本书把统计分析知识融合到SPSS软件的学习之中，在学习SPSS统计分析的同时，读者也可以回顾或者学习统计分析的理论和技巧。本书内容涵盖了SPSS统计软件的大部分功能，从PASW Statistics软件（即SPSS 17.0）的安装、数据文件的建立和操作，到T检验、回归分析、到生存分析、对应分析、试验设计与分析。本书是熟悉和掌握SPSS各个模块统计分析功能最好的参考教材之一。

本书基于SPSS 17.0进行编写。首先介绍调查、概率、统计等方面的基本知识，然后结合案例讲解如何在SPSS中进行分析。对几种常用的统计分析方法，如探索性分析、假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析等，全书穿插有大量经典的案例分析，读者在解决实际问题的过程中能得到锻炼和提高。每章最后还给出了例题，读者可以通过解决它们来巩固和提高使用SPSS进行统计分析的能力。

本书将统计分析原理和软件操作完美结合起来，既适合作为一般统计课程的参考用书，也可供相关专业的本科生、研究生、教师以及其他统计分析人士自学与参考。

第1章　统计学基础知识　

　1.1　统计学概述　

　　1.1.1　统计学的发展历程　

　　1.1.2　统计学观念　

　　1.1.3　统计学现状　

　1.2　统计调查基础　

　　1.2.1　统计调查简述　

　　1.2.2　资料整理简述　

　　1.2.3　统计分组介绍　

　　1.2.4　数据的计量与类型　

　　1.2.5　统计指标简介　

　1.3　常用概率分布　

　　1.3.1　事件与概率　

　　1.3.2　概率分布原理　

　　1.3.3　常用概率分布　

　1.4　多元统计分析简介　

　习题　

第2章　数据编辑和整理　

　2.1　数据和文件概述　

　　2.1.1　数据编辑器概览　

　　2.1.2　数据编辑操作　

　　2.1.3　数据类型和格式　

　　2.1.4　操作符和表达式　

　　2.1.5　数据文件简述　

　2.2　数据文件处理　

　　2.2.1　数据排序　

　　2.2.2　文件拆分　

　　2.2.3　文件合并　

　　2.2.4　文件转置　

　　2.2.5　变量求秩　

　　2.2.6　变量编码　

　　2.2.7　计算新变量　

　　2.2.8　记录加权　

　2.3　分类汇总　

　2.4　数据文件的结构重组　

　　　　2.4.1　数据格式介绍　

　　2.4.2　PASW文件重组简介　

　　2.4.3　对横向格式的重组　

　　2.4.4　对纵向格式的重组　

　2.5　缺失值分析　

　　2.5.1　缺失值分析简介　

　　2.5.2　案例应用——收入调查分析　

　　习题　

第3章　数据探索　

　3.1　汇总报告分析　

　　3.1.1　个案汇总过程　

　　3.1.2　按行汇总　

　　3.1.3　按列汇总　

　　3.1.4　OLAP汇总　

　3.2　探索性分析　

　　3.2.1　频率分析　

　　3.2.2　描述性分析　

　　3.2.3　探索性分析　

　　3.2.4　交叉表分析　

　3.3　作图分析　

　　3.3.1　作图基本操作　

　　3.3.2　作图实例　

　习题　

第4章　假设检验　

　4.1　均值检验　

　　4.1.1　均值比较简介　

　　4.1.2　案例应用——袋装食品的重量检验　

　4.2　T检验　

4.2.1 单样本T检验

4.2.2 两独立样本T检验

4.2.3 配对样本T检验

 4.3 非参数检验简介

4.3.1 非参数检验与参数检验的比较

4.3.2 非参数检验的特点

 4.4 卡方检验

4.4.1 卡方检验简述

4.4.2 案例应用——测验得分检验

 4.5 二项检验

4.5.1 原理简介

4.5.2 案例应用——产品合格率检验

 4.6 游程检验

4.6.1 原理简介

4.6.2 案例应用——投掷硬币的随机性检验

 4.7 单样本K—S检验

4.7.1 原理简介

4.7.2 案例应用——身高和体重的分布检验1

 4.8 两独立样本检验

4.8.1 原理简介

4.8.2 案例应用——收入水平的一致性检验

 4.9 七个独立样本检验

4.9.1 原理简介

4.9.2 案例应用——身高和体重的分布检验2

 4.10 两相关样本检验

4.10.1 原理简介

4.10.2 案例应用——减肥药的疗效检验

 4.11 七个相关样本检验

4.11.1 原理简介

4.11.2 案例应用——商场促销的效果检验

 习题

第5章 相关分析

 5.1 相关分析简述

5.1.1 常用相关系数

5.1.2 PASW中的相关分析

 5.2 简单相关分析

 5.3 偏相关分析

5.3.1 偏相关分析的基本原理

5.3.2 案例应用——身高与肺活量的相关分析2

 习题

第6章 线性回归分析

 6.1 回归分析简介

 6.2 一元线性回归的基本原理

 6.3 多元线性回归

6.3.1 多元线性回归原理简介

6.3.2 关于模型假设的其他检验

6.3.3 案例应用——环境对植物生长量的影响分析

 习题

第7章 逻辑回归

 7.1 逻辑回归简介

 7.2 二元逻辑回归

7.2.1 二元逻辑回归原理

7.2.2 案例应用——信用评估分析

 7.3 多元逻辑回归分析

7.3.1 多元逻辑回归原理

7.3.2 案例应用——旅游偏好分析

 习题

第8章 非线性回归

 8.1 非线性回归

8.1.1 PASW中的非线性回归

8.1.2 案例应用——投入与产出的关系研究

 8.2 加权回归分析

8.2.1 PASW中的加权回归分析

8.2.2 案例应用——新产品的销售分析

 8.3 有序回归

8.3.1 案例应用——药品的疗效分析

 8.4 概率单位回归分析

8.4.1 概率单位回归分析简介

8.4.2 案例应用——杀虫剂的效果分析

 8.5 最佳尺度回归

8.5.1 最佳尺度回归简介

8.5.2 案例应用——不同饮料的偏好分析

 习题

第9章 方差分析

 9.1 方差分析简介

 9.2 单因素方差分析

9.2.1 基本原理

9.2.2 案例应用——雨量对产量的影响分析

 9.3 多因素方差分析

9.3.1 原理与方法

9.3.2 案例应用——影响销售量的因素分析

 9.4 协方差分析

9.4.1 协方差分析介绍

9.4.2 案例应用——肥料的增产效果分析

 9.5 重复测量设计的方差分析

9.5.1 原理与方法

9.5.2 案例应用——环境对人反应速度的影响分析

 习题

第10章 聚类分类

 10.1 聚类分析简介

10.1.1 聚类方法简述

10.1.2 聚类分析原理

 10.2 快速聚类

10.2.1 快速聚类简介

10.2.2 案例应用——鸢尾花的归类分析1

 10.3 系统聚类

10.3.1 系统聚类简述

10.3.2 案例应用——汽车车型的归类分析

 10.4 两步聚类

10.4.1 两步聚类简述

10.4.2 案例应用——鸢尾花的归类分析2

 习题

第11章 判别分析

 11.1 判别分析简介

 11.2 一般判别分析

 11.3 逐步判别分析

11.3.1 案例应用——家庭收支的判别分析

 习题

第12章 因子分析

 12.1 因子分析简介

12.1.1 因子分析原理

12.1.2 因子分析和主成分分析

12.1.3 因子分析的基本步骤

 12.2 案例应用——社会经济状况分析

 习题

附录 SPSS China培训认证中心简介