SPSS統計分析精要與實例詳解(含光盤1張)（簡體書）

本書分為四篇共16章，第1篇為SPSS數據處理基礎，主要包括SPSS、數據的錄入、數據文件的操作及數據的預處理；第2篇為SPSS與基礎統計分析，包括描述統計、問卷分析、參數及非參數檢驗、多選項分析及方差分析；第3篇為SPSS深入分析，即多元統計分析部分，包括相關分析、回歸分析、聚類與判別分析、因子與對應分析及時間序列分析；第4篇為SPSS綜合應用與案例分析，包括SPSS在市場調查、經濟分析和金融分析中的應用。這四個篇幅的內容由淺入深，既相互聯系，又自成體系，讀者可以根據自己實際情況，選擇從合適的部分開始學習，教師采用本教材時，也可根據實際情況安排相應教學計劃。通過本書的學習，讀者可以了解如何通過SPSS來看經濟管理數據背後的真相，如何進行對SPSS分析結果的深入解讀，最后真正掌握統計學精要與SPSS實例的完美對接。 本書適合作為高等院校經濟類和管理類專業的統計方法及軟件應用的教材，也可以作為高校學生、統計工作者自學的教材和經濟管理研究的參考書，配套光盤包含本書全部數據文件。

第1篇 SPSS數據處理基礎
第1章 SPSS數據的錄入 2
1.1 SPSS數據文件的建立和數據錄入 2
1.1.1 SPSS的數據文件結構 3
1.1.2 SPSS的數據錄入 6
1.1.3 SPSS數據文件的合併 7
1.2 從其他文件中導入數據建立SPSS數據文件 12
1.2.1 從電子表格文件中讀入
1.2.1 數據 12
1.2.2 從數據庫文件中讀入數據 13
1.2.3 從文本文件中讀入數據 15
1.3 本章小結 17
1.4 思考和練習 17
第2章 數據文件的操作和預處理 19
2.1 數據文件的整理（【Data】菜單） 19
2.1.1 插入變量和案例 19
2.1.2 數據的排序和分類匯總 20
2.1.3 數據文件的拆分、數據的
2.1.3 選取和加權 25
2.2 數據變量處理（Transform菜單） 30
2.2.1 新變量的計算 30
2.2.2 數據的計數 31
2.2.3 變量重賦值 33
2.3 本章小結 35
2.4 思考與練習 36
第2篇 SPSS與基礎統計分析
第3章 描述統計 38
3.1 名義尺度和順序尺度變量的描述分析 39
3.1.1 引例：名義尺度和順序尺度變量的特點 39
3.1.2 名義尺度和順序尺度變量的描述統計分析 39
3.1.3 名義尺度和順序尺度描述統計分析結果說明 41
3.2 間隔尺度變量的描述分析 43
3.2.1 引例：間隔尺度變量的特點 43
3.2.2 間隔尺度變量的描述統計分析 46
3.2.3 間隔尺度變量描述統計分析結果說明 49
3.3 順序尺度和名義尺度變量的列聯表分析 52
3.3.1 引例：列聯表的聯合頻數和卡方檢驗 52
3.3.2 如何進行列聯表分析 54
3.3.3 列聯表分析的結果說明 56
3.4 本章小結 57
3.5 思考與練習 58
第4章 問卷分析與信度分析 59
4.1 問卷分析概述 60
4.1.1 問卷分析的主要內容 60
4.1.2 針對問卷內容進行問卷分析 63
4.2 信度分析 66
4.2.1 信度分析概述 66
4.2.2 信度分析在SPSS中的實現 68
4.2.3 信度分析的結果解釋 70
4.3 本章小結 71
4.4 思考與練習 71
第5章 參數檢驗 72
5.1 單樣本t檢驗 74
5.1.1 引例：單樣本t檢驗解決的問題 75
5.1.2 單樣本t檢驗的SPSS實現 76
5.1.3 單樣本t檢驗的結果分析 77
5.2 獨立樣本t檢驗 79
5.2.1 引例：獨立樣本t檢驗解
5.2.1 決的問題 80
5.2.2 獨立樣本t檢驗的SPSS實現 81
5.2.3 獨立樣本t檢驗的結果解釋 82
5.3 配對樣本t檢驗 83
5.3.1 引例：配對樣本t檢驗解決的問題 84
5.3.2 配對樣本t檢驗的SPSS實現 85
5.3.3 配對樣本t檢驗的結果解釋 85
5.4 本章小結 87
5.5 思考與練習 87
第6章 非參數檢驗 88
6.1 參數方法和非參數方法的比較 88
6.1.1 引例 89
6.1.2 參數方法和非參數方法的
6.1.2 區別 89
6.1.3 參數檢驗和非參數檢驗的
6.1.3 應用條件 90
6.2 單樣本非參數檢驗 91
6.2.1 單樣本分布比例的卡方
6.2.1 檢驗 91
6.2.2 單樣本的二項分布檢驗 93
6.2.3 單樣本常用分布K-S檢驗 95
6.2.4 單樣本獨立性的游程檢驗 97
6.3 兩獨立樣本和兩配對樣本的非參數檢驗 99
6.3.1 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.1 檢驗方法概述 99
6.3.2 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.2 檢驗的SPSS實現 102
6.3.3 兩獨立樣本和兩配對樣本
6.3.3 檢驗的結果分析 104
6.4 多獨立樣本和多配對樣本非參數檢驗 108
6.4.1 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.1 檢驗方法概述 108
6.4.2 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.2 檢驗的SPSS實現 110
6.4.3 多獨立樣本和多配對樣本
6.4.3 檢驗的結果分析 111
6.5 本章小結 113
6.6 思考與練習 114
第7章 多選項分析 115
7.1 多選項集的定義 116
7.1.1 多選項二分法和多選項分
7.1.1 類法及應用條件 116
7.1.2 多選項集定義在SPSS上
7.1.2 的實現 117
7.2 多選項分析 119
7.2.1 多選項頻數分析 120
7.2.2 多選項列聯表分析 120
7.2.3 多選項結果分析 121
7.3 本章小結 123
7.4 思考與練習 123
第8章 方差分析 124
8.1 方差分析概述 124
8.1.1 方差分析解決的問題 125
8.1.2 方差分析的應用條件 126
8.1.3 應用條件不滿足的處理
8.1.3 辦法 126
8.2 單因素方差分析 127
8.2.1 引例：單因素方差分析概述 127
8.2.2 單因素方差分析的SPSS實現 128
8.2.3 單因素方差分析的進一步分析 130
8.2.4 單因素方差分析的結果分析 132
8.3 多因素方差分析 134
8.3.1 引例：多因素方差分析概述 134
8.3.2 多因素方差分析的SPSS實現 137
8.3.3 多因素方差分析的結果分析 139
8.4 協方差分析 143
8.4.1 引例：協方差分析的引入
8.4.1 和概述 143
8.4.2 協方差分析的SPSS實現 144
8.4.3 協方差分析的結果分析 145
8.5 本章小結 146
8.6 思考與練習 146
第3篇 SPSS深入分析
第9章 相關分析與一般線性模型 150
9.1 相關分析 151
9.1.1 引例：相關分析概述 151
9.1.2 顯著性檢驗 155
9.1.3 相關分析的SPSS操作 156
9.1.4 相關分析結果分析 157
9.2 偏相關分析 158
9.2.1 偏相關分析概述 159
9.2.2 引例：偏相關分析SPSS操作 159
9.2.3 偏相關分析結果分析 160
9.3 一般線性模型 161
9.3.1 方差分析的補充 161
9.3.2 引例：實驗設計隨機效應模型 162
9.3.3 實驗設計隨機效應模型結果分析 163
9.4 本章小結 164
9.5 思考與練習 164
第10章 回歸分析 165
10.1 一元線性回歸 166
10.1.1 回歸的思想和假設 166
10.1.2 引例：回歸方程的擬合 167
10.1.3 回歸方程的檢驗 170
10.1.4 回歸結果的解釋 171
10.2 多元線性回歸 178
10.2.1 引例：多元線性回歸的引入 178
10.2.2 多元線性回歸中的多重共線性判斷 181
10.2.3 多元回歸分析的結果分析 184
10.3 曲線回歸 185
10.3.1 引例：曲線回歸的引入 185
10.3.2 曲線回歸模型的確定 187
10.3.3 曲線回歸模型結果分析 188
10.4 Logistic回歸 192
10.4.1 Logistic回歸的應用條件 193
10.4.2 引例：Logistic回歸模型擬合 194
10.4.3 Logistic回歸結果分析 195
10.5 本章小結 198
10.6 思考與練習 199
第11章 聚類分析和判別分析 200
11.1 聚類分析概述 201
11.1.1 聚類分析的應用和條件 201
11.1.2 聚類分析的分類 204
11.2 K-均值聚類 205
11.2.1 引例：K-均值聚類概述及應用條件 205
11.2.2 K-均值聚類的SPSS實現 207
11.2.3 K-均值聚類的結果分析 208
11.3 層次聚類 210
11.3.1 引例：層次聚類概述及應用條件 211
11.3.2 層次聚類的SPSS實現 212
11.3.3 層次聚類的結果分析 214
11.4 判別分析 218
11.4.1 判別方法概述 218
11.4.2 引例：判別分析引入 222
11.4.3 Fisher判別，Bayes判別在SPSS上的實現 222
11.4.4 判別分析結果解釋 225
11.5 本章小結 229
11.6 思考與練習 229
第12章 因子分析和對應分析 230
12.1 因子分析模型和操作 231
12.1.1 因子分析引入及因子模型 231
12.1.2 因子分析具體過程 236
12.1.3 因子分析結果分析（包含從因子分析到主成分分析） 239
12.2 因子分析的重要地位和應用 243
12.2.1 因子分析的重要地位及推廣應用 243
12.2.2 因子分析應用實例 244
12.3 對應分析 246
12.3.1 引例：對應分析概述及適用條件 246
12.3.2 對應分析在SPSS上的實現 249
12.3.3 對應分析結果分析 251
12.4 本章小結 254
12.5 思考與練習 254
第13章 時間序列分析 255
13.1 平穩時間序列模型 256
13.1.1 平穩時間序列模型概述 257
13.1.2 引例：時間序列平穩性判斷 258
13.1.3 時間序列模型的建立 261
13.2 ARIMA模型 264
13.2.1 ARMA模型和ARIMA模型簡介 265
13.2.2 引例：ARIMA模型 265
13.2.3 ARIMA模型的定階 266
13.2.4 ARIMA模型結果解釋 267
13.3 本章小結 269
13.4 思考與練習 269
第4篇 SPSS綜合應用與案例分析
第14章 SPSS在市場調查中的應用 272
14.1 校園自行車問題的研究 272
14.1.1 案例的引入和導讀 273
14.1.2 案例分析和統計分析思考 273
14.1.3 案例的分析實現 274
14.1.4 結果解釋、案例結論和研究展望 277
14.2 校園自習教室使用情況研究 288
14.2.1 案例的引入和導讀 289
14.2.2 案例分析和統計分析思考 290
14.2.3 案例的分析實現 293
14.2.4 結果解釋、案例結論和研究展望 295
14.3 關於學生手機市場的調查分析 310
14.3.1 案例的引入和導讀 310
14.3.2 案例分析和統計分析思考 312
14.3.3 案例的分析實現 314
14.3.4 結果解釋、案例結論和研究展望 316
第15章 SPSS在經濟分析中的應用 328
15.1 中國農民收入區域差異的因素分析 329
15.1.1 案例引入和導讀 329
15.1.2 案例分析和統計思考 330
15.1.3 案例統計分析實現 331
15.1.4 結果解釋和研究展望 334
15.2 四川省生態管理系統的綜合評價分析 352
15.2.1 案例引入和導讀 352
15.2.2 案例分析和統計思考 353
15.2.3 案例統計分析實現 355
15.2.4 結果解釋和研究展望 356
15.3 中國各省市區消費力綜合評價研究 360
15.3.1 案例引入和導讀 361
15.3.2 案例分析和統計思考 362
15.3.3 案例統計分析實現 366
15.3.4 結果解釋和研究展望 366
第16章 SPSS在金融分析中的應用 373
16.1 存款準備金率調整對我國股市短期收益與波動性影響的實證研究 374
16.1.1 案例引入與導讀 374
16.1.2 案例分析和統計分析思考 377
16.1.3 案例的統計分析實現 380
16.1.4 案例結果說明 382
16.2 因子分析對沃爾財務評分法的改進 393
16.2.1 案例引入和導讀 393
16.2.2 案例分析和統計分析思考 395
16.2.3 案例統計分析實現 397
16.2.4 案例結果說明 398