SPSS统计分析方法及应用

⑴ 薛薇 spss统计分析方法及应用 练习数据

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书名：SPSS统计分析从入门到精通

作者：杜强

豆瓣评分：7.3

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2009-3

页数：580

内容简介：

《SPSS统计分析从入门到精通》基于SPSS个人版本SPSS 15.0 for Windows编写，致力于使读者全面了解SPSS，了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作，《SPSS统计分析从入门到精通》介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式，着重于SPSS分析软件的实际应用。全书25章，分4个部分。第1-3章重点讲解了数据和文件的管理操作，以及SPSS系统环境的设置。第4-18章主要介绍各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20-25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例，包括：上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。

⑶ 统计分析与spss应用是学什么的

就是讲怎样使用spss软件进行统计分析的，下面是关于spss的介绍：
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。SPSS操作界面2009年7月28日，IBM以12亿美元现金收购统计分析软件公司SPSS。具体的收购方式为，IBM将以每股50美元的价格收购SPSS，该交易将全部以现金形式支付，预计于年底前完成。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。
SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。这可以说是SPSS软件的缺陷。
SPSS图表制作20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，从而确立了个人用户市场第一的地位。同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内逐渐流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。最新的12.0版采用DAA（Distributed Analysis Architechture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，依靠于诸多竞争对手。但是它很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容，在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表，已经遭到诸多统计学人士的批评；而且SPSS作为三大综合性统计软件之一，其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。
虽然如此，SPSS for Windows由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。
[编辑本段]SPSS发展历史简介
1968年：斯坦福大学三位学生创建了SPSS
1968年：诞生第一个用于大型机的统计软件
1975年：在芝加哥成立SPSS总部
1984年：推出用于个人电脑的SPSS/PC+
1992年：推出Windows版本，同时全球自SPSS 11.0起，SPSS全称为“Statistical Proct and Service Solutions”，即“统计产品和服务解决方案”
2009年：SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线，定位为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software)PASW，包括四部分：
PASW Statistics (formerly SPSS Statistics)：统计分析
PASW Modeler (formerly Clementine) ：数据挖掘
Data Collection family (formerly Dimensions)：数据收集
PASW Collaboration and Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services)：企业应用服务
[编辑本段]SPSS Statistics功能介绍
1．增强的数据管理功能
在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
2．完善的结果报告功能
从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中，SPSS推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。
1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，目前已知的有人口金字塔和点密度图两种。
2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。
3．为Complex Samples模块增加统计建模功能：
Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。
4．Classification Tree模块：
这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS目前的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。
Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。
为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。
由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同，贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。为此，本次编写的高级教程并未介绍该模块，而将在高级教程的下一个版本，以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。
5．更好的SPSS系列产品兼容性
随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。在13版中，SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起，形成更为完整的解决方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。
[编辑本段]SPSS的特点
1、 操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
2、 编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
3、 功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
4、 全面的数据接口： 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt, word, PPT及html格式的文件。
5、 灵活的功能模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
6、针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

⑷ 如何用SPSS进行描述性统计分析

所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。
------------------------转自热心网友

⑸ SPSS多元统计分析方法及应用的内容简介

《SPSS多元统计分析方法及应用》在阐述了SPSS基本功能的基础上，着重对多元统计分析的各个方法，针对目前部分统计教材以及SPSS丛书存在的问题，以数据分析应用需求为主线，对假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列分析、信度分析、联合分析、生存分析、神经网络分析和结构方程模型15类方法，按照实际数据分析步骤从基本原理到软件操作进行了深入浅出的论述。本书基于SPSS17.0版本，并在SPSS17.0软件操作后附以独立案例进行分析。本书以自然科学和社会科学各领域研究人员为主要对象，同时也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人员以及管理决策者进行学习或参考。

⑹ SPSS统计分析方法及应用的图书目录

1．1SPSS的发展及特点
1．2SPSS使用基础
1．2．1SPSS软件的安装和启动
1．2．2SPSS的基本操作环境
1．2．3SPSS软件的退出
1．2．4SPSS软件的三种基本使用方式
1．3利用SPSS进行数据分析的基本步骤
1．3．1数据分析的一般步骤
1．3．2利用SPSS进行数据分析的一般步骤
1．4利用统计教练快速入门SPSS 2．1SPSS数据文件
2．1．1SPSS数据文件的特点
2．1．2SPSS数据的基本组织方式
2．2SPSS数据的结构和定义方法
2．2．1变量名（Name）
2．2．2数据类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（Columns）
2．2．3变量名标签（Label）
2．2．4变量值标签（Values）
2．2．5缺失数据（Missing）
2．2．6计量尺度（Measure）
2．2．7结构定义的基本操作
2．3SPSS结构定义的应用案例
2．4SPSS数据的录入与编辑
2．4．1SPSS数据的录入
2．4．2SPSS数据的编辑
2．5SPSS数据的保存
2．5．1SPSS支持的数据格式
2．5．2保存SPSS数据的基本操作
2．6读取其他格式的数据文件
2．6．1直接读入其他格式的数据文件
2．6．2使用文本向导读入文本文件
2．6．3使用数据库向导读入数据
2．7SPSS数据文件合并
2．7．1纵向合并数据文件
2．7．2横向合并数据文件 3．1数据的排序
3．1．1数据排序的目的
3．1．2数据排序的基本操作
3．1．3数据排序的应用举例
3．2变量计算
3．2．1变量计算的目的
3．2．2SPSS算术表达式
3．2．3条件表达式
3．2．4函数
3．2．5变量计算的基本操作
3．2．6变量计算的应用举例
3．3数据选取
3．3．1数据选取的目的
3．3．2数据选取
3．3．3数据选取的基本操作
3．3．4数据抽样的应用举例
3．4计数
3．4．1计数目的
3．4．2计数区间
3．4．3计数的基本操作
3．4．4计数的应用举例
3．5分类汇总
3．5．1分类汇总的目的
3．5．2分类汇总的基本操作
3．5．3分类汇总的应用举例
3．6数据分组
3．6．1数据分组的目的
3．6．2SPSS的单变量值分组
3．6．3SPSS的组距分组
3．6．4SPSS的分位数分组
3．7数据预处理的其他功能
3．7．1数据转置
3．7．2加权处理
3．7．3数据拆分
3．7．4SPSS变量集 4．1频数分析
4．1．1频数分析的目的和基本任务
4．1．2频数分析的基本操作
4．1．3SPSS频数分析的扩展功能
4．1．4频数分析的应用举例
4．2计算基本描述统计量
4．2．1基本描述统计量
4．2．2计算基本描述统计量的基本操作
4．2．3计算基本描述统计量的应用举例
4．3交叉分组下的频数分析
4．3．1交叉分析下的频数分析的目的和基本任务
4．3．2交叉列联表的主要内容
4．3．3交叉列联表行列变量间关系的分析
4．3．4交叉分组下的频数分析基本操作
4．3．5交叉分组下的频数分析应用举例
4．3．6SPSS中列联表分析的其他方法
4．4多选项分析
4．4．1多选项分析的目的
4．4．2多选项分析的基本操作
4．4．3多选项分析的应用举例
4．5比率分析
4．5．1比率分析的目的和主要指标
4．5．2比率分析的基本步骤
4．5．3比率分析的应用举例 5．1参数检验概述
5．1．1推断统计与参数检验
5．1．2假设检验的基本思想
5．1．3假设检验的基本步骤
5．2单样本t检验
5．2．1单样本t检验的目的
5．2．2单样本t检验的基本步骤
5．2．3单样本t检验的基本操作
5．2．4单样本t检验的应用举例
5．3两独立样本t检验
5．3．1两独立样本t检验的目的
5．3．2两独立样本t检验的基本步骤
5．3．3两独立样本t检验的基本操作
5．3．4两独立样本t检验的应用举例
5．4两配对样本t检验
5．4．1两配对样本t检验的目的
5．4．2两配对样本t检验的基本步骤
5．4．3两配对样本t检验的基本操作
5．4．4两配对样本t检验的应用举例 6．1方差分析概述
6．2单因素方差分析
6．2．1单因素方差分析的基本思想
6．2．2单因素方差分析的数学模型
6．2．3单因素方差分析的基本步骤
6．2．4单因素方差分析的基本操作
6．2．5单因素方差的应用举例
6．2．6单因素方差分析的进一步分析
6．2．7单因素方差应用举例的进一步分析
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多因素方差分析的数学模型
6．3．3多因素方差分析的基本步骤
6．3．4多因素方差分析的基本操作
6．3．5多因素方差分析的应用举例
6．3．6多因素方差分析的进一步分析
6．3．7多因素方差分析应用举例的进一步分析
6．4协方差分析
6．4．1协方差分析的基本思路
6．4．2协方差分析的数学模型
6．4．3协方差分析的基本操作
6．4．4协方差分析的应用举例 7．1单样本的非参数检验
7．1．1总体分布的卡方检验
7．1．2二项分布检验
7．1．3单样本K?S检验
7．1．4变量值随机性检验
7．2两独立样本的非参数检验
7．2．1两独立样本的曼?惠特尼U检验（Mann?WhitneyU）
7．2．2两独立样本的K?S检验
7．2．3两独立样本的游程检验（Wald?WolfwitzRuns）
7．2．4极端反应检验(MosesExtremeReactions)
7．2．5两独立样本非参数检验的基本操作
7．2．6两独立样本非参数检验的应用举例
7．3多独立样本的非参数检验
7．3．1中位数检验
7．3．2多独立样本的Kruskal?Wallis检验
7．3．3多独立样本的Jonckheere?Terpstra检验
7．3．4多独立样本非参数检验的基本操作
7．3．5多独立样本非参数检验的应用举例
7．4两配对样本的非参数检验
7．4．1两配对样本的McNemar检验
7．4．2两配对样本的符号检验
7．4．3两配对样本Wilcoxon符号秩检验
7．4．4两配对样本非参数检验的基本操作
7．4．5两配对样本非参数检验的应用举例
7．5多配对样本的非参数检验
7．5．1多配对样本的Friedman检验
7．5．2多配对样本的CochranQ检验
7．5．3多配对样本的Kendall协同系数检验
7．5．4多配对样本非参数检验的基本操作
7．5．5多配对样本非参数检验的应用举例 8．1相关分析和回归分析概述
8．2相关分析
8．2．1散点图
8．2．2相关系数
8．2．3相关分析应用举例
8．3偏相关分析
8．3．1偏相关分析和偏相关系数
8．3．2偏相关分析的基本操作
8．3．3偏相关分析的应用举例
8．4回归分析
8．4．1回归分析概述
8．4．2线性回归模型
8．4．3回归参数的普通最小二乘估计
8．4．4回归方程的统计检验
8．4．5多元回归分析中的其他问题
8．4．6线性回归分析的基本操作
8．4．7线性回归分析的其他操作
8．4．8线性回归分析的应用举例
8．5曲线估计
8．5．1曲线估计概述
8．5．2曲线估计的基本操作
8．5．3曲线估计的应用举例
8．6二项Logistic回归
8．6．1二项Logistic回归概述
8．6．2二项Logistic回归分析的基本操作
8．6．3二项Logistic回归分析的其他操作
8．6．4二项Logistic回归的应用举例 9．1聚类分析的一般问题
9．1．1聚类分析的意义
9．1．2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
9．1．3聚类分析几点说明
9．2层次聚类
9．2．1层次聚类的两种类型和两种方式
9．2．2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法
9．2．3层次聚类的基本操作
9．2．4层次聚类的应用举例
9．3K?Means聚类
9．3．1K?Means聚类分析的核心步骤
9．3．2K?Means聚类分析的基本操作
9．3．3K?Means聚类分析的应用举例 10．1因子分析概述
10．1．1因子分析的意义
10．1．2因子分析的数学模型和相关概念
10．2因子分析的基本内容
10．2．1因子分析的基本步骤
10．2．2因子分析的前提条件
10．2．3因子提取和因子载荷矩阵的求解
10．2．4因子的命名
10．2．5计算因子得分
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因子分析的应用举例 11．1对应分析概述
11．1．1对应分析的提出
11．1．2对应分析的基本思想
11．2对应分析的基本步骤
11．3对应分析的基本操作及案例
11．3．1对应分析的基本操作
11．3．2对应分析的应用举例 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信度分析的应用举例 13．1对数线性模型概述
13．1．1模型的提出
13．1．2基本概念和基本思路
13．2饱和模型和非饱和层次模型
13．2．1饱和模型和参数估计
13．2．2饱和模型检验
13．2．3非饱和层次模型
13．2．4建立饱和模型和非饱和层次模型的基本操作
13．2．5饱和模型和非饱和层次模型的应用举例
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建立一般模型的应用举例
13．4Logit模型
13．4．1Logit模型的概述
13．4．2Logit模型的应用举例 14．1时间序列分析概述
14．1．1时间序列的相关概念
14．1．2时间序列分析的一般步骤
14．1．3SPSS时间序列分析的特点
14．2数据准备
14．3时间序列的图形化观察及检验
14．3．1时间序列的图形化观察及检验目的
14．3．2时间序列的图形化观察工具
14．3．3时间序列的检验方法
14．3．4时间序列的图形化观察和检验的基本操作
14．4时间序列的预处理
14．4．1时间序列预处理的目的和主要方法
14．4．2时间序列预处理的基本操作
14．5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法
14．5．1简单回归分析法和趋势外推法概述
14．5．2简单回归分析法和趋势外推法应用举例
14．6指数平滑法
14．6．1指数平滑法的基本思想
14．6．2指数平滑法的模型
14．6．3指数平滑法的基本操作
14．6．4指数平滑法的应用举例
14．7自回归法
14．7．1自回归法的基本思想和模型
14．7．2自回归法的基本操作
14．7．3自回归法的应用举例
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分析的应用举例
14．9季节调整法
14．9．1季节调整法的基本思想和模型
14．9．2季节调整法的基本操作
14．9．3季节调整法的应用举例
参考文献
……

⑺ 关于《SPSS统计分析方法及应用》第二版和第三版的区别

根据变量的类型选择统计描述的方法：
定量变量采用analyze-descriptive statistics-frequencies/descriptives。对该变量的均数、标准差、最大值、最小值、四分位间距、百分位数等进行计算。
定性变量采用analyze-descriptive statistics-crosstabs对变量的在不同属性的分类进行描述。或采用定量变量描述方法描述其频率分布。

⑻ SPSS统计分析方法及应用的图书信息

书 名: SPSS统计分析方法及应 用
作者：薛薇
出版社： 电子工业出版社
出版时间： 2009
ISBN: 9787121069666
开本： 16
定价: 49.00 元

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《SPSS统计分析与应用》（冯国生//吕振通//胡博）电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

书名：SPSS统计分析与应用

作者：冯国生//吕振通//胡博

出版社：机械工业

出版年份：2011-9

页数：290

内容简介：

《SPSS统计分析与应用》精选75个专业案例，覆盖95%以上的统计模型，以实验教程的形式讲解如何以SPSS为工具，解决各种统计分析问题。《SPSS统计分析与应用》共13章，第1章介绍SPSS基本操作及其统计分析常用功能；第2～13章通过38个实验介绍如何在SPSS中高效完成以下统计分析工作：描述性统计分析、均值比较与检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验、聚类分析、距离分析与判别分析、因子分析与主成分分析、生存分析以及信度分析等统计分析过程。

对于每一个实验，都从“原理、目的与要求、内容及数据来源、操作指导、结论”5个方面进行讲解，同时提供全程语音讲解的多媒体教学文件。章后精选37个上机题，在光盘中提供原始数据文件及多媒体教学动画，全面提升读者自己动手解决实际问题的能力。

《SPSS统计分析与应用》重实践兼理论，涉及自然科学和社会科学的各个领域，不仅有助于读者理解统计学方法和模型的适用问题，还为读者提供了一个即查即用的实例工具手册，适合高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析和决策等领域的读者学习参考。