SPSS統計分析方法及應用

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書名：SPSS統計分析從入門到精通

作者：杜強

豆瓣評分：7.3

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2009-3

頁數：580

內容簡介：

《SPSS統計分析從入門到精通》基於SPSS個人版本SPSS 15.0 for Windows編寫，致力於使讀者全面了解SPSS，了解和學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作，《SPSS統計分析從入門到精通》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟體的實際應用。全書25章，分4個部分。第1-3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4-18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第20-25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括：上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。

⑶ 統計分析與spss應用是學什麼的

就是講怎樣使用spss軟體進行統計分析的，下面是關於spss的介紹：
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生於20世紀60年代末研製，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了SPSS總部。1984年SPSS總部首先推出了世界上第一個統計分析軟體微機版本SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的開發方向，極大地擴充了它的應用范圍，並使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。迄今SPSS軟體已有30餘年的成長歷史。全球約有25萬家產品用戶，它們分布於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業，是世界上應用最廣泛的專業統計軟體。SPSS操作界面2009年7月28日，IBM以12億美元現金收購統計分析軟體公司SPSS。具體的收購方式為，IBM將以每股50美元的價格收購SPSS，該交易將全部以現金形式支付，預計於年底前完成。
SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，存儲時則是專用的SPO格式，可以轉存為HTML格式和文本格式。對於熟悉老版本編程運行方式的用戶，SPSS還特別設計了語法生成窗口，用戶只需在菜單中選好各個選項，然後按「粘貼」按鈕就可以自動生成標準的SPSS程序。極大的方便了中、高級用戶。
SPSS輸出結果雖然漂亮，但不能為WORD等常用文字處理軟體直接打開，只能採用拷貝、粘貼的方式加以交互。這可以說是SPSS軟體的缺陷。
SPSS圖表製作20世紀60年代末，美國斯坦福大學的三位研究生研製開發了最早的統計分析軟體SPSS，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了SPSS總部。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一個統計分析軟體微機版本SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的開發方向，從而確立了個人用戶市場第一的地位。同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。目前已經在國內逐漸流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。
SPSS for Windows是一個組合式軟體包，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。
SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種各種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP並稱為國際上最有影響的三大統計軟體。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟體完成的計算和統計分析，可以不必說明演算法，由此可見其影響之大和信譽之高。最新的12.0版採用DAA（Distributed Analysis Architechture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，依靠於諸多競爭對手。但是它很難與一般辦公軟體如Office或是WPS2000直接兼容，在撰寫調查報告時往往要用電子表格軟體及專業制圖軟體來重新繪制相關圖表，已經遭到諸多統計學人士的批評；而且SPSS作為三大綜合性統計軟體之一，其統計分析功能與另外兩個軟體即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。
雖然如此，SPSS for Windows由於其操作簡單，已經在我國的社會科學、自然科學的各個領域發揮了巨大作用。該軟體還可以應用於經濟學、生物學、心理學、地理學、醫療衛生、體育、農業、林業、商業、金融等各個領域。
[編輯本段]SPSS發展歷史簡介
1968年：斯坦福大學三位學生創建了SPSS
1968年：誕生第一個用於大型機的統計軟體
1975年：在芝加哥成立SPSS總部
1984年：推出用於個人電腦的SPSS/PC+
1992年：推出Windows版本，同時全球自SPSS 11.0起，SPSS全稱為「Statistical Proct and Service Solutions」，即「統計產品和服務解決方案」
2009年：SPSS公司宣布重新包裝旗下的SPSS產品線，定位為預測統計分析軟體(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：
PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：統計分析
PASW Modeler (formerly Clementine) ：數據挖掘
Data Collection family (formerly Dimensions)：數據收集
PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企業應用服務
[編輯本段]SPSS Statistics功能介紹
1．增強的數據管理功能
在10版以後，SPSS的每個新增版本都會對數據管理功能作一些改進，以使用戶的使用更為方便。13版中的改進可能主要有以下幾個方面：
1）超長變數名：在12版中，變數名已經最多可以為64個字元長度，13版中可能還要大大放寬這一限制，以達到對當今各種復雜數據倉庫更好的兼容性。
2）改進的Autorecode過程：該過程將可以使用自動編碼模版，從而用戶可以按自定義的順序，而不是默認的ASCII碼順序進行變數值的重編碼。另外，Autorecode過程將可以同時對多個變數進行重編碼，以提高分析效率。
3）改進的日期/時間函數：本次的改進將集中在使得兩個日期/時間差值的計算，以及對日期變數值的增減更為容易上。
2．完善的結果報告功能
從10版起，對數據和結果的圖表呈現功能一直是SPSS改進的重點。在16版中，SPSS推出了全新的常規圖功能，報表功能也達到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現的一些問題，以及用戶的需求對圖表功能作進一步的改善。
1）統計圖：在經過一年的使用後，新的常規圖操作界面已基本完善，本次的改進除使得操作更為便捷外，還突出了兩個重點。首先在常規圖中引入更多的交互圖功能，如圖組（Paneled charts），帶誤差線的分類圖形如誤差線條圖和線圖，三維效果的簡單、堆積和分段餅圖等。其次是引入幾種新的圖形，目前已知的有人口金字塔和點密度圖兩種。
2）統計表：幾乎全部過程的輸出都將會棄用文本，改為更美觀的樞軸表。而且樞軸表的表現和易用性會得到進一步的提高，並加入了一些新的功能，如可以對統計量進行排序、在表格中合並/省略若干小類的輸出等。此外，樞軸表將可以被直接導出到PowerPoint中，這些無疑都方便了用戶的使用。
3．為Complex Samples模塊增加統計建模功能：
Complex Samples是12版中新增的模塊，用於實現復雜抽樣的設計方案，以及對相應的數據進行描述。但當時並未提供統計建模功能。在13版中，這將會有很大的改觀。一般線形模型將會被完整地引入復雜抽樣模塊中，以實現對復雜抽樣研究中各種連續性變數的建模預測功能，例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。對於分類數據，Logistic回歸則將會被系統的引入。這樣，對於一個任意復雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復雜的PPS抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現從抽樣設計、統計描述到復雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程，方差分析模型、線形回歸模型、Logistic回歸模型等復雜的統計模型都可以加以使用，而操作方式將會和完全隨機抽樣數據的分析操作沒有什麼差別。可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。
4．Classification Tree模塊：
這個模塊實際上就是將以前單獨發行的SPSS AnswerTree軟體整合進了SPSS平台。筆者幾年前在自己的網站上介紹SPSS 11的新功能時，曾經很尖銳地指出SPSS目前的產品線過於分散，應當把各種功能較單一的小軟體，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等幾個平台上去。看來SPSS公司也意識到了這一點，而AnswerTree就是在此背景下第一個被徹底整合的產品。
Classification Tree模塊基於數據挖掘中發展起來的樹結構模型對分類變數或連續變數進行預測，可以方便、快速的對樣本進行細分，而不需要用戶有太多的統計專業知識。目前在市場細分和數據挖掘中有較廣泛的應用。現在已知該模塊提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三種演算法，在AnswerTree中提供的QUEST演算法尚不能肯定是否會被納入。
為了方便新老用戶的使用，Tree模塊在操作方式上不再使用AnswerTree中的向導方式，而是SPSS近兩年開始採用的互動式選項卡對話框。但是，整個選項卡界面的內容實際上是和原先的向導基本一致的，另外，模型的結果輸出仍然是AnswerTree中標準的樹形圖，這使得AnswerTree的老用戶基本上不需要專門的學習就能夠懂得如何使用該模塊。
由於樹結構模型的方法體系和傳統的統計方法完全不同，貿然引入可能會引起讀者統計方法體系的混亂。為此，本次編寫的高級教程並未介紹該模塊，而將在高級教程的下一個版本，以及關於市場細分問題的教材中對其加以詳細介紹。
5．更好的SPSS系列產品兼容性
隨著自身產品線的不斷完善，SPSS公司的產品體系已經日益完整，而不同產品間的互補和兼容性也在不斷加以改進。在13版中，SPSS軟體已經可以和其他一些最新的產品很好的整合在一起，形成更為完整的解決方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新發布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了對調查研究的完整解決方案。而新增的SPSS Classification Trees模塊將使得SPSS軟體本身就能夠針對市場細分工作提供更為完整的方法體系。
[編輯本段]SPSS的特點
1、 操作簡便：界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。
2、 編程方便：具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。
3、 功能強大：具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。
4、 全面的數據介面： 能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt, word, PPT及html格式的文件。
5、 靈活的功能模塊組合：SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。
6、針對性強：SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且現在很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

⑷ 如何用SPSS進行描述性統計分析

所謂描述性統計分析，就是在表示數量的中心位置的同時，還能表示數量的變異程度（即離散程度）。描述性統計分析一般有二種方法可以進行：1、頻數分布分析，2、列聯表分析。
------------------------轉自熱心網友

⑸ SPSS多元統計分析方法及應用的內容簡介

《SPSS多元統計分析方法及應用》在闡述了SPSS基本功能的基礎上，著重對多元統計分析的各個方法，針對目前部分統計教材以及SPSS叢書存在的問題，以數據分析應用需求為主線，對假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列分析、信度分析、聯合分析、生存分析、神經網路分析和結構方程模型15類方法，按照實際數據分析步驟從基本原理到軟體操作進行了深入淺出的論述。本書基於SPSS17.0版本，並在SPSS17.0軟體操作後附以獨立案例進行分析。本書以自然科學和社會科學各領域研究人員為主要對象，同時也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人員以及管理決策者進行學習或參考。

⑹ SPSS統計分析方法及應用的圖書目錄

1．1SPSS的發展及特點
1．2SPSS使用基礎
1．2．1SPSS軟體的安裝和啟動
1．2．2SPSS的基本操作環境
1．2．3SPSS軟體的退出
1．2．4SPSS軟體的三種基本使用方式
1．3利用SPSS進行數據分析的基本步驟
1．3．1數據分析的一般步驟
1．3．2利用SPSS進行數據分析的一般步驟
1．4利用統計教練快速入門SPSS 2．1SPSS數據文件
2．1．1SPSS數據文件的特點
2．1．2SPSS數據的基本組織方式
2．2SPSS數據的結構和定義方法
2．2．1變數名（Name）
2．2．2數據類型（Type）、寬度（Width）、列寬度（Columns）
2．2．3變數名標簽（Label）
2．2．4變數值標簽（Values）
2．2．5缺失數據（Missing）
2．2．6計量尺度（Measure）
2．2．7結構定義的基本操作
2．3SPSS結構定義的應用案例
2．4SPSS數據的錄入與編輯
2．4．1SPSS數據的錄入
2．4．2SPSS數據的編輯
2．5SPSS數據的保存
2．5．1SPSS支持的數據格式
2．5．2保存SPSS數據的基本操作
2．6讀取其他格式的數據文件
2．6．1直接讀入其他格式的數據文件
2．6．2使用文本向導讀入文本文件
2．6．3使用資料庫向導讀入數據
2．7SPSS數據文件合並
2．7．1縱向合並數據文件
2．7．2橫向合並數據文件 3．1數據的排序
3．1．1數據排序的目的
3．1．2數據排序的基本操作
3．1．3數據排序的應用舉例
3．2變數計算
3．2．1變數計算的目的
3．2．2SPSS算術表達式
3．2．3條件表達式
3．2．4函數
3．2．5變數計算的基本操作
3．2．6變數計算的應用舉例
3．3數據選取
3．3．1數據選取的目的
3．3．2數據選取
3．3．3數據選取的基本操作
3．3．4數據抽樣的應用舉例
3．4計數
3．4．1計數目的
3．4．2計數區間
3．4．3計數的基本操作
3．4．4計數的應用舉例
3．5分類匯總
3．5．1分類匯總的目的
3．5．2分類匯總的基本操作
3．5．3分類匯總的應用舉例
3．6數據分組
3．6．1數據分組的目的
3．6．2SPSS的單變數值分組
3．6．3SPSS的組距分組
3．6．4SPSS的分位數分組
3．7數據預處理的其他功能
3．7．1數據轉置
3．7．2加權處理
3．7．3數據拆分
3．7．4SPSS變數集 4．1頻數分析
4．1．1頻數分析的目的和基本任務
4．1．2頻數分析的基本操作
4．1．3SPSS頻數分析的擴展功能
4．1．4頻數分析的應用舉例
4．2計算基本描述統計量
4．2．1基本描述統計量
4．2．2計算基本描述統計量的基本操作
4．2．3計算基本描述統計量的應用舉例
4．3交叉分組下的頻數分析
4．3．1交叉分析下的頻數分析的目的和基本任務
4．3．2交叉列聯表的主要內容
4．3．3交叉列聯錶行列變數間關系的分析
4．3．4交叉分組下的頻數分析基本操作
4．3．5交叉分組下的頻數分析應用舉例
4．3．6SPSS中列聯表分析的其他方法
4．4多選項分析
4．4．1多選項分析的目的
4．4．2多選項分析的基本操作
4．4．3多選項分析的應用舉例
4．5比率分析
4．5．1比率分析的目的和主要指標
4．5．2比率分析的基本步驟
4．5．3比率分析的應用舉例 5．1參數檢驗概述
5．1．1推斷統計與參數檢驗
5．1．2假設檢驗的基本思想
5．1．3假設檢驗的基本步驟
5．2單樣本t檢驗
5．2．1單樣本t檢驗的目的
5．2．2單樣本t檢驗的基本步驟
5．2．3單樣本t檢驗的基本操作
5．2．4單樣本t檢驗的應用舉例
5．3兩獨立樣本t檢驗
5．3．1兩獨立樣本t檢驗的目的
5．3．2兩獨立樣本t檢驗的基本步驟
5．3．3兩獨立樣本t檢驗的基本操作
5．3．4兩獨立樣本t檢驗的應用舉例
5．4兩配對樣本t檢驗
5．4．1兩配對樣本t檢驗的目的
5．4．2兩配對樣本t檢驗的基本步驟
5．4．3兩配對樣本t檢驗的基本操作
5．4．4兩配對樣本t檢驗的應用舉例 6．1方差分析概述
6．2單因素方差分析
6．2．1單因素方差分析的基本思想
6．2．2單因素方差分析的數學模型
6．2．3單因素方差分析的基本步驟
6．2．4單因素方差分析的基本操作
6．2．5單因素方差的應用舉例
6．2．6單因素方差分析的進一步分析
6．2．7單因素方差應用舉例的進一步分析
6．3多因素方差分析
6．3．1多因素方差分析的基本思想
6．3．2多因素方差分析的數學模型
6．3．3多因素方差分析的基本步驟
6．3．4多因素方差分析的基本操作
6．3．5多因素方差分析的應用舉例
6．3．6多因素方差分析的進一步分析
6．3．7多因素方差分析應用舉例的進一步分析
6．4協方差分析
6．4．1協方差分析的基本思路
6．4．2協方差分析的數學模型
6．4．3協方差分析的基本操作
6．4．4協方差分析的應用舉例 7．1單樣本的非參數檢驗
7．1．1總體分布的卡方檢驗
7．1．2二項分布檢驗
7．1．3單樣本K?S檢驗
7．1．4變數值隨機性檢驗
7．2兩獨立樣本的非參數檢驗
7．2．1兩獨立樣本的曼?惠特尼U檢驗（Mann?WhitneyU）
7．2．2兩獨立樣本的K?S檢驗
7．2．3兩獨立樣本的遊程檢驗（Wald?WolfwitzRuns）
7．2．4極端反應檢驗(MosesExtremeReactions)
7．2．5兩獨立樣本非參數檢驗的基本操作
7．2．6兩獨立樣本非參數檢驗的應用舉例
7．3多獨立樣本的非參數檢驗
7．3．1中位數檢驗
7．3．2多獨立樣本的Kruskal?Wallis檢驗
7．3．3多獨立樣本的Jonckheere?Terpstra檢驗
7．3．4多獨立樣本非參數檢驗的基本操作
7．3．5多獨立樣本非參數檢驗的應用舉例
7．4兩配對樣本的非參數檢驗
7．4．1兩配對樣本的McNemar檢驗
7．4．2兩配對樣本的符號檢驗
7．4．3兩配對樣本Wilcoxon符號秩檢驗
7．4．4兩配對樣本非參數檢驗的基本操作
7．4．5兩配對樣本非參數檢驗的應用舉例
7．5多配對樣本的非參數檢驗
7．5．1多配對樣本的Friedman檢驗
7．5．2多配對樣本的CochranQ檢驗
7．5．3多配對樣本的Kendall協同系數檢驗
7．5．4多配對樣本非參數檢驗的基本操作
7．5．5多配對樣本非參數檢驗的應用舉例 8．1相關分析和回歸分析概述
8．2相關分析
8．2．1散點圖
8．2．2相關系數
8．2．3相關分析應用舉例
8．3偏相關分析
8．3．1偏相關分析和偏相關系數
8．3．2偏相關分析的基本操作
8．3．3偏相關分析的應用舉例
8．4回歸分析
8．4．1回歸分析概述
8．4．2線性回歸模型
8．4．3回歸參數的普通最小二乘估計
8．4．4回歸方程的統計檢驗
8．4．5多元回歸分析中的其他問題
8．4．6線性回歸分析的基本操作
8．4．7線性回歸分析的其他操作
8．4．8線性回歸分析的應用舉例
8．5曲線估計
8．5．1曲線估計概述
8．5．2曲線估計的基本操作
8．5．3曲線估計的應用舉例
8．6二項Logistic回歸
8．6．1二項Logistic回歸概述
8．6．2二項Logistic回歸分析的基本操作
8．6．3二項Logistic回歸分析的其他操作
8．6．4二項Logistic回歸的應用舉例 9．1聚類分析的一般問題
9．1．1聚類分析的意義
9．1．2聚類分析中「親疏程度」的度量方法
9．1．3聚類分析幾點說明
9．2層次聚類
9．2．1層次聚類的兩種類型和兩種方式
9．2．2個體與小類、小類與小類間「親疏程度」的度量方法
9．2．3層次聚類的基本操作
9．2．4層次聚類的應用舉例
9．3K?Means聚類
9．3．1K?Means聚類分析的核心步驟
9．3．2K?Means聚類分析的基本操作
9．3．3K?Means聚類分析的應用舉例 10．1因子分析概述
10．1．1因子分析的意義
10．1．2因子分析的數學模型和相關概念
10．2因子分析的基本內容
10．2．1因子分析的基本步驟
10．2．2因子分析的前提條件
10．2．3因子提取和因子載荷矩陣的求解
10．2．4因子的命名
10．2．5計算因子得分
10．3因子分析的基本操作及案例
10．3．1因子分析的基本操作
10．3．2因子分析的應用舉例 11．1對應分析概述
11．1．1對應分析的提出
11．1．2對應分析的基本思想
11．2對應分析的基本步驟
11．3對應分析的基本操作及案例
11．3．1對應分析的基本操作
11．3．2對應分析的應用舉例 12．1信度分析概述
12．1．1信度分析的提出
12．1．2信度分析的基本原理
12．2信度分析的基本操作及案例
12．2．1信度分析的基本操作
12．2．2信度分析的應用舉例 13．1對數線性模型概述
13．1．1模型的提出
13．1．2基本概念和基本思路
13．2飽和模型和非飽和層次模型
13．2．1飽和模型和參數估計
13．2．2飽和模型檢驗
13．2．3非飽和層次模型
13．2．4建立飽和模型和非飽和層次模型的基本操作
13．2．5飽和模型和非飽和層次模型的應用舉例
13．3一般模型
13．3．1一般模型的概述
13．3．2建立一般模型的基本操作
13．3．3建立一般模型的應用舉例
13．4Logit模型
13．4．1Logit模型的概述
13．4．2Logit模型的應用舉例 14．1時間序列分析概述
14．1．1時間序列的相關概念
14．1．2時間序列分析的一般步驟
14．1．3SPSS時間序列分析的特點
14．2數據准備
14．3時間序列的圖形化觀察及檢驗
14．3．1時間序列的圖形化觀察及檢驗目的
14．3．2時間序列的圖形化觀察工具
14．3．3時間序列的檢驗方法
14．3．4時間序列的圖形化觀察和檢驗的基本操作
14．4時間序列的預處理
14．4．1時間序列預處理的目的和主要方法
14．4．2時間序列預處理的基本操作
14．5時間序列的簡單回歸分析法和趨勢外推法
14．5．1簡單回歸分析法和趨勢外推法概述
14．5．2簡單回歸分析法和趨勢外推法應用舉例
14．6指數平滑法
14．6．1指數平滑法的基本思想
14．6．2指數平滑法的模型
14．6．3指數平滑法的基本操作
14．6．4指數平滑法的應用舉例
14．7自回歸法
14．7．1自回歸法的基本思想和模型
14．7．2自回歸法的基本操作
14．7．3自回歸法的應用舉例
14．8ARIMA模型分析
14．8．1ARIMA分析的基本思想和模型
14．8．2ARIMA分析的基本操作
14．8．3ARIMA分析的應用舉例
14．9季節調整法
14．9．1季節調整法的基本思想和模型
14．9．2季節調整法的基本操作
14．9．3季節調整法的應用舉例
參考文獻
……

⑺ 關於《SPSS統計分析方法及應用》第二版和第三版的區別

根據變數的類型選擇統計描述的方法：
定量變數採用analyze-descriptive statistics-frequencies/descriptives。對該變數的均數、標准差、最大值、最小值、四分位間距、百分位數等進行計算。
定性變數採用analyze-descriptive statistics-crosstabs對變數的在不同屬性的分類進行描述。或採用定量變數描述方法描述其頻率分布。

⑻ SPSS統計分析方法及應用的圖書信息

書 名: SPSS統計分析方法及應 用
作者：薛薇
出版社： 電子工業出版社
出版時間： 2009
ISBN: 9787121069666
開本： 16
定價: 49.00 元

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《SPSS統計分析與應用》（馮國生//呂振通//胡博）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

書名：SPSS統計分析與應用

作者：馮國生//呂振通//胡博

出版社：機械工業

出版年份：2011-9

頁數：290

內容簡介：

《SPSS統計分析與應用》精選75個專業案例，覆蓋95%以上的統計模型，以實驗教程的形式講解如何以SPSS為工具，解決各種統計分析問題。《SPSS統計分析與應用》共13章，第1章介紹SPSS基本操作及其統計分析常用功能；第2～13章通過38個實驗介紹如何在SPSS中高效完成以下統計分析工作：描述性統計分析、均值比較與檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、非參數檢驗、聚類分析、距離分析與判別分析、因子分析與主成分分析、生存分析以及信度分析等統計分析過程。

對於每一個實驗，都從「原理、目的與要求、內容及數據來源、操作指導、結論」5個方面進行講解，同時提供全程語音講解的多媒體教學文件。章後精選37個上機題，在光碟中提供原始數據文件及多媒體教學動畫，全面提升讀者自己動手解決實際問題的能力。

《SPSS統計分析與應用》重實踐兼理論，涉及自然科學和社會科學的各個領域，不僅有助於讀者理解統計學方法和模型的適用問題，還為讀者提供了一個即查即用的實例工具手冊，適合高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析和決策等領域的讀者學習參考。