内容简介：
SPSS是目前应用最广泛的统计软件之一，其在很多领域深受用户的好评。本书以SPSS 16.0为基础，详细介绍了多种常用统计分析方法的原理和实现技术。全书分11章，主要内容包括SPSS简介、变量、数据文件、系统参数、统计描述、统计图制作、均值比较和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析和判别分析、因子分析，以及非参数检验等的原理，并结合实际问题详细介绍使用SPSS解决这些问题的步骤和结果讨论。
　　本书统计理论严谨，文字浅显易懂，并配有大量的图表进行解释，可作为计算机、金融、教育、统计等专业SPSS相关课程的教材，同时也可供具备一定统计分析基础知识的读者和各行业中非统计专业而需要使用统计方法的读者学习使用。
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目录:
第1章 SPSS简介 1
1.1 SPSS的发展 1
1.2 SPSS的版本 2
1.3 SPSS的运行方式 2
1.4 SPSS的启动、主界面和退出 2
1.4.1 启动SPSS 2
1.4.2 SPSS的数据编辑窗口 3
1.4.3 SPSS结果输出窗口 4
1.4.4 退出SPSS 5
1.5 SPSS的帮助系统 5
1.5.1 Help菜单中的topics命令 5
1.5.2 Help菜单中的tutorial命令 5
1.5.3 各种对话框中的Help按钮 5
1.5.4 有关统计方法指导 6
小结 6
思考与练习 6
第2章 变量、数据文件、系统参数 7
2.1 定义变量 7
2.1.1 变量的定义信息 8
2.1.2 变量定义信息的复制 10
2.2 数据的输入与保存 10
2.2.1 输入数据的一般方法 10
2.2.2 输入带有变量值标签的数据 11
2.2.3 SPSS数据文件的保存 11
2.3 数据的编辑 12
2.3.1 单元值的修改 12
2.3.2 增加和删除一个个案 13
2.3.3 数据的排序 13
2.3.4 数据的行列互换 13
2.3.5 选取个案子集 13
2.3.6 数据分类汇总 14
2.3.7 缺失值的替代 16
2.3.8 数据次序确定 17
2.4 变量的操作 18
2.4.1 增加和删除一个变量 18
2.4.2 指定加权变量 19
2.4.3 根据已存在的变量建立新变量 19
2.4.4 产生计数变量 20
2.4.5 变量的重新赋值 22
2.4.6 变量的自动赋值 23
2.4.7 变量定义信息的查询 24
2.4.8 变量集的定义和使用 25
2.5 数据文件的合并和分组 26
2.5.1 数据文件的纵向合并 26
2.5.2 数据文件的横向合并 27
2.5.3 数据文件的分组 28
2.6 读入其他格式文件数据 29
2.6.1 读取固定格式的文本文件 29
2.6.2 读取自由格式的文本文件 31
2.6.3 读取dBASE软件文件 33
2.6.4 读取Excel软件文件 34
2.6.5 读取数据库文件 34
2.7 SPSS运行环境设置 38
2.7.1 SPSS状态栏的显示和隐藏 38
2.7.2 SPSS网格线的显示和隐藏 39
2.7.3 SPSS菜单的增加和删除 39
2.7.4 SPSS字体的设置 40
小结 41
思考与练习 41
第3章 统计描述 42
3.1 基本描述统计分析 42
3.1.1 均值和均值标准误差 42
3.1.2 中位数 42
3.1.3 众数 43
3.1.4 全距 43
3.1.5 方差和标准差 43
3.1.6 四分位数、十分位数和百分位数 43
3.1.7 峰度 44
3.1.8 偏度 44
3.1.9 SPSS中实现过程 44
3.2 频数 49
3.2.1 统计学上的定义和计算公式 49
3.2.2 SPSS中的实现过程 49
3.2.3 结果和讨论 50
3.3 标准化Z分数及其线性转换 51
3.3.1 统计学上的定义和计算公式 51
3.3.2 SPSS中实现过程 51
3.3.3 结果和讨论 53
3.4 探索分析 54
3.4.1 统计学上的定义和计算公式 54
3.4.2 SPSS中的实现过程 54
3.4.3 结果和讨论 58
3.5 交叉列联表分析 62
3.5.1 统计学上的定义和计算公式 62
3.5.2 SPSS中实现过程 63
3.5.3 结果和讨论 66
3.6 多选项分析 68
3.6.1 统计学上的定义和计算公式 68
3.6.2 SPSS中的实现过程 69
3.6.3 结果和讨论 74
3.7 基本统计分析的报表制作 75
3.7.1 报表分类 75
3.7.2 SPSS中实现过程 75
3.7.3 结果和讨论 82
小结 83
思考与练习 83
第4章 统计图形 85
4.1 条形图 85
4.1.1 定义和类型 85
4.1.2 个案分组的简单条形图 86
4.1.3 单个变量的简单条形图 91
4.1.4 个案取值的简单条形图 92
4.2 线图 93
4.2.1 定义和类型 93
4.2.2 个案分组的单线图 94
4.2.3 单个变量的多线图 96
4.3 饼图 97
4.3.1 定义和类型 97
4.3.2 个案分组的饼图 97
小结 98
思考与练习 99
第5章 均值比较和T检验 100
5.1 Means过程 100
5.1.1 统计学上的定义和计算公式 100
5.1.2 SPSS中实现过程 100
5.1.3 结果和讨论 102
5.2 单样本T检验 102
5.2.1 统计学上的定义和计算公式 102
5.2.2 SPSS中实现过程 103
5.2.3 结果和讨论 103
5.3 两独立样本T检验 104
5.3.1 统计学上的定义和计算公式 104
5.3.2 SPSS中实现过程 105
5.3.3 结果和讨论 106
5.4 两配对样本T检验 107
5.4.1 统计学上的定义和计算公式 107
5.4.2 SPSS中实现过程 107
5.4.3 结果和讨论 109
小结 109
思考与练习 110
第6章 方差分析 111
6.1 方差分析的基本概念 111
6.2 单因素方差分析 112
6.2.1 统计学上的定义和计算公式 112
6.2.2 SPSS中实现过程 113
6.2.3 结果和讨论 115
6.3 多因素方差分析 117
6.3.1 统计学上的定义和计算公式 117
6.3.2 SPSS中实现过程 118
6.3.3 结果和讨论 122
6.4 协方差分析 125
6.4.1 统计学上的定义和计算公式 125
6.4.2 SPSS中实现过程 126
6.4.3 结果和讨论 127
小结 128
思考与练习 128
第7章 相关分析 130
7.1 相关分析的基本概念 130
7.2 二元定距变量的相关分析 131
7.2.1 统计学上的定义和计算公式 131
7.2.2 SPSS中实现过程 132
7.2.3 结果和讨论 134
7.2.4 绘制相关散点图 134
7.3 二元定序变量的相关分析 136
7.3.1 统计学上的定义和计算公式 136
7.3.2 SPSS中实现过程 136
7.3.3 结果和讨论 137
7.4 偏相关分析 138
7.4.1 统计学上的定义和计算公式 138
7.4.2 SPSS中实现过程 139
7.4.3 结果和讨论 140
7.5 距离相关分析 141
7.5.1 统计学上的定义和计算公式 141
7.5.2 SPSS中实现过程 142
7.5.3 结果和讨论 148
小结 150
思考与练习 150
第8章 回归分析 152
8.1 回归分析的基本概念 152
8.2 一元线性回归分析 153
8.2.1 统计学上的定义和计算公式 153
8.2.2 SPSS中实现过程 157
8.2.3 结果和讨论 163
8.3 多元线性回归分析 164
8.3.1 统计学上的定义和计算公式 164
8.3.2 SPSS中实现过程 168
8.3.3 结果和讨论 170
8.4 非线性回归分析 173
8.4.1 统计学上的定义和计算公式 173
8.4.2 SPSS中实现过程 174
8.4.3 结果和讨论 177
8.5 曲线估计 178
8.5.1 统计学上的定义和计算公式 178
8.5.2 SPSS中实现过程 178
8.5.3 结果和讨论 180
8.6 时间序列的曲线估计 184
8.6.1 统计学上的定义和计算公式 184
8.6.2 SPSS中实现过程 184
8.6.3 结果和讨论 186
8.7 含虚拟自变量的回归分析 188
8.7.1 统计学上的定义和计算公式 188
8.7.2 SPSS中实现过程 189
8.7.3 结果和讨论 190
8.8 逻辑回归分析 191
8.8.1 统计学上的定义和计算公式 191
8.8.2 SPSS中实现过程 195
8.8.3 结果和讨论 198
小结 201
思考与练习 202
第9章 聚类分析与判别分析 204
9.1 聚类分析与判别分析的基本概念 204
9.2 层次聚类分析中的Q型聚类 205
9.2.1 统计学上的定义和计算公式 205
9.2.2 SPSS中实现过程 208
9.2.3 结果和讨论 212
9.3 层次聚类分析中的R型聚类 215
9.3.1 统计学上的定义和计算公式 215
9.3.2 SPSS中实现过程 215
9.3.3 结果和讨论 217
9.4 快速聚类分析 218
9.4.1 统计学上的定义和计算公式 218
9.4.2 SPSS中实现过程 219
9.4.3 结果和讨论 222
9.5 判别分析 225
9.5.1 统计学上的定义和计算公式 225
9.5.2 SPSS中实现过程 226
9.5.3 结果和讨论 230
小结 235
思考与练习 236
第10章 因子分析 237
10.1 因子分析的定义和数学模型 237
10.1.1 统计学上的定义 237
10.1.2 数学模型 238
10.1.3 因子分析的4个基本步骤 239
10.1.4 确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析 239
10.1.5 构造因子变量 240
10.1.6 因子变量的命名解释 242
10.1.7 计算因子得分 242
10.2 SPSS中实现过程 242
10.2.1 SPSS中实现步骤 242
10.2.2 SPSS结果解释 247
10.2.3 讨论 253
小结 253
思考与练习 254
第11章 非参数检验 255
11.1 总体分布的卡方检验 255
11.1.1 统计学上的定义和计算公式 255
11.1.2 SPSS中实现过程 256
11.1.3 结果和讨论 259
11.2 二项分布检验 259
11.2.1 统计学上的定义和计算公式 259
11.2.2 SPSS中实现过程 260
11.2.3 结果和讨论 262
11.3 SPSS单样本变量值随机性检验 262
11.3.1 统计学上的定义和计算公式 262
11.3.2 SPSS中实现过程 263
11.3.3 结果和讨论 265
11.4 SPSS单样本K-S检验 265
11.4.1 统计学上的定义和计算公式 265
11.4.2 SPSS中实现过程 266
11.4.3 结果和讨论 267
11.5 两独立样本非参数检验 268
11.5.1 统计学上的定义和计算公式 268
11.5.2 SPSS中实现过程 270
11.5.3 结果和讨论 272
11.6 多独立样本非参数检验 274
11.6.1 统计学上的定义和计算公式 274
11.6.2 SPSS中实现过程 276
11.6.3 结果和讨论 277
11.7 两配对样本非参数检验 278
11.7.1 统计学上的定义和计算公式 278
11.7.2 SPSS中实现过程 280
11.7.3 结果和讨论 283
11.8 多配对样本非参数检验 284
11.8.1 统计学上的定义和计算公式 284
11.8.2 SPSS中实现过程 286
11.8.3 结果和讨论 289
小结 291
思考与练习 291