SPSS 統計分析入門與應用精解 (視頻教學版)

目    錄

第1章  SPSS應用基礎 1

1.1  SPSS的啟動與關閉 2

1.1.1  SPSS軟件的啟動 2

1.1.2  SPSS軟件的關閉 5

1.1.3  SPSS軟件常用窗口 5

1.2  SPSS選項設置 7

1.2.1  “常規”選項卡 7

1.2.2  “語言”選項卡 8

1.2.3  “查看器”選項卡 9

1.2.4  “數據”選項卡 9

1.2.5  “貨幣”選項卡 10

1.2.6  “輸出”選項卡 11

1.2.7  “圖表”選項卡 11

1.2.8  “透視表”選項卡 12

1.2.9  “文件位置”選項卡 12

1.2.10  “腳本”選項卡 13

1.2.11  “多重插補”選項卡 14

1.2.12  “語法編輯器”選項卡 14

1.3  數據編輯器的基本操作 15

1.3.1  數據編輯器的變量視圖操作 16

1.3.2  數據編輯器的數據視圖操作 21

1.4  變量和樣本觀測值的基本操作 22

1.4.1  變量和觀測值的移動、復制和刪除 22

1.4.2  數據轉置 22

1.4.3  變量計算 23

1.5  增加新的變量或樣本觀測值 27

1.5.1  在現有數據文件中增加新的變量 27

1.5.2  在現有數據文件中增加新的樣本觀測值 27

1.6  對數據按照變量或樣本觀測值進行排序 28

1.6.1  對數據按照變量進行排序 28

1.6.2  對數據按照樣本觀測值進行排序 29

1.7  數據查找 30

1.7.1  按照觀測值序號查找單元格 30

1.7.2  按照變量值查找數據 31

1.8  數據文件合並 32

1.8.1  按照樣本觀測值合並數據文件 32

1.8.2  按照變量合並數據文件 35

1.9  缺失值處理 37

1.10  讀取其他格式的數據文件 39

1.10.1  讀取Stata數據文件 40

1.10.2  讀取Excel數據文件 41

1.10.3  讀取文本數據文件 44

1.11  3種典型圖形繪制方法 48

1.11.1  圖表構建器 48

1.11.2  圖形畫板模板選擇器 50

1.11.3  舊對話框 53

1.12  經典概念之假設檢驗介紹 56

1.12.1  假設檢驗的基本概念 56

1.12.2  假設檢驗的步驟 56

1.12.3  假設檢驗的註意事項 56

第2章  描述統計分析 58

2.1  頻率分析 58

2.1.1  基本原理 58

2.1.2  操作演示與功能詳解 59

2.1.3  結果解讀 62

2.1.4  知識點總結與練習題 63

2.2  描述分析 63

2.2.1  基本原理 63

2.2.2  操作演示與功能詳解 63

2.2.3  結果分析 64

2.2.4  知識點總結與練習題 65

2.3  探索分析 65

2.3.1  基本原理 65

2.3.2  操作演示與功能詳解 66

2.3.3  結果分析 69

2.3.4  知識點總結與練習題 73

2.4  交叉表分析 73

2.4.1  基本原理 73

2.4.2  操作演示與功能詳解 74

2.4.3  結果分析 77

2.4.4  知識點總結與練習題 80

第3章  比較平均值分析 81

3.1  平均值分析 81

3.1.1  基本原理 81

3.1.2  操作演示與功能詳解 82

3.1.3  結果解讀 84

3.1.4  知識點總結與練習題 85

3.2  單樣本T檢驗 85

3.2.1  基本原理 85

3.2.2  操作演示與功能詳解 85

3.2.3  結果解讀 87

3.2.4  知識點總結與練習題 88

3.3  獨立樣本T檢驗 88

3.3.1  基本原理 88

3.3.2  操作演示與功能詳解 88

3.3.3  結果解讀 90

3.3.4  知識點總結與練習題 91

3.4  成對樣本T檢驗 91

3.4.1  基本原理 91

3.4.2  操作演示與功能詳解 91

3.4.3  結果解讀 92

3.4.4  知識點總結與練習題 93

3.5  單因素ANOVA檢驗 93

3.5.1  基本原理 93

3.5.2  操作演示與功能詳解 94

3.5.3  結果解讀 97

3.5.4  知識點總結與練習題 99

第4章  非參數檢驗 100

4.1  卡方檢驗 100

4.1.1  基本原理 100

4.1.2  操作演示與功能詳解 101

4.1.3  結果解讀 102

4.1.4  知識點總結與練習題 103

4.2  二項檢驗 103

4.2.1  基本原理 103

4.2.2  操作演示與功能詳解 103

4.2.3  結果解讀 104

4.2.4  知識點總結與練習題 104

4.3  游程檢驗 105

4.3.1  基本原理 105

4.3.2  操作演示與功能詳解 105

4.3.3  結果解讀 106

4.3.4 知識點總結與練習題 106

4.4  單樣本K-S檢驗 106

4.4.1  基本原理 106

4.4.2  操作演示與功能詳解 107

4.4.3  結果解讀 107

4.4.4  知識點總結與練習題 108

4.5  2個獨立樣本檢驗 108

4.5.1  基本原理 108

4.5.2  操作演示與功能詳解 109

4.5.3  結果解讀 110

4.5.4  知識點總結與練習題 111

4.6  2個相關樣本檢驗 111

4.6.1  基本原理 111

4.6.2  操作演示與功能詳解 111

4.6.3  結果解讀 112

4.6.4  知識點總結與練習題 113

4.7  K個獨立樣本檢驗 113

4.7.1  基本原理 113

4.7.2  操作演示與功能詳解 113

4.7.3  結果解讀 115

4.7.4  知識點總結與練習題 115

4.8  K個相關樣本檢驗 116

4.8.1  基本原理 116

4.8.2  操作演示與功能詳解 116

4.8.3  結果解讀 117

4.8.4  知識點總結與練習題 117

第5章  相關分析 118

5.1  雙變量相關分析 118

5.1.1  基本原理 118

5.1.2  操作演示與功能詳解 119

5.1.3  結果解讀 121

5.1.4  知識點總結與練習題 122

5.2  偏相關分析 122

5.2.1  基本原理 122

5.2.2  操作演示與功能詳解 123

5.2.3  結果解讀 124

5.2.4  知識點總結與練習題 125

5.3  距離相關分析 125

5.3.1  基本原理 125

5.3.2  操作演示與功能詳解 126

5.3.3  結果解讀 130

5.3.4  知識點總結與練習題 130

第6章  一般線性模型 131

6.1  單變量分析 131

6.1.1  基本原理 131

6.1.2  操作演示與功能詳解 132

6.1.3  結果解讀 138

6.1.4  知識點總結與練習題 141

6.2  多變量分析 141

6.2.1  基本原理 141

6.2.2  操作演示與功能詳解 142

6.2.3  結果解讀 145

6.2.4  知識點總結與練習題 149

第7章  回歸分析 150

7.1  線性回歸分析 150

7.1.1  基本原理 150

7.1.2  操作演示與功能詳解 151

7.1.3  結果解讀 157

7.1.4  知識點總結與練習題 161

7.2  加權最小二乘回歸分析 161

7.2.1  基本原理 161

7.2.2  操作演示與功能詳解 162

7.2.3  結果解讀 163

7.2.4  知識點總結與練習題 164

7.3  曲線估算回歸分析 164

7.3.1  基本原理 164

7.3.2  操作演示與功能詳解 165

7.3.3  結果解讀 167

7.3.4  知識點總結與練習題 169

7.4  二元Logistic回歸分析 169

7.4.1  基本原理 169

7.4.2  操作演示與功能詳解 170

7.4.3  結果解讀 175

7.4.4  知識點總結與練習題 177

7.5  多元Logistic回歸分析 178

7.5.1  基本原理 178

7.5.2  操作演示與功能詳解 178

7.5.3  結果解讀 185

7.5.4  知識點總結與練習題 187

7.6  有序回歸分析 187

7.6.1  基本原理 187

7.6.2  操作演示與功能詳解 187

7.6.3  結果解讀 189

7.6.4  知識點總結與練習題 191

7.7  概率回歸分析 191

7.7.1  基本原理 191

7.7.2  操作演示與功能詳解 192

7.7.3  結果解讀 194

7.7.4  知識點總結與練習題 197

7.8  非線性回歸分析 197

7.8.1  基本原理 197

7.8.2  操作演示與功能詳解 198

7.8.3  結果解讀 203

7.8.4  知識點總結與練習題 204

7.9  最優標度回歸分析 204

7.9.1  基本原理 204

7.9.2  操作演示與功能詳解 204

7.9.3  結果解讀 206

7.9.4  知識點總結與練習題 207

7.10  分位數回歸分析 208

7.10.1  基本原理 208

7.10.2  操作演示與功能詳解 208

7.10.3  結果解讀 213

7.10.4  知識點總結與練習題 215

第8章  時間序列預測 216

8.1  專家建模器 217

8.1.1  基本原理 217

8.1.2  操作演示與功能詳解 218

8.1.3  結果解讀 231

8.1.4  知識點總結與練習題 238

8.2  指數平滑法、ARIMA模型 238

8.3  季節分解模型 241

8.3.1  基本原理 241

8.3.2  操作演示與功能詳解 241

8.3.3  結果解讀 242

8.3.4  知識點總結與練習題 243

第9章  聚類分析 244

9.1  二階聚類分析 245

9.1.1  基本原理 245

9.1.2  操作演示與功能詳解 245

9.1.3  結果解讀 247

9.1.4  知識點總結與練習題 248

9.2  K均值聚類分析 248

9.2.1  基本原理 248

9.2.2  操作演示與功能詳解 249

9.2.3  結果解讀 251

9.2.4  知識點總結與練習題 253

9.3  系統聚類分析 253

9.3.1  基本原理 253

9.3.2  操作演示與功能詳解 254

9.3.3  結果解讀 256

9.3.4  知識點總結與練習題 259

第10章  決策樹分析與判別分析 260

10.1  決策樹分析 260

10.1.1  基本原理 260

10.1.2  操作演示與功能詳解 261

10.1.3  結果解讀 274

10.1.4  知識點總結與練習題 284

10.2  判別分析 284

10.2.1  基本原理 284

10.2.2  操作演示與功能詳解 285

10.2.3  結果解讀 289

10.2.4  知識點總結與練習題 293

第11章  刻度分析 294

11.1  可靠性分析 294

11.1.1  基本原理 294

11.1.2  操作演示與功能詳解 295

11.1.3  結果解讀 298

11.1.4  知識點總結與練習題 300

11.2  多維標度分析 300

11.2.1  基本原理 300

11.2.2  操作演示與功能詳解 300

11.2.3  結果解讀 303

11.2.4  知識點總結與練習題 305

第12章  生存分析 306

12.1  壽命表分析 308

12.1.1  基本原理 308

12.1.2  操作演示與功能詳解 309

12.1.3  結果解讀 311

12.1.4  知識點總結與練習題 315

12.2  Kaplan-Meier分析 315

12.2.1  基本原理 315

12.2.2  操作演示與功能詳解 315

12.2.3  結果解讀 319

12.2.4  知識點總結與練習題 323

12.3  Cox回歸分析 323

12.3.1  基本原理 323

12.3.2  操作演示與功能詳解 325

12.3.3  結果解讀 330

12.3.4  知識點總結與練習題 334

第13章  降維分析 335

13.1 因子分析 335

13.1.1  基本原理 335

13.1.2  操作演示與功能詳解 337

13.1.3  結果解讀 342

13.1.4  知識點總結與練習題 350

13.2  主成分分析 350

13.2.1  基本原理 350

13.2.2  操作演示與功能詳解 351

13.2.3  結果解讀 354

13.2.4  知識點總結與練習題 354

13.3  對應分析 355

13.3.1  基本原理 355

13.3.2  操作演示與功能詳解 355

13.3.3  結果解讀 359

13.3.4  知識點總結與練習題 362

第14章  如何使用SPSS進行高質量的綜合性研究 363

14.1  研究方案設計 363

14.2  調查問捲的製作 366

14.2.1  調查問捲的概念 366

14.2.2  調查問捲的製作步驟 366

14.2.3  製作調查問捲時需要註意的問題 367

14.2.4  將調查問捲獲取的數據導入SPSS 370

14.3  SPSS數據挖掘介紹 373

14.4  SPSS建模註意事項 374

14.4.1  註意事項一：建模是為瞭解決具體的問題 374

14.4.2  註意事項二：有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 375

14.4.3  註意事項三：建模之前必須進行數據的準備 375

14.4.4  註意事項四：最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 376

14.4.5  註意事項五：模型要能夠用來預測，但預測並不僅含直接預測 377

14.4.6  註意事項六：對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 377

14.4.7  註意事項七：建立的模型應該是持續動態優化完善的 378

14.5  SPSS綜合應用案例書目推薦 378