SPSS統計分析：套用案例教程

內容簡介

本書分成五個部分。第一部分為特徵描述，主要分析方法包括單變數描述統計、複合變數描述統計（分類變數與分類變數，分類變數與尺度變數）和多重回響變數的描述統計。第二部分為特徵檢驗，分析方法主要為參數檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、單樣本K-S檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關係分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變數回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經網路分析。第四部分為特徵判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數據問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由於篇幅所限，一些統計方法如時間序列分析、面板數據模型、非參數與半參數回歸、多方程系統模型等需要參考其他書籍。

圖書目錄

第1章緒論1

第一部分特徵描述

第2章描述統計分析11

2.1頻數分析11

2.2描述分析17

2.3探索性分析20

2.4列聯表分析26

第3章描述統計分析（二）37

3.1概述報告程式分析37

3.2OLAP41

3.3均值程式48

3.4多重回響分析52

3.5比率統計量56

第4章因子分析59

4.1因子分析的數據降維59

4.2因子分析的結構探測63

第二部分特徵檢驗

第5章均值--T檢驗71

5.1單樣本T檢驗71

5.2成對樣本T檢驗73

5.3獨立樣本的T檢驗75

5.4單因素方差分析79

第6章非參數分析89

6.1卡方檢驗89

6.2二項檢驗93

6.3遊程檢驗96

6.4單樣本KS檢驗100

6.5非參數獨立雙樣本檢驗103

6.6非參數獨立多樣本檢驗109

6.7非參數相關雙樣本檢驗112

6.8非參數相關多樣本檢驗114

第三部分關係分析

第7章相關分析119

7.1雙變數相關119

7.2偏相關分析126

第8章一般單變數線性模型129

8.1雙因素方差分析129

8.2GLM單變數的協方差分析134

8.3GLM單變數的隨機影響分析138

第9章線性回歸分析與曲線估計141

9.1線性回歸分析141

9.2曲線估計160

第10章離散因變數模型168

10.1二元、多元名義Logit模型168

10.2有序因變數回歸169

10.3二元probit模型176

第11章廣義線性模型與廣義方程估計181

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