们的一个困扰。笔者因有感于目前的多变量分析教科书普遍存在以下问题,而引起撰写本书的动机:
(1)教科书内容过于理论化与深奥,不易理解。
(2)教科书内容不够生活化,无法引起读者的兴趣。
(3)教科书内容涵盖的多变量分析主题不够完整。
(4)教科书内容不适合非专业人士或不具备统计专业背景的同学阅读。
(5)教科书内容过时,跟不上多变量技术的发展。
SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本,因此具有Windows软件的共同特点。SPSS在界面的友善性、易用性与分析结果的美观性上下了一番工夫,其操作界面大多是以menu-driven的方式呈现,因此很受学术界与实务界人士喜爱,并且也是目前国内大专院校*为风行的统计软件包��基于此,本书希望结合多变量分析与SPSS统计软件,以深入浅出的方式,通过SPSS带领学生认识多变量分析的奥妙。

**部分 基本操作与数据处理
**章 SPSS系统总论与基本操作
**节 SPSS系统简介
第二节 系统的安装与启动
第三节 SPSS数据文件的建立
第四节 数据分析、语句命令与结果输出
第二章 数据转换与处理
**节 数据转换
第二节 数据处理
第三节 SPSS的函数
第三章 SPSS的统计图形制作
**节 SPSS绘图功能
第二节 交互式统计图形
第二部分 单变量与多变量总论
第四章 单变量描述性分析
**节 描述性统计原理
第二节 报告
第三节 描述性统计
第四节 表格
第五节 复选题分析
第六节 描述性分析范例——CRM
第五章 多变量分析总论与信度分析
**节 统计检验与P值
第二节 多变量分析程序总论
第三节 信度分析与效度分析的原理
第四节 SPSS的信度分析
第五节 信度分析范例
第六章 两变量关联分析
**节 两变量关联分析原理
第二节 SPSS的Correlate分析
第三节 相关分析范例
第四节 SPSS的Crosstabs分析
第五节 Crosstabs的应用范例
第三部分 平均数与方差分析
第七章 平均数比较分析
**节 平均数比较检验原理
第二节 One-Way ANOVA检验原理
第三节 SPSS的Means分析
第四节 SPSS的单一样本T检验
第五节 SPSS的独立样本T检验
第六节 SPSS的成对样本T检验
第七节 SPSS的One-Way ANOVA检验
第八节 平均数比较范例
第八章 一般线性模型
**节 GLM分析的原理
第二节 SPSS的GLM单变量分析
第三节 SPSS的GLM多变量分析
第四节 SPSS的GLM重复测量分析
第五节 GLM一般范例
第六节 GLM综合范例——G移动通信
第四部分 数据简化分析
第九章 主成分分析与因素分析
**节 主成分分析原理
第二节 因素分析原理
第三节 SPSS的因素分析
第四节 因素分析范例
第十章 聚类分析
**节 聚类分析原理
第二节 SPSS的层次聚类分析法
第三节 SPSS的K-MeanS聚类分析法
第四节 SPSS的Two Step聚类分析法
第五节 聚类分析范例
第十一章 多维量表分析法
**节 多维量表分析原理
第二节 SPSS的多维量表分析
第三节 多维量表分析范例
第四节 个体与属性的联合空间图
第五部分 预测分析技术
第十二章 区别分析、TREE、Logistic与Probit回归
**节 区别分析原理
第二节 SPSS的区别分析程序
第三节 区别分析的范例
第四节 SPSS的TR:EE程序
第五节 Logistic回归分析程序
第六节 Probit程序
第十三章 回归分析与典型相关分析
**节 回归分析原理
第二节 SPSS的线性回归分析
第三节 线性回归分析范例
第四节 SPSS的曲线估计程序
第五节 典型相关分析原理
第六部分 因果关系分析与其他技术
第十四章 结构方程模型与路径分析
**节 结构方程模型的原理
第二节 路径分析原理
第三节 SPSS的AMOS系统
第四节 路径分析与结构方程模型范例
第十五章 其他统计检验程序
**节 非参数检验
第二节 时间序列分析
第三节 联合分析
第四节 数据探勘——Clementine
参考文献
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本书结合多变量分析与SPSS统计软件,以深入浅出的方式,通过SPSS领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的观念理解,而不过于强调演算过程。
本书所介绍的多变量分析技术,除了SPSS/Base功能外,也针对Advanced等模块的功能加以说明,如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等,并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外,有关SPSS的外挂程序,包括结构方程模型AHOS与数据探勘Clementine等也多有着墨。