《高等學校教材:SPSS統計分析高級教程》是2013年高等教育出版社出版的圖書，作者是張文彤、 董偉。
基本介紹
- 中文名：高等學校教材:SPSS統計分析高級教程
- 類型：教材教輔與參考書
- 出版日期：2013年3月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787040369960
- 作者：張文彤 董偉
- 出版社：高等教育出版社
- 頁數：451頁
- 開本：16
- 品牌：高等教育出版社
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《高等學校教材:SPSS統計分析高級教程(第2版)》適合於已具備統計分析基礎知識的讀者閱讀，可作為高等學校各專業高年級本科生、研究生的統計學教材或參考書，以及市場行銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要做數據分析的人士，或從事諮詢、研究、分析等專業人士的參考書。《高等學校教材:SPSS統計分析高級教程(第2版)》以IBM SPSS Statistics20中文版為基礎，全面、系統地介紹了各種多變數統計模型、多元統計分析模型、智慧型統計分析方法的原理和軟體實現。在書中作者結合自身多年的統計分析實戰和SPss行業套用經驗，側重於對統計新方法、新觀點的講解。在保證統計理論嚴謹的同時，又充分注重了文字的淺顯易懂，使《高等學校教材:SPSS統計分析高級教程(第2版)》更加易學易用。《高等學校教材:SPSS統計分析高級教程(第2版)》是一本如何使用SPss進行高級統計分析的指導書。
圖書目錄
第一部分一般線性模型、混合線性模型和廣義線性模型
第1章方差分析模型
1.1模型簡介
1.1.1模型入門
1.1.2常用術語
1.1.3適用條件
1.2案例：膠合板磨損深度的比較
1.2.1操作說明
1.2.2結果解釋
1.2.3模型參數的估計值
1.2.4兩兩比較
1.2.5其他常用選項
1.3兩因素方差分析模型
1.3.1案例：超市規模、貨架位置與銷量的關係
1.3.2邊際均值與輪廓圖
1.3.3擬合劣度檢驗
1.4因素各水平間的精細比較
1.4.1POSTHOC子句
1.4.2EMMEANS子句
1.4.3LMATRIX子句和KMATRIX子句
1.4.4CONSTRAST子句
1.5方差分析模型進階
1.5.1隨機因素的方差分析模型
1.5.2自定義效應檢驗使用的誤差項
1.5.3四類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章常用實驗設計分析方法
2.1僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1完全隨機設計
2.1.2配伍設計
2.1.3交叉設計
2.1.4拉丁方設計
2.2考慮互動作用的實驗設計方案
2.2.1析因設計
2.2.2正交設計
2.2.3均勻設計
2.3誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1嵌套設計
2.3.2重複測量設計
2.3.3裂區設計
2.4協方差分析
2.4.1協方差分析的必要性
2.4.2平行性假定的檢驗
2.4.3計算和檢驗修正均值
思考與練習
參考文獻
第3章多元方差分析與重複測量方差分析
3.1多元方差分析
3.1.1模型簡介
3.1.2案例：教育模式比較
3.1.3對案例的進一步分析
3.2重複測量資料的方差分析
3.2.1模型簡介
3.2.2案例：促銷效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章線性混合模型
4.1模型簡介
4.1.1問題的提出
4.1.2模型入門
4.2層次聚集性數據案例
4.2.1擬合基本模型結構
4.2.2在固定效應中加入自變數
4.2.3在隨機效應中加入自變數
4.2.4更多解釋變數的引入
4.2.5其他常用選項
4.3重複測量數據案例
4.3.1對數據的初步分析
4.3.2擬合基本模型結構
4.3.3考慮重複測量間的相關性
4.3.4更改對測量間相關性的假定
4.3.5模型中可用的相關陣種類
4.4線性混合模型進階
4.4.1線性混合模型的用途
4.4.2線性混合模型與一般線性模型的聯繫
思考與練習
參考文獻
第5章廣義線性模型、廣義估計方程和廣義線性混合模型
5.1廣義線性模型
5.1.1模型簡介
5.1.2案例分析
5.2廣義估計方程
5.2.1方程簡介
5.2.2案例分析
5.3廣義線性混合模型
5.3.1模型簡介
5.3.2案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分回歸模型
第6章多重線性回歸模型
6.1模型簡介
6.1.1基本概念
6.1.2分析步驟
6.2案例：銷量影響因素分析
6.2.1基本分析結果
6.2.2回歸模型的假設檢驗
6.2.3偏回歸係數的假設檢驗
6.2.4標準化偏回歸係數
6.2.5衡量回歸模型優劣的標準
6.3回歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1模型預測值
6.3.2模型的區間估計
6.3.3模型的殘差
6.3.4利用殘差考察模型適用條件
6.4逐步回歸
6.4.1篩選自變數的基本原則
6.4.2常用的逐步回歸方法
6.4.3案例：固體垃圾排放量與土地種類的關係
6.5模型的進一步診斷與修正
6.5.1強影響點的識別與處理
6.5.2多重共線性的識別與處理
6.5.3 回歸模型結果解釋時應注意的問題
6.6自動線性建模
6.6.1界面說明
6.6.2案例：生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻
第7章線性回歸的衍生模型
7.1 非直線趨勢的處理：曲線直線化
7.1.1模型簡介
7.1.2案例：通風時間和毒物濃度的曲線方程
7.1.3使用曲線估計過程分析
7.2方差不齊的處理：加權最小二乘法
7.2.1模型簡介
7.2.2案例：不等量樣品數據的回歸方程
7.2.3使用WLS過程分析
7.3共線性的處理：嶺回歸
7.3.1模型簡介
7.3.2案例：用外形指標推測胎兒周齡
7.4分類變數的數值化：最優尺度回歸
7.4.1模型簡介
7.4.2案例：生育子女數的回歸模型
7.4.3套用最優尺度方法注意事項
思考與練習
參考文獻
第8章路徑分析入門
8.1兩階段最小二乘法
8.1.1模型簡介
8.1.2案例：人口背景資料對收入的影響
8.1.3使用2SLS過程進行分析
8.2路徑分析入門
8.2.1模型簡介
8.2.2案例：住院費用影響因素研究
8.3偏最小二乘法入門
8.3.1模型簡介
8.3.2軟體實現
思考與練習
參考文獻
第9章非線性回歸模型
9.1模型簡介
9.1.1問題的提出
9.1.2模型框架
9.2案例：通風時間和毒物濃度的曲線方程
9.2.1操作說明
9.2.2結果解釋
9.2.3對模型的進一步分析
9.3 自定義損失函式：最小一乘法
9.4分段回歸模型的擬合
9.5非線性回歸模型進階
9.5.1參數初始值的設定
9.5.2模型的擬合方法
思考與練習
參考文獻
第10章二分類Logistic回歸模型
10.1模型簡介
10.1.1模型入門
10.1.2基本概念
10.2案例：低出生體重兒影響因素研究
10.3分類自變數的定義與比較方法
10.3.1使用啞變數的必要性
10.3.2 SPSS中預設的啞變數編碼方式
10.3.3設定啞變數時的注意事項
10.4 自變數的篩選方法與逐步回歸
10.4.1模型中的假設檢驗方法
10.4.2 SPSS中提供的自變數篩選方法
10.4.3 案例：低體重兒數據的逐步回歸
10.5 模型擬合效果與擬合優度檢驗
10.5.1模型效果的判斷指標
10.5.2擬合優度檢驗
10.6模型的診斷與修正
10.6.1殘差分析
10.6.2多重共線性問題
思考與練習
參考文獻
第11章 多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸模型
11.1有序多分類Logistic回歸模型
11.1.1模型簡介
11.1.2案例：工作滿意度影響因素分析
11.1.3模型適用條件的考察
11.2無序多分類Logistic回歸模型
11.2.1模型簡介
11.2.2案例：不同背景人群的選舉傾向
11.3 1：1配對Logistic回歸
11.3.1模型簡介
11.3.2案例：雌激素與患子宮內膜癌的關係
11.4 Probit回歸模型
11.4.1模型簡介
11.4.2案例一：與Logistic模型比較
11.4.3案例二：計算LD50
思考與練習
參考文獻
第12章對數線性模型與Poisson回歸模型
12.1對數線性模型簡介
12.1.1模型入門
12.1.2軟體實現
12.2一般對數線性模型
12.2.1初步分析
12.2.2對案例的進一步分析
12.3 因果關係明確時的對數線性模型
12.4對數線性模型的選擇
12.4.1模型的選擇策略
12.4.2案例分析
12.5對數線性模型與其他模型的關係
12.5.1 與方差分析模型的關係
12.5.2與Logistic回歸的關係
12.6 Poisson回歸模型
12.6.1模型簡介
12.6.2案例：冠心病死亡與吸菸的關係
思考與練習
參考文獻
第三部分多元統計分析方法
第13章主成分分析、因子分析與
多維偏好分析
13.1主成分分析
13.1.1 模型簡介
13.1.2案例：各省經濟發展情況綜合評價
13.2因子分析
……
第四部分其他統計分析方法
第1章方差分析模型
1.1模型簡介
1.1.1模型入門
1.1.2常用術語
1.1.3適用條件
1.2案例：膠合板磨損深度的比較
1.2.1操作說明
1.2.2結果解釋
1.2.3模型參數的估計值
1.2.4兩兩比較
1.2.5其他常用選項
1.3兩因素方差分析模型
1.3.1案例：超市規模、貨架位置與銷量的關係
1.3.2邊際均值與輪廓圖
1.3.3擬合劣度檢驗
1.4因素各水平間的精細比較
1.4.1POSTHOC子句
1.4.2EMMEANS子句
1.4.3LMATRIX子句和KMATRIX子句
1.4.4CONSTRAST子句
1.5方差分析模型進階
1.5.1隨機因素的方差分析模型
1.5.2自定義效應檢驗使用的誤差項
1.5.3四類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章常用實驗設計分析方法
2.1僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1完全隨機設計
2.1.2配伍設計
2.1.3交叉設計
2.1.4拉丁方設計
2.2考慮互動作用的實驗設計方案
2.2.1析因設計
2.2.2正交設計
2.2.3均勻設計
2.3誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1嵌套設計
2.3.2重複測量設計
2.3.3裂區設計
2.4協方差分析
2.4.1協方差分析的必要性
2.4.2平行性假定的檢驗
2.4.3計算和檢驗修正均值
思考與練習
參考文獻
第3章多元方差分析與重複測量方差分析
3.1多元方差分析
3.1.1模型簡介
3.1.2案例：教育模式比較
3.1.3對案例的進一步分析
3.2重複測量資料的方差分析
3.2.1模型簡介
3.2.2案例：促銷效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章線性混合模型
4.1模型簡介
4.1.1問題的提出
4.1.2模型入門
4.2層次聚集性數據案例
4.2.1擬合基本模型結構
4.2.2在固定效應中加入自變數
4.2.3在隨機效應中加入自變數
4.2.4更多解釋變數的引入
4.2.5其他常用選項
4.3重複測量數據案例
4.3.1對數據的初步分析
4.3.2擬合基本模型結構
4.3.3考慮重複測量間的相關性
4.3.4更改對測量間相關性的假定
4.3.5模型中可用的相關陣種類
4.4線性混合模型進階
4.4.1線性混合模型的用途
4.4.2線性混合模型與一般線性模型的聯繫
思考與練習
參考文獻
第5章廣義線性模型、廣義估計方程和廣義線性混合模型
5.1廣義線性模型
5.1.1模型簡介
5.1.2案例分析
5.2廣義估計方程
5.2.1方程簡介
5.2.2案例分析
5.3廣義線性混合模型
5.3.1模型簡介
5.3.2案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分回歸模型
第6章多重線性回歸模型
6.1模型簡介
6.1.1基本概念
6.1.2分析步驟
6.2案例：銷量影響因素分析
6.2.1基本分析結果
6.2.2回歸模型的假設檢驗
6.2.3偏回歸係數的假設檢驗
6.2.4標準化偏回歸係數
6.2.5衡量回歸模型優劣的標準
6.3回歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1模型預測值
6.3.2模型的區間估計
6.3.3模型的殘差
6.3.4利用殘差考察模型適用條件
6.4逐步回歸
6.4.1篩選自變數的基本原則
6.4.2常用的逐步回歸方法
6.4.3案例：固體垃圾排放量與土地種類的關係
6.5模型的進一步診斷與修正
6.5.1強影響點的識別與處理
6.5.2多重共線性的識別與處理
6.5.3 回歸模型結果解釋時應注意的問題
6.6自動線性建模
6.6.1界面說明
6.6.2案例：生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻
第7章線性回歸的衍生模型
7.1 非直線趨勢的處理：曲線直線化
7.1.1模型簡介
7.1.2案例：通風時間和毒物濃度的曲線方程
7.1.3使用曲線估計過程分析
7.2方差不齊的處理：加權最小二乘法
7.2.1模型簡介
7.2.2案例：不等量樣品數據的回歸方程
7.2.3使用WLS過程分析
7.3共線性的處理：嶺回歸
7.3.1模型簡介
7.3.2案例：用外形指標推測胎兒周齡
7.4分類變數的數值化：最優尺度回歸
7.4.1模型簡介
7.4.2案例：生育子女數的回歸模型
7.4.3套用最優尺度方法注意事項
思考與練習
參考文獻
第8章路徑分析入門
8.1兩階段最小二乘法
8.1.1模型簡介
8.1.2案例：人口背景資料對收入的影響
8.1.3使用2SLS過程進行分析
8.2路徑分析入門
8.2.1模型簡介
8.2.2案例：住院費用影響因素研究
8.3偏最小二乘法入門
8.3.1模型簡介
8.3.2軟體實現
思考與練習
參考文獻
第9章非線性回歸模型
9.1模型簡介
9.1.1問題的提出
9.1.2模型框架
9.2案例：通風時間和毒物濃度的曲線方程
9.2.1操作說明
9.2.2結果解釋
9.2.3對模型的進一步分析
9.3 自定義損失函式：最小一乘法
9.4分段回歸模型的擬合
9.5非線性回歸模型進階
9.5.1參數初始值的設定
9.5.2模型的擬合方法
思考與練習
參考文獻
第10章二分類Logistic回歸模型
10.1模型簡介
10.1.1模型入門
10.1.2基本概念
10.2案例：低出生體重兒影響因素研究
10.3分類自變數的定義與比較方法
10.3.1使用啞變數的必要性
10.3.2 SPSS中預設的啞變數編碼方式
10.3.3設定啞變數時的注意事項
10.4 自變數的篩選方法與逐步回歸
10.4.1模型中的假設檢驗方法
10.4.2 SPSS中提供的自變數篩選方法
10.4.3 案例：低體重兒數據的逐步回歸
10.5 模型擬合效果與擬合優度檢驗
10.5.1模型效果的判斷指標
10.5.2擬合優度檢驗
10.6模型的診斷與修正
10.6.1殘差分析
10.6.2多重共線性問題
思考與練習
參考文獻
第11章 多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸模型
11.1有序多分類Logistic回歸模型
11.1.1模型簡介
11.1.2案例：工作滿意度影響因素分析
11.1.3模型適用條件的考察
11.2無序多分類Logistic回歸模型
11.2.1模型簡介
11.2.2案例：不同背景人群的選舉傾向
11.3 1：1配對Logistic回歸
11.3.1模型簡介
11.3.2案例：雌激素與患子宮內膜癌的關係
11.4 Probit回歸模型
11.4.1模型簡介
11.4.2案例一：與Logistic模型比較
11.4.3案例二：計算LD50
思考與練習
參考文獻
第12章對數線性模型與Poisson回歸模型
12.1對數線性模型簡介
12.1.1模型入門
12.1.2軟體實現
12.2一般對數線性模型
12.2.1初步分析
12.2.2對案例的進一步分析
12.3 因果關係明確時的對數線性模型
12.4對數線性模型的選擇
12.4.1模型的選擇策略
12.4.2案例分析
12.5對數線性模型與其他模型的關係
12.5.1 與方差分析模型的關係
12.5.2與Logistic回歸的關係
12.6 Poisson回歸模型
12.6.1模型簡介
12.6.2案例：冠心病死亡與吸菸的關係
思考與練習
參考文獻
第三部分多元統計分析方法
第13章主成分分析、因子分析與
多維偏好分析
13.1主成分分析
13.1.1 模型簡介
13.1.2案例：各省經濟發展情況綜合評價
13.2因子分析
……
第四部分其他統計分析方法
