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基础篇2

第1章 概述2

1.1 SPSS简介2

1.2使用SPSS进行数据分析的基本步骤3

1.3主要窗口和功能3

1.3.1数据编辑窗口4

1.3.2结果浏览窗口6

1.3.3程序编辑窗口13

1.4通过数据编辑窗口输入数据14

1.4.1使用数据窗口输入数据14

1.4.2定义变量15

1.4.3数据输入实例20

1.5 SPSS数据文件的存取24

1.5.1存取保存的SPSS文件24

1.5.2读取保存的数据文件25

1.5.3读取Excel电子表格数据文件25

1.5.4读取Access数据库（ODBC数据接口）26

1.5.5保存SPSS数据文件29

1.6数据的编辑与整理30

1.6.1发现重复数据30

1.6.2选择数据32

1.6.3定义权重35

1.6.4数据排序36

1.6.5数据转置37

1.6.6数据合并38

1.6.7数据拆分40

1.6.8数据汇总41

1.6.9查找数据43

1.7数据转换45

1.7.1公式计算45

1.7.2数据编码48

1.7.3替代缺失数据50

1.7.4数据例编秩51

1.7.5频数分组53

1.8帮助的获取53

1.8.1按专题组织的帮助53

1.8.2通过对话框内的Help按钮使用帮助54

1.8.3使用统计教练54

1.8.4使用联机帮助和网络讨论组54

第2章 数据类型与统计学描述55

2.1数据分类55

2.2制作频数表56

2.2.1区间数据频数分段56

2.2.2用Frequencies编制频数表62

2.3用Descriptives进行区间数据的统计描述67

2.3.1操作过程67

2.3.2结果解释68

2.4用Explore进行区间数据的统计描述69

2.4.1操作过程70

2.4.2结果解释72

2.5用Bivariate进行变量间的相关与协方差分析76

2.5.1操作过程76

2.5.2结果解释77

2.5.3描述性统计分析过程的比较78

2.6名义数据的统计描述80

2.6.1单个名义变量的描述分析80

2.6.2多指标的描述分析82

第3章 概率分布与正态性检验87

3.1概率分布87

3.1.1正态分布87

3.1.2二项分布90

3.1.3 Poisson分布94

3.2抽样分布96

3.2.1 t分布96

3.2.2X2分布98

3.2.3 F分布100

3.3正态性检验101

3.3.1 P-P图法102

3.3.2 Q-Q图法104

3.3.3直方图、箱式图与茎叶图105

3.3.4计算法111

第4章 区间估计与假设检验114

4.1均数的区间估计114

4.1.1σ已知时总体均数的置信区间115

4.1.2σ未知时总体均数的置信区间116

4.1.3两总体均数间差值的置信区间118

4.2总体方差、总体标准差的置信区间120

4.3率的区间估计121

4.3.1总体率的置信区间121

4.3.2两总体率差值的置信区间121

4.4假设检验与两类错误121

4.4.1假设检验的概念与原理122

4.4.2假设检验的两类错误123

4.4.3假设检验的基本步骤124

4.5样本含量的估计与检验效能125

4.5.1影响样本量大小的因素125

4.5.2总体均数区间估计的样本含量126

4.5.3样本均数与总体均数比较样本含量估计126

4.5.4完全随机设计两样本均数比较的样本含量估计127

4.5.5完全随机设计多个样本均数比较的样本含量估计128

4.5.6估计总体率时的样本含量估计129

4.5.7样本率与总体率比较的样本含量估计129

4.5.8两样本率比较的样本含量估计130

4.5.9多个样本率比较的样本含量估计130

4.5.10直线相关分析的样本含量估计131

4.5.11检验效能131

第5章 区间数据的统计推断134

5.1 t检验134

5.1.1单个总体均数的t检验134

5.1.2独立样本成组t检验136

5.1.3成对样本t检验138

5.2单因素方差分析140

5.2.1两组资料的单因素方差分析140

5.2.2多组资料的单因素方差分析140

5.3双因素方差分析142

5.3.1基本分析步骤142

5.3.2关于Univariate过程对话框的说明145

5.4对比与事后检验148

5.4.1对比148

5.4.2事后检验150

5.4.3 Bootstrap153

5.5方差齐性检验155

第6章 名义分类数据的统计推断157

6.1四格表数据的卡方检验157

6.1.1一般四格表卡方检验157

6.1.2连续性校正卡方检验165

6.2 RxC无序列联表的卡方检验169

6.2.1多个样本率的卡方检验169

6.2.2多个样本构成的卡方检验171

6.3 Fisher’s精确检验173

6.3.1四格表的精确概率法173

6.3.2 R×C列联表精确概率175

第7章 有序数据的统计推断179

7.1 R×C单向有序列联表的检验179

7.1.1 Wilcoxon秩和检验179

7.1.2趋势X2检验182

7.1.3 Kruskal-Wallis检验184

7.1.4实例与操作185

7.2双向有序列联表的检验187

7.2.1 Spearman等级相关187

7.2.2 Jonckheere-Terpstra检验189

7.2.3 Cochran-Mantel-Haenszel统计分析191

7.3几个相关有序样本的非参数检验194

7.3.1 2相关样本的秩检验194

7.3.2多组相关样本检验198

第8章 简单线性回归与相关201

8.1一般的简单线性回归201

8.1.1线性回归的概念201

8.1.2建立线性回归方程202

8.1.3回归系数的假设检验203

8.1.4实例与操作204

8.2加权的简单线性回归213

8.2.1加权最小二乘估计214

8.2.2加权线性回归方程的假设检验214

8.2.3实例与操作215

8.3简单线性相关218

8.3.1概念218

8.3.2线性相关系数的意义和计算219

8.3.3相关系数的假设检验219

8.3.4实例与操作220

第9章 曲线回归与非线性回归224

9.1曲线直线化变换方法224

9.1.1变量的变换224

9.1.2变量变换后实现线性回归的步骤225

9.1.3实例与操作225

9.2曲线回归227

9.2.1一般步骤227

9.2.2 SPSS操作提示228

9.2.3实例与操作230

9.3非线性回归233

9.3.1基本原理233

9.3.2 SPSS操作提示233

9.3.3实例与操作237

第10章 多重线性回归与相关241

10.1多项式回归241

10.2多重回归分析方法242

10.2.1多重回归模型242

10.2.2参数估计242

10.2.3回归方程的假设检验与拟合优度评价243

10.2.4自变量的选择243

10.2.5 SPSS操作提示244

10.2.6实例与操作247

10.3共线性解决方案与校正252

10.3.1多重共线性的诊断252

10.3.2共线性解决方案253

10.4残差分析与回归诊断254

10.5交互作用与哑变量问题254

10.5.1交互作用254

10.5.2哑变量的设置255

10.6复相关系数与偏相关系数256

10.6.1复相关系数、决定系数与调整决定系数257

10.6.2偏相关系数257

第11章 统计图的制作261

11.1条图262

11.2 3-D条图268

11.3线图269

11.4面积图273

11.5圆图274

11.6高低图275

11.7帕累托图277

11.8质量控制图279

11.9箱图282

11.10误差条图284

11.11分群金字塔图286

11.12散点图287

11.13直方图291

11.14 P-P概率图292

11.15 Q-Q概率图294

11.16序列图295

11.17统计图形的编辑加工297

11.17.1图形编辑窗口简介297

11.17.2图形特征的编辑298

11.17.3坐标轴编辑304

11.17.4图例的编辑306

11.17.5添加和显示/隐藏图形元素306

第12章 诊断试验评价与ROC分析308

12.1常用的诊断试验评价指标308

12.1.1正确率309

12.1.2灵敏度309

12.1.3特异度310

12.1.4 Youden指数311

12.1.5阳性似然比311

12.1.6阴性似然比312

12.1.7阳性预测价值312

12.1.8阴性预测价值313

12.1.9优势比及其有关指标314

12.1.10 Kappa316

12.2 ROC曲线317

12.2.1 ROC分析的基本原理318

12.2.2 SPSS操作说明320

12.2.3实例与结果解释322

第13章 缺失值分析331

13.1缺失值分析简介331

13.1.1基本概念331

13.1.2缺失机制332

13.1.3缺失值的常用处理方法335

13.2 SPSS操作提示340

13.2.1 SPSS的缺失值处理方法340

13.2.2缺失值处理的SPSS操作341

13.3结果解释345

高级篇356

第14章 logistic回归356

14.1二项分类logistic回归356

14.1.1方法介绍357

14.1.2 SPSS操作选项说明366

14.1.3实例与结果解释371

14.2条件logistic回归386

14.2.1方法介绍386

14.2.2 SPSS操作选项说明387

14.2.3实例与结果解释387

14.3有序logistic回归393

14.3.1方法介绍393

14.3.2 SPSS操作选项说明395

14.3.3实例与结果解释398

14.4多项分类logistic回归404

14.4.1方法介绍404

14.4.2 SPSS操作选项说明406

14.4.3实例与结果解释409

第15章 对数线性模型与Poisson回归414

15.1列联表的对数线性模型414

15.1.1方法介绍414

15.1.2实例与操作416

15.2 Poisson回归430

15.2.1基本原理430

15.2.2实例与操作431

第16章 生存分析与Cox模型435

16.1常用术语435

16.2非参数分析437

16.2.1寿命表法437

16.2.2 Kaplan-Meier法442

16.3 Cox回归模型447

16.3.1方法介绍447

16.3.2实例与操作449

16.4时间依存变量的处理方法455

16.4.1时间依存变量Cox模型455

16.4.2 Cox w/Time-Dep Cov过程操作说明457

第17章 聚类、判别与决策树分析460

17.1概述460

17.1.1聚类分析基础知识460

17.1.2判别分析基础知识461

17.1.3 SPSS聚类和判别分析模块463

17.2聚类分析463

17.2.1二阶段聚类463

17.2.2 K中心聚类468

17.2.3层次聚类470

17.3判别分析474

17.4决策树分析481

17.4.1基本原理481

17.4.2决策树490

17.4.3操作提示491

17.4.4结果解释492

第18章 主成分分析与因子分析496

18.1主成分分析496

18.1.1概述496

18.1.2实例与操作498

18.2因子分析511

18.2.1概述511

18.2.2实例与操作512

18.3主成分分析与因子分析的联系及区别518

第19章 多因素方差分析520

19.1随机区组设计及其方差分析520

19.1.1概述520

19.1.2实例与操作521

19.2析因设计及其方差分析525

19.2.1概述525

19.2.2实例与操作525

19.3嵌套设计及其方差分析528

19.3.1概述528

19.3.2实例与操作528

19.4交叉设计及其方差分析530

19.4.1概述530

19.4.2实例与操作530

第20章 重复测量与混合效应模型533

20.1重复测量方差分析533

20.1.1分层随机抽样重复测量数据534

20.1.2重复测量设计临床试验数据546

20.2线性混合效应模型549

20.2.1分层随机抽样调查数据的混合效应模型分析549

20.2.2重复测量数据的混合效应模型分析555

第21章 多变量方差分析560

21.1单因素设计资料的多元方差分析561

21.1.1单样本分析561

21.1.2两样本单因素设计资料564

21.2多因素资料的多元方差分析566

21.2.1两因素设计566

21.2.2配对设计资料的多元方差分析574

21.2.3重复测量设计资料的多元方差分析576

21.3典型相关分析577

第22章 广义线性模型583

22.1概述583

22.1.1模型的组成583

22.1.2常见的几种广义线性模型585

22.1.3广义线性模型的三种估计方程及参数估计585

22.1.4模型诊断585

22.2 logistic回归586

22.3 Poisson对数线性模型594

第23章 广义估计方程600

23.1概述600

23.1.1广义估计方程的基本理论600

23.1.2作业相关矩阵602

23.1.3广义估计方程的应用603

23.2实例与操作604

23.2.1数据的一般情况604

23.2.2 SPSS操作提示与选项说明604

23.2.3 SPSS输出结果及其解释609

第24章 对应分析与结合分析613

24.1对应分析613

24.1.1方法介绍613

24.1.2 SPSS操作选项说明616

24.1.3实例分析617

24.1.4多重对应分析620

24.2结合分析620

24.2.1方法介绍620

24.2.2 SPSS操作选项说明625

24.2.3实例分析625

第25章 信度分析630

25.1重复测量法与分半信度法631

25.1.1方法介绍631

25.1.2实例与操作632

25.2 Cronbach a系数635

25.2.1方法介绍635

25.2.2 SPSS操作选项说明635

25.2.3实例描述637

25.3 Kappa系数638

25.3.1方法介绍638

25.3.2实例描述639

25.3.3操作选项说明640

25.3.4结果解释641

25.4 Kendall和谐系数642

25.4.1方法介绍642

25.4.2实例描述642

25.4.3 SPSS操作选项说明643

25.4.4主要结果644

第26章 时间序列分析645

26.1概述645

26.1.1时间序列数据及其分析方法645

26.1.2时间序列分析的模型、公式和记号646

26.1.3 SPSS时间序列分析功能650

26.2时间序列数据的预处理651

26.2.1定义日期变量651

26.2.2创建时间序列653

26.2.3填补缺失数据658

26.3指数平滑法660

26.3.1指数平滑法的原理660

26.3.2指数平滑法的操作662

26.4 ARIMA模型667

26.4.1概述667

26.4.2 ARIMA模型识别、建模和模型评价、预测668

26.4.3带有季节因子的ARIMA模型679

26.5季节性结构分量模型680

26.5.1概述680

26.5.2分析实例681

第27章 神经网络模型684

27.1概述684

27.1.1模型的组成684

27.1.2神经网络的数据样本686

27.1.3神经网络的种类686

27.2多层感知器神经网络模型687

27.2.1概述687

27.2.2实例与操作687

27.3径向基函数神经网络模型701

27.3.1概述701

27.3.2实例与操作701

附录A SPSS函数710

附录B SPSS统计分析程序简介717

附录C 统计分析方法路径图728

参考文献732