具体描述
SPSS具有强大的统计分析和绘图功能，其所提供的各种统计模块可用于完成包括基本的描述性统计分析到复杂的专业统计分析在内的各种任务，实现对数据的管理和分析。《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）（适用于SPSS17.0～20.0版本）》结合具体的统计分析实例，图文并茂地介绍了SPSS20.0中的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成份分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）（适用于SPSS17.0～20.0版本）》注重内容的实用性，不仅详细介绍了SPSS软件常用的操作功能，最后还通过一些综合应用案例（在医学、经济、自然科学和社会科学中的）来演示实际统计分析中SPSS的使用。
《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）（适用于SPSS17.0～20.0版本）》既可以作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生掌握SPSS软件的学习用书，也可以为相关研究人员和从业人员参考使用，亦可作为相关培训机构的参考教材。
聚焦数据科学与高级统计建模：理论、实践与前沿应用 本书旨在为对数据分析、统计推断和机器学习有深入兴趣的读者提供一个全面、系统的知识体系。它不侧重于特定商业软件的操作指南，而是将重点放在支撑现代数据科学和复杂统计分析背后的核心理论框架、方法论选择以及前沿技术应用上。 --- 第一部分：现代统计学与概率论的坚实基础 (Advanced Foundations in Statistics and Probability) 本部分将读者从基础的描述性统计和初级推断中引出，直接进入现代统计学对随机现象的深刻理解层面。 第一章：随机过程与时间序列分析的概率基础 深入探讨马尔可夫链（Markov Chains）的稳态分布、遍历性与收敛性。详细阐述平稳过程（Stationary Processes）的定义，包括宽平稳（WSS）和严平稳（SSS）。引入维纳过程（Wiener Process）和布朗运动（Brownian Motion）作为连续时间模型的基石，为金融工程和信号处理中的随机微分方程奠定理论基础。重点讲解如何使用谱密度函数（Spectral Density Function）来分析时间序列的频率特性，并介绍Lévy过程的一般框架。 第二章：信息论与统计决策理论 本章超越传统的假设检验范畴，引入信息论的核心概念——熵（Entropy）、互信息（Mutual Information）和 Kullback-Leibler (KL) 散度。探讨这些度量在特征选择、模型复杂性惩罚中的应用。深入阐述统计决策论中的风险函数（Risk Function）、最小化风险估计（Minimax Estimation）和贝叶斯决策框架，包括如何使用损失函数来量化决策后果，并推导出最优贝叶斯估计器。 第三章：高维数据的统计理论 面对“维度灾难”，本部分构建应对策略的理论支撑。详细分析高维空间中欧氏距离、相似度的失效性。引入随机矩阵理论（Random Matrix Theory, RMT）的基础，包括 Wigner 半圆律和 Marchenko-Pastur 分布，这些是理解协方差矩阵奇异值分布的关键。讨论高维分布的渐进行为，如高斯分布在高维空间中的集中性现象，以及如何利用这些理论来解释高维数据中的稀疏性。 --- 第二部分：复杂模型构建与推断 (Construction and Inference of Complex Models) 本部分专注于构建和评估超越标准线性模型的复杂统计结构，强调模型选择的严谨性和推断的稳健性。 第四章：广义线性模型（GLMs）的扩展与非参数回归 在回顾泊松回归、逻辑回归的基础上，深入探讨负二项回归（Negative Binomial Regression）在处理过度离散（Overdispersion）问题时的优势。引入混合效应模型（Mixed-Effects Models）的理论，区分随机截距与随机斜率模型，并讨论最大似然估计（MLE）和限制最大似然估计（REML）在估计混合模型参数时的差异和收敛性保障。在非参数领域，重点解析样条回归（Spline Regression），包括 B 样条、三次样条以及惩罚样条（Penalized Splines）背后的正则化原理。 第五章：贝叶斯统计推断的现代实践 本书不满足于教科书式的共轭先验介绍。本章集中于 MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 方法的实现细节和诊断。详细介绍 Metropolis-Hastings 算法的构造、接受率优化。重点展开 Gibbs 采样，并通过实例展示其在复杂层次模型中的应用。更进一步，介绍 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 NUTS (No-U-Turn Sampler) 算法，解释它们如何通过动量（Momentum）加速采样过程，提高在高维复杂后验分布中的采样效率。讨论收敛诊断标准，如 Gelman-Rubin 统计量和有效样本量（ESS）。 第六章：生存分析与事件历史建模 (Survival Analysis and Event History Modeling) 本章深入研究时间至事件（Time-to-Event）数据的特有挑战，如截尾（Censoring）和竞争风险（Competing Risks）。详细解析 Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的半参数性质和秩检验基础。引入加速失效时间（Accelerated Failure Time, AFT）模型作为参数化替代方案，并探讨这些模型在医学、工程可靠性中的应用。对于更复杂的依赖性结构，介绍 frailty models（脆弱性模型）如何捕捉未观测的异质性。 --- 第三部分：机器学习与统计学习的深度融合 (Deep Integration of ML and Statistical Learning) 本部分将统计推断的严谨性与机器学习的预测能力相结合，探讨前沿的正则化技术和集成方法。 第七章：正则化方法的统计学解释与选择 重点分析岭回归（Ridge）、LASSO 和 Elastic Net 背后的统计学意义，将其视为带有 $L_2$ 或 $L_1$ 范数惩罚的最小二乘估计。深入探讨 LASSO 如何实现变量选择的机制，以及其在“$p>n$”情形下的渐近性质。引入交叉验证（Cross-Validation）的理论基础——偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），并比较 $k$-折交叉验证、留一法（LOOCV）在估计预测误差时的差异。 第八章：深度学习模型的统计诊断与可解释性 (Statistical Diagnostics for Deep Learning) 本书不教授如何搭建神经网络，而是侧重于理解其统计属性。探讨深度学习中的“过度参数化”现象，并将其置于统计学习理论的框架下，分析其泛化能力。引入贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）的基本思想，如何通过量化不确定性来增强模型的可信度。深入讨论可解释性（XAI）方法，如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME，并从统计学角度评估这些解释的稳定性和公平性。 第九章：因果推断与准实验设计 (Causal Inference and Quasi-Experimental Designs) 本章是数据分析从“预测”走向“解释”的关键。详细阐述潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和 Rubin 因果模型。重点解析倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的原理、局限性及如何进行高阶匹配。深入探讨双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的平行趋势假设检验方法和稳健性检验。最后，介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的理论基础，用于处理未观测混淆（Unobserved Confounding）问题。 --- 第四部分：大数据处理、模拟与软件工程实践 (Big Data Handling, Simulation, and Software Engineering Practice) 本部分关注在大规模数据集上实现高级统计方法的实际工程挑战和理论工具。 第十章：重采样技术与稳健性分析 详细介绍计算统计学中对模拟推断的依赖。系统梳理Bootstrap方法（如非参数Bootstrap、半参数Bootstrap）的理论依据，包括其对置信区间构造的改进。深入探讨置换检验（Permutation Tests）在复杂数据结构（如时间序列或空间数据）中的应用，以及如何构建有效的大样本渐近近似。 第十一章：高效数值优化与收敛加速 本章探讨统计模型求解背后的数值方法。详细讲解牛顿法、拟牛顿法（BFGS、L-BFGS）在求解最大似然估计时的迭代过程。分析收敛速度的理论衡量标准，并讨论惩罚项（如正则化项）对优化景观的影响。探讨蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）在评估复杂模型性能中的作用，包括方差削减技术。 第十二章：并行计算与分布式统计 针对现代数据集规模，本章侧重于算法的并行化和分布式实现。探讨 MapReduce 范式在处理大规模数据中的聚合统计量的计算。介绍如何将 MCMC 采样过程分解到多个处理器上（如并行化 Metropolis 算法的独立链运行）。讨论分布式优化算法（如异步随机梯度下降 SGD）在训练大规模机器学习模型时的理论收敛保证和工程挑战。
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目录信息
目 录
第1章 SPSS 20.0概述 1
1.1 SPSS 20.0简介 1
1.1.1 SPSS 20.0的新增功能 1
1.1.2 运行环境要求 2
1.2 SPSS 20.0的启动、退出与常用界面窗口 2
1.2.1 SPSS 20.0的启动与退出 2
1.2.2 SPSS 20.0的界面与窗口 3
1.3 SPSS 20.0的系统参数设置 6
1.3.1 常规参数设置 7
1.3.2 视图参数设置 8
1.3.3 数据参数设置 8
1.3.4 自定义数值变量的格式参数设置 10
1.3.5 标签输出窗口的参数设置 10
1.3.6 图表输出参数设置 11
1.3.7 枢轴表参数设置 12
1.3.8 文件位置参数设置 13
1.3.9 脚本文件的参数设置 14
1.3.10 多重归因参数设置 15
1.3.11 语法编辑器参数设置 16
1.4 SPSS 20.0运行环境的设置 17
1.4.1 SPSS状态栏的显示和隐藏 17
1.4.2 SPSS网格线的显示与隐藏 17
1.4.3 SPSS菜单的增加与删除 18
1.4.4 SPSS中字体的设置 19
1.5 SPSS 20.0的帮助系统 19
1.5.1 联机帮助 19
1.5.2 帮助教程 20
1.5.3 各种对话框中的“帮助”按钮 20
第2章 SPSS 20.0数据管理 21
2.1 SPSS 20.0数据编辑器 21
2.2 常量、变量、操作符和表达式 22
2.2.1 SPSS中的常量与变量 22
2.2.2 变量名与变量标签 24
2.2.3 运算符与表达式 25
2.2.4 变量的定义 25
2.3 输入数据 28
2.3.1 输入数据的方法 28
2.3.2 文件和变量信息的查看 28
2.4 编辑数据 29
2.4.1 插入和删除观测量 30
2.4.2 数据的剪切、复制和粘贴 30
2.4.3 撤销操作 31
2.5 数据文件操作 31
2.5.1 数据文件的打开与保存 31
2.5.2 数据排序 32
2.5.3 数据文件的分解与合并 34
2.5.4 数据文件的转置 39
2.5.5 观测量的加权 40
2.6 变量的转换与运算 41
2.6.1 插入与删除变量 42
2.6.2 根据已存在的变量建立新变量 42
2.6.3 产生计数变量 44
2.6.4 变量的重新赋值 46
2.6.5 变量取值的求秩 50
2.6.6 缺失数据的处理 53
2.7 数据的分类汇总 55
2.8 数据文件的结构重组 57
2.8.1 数据重组方式的选择 58
2.8.2 由变量组到观测量组的重组 59
2.8.3 由观测量组到变量组的重组 62
2.8.4 转置重组 64
2.9 读取其他格式文件数据 64
2.9.1 读取Excel软件文件（.xls） 64
2.9.2 读取固定格式的文本文件 66
2.9.3 读取自由格式的文本文件 70
第3章 SPSS 20.0基本统计分析 77
3.1 描述性分析 77
3.1.1 基本统计量的计算与描述性分析简介 77
3.1.2 描述性分析的SPSS操作 81
3.1.3 实验操作 82
3.2 频数分析 85
3.2.1 频数分析简介 85
3.2.2 频数分析的SPSS操作 85
3.2.3 实验操作 87
3.3 探索分析 89
3.3.1 探索分析简介 89
3.3.2 探索分析的SPSS操作 90
3.3.3 实验操作 93
3.4 列联表分析 97
3.4.1 列联表分析简介 98
3.4.2 列联表分析的SPSS操作 99
3.4.3 实验操作 103
3.5 比率分析 106
3.5.1 比率分析简介 106
3.5.2 比率分析的SPSS操作 106
3.5.3 实验操作 109
第4章 基本统计分析报表的制作 113
4.1 在线分析处理报告（OLAP） 113
4.1.1 OLAP简介 113
4.1.2 在SPSS中建立在线分析处理报告 113
4.1.3 实验操作 115
4.2 个案摘要报告 117
4.2.1 个案汇总过程简介 117
4.2.2 在SPSS中生成个案摘要报告 117
4.2.3 实验操作 119
4.3 行形式摘要报告 120
4.3.1 行形式摘要报告简介 120
4.3.2 行形式摘要报告的SPSS操作 120
4.3.3 实验操作 124
4.4 列形式摘要报告 125
4.4.1 列形式摘要报告简介 125
4.4.2 列形式摘要报告的SPSS操作 125
4.4.3 实验操作 127
第5章 均值比较和T检验 130
5.1 均值过程 130
5.1.1 均值过程的简介 130
5.1.2 均值过程的SPSS操作 130
5.1.3 实验操作 132
5.2 单样本T检验 134
5.2.1 单样本T检验的简介 134
5.2.2 单样本T检验的SPSS操作 134
5.2.3 实验操作 136
5.3 独立样本T检验 138
5.3.1 独立样本T检验的简介 138
5.3.2 独立样本T检验的SPSS操作 138
5.3.3 实验操作 140
5.4 配对样本T检验 142
5.4.1 配对样本T检验的简介 142
5.4.2 配对样本T检验的SPSS操作 142
5.4.3 实验操作 144
第6章 非参数检验 149
6.1 非参数检验简介 149
6.2 卡方检验 149
6.2.1 卡方检验的基本原理 149
6.2.2 卡方检验的SPSS操作 150
6.2.3 实验操作 151
6.3 二项检验 153
6.3.1 二项检验的基本原理 153
6.3.2 二项检验的SPSS操作 154
6.3.3 实验操作 154
6.4 两独立样本检验 156
6.4.1 两独立样本检验的基本原理 156
6.4.2 两独立样本检验的SPSS操作 157
6.4.3 实验操作 158
6.5 多独立样本检验 161
6.5.1 多独立样本检验的基本原理 161
6.5.2 多独立样本的SPSS操作 162
6.5.3 实验操作 162
6.6 两配对样本检验 165
6.6.1 两配对样本检验的基本原理 165
6.6.2 两配对样本检验的SPSS操作 165
6.6.3 实验操作 166
6.7 多配对样本检验 168
6.7.1 多配对样本检验的基本原理 169
6.7.2 多配对样本检验的SPSS操作 169
6.7.3 实验操作 170
6.8 游程检验 172
6.8.1 游程检验简介 172
6.8.2 游程检验的SPSS操作 172
6.8.3 实验操作 173
6.9 单样本K-S检验 175
6.9.1 单样本K-S检验简介 175
6.9.2 单样本K-S检验的SPSS操作 175
6.9.3 实验操作 176
第7章 方差分析 183
7.1 单因素方差分析 183
7.1.1 单因素方差分析的原理 183
7.1.2 单因素方差分析的SPSS操作 183
7.1.3 实验操作 187
7.2 多因素方差分析 190
7.2.1 多因素方差分析的原理 190
7.2.2 多因素方差分析的SPSS操作 190
7.2.3 实验操作 196
7.3 协方差分析 199
7.3.1 协方差分析的原理 200
7.3.2 协方差分析的SPSS操作 200
7.3.3 实验操作 201
7.4 多因变量方差分析 203
7.4.1 多因变量方差分析的原理 203
7.4.2 多因变量方差分析的SPSS操作 203
7.4.3 实验操作 204
第8章 相关分析 210
8.1 相关分析的基本原理 210
8.1.1 相关关系的分类 210
8.1.2 描述相关关系的方法 211
8.1.3 关于总体相关系数 的假设检验 212
8.2 双变量相关分析 213
8.2.1 双变量相关分析的SPSS操作 213
8.2.2 实验操作 215
8.3 偏相关分析 217
8.3.1 偏相关分析的基本原理 217
8.3.2 偏相关分析的SPSS操作 218
8.3.3 实验操作 219
8.4 距离分析 222
8.4.1 距离分析的基本原理 222
8.4.2 距离分析的SPSS操作 222
8.4.3 实验操作 227
第9章 回归分析 232
9.1 线性回归分析 232
9.1.1 线性回归分析的原理 232
9.1.2 线性回归分析的SPSS操作 233
9.1.3 实验操作 239
9.2 曲线回归分析 242
9.2.1 曲线回归分析的基本原理 242
9.2.2 曲线回归分析的SPSS操作 242
9.2.3 实验操作 244
9.3 非线性回归分析 247
9.3.1 非线性回归分析的基本原理 247
9.3.2 非线性回归分析的SPSS操作 247
9.3.3 实验操作 251
9.4 Logistic回归分析 254
9.4.1 Logistic回归分析的基本原理及模型 254
9.4.2 Logistic回归分析的SPSS操作 254
9.4.3 实验操作 259
9.5 有序回归分析（Ordinal） 262
9.5.1 Ordinal回归分析的基本原理 262
9.5.2 Ordinal回归分析的SPSS操作 262
9.5.3 实验操作 266
9.6 概率单位回归（Probit） 268
9.6.1 Probit回归分析的基本原理及模型 269
9.6.2 Probit回归分析的SPSS操作 269
9.6.3 实验操作 271
9.7 加权回归分析 275
9.7.1 加权回归分析的基本原理 275
9.7.2 加权回归分析的SPSS操作 276
9.7.3 实验操作 277
第10章 多重响应分析 284
10.1 多重响应概述 284
10.2 多重响应变量集 284
10.2.1 多重响应变量集的定义 284
10.2.2 定义多重响应变量集的实验操作 285
10.3 多重响应变量集的频数分析 288
10.3.1 多重响应变量频数分析简介 288
10.3.2 多重响应变量频数分析的SPSS操作 288
10.3.3 实验操作 289
10.4 多重响应变量集的交叉表分析 290
10.4.1 多重响应变量交叉表分析简介 290
10.4.2 多重响应变量交叉表分析的SPSS操作 291
10.4.3 实验操作 293
10.5 使用Tables过程研究多重响应变量集 295
10.5.1 定义多重响应变量集 296
10.5.2 用Tables过程建立包含多重响应变量集的表格 297
第11章 聚类分析 300
11.1 聚类分析的基本原理 300
11.2 快速聚类 302
11.2.1 快速聚类的基本原理 302
11.2.2 快速聚类的SPSS操作 303
11.2.3 实验操作 305
11.3 分层聚类 308
11.3.1 分层聚类的基本原理 308
11.3.2 分层聚类的SPSS操作 308
11.3.3 实验操作 311
11.4 两阶段聚类分析 313
11.4.1 两阶段聚类分析简介 313
11.4.2 两阶段聚类分析的SPSS操作 314
11.4.3 实验操作 316
第12章 判别分析 321
12.1 一般判别分析 321
12.1.1 一般判别分析简介 321
12.1.2 一般判别分析的SPSS操作 321
12.1.3 实验操作 324
12.2 逐步判别分析 328
12.2.1 逐步判别分析简介 328
12.2.2 逐步判别分析的SPSS操作 328
12.2.3 实验操作 330
12.3 决策树分析 334
12.3.1 决策树分析简介 334
12.3.2 决策树分析的SPSS操作 335
12.3.3 实验操作 344
第13章 因子分析和主成份分析 349
13.1 因子分析 349
13.1.1 因子分析的原理 349
13.1.2 因子分析的SPSS操作 350
13.1.3 实验操作 355
13.2 主成份分析 358
13.2.1 主成份分析的原理 358
13.2.2 主成份分析的SPSS操作 360
13.2.3 实验操作 361
第14章 对应分析 364
14.1 一般对应分析 364
14.1.1 一般对应分析的基本原理 364
14.1.2 一般对应分析的SPSS操作 364
14.1.3 实验操作 368
14.2 多重对应分析 373
14.2.1 多重对应分析的基本原理 373
14.2.2 多重对应分析的SPSS操作 373
14.2.3 实验操作 381
第15章 时间序列模型 385
15.1 时间序列数据的预处理 385
15.1.1 定义时间变量 385
15.1.2 时间序列数据的平稳化处理 386
15.1.3 实验操作 387
15.2 指数平滑模型 389
15.2.1 指数平滑模型的基本原理 389
15.2.2 指数平滑模型的SPSS操作 390
15.2.3 实验操作 396
15.3 ARIMA模型 398
15.3.1 ARIMA模型的基本原理 398
15.3.2 ARIMA模型的SPSS操作 399
15.3.3 实验操作 401
15.4 季节分解模型 403
15.4.1 季节性分解的基本原理 403
15.4.2 季节性分解的SPSS操作 403
15.4.3 实验操作 405
第16章 生存分析 410
16.1 生存分析简介 410
16.2 寿命表分析 412
16.2.1 寿命表分析简介 412
16.2.2 寿命表分析的SPSS操作 412
16.2.3 实验操作 414
16.3 Kaplan-Meier分析 417
16.3.1 Kaplan-Meier分析简介 417
16.3.2 Kaplan-Meier分析的SPSS操作 417
16.3.3 实验操作 421
16.4 Cox 回归分析 424
16.4.1 Cox回归分析基本原理 424
16.4.2 Cox 回归分析的SPSS操作 425
16.4.3 实验操作 429
第17章 信度分析 436
17.1 信度分析 436
17.1.1 信度分析的原理 436
17.1.2 信度分析的SPSS操作 437
17.1.3 实验操作 440
17.2 多维尺度分析 443
17.2.1 多维尺度分析的原理 443
17.2.2 多维尺度分析的SPSS操作 443
17.2.3 实验操作 447
第18章 缺失值分析 452
18.1 缺失值分析简介 452
18.1.1 缺失值的表现形式 452
18.1.2 SPSS中对缺失值的处理 453
18.2 SPSS的缺失值分析过程 453
18.2.1 在SPSS中实现缺失值分析 453
18.2.2 实验操作 458
第19章 常用统计图的绘制 464
19.1 SPSS 20.0绘图功能简介 464
19.1.1 “图形”菜单 464
19.1.2 图表构建程序简介 465
19.1.3 图形画板模板选择程序简介 469
19.1.4 旧对话框模式创建图形 473
19.2 条形图 475
19.2.1 常用条形图 475
19.2.2 简单条形图的SPSS操作 476
19.2.3 分类条形图的SPSS操作 483
19.2.4 分段条形图的SPSS操作 484
19.3 线图 485
19.3.1 线图的类型 486
19.3.2 绘制简单线图 486
19.3.3 绘制多重线图 488
19.3.4 垂直线图的绘制 488
19.4 面积图 489
19.4.1 面积图的类型 490
19.4.2 简单面积图绘制的实验操作 490
19.4.3 堆积面积图绘制的SPSS操作 491
19.5 饼图 492
19.5.1 饼图的类型 493
19.5.2 绘制饼图的SPSS实验操作 493
19.6 直方图 494
19.7 散点图 495
19.7.1 散点图的类型 495
19.7.2 简单散点图绘制的SPSS操作 496
19.7.3 重叠散点图绘制的SPSS操作 497
19.7.4 矩阵散点图绘制的SPSS操作 498
19.7.5 三维散点图绘制的SPSS操作 499
19.8 箱图 500
19.8.1 箱图的类型 501
19.8.2 简单箱形图绘制的SPSS操作过程 501
19.8.3 分类箱形图绘制的SPSS操作过程 502
19.9 误差条图 503
19.9.1 误差条图的类型 504
19.9.2 简单误差条图绘制的SPSS操作过程 504
19.9.3 复式误差条图绘制的SPSS操作过程 505
19.10 高低图 506
19.10.1 高低图的类型 507
19.10.2 高低图绘制的SPSS操作过程 507
19.11 时间序列图 509
19.11.1 普通时间序列图 509
19.11.2 自相关序列和偏相关序列图绘制的SPSS操作 510
19.11.3 互相关序列图 513
19.12 双轴线图 514
第20章 SPSS综合应用案例 518
20.1 SPSS在医学中的应用 518
20.1.1 问题描述与案例说明 518
20.1.2 分析目的和分析思路 518
20.1.3 案例中使用的SPSS方法 519
20.1.4 数据文件的建立 519
20.1.5 SPSS操作步骤 520
20.1.6 结果判读 521
20.2 SPSS在经济管理学科中的应用 524
20.2.1 案例说明与问题描述 524
20.2.2 分析目的、分析思路与数据选取 524
20.2.3 案例中使用的SPSS方法 525
20.2.4 数据文件的建立 525
20.2.5 SPSS操作步骤 526
20.2.6 结果判读 527
20.3 SPSS在自然科学中的应用 529
20.3.1 案例说明与问题描述 529
20.3.2 分析目的、分析思路及数据选取 529
20.3.3 案例中使用的SPSS方法 530
20.3.4 数据文件的建立 531
20.3.5 SPSS操作步骤 533
20.3.6 结果判读 534
20.4 SPSS在社会科学中的应用 536
20.4.1 案例说明与问题描述 536
20.4.2 分析目的、分析思路及数据选取 536
20.4.3 案例中使用的SPSS方法 537
20.4.4 数据文件的建立 537
20.4.5 SPSS操作步骤 538
20.4.6 结果判读 539
· · · · · · (收起)
第1章 SPSS 20.0概述 1
1.1 SPSS 20.0简介 1
1.1.1 SPSS 20.0的新增功能 1
1.1.2 运行环境要求 2
1.2 SPSS 20.0的启动、退出与常用界面窗口 2
1.2.1 SPSS 20.0的启动与退出 2
1.2.2 SPSS 20.0的界面与窗口 3
1.3 SPSS 20.0的系统参数设置 6
1.3.1 常规参数设置 7
1.3.2 视图参数设置 8
1.3.3 数据参数设置 8
1.3.4 自定义数值变量的格式参数设置 10
1.3.5 标签输出窗口的参数设置 10
1.3.6 图表输出参数设置 11
1.3.7 枢轴表参数设置 12
1.3.8 文件位置参数设置 13
1.3.9 脚本文件的参数设置 14
1.3.10 多重归因参数设置 15
1.3.11 语法编辑器参数设置 16
1.4 SPSS 20.0运行环境的设置 17
1.4.1 SPSS状态栏的显示和隐藏 17
1.4.2 SPSS网格线的显示与隐藏 17
1.4.3 SPSS菜单的增加与删除 18
1.4.4 SPSS中字体的设置 19
1.5 SPSS 20.0的帮助系统 19
1.5.1 联机帮助 19
1.5.2 帮助教程 20
1.5.3 各种对话框中的“帮助”按钮 20
第2章 SPSS 20.0数据管理 21
2.1 SPSS 20.0数据编辑器 21
2.2 常量、变量、操作符和表达式 22
2.2.1 SPSS中的常量与变量 22
2.2.2 变量名与变量标签 24
2.2.3 运算符与表达式 25
2.2.4 变量的定义 25
2.3 输入数据 28
2.3.1 输入数据的方法 28
2.3.2 文件和变量信息的查看 28
2.4 编辑数据 29
2.4.1 插入和删除观测量 30
2.4.2 数据的剪切、复制和粘贴 30
2.4.3 撤销操作 31
2.5 数据文件操作 31
2.5.1 数据文件的打开与保存 31
2.5.2 数据排序 32
2.5.3 数据文件的分解与合并 34
2.5.4 数据文件的转置 39
2.5.5 观测量的加权 40
2.6 变量的转换与运算 41
2.6.1 插入与删除变量 42
2.6.2 根据已存在的变量建立新变量 42
2.6.3 产生计数变量 44
2.6.4 变量的重新赋值 46
2.6.5 变量取值的求秩 50
2.6.6 缺失数据的处理 53
2.7 数据的分类汇总 55
2.8 数据文件的结构重组 57
2.8.1 数据重组方式的选择 58
2.8.2 由变量组到观测量组的重组 59
2.8.3 由观测量组到变量组的重组 62
2.8.4 转置重组 64
2.9 读取其他格式文件数据 64
2.9.1 读取Excel软件文件（.xls） 64
2.9.2 读取固定格式的文本文件 66
2.9.3 读取自由格式的文本文件 70
第3章 SPSS 20.0基本统计分析 77
3.1 描述性分析 77
3.1.1 基本统计量的计算与描述性分析简介 77
3.1.2 描述性分析的SPSS操作 81
3.1.3 实验操作 82
3.2 频数分析 85
3.2.1 频数分析简介 85
3.2.2 频数分析的SPSS操作 85
3.2.3 实验操作 87
3.3 探索分析 89
3.3.1 探索分析简介 89
3.3.2 探索分析的SPSS操作 90
3.3.3 实验操作 93
3.4 列联表分析 97
3.4.1 列联表分析简介 98
3.4.2 列联表分析的SPSS操作 99
3.4.3 实验操作 103
3.5 比率分析 106
3.5.1 比率分析简介 106
3.5.2 比率分析的SPSS操作 106
3.5.3 实验操作 109
第4章 基本统计分析报表的制作 113
4.1 在线分析处理报告（OLAP） 113
4.1.1 OLAP简介 113
4.1.2 在SPSS中建立在线分析处理报告 113
4.1.3 实验操作 115
4.2 个案摘要报告 117
4.2.1 个案汇总过程简介 117
4.2.2 在SPSS中生成个案摘要报告 117
4.2.3 实验操作 119
4.3 行形式摘要报告 120
4.3.1 行形式摘要报告简介 120
4.3.2 行形式摘要报告的SPSS操作 120
4.3.3 实验操作 124
4.4 列形式摘要报告 125
4.4.1 列形式摘要报告简介 125
4.4.2 列形式摘要报告的SPSS操作 125
4.4.3 实验操作 127
第5章 均值比较和T检验 130
5.1 均值过程 130
5.1.1 均值过程的简介 130
5.1.2 均值过程的SPSS操作 130
5.1.3 实验操作 132
5.2 单样本T检验 134
5.2.1 单样本T检验的简介 134
5.2.2 单样本T检验的SPSS操作 134
5.2.3 实验操作 136
5.3 独立样本T检验 138
5.3.1 独立样本T检验的简介 138
5.3.2 独立样本T检验的SPSS操作 138
5.3.3 实验操作 140
5.4 配对样本T检验 142
5.4.1 配对样本T检验的简介 142
5.4.2 配对样本T检验的SPSS操作 142
5.4.3 实验操作 144
第6章 非参数检验 149
6.1 非参数检验简介 149
6.2 卡方检验 149
6.2.1 卡方检验的基本原理 149
6.2.2 卡方检验的SPSS操作 150
6.2.3 实验操作 151
6.3 二项检验 153
6.3.1 二项检验的基本原理 153
6.3.2 二项检验的SPSS操作 154
6.3.3 实验操作 154
6.4 两独立样本检验 156
6.4.1 两独立样本检验的基本原理 156
6.4.2 两独立样本检验的SPSS操作 157
6.4.3 实验操作 158
6.5 多独立样本检验 161
6.5.1 多独立样本检验的基本原理 161
6.5.2 多独立样本的SPSS操作 162
6.5.3 实验操作 162
6.6 两配对样本检验 165
6.6.1 两配对样本检验的基本原理 165
6.6.2 两配对样本检验的SPSS操作 165
6.6.3 实验操作 166
6.7 多配对样本检验 168
6.7.1 多配对样本检验的基本原理 169
6.7.2 多配对样本检验的SPSS操作 169
6.7.3 实验操作 170
6.8 游程检验 172
6.8.1 游程检验简介 172
6.8.2 游程检验的SPSS操作 172
6.8.3 实验操作 173
6.9 单样本K-S检验 175
6.9.1 单样本K-S检验简介 175
6.9.2 单样本K-S检验的SPSS操作 175
6.9.3 实验操作 176
第7章 方差分析 183
7.1 单因素方差分析 183
7.1.1 单因素方差分析的原理 183
7.1.2 单因素方差分析的SPSS操作 183
7.1.3 实验操作 187
7.2 多因素方差分析 190
7.2.1 多因素方差分析的原理 190
7.2.2 多因素方差分析的SPSS操作 190
7.2.3 实验操作 196
7.3 协方差分析 199
7.3.1 协方差分析的原理 200
7.3.2 协方差分析的SPSS操作 200
7.3.3 实验操作 201
7.4 多因变量方差分析 203
7.4.1 多因变量方差分析的原理 203
7.4.2 多因变量方差分析的SPSS操作 203
7.4.3 实验操作 204
第8章 相关分析 210
8.1 相关分析的基本原理 210
8.1.1 相关关系的分类 210
8.1.2 描述相关关系的方法 211
8.1.3 关于总体相关系数 的假设检验 212
8.2 双变量相关分析 213
8.2.1 双变量相关分析的SPSS操作 213
8.2.2 实验操作 215
8.3 偏相关分析 217
8.3.1 偏相关分析的基本原理 217
8.3.2 偏相关分析的SPSS操作 218
8.3.3 实验操作 219
8.4 距离分析 222
8.4.1 距离分析的基本原理 222
8.4.2 距离分析的SPSS操作 222
8.4.3 实验操作 227
第9章 回归分析 232
9.1 线性回归分析 232
9.1.1 线性回归分析的原理 232
9.1.2 线性回归分析的SPSS操作 233
9.1.3 实验操作 239
9.2 曲线回归分析 242
9.2.1 曲线回归分析的基本原理 242
9.2.2 曲线回归分析的SPSS操作 242
9.2.3 实验操作 244
9.3 非线性回归分析 247
9.3.1 非线性回归分析的基本原理 247
9.3.2 非线性回归分析的SPSS操作 247
9.3.3 实验操作 251
9.4 Logistic回归分析 254
9.4.1 Logistic回归分析的基本原理及模型 254
9.4.2 Logistic回归分析的SPSS操作 254
9.4.3 实验操作 259
9.5 有序回归分析（Ordinal） 262
9.5.1 Ordinal回归分析的基本原理 262
9.5.2 Ordinal回归分析的SPSS操作 262
9.5.3 实验操作 266
9.6 概率单位回归（Probit） 268
9.6.1 Probit回归分析的基本原理及模型 269
9.6.2 Probit回归分析的SPSS操作 269
9.6.3 实验操作 271
9.7 加权回归分析 275
9.7.1 加权回归分析的基本原理 275
9.7.2 加权回归分析的SPSS操作 276
9.7.3 实验操作 277
第10章 多重响应分析 284
10.1 多重响应概述 284
10.2 多重响应变量集 284
10.2.1 多重响应变量集的定义 284
10.2.2 定义多重响应变量集的实验操作 285
10.3 多重响应变量集的频数分析 288
10.3.1 多重响应变量频数分析简介 288
10.3.2 多重响应变量频数分析的SPSS操作 288
10.3.3 实验操作 289
10.4 多重响应变量集的交叉表分析 290
10.4.1 多重响应变量交叉表分析简介 290
10.4.2 多重响应变量交叉表分析的SPSS操作 291
10.4.3 实验操作 293
10.5 使用Tables过程研究多重响应变量集 295
10.5.1 定义多重响应变量集 296
10.5.2 用Tables过程建立包含多重响应变量集的表格 297
第11章 聚类分析 300
11.1 聚类分析的基本原理 300
11.2 快速聚类 302
11.2.1 快速聚类的基本原理 302
11.2.2 快速聚类的SPSS操作 303
11.2.3 实验操作 305
11.3 分层聚类 308
11.3.1 分层聚类的基本原理 308
11.3.2 分层聚类的SPSS操作 308
11.3.3 实验操作 311
11.4 两阶段聚类分析 313
11.4.1 两阶段聚类分析简介 313
11.4.2 两阶段聚类分析的SPSS操作 314
11.4.3 实验操作 316
第12章 判别分析 321
12.1 一般判别分析 321
12.1.1 一般判别分析简介 321
12.1.2 一般判别分析的SPSS操作 321
12.1.3 实验操作 324
12.2 逐步判别分析 328
12.2.1 逐步判别分析简介 328
12.2.2 逐步判别分析的SPSS操作 328
12.2.3 实验操作 330
12.3 决策树分析 334
12.3.1 决策树分析简介 334
12.3.2 决策树分析的SPSS操作 335
12.3.3 实验操作 344
第13章 因子分析和主成份分析 349
13.1 因子分析 349
13.1.1 因子分析的原理 349
13.1.2 因子分析的SPSS操作 350
13.1.3 实验操作 355
13.2 主成份分析 358
13.2.1 主成份分析的原理 358
13.2.2 主成份分析的SPSS操作 360
13.2.3 实验操作 361
第14章 对应分析 364
14.1 一般对应分析 364
14.1.1 一般对应分析的基本原理 364
14.1.2 一般对应分析的SPSS操作 364
14.1.3 实验操作 368
14.2 多重对应分析 373
14.2.1 多重对应分析的基本原理 373
14.2.2 多重对应分析的SPSS操作 373
14.2.3 实验操作 381
第15章 时间序列模型 385
15.1 时间序列数据的预处理 385
15.1.1 定义时间变量 385
15.1.2 时间序列数据的平稳化处理 386
15.1.3 实验操作 387
15.2 指数平滑模型 389
15.2.1 指数平滑模型的基本原理 389
15.2.2 指数平滑模型的SPSS操作 390
15.2.3 实验操作 396
15.3 ARIMA模型 398
15.3.1 ARIMA模型的基本原理 398
15.3.2 ARIMA模型的SPSS操作 399
15.3.3 实验操作 401
15.4 季节分解模型 403
15.4.1 季节性分解的基本原理 403
15.4.2 季节性分解的SPSS操作 403
15.4.3 实验操作 405
第16章 生存分析 410
16.1 生存分析简介 410
16.2 寿命表分析 412
16.2.1 寿命表分析简介 412
16.2.2 寿命表分析的SPSS操作 412
16.2.3 实验操作 414
16.3 Kaplan-Meier分析 417
16.3.1 Kaplan-Meier分析简介 417
16.3.2 Kaplan-Meier分析的SPSS操作 417
16.3.3 实验操作 421
16.4 Cox 回归分析 424
16.4.1 Cox回归分析基本原理 424
16.4.2 Cox 回归分析的SPSS操作 425
16.4.3 实验操作 429
第17章 信度分析 436
17.1 信度分析 436
17.1.1 信度分析的原理 436
17.1.2 信度分析的SPSS操作 437
17.1.3 实验操作 440
17.2 多维尺度分析 443
17.2.1 多维尺度分析的原理 443
17.2.2 多维尺度分析的SPSS操作 443
17.2.3 实验操作 447
第18章 缺失值分析 452
18.1 缺失值分析简介 452
18.1.1 缺失值的表现形式 452
18.1.2 SPSS中对缺失值的处理 453
18.2 SPSS的缺失值分析过程 453
18.2.1 在SPSS中实现缺失值分析 453
18.2.2 实验操作 458
第19章 常用统计图的绘制 464
19.1 SPSS 20.0绘图功能简介 464
19.1.1 “图形”菜单 464
19.1.2 图表构建程序简介 465
19.1.3 图形画板模板选择程序简介 469
19.1.4 旧对话框模式创建图形 473
19.2 条形图 475
19.2.1 常用条形图 475
19.2.2 简单条形图的SPSS操作 476
19.2.3 分类条形图的SPSS操作 483
19.2.4 分段条形图的SPSS操作 484
19.3 线图 485
19.3.1 线图的类型 486
19.3.2 绘制简单线图 486
19.3.3 绘制多重线图 488
19.3.4 垂直线图的绘制 488
19.4 面积图 489
19.4.1 面积图的类型 490
19.4.2 简单面积图绘制的实验操作 490
19.4.3 堆积面积图绘制的SPSS操作 491
19.5 饼图 492
19.5.1 饼图的类型 493
19.5.2 绘制饼图的SPSS实验操作 493
19.6 直方图 494
19.7 散点图 495
19.7.1 散点图的类型 495
19.7.2 简单散点图绘制的SPSS操作 496
19.7.3 重叠散点图绘制的SPSS操作 497
19.7.4 矩阵散点图绘制的SPSS操作 498
19.7.5 三维散点图绘制的SPSS操作 499
19.8 箱图 500
19.8.1 箱图的类型 501
19.8.2 简单箱形图绘制的SPSS操作过程 501
19.8.3 分类箱形图绘制的SPSS操作过程 502
19.9 误差条图 503
19.9.1 误差条图的类型 504
19.9.2 简单误差条图绘制的SPSS操作过程 504
19.9.3 复式误差条图绘制的SPSS操作过程 505
19.10 高低图 506
19.10.1 高低图的类型 507
19.10.2 高低图绘制的SPSS操作过程 507
19.11 时间序列图 509
19.11.1 普通时间序列图 509
19.11.2 自相关序列和偏相关序列图绘制的SPSS操作 510
19.11.3 互相关序列图 513
19.12 双轴线图 514
第20章 SPSS综合应用案例 518
20.1 SPSS在医学中的应用 518
20.1.1 问题描述与案例说明 518
20.1.2 分析目的和分析思路 518
20.1.3 案例中使用的SPSS方法 519
20.1.4 数据文件的建立 519
20.1.5 SPSS操作步骤 520
20.1.6 结果判读 521
20.2 SPSS在经济管理学科中的应用 524
20.2.1 案例说明与问题描述 524
20.2.2 分析目的、分析思路与数据选取 524
20.2.3 案例中使用的SPSS方法 525
20.2.4 数据文件的建立 525
20.2.5 SPSS操作步骤 526
20.2.6 结果判读 527
20.3 SPSS在自然科学中的应用 529
20.3.1 案例说明与问题描述 529
20.3.2 分析目的、分析思路及数据选取 529
20.3.3 案例中使用的SPSS方法 530
20.3.4 数据文件的建立 531
20.3.5 SPSS操作步骤 533
20.3.6 结果判读 534
20.4 SPSS在社会科学中的应用 536
20.4.1 案例说明与问题描述 536
20.4.2 分析目的、分析思路及数据选取 536
20.4.3 案例中使用的SPSS方法 537
20.4.4 数据文件的建立 537
20.4.5 SPSS操作步骤 538
20.4.6 结果判读 539
· · · · · · (收起)
读后感
评分
基本上是新的，今年做论文的时候翻了翻，有带视频教学的。 还是满实用的，如果需要SPSS软件包的，也可以豆油哟。 基本操作我会了，难度太高了还得继续研读。 还有一本SPSS案例的也是清华大学出的， 每本30元转包邮，有兴趣可以豆油。
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用户评价
评分
感觉有点不太用心的工具书
评分看到了第10章，虽然基本上没看懂。但是，我觉得，还是本好书，只是自己的统计知识为零。
评分比较详尽，原理，操作和结果说明，外带练习题，每个下拉小选项选项都有说明，但原理缺少解释。 其他优点则是排版非常清楚，对这类讲解软件的教材来说，图解如此清楚真的不错。全书皆是先讲全部选项步骤，再拿案例讲常规操作，也比较受用。 可惜缺少那种感性解读，比如方法的选择优劣比较，好像这类工具书一般也不会写。部分案例解释的不够详细，错字错图和错步骤（上一个步骤复制过来忘改了）看到一点。
评分实在是讲得太基础了，而且啰嗦，引言就占了快100页。。。需要用的统计好多都没有，就干脆弃了。
评分感觉有点不太用心的工具书
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