《spss數據分析教程》將統計分析的基本原理和數據分析的實踐相結合，可以作為大學統計學教學的實訓教材，也可以作為市場分析、定量分析等數據分析從業人員的參考資料。
基本介紹
- 書名：SPSS數據分析教程
- 作者： 李洪成 姜宏華
- ISBN：9787115264107
- 出版社：人民郵電出版社
基本信息,編輯推薦,內容簡介,目錄,
基本信息
作者： 李洪成 姜宏華
叢書名： 21世紀高等學校計算機規劃教材
出版社：人民郵電出版社
ISBN：9787115264107
上架時間：2012-1-6
出版日期：2012 年1月
開本：16開
頁碼：288
版次：1-1
所屬分類： 計算機
編輯推薦
採用SPSS統計分析軟體的新版本—SPSS 19中文版
通過大量實際案例來解析數據分析的技術和技巧
從實際的案例入手，對相應的選項給出詳細解釋
內容簡介
《spss數據分析教程》套用spss 18和spss 19中文版進行編寫。《spss數據分析教程》首先從實用角度講解統計分析的基本概念和理論，通過數據仿真講解了隨機數、隨機變數、分布函式、密度函式、抽樣分布等基本理論，然後從實際案例入手詳細分析了描述性統計分析、均值的比較、相關分析、回歸分析、方差分析、聚類分析、主成分分析、因子分析等。《spss數據分析教程》通過大量的實際案例來解析數據分析的技術和技巧，讀者通過本書可以學習和提高數據分析的技能，掌握數據分析的技巧。
目錄
《spss數據分析教程》
第1章 統計學和spss統計分析軟體簡介 1
1.1 統計分析的基本概念 1
1.1.1 統計分析的步驟 2
1.1.2 數據的類型 2
1.2 常見統計分析軟體簡介 3
1.2.1 spss 3
1.2.2 sas 4
1.2.3 splus或者r 4
1.2.4 其他數據分析軟體 4
1.3 spss統計分析軟體的發展 4
1.4 spss版本和授權 5
1.5 spss統計分析軟體的特點 6
1.6 主要模組及功能簡介 7
1.7 spss的安裝 9
1.8 spss的幾種基本運行方式 12
1.9 spss的界面 14
1.10 spss的圖形用戶界面 17
1.11 spss幫助系統 19
1.12 小結 23
.思考與練習 23
參考文獻 25
第2章 數據檔案的建立和管理 26
2.1 數據管理的特點 26
2.2 spss數據編輯器簡介 27
2.2.1 開始spss 27
2.2.2 spss的數據編輯器界面 27
2.3 新建數據檔案、數據字典 31
2.4 保存檔案 33
2.5 讀入數據 34
2.5.1 讀入excel數據 35
2.5.2 讀入文本數據 36
2.5.3 讀入資料庫數據 39
2.6 數據檔案的合併 43
2.6.1 添加個案 43
2.6.2 添加變數 46
2.7 數據檔案的拆分 50
附錄：如何為資料庫檔案建立odbc數據源 52
2.8 小結 53
思考與練習 54
參考文獻 56
第3章 描述性統計分析 57
3.1 頻率分析 57
3.2 中心趨勢的描述：均值、中位數、眾數、5%截尾均值 60
3.2.1 均值 60
3.2.2 中位數 60
3.2.3 眾數 61
3.2.4 5%截尾均值 61
3.3 離散趨勢的描述：極差、方差、標準差、均值的標準誤、分位數和變異指標 62
3.3.1 極差 62
3.3.2 方差和標準差 63
3.3.3 均值的標準誤 63
3.3.4 變異係數 63
3.3.5 分位數 64
3.4 分布的形狀——偏度和峰度 64
3.5 spss描述性統計分析 65
3.5.1 頻率入口 66
3.5.2 描述子選單 67
3.5.3 探索子選單 68
3.5.4 表格 69
3.6 套用統計圖進行描述性統計分析 71
3.6.1 定性數據的圖形描述——條形圖、餅圖、帕累托圖 71
3.6.2 定量數據的圖形描述——直方圖、莖葉圖和箱圖 74
3.7 數據標準化 78
3.8 小結 79
思考與練習 79
參考文獻 80
第4章 機率論初步 81
4.1 離散型隨機變數的仿真 81
4.1.1 均勻分布的隨機數 81
4.1.2 常態分配的隨機數 84
4.2 理論分布 87
4.2.1 二項分布的分布函式和機率 87
4.2.2 連續分布的隨機變數——常態分配 93
4.3 經驗分布 97
4.4 抽樣分布 99
4.5 置信區間 102
4.6 小結 104
思考與練習 104
第5章 均值的比較 105
5.1 假設檢驗的思想及原理 105
5.2 均值 107
5.2.1 均值過程分析 107
5.2.2 雙因素的均值過程分析 109
5.3 單樣本t檢驗 110
5.3.1 數據準備 111
5.3.2 單樣本t檢驗 113
5.3.3 置信區間和自抽樣選項 114
5.4 獨立樣本t檢驗 115
5.4.1 數據初探 116
5.4.2 t檢驗 119
5.4.3 均值差的繪圖 121
5.5 配對樣本t檢驗 122
5.6 小結 125
思考與練習 125
參考文獻 126
第6章 非參數檢驗 127
6.1 非參數檢驗簡介 127
6.2 單樣本非參數檢驗 128
6.2.1 卡方檢驗 132
6.2.2 二項式檢驗 136
6.2.3 k-s檢驗 143
6.2.4 wilcoxon符號秩檢驗 146
6.2.5 遊程檢驗 146
6.3 獨立樣本非參數檢驗 147
6.3.1 獨立樣本檢驗簡介 147
6.3.2 獨立樣本檢驗舉例 149
6.4 相關樣本非參數檢驗 151
6.4.1 相關樣本檢驗簡介 151
6.4.2 相關樣本檢驗舉例 153
6.5 小結 156
思考與練習 156
參考文獻 157
第7章 相關分析 158
7.1 相關分析的基本概念 158
7.1.1 相關關係的種類 159
7.1.2 相關分析的作用 159
7.2 散點圖 160
7.2.1 散點圖簡介 160
7.2.2 散點圖——舊對話框 160
7.2.3 用圖表構建程式繪製散點圖 163
7.3 相關係數 165
7.3.1 線性相關的度量——尺度數據間的相關性的度量 166
7.3.2 spearman等級相關係數——定序變數之間的相關性的度量 170
7.3.3 kendall的tau-b(k) 171
7.4 偏相關分析 171
7.5 小結 173
思考與練習 173
參考文獻 174
第8章 回歸分析 175
8.1 線性回歸分析的基本概念 175
8.2 簡單線性回歸 177
8.2.1 簡單回歸方程的求解 178
8.2.2 回歸方程擬合程度檢驗 179
8.2.3 用回歸方程預測 180
8.2.4 簡單線性回歸舉例 181
8.3 多元線性回歸 183
8.3.1 多元線性回歸方程簡介 183
8.3.2 多元線性回歸方程的顯著性檢驗 183
8.3.3 套用舉例 184
8.3.4 線性回歸自變數進入的方式 187
8.4 線性回歸的診斷和線性回歸過程中的其他選項 189
8.4.1 回歸分析的前提條件 189
8.4.2 回歸分析前提條件的檢驗 190
8.4.3 回歸診斷 192
8.5 非線性回歸 197
8.6 曲線估計 204
8.7 小結 207
思考與練習 207
參考文獻 207
第9章 方差分析 209
9.1 方差分析的術語與前提 209
9.2 單因素的方差分析 210
9.2.1 描述性數據分析 211
9.2.2 單因素方差分析 211
9.3 多因素方差分析 215
9.3.1 多因素方差分析簡介 215
9.3.2 多因素方差分析舉例 216
9.4 協方差分析 220
9.4.1 協方差分析簡介 220
9.4.2 協方差分析案例分析 221
9.5 小結 227
思考與練習 228
參考文獻 228
第10章 聚類分析 229
10.1 聚類分析簡介 229
10.2 個案間的距離 230
10.2.1 定距數據(scale mearsurement)距離定義方式 230
10.2.2 分類數據的頻數數據(count)之間的距離 231
10.2.3 二分類數據 232
10.3 類之間的距離 232
10.4 系統聚類算法過程 233
10.5 系統聚類案例 234
10.6 k-均值聚類 238
10.6.1 k-均值法簡介 238
10.6.2 k-均值法案例 239
10.7 兩步法聚類 242
10.7.1 兩步法簡介 242
10.7.2 兩步法案例分析 243
10.8 聚類分析注意事項 247
10.9 小結 248
思考與練習 248
參考文獻 248
第11章 主成分分析 249
11.1 主成分分析簡介 249
11.1.1 主成分分析的目的與功能 249
11.1.2 主成分分析的數學理論 250
11.2 主成分分析的套用條件 251
11.2.1 bartlett球形檢驗 251
11.2.2 kmo統計量 252
11.2.3 基於相關係數矩陣還是協方差矩陣 253
11.3 主成分分析案例 253
11.3.1 綜合評價案例 253
11.3.2 主成分分析用於探索變數間結構關係 263
11.4 小結 265
思考與練習 265
參考文獻 266
第12章 因子分析 267
12.1 因子分析簡介 267
12.2 因子分析的統計理論 268
12.2.1 因子分析的模型 268
12.2.2 因子分析模型的求解方法 269
12.2.3 因子分析的套用前提 271
12.2.4 因子個數的確定 271
12.2.5 因子的解釋 272
12.2.6 因子旋轉 273
12.2.7 因子得分 275
12.3 因子分析案例 275
12.3.1 探索變數間的結構關係 275
12.3.2 因子分析在市場調查中的套用 281
12.4 因子分析結果的有效性 286
12.5 因子分析和主成分分析的比較 286
12.6 小結 287
思考與練習 287
參考文獻 288
