在电信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、科研、教育等行业，都会需要统计，而在科技发达的今天，我们可以利用计算机软件帮助我们增强工作效率，SPSS软件就是这么一种软件，它是全球专业统计分析软件的佼佼者，但是要学会熟练地应用好这个软件，并不那么简单，本书旨在为此而编写。

本书以日常统计中经常用到的统计分析功能为学习目标，结合具体实例介绍SPSS的应用。书中先对统计分析功能的原理进行了介绍，然后通过实例讲解SPSS操作过程，最后分析结果的解释。

SPSS是应用最广泛的统计软件之一，在很多领域深受用户的好评。本书以SPSS 16.0为基础，详细介绍了多种统计分析方法的原理和实现技术。全书共分10章，主要内容包括SPSS简介，变量、数据文件、系统参数，统计描述，均值比较和T检验，方差分析，相关分析，回归分析，聚类分析与判别分析，因子分析和非参数检验。

本书统计理论严谨，文字浅显易懂，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学习使用。

第1章 SPSS简介

  1.1 SPSS的发展

  1.2 SPSS的版本

  1.3 SPSS的运行方式

  1.4 SPSS的启动、主界面和退出

1.4.1 启动SPSS

1.4.2 SPSS的数据编辑窗口

1.4.3 SPSS结果输出窗口

1.4.4 退出SPSS

  1.5 SPSS的帮助系统

1.5.1 Help菜单中的topics命令

1.5.2 Help菜单中的tutorial命令

1.5.3 各种对话框中的Help按钮

1.5.4 有关统计方法指导

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第2章 变量、数据文件、系统参数

  2.1 定义变量

2.1.1 变量的定义信息

2.1.2 变量定义信息的复制

  2.2 数据的输入与保存

2.2.1 录人数据的一般方法

2.2.2 录入带有变量值标签的数据

2.2.3 SPSS数据文件的保存

  2.3 数据的编辑

2.3.1 单元值的修改

2.3.2 增加和删除一个个案（Case）

2.3.3 数据的排序

2.3.4 数据的行列互换

2.3.5 选取个案子集

2.3.6 数据分类汇总

2.3.7 缺失值的替代

2.3.8 数据次序确定

  2.4 变量的操作

2.4.1 增加和删除一个变量（Variable）

2.4.2 指定加权变量

2.4.3 根据已存在的变量建立新变量

2.4.4 产生计数变量

2.4.5 变量的重新赋值

2.4.6 变量的自动赋值（Automatic Recode）

2.4.7 变量定义信息的查询

2.4.8 变量集的定义和使用

  2.5 数据文件的合并和分组

2.5.1 数据文件的纵向合并

2.5.2 数据文件的横向合并

2.5.3 数据文件的分组（split）

  2.6 读人其他格式文件数据

2.6.1 读取固定格式的文本文件

2.6.2 读取自由格式的文本文件

2.6.3 读取dBASE软件文件（.dbf）

2.6.4 读取Excel软件文件（.xls）

2.6.5 读取数据库文件

  2.7 SPSS运行环境设置

2.7.1 SPSS状态栏的显示和隐藏

2.7.2 SPSS网格线的显示和隐藏

2.7.3 SPSS菜单的增加和删除

2.7.4 SPSS字体的设置

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第3章 统计描述

  3.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean）

3.1.1 统计学上的定义和计算公式

3.1.2 SPSS中实现过程

3.1.3 结果和讨论

  3.2 中位数（Median）

3.2.1 统计学上的定义和计算公式

3.2.2 SPSS中实现过程

3.2.3 结果和讨论

  3.3 众数（Mode）

3.3.1 统计学上的定义和计算公式

3.3.2 SPSS中实现过程

3.3.3 结果和讨论

  3.4 全距（Range）

3.4.1 统计学上的定义和计算公式

3.4.2 SPSS中实现过程

3.4.3 结果和讨论

  3.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）

3.5.1 统计学上的定义和计算公式

3.5.2 SPSS中实现过程

3.5.3 结果和讨论

  3.6 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles）

3.6.1 统计学上的定义

3.6.2 SPSS中实现过程

3.6.3 结果和讨论

  3.7 频数（Frequency）

3.7.1 统计学上的定义和计算公式

3.7.2 SPSS中实现过程

3.7.3 结果和讨论

  3.8 峰度（Kurtosis）

3.8.1 统计学上的定义和计算公式

3.8.2 SPSS中实现过程

3.8.3 结果和讨论

  3.9 偏度（Skewness）

3.9.1 统计学上的定义和计算公式

3.9.2 SPSS中实现过程

3.9.3 结果和讨论

  3.10 标准化z分数及其线性转换

3.10.1 统计学上的定义和计算公式

3.10.2 SPSS中实现过程

3.10.3 结果和讨论

  3.11 探索分析

3.11.1 统计学上的定义和计算公式

3.11.2 SPSS中实现过程

3.11.3 结果和讨论

  3.12 交叉列联表分析

3.12.1 统计学上的定义和计算公式

3.12.2 SPSS中实现过程

3.12.3 结果和讨论

  3.13 多选项分析

3.13.1 统计学上的定义和计算公式

3.13.2 SPSS中实现过程

3.13.3 结果和讨论

  3.14 基本统计分析的报表制作

3.14.1 报表分类

3.14.2 SPSS中实现过程

3.14.3 结果和讨论

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第4章 均值比较和T检验

  4.1 Means过程

4.1.1 统计学上的定义和计算公式

4.1.2 SPSS中实现过程

4.1.3 结果和讨论

  4.2 单一样本T检验

4.2.1 统计学上的定义和计算公式

4.2.2 SPSS中实现过程

4.2.3 结果和讨论

  4.3 两独立样本T检验

4.3.1 统计学上的定义和计算公式

4.3.2 SPSS中实现过程

4.3.3 结果和讨论

  4.4 两配对样本T检验

4.4.1 统计学上的定义和计算公式

4.4.2 SPSS中实现过程

4.4.3 结果和讨论

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第5章 方差分析

  5.1 方差分析基本概念

  5.2 单因素方差分析

5.2.1 统计学上的定义和计算公式

5.2.2 SPSS中实现过程

5.2.3 结果和讨论

  5.3 多因素方差分析

5.3.1 统计学上的定义和计算公式

5.3.2 SPSS中实现过程

5.3.3 结果和讨论

  5.4 协方差分析

5.4.1 统计学上的定义和计算公式

5.4.2 SPSS中实现过程

5.4.3 结果和讨论

  小结

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第6章 相关分析

  6.1 相关分析的基本概念

6.2 二元定距变量的相关分析

6.2.1 统计学上的定义和计算公式

6.2.2 SPSS中实现过程

6.2.3 结果和讨论

6.2.4 绘制相关散点图

  6.3 二元定序变量的相关分析

6.3.1 统计学上的定义和计算公式

6.3.2 SPSS中实现过程

6.3.3 结果和讨论

  6.4 偏相关分析

6.4.1 统计学上的定义和计算公式

6.4.2 SPSS中实现过程

6.4.3 结果和讨论

  6.5 距离相关分析

6.5.1 统计学上的定义和计算公式

6.5.2 SPSS中实现过程

6.5.3 结果和讨论

  小结

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第7章 回归分析

  7.1 回归分析基本概念

  7.2 一元线性回归分析

7.2.1 统计学上的定义和计算公式

7.2.2 SPSS中实现过程

7.2.3 结果和讨论

  7.3 多元线性回归分析

7.3.1 统计学上的定义和计算公式

7.3.2 SPSS中实现过程

7.3.3 结果和讨论

  7.4 非线性回归分析

7.4.1 统计学上的定义和计算公式

7.4.2 SPSS中实现过程

7.4.3 结果和讨论

  7.5 曲线估计

7.5.1 统计学上的定义和计算公式

7.5.2 SPSS中实现过程

7.5.3 结果和讨论

  7.6 时间序列的曲线估计

7.6.1 统计学上的定义和计算公式

7.6.2 SPSS中实现过程

7.6.3 结果和讨论

  7.7 含虚拟自变量的回归分析

7.7.1 统计学上的定义和计算公式

7.7.2 SPSS中实现过程

7.7.3 结果和讨论

  7.8 逻辑回归分析

7.8.1 统计学上的定义和计算公式

7.8.2 SPSS中实现过程

7.8.3 结果和讨论

  小结

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第8章 聚类分析与判别分析

  8.1 聚类分析与判别分析的基本概念

  8.2 层次聚类分析中的Q型聚类

8.2.1 统计学上的定义和计算公式

8.2.2 SPSS中实现过程

8.2.3 结果和讨论

  8.3 层次聚类分析中的R型聚类

8.3.1 统计学上的定义和计算公式

8.3.2 SPSS中实现过程

8.3.3 结果和讨论

  8.4 快速聚类分析

8.4.1 统计学上的定义和计算公式

8.4.2 SPSS中实现过程

8.4.3 结果和讨论

  8.5 判别分析

8.5.1 统计学上的定义和计算公式

8.5.2 SPSS中实现过程

8.5.3 结果和讨论

  小结

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第9章 因子分析

  9.1 因子分析的定义和数学模型

9.1.1 统计学上的定义

9.1.2 数学模型

9.1.3 因子分析的4个基本步骤

9.1.4 确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析

9.1.5 构造因子变量

9.1.6 因子变量的命名解释

9.1.7 计算因子得分

  9.2 SPSS中实现过程

9.2.1 SPSS中实现步骤

9.2.2 SPSS结果解释

9.2.3 讨论

  小结

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第10章 非参数检验

  10.1 总体分布的卡方（chi-square）检验

10.1.1 统计学上的定义和计算公式

10.1.2 SPSS中实现过程

10.1.3 结果和讨论

  10.2 二项分布检验

10.2.1 统计学上的定义和计算公式

10.2.2 SPSS中实现过程

10.2.3 结果和讨论

  10.3 SPSS单样本变量值随机性检验

10.3.1 统计学上的定义和计算公式

10.3.2 SPSS中实现过程

10.3.3 结果和讨论

  10.4 SPSS单样本K-S检验

10.4.1 统计学上的定义和计算公式

10.4.2 SPSS中实现过程

10.4.3 结果和讨论

  10.5 两独立样本非参数检验

10.5.1 统计学上的定义和计算公式

10.5.2 SPSS中实现过程

10.5.3 结果和讨论

  10.6 多独立样本非参数检验

10.6.1 统计学上的定义和计算公式

10.6.2 SPSS中实现过程

10.6.3 结果和讨论

  10.7 两配对样本非参数检验

10.7.1 统计学上的定义和计算公式

10.7.2 SPSS中实现过程

10.7.3 结果和讨论

  10.8 多配对样本非参数检验

10.8.1 统计学上的定义和计算公式

10.8.2 SPSS中实现过程

10.8.3 结果和讨论

  小结

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