SPSS统计分析与应用

作者简介

《SPSS统计分析与应用》所有章节均按照“理论知识——操作步骤——实例分析”的顺序来安排结构，其基本框架是：第一部分，包括第1章和第2章，具体介绍SPSS软件的入门基础知识；第二部分，包括第3至第9章经典统计方法与SPSS的实现，具体介绍统计描述、统计推断、方差分析、非参数检验、相关分析和回归分析等；第三部分，包括第10至第15章，主要讲述现代统计分析方法与SPSS的实现，具体介绍聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、相应分析和典型相关分析等。书后的附录提供了SPSS函数对照表，以供读者在需要时进行查询。

书籍目录

第1章SPSS软件概述 1.1SPSS软件的主要特点 1.2SPSS软件的安装与退出 1.3SPSS软件的基本操作 第2章数据文件的结构与管理 2.1SPSS数据文件的结构 2.2建立数据文件 2.3读取外部数据 2.4数据编辑与保存 第3章数据整理 3.1数据排序 3.2数据排秩 3.3数据转置 3.4选择观测的子集 3.5数据分类汇总 3.6合并数据文件 3.7数据拆分 3.8计算新变量 3.9数据重新编码 3.10数据标准化 第4章描述统计 4.1概述 4.2频数分析与操作 4.3描述统计与操作 4.4探索性分析与操作 第5章参数估计与假设检验 5.1概述 5.2单样本T检验 5.3两独立样本T检验 5.4配对两样本T检验 第6章非参数检验 6.1概述 6.2卡方检验 6.3二项分布检验 6.4游程检验 6.5单样本K—S检验 6.6两独立样本检验 6.7多独立样本检验 6.8两配对样本检验 6.9多配对样本检验 第7章方差分析 7.1概述 7.2单因素单变量方差分析 7.3多因素单变量方差分析 第8章相关分析 8.1概述 8.2相关分析的理论与方法 8.3连续变量相关分析操作与实例 8.4离散变量相关分析操作与实例 第9章回归分析 9.1概述 9.2线性回归 9.3Logistic回归 第10章聚类分析 10.1概述 10.2系统聚类 10.3K—均值聚类 第11章判别分析 11.1概述 11.2费歇尔（Fisher）判别分析 11.3贝叶斯（Bayes）判别分析 11.4判别分析实例 第12章主成分分析 12.1概述 12.2主成分的数学描述 12.3SPSS操作与实例分析 第13章因子分析 13.1概述 13.2因子分析理论与方法 13.3SPSS操作与实例分析 第14章相应分析 14.1概述 14.2相应分析理论与方法 14.3SPSS操作与实例分析 第15章典型相关分析 15.1概述 15.2典型相关分析理论与方法 15.3SPSS操作与实例分析 第16章神经网络分析 16.1概述 16.2神经网络分析理论与方法 16.3SPSS操作与实例分析 附录SPSS函数对照表 参考文献

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《SPSS统计分析与应用》的编写力求以统计思想为主线，以当前使用最为广泛的SPSS19来做讲解，使广大的经济和管理工作者能够针对其所面临的实际问题，利用SPSS软件强大的统计功能快速而准确地解决问题。

章节摘录

版权页：   插图：   描述统计 4.1 概述 随着统计学的不断发展，统计学的内容越来越丰富。但就其基本内容而言，大体可以分为两类，即统计描述和统计推断。 统计描述是指如何搜集、整理、分析、研究并提供统计资料的理论和方法，用于说明总体的情况和特征。统计描述仅用于对搜集到的原始数据集进行总括和描述，而不必深入一层去试图推断已有数据之外的任何事情。因此，统计描述的主要作用是通过对现象进行调查或观察，然后将所得到的大量数据加以整理、简缩，用某些图表进行表现，并就这些数据的分布特征计算出一系列概括性的数字，包括频数、集中趋势指标、离散程度指标等。借助这些概括性的指标，人们就能从杂乱无章的数据（Data）中得到有意义的信息（Information）。 4.1.1频数分析 频数分析是指在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志进行归类排列，并计算各组的单位数。频数分析是统计描述的一种重要形式，通过对零乱的、分散的原始数据进行有次序的整理，形成一系列反映总体各组之间分布状况的数列，即分布数列。分布数列由两个要素构成，一个是总体按某标志所分的组，另一个是各组出现的单位数，即频数（Frequency）。 4.1.2集中趋势指标 集中趋势指标也叫平均指标，是社会经济统计广泛应用的一类综合指标，它表明同类现象在一定时间、地点和条件下所达到的一般水平，是总体内部各单位参差不齐的标志值的代表值。平均指标固然决定于总体内各单位个体的水平，但它反映的是总体的数量特征，是总体变量分布的一个重要的特征值。无论是自然现象或社会经济现象，很多变量的分布都表现为接近平均数的标志值居多，远离平均数的标志值较少，也即多数标志值以平均数为中心密集地分布在它的两侧，呈现出向心力作用下的集中趋势。 依据平均指标的具体代表意义和计算方式的不同，可以将其归纳为“数值平均数”和“位置平均数”两大类。常用的“数值平均数”有算术平均数、调和平均数、几何平均数等，常用的位置平均数有中位数和众数。 （1）算术平均数（Mean）：由样本标志值的总和除以样本数据个数得出。算术平均数是描述样本集中趋势最常用的统计量。算术平均数指标仅适用于定比数据和定距数据。 （2）中位数（Median）：是将样本标志值按大小顺序排列之后，位于中间位置的那个标志值。中位数由于不受个别异常值的影响，所以稳健性比算术平均数高。中位数指标适用于定比数据、定距数据和定序数据。 （3）众数（Mode）：是指在总体中出现频数最大的那个标志值。众数也是一种位置平均数，不受异常值的影响，在实际工作中应用较为普遍。例如，市场上销量最大的服装款式和颜色，即通常所称的“流行款式”、“流行色”。众数指标适用于定比数据、定距数据、定序数据和定类数据。

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