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SPSS 22.0統(tǒng)計分析應用教程 版權信息
- ISBN：9787302393283
- 條形碼：9787302393283 ; 978-7-302-39328-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
SPSS 22.0統(tǒng)計分析應用教程 本書特色
本書作者有著多年的SPSS應用經(jīng)驗，同時也從事相關研究多年，清楚了解讀者的需求重點所在，并借此對本書內容具體安排如下。
首先，作為社會科學領域的工作人員，進行問卷調查是統(tǒng)計分析的先決條件。然而，多數(shù)統(tǒng)計學應用教程很少涉及這一點，更鮮有指導。鑒于此，本書專門對問卷的設計、數(shù)據(jù)的采集和編碼、數(shù)據(jù)的整理和錄入進行了連貫的較為詳細的介紹，特別是第11章的因子分析和第12章的問卷信度分析更是問卷設計過程中不可或缺的理論和實踐指導。
其次，從初學者和對SPSS的使用了解不夠深入的人士的角度出發(fā)，本書對每一章的功能介紹都會做到步驟清晰、案例翔實、圖表豐富，理論和實踐有機結合，重在實踐，略涉理論。
再次，對于一些非統(tǒng)計學專業(yè)人士，能夠讀懂統(tǒng)計分析的結果以應用于自己的工作實踐才是學習SPSS應用的真正目的。然而，筆者翻閱大量SPSS應用教材發(fā)現(xiàn)，許多作者要么只是簡單羅列大量圖表，沒有任何解釋；要么解釋過于簡單，只言片語。這使得非專業(yè)人員無法真正從中受益，也使得這些SPSS教材的價值大打折扣。針對于此，本書對每個案例分析的結果都進行詳細的解讀，力求使讀者能夠明白SPSS輸出的統(tǒng)計圖和統(tǒng)計表的真實含義。
另外，除了數(shù)據(jù)分析之外，制作生動活潑的統(tǒng)計圖也是SPSS 22.0的重要功能之一。而且隨著版本的完善，統(tǒng)計圖的繪制功能越來越全面、程序也越來越簡單。這一切都使得學習者快速學會各種統(tǒng)計圖的制作成為可能。針對其他類似教材對統(tǒng)計圖或忽略不提或介紹不全的缺憾，本書對各種常用統(tǒng)計圖的制作步驟都予以詳細介紹，而且是以SPSS*新版本增加的“圖形構建器”為依托，使學習者能夠快速掌握這種先進的制圖方法。這是本書的一大特色。這一點彌補了多數(shù)SPSS教材只介紹“舊對話框”制圖的不足。同時，本書對另一種先進的制圖方法“圖形畫板模板選擇程序”也做了詳細說明并配有案例。
*后，本書附送所有案例及分析結果，并且每章都配備相關數(shù)據(jù)供讀者練習使用，讀者可以從清華大學出版社網(wǎng)站下載。
SPSS 22.0統(tǒng)計分析應用教程 內容簡介
本書系統(tǒng)、全面地介紹了*新的SPSS 22.0中文版的基本功能和使用方法，并利用各行各業(yè)的真實案例對各種常用統(tǒng)計方法進行了深入淺出的細致剖析和步驟演示，對于指導讀者如何利用SPSS 22.0中文版軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析大有裨益。 本書共13章，內容有SPSS 22.0概述、問卷的制作編碼與數(shù)據(jù)的錄入與整理、統(tǒng)計報表、描述統(tǒng)計、兩總體均值比較、方差分析、非參數(shù)檢驗、相關分析、回歸分析、聚類分析和判別分析、因子分析、信度分析和統(tǒng)計圖的制作。本書從讀者的角度出發(fā)，從數(shù)據(jù)的采集與整理到問卷的制作、編碼與信度檢驗，從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析到常用統(tǒng)計圖的制作均有詳實的解釋與演練。 本書可以作為高等院校相關專業(yè)的教材使用，對于一些非統(tǒng)計專業(yè)的讀者也是一本相當難得的自學讀物。
SPSS 22.0統(tǒng)計分析應用教程 目錄
目 錄
第1章 SPSS 22.0概述 1
1.1 SPSS的發(fā)展與特點 1
1.2 SPSS 22.0的新增功能 3
1.3 SPSS 22.0的運行環(huán)境與安裝 4
1.3.1 SPSS 22.0運行的硬件環(huán)境 5
1.3.2 SPSS 22.0運行的軟件環(huán)境 5
1.3.3 SPSS 22.0的安裝 5
1.4 SPSS的幫助系統(tǒng) 7
1.4.1 “幫助”菜單 7
1.4.2 上下文相關的幫助 8
1.4.3 在線幫助 9
1.5 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟 9
1.5.1 數(shù)據(jù)分析的一般步驟 9
1.5.2 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的一般步驟 10
第2章 問卷的制作編碼與數(shù)據(jù)的錄入整理 12
2.1 問卷的制作與編碼 12
2.1.1 問卷的制作 12
2.1.2 問卷制作的注意事項 20
2.1.3 問卷的編碼 21
2.2 數(shù)據(jù)的錄入 25
2.2.1 操作術語 25
2.2.2 定義變量屬性 29
2.2.3 數(shù)據(jù)的錄入 32
2.2.4 數(shù)據(jù)的導入 35
2.3 數(shù)據(jù)的整理 39
2.3.1 數(shù)據(jù)的重新編碼 39
2.3.2 數(shù)據(jù)的計算 42
2.3.3 個案等級排序(排秩) 44
2.3.4 缺失值的替換 46
2.3.5 數(shù)據(jù)加權 47
2.3.6 數(shù)據(jù)的行列互換 47
2.3.7 數(shù)據(jù)的分類匯總 48
2.3.8 數(shù)據(jù)文件的拆分與合并 50
2.4 思考題 53
第3章 統(tǒng)計報表 54
3.1 在線分析處理報告 54
3.1.1 在線分析處理報告概述 54
3.1.2 SPSS在線分析處理報告案例應用 54
3.2 個案摘要報告 59
3.2.1 個案摘要報告概述 59
3.2.2 SPSS個案摘要報告案例應用 59
3.3 行形式摘要報告 62
3.3.1 行形式摘要報告概述 62
3.3.2 SPSS行形式摘要報告案例應用 63
3.4 列形式摘要報告 65
3.4.1 列形式摘要報告的操作概述 65
3.4.2 SPSS列形式摘要報告案例應用 66
3.5 思考題 68
第4章 描述統(tǒng)計 69
4.1 描述統(tǒng)計概述 69
4.2 頻數(shù)分布 69
4.2.1 頻數(shù)分布概述 70
4.2.2 SPSS頻數(shù)分布的案例應用 70
4.3 描述統(tǒng)計量 77
4.3.1 描述統(tǒng)計量概述 77
4.3.2 SPSS描述統(tǒng)計量的案例應用 77
4.4 探索性分析 79
4.4.1 探索性統(tǒng)計概述 79
4.4.2 SPSS探索性分析案例應用 82
4.5 列聯(lián)表分析 89
4.5.1 列聯(lián)表分析概述 89
4.5.2 SPSS列聯(lián)表分析案例應用 90
4.6 比率分析 96
4.6.1 比率分析概述 96
4.6.2 SPSS比率分析案例應用 96
4.7 多選項分析 99
4.7.1 多選項分析概述 99
4.7.2 SPSS案例應用 99
4.8 思考題 109
第5章 兩總體均值比較 111
5.1 參數(shù)檢驗的統(tǒng)計學原理 111
5.1.1 均值比較的假設檢驗類型 111
5.1.2 假設檢驗的基本內涵 111
5.1.3 假設檢驗的基本步驟 112
5.2 單樣本T檢驗 113
5.2.1 單樣本T檢驗統(tǒng)計學原理概述 113
5.2.2 SPSS單樣本T檢驗的案例應用 113
5.3 獨立樣本T檢驗 117
5.3.1 獨立樣本T檢驗統(tǒng)計學原理概述 117
5.3.2 SPSS獨立樣本T檢驗的案例應用 118
5.4 配對樣本T檢驗 121
5.4.1 統(tǒng)計學原理概述 122
5.4.2 SPSS配對樣本T檢驗的案例應用 122
5.5 思考題 124
第6章 方差分析 125
6.1 方差分析基本原理概述 125
6.1.1 方差分析的基本思想 125
6.1.2 方差分析的假設條件 129
6.1.3 方差分析的一般步驟 129
6.2 單因素方差分析 129
6.2.1 單因素方差分析的統(tǒng)計學原理 129
6.2.2 SPSS單因素方差分析的案例應用 131
6.3 單因變量多因素方差分析 138
6.3.1 單因變量多因素方差分析的統(tǒng)計學原理 138
6.3.2 SPSS單因變量多因素方差分析的案例應用 139
6.4 協(xié)方差分析 148
6.4.1 協(xié)方差分析的統(tǒng)計學原理 149
6.4.2 SPSS協(xié)方差分析的
案例應用 149
6.5 多元方差分析 152
6.5.1 多元方差分析的
統(tǒng)計學原理 152
6.5.2 SPSS多元方差分析的案例應用 152
6.6 重復測量方差分析 160
6.6.1 重復測量方差分析的統(tǒng)計學原理 160
6.6.2 SPSS重復測量方差分析的案例應用 161
6.7 方差成分分析 166
6.7.1 方差成分分析的統(tǒng)計學原理 166
6.7.2 SPSS方差成分分析的案例應用 167
6.8 思考題 170
第7章 非參數(shù)檢驗 174
7.1 非參數(shù)檢驗概述 174
7.2 卡方檢驗 176
7.2.1 卡方檢驗的統(tǒng)計學原理 176
7.2.2 SPSS卡方檢驗的案例應用 177
7.3 二項分布檢驗 180
7.3.1 統(tǒng)計學原理 180
7.3.2 SPSS二項分布檢驗的案例應用 181
7.4 游程檢驗 183
7.4.1 游程檢驗統(tǒng)計學原理 183
7.4.2 SPSS游程檢驗的案例應用 184
7.5 單樣本K-S檢驗 187
7.5.1 單樣本K-S檢驗統(tǒng)計學原理 187
7.5.2 SPSS單樣本K-S檢驗的案例應用 188
7.6 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗 194
7.6.1 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 194
7.6.2 SPSS兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 196
7.7 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗 201
7.7.1 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗的統(tǒng)計學原理 201
7.7.2 SPSS多獨立樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 203
7.8 兩相關樣本的非參數(shù)檢驗 209
7.8.1 兩相關樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 209
7.8.2 SPSS兩相關樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 210
7.9 多相關樣本的非參數(shù)檢驗 213
7.9.1 多相關樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 213
7.9.2 SPSS多相關樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 215
7.10 思考題 219
第8章 相關分析 221
8.1 相關分析應用概述 221
8.1.1 相關關系的分類 221
8.1.2 散點圖 222
8.1.3 相關系數(shù) 228
8.2 二元變量相關分析 229
8.2.1 統(tǒng)計學原理 229
8.2.2 SPSS二元變量相關分析案例應用 231
8.3 偏相關分析 234
8.3.1 偏相關分析的統(tǒng)計學原理 234
8.3.2 SPSS偏相關分析案例應用 235
8.4 距離相關分析 237
8.4.1 距離相關分析統(tǒng)計學原理 237
8.4.2 SPSS距離相關分析的案例應用 237
8.5 思考題 243
第9章 回歸分析 245
9.1 線性回歸分析 245
9.1.1 線性回歸分析的統(tǒng)計學原理 246
9.1.2 SPSS線性回歸分析的案例應用 251
9.2 曲線估計 269
9.2.1 曲線估計的統(tǒng)計學原理 270
9.2.2 SPSS曲線回歸的案例應用 271
9.3 非線性回歸分析 275
9.3.1 非線性回歸分析的統(tǒng)計學原理 275
9.3.2 SPSS非線性回歸分析的案例應用 277
9.4 思考題 282
第10章 聚類分析和判別分析 283
10.1 聚類分析的統(tǒng)計學原理 283
10.1.1 定距數(shù)據(jù)的聚類分析 283
10.1.2 定序或定類數(shù)據(jù)的聚類分析 286
10.1.3 二值變量的聚類分析 286
10.2 系統(tǒng)聚類 287
10.2.1 系統(tǒng)聚類的統(tǒng)計學原理 287
10.2.2 SPSS系統(tǒng)聚類案例應用 288
10.3 K平均值聚類 299
10.3.1 K平均值聚類的統(tǒng)計學原理 299
10.3.2 SPSS K平均值聚類案例應用 300
10.4 二階聚類 305
10.4.1 二階聚類的統(tǒng)計學原理 305
10.4.2 SPSS二階聚類案例應用 306
10.5 判別分析 319
10.5.1 判別分析的統(tǒng)計學原理 319
10.5.2 SPSS判別分析案例應用 321
10.6 思考題 339
第11章 主成分分析與因子分析 340
11.1 主成分分析 340
11.1.1 統(tǒng)計學原理 340
11.1.2 SPSS主成分分析案例應用 343
11.2 因子分析 351
11.2.1 因子分析的統(tǒng)計學原理 351
11.2.2 SPSS因子分析案例應用 355
11.3 思考題 369
第12章 信度分析 370
12.1 信度分析的統(tǒng)計學原理 370
12.1.1 信度分析的基本統(tǒng)計學概念 370
12.1.2 信度分析的方法 371
12.2 SPSS信度分析案例應用 374
12.2.1 量表的信度分析 374
12.2.2 評分者信度分析 385
12.3 思考題 387
第13章 統(tǒng)計圖的制作 388
13.1 SPSS制圖功能簡介 388
13.1.1 圖表構建器 389
13.1.2 圖形畫板模板選擇程序 392
13.2 條形圖 395
13.2.1 簡單條形圖 395
13.2.2 集群條形圖 401
13.2.3 堆積3D條形圖 404
13.3 線圖 405
13.3.1 簡單線圖 405
13.3.2 多重線圖 406
13.4 面積圖 408
13.5 餅圖 409
13.6 散點圖/點圖 410
13.6.1 分組散點圖 410
13.6.2 簡單3D散點圖和組3D散點圖 412
13.6.3 散點圖矩陣 413
13.6.4 摘要點圖和垂線圖 414
13.7 直方圖 416
13.7.1 簡單直方圖、堆積直方圖和頻率多邊形圖 416
13.7.2 總體錐形圖(人口金字塔) 418
13.8 高-低圖 419
13.8.1 高-低收盤圖 419
13.8.2 簡單全距條形圖 420
13.8.3 差異面積圖 421
13.9 箱圖 422
13.9.1 簡單箱圖 423
13.9.2 集群箱圖 423
13.9.3 1-D箱圖 424
13.10 雙Y軸圖 425
13.10.1 包含分類X軸的雙Y軸圖 425
13.10.2 包含刻度X軸的雙Y軸圖 426
13.11 P-P圖和Q-Q圖 427
13.11.1 P-P概率圖 427
13.11.2 Q-Q概率圖 429
13.12 時間序列圖 430
13.13 帕累托圖 431
13.14 “舊對話框”統(tǒng)計圖的制作 433
13.14.1 簡單誤差條形圖 433
13.14.2 集群誤差條形圖 435
13.15 “圖形畫板模板選擇程序”統(tǒng)計圖的制作 437
13.16 思考題 439
參考文獻 440
第1章 SPSS 22.0概述 1
1.1 SPSS的發(fā)展與特點 1
1.2 SPSS 22.0的新增功能 3
1.3 SPSS 22.0的運行環(huán)境與安裝 4
1.3.1 SPSS 22.0運行的硬件環(huán)境 5
1.3.2 SPSS 22.0運行的軟件環(huán)境 5
1.3.3 SPSS 22.0的安裝 5
1.4 SPSS的幫助系統(tǒng) 7
1.4.1 “幫助”菜單 7
1.4.2 上下文相關的幫助 8
1.4.3 在線幫助 9
1.5 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟 9
1.5.1 數(shù)據(jù)分析的一般步驟 9
1.5.2 利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的一般步驟 10
第2章 問卷的制作編碼與數(shù)據(jù)的錄入整理 12
2.1 問卷的制作與編碼 12
2.1.1 問卷的制作 12
2.1.2 問卷制作的注意事項 20
2.1.3 問卷的編碼 21
2.2 數(shù)據(jù)的錄入 25
2.2.1 操作術語 25
2.2.2 定義變量屬性 29
2.2.3 數(shù)據(jù)的錄入 32
2.2.4 數(shù)據(jù)的導入 35
2.3 數(shù)據(jù)的整理 39
2.3.1 數(shù)據(jù)的重新編碼 39
2.3.2 數(shù)據(jù)的計算 42
2.3.3 個案等級排序(排秩) 44
2.3.4 缺失值的替換 46
2.3.5 數(shù)據(jù)加權 47
2.3.6 數(shù)據(jù)的行列互換 47
2.3.7 數(shù)據(jù)的分類匯總 48
2.3.8 數(shù)據(jù)文件的拆分與合并 50
2.4 思考題 53
第3章 統(tǒng)計報表 54
3.1 在線分析處理報告 54
3.1.1 在線分析處理報告概述 54
3.1.2 SPSS在線分析處理報告案例應用 54
3.2 個案摘要報告 59
3.2.1 個案摘要報告概述 59
3.2.2 SPSS個案摘要報告案例應用 59
3.3 行形式摘要報告 62
3.3.1 行形式摘要報告概述 62
3.3.2 SPSS行形式摘要報告案例應用 63
3.4 列形式摘要報告 65
3.4.1 列形式摘要報告的操作概述 65
3.4.2 SPSS列形式摘要報告案例應用 66
3.5 思考題 68
第4章 描述統(tǒng)計 69
4.1 描述統(tǒng)計概述 69
4.2 頻數(shù)分布 69
4.2.1 頻數(shù)分布概述 70
4.2.2 SPSS頻數(shù)分布的案例應用 70
4.3 描述統(tǒng)計量 77
4.3.1 描述統(tǒng)計量概述 77
4.3.2 SPSS描述統(tǒng)計量的案例應用 77
4.4 探索性分析 79
4.4.1 探索性統(tǒng)計概述 79
4.4.2 SPSS探索性分析案例應用 82
4.5 列聯(lián)表分析 89
4.5.1 列聯(lián)表分析概述 89
4.5.2 SPSS列聯(lián)表分析案例應用 90
4.6 比率分析 96
4.6.1 比率分析概述 96
4.6.2 SPSS比率分析案例應用 96
4.7 多選項分析 99
4.7.1 多選項分析概述 99
4.7.2 SPSS案例應用 99
4.8 思考題 109
第5章 兩總體均值比較 111
5.1 參數(shù)檢驗的統(tǒng)計學原理 111
5.1.1 均值比較的假設檢驗類型 111
5.1.2 假設檢驗的基本內涵 111
5.1.3 假設檢驗的基本步驟 112
5.2 單樣本T檢驗 113
5.2.1 單樣本T檢驗統(tǒng)計學原理概述 113
5.2.2 SPSS單樣本T檢驗的案例應用 113
5.3 獨立樣本T檢驗 117
5.3.1 獨立樣本T檢驗統(tǒng)計學原理概述 117
5.3.2 SPSS獨立樣本T檢驗的案例應用 118
5.4 配對樣本T檢驗 121
5.4.1 統(tǒng)計學原理概述 122
5.4.2 SPSS配對樣本T檢驗的案例應用 122
5.5 思考題 124
第6章 方差分析 125
6.1 方差分析基本原理概述 125
6.1.1 方差分析的基本思想 125
6.1.2 方差分析的假設條件 129
6.1.3 方差分析的一般步驟 129
6.2 單因素方差分析 129
6.2.1 單因素方差分析的統(tǒng)計學原理 129
6.2.2 SPSS單因素方差分析的案例應用 131
6.3 單因變量多因素方差分析 138
6.3.1 單因變量多因素方差分析的統(tǒng)計學原理 138
6.3.2 SPSS單因變量多因素方差分析的案例應用 139
6.4 協(xié)方差分析 148
6.4.1 協(xié)方差分析的統(tǒng)計學原理 149
6.4.2 SPSS協(xié)方差分析的
案例應用 149
6.5 多元方差分析 152
6.5.1 多元方差分析的
統(tǒng)計學原理 152
6.5.2 SPSS多元方差分析的案例應用 152
6.6 重復測量方差分析 160
6.6.1 重復測量方差分析的統(tǒng)計學原理 160
6.6.2 SPSS重復測量方差分析的案例應用 161
6.7 方差成分分析 166
6.7.1 方差成分分析的統(tǒng)計學原理 166
6.7.2 SPSS方差成分分析的案例應用 167
6.8 思考題 170
第7章 非參數(shù)檢驗 174
7.1 非參數(shù)檢驗概述 174
7.2 卡方檢驗 176
7.2.1 卡方檢驗的統(tǒng)計學原理 176
7.2.2 SPSS卡方檢驗的案例應用 177
7.3 二項分布檢驗 180
7.3.1 統(tǒng)計學原理 180
7.3.2 SPSS二項分布檢驗的案例應用 181
7.4 游程檢驗 183
7.4.1 游程檢驗統(tǒng)計學原理 183
7.4.2 SPSS游程檢驗的案例應用 184
7.5 單樣本K-S檢驗 187
7.5.1 單樣本K-S檢驗統(tǒng)計學原理 187
7.5.2 SPSS單樣本K-S檢驗的案例應用 188
7.6 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗 194
7.6.1 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 194
7.6.2 SPSS兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 196
7.7 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗 201
7.7.1 多獨立樣本的非參數(shù)檢驗的統(tǒng)計學原理 201
7.7.2 SPSS多獨立樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 203
7.8 兩相關樣本的非參數(shù)檢驗 209
7.8.1 兩相關樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 209
7.8.2 SPSS兩相關樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 210
7.9 多相關樣本的非參數(shù)檢驗 213
7.9.1 多相關樣本的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計學原理 213
7.9.2 SPSS多相關樣本非參數(shù)檢驗的案例應用 215
7.10 思考題 219
第8章 相關分析 221
8.1 相關分析應用概述 221
8.1.1 相關關系的分類 221
8.1.2 散點圖 222
8.1.3 相關系數(shù) 228
8.2 二元變量相關分析 229
8.2.1 統(tǒng)計學原理 229
8.2.2 SPSS二元變量相關分析案例應用 231
8.3 偏相關分析 234
8.3.1 偏相關分析的統(tǒng)計學原理 234
8.3.2 SPSS偏相關分析案例應用 235
8.4 距離相關分析 237
8.4.1 距離相關分析統(tǒng)計學原理 237
8.4.2 SPSS距離相關分析的案例應用 237
8.5 思考題 243
第9章 回歸分析 245
9.1 線性回歸分析 245
9.1.1 線性回歸分析的統(tǒng)計學原理 246
9.1.2 SPSS線性回歸分析的案例應用 251
9.2 曲線估計 269
9.2.1 曲線估計的統(tǒng)計學原理 270
9.2.2 SPSS曲線回歸的案例應用 271
9.3 非線性回歸分析 275
9.3.1 非線性回歸分析的統(tǒng)計學原理 275
9.3.2 SPSS非線性回歸分析的案例應用 277
9.4 思考題 282
第10章 聚類分析和判別分析 283
10.1 聚類分析的統(tǒng)計學原理 283
10.1.1 定距數(shù)據(jù)的聚類分析 283
10.1.2 定序或定類數(shù)據(jù)的聚類分析 286
10.1.3 二值變量的聚類分析 286
10.2 系統(tǒng)聚類 287
10.2.1 系統(tǒng)聚類的統(tǒng)計學原理 287
10.2.2 SPSS系統(tǒng)聚類案例應用 288
10.3 K平均值聚類 299
10.3.1 K平均值聚類的統(tǒng)計學原理 299
10.3.2 SPSS K平均值聚類案例應用 300
10.4 二階聚類 305
10.4.1 二階聚類的統(tǒng)計學原理 305
10.4.2 SPSS二階聚類案例應用 306
10.5 判別分析 319
10.5.1 判別分析的統(tǒng)計學原理 319
10.5.2 SPSS判別分析案例應用 321
10.6 思考題 339
第11章 主成分分析與因子分析 340
11.1 主成分分析 340
11.1.1 統(tǒng)計學原理 340
11.1.2 SPSS主成分分析案例應用 343
11.2 因子分析 351
11.2.1 因子分析的統(tǒng)計學原理 351
11.2.2 SPSS因子分析案例應用 355
11.3 思考題 369
第12章 信度分析 370
12.1 信度分析的統(tǒng)計學原理 370
12.1.1 信度分析的基本統(tǒng)計學概念 370
12.1.2 信度分析的方法 371
12.2 SPSS信度分析案例應用 374
12.2.1 量表的信度分析 374
12.2.2 評分者信度分析 385
12.3 思考題 387
第13章 統(tǒng)計圖的制作 388
13.1 SPSS制圖功能簡介 388
13.1.1 圖表構建器 389
13.1.2 圖形畫板模板選擇程序 392
13.2 條形圖 395
13.2.1 簡單條形圖 395
13.2.2 集群條形圖 401
13.2.3 堆積3D條形圖 404
13.3 線圖 405
13.3.1 簡單線圖 405
13.3.2 多重線圖 406
13.4 面積圖 408
13.5 餅圖 409
13.6 散點圖/點圖 410
13.6.1 分組散點圖 410
13.6.2 簡單3D散點圖和組3D散點圖 412
13.6.3 散點圖矩陣 413
13.6.4 摘要點圖和垂線圖 414
13.7 直方圖 416
13.7.1 簡單直方圖、堆積直方圖和頻率多邊形圖 416
13.7.2 總體錐形圖(人口金字塔) 418
13.8 高-低圖 419
13.8.1 高-低收盤圖 419
13.8.2 簡單全距條形圖 420
13.8.3 差異面積圖 421
13.9 箱圖 422
13.9.1 簡單箱圖 423
13.9.2 集群箱圖 423
13.9.3 1-D箱圖 424
13.10 雙Y軸圖 425
13.10.1 包含分類X軸的雙Y軸圖 425
13.10.2 包含刻度X軸的雙Y軸圖 426
13.11 P-P圖和Q-Q圖 427
13.11.1 P-P概率圖 427
13.11.2 Q-Q概率圖 429
13.12 時間序列圖 430
13.13 帕累托圖 431
13.14 “舊對話框”統(tǒng)計圖的制作 433
13.14.1 簡單誤差條形圖 433
13.14.2 集群誤差條形圖 435
13.15 “圖形畫板模板選擇程序”統(tǒng)計圖的制作 437
13.16 思考題 439
參考文獻 440
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