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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)

SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)

SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)

定 價(jià):¥55.00

作 者: 李志輝,羅平 主編
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 統(tǒng)計(jì)分析教材
標(biāo) 簽: 統(tǒng)計(jì)軟件

ISBN: 9787121007200 出版時(shí)間: 2005-02-01 包裝: 膠版紙
開本: 小16開 頁數(shù): 683 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書結(jié)合統(tǒng)計(jì)教學(xué)的特點(diǎn),應(yīng)用大量的實(shí)例以循序漸進(jìn)的方式介紹SPSS 12.0 for Windows的多種統(tǒng)計(jì)模塊,對(duì)所采用的方法及得出的結(jié)果進(jìn)行了詳盡的解釋。本書內(nèi)容包括SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)、描述性統(tǒng)計(jì)分析、自定義統(tǒng)計(jì)表格、均數(shù)比較分析、廣義線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、分類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化分析、尺度分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、時(shí)間序列分析、生存分析、多重反應(yīng)分析、缺失值分析、SPSS程序模塊及常用統(tǒng)計(jì)圖形的繪制等,并對(duì)數(shù)據(jù)的結(jié)果與圖形進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析與推斷。此外,本書的練習(xí)題涵蓋多個(gè)專業(yè),能夠滿足不同專業(yè)讀者的需要。書中光盤附有所有例題及練習(xí)題的數(shù)據(jù)文件,便于讀者操作練習(xí)。本書的內(nèi)容與方法廣泛適合于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué),特別是生物學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生保健、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多學(xué)科、多專業(yè)、多層次的需要,可供高等院校相關(guān)專業(yè)本科生、研究生,以及從事統(tǒng)計(jì)分析和決策的各領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)的讀者學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 SPSS 12.0 for Windows概述
1.1 SPSS軟件簡(jiǎn)介
1.2 數(shù)據(jù)管理
1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
1.4 統(tǒng)計(jì)分析
1.5 繪圖
1.6 SPSS 12.0 for Windows的運(yùn)行環(huán)境
1.7 SPSS 12.0 for Windows的啟動(dòng)與退出
1.8 SPSS for Windows的主畫面
第2章 SPSS for Windows入門
2.1 數(shù)據(jù)的錄入
2.2 數(shù)據(jù)文件的調(diào)入與保存
2.3 SPSS 的基本操作與文件類型
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
3.2 個(gè)案管理
3.2.1 插入個(gè)案
3.2.2 個(gè)案定位
3.2.3 個(gè)案排序
3.2.4 識(shí)別重復(fù)個(gè)案
3.2.5 選擇個(gè)案
3.2.6 個(gè)案加權(quán)
3.3 數(shù)據(jù)文件管理
3.3.1 合并數(shù)據(jù)文件
3.3.2 拆分?jǐn)?shù)據(jù)文件
3.3.3 行列轉(zhuǎn)置
3.3.4 匯總數(shù)據(jù)
3.3.5 正交設(shè)計(jì)
第4章 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4.1 計(jì)算變量
4.2 重新編碼
4.2.1 在相同的變量中重新編碼
4.2.2 在不同變量中重新編碼
4.3 可視化分組
4.4 個(gè)案計(jì)數(shù)
4.5 個(gè)案排秩
4.6 自動(dòng)重新編碼
4.7 其他轉(zhuǎn)換功能
第5章 SPSS中的函數(shù)
5.1 計(jì)算
5.2 索引函數(shù)的操作
5.3 常用函數(shù)參數(shù)
5.4 常用函數(shù)類型
5.4.1 算術(shù)函數(shù)
5.4.2 統(tǒng)計(jì)函數(shù)
5.4.3 字符串函數(shù)
5.4.4 日期和時(shí)間函數(shù)
5.4.5 邏輯函數(shù)
5.4.6 概率密度函數(shù)
5.4.7 尾部概率函數(shù)
5.4.8 累計(jì)分布函數(shù)
5.4.9 逆分布函數(shù)
5.4.10 隨機(jī)變量函數(shù)
5.4.11 轉(zhuǎn)換函數(shù)
5.4.12 缺失值函數(shù)
5.5 函數(shù)中缺失值的處理方式
第6章 統(tǒng)計(jì)報(bào)表
6.1 在線分層分析
6.2 個(gè)案匯總
6.3 按行報(bào)表匯總
第7章 描述性統(tǒng)計(jì)分析
7.1 單變量頻數(shù)分布分析
7.2 描述性分析
7.3 探索性分析
7.4 列聯(lián)表分析
7.4.1 兩樣本率的比較
7.4.2 R×2 列聯(lián)表的c2檢驗(yàn)(多個(gè)計(jì)數(shù)資料比較)
7.5 比率統(tǒng)計(jì)分析
第8章 自定義統(tǒng)計(jì)表格
8.1 計(jì)量(尺度)資料統(tǒng)計(jì)表
8.2 計(jì)數(shù)(分類)資料統(tǒng)計(jì)表
8.3 多重反應(yīng)資料統(tǒng)計(jì)表
第9章 均數(shù)比較分析
9.1 平均數(shù)分析
9.2 單樣本t檢驗(yàn)
9.3 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)
9.3.1 成組t檢驗(yàn)
9.3.2 兩樣本幾何均數(shù)的比較
9.4 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)
9.5 單因素方差分析
9.5.1 含量相等的單因素方差分析
9.5.2 含量不等的單因素方差分析
9.5.3 幾何均數(shù)的單因素方差分析
第10章 廣義線性模型
10.1 單變量方差分析
10.1.1 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析
10.1.2 A×B析因?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的方差分析
10.1.3 拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差分析
10.1.4 裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)資料的方差分析
10.1.5 二階段交叉設(shè)計(jì)資料的方差分析
10.2 協(xié)方差分析
10.2.1 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)協(xié)方差分析
10.2.2 配伍組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析
10.2.3 多元協(xié)方差分析
10.3 多變量方差分析
10.3.1 各實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組均數(shù)的比較
10.3.2 Hotelling T2 檢驗(yàn)
10.4 多元方差分析
10.5 重復(fù)測(cè)量方差分析
10.6 方差成分分析
第11章 相關(guān)分析
11.1 雙變量相關(guān)分析
11.1.1 Pearson相關(guān)分析
11.1.2 Kendall相關(guān)分析
11.1.3 Kendall等級(jí)(計(jì)數(shù)資料)相關(guān)分析
11.1.4 Spearman等級(jí)相關(guān)分析
11.2 偏相關(guān)分析
11.3 距離相關(guān)分析
11.3.1 變量距離相關(guān)分析
11.3.2 個(gè)案距離相關(guān)分析
第12章 回歸分析
12.1 線性回歸分析
12.1.1 多重線性回歸分析
12.1.2 趨勢(shì)面分析
12.1.3 加權(quán)最小二乘回歸分析
12.2 曲線參數(shù)估計(jì)法
12.3 二值Logistic回歸分析
12.4 二值(非條件)Logistic回歸分析
12.5 多項(xiàng) Logistic回歸分析
12.6 有序回歸分析
12.7 概率單位法
12.8 非線性回歸分析
12.8.1 擬合指數(shù)曲線
12.8.2 最小一乘法建立直線回歸方程
12.8.3 最小平方距離法(Ⅱ型回歸)建立直線回歸方程
12.9 權(quán)重估計(jì)法
12.10 二階段最小二乘回歸分析
12.11 分類回歸分析
第13章 對(duì)數(shù)線性模型
13.1 廣義對(duì)數(shù)線性分析
13.2 Logit對(duì)數(shù)線性分析
13.3 模型選擇對(duì)數(shù)線性分析
第14章 分類分析
14.1 二階段聚類分析
14.2 逐步聚類分析
14.3 系統(tǒng)聚類分析
14.3.1 樣品(Q型)聚類分析
14.3.2 指標(biāo)(R 型)聚類分析
14.4 判別分析
第15章 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化分析
15.1 因子分析
15.2 對(duì)應(yīng)分析
15.3 交替最小二乘法的最優(yōu)尺度分析
15.3.1 同質(zhì)性分析
15.3.2 分類主成分分析
15.3.3 非線性典型相關(guān)分析
第16章 尺度分析
16.1 可靠性分析
16.2 多維尺度分析
16.3 多維鄰近尺度分析
第17章 非參數(shù)檢驗(yàn)
17.1 單樣本c2檢驗(yàn)
17.2 二項(xiàng)式檢驗(yàn)
17.3 游程檢驗(yàn)
17.4 單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
17.5 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
17.5.1 計(jì)量資料
17.5.2 頻數(shù)表(或等級(jí))資料
17.6 多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
17.6.1 計(jì)量資料
17.6.2 頻數(shù)表(或等級(jí))資料
17.7 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
17.8 多個(gè)相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
第18章 時(shí)間序列分析
18.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
18.1.1 定義日期
18.1.2 創(chuàng)建時(shí)間序列
18.1.3 替換缺失值
18.2 時(shí)間序列圖
18.2.1 序列圖
18.2.2 自相關(guān)圖
18.2.3 互相關(guān)圖
18.2.4 譜圖
18.3 指數(shù)平滑法
18.3.1 線性趨勢(shì)成分法
18.3.2 指數(shù)趨勢(shì)成分法
18.4 自回歸分析
18.5 博克斯-詹金斯法
18.6 季節(jié)分解法
第19章 生存分析
19.1 壽命表方法
19.1.1 兩樣本的壽命表
19.1.2 頻數(shù)表資料的壽命表
19.2 Kaplan-Meier法
19.3 Cox回歸分析
19.4 含時(shí)間-依賴協(xié)變量的Cox回歸分析
第20章 多重反應(yīng)分析
20.1 定義多重反應(yīng)數(shù)據(jù)集
20.2 多重反應(yīng)頻數(shù)分析
20.3 多重反應(yīng)列聯(lián)表分析
第21章 缺失值分析
第22章 程序模塊
22.1 典型相關(guān)分析
22.2 嶺回歸分析
22.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析
第23章 畫廊
第24章 交互繪圖
24.1 交互繪制條形圖
24.2 交互繪制餅圖
第25章 常用統(tǒng)計(jì)圖
25.1 條形圖
25.1.1 簡(jiǎn)單條形圖
25.1.2 分類條形圖
25.1.3 分段條形圖
25.2 線圖
25.2.1 簡(jiǎn)單線圖
25.2.2 多重線圖
25.2.3 下降線圖
25.3 區(qū)域圖
25.3.1 簡(jiǎn)單區(qū)域圖
25.3.2 層疊區(qū)域圖
25.4 餅圖
25.5 高低圖
25.5.1 簡(jiǎn)單高低收盤圖
25.5.2 分類高低收盤圖
25.5.3 距限區(qū)域圖
25.5.4 極差圖
25.6 Pareto圖
25.6.1 簡(jiǎn)單Pareto圖
25.6.2 層疊Pareto圖
25.7 控制圖
25.7.1 均數(shù). 極差. 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖
25.7.2 單值. 移動(dòng)極差控制圖
25.7.3 不合格品率. 不合格品數(shù)控制圖
25.7.4 缺陷數(shù). 單位缺陷數(shù)控制圖
25.8 箱形圖
25.8.1 簡(jiǎn)單箱形圖
25.8.2 分類箱形圖
25.9 誤差條線圖
25.9.1 簡(jiǎn)單誤差條線圖
25.9.2 分類誤差條線圖
25.10 散點(diǎn)圖
25.10.1 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖
25.10.2 重疊散點(diǎn)圖
25.10.3 散點(diǎn)圖矩陣
25.10.4 三維散點(diǎn)圖
25.11 直方圖
25.12 P-P概率圖
25.13 ROC曲線
25.13.1 連續(xù)型資料
25.13.2 有序分類型資料
附錄
附錄A SPSS for Windows變量與顯著性的表達(dá)方式
附錄B 練習(xí)題
附錄C 本書數(shù)據(jù)文件一覽表
一. 例題數(shù)據(jù)
二. 習(xí)題數(shù)據(jù)
附錄D 英漢詞匯表
參考文獻(xiàn)

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