《SPSS统计分析方法及应用》薛薇【文字版_PDF电子书_推荐】_教辅用书

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《SPSS统计分析方法及应用》薛薇【文字版_PDF电子书_推荐】

内容简介：

本书是北京市高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适用特点。本书克服了SPSS手册类教材只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。书中相关章节的示例数据文件及全书电子课件，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费注册下载使用。

作者简介：

薛薇，工学硕士，经济学博士，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘，以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。主要着作：《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》、《R语言数据挖掘方法及应用》。

目  录：

目录

第1章 SPSS统计分析软件概述

1.1 SPSS使用基础

1.1.1 SPSS的基本窗口

1.1.2 SPSS软件的退出

1.2 SPSS的基本运行方式

1.2.1 窗口菜单方式

1.2.2 程序运行方式

1.2.3 混合运行方式

1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤

1.3.1 数据分析的一般步骤

1.3.2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤

第2章 SPSS数据文件的建立和管理

2.1 SPSS数据文件

2.1.1 SPSS数据文件的特点

2.1.2 SPSS数据的基本组织方式

2.2 SPSS数据的结构和定义方法

2.2.1 变量名

2.2.2 变量类型、宽度、列宽度

2.2.3 变量名标签

2.2.4 变量值标签

2.2.5 缺失值

2.2.6 计量尺度

2.2.7 结构定义的基本操作

2.3 SPSS结构定义的应用案例

2.4 SPSS数据的录入与编辑

2.4.1 SPSS数据的录入

2.4.2 SPSS数据的编辑

2.5 SPSS数据的保存

2.5.1 SPSS支持的数据格式

2.5.2 保存SPSS数据的基本操作

2.6 读取其他格式的数据文件

2.6.1 直接读入其他格式的数据文件

2.6.2 使用文本向导读入文本文件

2.6.3 使用数据库向导读入数据

2.7 SPSS数据文件合并

2.7.1 纵向合并数据文件

2.7.2 横向合并数据文件

第3章 SPSS数据的预处理

3.1 数据的排序

3.1.1 数据排序的目的

3.1.2 数据排序的基本操作

3.1.3 数据排序的应用举例

3.2 变量计算

3.2.1 变量计算的目的

3.2.2 SPSS算术表达式

3.2.3 SPSS条件表达式

3.2.4 SPSS函数

3.2.5 变量计算的基本操作

3.2.6 变量计算的应用举例

3.3 数据选取

3.3.1 数据选取的目的

3.3.2 数据选取

3.3.3 数据选取的基本操作

3.3.4 数据抽样的应用举例

3.4 计数

3.4.1 计数目的

3.4.2 计数区间

3.4.3 计数的基本操作

3.4.4 计数的应用举例

3.5 分类汇总

3.5.1 分类汇总的目的

3.5.2 分类汇总的基本操作

3.5.3 分类汇总的应用举例

3.6 数据分组

3.6.1 数据分组的目的

3.6.2 SPSS的单变量值分组

3.6.3 SPSS的组距分组

3.6.4 SPSS的分位数分组

3.7 数据预处理的其他功能

3.7.1 数据转置

3.7.2 加权处理

3.7.3 数据拆分

第4章 SPSS基本统计分析

4.1 频数分析

4.1.1 频数分析的目的和基本任务

4.1.2 频数分析的基本操作

4.1.3 SPSS频数分析的扩展功能

4.1.4 频数分析的应用举例

4.2 计算基本描述统计量

4.2.1 基本描述统计量

4.2.2 计算基本描述统计量的基本操作

4.2.3 计算基本描述统计量的应用举例

4.3 交叉分组下的频数分析

4.3.1 交叉分组下频数分析的目的和基本任务

4.3.2 交叉列联表的主要内容

4.3.3 交叉列联表行列变量间关系的分析

4.3.4 交叉分组下的频数分析基本操作

4.3.5 交叉分组下的频数分析应用举例

4.3.6 SPSS中列联表分析的其他方法

4.4 多选项分析

4.4.1 多选项分析的目的

4.4.2 多选项分析的基本操作

4.4.3 多选项分析的应用举例

4.5 比率分析

4.5.1 比率分析的目的和主要指标

4.5.2 比率分析的基本步骤

4.5.3 比率分析的应用举例

第5章 SPSS的参数检验

5.1 参数检验概述

5.1.1 推断统计与参数检验

5.1.2 假设检验的基本思想

5.1.3 假设检验的基本步骤

5.2 单样本t检验

5.2.1 单样本t检验的目的

5.2.2 单样本t检验的基本步骤

5.2.3 单样本t检验的基本操作

5.2.4 单样本t检验的应用举例

5.3 两独立样本t检验

5.3.1 两独立样本t检验的目的

5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤

5.3.3 两独立样本t检验的基本操作

5.3.4 两独立样本t检验的应用举例

5.4 两配对样本t检验

5.4.1 两配对样本t检验的目的

5.4.2 两配对样本t检验的基本步骤

5.4.3 两配对样本t检验的基本操作

5.4.4 两配对样本t检验的应用举例

第6章 SPSS的方差分析

6.1 方差分析概述

6.2 单因素方差分析

6.2.1 单因素方差分析的基本思想

6.2.2 单因素方差分析的数学模型

6.2.3 单因素方差分析的基本步骤

6.2.4 单因素方差分析的基本操作

6.2.5 单因素方差的应用举例

6.2.6 单因素方差分析的进一步分析

6.2.7 单因素方差应用举例的进一步分析

6.3 多因素方差分析

6.3.1 多因素方差分析的基本思想

6.3.2 多因素方差分析的数学模型

6.3.3 多因素方差分析的基本步骤

6.3.4 多因素方差分析的基本操作

6.3.5 多因素方差分析的应用举例

6.3.6 多因素方差分析的进一步分析

6.3.7 多因素方差分析应用举例的进一步分析

6.4 协方差分析

6.4.1 协方差分析的基本思路

6.4.2 协方差分析的数学模型

6.4.3 协方差分析的基本操作

6.4.4 协方差分析的应用举例

第7章 SPSS的非参数检验

7.1 单样本的非参数检验

7.1.1 总体分布的卡方检验

7.1.2 二项分布检验

7.1.3 单样本KS检验

7.1.4 变量值随机性检验

7.2 两独立样本的非参数检验

7.2.1 两独立样本的曼惠特尼U检验(MannWhitney U)

7.2.2 两独立样本的KS检验

7.2.3 两独立样本的游程检验(WaldWolfwitz Runs)

7.2.4 极端反应检验(Moses Extreme Reactions)

7.2.5 两独立样本非参数检验的基本操作

7.2.6 两独立样本非参数检验的应用举例

7.3 多独立样本的非参数检验

7.3.1 中位数检验

7.3.2 多独立样本的KruskalWallis检验

7.3.3 多独立样本的JonckheereTerpstra检验

7.3.4 多独立样本非参数检验的基本操作

7.3.5 多独立样本非参数检验的应用举例

7.4 两配对样本的非参数检验

7.4.1 两配对样本的McNemar检验

7.4.2 两配对样本的符号检验

7.4.3 两配对样本Wilcoxon符号秩检验

7.4.4 两配对样本非参数检验的基本操作

7.4.5 两配对样本非参数检验的应用举例

7.5 多配对样本的非参数检验

7.5.1 多配对样本的Friedman检验

7.5.2 多配对样本的Cochran Q检验

7.5.3 多配对样本的Kendall协同系数检验

7.5.4 多配对样本非参数检验的基本操作

7.5.5 多配对样本非参数检验的应用举例

第8章 SPSS的相关分析和线性回归分析

8.1 相关分析和回归分析概述

8.2 相关分析

8.2.1 散点图

8.2.2 相关系数

8.2.3 相关分析应用举例

8.3 偏相关分析

8.3.1 偏相关分析和偏相关系数

8.3.2 偏相关分析的基本操作

8.3.3 偏相关分析的应用举例

8.4 回归分析

8.4.1 回归分析概述

8.4.2 线性回归模型

8.4.3 回归参数的普通最小二乘估计

8.4.4 回归方程的统计检验

8.4.5 多元回归分析中的其他问题

8.4.6 线性回归分析的基本操作

8.4.7 线性回归分析的其他操作

8.4.8 线性回归分析的应用举例

8.5 曲线估计

8.5.1 曲线估计概述

8.5.2 曲线估计的基本操作

8.5.3 曲线估计的应用举例

第9章 SPSS的Logistic回归分析

9.1 Logistic回归分析概述

9.2 二项Logistic回归分析

9.2.1 二项Logistic回归方程

9.2.2 二项Logistic回归方程系数的含义

9.2.3 二项Logistic回归方程的检验

9.2.4 二项Logistic回归分析中的虚拟自变量

9.3 二项Logistic回归分析的应用

9.3.1 二项Logistic回归分析的基本操作

9.3.2 二项Logistic回归分析的其他操作

9.3.3 二项Logistic回归应用示例

9.4 多项Logistic回归分析

9.4.1 多项Logistic回归分析概述

9.4.2 多项Logistic回归分析的基本操作和应用

9.4.3 多项Logistic回归分析的其他操作和应用

9.5 多项有序回归分析

9.5.1 多项有序回归分析概述

9.5.2 多项有序回归分析的基本操作和应用

第10章 SPSS的聚类分析

10.1 聚类分析的一般问题

10.1.1 聚类分析的意义

10.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法

10.1.3 聚类分析几点说明

10.2 层次聚类

10.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式

10.2.2 个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法

10.2.3 层次聚类的基本操作

10.2.4 层次聚类的应用举例

10.3 KMeans聚类

10.3.1 KMeans聚类分析的核心步骤

10.3.2 KMeans聚类分析的基本操作

10.3.3 KMeans聚类分析的应用举例

第11章 SPSS的因子分析

11.1 因子分析概述

11.1.1 因子分析的意义

11.1.2 因子分析的数学模型和相关概念

11.2 因子分析的基本内容

11.2.1 因子分析的基本步骤

11.2.2 因子分析的前提条件

11.2.3 因子提取和因子载荷矩阵的求解

11.2.4 因子的命名

11.2.5 计算因子得分

11.3 因子分析的基本操作及案例

11.3.1 因子分析的基本操作

11.3.2 因子分析的应用举例

第12章 SPSS的对应分析

12.1 对应分析概述

12.1.1 对应分析的提出

12.1.2 对应分析的基本思想

12.2 对应分析的基本步骤

12.3 对应分析的基本操作及案例

12.3.1 对应分析的基本操作

12.3.2 对应分析的应用举例

第13章 SPSS的判别分析

13.1 判别分析概述

13.2 距离判别法

13.2.1 距离判别的基本思路

13.2.2 判别函数的计算

13.3 Fisher判别法

13.3.1 Fisher判别的基本思路

13.3.2 Fisher判别的计算

13.4 贝叶斯判别法

13.4.1 贝叶斯判别的基本思路

13.4.2 贝叶斯判别的计算

13.5 判别分析的基本操作及案例

13.5.1 判别分析的基本操作

13.5.2 判别分析的准备工作：均值检验和协差阵齐性检验

13.5.3 解读判别结果

第14章 SPSS的信度分析

14.1 信度分析概述

14.1.1 信度分析的提出

14.1.2 信度分析的基本原理

14.2 信度分析的基本操作及案例

14.2.1 信度分析的基本操作

14.2.2 信度分析的应用举例

第15章 SPSS的一般对数线性分析模型

15.1 一般对数线性分析模型概述

15.1.1 模型的提出

15.1.2 基本概念和基本思路

15.2 饱和模型和非饱和层次对数线性模型

15.2.1 饱和模型

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统计分析

摘要：《SPSS统计分析方法及应用》薛薇【文字版_PDF电子书_推荐】作为统计学学习与数据分析实践领域的重要参考资料，凭借系统的知识架构、丰富的案例设计以及清晰的操作指导，成为众多高校学生、科研工作者和数据分析从业者广泛使用的教辅用书。全书围绕SPSS软件的实际应用展开，从基础数据处理到高级统计分析方法逐步深入，不仅帮助读者掌握软件操作流程，更注重培养统计思维与数据解读能力。通过理论知识与实践案例相结合的编排方式，读者能够在学习过程中快速理解各类统计模型的适用场景和分析逻辑，提高独立解决数据问题的能力。无论是问卷调查分析、市场研究、教育评估、医学统计还是社会科学研究，本书都提供了具有较高参考价值的分析思路和操作范例。对于希望系统学习统计分析技术、提升科研水平以及增强数据处理能力的人群而言，该书具有较强的实用价值和学习意义，是一本兼具理论深度与实践指导价值的优秀教辅资料。

系统全面知识体系

《SPSS统计分析方法及应用》在内容体系构建方面展现出较高的完整性，从统计分析基础知识到复杂模型分析逐层展开，使读者能够循序渐进地掌握统计分析的核心内容。书中不仅介绍了SPSS软件的基本操作方法，还涵盖了数据录入、变量管理、数据转换等重要内容，为后续分析奠定坚实基础。

在统计学理论讲解方面，本书采用通俗易懂的表达方式，将较为抽象的统计概念转化为便于理解的知识内容。无论是描述统计、参数检验还是非参数检验，都能够帮助读者快速建立完整的知识框架，从而提高学习效率。

对于初学者而言，系统化的内容编排尤为重要。本书按照学习规律设计章节结构，使不同层次的读者都能够找到适合自己的学习路径。从基础认知到综合应用，形成了较为科学的知识递进关系。

此外，书中对于统计分析方法之间的联系进行了详细梳理，使读者能够从整体角度理解统计学体系。通过建立知识网络结构，不仅增强了学习效果，也提升了实际应用能力。

丰富案例实践指导

案例教学是本书的重要特色之一。书中大量采用真实数据案例，通过完整的分析流程展示统计方法在实际问题中的应用过程，让读者能够更加直观地理解理论知识。

在每一种统计分析方法的讲解过程中，都会配套相应的案例演示。从数据准备、参数设置到结果输出，每一步骤均进行了细致说明，使读者能够边学边练，快速掌握分析技巧。

案例覆盖领域十分广泛，包括教育调查、市场营销、医学研究、企业管理以及社会科学等多个方向。不同背景的读者都能够从中找到与自身研究领域相关的参考内容，增强学习的针对性。

通过案例学习，读者不仅能够掌握软件操作流程，还能够学习如何提出研究问题、选择分析方法以及解释统计结果。这种实践导向的教学模式有效提升了数据分析能力和科研应用水平。

统计方法深入解析

本书对常见统计分析方法进行了深入讲解，内容涵盖描述统计分析、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析以及因子分析等多个重要领域。每一种方法都配有详细的理论说明和操作指导。

在回归分析部分，书中不仅介绍线性回归模型的建立过程，还对模型解释、显著性检验以及预测应用进行了系统阐述。通过具体实例帮助读者理解变量之间的关系以及模型构建逻辑。

方差分析和多元统计分析内容也是本书的重要组成部分。针对实际科研中经常遇到的复杂数据问题，作者通过清晰的步骤演示帮助读者掌握分析技巧，提高研究数据处理能力。

对于高级统计分析内容，本书同样进行了较为深入的介绍。即使面对较复杂的统计模型，读者也能够通过书中的图示说明和案例分析逐步掌握相关知识，增强数据挖掘和分析能力。

科研学习应用价值

在科研活动日益重视数据分析的背景下，《SPSS统计分析方法及应用》展现出较高的应用价值。对于本科生、研究生以及科研人员而言，本书能够有效提升统计分析能力和研究水平。

许多毕业论文和科研项目都需要进行数据分析处理，而SPSS作为广泛应用的统计软件，其操作能力直接影响研究质量。本书通过系统训练帮助读者建立规范的数据分析流程，提高研究工作的科学性。

对于企业数据分析人员来说，书中介绍的统计分析方法同样具有现实意义。市场调研、客户分析、绩效评估以及产品研究等工作都可以借助相关统计技术完成，从而提高决策效率。

随着大数据时代的发展，数据分析能力逐渐成为重要竞争优势。本书不仅帮助读者掌握软件工具，更培养统计思维和问题分析能力，使其能够在学习、科研和职业发展过程中获得持续成长。

总结：

《SPSS统计分析方法及应用》薛薇【文字版_PDF电子书_推荐】凭借系统完整的知识体系、丰富详实的案例资源以及深入浅出的统计方法讲解，成为众多学习者和研究人员的重要参考书籍。无论是统计学初学者还是具备一定基础的数据分析从业者，都能够从中获得有价值的知识与实践经验。

从软件操作到统计理论，从案例实践到科研应用，本书全面展示了SPSS在数据分析领域的重要作用。通过持续学习与实践，读者不仅能够掌握各类统计分析技术，更能够提升数据思维能力和科学研究水平，为未来学习和工作提供坚实支撑。

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