SPSS統(tǒng)計分析與應(yīng)用

第1章　SPSS 17.0概述
1.1　SPSS 17.0概述
1.1.1　SPSS 17.0的新增功能
1.1.2　SPSS 17.0對運(yùn)行環(huán)境的要求
1.1.3　SPSS 17.0的啟動與退出
1.1.4　SPSS 17.0的常用界面與窗口
1.2　SPSS 17.0的系統(tǒng)參數(shù)與運(yùn)行環(huán)境設(shè)置
1.2.1　SPSS 17.0的參數(shù)設(shè)置
1.2.2　SPSS 17.0運(yùn)行環(huán)境的設(shè)置
1.3　SPSS 17.0的幫助系統(tǒng)
1.3.1　對話框中的"幫助"按鈕
1.2.2　聯(lián)機(jī)幫助系統(tǒng)
第2章　SPSS 17.0基本操作與數(shù)據(jù)管理
2.1　SPSS 17.0基本概念
2.1.1　數(shù)據(jù)編輯器與數(shù)據(jù)文件
2.1.2　常量、變量、操作符和表達(dá)式
2.2　數(shù)據(jù)和變量的基本操作
2.2.1　數(shù)據(jù)文件的打開與保存
2.2.2　輸入數(shù)據(jù)和編輯數(shù)據(jù)
2.2.3　查看文件信息和變量信息
2.2.4　變量與觀測量的插入與刪除
2.2.5　數(shù)據(jù)的剪切、復(fù)制和粘貼
2.2.6　依據(jù)現(xiàn)有變量建立新變量
2.2.7　產(chǎn)生計數(shù)變量
2.2.8　變量的重新賦值
2.2.9　變量取值的求秩
2.3　數(shù)據(jù)文件的相關(guān)操作
2.3.1　數(shù)據(jù)排序
2.3.2　數(shù)據(jù)文件的分解與合并
2.3.3　數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)置
2.3.4　觀測量的加權(quán)操作
2.3.5　數(shù)據(jù)的分類匯總
2.3.6　數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)重組
2.3.7　讀入其他格式文件數(shù)據(jù)
上機(jī)題
第3章　SPSS 17.0基本統(tǒng)計分析
3.1　描述性統(tǒng)計量的計算
3.1.1　主要描述性統(tǒng)計量
3.1.2　描述分析的參數(shù)設(shè)置
3.1.3　案例分析
3.2　頻數(shù)分析
3.2.1　頻數(shù)分析簡介
3.2.2　頻數(shù)分析的參數(shù)設(shè)置
3.2.3　案例分析
3.3　Explorer過程
3.3.1　Explorer過程簡介
3.3.2　Explorer過程的參數(shù)設(shè)置
3.3.3　案例分析
3.4　交叉表分析
3.4.1　交叉表分析簡介
3.4.2　交叉表分析的參數(shù)設(shè)置
3.4.3　案例分析
3.5　統(tǒng)計報告
3.5.1　統(tǒng)計報告分類
上機(jī)題
第4章　常用統(tǒng)計圖的繪制
4.1　SPSS 17.0繪圖功能簡介
4.1.1　"圖形"菜單
4.1.2　圖表構(gòu)建程序簡介
4.1.3　圖形畫板模版選擇程序簡介
4.1.4　舊對話框模式創(chuàng)建圖形
4.1.5　互動模式創(chuàng)建圖形
4.2　條形圖
4.2.1　條形圖的類型
4.2.2　條形圖的參數(shù)設(shè)置
4.3　線圖
4.3.1　線圖的類型
4.3.2　線圖的參數(shù)設(shè)置
4.4　面積圖
4.4.1　面積圖的類型
4.4.2　面積圖的參數(shù)設(shè)置
4.4.3　案例分析
4.5　餅圖
4.5.1　餅圖的類型
4.5.2　餅圖的參數(shù)設(shè)置
4.6　散點(diǎn)圖
4.6.1　散點(diǎn)圖的類型
4.6.2　簡單散點(diǎn)圖的參數(shù)設(shè)置
4.6.3　重疊散點(diǎn)圖的參數(shù)設(shè)置
4.6.4　矩陣散點(diǎn)圖的參數(shù)設(shè)置
4.6.5　三維散點(diǎn)圖
4.7　箱圖
4.7.1　箱圖的類型
4.7.2　簡單箱形圖的參數(shù)設(shè)置
4.8　誤差條圖
4.8.1　誤差條圖的類型
4.8.2　簡單誤差條圖的參數(shù)設(shè)置
4.8.3　復(fù)式誤差條圖的參數(shù)設(shè)置
上機(jī)題
第5章　Means過程和T檢驗
5.1　均值（Means）過程
5.1.1　均值（Means）過程簡介
5.1.2　均值（Means）過程的參數(shù)設(shè)置
5.1.3　案例分析
5.2　單樣本T檢驗
5.2.1　檢驗方法簡介
5.2.2　單一樣本T檢驗的參數(shù)設(shè)置
5.2.3　案例分析
5.3　多樣本T檢驗
5.3.1　兩獨(dú)立樣本T檢驗
5.3.2　兩配對樣本T檢驗
上機(jī)題
第6章　非參數(shù)檢驗
6.1　非參數(shù)檢驗簡介
6.2　卡方檢驗
6.2.1　卡方檢驗的基本原理
6.2.2　卡方檢驗的SPSS操作
6.2.3　實驗操作
6.3　二項檢驗
6.3.1　二項檢驗的基本原理
6.3.2　二項檢驗的SPSS操作
6.3.3　實驗操作
6.4　兩獨(dú)立樣本檢驗
6.4.1　兩獨(dú)立樣本檢驗的基本原理
6.4.2　兩獨(dú)立樣本檢驗的SPSS操作
6.4.3　實驗操作
6.5　兩配對樣本檢驗
6.5.1　兩配對樣本檢驗的基本原理
6.5.2　兩配對樣本檢驗的SPSS操作
6.5.3　實驗操作
6.6　多獨(dú)立樣本檢驗
6.6.1　多獨(dú)立樣本檢驗的基本原理
6.6.2　多獨(dú)立樣本的SPSS操作
6.6.3　實驗操作
6.7　多配對樣本檢驗
6.7.1　多配對樣本檢驗的基本原理
6.7.2　多配對樣本檢驗的SPSS操作
6.7.3　實驗操作
6.8　游程檢驗
6.8.1　游程檢驗簡介
6.8.2　游程檢驗的SPSS操作
6.8.3　實驗操作
6.9　單樣本K-S檢驗
6.9.1　單樣本K-S檢驗簡介
6.9.2　單樣本K-S檢驗的SPSS操作
6.9.3　實驗操作
上機(jī)題
第7章　相關(guān)分析
7.1　相關(guān)分析的基本原理
7.1.1　相關(guān)關(guān)系的分類
7.1.2　描述相關(guān)關(guān)系的方法
7.1.3　關(guān)于總體相關(guān)系數(shù) 的假設(shè)檢驗
7.2　雙變量相關(guān)分析的SPSS操作
7.2.1　雙變量相關(guān)分析的SPSS操作
7.2.2　實驗操作
7.3　偏相關(guān)分析
7.3.1　偏相關(guān)分析的基本原理
7.3.2　偏相關(guān)分析的SPSS操作
7.3.3　實驗操作
7.4　距離分析
7.4.1　距離分析的基本原理
7.4.2　距離分析的SPSS操作
7.4.3　實驗操作
上機(jī)題
第8章　方差分析
8.1　單因素方差分析
8.1.1　單因素方差分析的簡介
8.1.2　單因素方差分析的參數(shù)設(shè)置
8.1.3　案例分析
8.2　多因素方差分析
8.2.1　多因素方差分析的簡介
8.2.2　多因素方差分析的參數(shù)設(shè)置
8.2.3　案例分析
8.3　多變量方差分析
8.3.1　多因變量方差分析的簡介
8.3.2　多因變量方差分析的參數(shù)設(shè)置
8.3.3　案例分析
8.4　協(xié)方差分析
8.4.1　協(xié)方差分析的簡介
8.4.2　協(xié)方差分析的參數(shù)設(shè)置
8.4.3　案例分析
上機(jī)題
第9章　回歸分析
9.1　線性回歸分析
9.1.1　線性回歸分析的原理
9.1.2　線性回歸分析的SPSS操作
9.1.3　實驗操作
9.2　曲線回歸分析
9.2.1　曲線回歸分析的基本原理
9.2.2　曲線回歸分析的SPSS操作
9.2.3　實驗操作
9.3　非線性回歸分析
9.3.1　非線性回歸分析的基本原理
9.3.2　非線性回歸分析的SPSS操作
9.3.3　實驗操作
9.4　Logistic回歸分析
9.4.1　Logistic回歸分析的基本原理及模型
9.4.2　Logistic回歸分析的SPSS操作
9.4.3　實驗操作
9.5　加權(quán)回歸分析
9.5.1　加權(quán)回歸分析的基本原理
9.5.2　加權(quán)回歸分析的SPSS操作
9.5.3　實驗操作
9.6　有序回歸分析（Ordinal）
9.6.1　Ordinal回歸分析的基本原理
9.6.2　Ordinal回歸分析的SPSS操作
9.6.3　實驗操作
上機(jī)題
第10章　SPSS降維分析
10.1　因子分析
10.1.1　因子分析的原理
10.1.2　因子分析的參數(shù)設(shè)置
10.1.3　案例分析
10.2　主成分分析
10.2.1　主成分分析的原理
10.2.2　主成分分析的參數(shù)設(shè)置
10.2.3　實驗操作
上機(jī)題
第11章　對應(yīng)分析
11.1　對應(yīng)分析的簡介
11.2　簡單對應(yīng)分析
11.1.1　簡單對應(yīng)分析的簡介
11.1.2　簡單對應(yīng)分析的參數(shù)設(shè)置
11.1.3　案例分析
11.3　多重對應(yīng)分析
11.2.1　多重對應(yīng)分析的簡介
11.2.2　多重對應(yīng)分析的參數(shù)設(shè)置
11.2.3　案例分析
上機(jī)題
第12章　分類分析
12.1　聚類分析的基本原理
12.2　快速聚類
12.2.1　快速聚類的基本原理
12.2.2　快速聚類的SPSS操作
12.2.3　實驗操作
12.3　分層聚類
12.3.1　分層聚類的基本原理
12.3.2　分層聚類的SPSS操作
12.3.3　實驗操作
12.4　一般判別分析
12.4.1　一般判別分析簡介
12.4.2　一般判別分析的的參數(shù)設(shè)置
12.4.3　案例分析
12.5　逐步判別分析
12.5.1　逐步判別分析簡介
12.5.2　逐步判別分析的參數(shù)設(shè)置
12.6.3　實驗操作
上機(jī)題
第13章　多選題分析
13.1　多選題概述與變量定義
13.1.1　多選題變量集的定義
13.2　多選題變量集的頻數(shù)分析
13.2.1　多選題變量頻數(shù)分析簡介
13.2.2　多選題變量頻數(shù)分析參數(shù)設(shè)置
13.3.3　實驗操作
13.3　多選題變量集的交叉表分析
13.3.1　多選題變量交叉表分析簡介
13.3.2　多選題變量交叉表分析的參數(shù)設(shè)置
13.3.3　實驗操作
上機(jī)題
第14章　時間序列模型
14.1　時間序列模型與數(shù)據(jù)處理
14.1.1　缺失值替換
14.1.2　定義時間變量
14.1.3　時間序列的平穩(wěn)化
14.1.4　案例分析
14.2　指數(shù)平滑模型
14.2.1　指數(shù)平滑的簡介
14.2.2　指數(shù)平滑模型參數(shù)設(shè)置
14.2.3　案例分析
14.3　ARIMA模型
14.3.1　ARIMA模型的簡介
14.3.2　ARIMA模型的參數(shù)設(shè)置
14.3.3　案例分析
14.4　季節(jié)分解模型
14.4.1　季節(jié)性分解的簡介
14.4.2　季節(jié)性分解模型的參數(shù)設(shè)置
14.4.3　案例分析
上機(jī)題
第15章　問卷信度與缺失值處理
15.1　信度分析
15.1.1　信度分析簡介
15.1.2　信度分析的參數(shù)設(shè)置
15.1.3　案例分析
15.2　多維尺度分析
15.2.1　多維尺度分析簡介
15.2.2　多維尺度分析的參數(shù)設(shè)置
15.2.3　案例分析
15.3　缺失值分析
15.3.1　缺失值分析簡介與缺失值的表現(xiàn)方式
15.3.2　缺失值分析的參數(shù)設(shè)置
15.3.3　案例分析
上機(jī)題
第16章　SPSS綜合應(yīng)用案例
16.1　SPSS在經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科中的應(yīng)用
16.1.1　案例說明與問題描述
16.1.2　分析目的、分析思路與數(shù)據(jù)選取
16.1.3　案例中使用的SPSS方法
16.1.4　數(shù)據(jù)文件的建立
16.1.5　SPSS操作步驟
16.1.6　結(jié)果判讀
16.2　SPSS在社會科學(xué)中的應(yīng)用
16.2.1　案例說明與問題描述
16.2.2　分析目的、分析思路及數(shù)據(jù)選取
16.2.3　案例中使用的SPSS方法
16.2.4　數(shù)據(jù)文件的建立
16.2.5　SPSS操作步驟
16.2.6　結(jié)果判讀