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第1章SPSS综述1

1.1 SPSS 17.0概述1

1.1.1 SPSS 17.0特点1

1.1.2 SPSS各版本特性比较2

1.2 SPSS数据的管理6

1.2.1定义变量属性7

1.2.2个案标识9

1.2.3数据的排序13

1.2.4数据的转置15

1.2.5数据的重组15

1.2.6数据文件的合并22

1.2.7数据文件的拆分25

1.2.8数据的分类汇总25

1.3 SPSS数据的预处理26

1.3.1 SPSS表达式与函数27

1.3.2变量计算28

1.3.3选择个案29

1.3.4个案计数与加权31

1.3.5个案排秩32

1.3.6数据的重新编码34

1.3.7 SPSS其他功能37

1.4基本统计分析39

1.4.1基本描述统计量的定义39

1.4.2频数分析41

1.4.3描述性分析43

1.4.4探索性分析44

1.4.5比率分析45

1.4.6 P-P图46

1.4.7 QQ图48

1.4.8基本统计分析实例48

1.5本章小结54

思考题54

第2章 假设检验55

2.1常用分布及参数估计55

2.1.1几种与多元正态分布有关的概率分布55

2.1.2参数估计59

2.1.3正态分布的大样本推断67

2.1.4样本容量的确定68

2.2假设检验的一般问题68

2.2.1假设检验的概念69

2.2.2假设检验的基本思想69

2.2.3显著性水平及两类错误69

2.2.4假设检验的步骤70

2.3正态总体参数的假设检验70

2.3.1正态总体均值和方差的假设检验71

2.3.2总体比率的假设检验72

2.4假设检验的SPSS操作72

2.4.1单样本的T检验72

2.4.2两独立样本的T检验73

2.4.3两配对样本的T检验75

2.5假设检验实例76

2.6本章小结77

思考题77

第3章 方差分析78

3.1方差分析的基本原理78

3.2单因素方差分析79

3.2.1数据结构与线性模型79

3.2.2平方和分解与自由度80

3.2.3显著性检验81

3.2.4多重比较82

3.2.5单因素方差分析的SPSS操作83

3.2.6单因素方差分析实例86

3.3多因素方差分析89

3.3.1多因素方差分析的分类89

3.3.2无交互作用的多因素方差分析90

3.3.3有交互作用的多因素方差分析92

3.3.4多因素方差分析的SPSS操作93

3.3.5多因素方差分析实例98

3.4重复测量方差分析101

3.4.1重复测量方差分析的基本原理101

3.4.2重复测量方差分析的SPSS操作102

3.4.3重复测量方差分析实例103

3.5协方差分析106

3.5.1协方差分析的基本原理106

3.5.2协方差分析的SPSS操作107

3.5.3协方差分析实例108

3.6本章小结111

思考题111

第4章 非参数检验112

4.1单样本非参数检验113

4.1.1卡方检验113

4.1.2二项分布检验113

4.1.3游程检验114

4.1.4单样本K-S检验115

4.2两独立样本非参数检验116

4.2.1曼-惠特尼U检验116

4.2.2 Moses极端反应检验117

4.2.3 K-S Z检验117

4.2.4 Wald-Wolfowitz游程检验118

4.3多独立样本非参数检验118

4.3.1中位数检验119

4.3.2 Kruskal-Wallis检验119

4.3.3 Jonckheere-Terpstra检验120

4.4两相关样本非参数检验121

4.4.1 McNemar变化显著性检验121

4.4.2符号检验122

4.4.3 Wilcoxon符号秩检验122

4.5多相关样本非参数检验123

4.5.1 Friedman双向评秩方差检验123

4.5.2 Kendall W协同系数检验124

4.5.3 Cochran Q检验125

4.6非参数检验的SPSS操作126

4.6.1卡方检验126

4.6.2二项分布检验128

4.6.3游程检验129

4.6.4单样本K-S检验129

4.6.5两独立样本非参数检验130

4.6.6多独立样本非参数检验131

4.6.7两相关样本非参数检验132

4.6.8多相关样本非参数检验132

4.7非参数检验实例133

4.8本章小结135

思考题135

第5章 回归分析136

5.1回归分析的概念和方法136

5.1.1概述136

5.1.2回归分析的研究范围137

5.1.3实际问题建立回归模型的过程138

5.2线性回归分析140

5.2.1一元线性回归140

5.2.2多元线性回归143

5.2.3回归诊断147

5.2.4多元线性回归的有偏估计152

5.2.5线性回归SPSS操作全过程154

5.2.6权重估计SPSS操作全过程159

5.2.7两阶最小二乘法SPSS操作全过程159

5.3非线性回归分析160

5.3.1可化为线性回归的曲线回归分析160

5.3.2曲线估计SPSS操作全过程162

5.3.3多项式回归分析163

5.3.4部分最小平方回归SPSS操作全过程165

5.3.5非线性回归分析167

5.3.6非线性回归SPSS操作全过程168

5.4 Logistic回归分析171

5.4.1自变量中含有定性变量的回归模型171

5.4.2处理定性变量的最优尺度回归SPSS操作全过程173

5.4.3逻辑回归模型179

5.4.4二元逻辑回归SPSS操作全过程183

5.4.5多项逻辑回归SPSS操作全过程186

5.4.6概率回归分析SPSS操作全过程192

5.4.7有序回归分析SPSS操作全过程194

5.5回归分析实例196

5.5.1线性回归实例196

5.5.2非线性回归实例201

5.5.3逻辑回归实例203

5.6本章小结207

思考题208

第6章 聚类分析与判别分析209

6.1聚类分析和判别分析的基本原理209

6.2相似性度量210

6.2.1区间变量210

6.2.2二值变量212

6.2.3定序变量213

6.3聚类分析方法214

6.3.1系统聚类法214

6.3.2逐步聚类法217

6.3.3二阶聚类法218

6.4聚类分析的SPSS操作218

6.4.1系统聚类218

6.4.2 K-均值聚类220

6.4.3二阶聚类222

6.5判别分析方法224

6.5.1距离判别225

6.5.2 Bayes判别226

6.5.3 Fisher判别227

6.5.4判别分析步骤228

6.6判别分析的SPSS操作230

6.7聚类分析和判别分析实例233

6.7.1聚类分析实例234

6.7.2判别分析实例235

6.8本章小结240

思考题240

第7章 主成分分析与因子分析241

7.1主成分分析与因子分析的基本思想241

7.2主成分分析的模型与方法242

7.2.1主成分分析的代数模型与几何意义242

7.2.2总体的主成分243

7.2.3样本的主成分247

7.3主成分分析的SPSS操作248

7.4因子分析的模型与方法251

7.4.1正交因子模型251

7.4.2相关性分析253

7.4.3因子的提取254

7.4.4因子旋转256

7.4.5因子得分257

7.5因子分析的SPSS操作258

7.6主成分分析和因子分析实例262

7.6.1主成分分析实例262

7.6.2因子分析实例264

7.7本章小结268

思考题268

第8章 对应分析269

8.1列联表与列联表分析269

8.1.1列联表269

8.1.2列联表分析270

8.2简单对应分析的基本原理271

8.2.1行轮廓与列轮廓271

8.2.2总惯量272

8.2.3行列轮廓的坐标273

8.2.4对应分析图274

8.2.5简单对应分析的步骤275

8.2.6简单对应分析的逻辑框图275

8.3简单对应分析的SPSS操作276

8.4多重对应分析及其SPSS操作279

8.4.1多重对应分析279

8.4.2多重对应分析的基本操作280

8.5对应分析实例286

8.6本章小结290

思考题290

第9章 时间序列分析291

9.1时间序列的相关概念以及时间序列分析步骤291

9.1.1时间序列与统计学其他分析方法的关系291

9.1.2时间序列的相关概念292

9.1.3时间序列分析原理与分类294

9.1.4时间序列分析一般步骤294

9.1.5 SPSS时间序列分析295

9.2时间序列的数据准备与检验295

9.2.1时间序列的数据准备296

9.2.2时间序列的数据检验296

9.2.3时间序列的数据图形化检验297

9.2.4时间序列的数据统计量检验303

9.3时间序列的数据预处理304

9.3.1时间序列缺失数据的处理304

9.3.2时间序列数据的变换处理305

9.4时间序列的确定性分析308

9.4.1非平稳时间序列的组成要素308

9.4.2平滑法309

9.4.3趋势分析法313

9.4.4季节性分解法313

9.5时间序列的随机性分析316

9.5.1适用于平稳性序列的随机性时间序列模型316

9.5.2适用于非平稳性序列的随机性时间序列模型318

9.5.3时间序列随机性分析步骤318

9.5.4 ARIMA模型的参数设置321

9.6时间序列模型的SPSS操作322

9.7 SPSS时间序列的案例分析328

9.8本章小结334

思考题334

第10章 信度分析335

10.1信度的基本原理335

10.1.1信度的统计学原理335

10.1.2信度影响因素336

10.1.3信度评价指标337

10.2信度分析及其基本方法338

10.2.1信度分析338

10.2.2信度分析的基本方法339

10.3信度分析的SPSS操作343

10.4信度分析实例346

10.4.1 α信度系数法分析346

10.4.2折半信度系数法分析347

10.5本章小结348

思考题348

第11章 联合分析349

11.1联合分析的基本原理349

11.2联合分析的步骤350

11.2.1属性和属性水平的确定351

11.2.2受测设计352

11.2.3受测体的评价354

11.2.4效用值的估计355

11.2.5效用值的聚集357

11.3联合分析的SPSS操作359

11.3.1生成正交设计359

11.3.2显示设计360

11.3.3运行联合分析361

11.4联合分析实例364

11.5本章小结370

思考题370

第12章生存分析371

12.1生存分析的基本概念和内容371

12.1.1生存分析的定义371

12.1.2生存分析的基本概念372

12.1.3生存分析的基本内容和方法374

12.1.4 SPSS中的生存分析过程375

12.2寿命表分析376

12.2.1寿命表分析的基本原理及步骤376

12.2.2 SPSS中的寿命表分析过程378

12.3 Kaplan-Meier分析379

12.3.1 Kaplan-Meier分析的基本原理及步骤379

12.3.2 SPSS中的Kaplan-Meier分析过程381

12.4 Cox回归模型分析383

12.4.1 Cox回归模型的基本形式和原理384

12.4.2 SPSS中的Cox回归模型分析过程386

12.4.3依时协变量Cox回归模型的基本原理389

12.4.4 SPSS中的依时协变量Cox回归模型分析过程390

12.5生存分析实例391

12.5.1寿命表分析实例391

12.5.2 Kaplan-Meier分析实例395

12.5.3 Cox回归模型分析实例398

12.6本章小结403

思考题404

第13章 神经网络分析405

13.1神经网络的发展历史以及神经网络相关概念405

13.1.1时间序列的发展历史简介405

13.1.2生物神经元模型406

13.1.3人工神经元模型406

13.1.4 SPSS神经网络分析406

13.2多层感知器模型407

13.2.1感知器神经元模型407

13.2.2感知器的网络结构408

13.2.3感知器神经网络的学习规则408

13.2.4感知器神经网络的训练409

13.3径向基函数模型409

13.3.1径向基函数神经网络结构409

13.3.2径向基函数的学习算法409

13.4神经网络的SPSS操作410

13.4.1变量设置410

13.4.2分区设置412

13.4.3体系结构设置413

13.4.4培训的设置415

13.4.5输出的设置417

13.4.6保存的设置418

13.4.7导出的设置419

13.4.8选项的设置420

13.5 SPSS神经网络的案例分析421

13.5.1数据准备421

13.5.2数据分析422

13.5.3过程摘要422

13.6本章小结427

思考题427

第14章 结构方程模型428

14.1结构方程模型概述428

14.1.1结构方程模型方法与统计学其他分析方法的关系428

14.1.2模型方程模型相关概念429

14.1.3结构方程模型原理与基本假定430

14.1.4结构方程模型特性431

14.1.5结构方程模型方法一般步骤432

14.2结构方程模型设定和识别433

14.2.1结构方程模型设定433

14.2.2结构方程模型识别435

14.2.3 Amos模型设定操作436

14.3结构方程模型数据准备441

14.3.1缺失数据的处理441

14.3.2数据的信度与效度442

14.3.3数据文件导入442

14.4结构方程模型参数估计443

14.4.1参数估计常用方法443

14.4.2 Amos参数估计操作444

14.5结构方程模型评价与修正447

14.5.1参数检验447

14.5.2模型整体拟合评价448

14.5.3模型限制修正449

14.5.4模型扩展修正449

14.6结构方程模型解释451

14.6.1相关关系452

14.6.2因果关系453

14.7本章小结454

思考题455

附录SPSS函数名及其含义456

参考文献468