SPSS统计分析从入门到精通(第2版)

目录第 1章 SPSS 20概述 1 1.1 SPSS简介 1 1.2 SPSS的安装、启动和退出 3 1.2.1 SPSS 20的安装 3 1.2.2 SPSS的启动 4 1.2.3 SPSS 20的退出 6 1.3 SPSS 20的界面及设置 6 1.3.1 常用界面 7 1.3.2 常规选项参数 10 1.3.3 查看器选项参数 12 1.3.4 文件位置选项参数 13 1.3.5 输出选项参数 14 1.3.6 图表选项参数 15 1.3.7 多重归因选项参数 17 1.3.8 枢轴表选项参数 18 1.3.9 数据选项参数 20 1.3.10 货币选项参数 21 1.3.11 脚本选项参数 22 1.3.12 语法编辑器选项参数 23 第 2章数据文件的建立与操作 24 2.1 数据编辑器与数据文件 24 2.1.1 数据编辑器 24 2.1.2 数据文件 27 2.2 常量、变量、操作符和表达式 28 2.2.1 常量与变量 28 2.2.2 操作符与表达式 32 2.2.3 如何定义一个变量 33 2.2.4 概率事件 38 2.3 输入数据 38 2.3.1 输入数据的方法 38 2.3.2 查看文件信息和变量信息 38 2.4 编辑数据文件 40 2.4.1 在单元格中编辑数据 40 2.4.2 插入变量与删除变量 41 2.4.3 插入观测量与删除观测量 41 2.4.4 数据的剪切、复制和粘贴 42 2.4.5 撤销操作 43 2.5 对数据文件的操作 43 2.5.1 数据文件的打开与保存 43 2.5.2 数据库文件的转换 44 第3章数据文件的操作 53 3.1 数据文件的一般操作 53 3.1.1 数据排序 53 3.1.2 数据文件的拆分 54 3.1.3 数据文件的合并 56 3.1.4 数据文件的转置 59 3.1.5 变量取值的求秩 60 3.1.6 变量值的重新编码 62 3.1.7 计算新变量 66 3.2 分类汇总 69 3.2.1 数据描述 69 3.2.2 分类汇总的参数设置 69 3.2.3 分类汇总的结果 71 3.3 观测量的加权 72 3.4 数据文件的结构重组 73 3.4.1 选择数据重组方式 74 3.4.2 变量组到观测量组的重组 75 3.4.3 观测量组到变量组的重组 79 3.4.4 转置重组 82 第4章基本统计分析功能 84 4.1 OLAP在线分析过程 84 4.1.1 数据描述 84 4.1.2 OLAP过程的操作和设置 84 4.2 个案汇总分析 88 4.2.1 个案汇总分析的参数设置 88 4.2.2 输出结果 89 4.3 按行和列的汇总分析 90 4.3.1 按行汇总过程 90 4.3.2 按列汇总过程 94 4.4 频数分析 96 4.4.1 数据描述 96 4.4.2 对分类变量的频数分析 96 4.4.3 对连续变量的频数分析 98 4.5 描述性统计分析 100 4.5.1 数据描述 100 4.5.2 描述性分析过程 100 4.6 探索性分析过程 101 4.6.1 数据描述 102 4.6.2 探索性分析实例 102 4.7 列联表分析过程 105 4.7.1 数据描述 105 4.7.2 列联表分析的参数设置 106 4.7.3 列联表分析的输出结果 109 4.8 Bootstrap简介与设置 110 4.8.1 Bootstrap简介 110 4.8.2 Bootstrap参数设置 110 第5章均值比较和T检验 113 5.1 均值分析过程 114 5.1.1 原理与方法 114 5.1.2 SPSS实例分析 114 5.2 单样本T检验 116 5.2.1 原理与方法 116 5.2.2 SPSS实例分析 117 5.3 独立样本T检验 118 5.3.1 原理与方法 118 5.3.2 SPSS实例分析 119 5.4 配对样本T检验 120 5.4.1 原理与方法 120 5.4.2 SPSS实例分析 121 第6章非参数检验 123 6.1 非参数检验简介 123 6.1.1 非参数检验与参数检验 123 6.1.2 非参数检验的优点 124 6.1.3 非参数检验的缺点 124 6.2 卡方检验 124 6.2.1 原理与方法 125 6.2.2 数据和问题描述 126 6.2.3 卡方检验实例分析 126 6.3 二项式检验 128 6.3.1 原理与方法 128 6.3.2 数据和问题描述 128 6.3.3 二项式检验实例分析 129 6.4 游程检验 130 6.4.1 原理与方法 130 6.4.2 数据和问题描述 130 6.4.3 游程检验实例分析 131 6.5 单样本Kolmogorov-Smirnov检验 132 6.5.1 原理与方法 132 6.5.2 数据和问题描述 132 6.5.3 单样本K-S检验实例分析 133 6.6 两个独立样本检验 134 6.6.1 原理与方法 134 6.6.2 数据和问题描述 134 6.6.3 两个独立样本检验实例分析 135 6.7 k个独立样本的检验 136 6.7.1 原理与方法 136 6.7.2 数据和问题描述 137 6.7.3 k个独立样本检验实例分析 137 6.8 两个相关样本的检验 138 6.8.1 原理与方法 138 6.8.2 数据和问题描述 140 6.8.3 两个相关样本检验的实例分析 140 6.9 k个相关样本的检验 141 6.9.1 原理与方法 141 6.9.2 数据和问题描述 143 6.9.3 k个相关样本检验的实例分析 143 第7章多重响应分析 145 7.1 多重响应概述 145 7.2 多重响应变量集的定义 145 7.3 多重响应变量集的频率分析 147 7.4 多重响应变量集的交叉表分析 148 7.5 用表过程研究多重响应变量集 151 7.5.1 多重响应变量集的定义 151 7.5.2 建立包含多重响应变量集的表格 151 第8章回归分析 155 8.1 线性回归 155 8.1.1 一元线性回归的基本原理 155 8.1.2 多元线性回归的基本原理 157 8.1.3 模型假设的其他检验 158 8.1.4 问题描述和数据准备 159 8.1.5 线性回归分析的设置和操作 159 8.1.6 案例的结果分析 163 8.2 曲线回归 166 8.2.1 曲线回归的基本原理 166 8.2.2 问题描述和数据准备 167 8.2.3 曲线回归分析的设置和操作 167 8.2.4 案例的结果分析 169 8.3 非线性回归 170 8.3.1 非线性回归简介 170 8.3.2 问题描述和数据准备 172 8.3.3 非线性回归的参数设置 173 8.3.4 案例的结果分析 177 8.4 二元Logistic回归 177 8.4.1 二元Logistic回归的数学原理 178 8.4.2 问题描述和数据准备 179 8.4.3 二元Logistic回归的参数设置 180 8.4.4 案例的结果分析 184 8.5 多元Logistic回归分析 187 8.5.1 多元Logistic回归的原理简介 187 8.5.2 问题描述和数据准备 187 8.5.3 多元Logistic回归参数设置 188 8.5.4 案例的结果分析 192 8.6 有序回归 194 8.6.1 问题描述和数据准备 194 8.6.2 有序回归的参数设置 195 8.6.3 案例的结果分析 198 8.7 概率单位回归分析 200 8.7.1 概率单位回归分析简介 200 8.7.2 问题描述和数据准备 201 8.7.3 概率单位回归的参数设置 201 8.7.4 案例的结果分析 203 8.8 加权回归分析 204 8.8.1 加权回归分析简介 204 8.8.2 问题描述和数据准备 205 8.8.3 加权回归的参数设置 206 8.8.4 案例的结果分析 206 8.9 二阶段**小二乘回归 208 8.9.1 二阶段**小二乘回归的基本原理 208 8.9.2 问题描述和数据准备 208 8.9.3 二阶段**小二乘回归的参数设置 209 8.9.4 案例的结果分析 210 8.10 **佳尺度回归 211 8.10.1 **佳尺度回归原理 211 8.10.2 问题描述和数据准备 211 8.10.3 **佳尺度回归的参数设置 212 8.10.4 案例的结果分析 216 第9章方差分析 220 9.1 方差分析简介 220 9.1.1 t检验与方差分析的比较 220 9.1.2 方差分析的基本原理 221 9.2 单因素方差分析 223 9.2.1 原理与方法 223 9.2.2 单因素方差分析实例 223 9.3 多因素方差分析过程 228 9.3.1 原理与方法 228 9.3.2 二因素方差分析实例 231 9.3.3 协方差分析实例 238 9.3.4 交互效应中随机因素的分析 241 9.4 多元方差分析 245 9.4.1 原理与方法 245 9.4.2 多元方差分析实例 245 9.5 重复测量设计的方差分析 247 9.5.1 原理与方法 247 9.5.2 SPSS实例分析 248 9.6 方差成分分析 253 9.6.1 原理简介 253 9.6.2 SPSS实例分析 253 9.7 正交试验设计 256 9.7.1 正交试验设计简述 257 9.7.2 SPSS实例分析 257 9.7.3 正交试验设计的方差分析 259 第 10章相关分析 261 10.1 相关分析的基本概念 261 10.1.1 相关分析的特点和应用 261 10.1.2 相关系数的计算 262 10.1.3 SPSS提供的相关分析功能 263 10.2 两变量相关分析 263 10.2.1 问题描述和数据准备 264 10.2.2 相关分析的参数设置 264 10.2.3 案例的结果分析 265 10.3 偏相关分析 266 10.3.1 偏相关分析的基本原理 266 10.3.2 偏相关分析实例 267 10.4 距离分析 268 10.4.1 距离分析的基本概念 268 10.4.2 距离分析的参数设置 269 10.4.3 距离分析实例 272 第 11章因子分析 275 11.1 因子分析的原理简介 275 11.1.1 因子分析的基本思想 275 11.1.2 因子分析和主成分分析的联系 275 11.1.3 因子分析的基本步骤 276 11.2 SPSS因子分析的应用实例 277 11.2.1 数据描述 277 11.2.2 SPSS因子分析过程的设置 278 11.2.3 结果分析 282 第 12章分类分析 288 12.1 聚类分析的原理简介 288 12.1.1 聚类分析的基本概念 288 12.1.2 聚类分析的一般原理 289 12.2 快速样本聚类过程 291 12.2.1 快速聚类简介 291 12.2.2 问题描述和数据准备 291 12.2.3 SPSS快速聚类的设置 292 12.2.4 案例的结果分析 294 12.3 系统聚类 295 12.3.1 系统聚类简介 295 12.3.2 问题描述和数据准备 295 12.3.3 SPSS系统聚类的设置 296 12.3.4 案例的结果分析 299 12.3.5 对聚类结果的进一步分析 301 12.4 两步聚类分析 302 12.4.1 两步聚类简介 302 12.4.2 问题描述和数据准备 303 12.4.3 SPSS两步聚类的设置 304 12.4.4 案例的结果分析 307 12.5 一般判别分析 310 12.5.1 判别分析的基本原理 310 12.5.2 问题描述和数据准备 311 12.5.3 判别分析的参数设置 312 12.5.4 案例的结果分析 314 12.6 逐步判别分析实例 318 12.6.1 问题描述和数据准备 318 12.6.2 逐步判别的参数设置 319 12.6.3 案例的结果分析 321 12.7 决策树分析 324 12.7.1 决策树分类的基本原理 324 12.7.2 决策树过程的参数设置 326 12.7.3 问题描述和数据准备 339 12.7.4 案例分析 339 第 13章生存分析 346 13.1 生存分析简介 346 13.1.1 生存分析的基本概念 346 13.1.2 生存分析的数据特点 348 13.1.3 生存分析的常用方法 348 13.1.4 SPSS中的生存分析过程 348 13.2 寿命表分析 348 13.2.1 寿命表分析简介 349 13.2.2 寿命表分析的基本步骤 349 13.2.3 寿命表实例分析 350 13.3 Kaplan-Meier分析 352 13.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤 353 13.3.2 生存曲线的比较和检验 353 13.3.3 Kaplan-Meier分析实例 353 13.4 Cox回归模型 357 13.4.1 Cox回归模型的原理简介 357 13.4.2 Cox回归实例分析 358 第 14章信度分析 366 14.1 信度分析 366 14.1.1 信度分析的基本原理 366 14.1.2 问题描述和数据准备 368 14.1.3 信度分析的参数设置 368 14.1.4 案例的结果分析 370 14.2 多维尺度分析 371 14.2.1 多维尺度分析简介 371 14.2.2 问题描述和数据准备 371 14.2.3 ALSCAL过程的参数设置 371 14.2.4 案例的结果分析 374 第 15章时间序列分析 377 15.1 SPSS的时间序列分析概览 377 15.1.1 创建模型的通用设置选项 378 15.1.2 应用模型的通用设置选项 383 15.2 时间序列数据的预分析 384 15.2.1 缺失值替换 384 15.2.2 定义日期变量 385 15.2.3 时间序列的平稳化 386 15.3 指数平滑模型 388 15.3.1 指数平滑的基本原理 388 15.3.2 指数平滑模型的参数设置 389 15.3.3 指数平滑模型实例分析 391 15.4 ARIMA模型 395 15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395 15.4.2 ARIMA模型的参数设置 396 15.4.3 ARIMA模型实例分析 398 15.5 季节分解模型 400 15.5.1 季节分解法概述 401 15.5.2 季节分解模型实例分析 401 第 16章对数线性模型 406 16.1 对数线性模型概述 406 16.1.1 简单列联表分析的不足 406 16.1.2 对数线性模型的基本形式 406 16.2 常规对数线性模型过程 407 16.2.1 常规过程概述 407 16.2.2 问题描述和数据准备 407 16.2.3 常规过程的参数设置 408 16.2.4 案例的结果分析 410 16.3 Logit过程 411 16.3.1 Logit过程概述 411 16.3.2 问题描述和数据准备 412 16.3.3 Logit过程的参数设置 412 16.3.4 案例的结果分析 413 16.4 模型选择过程 415 16.4.1 模型选择过程概述 415 16.4.2 问题描述和数据准备 416 16.4.3 层次对数线性模型的操作过程 416 16.4.4 案例的结果分析 417 第 17章对应分析 420 17.1 对应分析的基本原理 420 17.1.1 对应分析与因子分析 420 17.1.2 SPSS中的对应分析 421 17.1.3 使用对应分析的注意事项 421 17.2 简单对应分析 421 17.2.1 简单对应分析的数学原理 421 17.2.2 SPSS简单对应分析实例 422 17.3 多元对应分析 427 17.3.1 多元对应分析的基本概念及其特点 428 17.3.2 多元对应分析的参数设置 428 17.3.3 实例的结果分析 434 第 18章缺失值分析 438 18.1 缺失值分析的概念 438 18.1.1 缺失值的表现方式 438 18.1.2 SPSS中的缺失值处理方法 439 18.2 缺失值分析的参数设置 439 18.3 缺失值分析的实例 443 第 19章统计图形 448 19.1 概述 448 19.1.1 数据和变量