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SPSS统计分析实用教程(第3版) 版权信息
- ISBN：9787121461262
- 条形码：9787121461262 ; 978-7-121-46126-2
- 装帧：平塑
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
SPSS统计分析实用教程(第3版) 内容简介
本书是编著者经过近20年的教学实践，在总结之前版本的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。全书基于SPSS 29（中文版），同时兼顾早期的软件版本。在编写过程中，编著者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以71个实例（包含第14章的2个综合案例）为载体，对SPSS 29中各种统计分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰的说明，并对相关领域的31个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。全书共有思考与练习题84道，以供读者巩固学习效果和进行课后练习。全书共14章，第1章介绍问卷设计与数据收集；第2章介绍数据管理与预处理；第3～12章介绍SPSS 29中的各种统计分析方法，包括描述统计与图形绘制、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；第13章介绍调节效应与中介效应；第14章介绍综合案例。与本书配套的资源包括所有实例、典型案例、思考与练习题的数据文件，课程PPT教案，以及思考与练习题的参考答案，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。本书可作为高等院校经济学、管理学、教育学、心理学等相关专业本科生和研究生的教材，也可作为统计分析和决策各领域工作者的学习参考书。
SPSS统计分析实用教程(第3版) 目录
目 录
第1章 问卷设计与数据收集 1
1.1 问卷设计与分析 1
1.1.1 问卷设计 1
1.1.2 问卷分析 4
1.2 调查抽样 4
1.2.1 样本具有代表性的条件 4
1.2.2 抽样方法 5
1.2.3 简单随机抽样 5
1.2.4 分层随机抽样 13
1.3 思考与练习 16
第2章 数据管理与预处理 17
2.1 数据文件的建立 17
2.1.1 统计数据的度量尺度 17
2.1.2 SPSS数据文件的特点 18
2.1.3 输入数据建立数据文件 19
2.1.4 从其他数据文件导入数据建立数据文件 24
2.3 数据文件的编辑 27
2.3.1 数据文件的合并 27
2.3.2 数据文件的拆分 28
2.3.3 数据的选取 30
2.3.4 数据的加权 31
2.4 SPSS数据加工 33
2.4.1 变量计算 33
2.4.2 数据可视分箱 34
2.4.3 数据重新编码 36
2.5 思考与练习 37
第3章 描述统计与图形绘制 39
3.1 基本描述统计量简介 39
3.1.1 描述集中趋势的统计量 39
3.1.2 描述离散程度的统计量 40
3.1.3 描述总体分布形态的统计量 41
3.2 频率分析 42
3.2.1 基本概念及统计原理 42
3.2.2 SPSS实例分析 42
3.3 描述性分析 46
3.3.1 基本概念及统计原理 46
3.3.2 SPSS实例分析 47
3.4 探索性分析 48
3.4.1 基本概念及统计原理 48
3.4.2 SPSS实例分析 48
3.5 交叉表分析 54
3.5.1 基本概念及统计原理 54
3.5.2 SPSS实例分析 55
3.6 多重响应分析 59
3.6.1 基本概念及统计原理 59
3.6.2 SPSS实例分析 60
3.7 相关图形绘制 63
3.7.1 图表构建器的基本操作 63
3.7.2 常见图形的创建和编辑 67
3.8 典型案例 73
3.8.1 城市平均气温基本特征分析 73
3.8.2 商场电视品牌满意度调查 73
3.9 思考与练习 74
第4章 均值比较与T检验 76
4.1 假设检验 77
4.1.1 基本概念及统计原理 77
4.1.2 小概率原理 78
4.1.3 假设检验的一般步骤 79
4.2 平均值分析 80
4.2.1 基本概念及统计原理 80
4.2.2 SPSS实例分析 80
4.3 单样本T检验 82
4.3.1 基本概念及统计原理 82
4.3.2 SPSS实例分析 83
4.4 独立样本T检验 85
4.4.1 基本概念及统计原理 85
4.4.2 SPSS实例分析 86
4.5 成对样本T检验 87
4.5.1 基本概念及统计原理 87
4.5.2 SPSS实例分析 88
4.6 典型案例 90
4.6.1 蛋白饲料对小白鼠体重的影响分析 90
4.6.2 健康教育对儿童血红蛋白水平的影响分析 90
4.6.3 储户的储蓄金额的差异分析 91
4.7 思考与练习 91
第5章 非参数检验 93
5.1 参数检验与非参数检验 93
5.1.1 参数检验与非参数检验的区别 93
5.1.2 非参数检验的优点 94
5.1.3 非参数检验的缺点 94
5.2 单样本非参数检验 94
5.2.1 基本概念及设置 94
5.2.2 卡方检验 97
5.2.3 二项分布检验 104
5.2.4 游程检验 107
5.2.5 K-S检验 112
5.3 独立样本非参数检验 114
5.3.1 基本概念及统计原理 114
5.3.2 SPSS实例分析 116
5.4 相关样本非参数检验 119
5.4.1 基本概念及统计原理 119
5.4.2 SPSS实例分析 120
5.5 典型案例 123
5.5.1 判断某产品的需求量是否服从泊松分布 123
5.5.2 保健品对高血压患者的效果分析 124
5.5.3 某行业企业盈利比例判断 124
5.5.4 棉条棉结杂质粒数分析 124
5.6 思考与练习 125
第6章 方差分析 127
6.1 方差分析简介 127
6.1.1 方差分析的概念 127
6.1.2 方差分析的一般步骤 128
6.2 单因素方差分析 128
6.2.1 基本概念及统计原理 128
6.2.2 SPSS实例分析 129
6.3 多因素方差分析 135
6.3.1 基本概念及统计原理 135
6.3.2 SPSS实例分析 137
6.4 协方差分析 143
6.4.1 基本概念及统计原理 143
6.4.2 SPSS实例分析 145
6.5 多元方差分析 147
6.5.1 基本概念及统计原理 147
6.5.2 SPSS实例分析 148
6.6 典型案例 151
6.6.1 培训材料效果分析 151
6.6.2 火箭射程影响因素分析 152
6.6.3 身高与肺活量分析 152
6.7 思考与练习 153
第7章 相关分析 155
7.1 相关分析简介 155
7.1.1 相关分析的概念 155
7.1.2 相关关系的种类 155
7.2 两变量相关分析 156
7.2.1 基本概念及统计原理 156
7.2.2 SPSS实例分析 158
7.3 偏相关分析 161
7.3.1 基本概念及统计原理 161
7.3.2 SPSS实例分析 162
7.4 距离分析 164
7.4.1 基本概念及统计原理 164
7.4.2 SPSS实例分析 164
7.5 典型案例 169
7.5.1 有氧训练中的耗氧量研究 169
7.5.2 控制不良贷款 170
7.5.3 学生身体状况指标的相似性分析 171
7.6 思考与练习 172
第8章 回归分析 174
8.1 回归分析简介 174
8.1.1 回归分析的概念 174
8.1.2 回归分析的一般步骤 175
8.2 线性回归分析 176
8.2.1 基本概念及统计原理 176
8.2.2 一元线性回归SPSS实例分析 177
8.2.3 多元线性回归SPSS实例分析 183
8.3 曲线回归分析 189
8.3.1 基本概念及统计原理 189
8.3.2 SPSS实例分析 190
8.4 非线性回归分析 193
8.4.1 基本概念及统计原理 193
8.4.2 SPSS实例分析 194
8.5 二元Logistic回归分析 198
8.5.1 基本概念及统计原理 198
8.5.2 SPSS实例分析 199
8.6 典型案例 204
8.6.1 水稻产量影响因素分析 204
8.6.2 产品废品率的因素拟合 204
8.6.3 高管培训与表现预测 205
8.6.4 肾细胞癌转移的判断 205
8.7 思考与练习 206
第9章 聚类分析和判别分析 208
9.1 聚类分析和判别分析简介 208
9.1.1 基本概念 208
9.1.2 样本间亲疏关系的度量 209
9.2 二阶聚类 210
9.2.1 基本概念及统计原理 210
9.2.2 SPSS实例分析 210
9.3 K-均值聚类 213
9.3.1 基本概念及统计原理 213
9.3.2 SPSS实例分析 214
9.4 系统聚类 218
9.4.1 基本概念及统计原理 218
9.4.2 SPSS实例分析 219
9.5 判别分析 223
9.5.1 基本概念及统计原理 223
9.5.2 SPSS实例分析 224
9.6 典型案例 231
9.6.1 美国22家企业类型划分 231
9.6.2 销售地区的选择 231
9.6.3 地区降水量区域类型判别 232
9.7 思考与练习 233
第10章 主成分分析和因子分析 236
10.1 主成分分析和因子分析简介 236
10.1.1 基本概念和主要用途 236
10.1.2 主成分或公共因子数量的确定 237
10.1.3 主成分分析和因子分析的区别与联系 238
10.2 主成分分析 238
10.2.1 统计原理及分析步骤 238
10.2.2 SPSS实例分析 240
10.3 因子分析 247
10.3.1 统计原理及分析步骤 247
10.3.2 SPSS实例分析 249
10.4 典型案例 253
10.4.1 医院工作质量评价分析 253
10.4.2 各省、自治区、直辖市市政设施建设状况分析 254
10.4.3 大学生的价值观分析 255
10.5 思考与练习 256
第11章 时间序列分析 258
11.1 时间序列的建立和平稳化 258
11.1.1 填补缺失值 258
11.1.2 定义日期变量 259
11.1.3 创建时间序列 260
11.2 指数平滑法 262
11.2.1 基本概念及统计原理 262
11.2.2 SPSS实例分析 263
11.3 ARIMA模型 269
11.3.1 基本概念及统计原理 269
11.3.2 SPSS实例分析 271
11.4 时间序列的季节性分解 279
11.4.1 基本概念及统计原理 279
11.4.2 季节性分解的实例分析 280
11.5 典型案例 282
11.5.1 我国社会消费品零售总额分析 282
11.5.2 中国彩电出口数据分析 283
11.5.3 城市温度的季节性分解 284
11.6 思考与练习 285
第12章 信度分析 287
12.1 内在信度分析 287
12.1.1 基本概念及统计原理 287
12.1.2 SPSS实例分析 288
12.2 再测信度分析 294
12.2.1 基本概念及统计原理 294
12.2.2 SPSS实例分析 295
12.3 评分者信度分析 297
12.3.1 基本概念及统计原理 297
12.3.2 SPSS实例分析 298
12.4 典型案例 299
12.5 思考与练习 299
第13章 调节效应与中介效应分析 301
13.1 调节效应 301
13.1.1 调节效应简介 301
13.1.2 自变量和调节变量均为连续变量的调节效应分析 302
13.1.3 自变量为连续变量、调节变量为分类变量的调节效应分析 304
13.1.4 自变量为分类变量、调节变量为连续变量的调节效应分析 306
13.2 中介效应 309
13.2.1 中介效应简介 309
13.2.2 简单中介效应分析 309
13.2.3 并列中介效应分析 312
13.2.4 链式中介效应分析 312
13.3 中介效应与调节效应混合模型 313
13.3.1 中介效应与调节效应混合模型简介 313
13.3.2 中介效应与调节效应混合模型分析方法 313
13.4 典型案例 315
13.4.1 性别在胸围对肺呼量的影响中的调节效应分析 315
13.4.2 心理因素在工作认同感与工作绩效之间的中介效应分析 316
13.5 思考与练习 316
第14章 综合案例分析 317
14.1 SPSS在房地产市场数据分析中的应用 317
14.1.1 问题描述与案例说明 317
14.1.2 分析目的与分析思路 318
14.1.3 操作步骤与结果分析 318
14.2 SPSS在制造业数据分析中的应用 322
14.2.1 问题描述与案例说明 322
14.2.2 分析目的与分析思路 323
14.2.3 操作步骤与结果分析 323
14.3 思考与练习 328
参考文献
第1章 问卷设计与数据收集 1
1.1 问卷设计与分析 1
1.1.1 问卷设计 1
1.1.2 问卷分析 4
1.2 调查抽样 4
1.2.1 样本具有代表性的条件 4
1.2.2 抽样方法 5
1.2.3 简单随机抽样 5
1.2.4 分层随机抽样 13
1.3 思考与练习 16
第2章 数据管理与预处理 17
2.1 数据文件的建立 17
2.1.1 统计数据的度量尺度 17
2.1.2 SPSS数据文件的特点 18
2.1.3 输入数据建立数据文件 19
2.1.4 从其他数据文件导入数据建立数据文件 24
2.3 数据文件的编辑 27
2.3.1 数据文件的合并 27
2.3.2 数据文件的拆分 28
2.3.3 数据的选取 30
2.3.4 数据的加权 31
2.4 SPSS数据加工 33
2.4.1 变量计算 33
2.4.2 数据可视分箱 34
2.4.3 数据重新编码 36
2.5 思考与练习 37
第3章 描述统计与图形绘制 39
3.1 基本描述统计量简介 39
3.1.1 描述集中趋势的统计量 39
3.1.2 描述离散程度的统计量 40
3.1.3 描述总体分布形态的统计量 41
3.2 频率分析 42
3.2.1 基本概念及统计原理 42
3.2.2 SPSS实例分析 42
3.3 描述性分析 46
3.3.1 基本概念及统计原理 46
3.3.2 SPSS实例分析 47
3.4 探索性分析 48
3.4.1 基本概念及统计原理 48
3.4.2 SPSS实例分析 48
3.5 交叉表分析 54
3.5.1 基本概念及统计原理 54
3.5.2 SPSS实例分析 55
3.6 多重响应分析 59
3.6.1 基本概念及统计原理 59
3.6.2 SPSS实例分析 60
3.7 相关图形绘制 63
3.7.1 图表构建器的基本操作 63
3.7.2 常见图形的创建和编辑 67
3.8 典型案例 73
3.8.1 城市平均气温基本特征分析 73
3.8.2 商场电视品牌满意度调查 73
3.9 思考与练习 74
第4章 均值比较与T检验 76
4.1 假设检验 77
4.1.1 基本概念及统计原理 77
4.1.2 小概率原理 78
4.1.3 假设检验的一般步骤 79
4.2 平均值分析 80
4.2.1 基本概念及统计原理 80
4.2.2 SPSS实例分析 80
4.3 单样本T检验 82
4.3.1 基本概念及统计原理 82
4.3.2 SPSS实例分析 83
4.4 独立样本T检验 85
4.4.1 基本概念及统计原理 85
4.4.2 SPSS实例分析 86
4.5 成对样本T检验 87
4.5.1 基本概念及统计原理 87
4.5.2 SPSS实例分析 88
4.6 典型案例 90
4.6.1 蛋白饲料对小白鼠体重的影响分析 90
4.6.2 健康教育对儿童血红蛋白水平的影响分析 90
4.6.3 储户的储蓄金额的差异分析 91
4.7 思考与练习 91
第5章 非参数检验 93
5.1 参数检验与非参数检验 93
5.1.1 参数检验与非参数检验的区别 93
5.1.2 非参数检验的优点 94
5.1.3 非参数检验的缺点 94
5.2 单样本非参数检验 94
5.2.1 基本概念及设置 94
5.2.2 卡方检验 97
5.2.3 二项分布检验 104
5.2.4 游程检验 107
5.2.5 K-S检验 112
5.3 独立样本非参数检验 114
5.3.1 基本概念及统计原理 114
5.3.2 SPSS实例分析 116
5.4 相关样本非参数检验 119
5.4.1 基本概念及统计原理 119
5.4.2 SPSS实例分析 120
5.5 典型案例 123
5.5.1 判断某产品的需求量是否服从泊松分布 123
5.5.2 保健品对高血压患者的效果分析 124
5.5.3 某行业企业盈利比例判断 124
5.5.4 棉条棉结杂质粒数分析 124
5.6 思考与练习 125
第6章 方差分析 127
6.1 方差分析简介 127
6.1.1 方差分析的概念 127
6.1.2 方差分析的一般步骤 128
6.2 单因素方差分析 128
6.2.1 基本概念及统计原理 128
6.2.2 SPSS实例分析 129
6.3 多因素方差分析 135
6.3.1 基本概念及统计原理 135
6.3.2 SPSS实例分析 137
6.4 协方差分析 143
6.4.1 基本概念及统计原理 143
6.4.2 SPSS实例分析 145
6.5 多元方差分析 147
6.5.1 基本概念及统计原理 147
6.5.2 SPSS实例分析 148
6.6 典型案例 151
6.6.1 培训材料效果分析 151
6.6.2 火箭射程影响因素分析 152
6.6.3 身高与肺活量分析 152
6.7 思考与练习 153
第7章 相关分析 155
7.1 相关分析简介 155
7.1.1 相关分析的概念 155
7.1.2 相关关系的种类 155
7.2 两变量相关分析 156
7.2.1 基本概念及统计原理 156
7.2.2 SPSS实例分析 158
7.3 偏相关分析 161
7.3.1 基本概念及统计原理 161
7.3.2 SPSS实例分析 162
7.4 距离分析 164
7.4.1 基本概念及统计原理 164
7.4.2 SPSS实例分析 164
7.5 典型案例 169
7.5.1 有氧训练中的耗氧量研究 169
7.5.2 控制不良贷款 170
7.5.3 学生身体状况指标的相似性分析 171
7.6 思考与练习 172
第8章 回归分析 174
8.1 回归分析简介 174
8.1.1 回归分析的概念 174
8.1.2 回归分析的一般步骤 175
8.2 线性回归分析 176
8.2.1 基本概念及统计原理 176
8.2.2 一元线性回归SPSS实例分析 177
8.2.3 多元线性回归SPSS实例分析 183
8.3 曲线回归分析 189
8.3.1 基本概念及统计原理 189
8.3.2 SPSS实例分析 190
8.4 非线性回归分析 193
8.4.1 基本概念及统计原理 193
8.4.2 SPSS实例分析 194
8.5 二元Logistic回归分析 198
8.5.1 基本概念及统计原理 198
8.5.2 SPSS实例分析 199
8.6 典型案例 204
8.6.1 水稻产量影响因素分析 204
8.6.2 产品废品率的因素拟合 204
8.6.3 高管培训与表现预测 205
8.6.4 肾细胞癌转移的判断 205
8.7 思考与练习 206
第9章 聚类分析和判别分析 208
9.1 聚类分析和判别分析简介 208
9.1.1 基本概念 208
9.1.2 样本间亲疏关系的度量 209
9.2 二阶聚类 210
9.2.1 基本概念及统计原理 210
9.2.2 SPSS实例分析 210
9.3 K-均值聚类 213
9.3.1 基本概念及统计原理 213
9.3.2 SPSS实例分析 214
9.4 系统聚类 218
9.4.1 基本概念及统计原理 218
9.4.2 SPSS实例分析 219
9.5 判别分析 223
9.5.1 基本概念及统计原理 223
9.5.2 SPSS实例分析 224
9.6 典型案例 231
9.6.1 美国22家企业类型划分 231
9.6.2 销售地区的选择 231
9.6.3 地区降水量区域类型判别 232
9.7 思考与练习 233
第10章 主成分分析和因子分析 236
10.1 主成分分析和因子分析简介 236
10.1.1 基本概念和主要用途 236
10.1.2 主成分或公共因子数量的确定 237
10.1.3 主成分分析和因子分析的区别与联系 238
10.2 主成分分析 238
10.2.1 统计原理及分析步骤 238
10.2.2 SPSS实例分析 240
10.3 因子分析 247
10.3.1 统计原理及分析步骤 247
10.3.2 SPSS实例分析 249
10.4 典型案例 253
10.4.1 医院工作质量评价分析 253
10.4.2 各省、自治区、直辖市市政设施建设状况分析 254
10.4.3 大学生的价值观分析 255
10.5 思考与练习 256
第11章 时间序列分析 258
11.1 时间序列的建立和平稳化 258
11.1.1 填补缺失值 258
11.1.2 定义日期变量 259
11.1.3 创建时间序列 260
11.2 指数平滑法 262
11.2.1 基本概念及统计原理 262
11.2.2 SPSS实例分析 263
11.3 ARIMA模型 269
11.3.1 基本概念及统计原理 269
11.3.2 SPSS实例分析 271
11.4 时间序列的季节性分解 279
11.4.1 基本概念及统计原理 279
11.4.2 季节性分解的实例分析 280
11.5 典型案例 282
11.5.1 我国社会消费品零售总额分析 282
11.5.2 中国彩电出口数据分析 283
11.5.3 城市温度的季节性分解 284
11.6 思考与练习 285
第12章 信度分析 287
12.1 内在信度分析 287
12.1.1 基本概念及统计原理 287
12.1.2 SPSS实例分析 288
12.2 再测信度分析 294
12.2.1 基本概念及统计原理 294
12.2.2 SPSS实例分析 295
12.3 评分者信度分析 297
12.3.1 基本概念及统计原理 297
12.3.2 SPSS实例分析 298
12.4 典型案例 299
12.5 思考与练习 299
第13章 调节效应与中介效应分析 301
13.1 调节效应 301
13.1.1 调节效应简介 301
13.1.2 自变量和调节变量均为连续变量的调节效应分析 302
13.1.3 自变量为连续变量、调节变量为分类变量的调节效应分析 304
13.1.4 自变量为分类变量、调节变量为连续变量的调节效应分析 306
13.2 中介效应 309
13.2.1 中介效应简介 309
13.2.2 简单中介效应分析 309
13.2.3 并列中介效应分析 312
13.2.4 链式中介效应分析 312
13.3 中介效应与调节效应混合模型 313
13.3.1 中介效应与调节效应混合模型简介 313
13.3.2 中介效应与调节效应混合模型分析方法 313
13.4 典型案例 315
13.4.1 性别在胸围对肺呼量的影响中的调节效应分析 315
13.4.2 心理因素在工作认同感与工作绩效之间的中介效应分析 316
13.5 思考与练习 316
第14章 综合案例分析 317
14.1 SPSS在房地产市场数据分析中的应用 317
14.1.1 问题描述与案例说明 317
14.1.2 分析目的与分析思路 318
14.1.3 操作步骤与结果分析 318
14.2 SPSS在制造业数据分析中的应用 322
14.2.1 问题描述与案例说明 322
14.2.2 分析目的与分析思路 323
14.2.3 操作步骤与结果分析 323
14.3 思考与练习 328
参考文献
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SPSS统计分析实用教程(第3版) 作者简介
邓维斌，工学博士，教授，博士生导师，交通运输部交通运输青年科技英才，昆士兰科技大学、波兰理工大学访问学者。现任重庆邮电大学现代邮政学院副院长，中国通信学会邮政通信专委会副主任委员、中国技术经济学会复杂科学管理分会常务理事。研究领域：智能信息处理、不确定性决策、粒计算与知识发现、现代物流与快递服务等。先后承担各类研究项目50余项，发表研究论文80余篇，出版《大数据处理方法与电信客户价值管理》《优势关系粗糙集：不确定性决策的理论与方法》《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程》（第2版）等专著和教材8部，申请发明专利近20项，获省部级教学、科研成果奖2项。
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