本书的编写通俗易懂、详细地介绍统计学方法,然后借助于SPSS软件去实现。对于SPSS所输出的结果给予合理、详尽的解释,即统计学方法、SPSS操作、分析结果解释齐头并进,尤其强调统计学方法的介绍与分析结果的解释。
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书名 | SPSS与统计分析(附光盘) |
分类 | 经济金融-金融会计-会计 |
作者 | 宇传华 |
出版社 | 电子工业出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书的编写通俗易懂、详细地介绍统计学方法,然后借助于SPSS软件去实现。对于SPSS所输出的结果给予合理、详尽的解释,即统计学方法、SPSS操作、分析结果解释齐头并进,尤其强调统计学方法的介绍与分析结果的解释。 内容推荐 SPSS是世界公认的标准统计软件之一。由于其易学易用,深受广大用户,特别是非统计学专业人员的青睐。本书共24章,分基础篇和高级篇两部分,基础篇介绍了SPSS的基本知识和常用统计学方法;高级篇囊括了大量现代统计学分析方法,如决策树分析、多项分类logistic回归、Poisson回归、重复测量资料分析、混合效应模型分析、时间序列分析、信度分析、结合分析、对应分析等。 本书编写特色在于:先尽可能通俗易懂地介绍统计学方法,然后借助于SPSS软件实现这些方法,对于SPSS运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。本书特别注重统计学方法的介绍,以及软件输出结果的解释。本书在附带光盘中提供了94个实例数据,可供读者调用、练习。附录C以框架流程图形式列出了基于本书的统计学方法选择方案,供读者选择统计学分析方法时参考。 本书既可作为统计学理论学习的参考,也可作为SPSS数据分析的实习教材,还可作为统计学工作者或与数据分析有关人员的参考书。 目录 基础篇 第1章 概述 1.1 SPSS简介 1.2使用SPSS进行数据分析的基本步骤 1.3主要窗口和功能 1.3.1数据编辑窗口 1.3.2结果浏览窗口 1.3.3程序编辑窗口 1.4通过数据编辑窗口输入数据 1.4.1使用数据编辑窗口输入数据 1.4.2定义变量 1.4.3数据输入实例 1.5 SPSS数据文件的存取 1.5.1存取保存的SPSS文件 1.5.2读取保存的数据文件 1.5.3读取Excel电子表格数据文件 1.5.4读取Access数据库(ODBC数据接口) 1.5.5保存SPSS数据文件 1.6数据的编辑与整理 1.6.1发现重复数据 1.6.2选择数据 1.6.3定义权重 1.6.4数据排序 1.6.5数据表转置 1.6.6数据表合并 1.6.7数据表拆分(指定分组分析变量) 1.6.8数据汇总 1.6.9查找数据 1.7数据转换 1.7.1公式计算 1.7.2数据编码 1.7.3替代缺失数据 1.7.4数据例编秩 1.7.5频数分组 1.8帮助的获取 1.8.1按专题组织的帮助 1.8.2通过对话框内的Help按钮使用帮助 1.8.3使用对话框中的提示帮助 1.8.4在结果输出窗口使用提示帮助 1.8.5使用统计教练 1.8.6使用联机帮助和网络讨论组 第2章 数据类型与统计学描述 2.1数据分类 2.2制作频数表 2.2.1区间数据频数分段 2.2.2用Frequencies编制频数表 2.3用Desccriptives进行区间数据的统计描述 2.3.1操作过程 2.3.2结果解释 2.4用Explore进行区间数据的统计描述 2.4.1操作过程 2.4.2结果解释 2.5用Bivariate进行变量间的相关与协方差分析 2.5.1操作过程 2.5.2结果解释 2.5.3描述性统计分析过程的比较 2.6名义数据的统计描述 2.6.1单个名义变量的描述分析 2.6.2多指标的描述分析 第3章 概率分布与正态性检验 3.1概率分布 3.1.1正态分布 3.1.2二项分布 3.1.3 Poisson分布 3.2抽样分布 3.2.1 t分布 3.2.2 X2布 3.2.3 F分布 3.3正态性检验 3.3.1 P—P图法 3.3.2 Q—Q图法 3.313直方图、箱式图与茎叶图 3.3.4计算法 第4章 区间估计与假设检验 4.1均数的区间估计 4.1.1α已知时总体均数的置信区间 4.1.2α未知时总体均数的置信区间 4.1.3两总体均数间差值的置信区间 4.2总体方差、总体标准差的置信区间 4.3率的区间估计 4.3.1总体率的置信区间 4.3.2两总体率差值的置信区间 4.4假设检验与两类错误 4.4.1假设检验的概念与原理 4.4.2假设检验的两类错误 4.4.3假设检验的基本步骤 4.5样本含量的估计与检验效能 4.5.1影响样本量大小的因素 4.5.2总体均数区间估计的样本含量 4.5.3样本均数与总体均数比较样本含量估计 4.5.4完全随机设计两样本均数比较的样本含量估计 4.5.5完全随机设计多个样本均数比较的样本含量估计 4.5.6估计总体率时的样本含量估计 4.5.7样本率与总体率比较的样本含量估计 4.5.8两样本率比较的样本含量估计 4.5.9多个样本率比较的样本含量估计 4.5.10直线相关分析的样本含量估计 4.5.11检验效能 第5章 区间数据的统计推断 5.1 f检验 5.1.1单个总体均数的f检验 5.1.2独立样本成组f检验 5.1.3成对样本f检验 5.2单向方差分析 5.2.1两组资料的单向方差分析 5.2.2多组资料的单向方差分析 5.3双向方差分析 5.3.1基本分析步骤 5.3.2关于tJnivariate过程对话框的说明 5.4对比与事后检验 5.4.1对比 5.4.2事后检验 5.5方差齐性检验 第6章 名义分类数据的统计推断 6.1四格表数据的卡方检验 6.1.1一般四格表卡方检验 6.1.2连续校正卡方检验 6.2 RxC无序列联表的卡方检验 6.2.1多个样本率的卡方检验 6.2.2多个样本构成的卡方检验 6.3 Fisher's精确检验 6.3.1四格表的精确概率法 6.3.2 RxC列联表精确概率 第7章 有序数据的统计推断 7.1 RxC单向有序列联表的检验 7.1.1 Wilcoxon秩和检验 7.1.2趋势x2检验 7.1.3 Kruskal.Wallis检验 7.1.4实例与操作 7.2双向有序列联表的检验 7.2.1Spearman等级相关 7.2.2 Jonckheere.Terpstra检验 7.2.3 Cochran—Mantel.Haenszel统计分析 7.3几个相关有序样本的非参数检验 7.3.1 2相关样本的秩检验 7.3.2多组相关样本检验 第8章 简单线性回归与相关 8.1一般的简单线性回归 8.1.1线性回归的概念 8.1.2建立线性回归方程 8.1.3回归系数的假设检验 8.1.4实例与操作 8.2加权的简单线性回归 8.2.1加权最小二乘估计 8.2.2加权线性回归方程的假设检验 8.2.3实例与操作 8.3简单线性相关 8.3.1概念 8.3.2线性相关系数的意义和计算 8.3.3相关系数的假设检验 8.3.4实例与操作 第9章 曲线回归与非线性回归 9.1曲线直线化变换方法 9.1.1变量的变换 9.1.2变量变换后实现线性回归的步骤 9.1.3实例与操作 9.2曲线回归 9.2.1一般步骤 9.2.2 SPSS操作提示 9.2.3实例与操作 9.3非线性回归 9.3.1基本原理 9.3.2 SPSS操作提示 9.3.3实例与操作 第10章 多重线性回归与相关 10.1多项式回归 10.2多重回归分析方法 10.2.1多重回归模型 10.2.2参数估计 10.2.3回归方程的假设检验与配合适度评价 10.2.4自变量的选择 10.2.5 SPSS操作提示 10.2.6实例与操作 10.3共线性解决方案与校正 10.3.1多重共线性的诊断 10.3.2共线性解决方案 10.4.残差分析与回归诊断 10.5交互作用与哑变量问题 10.5.1交互作用 10.5.2哑变量的设置 10.6复相关系数与偏相关系数 10.6.1复相关系数、决定系数与调整决定系数 10.6.2偏相关系数 第11章 统计图的制作 11.1条图 11.2 3-D条图 11.3线图 11.4面积图 11.5圆图 11.6高低图 11.7帕累托图 11.8质量控制图 11.9箱图 11.10误差条图 11.11分群金字塔图 11.12散点图 11.13直方图 11.14 P—P概率图 11.15 Q—Q概率图 11.16序列图 11.17统计图形的编辑加工 11.17.1图形编辑窗口简介 11.17.2图形特征的编辑 11.17.3坐标轴编辑 11.17.4图例的编辑 11.17.5添加和显示,隐藏图形元素 第12章 诊断试验评价与ROC分析 12.1常用的诊断试验评价指标 12.1.1正确率 12.1.2灵敏度 12.1.3特异度 12.1.4 Youden指数 12.1.5阳性似然比 12.1.6阴性似然比 12.1.7阳性预测价值 12.1.8阴性预测价值 12.1.9优势比及其有关指标 12.1.10 Kappa 12.2ROC曲线 12.2.1 ROC分析的基本原理 12.2.2 SPSS操作说明 12.2.3实例与结果解释 第13章 缺失值分析 13.1缺失值分析简介 13.1.1基本概念 13.1.2缺失机制 13.1.3缺失值的常用处理方法 13.2 SPSS操作提示 13.2.1 SPSS的缺失值处理方法 13.2.2缺失值处理的SPSS操作 13.3结果解释 高级篇 第14章 logistic回归 14.1二项分类logistic回归 14.1.1方法介绍 14.1.2 SPSS操作选项说明 14.1.3实例与结果解释 14.2条件logistic回归 14.2.1方法介绍 14.2.2 SPSS操作选项说明 14.2.3实例与结果解释 14.3有序logistic回归 14.3.1方法介绍 14.3.2 SPSS操作选项说明 14.3.3实例与结果解释 14.4多项分类logistic回归 14.4.1方法介绍 14.4.2 SPSS操作选项说明 14.4.3实例与结果解释 第15章 对数线性模型与Poisson回归 15.1列联表的对数线性模型 15.1.1方法介绍 15.1.2实例与操作 15.2 Poisson回归 15.2.1基本原理 15.2.2实例与操作 第16章 生存分析与COX模型 16.1常用术语 16.2非参数分析 16.2.1寿命表法 16.2.2 Kaplan.Meier法 16.3Cox回归模型 16.3.1方法介绍 16.3.2实例与操作 16.4时间依存变量的处理方法 16.4.1时间依存变量Cox模型 16.4.2 Cox w/Time.Dep Cov过程操作说明 第17章 聚类、判别与决策树分析 17.1概述 17.1.1聚类分析基础知识 17.1.2判别分析基础知识 17.1.3 SPSS聚类和判别分析模块 17.2聚类分析 17.2.1二阶段聚类 17.2.2 K中心聚类 17.2.3层次聚类 17.3判别分析 17.4决策树分析 17.4.1基本原理 17.4.2 SPSS 13.0中的决策树 17.4.3操作提示 17.4.4结果解释 第18章 主成分分析与因子分析 18.1主成分分析 18.1.1概述 18.1.2实例与操作 18.2因子分析 18.2.1概述 18.2.2实例与操作 18.3主成分分析与因子分析的联系及区别 第19章 多因素方差分析 19.1随机区组设计及其方差分析 19.1.1概述 19.1.2实例与操作 19.2析因设计及其方差分析 19.2.1概述 19.2.2实例与操作 19.3嵌套设计及其方差分析 19.3.1概述 19.3.2实例与操作 19.4交叉设计及其方差分析 19.4.1概述 19.4.2实例与操作 第20章 重复测量与混合效应模型 20.1重复测量方差分析 20.1.1分层随机抽样重复测量数据 20.1.2重复测量设计I临床试验数据 20.2线性混合效应模型 20.2.1分层随机抽样调查数据的混合效应模型分析 20.2.2重复测量数据的混合效应模型分析 第21章 多变量方差分析 21.1单因素设计资料的多元方差分析 21.1.1单样本分析 21.1.2两样本单因素设计资料 21.2多因素资料的多元方差分析 21.2.1两因素设计 21.2.2配对设计资料的多元方差分析 21.2.3重复测量设计资料的多元方差分析 2l.3典型相关 第22章 时间序列分析 22.1概述 22.1.1时间序列数据及其分析方法 22.1.2时间序列分析的模型、公式和记号 22.1.3 SPSS时间序列分析功能 22.2时间序列数据的预处理 22.2.1定义日期变量 22.2.2创建时间序列 22.2.3填补缺失数据 22.3指数平滑法 22.3.1指数平滑法的原理 22.3.2指数平滑法的操作 22.3.3指数平滑法的结果和解释 22.4自回归模型 22.4.1概述 22.4.2自回归过程介绍 22.4.3分析实例 22.5 ARIMA模型 22.5.1概述 22.5.2 ARIMA模型识别、建模和模型评价详解 22.5.3带有季节因子的ARIMA模型 22.6季节性结构分量模型 22.6.1概述 22.6.2分析实例 第23章 信度分析 23.1重复测量法与分半信度法 23.1.1方法介绍 23.1.2实例与操作 23.2 Cronbach α系数 23.2.1方法介绍 23.2.2 SPSS操作选项说明 23.2.3实例描述 23.3Collen Kappa系数 23.3.1方法介绍 23.3.2实例描述 23.3.3操作选项说明 23.3.4结果解释 23.4 Kendall和谐系数(Kendall’s Coefficient of Concordance) 23.4.1方法介绍 23.4.2实例描述. 23.4.3 SPSS操作选项说明 23.4.4主要结果 第24章 对应分析与结合分析 24.1对应分析 24.1.1方法介绍 24.1.2 SPSS操作选项说明 24.1.3实例分析 24.2结合分析 24.2.1方法介绍 24.2.2 SPSS操作选项说明 24.2.3实例分析 附录A SPSS函数 附录B SPSS统计分析程序简介 附录C 统计分析方法路径图 参考文献 |
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