《SPSS寶典》這本書是基於最新版本IBM SPSS Statistics 19 進行編寫，結合統計教學的特點，以循序漸進的方式介紹了世界著名統計分析軟體SPSS 的多種模組和編程功能，並對數據處理和統計分析的輸出結果進行了詳盡的解釋。
本書共分23 章，主要介紹了IBM SPSSStatistics 19 的基礎知識、統計數據的創建和管理、SPSS 統計分析功能、SPSS 的圖形繪製功能以及SPSS 編程功能。其中包括SPSS 的視窗及其設定、統計數據的創建與編輯、SPSS 數據的管理、數據轉換與SPSS 函式、SPSS 基本統計分析、多重反應分析、SPSS 的自定義表格、均值的比較與檢驗、方差分析、非參數檢驗、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、統計圖形的創建和編輯、SPSS 的命令語句程式設計、利用SPSS語句讀取數據檔案、宏等內容。
基本介紹
- 書名：SPSS寶典
- 作者：張紅兵、李潞
- ISBN：9787121036743
- 定價：59.00 元
- 出版社：電子工業出版社
內容簡介,編輯推薦,目錄,
內容簡介
《SPSS寶典》(寶典叢書100萬)共分24章，主要介紹SPSSforWindows的基礎知識、統計數據的創建和管理、SPSS統計分析功能、SPSS的圖形繪製功能以及SPSS編程功能。其中包括SPSS的視窗及其設定、統計數據的創建與編輯、SPSS數據的管理、數據轉換與SPSS函式、SPSS基本統計分析、多重反應分析、SPSS的自定義表格、均值的比較與檢驗、方差分析、非參數檢驗、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、統計圖形的創建和編輯、互動圖形的創建和編輯、SPSS的命令語句程式設計、利用SPSS語句讀取數據檔案、宏等內容。
本書內容全面，論述翔實，深入淺出。全書以SPSS統計功能為主線，涵蓋數據管理和SPSS高級編程等內容，可供高等院校相關專業本科生、研究生，以及從事統計分析和決策的各領域相關的讀者學習參考，亦可作SPSS培訓和自學教材。
編輯推薦
《SPSS寶典》(寶典叢書100萬)結合統計教學的特點，以循序漸進的方式介紹了世界著名統計分析軟體SPSS的多種模組和編程功能，並對數據處理和統計分析的輸出結果進行了詳盡的解釋。本書基於2006年9月SPSS公司推出的最新版本SPSS15.0forWindows進行編寫。
目錄
第1部分 SPSS for Windows入門
第1章 SPSS for Windows概述
1.1 SPSS的發展簡史
1.2 SPSS 18.0 for Windows的特點
1.3 SPSS 18.0 for Windows 對環境的要求
1.3.1 對硬體環境的要求
1.3.2 對軟體環境的要求
1.4 安裝和卸載SPSS 18.0 for Windows
1.4.1 安裝SPSS 18.0 for Windows
1.4.2 卸載SPSS 18.0 for Windows
1.5 SPSS 18.0 for Windows的啟動與退出
1.5.1 啟動SPSS 18.0 for Windows
1.5.2 退出SPSS 18.0 for Windows
1.6 SPSS 18.0新增功能
1.7 SPSS 18.0 for Windows的幫助系統
1.7.1 Topics（主題幫助）
1.7.2 Tutorial（自學指導）
1.7.3 Cases Studies（案例研究）
1.7.4 Statistics Coach（統計輔導）
1.7.5 Command Syntax Reference（命令語句參考）
1.7.6 Developer Central（研發中心）
1.7.7 Algorithms（統計算法）
1.8 小結
第2章 SPSS for Windows的視窗及其設定
2.1 SPSS for Windows的三種運行方式
2.1.1 完全視窗選單運行方式
2.1.2 程式運行方式
2.1.3 混合運行方式
2.2 SPSS for Windows常用對話框
2.2.1 SPSS檔案操作對話框
2.2.2 SPSS統計分析主對話框
2.2.3 對話框的控制與選擇
2.3 SPSS for Windows的視窗及其設定
2.3.1 Data Editor（數據編輯視窗）
2.3.2 Output（結果輸出視窗）
2.3.3 SPSS Syntax Editor（語句視窗）
2.3.4 Draft Viewer（草稿輸出視窗）
2.3.5 Script（腳本編輯視窗）
2.4 小結
第3章 SPSS統計數據的創建與編輯
3.1 SPSS數據的屬性及其定義方法
3.1.1 變數名（Name）
3.1.2 變數類型（Type）
3.1.3 變數標籤（Label）
3.1.4 Missing（變數缺失數據）
3.1.5 Measure（度量尺度）
3.2 SPSS數據檔案的構成
3.2.1 SPSS數據檔案的結構
3.2.2 SPSS數據檔案中的個案
3.2.3 創建SPSS數據檔案
3.3 套用實例：定義SPSS數據結構
3.3.1 實例：大學教師的問卷調查表
3.3.2 調查表數據變數名及其屬性的設計
3.4 SPSS數據的錄入
3.4.1 認識數據錄入視窗
3.4.2 在數據編輯視窗中錄入數據
3.5 SPSS數據的編輯
3.5.1 插入和刪除變數
3.5.2 插入和刪除個案
3.5.3 數據的移動、複製和刪除
3.5.4 SPSS數據的定位
3.6 數據檔案的操作
3.6.1 創建和讀取SPSS數據檔案
3.6.2 保存SPSS數據檔案
3.7 小結
第4章 SPSS數據的管理
4.1 數據的排序
4.1.1 SPSS數據排序的基本操作
4.1.2 數據排序的一個例子
4.2 數據的轉置
4.3 重複個案的識別
4.4 數據檔案的拆分
4.5 數據檔案的合併
4.5.1 個案合併
4.5.2 變數合併
4.6 數據的分類匯總
4.6.1 分類匯總的概念
4.6.2 分類匯總的操作步驟
4.7 數據的加權
4.8 小結
第5章 數據轉換與SPSS函式
5.1 SPSS的表達式
5.1.1 SPSS算術表達式
5.1.2 SPSS條件表達式
5.1.3 SPSS邏輯表達式
5.2 SPSS函式
5.2.1 算術函式（Arithmetic Functions）
5.2.2 統計函式（Statistical Functions）
5.2.3 字元串函式（String Functions）
5.2.4 日期和時間函式（Date and Time Functions）
5.2.5 累計分布函式（Cumulative Distribution Functions）
5.2.6 逆分布函式（Inverse Distribution Functions）
5.2.7 隨機變數函式（Random Variable Functions）
5.2.8 機率密度函式（Probability Density Function）
5.2.9 尾部機率函式（Tail Probability Function）
5.2.10 缺失值函式（Missing Value Functions）
5.3 變數的計算
5.3.1 變數計算的基本操作
5.3.2 實例：高校提前錄取名單的確定
5.4 數據的選取
5.4.1 數據選取的基本操作
5.4.2 數據選取的套用實例
5.5 個案計數
5.5.1 個案計數的基本操作
5.5.2 實例：央視主要節目的收視率調查
5.6 數據的重新編碼
5.6.1 數據的重新編碼
5.6.2 數據的自動重新編碼
5.6.3 重新編碼的套用實例
5.7 SPSS變數集
5.7.1 SPSS變數集的分類
5.7.2 定義用戶變數集
5.7.3 使用用戶變數集
5.8 小結
第2部分 利用SPSS進行統計分析
第6章 SPSS的基本統計分析
6.1 基本統計量的定義和計算
6.1.1 描述集中趨勢的統計量
6.1.2 描述離散趨勢的統計量
6.1.3 描述分布形態的統計量
6.2 頻數分析過程
6.2.1 頻數分析過程的SPSS操作
6.2.2 實例：成年男子血壓數據的頻數分析
6.2.3 頻數分析的結果
6.3 描述性分析過程
6.3.1 描述性分析的SPSS操作
6.3.2 實例：學生體檢數據的描述性分析
6.3.3 描述性分析的結果
6.4 探索性分析過程
6.4.1 探索性分析問題的提出
6.4.2 探索分析的SPSS操作
6.4.3 Statistic選項
6.4.4 Plots選項
6.4.5 Options選項
6.4.6 實例：新型合金耐熱性的探索分析
6.4.7 探索分析的結果
6.5 小結
第7章 多重反應分析
7.1 多重反應分析的基本方法
7.1.1 二分法（Multiple Dichotomies Method）
7.1.2 分類法（Multiple Category Method）
7.2 定義多重反應分析數據集
7.2.1 實例：消費者購物場所的調查
7.2.2 定義多重數據集的SPSS操作
7.3 多重反應頻數分析
7.3.1 多重反應頻數分析的SPSS操作
7.3.2 多重反應頻數分析的結果
7.4 多重反應列聯表分析
7.4.1 SPSS基本操作
7.4.2 多重反應列聯表分析的結果
7.5 小結
第8章 SPSS的自定義表格
8.1 認識自定義表格對話框
8.1.1 實例：個人家庭情況調查數據
8.1.2 自定義表格的SPSS操作
8.2 表格的結構和SPSS實現
8.2.1 堆疊和嵌套的基本定義
8.2.2 堆疊和嵌套的SPSS實現
8.3 自定義表格的選項及其獨立性檢驗
8.3.1 實例：對婚姻幸福感認同的分析和列表
8.3.2 SPSS基本操作
8.3.3 Titles選項
8.3.4 Test Statistics選項
8.3.5 Options選項
8.3.6 自定義表格的結果
8.4 多重反應變數集的自定義表格
8.4.1 一般多重變數集自定義表格
8.4.2 SPSS基本操作
8.4.3 多重反應變數集表格的結果
8.4.4 進一步的分析
8.4.5 具有嵌套結構的多重變數集自定義表格
8.4.6 多重變數集的獨立性檢驗
8.4.7 多重變數集的列均值比較和檢驗
8.5 小結
第9章 均值的比較與檢驗
9.1 參數檢驗問題的提出
9.2 參數檢驗的基本步驟
9.3 單樣本的T檢驗
9.3.1 單樣本T檢驗的基本方法
9.3.2 單樣本T檢驗的SPSS操作
9.3.3 實例：圓盤制動閘直徑的T檢驗
9.3.4 單樣本T檢驗的結果
9.4 兩獨立樣本T檢驗
9.4.1 兩獨立樣本T檢驗的基本方法
9.4.2 兩獨立樣本T檢驗的SPSS操作
9.4.3 實例：兩組桌球得分數據的T檢驗
9.4.4 兩獨立樣本T檢驗的結果
9.5 兩配對樣本T檢驗
9.5.1 兩配對樣本T檢驗問題的基本方法
9.5.2 兩配對樣本T檢驗的SPSS操作
9.5.3 實例：新藥療效的測試結果檢驗
9.5.4 配對樣本T檢驗的結果
9.6 小結
第10章 方差分析
10.1 方差分析的基本原理
10.2 方差分析的概念和假設
10.3 單因素方差分析
10.3.1 單因素方差分析的SPSS操作
10.3.2 Contrasts選項
10.3.3 Post Hoc Multiple Comparisions選項
10.3.4 Options選項
10.3.5 實例：來自四個不同行業的投訴數據
10.3.6 單因素方差分析的結果解釋
10.4 多因素方差分析
10.4.1 多因素方差分析的SPSS操作
10.4.2 Model選項
10.4.3 Contrasts選項
10.4.4 Plots選項
10.4.5 Post Hoc Multiple Comparisions選項
10.4.6 Save選項
10.4.7 Options選項
10.4.8 實例：機器和工人兩因素的方差分析
10.4.9 兩因素方差分析的結果解釋
10.5 協方差分析
10.5.1 協方差分析的基本思想
10.5.2 實例：政府部門對培訓效果的分析
10.5.3 非飽和模型的SPSS操作
10.5.4 結果分析
10.5.5 進一步分析：實例中的飽和模型
10.5.6 飽和模型的結果解釋
10.6 小結
第11章 非參數檢驗
11.1 卡方檢驗
11.1.1 卡方檢驗的基本原理
11.1.2 卡方檢驗的SPSS操作
11.1.3 實例：網站流量的泊松分布檢驗
11.2 二項分布檢驗
11.2.1 二項分布檢驗的基本原理
11.2.2 二項分布檢驗的SPSS操作
11.2.3 實例：拋硬幣實驗的二項分布檢驗
11.3 遊程檢驗
11.3.1 遊程檢驗的基本原理
11.3.2 遊程檢驗的SPSS操作
11.3.3 實例：體育達標成績的檢驗
11.4 單樣本K-S 檢驗
11.4.1 單樣本K-S檢驗的基本原理
11.4.2 單樣本K-S檢驗的SPSS操作
11.4.3 實例：車禍事故數的泊松分布檢驗
11.4.4 實例的進一步分析：考慮性別因素
11.5 兩獨立樣本的非參數檢驗
11.5.1 兩獨立樣本檢驗的SPSS操作
11.5.2 兩獨立樣本Mann-Whitney U檢驗
11.5.3 兩獨立樣本的K-S檢驗
11.6 小結
第12章 相關分析
12.1 相關分析的基本方法
12.2 相關係數的計算
12.2.1 Pearson簡單相關係數
12.2.2 Spearman等級相關係數
12.2.3 Kendall τ相關係數
12.3 雙變數相關分析
12.3.1 雙變數相關分析的SPSS操作
12.3.2 Options選項
12.3.3 實例：汽車價格和汽車燃油率的分析
12.3.4 雙變數相關分析的結果
12.3.5 進一步分析：定序型變數的分析
12.3.6 進一步分析的結果
12.4 偏相關分析
12.4.1 偏相關分析的基本原理
12.4.2 偏相關分析的SPSS操作步驟
12.4.3 Options選項
12.4.4 實例：對一批體檢數據的偏相關分析
12.4.5 偏相關分析的結果
12.4.6 改變控制變數後的結果
12.5 距離分析
12.5.1 距離分析的基本概念
12.5.2 距離分析的SPSS操作
12.5.3 Similarity Measure選項和相似性測度
12.5.4 Dissimilarity Measure選項和不相似性測度
12.5.5 實例：體檢數據的變數距離分析
12.5.6 變數距離分析的結果
12.5.7 實例：對飛機葉片的個案距離分析
12.5.8 個案距離分析的結果
12.6 小結
第13章 回歸分析
13.1 線性回歸分析
13.1.1 線性回歸分析的方法概述
13.1.2 線性回歸分析的數學模型
13.1.3 線性回歸方程的顯著性檢驗
13.1.4 線性回歸方程的殘差分析
13.1.5 線性回歸分析的SPSS操作
13.1.6 實例：體檢數據中的體重和肺活量的分析
13.1.7 一元線性回歸分析的結果
13.1.8 多元線性回歸：小學生語言測試得分分析
13.1.9 多元線性回歸的結果
13.1.10 實例：加權最小二乘回歸
13.1.11 加權最小二乘回歸分析的結果
13.2 曲線參數估計
13.2.1 曲線參數估計的基本原理
13.2.2 曲線參數估計的基本步驟
13.2.3 實例：金屬強度測試的回歸分析
13.2.4 曲線參數估計的結果
13.3 小結
第14章 對數線性模型
14.1 對數線性模型的基本概念
14.1.1 實例：育齡婦女生育調查
14.1.2 對數線性模型的對數頻數表
14.2 對數線性模型的建立
14.2.1 對數線性模型的效應項
14.2.2 效應項的計算方法
14.3 對數線性模型的檢驗
14.3.1 對數線性模型的檢驗項目
14.3.2 對數線性模型的參數估計
14.3.3 單項效應的參數估計和檢驗
14.3.4 擬合優度檢驗
14.3.5 互動效應檢驗
14.3.6 分層效應檢驗
14.3.7 飽和模型的偏關聯檢驗
14.4 對數線性模型的Model Selection過程
14.4.1 層次對數線性模型的基本方法
14.4.2 層次對數線性模型的SPSS操作
14.4.3 Model Building選項和模型的選擇
14.4.4 Model選項
14.4.5 Options選項
14.4.6 實例：育齡婦女生育調查
14.4.7 實例分析的結果
14.5 對數線性模型的General過程
14.5.1 General過程的基本思想
14.5.2 General過程的SPSS步驟
14.5.3 Save選項
14.5.4 Model選項
14.5.5 Options選項
14.5.6 實例分析
14.5.7 Genera對數線性模型的結果與分析
14.6 對數線性模型的Logit過程
14.6.1 Logit過程的基本思想
14.6.2 Logit過程的SPSS操作
14.6.3 實例分析
14.6.4 Logit模型的結果與分析
14.7 小結
第15章 聚類分析
15.1 聚類分析的基本方法
15.1.1 實例：不同學科的能力測試調查
15.1.2 距離描述
15.1.3 聚類類型
15.1.4 聚類方法
15.2 不相似測度的度量方法
15.2.1 定距型變數的不相似測度
15.2.2 計數變數的不相似測度
15.2.3 二值變數的不相似測度
15.3 分層聚類
15.3.1 分層聚類的基本方法
15.3.2 分層聚類的SPSS操作
15.3.3 Method選項
15.3.4 Save選項
15.3.5 Statistics選項
15.3.6 Plots選項
15.3.7 個案聚類：16個地區的農民支出情況分析
15.3.8 個案聚類的結果分析
15.3.9 確定分類數的討論
15.3.10 變數聚類：SPSS軟體模組使用的調查
15.3.11 變數聚類的結果分析
15.4 逐步聚類分析
15.4.1 逐步聚類分析的基本方法
15.4.2 逐步聚類分析的SPSS操作
15.4.3 Iterate選項
15.4.4 Save選項
15.4.5 Options選項
15.4.6 個案逐步聚類分析的結果
15.4.7 逐步聚類：變數聚類模式的實例
15.4.8 變數逐步聚類的結果分析
15.5 二階段聚類分析
15.5.1 二階段聚類分析的基本原理
15.5.2 二階段聚類分析的SPSS操作
15.5.3 Options選項
15.5.4 Output選項
15.5.5 個案聚類：不同汽車車型的聚類分析
15.5.6 二階段個案聚類的結果
15.6 小結
第16章 判別分析
16.1 判別分析過程的基本原理
16.2 判別分析的SPSS操作
16.2.1 基本操作
16.2.2 Method選項
16.2.3 Statistics選項
16.2.4 Classfication選項
16.2.5 Save選項
16.3 實例：對一組體檢數據的判別分析
16.3.1 實例數據
16.3.2 操作步驟
16.4 判別分析的結果
16.5 小結
第17章 因子分析
17.1 因子分析的基本概念
17.2 因子分析的數學模型
17.3 因子分析的基本方法
17.3.1 因子提取
17.3.2 因子旋轉
17.3.3 計算因子得分
17.4 因子分析的SPSS操作
17.4.1 基本操作
17.4.2 Descriptives選項
17.4.3 Extraction選項
17.4.4 Rotation選項
17.4.5 Scores選項
17.4.6 Options選項
17.4.7 因子分析的共同度
17.4.8 因子分析中的總方差解釋
17.4.9 因子分析的碎石圖和解釋
17.4.10 旋轉後的因子載荷矩陣
17.4.11 因子得分
17.5 實例：奧運項目的因子分析
17.5.1 操作步驟
17.5.2 結果分析
17.6 小結
第18章 對應分析
18.1 對應分析的基本方法
18.2 對應分析的SPSS操作
18.2.1 實例：不同職業人員的吸菸行為調查
18.2.2 對應分析的基本操作
18.2.3 Model選項
18.2.4 Statistic選項
18.2.5 Plots選項
18.2.6 對應分析的結果
18.3 實例：美國哲學博士學位畢業人數的對應分析
18.3.1 實例數據
18.3.2 操作步驟
18.3.3 實例的對應分析結果
18.4 多元對應分析
18.4.1 多元對應分析的基本方法
18.4.2 多元對應分析的SPSS操作
18.4.3 Discretization選項
18.4.4 Missing Values選項
18.4.5 Options選項
18.4.6 Output選項
18.4.7 Save選項
18.5 實例：雇員和汽車的多元對應分析
18.5.1 實例數據
18.5.2 SPSS操作
18.5.3 多元對應分析的結果
18.6 小結
第19章 信度分析
19.1 信度分析的概念
19.2 信度分析的基本方法
19.3 信度分析的SPSS操作
19.3.1 基本操作
19.3.2 Statistics選項
19.4 實例：節目是否繼續開辦的調查分析
19.4.1 實例中的調查數據
19.4.2 操作步驟
19.5 信度分析的結果
19.6 進一步的分析
19.6.1 拆半信度係數模型
19.6.2 Guttman模型
19.6.3 平行模型（Parallel Model）
19.7 小結
第20章 統計圖形的創建和編輯
20.1 SPSS圖形的基本功能介紹
20.1.1 圖形生成器（Chart Builder）
20.1.2 互動模式創建圖形（Interactive）
20.1.3 傳統模式創建圖形（Legacy Chart）
20.2 條形圖
20.2.1 條形圖的類型和基本操作
20.2.2 簡單條形圖
20.2.3 複合條形圖
20.2.4 堆疊條形圖
20.3 三維條形圖（3-D Bar）
20.3.1 三維條形圖的類型
20.3.2 個案分組模式
20.4 小結
第21章 互動式圖形的創建和編輯
21.1 Error Bars選項
21.2 選項
21.2.1 Titles選項
21.2.2 Options選項
21.2.3 圖形顯示結果
21.3 小結
第22章 SPSS的命令語句程式設計
22.1 Syntax程式語言概述
22.1.1 Syntax命令語句的特性
22.1.2 統計分析方式的選擇
22.2 Syntax命令語句及其定義規則
22.2.1 SPSS命令的類型
22.2.2 SPSS命令的定義規則及其構成
22.2.3 SPSS命令的顯示順序
22.2.4 SPSS命令語句的狀態
22.2.5 SPSS的子命令
22.2.6 命令執行的兩種方式
22.3 創建和運行Syntax
22.3.1 認識Syntax視窗
22.3.2 定製SPSS Syntax編程環境
22.3.3 創建和運行Syntax檔案
22.3.4 SPSS程式的類型
22.4 SPSS Syntax語法
22.4.1 流程結構語句
22.4.2 過程語句
22.4.3 檔案操作語句
22.5 Syntax語句錯誤與程式調試
22.5.1 識別Syntax命令的語法錯誤
22.5.2 錯誤信息
22.5.3 理解錯誤信息的含義
22.5.4 修改Syntax語法錯誤
22.5.5 Syntax語法錯誤的實例分析
22.6 小結
第23章 利用SPSS語句讀取數據檔案
23.1 讀取資料庫中的數據
23.1.1 安裝資料庫驅動
23.1.2 讀取資料庫表中的數據
23.1.3 讀取資料庫的多個表
23.2 讀取Excel檔案數據
23.2.1 讀取Excel工作表數據
23.2.2 讀取多個工作表數據
23.3 讀取文本檔案數據
23.3.1 讀取定界文本數據檔案
23.3.2 讀取逗號分割值（CSV）數據檔案
23.3.3 讀取固定寬度文本數據檔案
23.4 讀取複雜文本數據
23.4.1 讀取混合數據檔案
23.4.2 讀取分組數據檔案
23.4.3 讀取嵌套數據檔案
23.5 小結
第24章 宏
24.1 SPSS宏概述
24.1.1 SPSS宏工具概述
24.1.2 SPSS宏的定義
24.2 SPSS宏的參數
24.2.1 SPSS宏參數的定義及分類
24.2.2 SPSS宏的關鍵字參數
24.2.3 SPSS宏的位置參數
24.2.4 參數的標識符
24.2.5 參數的默認設定
24.3 SPSS宏的流程控制結構
24.3.1 IF結構
24.3.2 循環結構
24.4 宏的其他操作
24.4.1 宏變數的數學運算
24.4.2 宏變數中直接讀取分配
24.4.3 字元串操作函式
24.5 SPSS宏的調試
24.5.1 輸出視窗中顯示擴展宏語句
24.5.2 結果視窗中顯示宏參數
24.6 小結
