SPSSAU科研數據分析方法與應用

本書從數據分析入門、常用研究方法應用、數據綜合評價及預測、問捲數據分析和醫學數據分析等五個方面系統地介紹科研數據的分析方法，涉及13 項知識類應用（如影響關系、權重關系、數據預測、問捲研究），本書強調以實際應用為主，每個知識點均通過通俗的文字表達，並附以案例及軟件操作界面進行詳細解讀，可用於數據分析、實證研究和學術寫作等，適合高等院校本科生、研究生，以及行業研究者學習和使用，也適合從事科研分析培訓、數據分析咨詢的相關工作者參考。

目錄
第一篇 數據分析入門
第1 章 SPSSAU 平臺概述 . 2
1.1 SPSSAU 平臺簡介 . 2
1.2 SPSSAU 平臺使用 . 4
1.3 獲得幫助 . 9
第2 章 數據探索及分析 . 12
2.1 分析方法數據格式 . 12
2.2 探索數據特徵 . 14
2.2.1 兩種數據類型 . 14
2.2.2 定類數據探索分析 . 15
2.2.3 定量數據探索分析 . 15
2.2.4 小結 . 18
2.3 數據分佈之正態性分析 . 19
2.3.1 正態分佈圖示法 . 19
2.3.2 正態分佈檢驗法 . 21
2.3.3 正態分佈轉換處理 . 22
2.3.4 小結 . 23
2.4 常用分析方法選擇 . 23
2.4.1 定類或定量數據分析方法 . 24
2.4.2 定類和定類數據分析方法 . 26
2.4.3 定類和定量數據分析方法 . 27
2.4.4 定量和定量數據分析方法 . 29
2.4.5 小結 . 30
第3 章 數據清理 . 31
3.1 數據標簽設置 . 31
3.2 數據編碼 . 34
3.3 異常值處理 . 36
3.4 生成變量 . 38
3.4.1 常用處理 . 38
3.4.2 量綱處理 . 39
3.4.3 科學計算 . 42
3.4.4 匯總處理 . 42
3.4.5 日期相關處理 . 42
3.4.6 其他 . 43
3.5 標題處理 . 44
第二篇 常用研究方法應用
第4 章 差異關系研究 . 48
4.1 t 檢驗 . 49
4.1.1 正態分佈與方差齊性 . 50
4.1.2 t 檢驗分析步驟 . 51
4.1.3 單樣本t 檢驗 52
4.1.4 配對樣本t 檢驗 53
4.1.5 獨立樣本t 檢驗 54
4.1.6 概要t 檢驗 55
4.2 方差分析 . 57
4.2.1 方法概述 . 58
4.2.2 方差分析類型的選擇 . 60
4.2.3 單因素方差分析 . 61
4.2.4 雙因素及多因素方差分析 . 65
4.2.5 簡單效應分析 . 68
4.3 卡方檢驗 . 69
4.3.1 方法概述 . 69
4.3.2 2×2 四格表卡方檢驗 71
4.3.3 R×C 列聯表卡方檢驗與多重比較 . 73
4.3.4 fisher 卡方檢驗 . 76
4.3.5 配對卡方檢驗 . 78
4.3.6 分層卡方檢驗 . 79
4.3.7 卡方擬合優度檢驗 . 83
4.4 非參數秩和檢驗 . 84
4.4.1 方法介紹 . 84
4.4.2 單樣本Wilcoxon 檢驗 . 85
4.4.3 兩組獨立樣本Mann-Whitney 檢驗 . 86
4.4.4 多組獨立樣本Kruskal-Wallis 檢驗 . 87
4.4.5 配對樣本Wilcoxon 秩和檢驗 . 89
4.4.6 多樣本Friedman 檢驗 91
第5 章 相關影響關系研究 93
5.1 相關分析 . 94
5.1.1 相關關系概述 . 94
5.1.2 相關分析步驟 . 96
5.1.3 兩個變量相關實例分析 . 97
5.1.4 偏相關實例分析 . 101
5.2 線性回歸 . 103
5.2.1 線性回歸模型與檢驗 . 104
5.2.2 線性回歸適用條件 . 105
5.2.3 線性回歸的一般步驟 . 106
5.2.4 多重線性回歸的實例分析 . 107
5.2.5 逐步線性回歸的實例分析 . 114
5.2.6 有啞變量的線性回歸 . 117
5.3 Logistic 回歸 . 120
5.3.1 方法概述 . 121
5.3.2 二元Logistic 回歸 123
5.3.3 多分類Logistic 回歸 129
5.3.4 有序Logistic 回歸 132
5.3.5 條件Logistic 回歸 136
5.4 曲線與非線性回歸 . 138
5.4.1 方法概述 . 138
5.4.2 曲線回歸 . 139
5.4.3 非線性回歸 . 143
第6 章 信息濃縮及聚類研究 147
6.1 因子分析 . 148
6.1.1 基本原理 . 148
6.1.2 分析步驟 . 149
6.1.3 因子分析實例分析 . 151
6.2 主成分分析 . 156
6.2.1 思想與應用 . 156
6.2.2 與因子分析的區別 . 157
6.2.3 分析步驟 . 158
6.2.4 主成分實例分析 . 159
6.3 對應分析 . 164
6.3.1 方法概述 . 164
6.3.2 簡單對應分析 . 166
6.3.3 多重對應分析 . 169
6.4 多維尺度分析 . 171
6.4.1 方法概述 . 171
6.4.2 矩陣數據實例分析 . 173
6.4.3 原始數據實例分析 . 175
6.5 聚類分析 . 177
6.5.1 聚類方法的選擇 . 177
6.5.2 K-means 聚類 180
6.5.3 K-prototype 聚類 . 184
6.5.4 分層聚類 . 188
第三篇 數據綜合評價及預測
第7 章 權重關系研究 . 192
7.1 權重計算方法 . 192
7.1.1 主觀賦權法 . 193
7.1.2 客觀賦權法 . 193
7.2 主成分分析法 . 194
7.2.1 權重計算步驟 . 194
7.2.2 主成分分析法權重計算實例 . 195
7.3 熵值法 . 197
7.3.1 基本原理 . 198
7.3.2 熵值法權重計算實例 . 199
7.4 層次分析法 . 202
7.4.1 原理介紹 . 202
7.4.2 層次分析法流程 . 205
7.4.3 層次分析法實例分析 . 206
7.5 其他權重法 . 210
7.5.1 CRITIC 權重法 . 210
7.5.2 獨立性權重法 . 213
7.5.3 信息量權重法 . 215
第8 章 數據預測分析 . 218
8.1 ARIMA 模型 . 219
8.1.1 ARMA 模型分析流程 219
8.1.2 ARMA 模型案例 225
8.2 指數平滑法 . 230
8.2.1 一次指數平滑法 . 231
8.2.2 二次指數平滑法 . 233
8.2.3 三次指數平滑法 . 235
8.3 灰色預測模型 . 238
8.3.1 灰色預測模型原理 . 238
8.3.2 灰色預測模型分析 . 240
8.4 馬爾可夫預測 . 243
第9 章 優劣決策分析 . 247
9.1 TOPSIS 法 . 247
9.1.1 TOPSIS 法原理 . 247
9.1.2 TOPSIS 法案例 . 249
9.1.3 TOPSIS 法問題探討 . 252
9.2 熵權TOPSIS 法 254
9.2.1 熵權TOPSIS 法原理 254
9.2.2 熵權TOPSIS 法案例 255
9.3 秩和比法 . 259
9.3.1 秩和比原理 . 259
9.3.2 RSR 案例 260
9.4 Vikor 法 . 264
9.4.1 Vikor 法原理 . 264
9.4.2 Vikor 法案例 . 265
第10 章 常用綜合評價分析 271
10.1 灰色關聯法 . 272
10.1.1 灰色關聯法原理 . 272
10.1.2 灰色關聯法案例 . 273
10.1.3 廣義關聯度 . 277
10.2 模糊綜合評價法 . 279
10.2.1 模糊綜合評價法原理 . 279
10.2.2 模糊綜合評價案例 . 280
10.3 數據包絡分析 . 284
10.3.1 數據包絡分析原理 . 284
10.3.2 數據包絡分析案例 . 288
10.4 耦合協調度 . 293
10.4.1 耦合協調度原理 . 293
10.4.2 耦合協調度案例 . 295
10.5 綜合指數 . 298
10.6 DEMATEL 302
10.7 ISM 307
第四篇 問捲數據分析
第11 章 問捲研究分析方法 314
11.1 單選題與多選題分析 . 314
11.1.1 分析思路 . 315
11.1.2 頻數統計實例分析 . 316
11.1.3 卡方檢驗實例分析 . 320
11.2 填空題分析 . 321
11.2.1 分析思路 . 321
11.2.2 實例分析 . 322
11.3 項目分析 . 325
11.3.1 原理介紹 . 325
11.3.2 實例分析 . 327
11.4 效度分析 . 329
11.4.1 結構效度 . 329
11.4.2 實例分析 . 330
11.5 信度分析 . 333
11.5.1 信度系數 . 333
11.5.2 實例分析 . 335
11.6 驗證性因子分析 . 336
11.6.1 方法概述 . 337
11.6.2 驗證性因子分析步驟 . 338
11.6.3 驗證性因子分析實例分析 . 342
11.7 路徑分析 . 349
11.7.1 方法概述 . 349
11.7.2 實例分析 . 351
11.8 結構方程模型 . 355
11.8.1 方法概述 . 355
11.8.2 實例分析 . 358
11.8.3 結構方程模型分析討論 . 363
11.9 中介效應分析 . 363
11.9.1 中介變量與中介效應 . 364
11.9.2 中介效應檢驗流程與實例 . 365
11.9.3 多重中介效應分析與實例 . 369
11.10 調節效應分析 . 372
11.10.1 調節變量與調節效應 . 372
11.10.2 簡單斜率與斜率圖 . 373
11.10.3 調節效應分析步驟與實例 . 374
11.11 有調節的中介分析 . 378
11.11.1 方法概述 . 378
11.11.2 有調節的中介作用實例 . 382
第12 章 常用市場研究分析 385
12.1 PSM 分析 386
12.1.1 原理介紹 . 386
12.1.2 實例分析 . 388
12.2 聯合分析 . 391
12.2.1 基本概念與分析步驟 . 391
12.2.2 聯合分析實例 . 394
12.3 NPS 分析 . 399
12.3.1 原理介紹 . 399
12.3.2 NPS 實例分析 . 400
12.4 KANO 模型分析. 402
12.4.1 原理介紹 . 402
12.4.2 KANO 模型實例分析 405
第五篇 醫學數據分析
第13 章 醫學研究常用方法 410
13.1 比率與風險 . 411
13.1.1 單個比率與兩個比率的檢驗 . 411
13.1.2 優勢比與相對危險度 . 414
13.2 劑量反應 . 417
13.2.1 方法概述 . 417
13.2.2 實例分析 . 419
13.3 生存分析 . 421
13.3.1 生存數據與生存分析 . 421
13.3.2 Kaplan-Meier 生存分析 423
13.3.3 Cox 回歸分析 . 427
13.4 重復測量方差分析 . 431
13.4.1 方法概述 . 431
13.4.2 單因素重復測量方差分析 . 433
13.4.3 雙因素重復測量方差分析 . 437
13.5 Roc 曲線分析 440
13.5.1 診斷試驗與Roc 曲線 . 440
13.5.2 Roc 曲線分析步驟與實例 442
13.5.3 Roc 曲線差異比較 445
第14 章 一致性評價檢驗方法 448
14.1 Kappa 系數 449
14.1.1 Kappa 系數類型 450
14.1.2 簡單Kappa 系數 . 451
14.1.3 加權Kappa 系數 . 452
14.1.4 Fleiss′s Kappa 系數 454
14.2 Kendall 協調系數 . 456
14.2.1 概念與適用條件 . 456
14.2.2 實例分析 . 457
14.3 ICC 組內相關系數 . 458
14.3.1 概念與適用條件 . 458
14.3.2 ICC 組內相關系數模型類型 . 459
14.3.3 ICC 組內相關系數實例分析 . 461
14.4 rwg 組內評分者一致性 464
14.4.1 方法概述 . 464
14.4.2 rwg 實例分析 466
14.5 Bland ALtman 圖 468
14.5.1 方法概述 . 468
14.5.2 Bland ALtman 圖實例分析 469
參考文獻 . 472