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統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇

統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇

作者：薛薇
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2016-06-01
開本： 其他 頁數(shù)： 396
本類榜單：教材銷量榜
中 圖 價:¥29.9(4.6折) 定價  ¥65.0 登錄后可看到會員價
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統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇 版權(quán)信息

統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇 本書特色

本書是北京市高等教育精品教材。全書以統(tǒng)計分析的應(yīng)用需求為主線，以通俗易懂的語言對SPSS中主要統(tǒng)計分析方法的核心思想進(jìn)行系統(tǒng)的介紹，并對其在SPSS中的操作實現(xiàn)步驟進(jìn)行詳盡說明，同時配合應(yīng)用案例分析，使讀者能夠較快領(lǐng)會方法的要點，掌握方法的實現(xiàn)操作，明確方法的適用特點。本書克服了SPSS手冊類教材只注重操作說明而忽略原理講解的不足，同時彌補了統(tǒng)計專業(yè)教材只注重原理述論而缺乏實現(xiàn)工具的缺憾，是一本特色鮮明、具有廣泛使用價值的精品教材。書中相關(guān)章節(jié)的示例數(shù)據(jù)文件及全書電子課件，可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn免費注冊下載使用。

統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇 內(nèi)容簡介

本書是北京市高等教育精品教材。全書以統(tǒng)計分析的應(yīng)用需求為主線，以通俗易懂的語言對SPSS中主要統(tǒng)計分析方法的核心思想進(jìn)行系統(tǒng)的介紹，并對其在SPSS中的操作實現(xiàn)步驟進(jìn)行詳盡說明，同時配合應(yīng)用案例分析，使讀者能夠較快領(lǐng)會方法的要點，掌握方法的實現(xiàn)操作，明確方法的適用特點。本書克服了SPSS手冊類教材只注重操作說明而忽略原理講解的不足，同時彌補了統(tǒng)計專業(yè)教材只注重原理述論而缺乏實現(xiàn)工具的缺憾，是一本特色鮮明、具有廣泛使用價值的精品教材。書中相關(guān)章節(jié)的示例數(shù)據(jù)文件及全書電子課件，可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn免費注冊下載使用。

統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇 目錄

目錄
第1章 SPSS統(tǒng)計分析軟件概述
1.1 SPSS使用基礎(chǔ)
1.1.1 SPSS的基本窗口
1.1.2 SPSS軟件的退出
1.2 SPSS的基本運行方式
1.2.1 窗口菜單方式
1.2.2 程序運行方式
1.2.3 混合運行方式
1.3 利用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本步驟
1.3.1 數(shù)據(jù)分析的一般步驟
1.3.2 利用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的一般步驟
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理
2.1 SPSS數(shù)據(jù)文件
2.1.1 SPSS數(shù)據(jù)文件的特點
2.1.2 SPSS數(shù)據(jù)的基本組織方式
2.2 SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和定義方法
2.2.1 變量名
2.2.2 變量類型、寬度、列寬度
2.2.3 變量名標(biāo)簽
2.2.4 變量值標(biāo)簽
2.2.5 缺失值
2.2.6 計量尺度
2.2.7 結(jié)構(gòu)定義的基本操作
2.3 SPSS結(jié)構(gòu)定義的應(yīng)用案例
2.4 SPSS數(shù)據(jù)的錄入與編輯
2.4.1 SPSS數(shù)據(jù)的錄入
2.4.2 SPSS數(shù)據(jù)的編輯
2.5 SPSS數(shù)據(jù)的保存
2.5.1 SPSS支持的數(shù)據(jù)格式
2.5.2 保存SPSS數(shù)據(jù)的基本操作
2.6 讀取其他格式的數(shù)據(jù)文件
2.6.1 直接讀入其他格式的數(shù)據(jù)文件
2.6.2 使用文本向?qū)ёx入文本文件
2.6.3 使用數(shù)據(jù)庫向?qū)ёx入數(shù)據(jù)
2.7 SPSS數(shù)據(jù)文件合并
2.7.1 縱向合并數(shù)據(jù)文件
2.7.2 橫向合并數(shù)據(jù)文件
第3章 SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理
3.1 數(shù)據(jù)的排序
3.1.1 數(shù)據(jù)排序的目的
3.1.2 數(shù)據(jù)排序的基本操作
3.1.3 數(shù)據(jù)排序的應(yīng)用舉例
3.2 變量計算
3.2.1 變量計算的目的
3.2.2 SPSS算術(shù)表達(dá)式
3.2.3 SPSS條件表達(dá)式
3.2.4 SPSS函數(shù)
3.2.5 變量計算的基本操作
3.2.6 變量計算的應(yīng)用舉例
3.3 數(shù)據(jù)選取
3.3.1 數(shù)據(jù)選取的目的
3.3.2 數(shù)據(jù)選取
3.3.3 數(shù)據(jù)選取的基本操作
3.3.4 數(shù)據(jù)抽樣的應(yīng)用舉例
3.4 計數(shù)
3.4.1 計數(shù)目的
3.4.2 計數(shù)區(qū)間
3.4.3 計數(shù)的基本操作
3.4.4 計數(shù)的應(yīng)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(yīng)用舉例
3.6 數(shù)據(jù)分組
3.6.1 數(shù)據(jù)分組的目的
3.6.2 SPSS的單變量值分組
3.6.3 SPSS的組距分組
3.6.4 SPSS的分位數(shù)分組
3.7 數(shù)據(jù)預(yù)處理的其他功能
3.7.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置
3.7.2 加權(quán)處理
3.7.3 數(shù)據(jù)拆分
第4章 SPSS基本統(tǒng)計分析
4.1 頻數(shù)分析
4.1.1 頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù)
4.1.2 頻數(shù)分析的基本操作
4.1.3 SPSS頻數(shù)分析的擴展功能
4.1.4 頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例
4.2 計算基本描述統(tǒng)計量
4.2.1 基本描述統(tǒng)計量
4.2.2 計算基本描述統(tǒng)計量的基本操作
4.2.3 計算基本描述統(tǒng)計量的應(yīng)用舉例
4.3 交叉分組下的頻數(shù)分析
4.3.1 交叉分組下頻數(shù)分析的目的和基本任務(wù)
4.3.2 交叉列聯(lián)表的主要內(nèi)容
4.3.3 交叉列聯(lián)表行列變量間關(guān)系的分析
4.3.4 交叉分組下的頻數(shù)分析基本操作
4.3.5 交叉分組下的頻數(shù)分析應(yīng)用舉例
4.3.6 SPSS中列聯(lián)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(yīng)用舉例
4.5 比率分析
4.5.1 比率分析的目的和主要指標(biāo)
4.5.2 比率分析的基本步驟
4.5.3 比率分析的應(yīng)用舉例
第5章 SPSS的參數(shù)檢驗
5.1 參數(shù)檢驗概述
5.1.1 推斷統(tǒng)計與參數(shù)檢驗
5.1.2 假設(shè)檢驗的基本思想
5.1.3 假設(shè)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(yīng)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(yīng)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(yīng)用舉例
第6章 SPSS的方差分析
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(shù)學(xué)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(yīng)用舉例
6.2.6 單因素方差分析的進(jìn)一步分析
6.2.7 單因素方差應(yīng)用舉例的進(jìn)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(shù)學(xué)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(yīng)用舉例
6.3.6 多因素方差分析的進(jìn)一步分析
6.3.7 多因素方差分析應(yīng)用舉例的進(jìn)一步分析
6.4 協(xié)方差分析
6.4.1 協(xié)方差分析的基本思路
6.4.2 協(xié)方差分析的數(shù)學(xué)模型
6.4.3 協(xié)方差分析的基本操作
6.4.4 協(xié)方差分析的應(yīng)用舉例
第7章 SPSS的非參數(shù)檢驗
7.1 單樣本的非參數(shù)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 變量值隨機性檢驗
7.2 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗
7.2.1 兩獨立樣本的曼惠特尼U檢驗（MannWhitney U）
7.2.2 兩獨立樣本的KS檢驗
7.2.3 兩獨立樣本的游程檢驗（WaldWolfwitz Runs）
7.2.4 極端反應(yīng)檢驗(Moses Extreme Reactions)
7.2.5 兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.2.6 兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.3 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗
7.3.1 中位數(shù)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(shù)檢驗的基本操作
7.3.5 多獨立樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.4 兩配對樣本的非參數(shù)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W(wǎng)ilcoxon符號秩檢驗
7.4.4 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.4.5 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
7.5 多配對樣本的非參數(shù)檢驗
7.5.1 多配對樣本的Friedman檢驗
7.5.2 多配對樣本的Cochran Q檢驗
7.5.3 多配對樣本的Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗
7.5.4 多配對樣本非參數(shù)檢驗的基本操作
7.5.5 多配對樣本非參數(shù)檢驗的應(yīng)用舉例
第8章 SPSS的相關(guān)分析和線性回歸分析
8.1 相關(guān)分析和回歸分析概述
8.2 相關(guān)分析
8.2.1 散點圖
8.2.2 相關(guān)系數(shù)
8.2.3 相關(guān)分析應(yīng)用舉例
8.3 偏相關(guān)分析
8.3.1 偏相關(guān)分析和偏相關(guān)系數(shù)
8.3.2 偏相關(guān)分析的基本操作
8.3.3 偏相關(guān)分析的應(yīng)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(shù)的普通*小二乘估計
8.4.4 回歸方程的統(tǒng)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(yīng)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(yīng)用舉例
第9章 SPSS的Logistic回歸分析
9.1 Logistic回歸分析概述
9.2 二項Logistic回歸分析
9.2.1 二項Logistic回歸方程
9.2.2 二項Logistic回歸方程系數(shù)的含義
9.2.3 二項Logistic回歸方程的檢驗
9.2.4 二項Logistic回歸分析中的虛擬自變量
9.3 二項Logistic回歸分析的應(yīng)用
9.3.1 二項Logistic回歸分析的基本操作
9.3.2 二項Logistic回歸分析的其他操作
9.3.3 二項Logistic回歸應(yīng)用示例
9.4 多項Logistic回歸分析
9.4.1 多項Logistic回歸分析概述
9.4.2 多項Logistic回歸分析的基本操作和應(yīng)用
9.4.3 多項Logistic回歸分析的其他操作和應(yīng)用
9.5 多項有序回歸分析
9.5.1 多項有序回歸分析概述
9.5.2 多項有序回歸分析的基本操作和應(yīng)用
第10章 SPSS的聚類分析
10.1 聚類分析的一般問題
10.1.1 聚類分析的意義
10.1.2 聚類分析中“親疏程度”的度量方法
10.1.3 聚類分析幾點說明
10.2 層次聚類
10.2.1 層次聚類的兩種類型和兩種方式
10.2.2 個體與小類、小類與小類間“親疏程度”的度量方法
10.2.3 層次聚類的基本操作
10.2.4 層次聚類的應(yīng)用舉例
10.3 KMeans聚類
10.3.1 KMeans聚類分析的核心步驟
10.3.2 KMeans聚類分析的基本操作
10.3.3 KMeans聚類分析的應(yīng)用舉例
第11章 SPSS的因子分析
11.1 因子分析概述
11.1.1 因子分析的意義
11.1.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型和相關(guān)概念
11.2 因子分析的基本內(nèi)容
11.2.1 因子分析的基本步驟
11.2.2 因子分析的前提條件
11.2.3 因子提取和因子載荷矩陣的求解
11.2.4 因子的命名
11.2.5 計算因子得分
11.3 因子分析的基本操作及案例
11.3.1 因子分析的基本操作
11.3.2 因子分析的應(yīng)用舉例
第12章 SPSS的對應(yīng)分析
12.1 對應(yīng)分析概述
12.1.1 對應(yīng)分析的提出
12.1.2 對應(yīng)分析的基本思想
12.2 對應(yīng)分析的基本步驟
12.3 對應(yīng)分析的基本操作及案例
12.3.1 對應(yīng)分析的基本操作
12.3.2 對應(yīng)分析的應(yīng)用舉例
第13章 SPSS的判別分析
13.1 判別分析概述
13.2 距離判別法
13.2.1 距離判別的基本思路
13.2.2 判別函數(shù)的計算
13.3 Fisher判別法
13.3.1 Fisher判別的基本思路
13.3.2 Fisher判別的計算
13.4 貝葉斯判別法
13.4.1 貝葉斯判別的基本思路
13.4.2 貝葉斯判別的計算
13.5 判別分析的基本操作及案例
13.5.1 判別分析的基本操作
13.5.2 判別分析的準(zhǔn)備工作：均值檢驗和協(xié)差陣齊性檢驗
13.5.3 解讀判別結(jié)果
第14章 SPSS的信度分析
14.1 信度分析概述
14.1.1 信度分析的提出
14.1.2 信度分析的基本原理
14.2 信度分析的基本操作及案例
14.2.1 信度分析的基本操作
14.2.2 信度分析的應(yīng)用舉例
第15章 SPSS的一般對數(shù)線性分析模型
15.1 一般對數(shù)線性分析模型概述
15.1.1 模型的提出
15.1.2 基本概念和基本思路
15.2 飽和模型和非飽和層次對數(shù)線性模型
15.2.1 飽和模型
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統(tǒng)計分析系列SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用(第4版)/薛薇 作者簡介

薛薇，工學(xué)碩士，經(jīng)濟學(xué)博士，中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心副主任，中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院副教授。關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘及統(tǒng)計建模、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘軟件應(yīng)用、統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研發(fā)等方面。涉足網(wǎng)絡(luò)新媒體輿論傳播和互動建模、政府和官方微博分析、電商數(shù)據(jù)分析、學(xué)科學(xué)術(shù)熱點跟蹤等文本挖掘，以及社會網(wǎng)絡(luò)分析和以數(shù)據(jù)挖掘為依托的客戶關(guān)系管理等領(lǐng)域。主要著作：《SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用》、《SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用》、《R語言數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用》。

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