SPSS多元統計分析方法及套用

《SPSS多元統計分析方法及套用》是20011年清華大學出版社出版的圖書，作者是朱星宇、陳勇強。本書基於SPSS17.0版本，並在SPSS17.0軟體操作後附以獨立案例進行分析。本書以自然科學和社會科學各領域研究人員為主要對象，同時也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人員以及管理決策者進行學習或參考。

基本介紹

• 書名：SPSS多元統計分析方法及套用
• 作者：朱星宇、陳勇強
• ISBN：9787302254171
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2011-8-1
• 裝幀：平裝
• 開本：16開

內容簡介

《SPSS多元統計分析方法及套用》在闡述了SPSS基本功能的基礎上，著重對多元統計分析的各個方法，針對目前部分統計教材以及SPSS叢書存在的問題，以數據分析套用需求為主線，對假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列分析、信度分析、聯合分析、生存分析、神經網路分析和結構方程模型15類方法，按照實際數據分析步驟從基本原理到軟體操作進行了深入淺出的論述。

目錄

第1章spss綜述

1.1spss 17.0概述

1.1.1spss 17.0特點

1.1.2spss各版本特性比較

1.2spss數據的管理

1.2.1定義變數屬性

1.2.2個案標識

1.2.3數據的排序

1.2.4數據的轉置

1.2.5數據的重組

1.2.6數據檔案的合併

1.2.7數據檔案的拆分

1.2.8數據的分類匯總

1.3spss數據的預處理

1.3.1spss表達式與函式

1.3.2變數計算

1.3.3選擇個案

1.3.4個案計數與加權

1.3.5個案排秩

1.3.6數據的重新編碼

1.3.7spss其他功能

1.4基本統計分析

1.4.1基本描述統計量的定義

1.4.2頻數分析

1.4.3描述性分析

1.4.4探索性分析

1.4.5比率分析

1.4.6p-p圖

1.4.7q-q圖

1.4.8基本統計分析實例

1.5本章小結

思考題

第2章假設檢驗

2.1常用分布及參數估計

2.1.1幾種與多元常態分配有關的機率分布

2.1.2參數估計

2.1.3常態分配的大樣本推斷

2.1.4樣本容量的確定

2.2假設檢驗的一般問題

2.2.1假設檢驗的概念

2.2.2假設檢驗的基本思想

2.2.3顯著性水平及兩類錯誤

2.2.4假設檢驗的步驟

2.3正態總體參數的假設檢驗

2.3.1正態總體均值和方差的假設檢驗

2.3.2總體比率的假設檢驗

2.4假設檢驗的spss操作

2.4.1單樣本的t檢驗

2.4.2兩獨立樣本的t檢驗

2.4.3兩配對樣本的t檢驗

2.5假設檢驗實例

2.6本章小結

思考題

第3章方差分析

3.1方差分析的基本原理

3.2單因素方差分析

3.2.1數據結構與線性模型

3.2.2平方和分解與自由度

3.2.3顯著性檢驗

3.2.4多重比較

3.2.5單因素方差分析的spss操作

3.2.6單因素方差分析實例

3.3多因素方差分析

3.3.1多因素方差分析的分類

3.3.2無互動作用的多因素方差分析

3.3.3有互動作用的多因素方差分析

3.3.4多因素方差分析的spss操作

3.3.5多因素方差分析實例

3.4重複測量方差分析

3.4.1重複測量方差分析的基本原理

3.4.2重複測量方差分析的spss操作

3.4.3重複測量方差分析實例

3.5協方差分析

3.5.1協方差分析的基本原理

3.5.2協方差分析的spss操作

3.5.3協方差分析實例

3.6本章小結

思考題

第4章非參數檢驗

4.1單樣本非參數檢驗

4.1.1卡方檢驗

4.1.2二項分布檢驗

4.1.3遊程檢驗

4.1.4單樣本k-s檢驗

4.2兩獨立樣本非參數檢驗

4.2.1曼-惠特尼u檢驗

4.2.2moses極端反應檢驗

4.2.3k-s z檢驗

4.2.4wald-wolfowitz遊程檢驗

4.3多獨立樣本非參數檢驗

4.3.1中位數檢驗

4.3.2kruskal-wallis檢驗

4.3.3jonckheere-terpstra檢驗

4.4兩相關樣本非參數檢驗

4.4.1mcnemar變化顯著性檢驗

4.4.2符號檢驗

4.4.3wilcoxon符號秩檢驗

4.5多相關樣本非參數檢驗

4.5.1friedman雙向評秩方差檢驗

4.5.2kendall w協同係數檢驗

4.5.3cochran q檢驗

4.6非參數檢驗的spss操作

4.6.1卡方檢驗

4.6.2二項分布檢驗

4.6.3遊程檢驗

4.6.4單樣本k-s檢驗

4.6.5兩獨立樣本非參數檢驗

4.6.6多獨立樣本非參數檢驗

4.6.7兩相關樣本非參數檢驗

4.6.8多相關樣本非參數檢驗

4.7非參數檢驗實例

4.8本章小結

思考題

第5章回歸分析

5.1回歸分析的概念和方法

5.1.1概述

5.1.2回歸分析的研究範圍

5.1.3實際問題建立回歸模型的過程

5.2線性回歸分析

5.2.1一元線性回歸

5.2.2多元線性回歸

5.2.3回歸診斷

5.2.4多元線性回歸的有偏估計

5.2.5線性回歸spss操作全過程

5.2.6權重估計spss操作全過程

5.2.7兩階最小二乘法spss操作全過程

5.3非線性回歸分析

5.3.1可化為線性回歸的曲線回歸分析

5.3.2曲線估計spss操作全過程

5.3.3多項式回歸分析

5.3.4部分最小平方回歸spss操作全過程

5.3.5非線性回歸分析

5.3.6非線性回歸spss操作全過程

5.4logistic回歸分析

5.4.1自變數中含有定性變數的回歸模型

5.4.2處理定性變數的最優尺度回歸spss操作全過程

5.4.3邏輯回歸模型

5.4.4二元邏輯回歸spss操作全過程

5.4.5多項邏輯回歸spss操作全過程

5.4.6機率回歸分析spss操作全過程

5.4.7有序回歸分析spss操作全過程

5.5回歸分析實例

5.5.1線性回歸實例

5.5.2非線性回歸實例

5.5.3邏輯回歸實例

5.6本章小結

思考題

第6章聚類分析與判別分析

6.1聚類分析和判別分析的基本原理

6.2相似性度量

6.2.1區間變數

6.2.2二值變數

6.2.3定序變數

6.3聚類分析方法

6.3.1系統聚類法

6.3.2逐步聚類法

6.3.3二階聚類法

6.4聚類分析的spss操作

6.4.1系統聚類

6.4.2k-均值聚類

6.4.3 二階聚類

6.5判別分析方法

6.5.1距離判別

6.5.2bayes判別

6.5.3fisher判別

6.5.4判別分析步驟

6.6判別分析的spss操作

6.7聚類分析和判別分析實例

6.7.1聚類分析實例

6.7.2判別分析實例

6.8本章小結

思考題

第7章主成分分析與因子分析

7.1主成分分析與因子分析的基本思想

7.2主成分分析的模型與方法

7.2.1主成分分析的代數模型與幾何意義

7.2.2總體的主成分

7.2.3樣本的主成分

7.3主成分分析的spss操作

7.4因子分析的模型與方法

7.4.1正交因子模型

7.4.2相關性分析

7.4.3因子的提取

7.4.4因子旋轉

7.4.5因子得分

7.5因子分析的spss操作

7.6主成分分析和因子分析實例

7.6.1主成分分析實例

7.6.2 因子分析實例

7.7本章小結

思考題

第8章對應分析

8.1列聯表與列聯表分析

8.1.1列聯表

8.1.2列聯表分析

8.2簡單對應分析的基本原理

8.2.1行輪廓與列輪廓

8.2.2總慣量

8.2.3行列輪廓的坐標

8.2.4對應分析圖

8.2.5簡單對應分析的步驟

8.2.6簡單對應分析的邏輯框圖

8.3簡單對應分析的spss操作

8.4多重對應分析及其spss操作

8.4.1多重對應分析

8.4.2多重對應分析的基本操作

8.5對應分析實例

8.6本章小結

思考題

第9章時間序列分析

9.1時間序列的相關概念以及時間序列分析步驟

9.1.1時間序列與統計學其他分析方法的關係

9.1.2時間序列的相關概念

9.1.3時間序列分析原理與分類

9.1.4時間序列分析一般步驟

9.1.5spss時間序列分析

9.2時間序列的數據準備與檢驗

9.2.1時間序列的數據準備

9.2.2時間序列的數據檢驗

9.2.3時間序列的數據圖形化檢驗

9.2.4時間序列的數據統計量檢驗

9.3時間序列的數據預處理

9.3.1時間序列缺失數據的處理

9.3.2時間序列數據的變換處理

9.4時間序列的確定性分析

9.4.1非平穩時間序列的組成要素

9.4.2平滑法

9.4.3趨勢分析法

9.4.4季節性分解法

9.5時間序列的隨機性分析

9.5.1適用於平穩性序列的隨機性時間序列模型

9.5.2適用於非平穩性序列的隨機性時間序列模型

9.5.3時間序列隨機性分析步驟

9.5.4arima模型的參數設定

9.6時間序列模型的spss操作

9.7spss時間序列的案例分析

9.8本章小結

思考題

第10章信度分析

10.1信度的基本原理

10.1.1信度的統計學原理

10.1.2信度影響因素

10.1.3信度評價指標

10.2信度分析及其基本方法

10.2.1信度分析

10.2.2信度分析的基本方法

10.3信度分析的spss操作

10.4信度分析實例

10.4.1 α信度係數法分析

10.4.2折半信度係數法分析

10.5本章小結

思考題

第11章聯合分析

11.1聯合分析的基本原理

11.2聯合分析的步驟

11.2.1屬性和屬性水平的確定

11.2.2受測設計

11.2.3受測體的評價

11.2.4效用值的估計

11.2.5效用值的聚集

11.3聯合分析的spss操作

11.3.1生成正交設計

11.3.2顯示設計

11.3.3運行聯合分析

11.4聯合分析實例

11.5本章小結

思考題

第12章生存分析

12.1生存分析的基本概念和內容

12.1.1生存分析的定義

12.1.2生存分析的基本概念

12.1.3生存分析的基本內容和方法

12.1.4spss中的生存分析過程

12.2壽命表分析

12.2.1壽命表分析的基本原理及步驟

12.2.2spss中的壽命表分析過程

12.3kaplan-meier分析

12.3.1kaplan-meier分析的基本原理及步驟

12.3.2spss中的kaplan-meier分析過程

12.4cox回歸模型分析

12.4.1cox回歸模型的基本形式和原理

12.4.2spss中的cox回歸模型分析過程

12.4.3依時協變數cox回歸模型的基本原理

12.4.4spss中的依時協變數cox回歸模型分析過程

12.5生存分析實例

12.5.1壽命表分析實例

12.5.2kaplan-meier分析實例

12.5.3cox回歸模型分析實例

12.6本章小結

思考題

第13章神經網路分析

13.1神經網路的發展歷史以及神經網路相關概念

13.1.1時間序列的發展歷史簡介

13.1.2生物神經元模型

13.1.3人工神經元模型

13.1.4spss神經網路分析

13.2多層感知器模型

13.2.1感知器神經元模型

13.2.2感知器的網路結構

13.2.3感知器神經網路的學習規則

13.2.4感知器神經網路的訓練

13.3徑向基函式模型

13.3.1徑向基函式神經網路結構

13.3.2徑向基函式的學習算法

13.4神經網路的spss操作

13.4.1變數設定

13.4.2分區設定

13.4.3體系結構設定

13.4.4培訓的設定

13.4.5輸出的設定

13.4.6保存的設定

13.4.7導出的設定

13.4.8選項的設定

13.5spss神經網路的案例分析

13.5.1數據準備

13.5.2數據分析

13.5.3過程摘要

13.6本章小結

思考題

第14章結構方程模型

14.1結構方程模型概述

14.1.1結構方程模型方法與統計學其他分析方法的關係

14.1.2模型方程模型相關概念

14.1.3結構方程模型原理與基本假定

14.1.4結構方程模型特性

14.1.5結構方程模型方法一般步驟

14.2結構方程模型設定和識別

14.2.1結構方程模型設定

14.2.2結構方程模型識別

14.2.3amos模型設定操作

14.3結構方程模型數據準備

14.3.1缺失數據的處理

14.3.2數據的信度與效度

14.3.3數據檔案導入

14.4結構方程模型參數估計

14.4.1參數估計常用方法

14.4.2amos參數估計操作

14.5結構方程模型評價與修正

14.5.1參數檢驗

14.5.2模型整體擬合評價

14.5.3模型限制修正

14.5.4模型擴展修正

14.6結構方程模型解釋

14.6.1相關關係

14.6.2因果關係

14.7本章小結

思考題

附錄spss函式名及其含義

參考文獻