基於SPSS的數據分析(第二版)(簡體書)
- 系列名:統計數據分析與應用叢書
- ISBN13:9787300145266
- 出版社:中國人民大學出版社
- 作者:薛薇
- 裝訂/頁數:平裝/359頁
- 出版日:2006/10/01
商品簡介
本次修訂在第一版的基礎上增加了二項Logistic回歸分析和多項Logistic回歸分析、多項有序回歸分析、判別分析等內容。《基于SPSS的數據分析(第2版)》適合從事數據分析的各領域相關專業的讀者,尤其適合從事社會科學研究、經濟管理、商業決策、人文教育等行業的中高層管理人員,也可以作為高等院校財經類專業研究生和本科生學習SPSS的教材。
作者簡介
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目次
1.1 SPSS使用基礎
1.2 SPSS的基本運行方式
1.3 利用SPSS進行數據分析的基本步驟
第2章 SPSS數據文件的建立和管理
2.1 SPSS數據文件
2.2 SPSS數據的結構和定義方法
2.3 SPSS數據的錄入與編輯
2.4 SPSS數據的保存
2.5 讀取其他格式的數據文件
2.6 SPSS數據文件合并
第3章 SPSS數據的預處理
3.1 數據的排序
3.2 變量計算
3.3 數據選取
3.4 計數
3.5 分類匯總
3.6 數據分組
3.7 數據預處理的其他功能
第4章 SPSS基本統計分析
4.1 頻數分析
4.2 計算基本描述統計量
4.3 交叉分組下的頻數分析
4.4 多選項分析
4.5 比率分析
第5章 SPSS的參數檢驗
5.1 參數檢驗概述
5.2 單樣本£檢驗
5.3 兩獨立樣本t檢驗
5.4 兩配對樣本t檢驗
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 單因素方差分析
6.3 多因素方差分析
6.4 協方差分析
第7章 SPSS的非參數檢驗
7.1 單樣本的非參數檢驗
7.2 兩獨立樣本的非參數檢驗
7.3 多獨立樣本的非參數檢驗
7.4 兩配對樣本的非參數檢驗
7.5 多配對樣本的非參數檢驗
第8章 SPSS的相關分析
8.1 相關分析
8.2 繪制散點圖
8.3 計算相關系數
8.4 偏相關分析
第9章 SPSS的線性回歸分析
9.1 回歸分析概述
9.2 線性回歸分析和線性回歸模型
9.3 回歸方程的統計檢驗
9.4 多元回歸分析中的其他問題
9.5 線性回歸分析的基本操作
9.6 線性回歸分析的應用舉例
9.7 曲線估計
第10章 SPSS的Logistic回歸分析
10.1 Logistic回歸分析概述
10.2 二項Logistic回歸分析
10.3 二項Logistic回歸分析的應用
10.4 多項Logistic回歸分析
10.5 多項有序回歸分析
第11章 SPSS的聚類分析
11.1 聚類分析的一般問題
11.2 層次聚類
11.3 K-Means聚類
第12章 SPSS的因子分析
12.1 因子分析概述
12.2 因子分析的基本內容
12.3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS的判別分析
13.1 判別分析概述
13.2 距離判別法
13.3 Fisher判別法
13.4 貝葉斯判別法
13.5 判別分析的應用
書摘/試閱
上述問題的研究都可以通過方差分析實現。
為了解方差分析的基本思路,應首先了解涉及的相關概念。在方差分析中,將上述問題中的農作物產量、廣告效果等稱為觀測因素,或稱為觀測變量;將上述問題中的品種、施肥量、廣告形式、地區規模、選擇的欄目等影響因素稱為控制因素,或稱為控制變量;將控制變量的不同類別(如甲品種、乙品種;10公斤化肥、20公斤化肥、30公斤化肥;電視廣告、廣播廣告;小規模地區、中規模地區、大規模地區等)稱為控制變量的不同水平。
方差分析正是從觀測變量的方差入手,研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變一量有顯著影響的變量,對觀測變量有顯著影響的各個控制變量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影響觀測變量的。
方差分析認為觀測變量值的變化受兩類因素的影響:第一類是控制因素(控制變量)不同水平所產生的影響;第二類是隨機因素(隨機變量)所產生的影響。這里隨機因素是指那些人為很難控制的因素,主要指試驗過程中的抽樣誤差。
方差分析認為:如果控制變量的不同水平對觀測變量產生了顯著影響,那么,它和隨機變量共同作用必然使得觀測變量值有顯著變動;反之,如果控制變量的不同水平沒有對觀測變量產生顯著影響,那么,觀測變量值的變動就不會明顯地表現出來,其變動可以歸結為是由隨機變量的影響造成的。換句話說,如果觀測變量值在某控制變量的各個水平中出現了明顯波動,則認為該控制變量是影響觀測變量的主要因素;反之,如果觀測變量值在某控制變量的各個水平中沒有出現明顯波動,則認為該控制變量沒有對觀測變量產生重要影響,觀測變量的數據波動是由抽樣誤差造成的。
那么如何判斷控制變量的不同水平下觀測變量值是否產生了明顯波動呢?判斷的原則是:如果控制變量各水平下的觀測變量總體的分布出現了顯著差異,則認為觀測變量值發生了明顯的波動,意味著控制變量的不同水平對觀測變量產生了顯著影響;反之,如果控制變量各水平下的觀測變量總體的分布沒有顯著差異,則認為觀測變量值沒有發生明顯波動,意味著控制變量的不同水平對觀測變量沒有產生顯著影響。
方差分析正是通過推斷控制變量各水平下觀測變量的總體分布是否有顯著差異來實現其分析目標的。
與此同時,方差分析對觀測變量各總體的分布有以下兩個基本假設前提:
·觀測變量各總體應服從正態分布。
·觀測變量各總體的方差應相同。
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