SPSS 統計分析從入門到精通, 2/e

　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界面進行講解和操作，致力於使讀者瞭解SPSS，瞭解和學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作，《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟件的實際應用。

　　全書共分25章。第 1～3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第 19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第 20～25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。

　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》適合自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。

目　錄

 

第 1章　SPSS 20概述　1

1.1　SPSS簡介　1

1.2　SPSS的安裝、啟動和退出　3

1.2.1　SPSS 20的安裝　3

1.2.2　SPSS的啟動　4

1.2.3　SPSS 20的退出　6

1.3　SPSS 20的界面及設置　6

1.3.1　常用界面　7

1.3.2　常規選項參數　10

1.3.3　查看器選項參數　12

1.3.4　文件位置選項參數　13

1.3.5　輸出選項參數　14

1.3.6　圖表選項參數　15

1.3.7　多重歸因選項參數　17

1.3.8　樞軸表選項參數　18

1.3.9　數據選項參數　20

1.3.10　貨幣選項參數　21

1.3.11　腳本選項參數　22

1.3.12　語法編輯器選項參數　23

 

第 2章　數據文件的建立與操作　24

2.1　 數據編輯器與數據文件　24

2.1.1　數據編輯器　24

2.1.2　數據文件　27

2.2　常量、變量、操作符和表達式　28

2.2.1　常量與變量　28

2.2.2　操作符與表達式　32

2.2.3　如何定義一個變量　33

2.2.4　概率事件　38

2.3　輸入數據　38

2.3.1　輸入數據的方法　38

2.3.2　查看文件信息和變量信息　38

2.4　編輯數據文件　40

2.4.1　在單元格中編輯數據　40

2.4.2　插入變量與刪除變量　41

2.4.3　插入觀測量與刪除觀測量　41

2.4.4　數據的剪切、復制和粘貼　42

2.4.5　撤銷操作　43

2.5　對數據文件的操作　43

2.5.1　數據文件的打開與保存　43

2.5.2　數據庫文件的轉換　44

 

第3章　數據文件的操作　53

3.1　數據文件的一般操作　53

3.1.1　數據排序　53

3.1.2　數據文件的拆分　54

3.1.3　數據文件的合並　56

3.1.4　數據文件的轉置　59

3.1.5　變量取值的求秩　60

3.1.6　變量值的重新編碼　62

3.1.7　計算新變量　66

3.2　分類匯總　69

3.2.1　數據描述　69

3.2.2　分類匯總的參數設置　69

3.2.3　分類匯總的結果　71

3.3　觀測量的加權　72

3.4　數據文件的結構重組　73

3.4.1　選擇數據重組方式　74

3.4.2　變量組到觀測量組的重組　75

3.4.3　觀測量組到變量組的重組　79

3.4.4　轉置重組　82

 

第4章　基本統計分析功能　84

4.1　OLAP在線分析過程　84

4.1.1　數據描述　84

4.1.2　OLAP過程的操作和設置　84

4.2　個案匯總分析　88

4.2.1　個案匯總分析的參數設置　88

4.2.2　輸出結果　89

4.3　按行和列的匯總分析　90

4.3.1　按行匯總過程　90

4.3.2　按列匯總過程　94

4.4　頻數分析　96

4.4.1　數據描述　96

4.4.2　對分類變量的頻數分析　96

4.4.3　對連續變量的頻數分析　98

4.5　描述性統計分析　100

4.5.1　數據描述　100

4.5.2　描述性分析過程　100

4.6　探索性分析過程　101

4.6.1　數據描述　102

4.6.2　探索性分析實例　102

4.7　列聯表分析過程　105

4.7.1　數據描述　105

4.7.2　列聯表分析的參數設置　106

4.7.3　列聯表分析的輸出結果　109

4.8　Bootstrap簡介與設置　110

4.8.1　Bootstrap簡介　110

4.8.2　Bootstrap參數設置　110

 

第5章　均值比較和T檢驗　113

5.1　均值分析過程　114

5.1.1　原理與方法　114

5.1.2　SPSS實例分析　114

5.2　單樣本T檢驗　116

5.2.1　原理與方法　116

5.2.2　SPSS實例分析　117

5.3　獨立樣本T檢驗　118

5.3.1　原理與方法　118

5.3.2　SPSS實例分析　119

5.4　配對樣本T檢驗　120

5.4.1　原理與方法　120

5.4.2　SPSS實例分析　121

 

第6章　非參數檢驗　123

6.1　非參數檢驗簡介　123

6.1.1　非參數檢驗與參數檢驗　123

6.1.2　非參數檢驗的優點　124

6.1.3　非參數檢驗的缺點　124

6.2　卡方檢驗　124

6.2.1　原理與方法　125

6.2.2　數據和問題描述　126

6.2.3　卡方檢驗實例分析　126

6.3　二項式檢驗　128

6.3.1　原理與方法　128

6.3.2　數據和問題描述　128

6.3.3　二項式檢驗實例分析　129

6.4　游程檢驗　130

6.4.1　原理與方法　130

6.4.2　數據和問題描述　130

6.4.3　游程檢驗實例分析　131

6.5　單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗　132

6.5.1　原理與方法　132

6.5.2　數據和問題描述　132

6.5.3　單樣本K-S檢驗實例分析　133

6.6　兩個獨立樣本檢驗　134

6.6.1　原理與方法　134

6.6.2　數據和問題描述　134

6.6.3　兩個獨立樣本檢驗實例分析　135

6.7　k個獨立樣本的檢驗　136

6.7.1　原理與方法　136

6.7.2　數據和問題描述　137

6.7.3　k個獨立樣本檢驗實例分析　137

6.8　兩個相關樣本的檢驗　138

6.8.1　原理與方法　138

6.8.2　數據和問題描述　140

6.8.3　兩個相關樣本檢驗的實例分析　140

6.9　k個相關樣本的檢驗　141

6.9.1　原理與方法　141

6.9.2　數據和問題描述　143

6.9.3　k個相關樣本檢驗的實例分析　143

 

第7章　多重響應分析　145

7.1　多重響應概述　145

7.2　多重響應變量集的定義　145

7.3　多重響應變量集的頻率分析　147

7.4　多重響應變量集的交叉表分析　148

7.5　用表過程研究多重響應變量集　151

7.5.1　多重響應變量集的定義　151

7.5.2　建立包含多重響應變量集的表格　151

 

第8章　回歸分析　155

8.1　線性回歸　155

8.1.1　一元線性回歸的基本原理　155

8.1.2　多元線性回歸的基本原理　157

8.1.3　模型假設的其他檢驗　158

8.1.4　問題描述和數據準備　159

8.1.5　線性回歸分析的設置和操作　159

8.1.6　案例的結果分析　163

8.2　曲線回歸　166

8.2.1　曲線回歸的基本原理　166

8.2.2　問題描述和數據準備　167

8.2.3　曲線回歸分析的設置和操作　167

8.2.4　案例的結果分析　169

8.3　非線性回歸　170

8.3.1　非線性回歸簡介　170

8.3.2　問題描述和數據準備　172

8.3.3　非線性回歸的參數設置　173

8.3.4　案例的結果分析　177

8.4　二元Logistic回歸　177

8.4.1　二元Logistic回歸的數學原理　178

8.4.2　問題描述和數據準備　179

8.4.3　二元Logistic回歸的參數設置　180

8.4.4　案例的結果分析　184

8.5　多元Logistic回歸分析　187

8.5.1　多元Logistic回歸的原理簡介　187

8.5.2　問題描述和數據準備　187

8.5.3　多元Logistic回歸參數設置　188

8.5.4　案例的結果分析　192

8.6　有序回歸　194

8.6.1　問題描述和數據準備　194

8.6.2　有序回歸的參數設置　195

8.6.3　案例的結果分析　198

8.7　概率單位回歸分析　200

8.7.1　概率單位回歸分析簡介　200

8.7.2　問題描述和數據準備　201

8.7.3　概率單位回歸的參數設置　201

8.7.4　案例的結果分析　203

8.8　加權回歸分析　204

8.8.1　加權回歸分析簡介　204

8.8.2　問題描述和數據準備　205

8.8.3　加權回歸的參數設置　206

8.8.4　案例的結果分析　206

8.9　二階段**小二乘回歸　208

8.9.1　二階段**小二乘回歸的基本原理　208

8.9.2　問題描述和數據準備　208

8.9.3　二階段**小二乘回歸的參數設置　209

8.9.4　案例的結果分析　210

8.10　**佳尺度回歸　211

8.10.1　**佳尺度回歸原理　211

8.10.2　問題描述和數據準備　211

8.10.3　**佳尺度回歸的參數設置　212

8.10.4　案例的結果分析　216

 

第9章　方差分析　220

9.1　方差分析簡介　220

9.1.1　t檢驗與方差分析的比較　220

9.1.2　方差分析的基本原理　221

9.2　單因素方差分析　223

9.2.1　原理與方法　223

9.2.2　單因素方差分析實例　223

9.3　多因素方差分析過程　228

9.3.1　原理與方法　228

9.3.2　二因素方差分析實例　231

9.3.3　協方差分析實例　238

9.3.4　交互效應中隨機因素的分析　241

9.4　多元方差分析　245

9.4.1　原理與方法　245

9.4.2　多元方差分析實例　245

9.5　重復測量設計的方差分析　247

9.5.1　原理與方法　247

9.5.2　SPSS實例分析　248

9.6　方差成分分析　253

9.6.1　原理簡介　253

9.6.2　SPSS實例分析　253

9.7　正交試驗設計　256

9.7.1　正交試驗設計簡述　257

9.7.2　SPSS實例分析　257

9.7.3　正交試驗設計的方差分析　259

 

第 10章　相關分析　261

10.1　相關分析的基本概念　261

10.1.1　相關分析的特點和應用　261

10.1.2　相關系數的計算　262

10.1.3　SPSS提供的相關分析功能　263

10.2　兩變量相關分析　263

10.2.1　問題描述和數據準備　264

10.2.2　相關分析的參數設置　264

10.2.3　案例的結果分析　265

10.3　偏相關分析　266

10.3.1　偏相關分析的基本原理　266

10.3.2　偏相關分析實例　267

10.4　距離分析　268

10.4.1　距離分析的基本概念　268

10.4.2　距離分析的參數設置　269

10.4.3　距離分析實例　272

 

第 11章　因子分析　275

11.1　因子分析的原理簡介　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聯系　275

11.1.3　因子分析的基本步驟　276

11.2　SPSS因子分析的應用實例　277

11.2.1　數據描述　277

11.2.2　SPSS因子分析過程的設置　278

11.2.3　結果分析　282

 

第 12章　分類分析　288

12.1　聚類分析的原理簡介　288

12.1.1　聚類分析的基本概念　288

12.1.2　聚類分析的一般原理　289

12.2　快速樣本聚類過程　291

12.2.1　快速聚類簡介　291

12.2.2　問題描述和數據準備　291

12.2.3　SPSS快速聚類的設置　292

12.2.4　案例的結果分析　294

12.3　系統聚類　295

12.3.1　系統聚類簡介　295

12.3.2　問題描述和數據準備　295

12.3.3　SPSS系統聚類的設置　296

12.3.4　案例的結果分析　299

12.3.5　對聚類結果的進一步分析　301

12.4　兩步聚類分析　302

12.4.1　兩步聚類簡介　302

12.4.2　問題描述和數據準備　303

12.4.3　SPSS兩步聚類的設置　304

12.4.4　案例的結果分析　307

12.5　一般判別分析　310

12.5.1　判別分析的基本原理　310

12.5.2　問題描述和數據準備　311

12.5.3　判別分析的參數設置　312

12.5.4　案例的結果分析　314

12.6　逐步判別分析實例　318

12.6.1　問題描述和數據準備　318

12.6.2　逐步判別的參數設置　319

12.6.3　案例的結果分析　321

12.7　決策樹分析　324

12.7.1　決策樹分類的基本原理　324

12.7.2　決策樹過程的參數設置　326

12.7.3　問題描述和數據準備　339

12.7.4　案例分析　339

 

第 13章　生存分析　346

13.1　生存分析簡介　346

13.1.1　生存分析的基本概念　346

13.1.2　生存分析的數據特點　348

13.1.3　生存分析的常用方法　348

13.1.4　SPSS中的生存分析過程　348

13.2　壽命表分析　348

13.2.1　壽命表分析簡介　349

13.2.2　壽命表分析的基本步驟　349

13.2.3　壽命表實例分析　350

13.3　Kaplan-Meier分析　352

13.3.1　Kaplan-Meier分析的步驟　353

13.3.2　生存曲線的比較和檢驗　353

13.3.3　Kaplan-Meier分析實例　353

13.4　Cox回歸模型　357

13.4.1　Cox回歸模型的原理簡介　357

13.4.2　Cox回歸實例分析　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　問題描述和數據準備　368

14.1.3　信度分析的參數設置　368

14.1.4　案例的結果分析　370

14.2　多維尺度分析　371

14.2.1　多維尺度分析簡介　371

14.2.2　問題描述和數據準備　371

14.2.3　ALSCAL過程的參數設置　371

14.2.4　案例的結果分析　374

 

第 15章　時間序列分析　377

15.1　SPSS的時間序列分析概覽　377

15.1.1　創建模型的通用設置選項　378

15.1.2　應用模型的通用設置選項　383

15.2　時間序列數據的預分析　384

15.2.1　缺失值替換　384

15.2.2　定義日期變量　385

15.2.3　時間序列的平穩化　386

15.3　指數平滑模型　388

15.3.1　指數平滑的基本原理　388

15.3.2　指數平滑模型的參數設置　389

15.3.3　指數平滑模型實例分析　391

15.4　ARIMA模型　395

15.4.1　ARIMA模型的基本原理　395

15.4.2　ARIMA模型的參數設置　396

15.4.3　ARIMA模型實例分析　398

15.5　季節分解模型　400

15.5.1　季節分解法概述　401

15.5.2　季節分解模型實例分析　401

 

第 16章　對數線性模型　406

16.1　對數線性模型概述　406

16.1.1　簡單列聯表分析的不足　406

16.1.2　對數線性模型的基本形式　406

16.2　常規對數線性模型過程　407

16.2.1　常規過程概述　407

16.2.2　問題描述和數據準備　407

16.2.3　常規過程的參數設置　408

16.2.4　案例的結果分析　410

16.3　Logit過程　411

16.3.1　Logit過程概述　411

16.3.2　問題描述和數據準備　412

16.3.3　Logit過程的參數設置　412

16.3.4　案例的結果分析　413

16.4　模型選擇過程　415

16.4.1　模型選擇過程概述　415

16.4.2　問題描述和數據準備　416

16.4.3　層次對數線性模型的操作過程　416

16.4.4　案例的結果分析　417

 

第 17章　對應分析　420

17.1　對應分析的基本原理　420

17.1.1　對應分析與因子分析　420

17.1.2　SPSS中的對應分析　421

17.1.3　使用對應分析的註意事項　421

17.2　簡單對應分析　421

17.2.1　簡單對應分析的數學原理　421

17.2.2　SPSS簡單對應分析實例　422

17.3　多元對應分析　427

17.3.1　多元對應分析的基本概念及其特點　428

17.3.2　多元對應分析的參數設置　428

17.3.3　實例的結果分析　434

 

第 18章　缺失值分析　438

18.1　缺失值分析的概念　438

18.1.1　缺失值的表現方式　438

18.1.2　SPSS中的缺失值處理方法　439

18.2　缺失值分析的參數設置　439

18.3　缺失值分析的實例　443

 

第 19章　統計圖形　448

19.1　概述　448

19.1.1　數據和變量的準備　448

19.1.2　圖表構建程序的基本操作　450

19.1.3　舊對話框作圖　451

19.1.4　圖形的編輯　452

19.2　條形圖　452

19.2.1　數據和問題描述　452

19.2.2　用圖表構建程序作條形圖　452

19.2.3　用對話框創建條形圖　455

19.3　線形圖　456

19.3.1　數據和問題描述　457

19.3.2　用圖表構建程序作線形圖　457

19.3.3　用對話框創建線形圖　458

19.4　面積圖　459

19.4.1　數據和問題描述　459

19.4.2　用圖表構建程序作面積圖　460

19.4.3　用對話框創建面積圖　461

19.5　餅圖　462

19.5.1　數據和問題描述　462

19.5.2　用圖表構建程序作餅圖　462

19.5.3　用對話框創建餅圖　464

19.6　高低圖　464

19.6.1　數據和問題描述　464

19.6.2　用圖表構建程序作高低圖　464

19.6.3　用對話框創建高低圖　466

19.7　帕累托圖　469

19.7.1　數據和問題描述　469

19.7.2　用對話框創建帕累托圖　470

19.8　控制圖　471

19.8.1　數據和問題描述　471

19.8.2　用對話框創建控制圖　471

19.9　箱圖　477

19.9.1　數據和問題描述　477

19.9.2　用圖表構建程序作箱圖　477

19.9.3　用對話框創建箱圖　479

19.10　誤差條圖　480

19.10.1　數據和問題描述　480

19.10.2　用對話框創建誤差條圖　480

19.11　散點圖　481

19.11.1　數據和問題描述　481

19.11.2　用圖表構建程序作散點圖　481

19.11.3　用對話框創建散點圖　484

19.12　直方圖　486

19.12.1　數據和問題描述　486

19.12.2　用圖表構建程序作直方圖　486

19.13　P-P概率圖　487

19.13.1　數據和問題描述　487

19.13.2　用對話框創建P-P概率圖　488

19.14　Q-Q概率圖　490

19.14.1　數據和問題描述　490

19.14.2　用對話框創建Q-Q概率圖　490

19.15　時間序列圖　491

19.15.1　普通序列圖　491

19.15.2　自相關序列圖和偏相關序列圖　494

19.15.3　互相關序列圖　496

19.16　雙軸線圖　498

19.16.1　數據和問題描述　498

19.16.2　用圖表構建程序作雙軸線圖　498

 

第 20章　上市公司財務危機預警分析　500

20.1　財務危機預警的應用簡介　500

20.1.1　財務危機的定量定義方法　500

20.1.2　財務危機預警的模型選擇　501

20.2　數據描述　501

20.2.1　數據說明　501

20.2.2　指標選擇　501

20.2.3　補充說明　502

20.3　分析方法概述　503

20.3.1　判別分析　503

20.3.2　Logistic回歸方法　503

20.4　SPSS建模過程和結論分析　504

20.4.1　SPSS數據篩選操作　504

20.4.2　SPSS判別分析建模與分析　507

20.4.3　Logistic回歸建模與分析　511

20.5　進一步的分析與應用　514

20.5.1　分類結果的應用分析　515

20.5.2　建模方法的改進　515

20.6　建議和推廣　515

20.6.1　時間序列研究　515

20.6.2　數據的有效預警期　515

20.6.3　指標的簡化方法　516

 

第 21章　影響匯率的因素分析　517

21.1　匯率影響因素簡介　517

21.2　數據描述　518

21.3　分析方法概述　519

21.3.1　探索性分析　519

21.3.2　多元回歸分析　519

21.4　SPSS建模過程和結論分析　520

21.4.1　數據準備　520

21.4.2　探索性分析　521

21.4.3　多元回歸分析　522

21.5　進一步的分析與應用　525

21.5.1　剔除存在共線性的外匯儲備變量　525

21.5.2　回歸模型的進一步改進　526

21.5.3　兩個回歸模型的比較　527

21.6　建議和推廣　528

21.6.1　時間序列研究　528

21.6.2　匯率影響因素的定性分析　528

 

第 22章　因子分析在成績綜合評價中的應用　529

22.1　學生成績的綜合評價簡介　529

22.2　數據描述　529

22.3　分析方法概述　530

22.3.1　應用因子分析進行成績綜合評價的步驟　530

22.3.2　應用因子分析進行成績綜合評價的註意事項　531

22.4　SPSS建模過程和結論分析　532

22.4.1　數據準備　532

22.4.2　SPSS因子分析建模與分析　534

22.5　進一步的分析與應用　537

22.6　建議和推廣　538

22.6.1　高中生的成績綜合評價　538

22.6.2　對缺失數據的處理　538

22.6.3　多種方法結合的綜合評價模型　539

 

第 23章　高等教育辦學條件的聚類分析　540

23.1　數據描述　540

23.1.1　關於基本辦學條件指標合格與否的判定　540

23.1.2　指標選取　542

23.1.3　數據格式　542

23.2　聚類分析法簡述　542

23.3　SPSS建模過程和結論分析　543

23.3.1　對專科院校進行聚類的設置操作　543

23.3.2　對本科院校的分析　547

23.4　建議和推廣　550

 

第 24章　試捲信度的檢驗與分析　551

24.1　試捲信度檢驗的背景簡介　551

24.1.1　測驗內容的自身方面　551

24.1.2　施測過程　551

24.1.3　被測試者的自身因素　551

24.2　數據描述　552

24.3　分析方法概述　552

24.3.1　試捲信度的基本計算公式　552

24.3.2　試捲信度的估計方法　553

24.4　SPSS建模過程和結論分析　554

24.4.1　SPSS信度分析的參數設置　554

24.4.2　結果分析　554

24.5　建議和推廣　556

 

第 25章　多因素試驗的設計與分析　557

25.1　試驗設計簡介　557

25.1.1　試驗設計的應用　557

25.1.2　試驗設計問題的解決步驟　558

25.2　數據描述　558

25.3　分析方法概述　559

25.3.1　正交設計方法　559

25.3.2　綜合評分方法　560

25.4　SPSS建模過程和結論分析　561

25.4.1　數據標準化　561

25.4.2　性能指標權重的確定　563

25.4.3　利用權重求綜合指標　563

25.4.4　對綜合得分的進一步分析　564

25.5　建議和推廣　565

 

部分習題答案提示　567

習題2　567

習題3　567

習題4　567

習題5　568

習題6　568

習題7　569

習題8　569

習題9　569

習題10　570

習題11　570

習題12　570

習題13　571

習題14　571

習題15　571

習題16　571

習題17　572

習題18　572

習題19　572

 

參考文獻　573