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第1章 SPSS 23.0概述1

1.1 SPSS 23.0的特点与新功能1

1.1.1 SPSS 23.0的特点1

1.1.2 SPSS 23.0的新增功能2

1.2 SPSS 23.0的环境要求3

1.2.1 SPSS 23.0对硬件的要求3

1.2.2 SPSS 23.0对软件的要求3

1.3 SPSS 23.0的安装、卸载、启动和退出4

1.3.1 SPSS 23.0的安装与卸载4

1.3.2 SPSS 23.0的启动与退出7

1.4 SPSS 23.0相关设置7

1.4.1 常规功能设置7

1.4.2 查看器功能设置8

1.4.3 设置有关数据的参数9

1.4.4 设置自定义数值型变量的格式10

1.4.5 设置输出的参数11

1.4.6 设置图表的参数12

1.4.7 设置输出表格的参数13

1.4.8 设置文件位置的参数14

1.4.9 设置脚本的参数15

1.4.10 设置多重归因窗口的参数15

1.4.11 设置语法编辑器窗口的参数16

第2章 SPSS统计分析前的准备17

2.1 SPSS数据文件的建立17

2.1.1 新建数据文件17

2.1.2 直接打开已有数据文件18

2.1.3 使用数据库导入数据18

2.1.4 从文本向导导入数据18

2.1.5 课堂练习：股票指数的导入19

2.2 SPSS数据文件的属性20

2.2.1 变量名：Name栏20

2.2.2 类型21

2.2.3 宽度22

2.2.4 小数位22

2.2.5 标签22

2.2.6 值22

2.2.7 缺失值23

2.2.8 列23

2.2.9 对齐23

2.2.10 测量23

2.2.11 角色23

2.2.12 课堂练习：员工满意度调查表的数据属性设计23

2.3 SPSS数据文件的整理24

2.3.1 观测量排序：各地区粮食产量24

2.3.2 数据的转置：5个地区经济指标26

2.4 思考与练习27

第3章 描述统计分析29

3.1 频数分析29

3.1.1 频数分析概述29

3.1.2 频数分析的SPSS操作详解30

3.1.3 课堂练习：分析学生身高分布特征34

3.2 描述统计分析37

3.2.1 描述统计分析概述37

3.2.2 描述统计分析的SPSS操作详解39

3.2.3 课堂练习：大学新生的心理健康状况40

3.3 探索性分析42

3.3.1 探索性分析概述42

3.3.2 探索性分析的SPSS操作详解42

3.3.3 课堂练习：大学新生的心理健康状况44

3.4 列联表分析49

3.4.1 列联表分析概述49

3.4.2 列联表分析的SPSS操作详解50

3.4.3 课堂练习：大学生出生年代与感恩心理51

3.5 比率分析53

3.5.1 比率分析概述54

3.5.2 比率分析的SPSS操作详解54

3.5.3 课堂练习：年度销售净利润率差异54

3.6 思考与练习56

第4章 均值比较和T检验58

4.1 均值过程58

4.1.1 均值过程简介58

4.1.2 均值过程的SPSS操作详解58

4.1.3 课堂练习：比较考试成绩59

4.2 单样本T检验61

4.2.1 单样本T检验的基本原理61

4.2.2 单样本T检验的SPSS操作详解62

4.2.3 课堂练习：溶剂浓度测量方法准确度分析63

4.3 独立样本T检验64

4.3.1 独立样本T检验的基本原理65

4.3.2 独立样本T检验的SPSS操作步骤65

4.3.3 课堂练习：教学质量评价66

4.4 两配对样本T检验68

4.4.1 配对样本T检验的基本原理68

4.4.2 两配对样本T检验的SPSS操作详解69

4.4.3 课堂练习：贫血儿童血红蛋白平均水平70

4.5 思考与练习71

第5章 方差分析74

5.1 概述74

5.1.1 方差分析的概念74

5.1.2 方差分析的基本思想74

5.1.3 方差分析的基本假设75

5.2 单因素方差分析75

5.2.1 单因素方差分析的基本原理75

5.2.2 单因素方差分析的SPSS操作详解76

5.2.3 课堂练习：化肥种类对粮食产量的影响79

5.3 多因素方差分析82

5.3.1 多因素方差分析的基本原理83

5.3.2 多因素方差分析的SPSS操作详解83

5.3.3 课堂练习：动物饲料对小鼠体重增加的影响87

5.4 协方差分析91

5.4.1 协方差分析的基本原理91

5.4.2 协方差分析的SPSS操作详解91

5.4.3 课堂练习：降压药治疗效果分析92

5.5 重复测量方差分析94

5.5.1 重复测量方差分析的原理94

5.5.2 重复测量方差分析的SPSS操作详解95

5.5.3 课堂练习：锻炼减肥效果分析96

5.6 思考与练习99

第6章 非参数检验101

6.1 卡方检验101

6.1.1 卡方检验的原理101

6.1.2 卡方检验的SPSS操作详解102

6.1.3 课堂练习：小白鼠试验数据验证104

6.2 二项检验107

6.2.1 二项检验的原理107

6.2.2 二项检验的SPSS操作详解107

6.2.3 课堂练习：研究糖尿病患病率高低108

6.3 游程检验110

6.3.1 游程检验的原理111

6.3.2 游程检验SPSS操作详解111

6.3.3 课堂练习：运动员状态稳定性判断112

6.4 单样本K-S检验113

6.4.1 单样本K-S检验的原理114

6.4.2 单样本K-S检验的SPSS操作详解114

6.4.3 课堂练习：考试成绩是否服从正态分布115

6.5 两独立样本的非参数检验117

6.5.1 两独立样本非参数检验的原理117

6.5.2 两独立样本非参数检验的SPSS操作详解118

6.5.3 课堂练习：比较病人检查结果差别119

6.6 多独立样本的非参数检验121

6.6.1 多独立样本非参数检验的原理121

6.6.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解121

6.6.3 课堂练习：农药杀虫效果比对122

6.7 思考与练习124

第7章 相关分析126

7.1 相关分析概述126

7.1.1 相关的基本概念126

7.1.2 相关分析127

7.2 简单相关分析127

7.2.1 简单相关分析的基本原理127

7.2.2 简单相关分析的SPSS操作详解129

7.2.3 课堂练习：平均温度与日照时数的相关性130

7.3 偏相关分析132

7.3.1 偏相关分析的基本原理132

7.3.2 偏相关分析的SPSS操作详解133

7.3.3 课堂练习：用偏相分析研究学生学习成绩相关关系134

7.4 距离分析136

7.4.1 距离分析的基本原理136

7.4.2 距离分析的SPSS操作详解137

7.4.3 课堂练习：3个地区月平均气温的相似程度139

7.5 思考与练习141

第8章 回归分析143

8.1 一元线性回归分析143

8.1.1 简单线性回归的基本原理143

8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解144

8.1.3 课堂练习：失业率与通货膨胀率关系147

8.2 多元线性回归分析149

8.2.1 多元线性回归的基本原理149

8.2.2 多元线性回归的SPSS操作详解149

8.2.3 课堂练习：美国是否存在规模经济149

8.3 曲线回归152

8.3.1 曲线回归的基本原理152

8.3.2 曲线回归的SPSS操作详解153

8.3.3 课堂练习：广告支出对销售量产生的影响154

8.4 非线性回归分析156

8.4.1 非线性回归分析的基本原理157

8.4.2 非线性回归分析的SPSS操作详解157

8.4.3 课堂练习：培训效果分析159

8.5 思考与练习161

第9章 SPSS的多元统计分析163

9.1 因子分析163

9.1.1 因子分析的基本原理163

9.1.2 因子分析的SPSS操作详解165

9.1.3 课堂练习：国民经济主要指标统计168

9.2 聚类分析173

9.2.1 聚类分析的基本原理173

9.2.2 快速聚类法的SPSS操作详解174

9.2.3 课堂练习：全国环境污染程度分析176

9.3 判别分析179

9.3.1 判别分析的基本原理179

9.3.2 判别分析的SPSS操作详解182

9.3.3 课堂练习：判别分析过去和潜在客户的财务以及人口统计信息185

9.4 思考与练习188

第10章 时间序列预测190

10.1 时间序列的预处理190

10.1.1 预处理的基本原理190

10.1.2 时间序列预处理的操作详解191

10.1.3 课堂练习：某国国库券利率与基金利率差额数据的预处理192

10.2 时间序列的确定性分析194

10.2.1 确定性分析的基本原理195

10.2.2 指数平滑法的SPSS操作详解195

10.2.3 课堂练习：进出口贸易总额的指数平滑建模199

10.2.4 季节分解的SPSS操作详解202

10.2.5 课堂练习：某城市月度平均气温的季节性分解分析202

10.3 时间序列的随机性分析204

10.3.1 随机性分析的原理204

10.3.2 ARIMA模型的SPSS操作详解205

10.3.3 课堂练习：工业生产值和国库券利率与基金利率差额ARIMA模型分析206

10.4 思考与练习209

第11章 问卷缺失值、信度处理与多重响应分析211

11.1 调查问卷缺失值处理方法211

11.1.1 缺失值的类型与处理方法211

11.1.2 替换缺失值的SPSS操作详解212

11.1.3 缺失值分析的SPSS操作详解213

11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺失值的分析214

11.2 调查问卷的信度分析220

11.2.1 信度分析概述220

11.2.2 信度分析的SPSS操作详解221

11.2.3 实例图文分析：调查问卷的信度222

11.3 调查问卷的多重响应分析224

11.3.1 多重响应分析概述225

11.3.2 多重响应分析的SPSS操作详解225

11.3.3 实例图文分析：消费者使用的手机品牌调查226

11.4 思考与练习229

第12章 统计图形231

12.1 SPSS图形的基本功能231

12.1.1 图形生成器231

12.1.2 用传统模式创建图形231

12.2 条形图232

12.2.1 条形图的类型和SPSS操作详解232

12.2.2 简单条形图SPSS操作详解233

12.2.3 集群条形图243

12.2.4 堆积条形图实例248

12.3 折线图252

12.3.1 折线图的类型和SPSS操作253

12.3.2 简单线图实例253

12.3.3 多线线图实例255

12.3.4 垂直线图实例256

12.4 面积图257

12.4.1 面积图的类型和SPSS操作257

12.4.2 简单箱图实例259

12.4.3 堆积面积图实例260

12.5 饼图262

12.5.1 饼图的类型和SPSS操作262

12.5.2 饼图实例263

12.6 高低图264

12.6.1 高低图的类型和SPSS操作264

12.6.2 简单高低图实例265

12.6.3 分类高低收盘图实例266

12.7 箱图267

12.7.1 箱图的类型和SPSS操作268

12.7.2 简单箱图实例268

12.7.3 复合箱图实例269

12.8 误差条形图270

12.8.1 误差条形图的类型和SPSS操作271

12.8.2 简单误差条形图实例271

12.8.3 集群误差条形图实例272

12.9 散点图273

12.9.1 散点图的作图步骤273

12.9.2 简单分布实例274

12.9.3 重叠分布实例275

12.9.4 3D分布275

12.10 直方图276

12.10.1 直方图的类型和SPSS操作276

12.10.2 直方图实例277

12.11 思考与练习278

第13章 酸奶饮料新产品口味测试研究案例279

13.1 案例背景279

13.1.1 研究项目概况279

13.1.2 分析思路与商业理解279

13.2 数据理解280

13.2.1 数据与设计框架一致性检查280

13.2.2 平均值的列表描述281

13.2.3 平均值的图形描述282

13.3 不同品牌的评分差异分析283

13.3.1 单因素方差分析模型简介283

13.3.2 品牌作用的总体检验284

13.3.3 组间两两比较285

13.3.4 方差齐性检验287

13.4 两因素方差分析模型288

13.4.1 两因素方差分析模型简介288

13.4.2 拟合包括交互项的饱和模型289

13.4.3 拟合只包含主效应的模型290

13.4.4 组间两两比较291

13.4.5 随机因素分析293

13.5 分析结论与讨论294

13.5.1 分析结论294

13.5.2 Benchmark：用还是不用295

第14章 某汽车企业汽车年销量的预测296

14.1 案例背景296

14.1.1 研究项目概况296

14.1.2 分析思路和商业理解296

14.2 数据理解297

14.3 变量变换后的线性回归298

14.3.1 线性回归模型简介298

14.3.2 变量变换后拟合线性回归模型300

14.3.3 模型拟合效果的判断302

14.3.4 存储预测值和区间估计值304

14.4 曲线拟合305

14.4.1 用曲线估计过程同时拟合多个曲线模型305

14.4.2 模型拟合效果的判断307

14.4.3 模型的预测309

14.5 利用非线性回归进行拟合309

14.5.1 模型简介310

14.5.2 构建分段回归模型310

14.5.3 不同模型效果的比较313

14.6 分析结论313

第15章 中国消费者信心指数影响因素分析315

15.1 案例背景315

15.1.1 项目背景315

15.1.2 项目问卷315

15.1.3 分析思路和商业理解317

15.2 数据理解318

15.2.1 考察时间、地域对信心指数的影响318

15.2.2 考察性别、职业、婚姻状况等对信心指数的影响320

15.2.3 考察年龄对信心指数的影响322

15.3 标准框架下的建模分析323

15.3.1 建立总模型323

15.3.2 两两比较的结果325

15.4 多元方差分析模型的结果326

15.4.1 模型简介327

15.4.2 拟合多元方差分析模型327

15.5 最优尺度回归334

15.5.1 方法简介334

15.5.2 利用最优尺度回归进行分析335

15.6 多水平模型框架下的建模分析338

15.6.1 模型简介338

15.6.2 针对时间拟合多水平模型340

15.7 项目总结与讨论344

15.7.1 分析结论344

15.7.2 运用复杂模型建模的情况345

第16章 偏态分布的激素水平影响因素分析346

16.1 案例背景346

16.1.1 研究项目概况346

16.1.2 分析思路与商业理解346

16.2 数据理解347

16.2.1 单变量描述347

16.2.2 变量关联探索349

16.3 对因变量变换后的建模分析353

16.3.1 常见的变量变换方法353

16.3.2 本案例的具体操作354

16.4 秩变换分析356

16.5 利用Cox模型进行分析357

16.5.1 Cox回归模型的基本原理357

16.5.2 本案例的具体操作358

16.6 项目总结与讨论360

16.6.1 分析结论360

16.6.2 如何正确选择分析模型360

思考与练习答案362