SPSS 統計分析實用教程, 3/e

本書是編著者經過近20年的教學實踐，在總結之前版本的基礎上，根據廣大讀者的反饋意見修訂而成的。全書基於SPSS 29（中文版），同時兼顧早期的軟件版本。在編寫過程中，編著者以統計分析的實際應用為主線，在對主要統計分析方法的基本概念和統計學原理進行簡明介紹的基礎上，以71個實例（包含第14章的2個綜合案例）為載體，對SPSS 29中各種統計分析方法的應用場合和操作過程進行了清晰的說明，並對相關領域的31個統計分析典型案例進行了應用方法及解決思路的詳細分析。全書共有思考與練習題84道，以供讀者鞏固學習效果和進行課後練習。全書共14章，第1章介紹問捲設計與數據收集；第2章介紹數據管理與預處理；第3～12章介紹SPSS 29中的各種統計分析方法，包括描述統計與圖形繪制、均值比較與T檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析和判別分析、主成分分析和因子分析、時間序列分析、信度分析；第13章介紹調節效應與中介效應；第14章介紹綜合案例。與本書配套的資源包括所有實例、典型案例、思考與練習題的數據文件，課程PPT教案，以及思考與練習題的參考答案，讀者可登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費下載。本書可作為高等院校經濟學、管理學、教育學、心理學等相關專業本科生和研究生的教材，也可作為統計分析和決策各領域工作者的學習參考書。

目 錄
第1章 問捲設計與數據收集 1
1.1　問捲設計與分析 1
1.1.1　問捲設計 1
1.1.2　問捲分析 4
1.2　調查抽樣 4
1.2.1　樣本具有代表性的條件 4
1.2.2　抽樣方法 5
1.2.3　簡單隨機抽樣 5
1.2.4　分層隨機抽樣 13
1.3　思考與練習 16
第2章 數據管理與預處理 17
2.1　數據文件的建立 17
2.1.1　統計數據的度量尺度 17
2.1.2　SPSS數據文件的特點 18
2.1.3　輸入數據建立數據文件 19
2.1.4　從其他數據文件導入數據建立數據文件 24
2.3　數據文件的編輯 27
2.3.1　數據文件的合並 27
2.3.2　數據文件的拆分 28
2.3.3　數據的選取 30
2.3.4　數據的加權 31
2.4　SPSS數據加工 33
2.4.1　變量計算 33
2.4.2　數據可視分箱 34
2.4.3　數據重新編碼 36
2.5　思考與練習 37
第3章 描述統計與圖形繪制 39
3.1　基本描述統計量簡介 39
3.1.1　描述集中趨勢的統計量 39
3.1.2　描述離散程度的統計量 40
3.1.3　描述總體分佈形態的統計量 41
3.2　頻率分析 42
3.2.1　基本概念及統計原理 42
3.2.2　SPSS實例分析 42
3.3　描述性分析 46
3.3.1　基本概念及統計原理 46
3.3.2　SPSS實例分析 47
3.4　探索性分析 48
3.4.1　基本概念及統計原理 48
3.4.2　SPSS實例分析 48
3.5　交叉表分析 54
3.5.1　基本概念及統計原理 54
3.5.2　SPSS實例分析 55
3.6　多重響應分析 59
3.6.1　基本概念及統計原理 59
3.6.2　SPSS實例分析 60
3.7　相關圖形繪制 63
3.7.1　圖表構建器的基本操作 63
3.7.2　常見圖形的創建和編輯 67
3.8　典型案例 73
3.8.1　城市平均氣溫基本特徵分析 73
3.8.2　商場電視品牌滿意度調查 73
3.9　思考與練習 74
第4章 均值比較與T檢驗 76
4.1　假設檢驗 77
4.1.1　基本概念及統計原理 77
4.1.2　小概率原理 78
4.1.3　假設檢驗的一般步驟 79
4.2　平均值分析 80
4.2.1　基本概念及統計原理 80
4.2.2　SPSS實例分析 80
4.3　單樣本T檢驗 82
4.3.1　基本概念及統計原理 82
4.3.2　SPSS實例分析 83
4.4　獨立樣本T檢驗 85
4.4.1　基本概念及統計原理 85
4.4.2　SPSS實例分析 86
4.5　成對樣本T檢驗 87
4.5.1　基本概念及統計原理 87
4.5.2　SPSS實例分析 88
4.6　典型案例 90
4.6.1　蛋白飼料對小白鼠體重的影響分析 90
4.6.2　健康教育對兒童血紅蛋白水平的影響分析 90
4.6.3　儲戶的儲蓄金額的差異分析 91
4.7　思考與練習 91
第5章 非參數檢驗 93
5.1　參數檢驗與非參數檢驗 93
5.1.1　參數檢驗與非參數檢驗的區別 93
5.1.2　非參數檢驗的優點 94
5.1.3　非參數檢驗的缺點 94
5.2　單樣本非參數檢驗 94
5.2.1　基本概念及設置 94
5.2.2　卡方檢驗 97
5.2.3　二項分佈檢驗 104
5.2.4　游程檢驗 107
5.2.5　K-S檢驗 112
5.3　獨立樣本非參數檢驗 114
5.3.1　基本概念及統計原理 114
5.3.2　SPSS實例分析 116
5.4　相關樣本非參數檢驗 119
5.4.1　基本概念及統計原理 119
5.4.2　SPSS實例分析 120
5.5　典型案例 123
5.5.1　判斷某產品的需求量是否服從泊松分佈 123
5.5.2　保健品對高血壓患者的效果分析 124
5.5.3　某行業企業盈利比例判斷 124
5.5.4　棉條棉結雜質粒數分析 124
5.6　思考與練習 125
第6章 方差分析 127
6.1　方差分析簡介 127
6.1.1　方差分析的概念 127
6.1.2　方差分析的一般步驟 128
6.2　單因素方差分析 128
6.2.1　基本概念及統計原理 128
6.2.2　SPSS實例分析 129
6.3　多因素方差分析 135
6.3.1　基本概念及統計原理 135
6.3.2　SPSS實例分析 137
6.4　協方差分析 143
6.4.1　基本概念及統計原理 143
6.4.2　SPSS實例分析 145
6.5　多元方差分析 147
6.5.1　基本概念及統計原理 147
6.5.2　SPSS實例分析 148
6.6　典型案例 151
6.6.1　培訓材料效果分析 151
6.6.2　火箭射程影響因素分析 152
6.6.3　身高與肺活量分析 152
6.7　思考與練習 153
第7章 相關分析 155
7.1　相關分析簡介 155
7.1.1　相關分析的概念 155
7.1.2　相關關系的種類 155
7.2　兩變量相關分析 156
7.2.1　基本概念及統計原理 156
7.2.2　SPSS實例分析 158
7.3　偏相關分析 161
7.3.1　基本概念及統計原理 161
7.3.2　SPSS實例分析 162
7.4　距離分析 164
7.4.1　基本概念及統計原理 164
7.4.2　SPSS實例分析 164
7.5　典型案例 169
7.5.1　有氧訓練中的耗氧量研究 169
7.5.2　控制不良貸款 170
7.5.3　學生身體狀況指標的相似性分析 171
7.6　思考與練習 172
第8章 回歸分析 174
8.1　回歸分析簡介 174
8.1.1　回歸分析的概念 174
8.1.2　回歸分析的一般步驟 175
8.2　線性回歸分析 176
8.2.1　基本概念及統計原理 176
8.2.2　一元線性回歸SPSS實例分析 177
8.2.3　多元線性回歸SPSS實例分析 183
8.3　曲線回歸分析 189
8.3.1　基本概念及統計原理 189
8.3.2　SPSS實例分析 190
8.4　非線性回歸分析 193
8.4.1　基本概念及統計原理 193
8.4.2　SPSS實例分析 194
8.5　二元Logistic回歸分析 198
8.5.1　基本概念及統計原理 198
8.5.2　SPSS實例分析 199
8.6　典型案例 204
8.6.1　水稻產量影響因素分析 204
8.6.2　產品廢品率的因素擬合 204
8.6.3　高管培訓與表現預測 205
8.6.4　腎細胞癌轉移的判斷 205
8.7　思考與練習 206
第9章 聚類分析和判別分析 208
9.1　聚類分析和判別分析簡介 208
9.1.1　基本概念 208
9.1.2　樣本間親疏關系的度量 209
9.2　二階聚類 210
9.2.1　基本概念及統計原理 210
9.2.2　SPSS實例分析 210
9.3　K-均值聚類 213
9.3.1　基本概念及統計原理 213
9.3.2　SPSS實例分析 214
9.4　系統聚類 218
9.4.1　基本概念及統計原理 218
9.4.2　SPSS實例分析 219
9.5　判別分析 223
9.5.1　基本概念及統計原理 223
9.5.2　SPSS實例分析 224
9.6　典型案例 231
9.6.1　美國22家企業類型劃分 231
9.6.2　銷售地區的選擇 231
9.6.3　地區降水量區域類型判別 232
9.7　思考與練習 233
第10章 主成分分析和因子分析 236
10.1　主成分分析和因子分析簡介 236
10.1.1　基本概念和主要用途 236
10.1.2　主成分或公共因子數量的確定 237
10.1.3　主成分分析和因子分析的區別與聯系 238
10.2　主成分分析 238
10.2.1　統計原理及分析步驟 238
10.2.2　SPSS實例分析 240
10.3　因子分析 247
10.3.1　統計原理及分析步驟 247
10.3.2　SPSS實例分析 249
10.4　典型案例 253
10.4.1　醫院工作質量評價分析 253
10.4.2　各省、自治區、直轄市市政設施建設狀況分析 254
10.4.3　大學生的價值觀分析 255
10.5　思考與練習 256
第11章 時間序列分析 258
11.1　時間序列的建立和平穩化 258
11.1.1　填補缺失值 258
11.1.2　定義日期變量 259
11.1.3　創建時間序列 260
11.2　指數平滑法 262
11.2.1　基本概念及統計原理 262
11.2.2　SPSS實例分析 263
11.3　ARIMA模型 269
11.3.1　基本概念及統計原理 269
11.3.2　SPSS實例分析 271
11.4　時間序列的季節性分解 279
11.4.1　基本概念及統計原理 279
11.4.2　季節性分解的實例分析 280
11.5　典型案例 282
11.5.1　我國社會消費品零售總額分析 282
11.5.2　中國彩電出口數據分析 283
11.5.3　城市溫度的季節性分解 284
11.6　思考與練習 285
第12章 信度分析 287
12.1　內在信度分析 287
12.1.1　基本概念及統計原理 287
12.1.2　SPSS實例分析 288
12.2　再測信度分析 294
12.2.1　基本概念及統計原理 294
12.2.2　SPSS實例分析 295
12.3　評分者信度分析 297
12.3.1　基本概念及統計原理 297
12.3.2　SPSS實例分析 298
12.4　典型案例 299
12.5　思考與練習 299
第13章 調節效應與中介效應分析 301
13.1　調節效應 301
13.1.1　調節效應簡介 301
13.1.2　自變量和調節變量均為連續變量的調節效應分析 302
13.1.3　自變量為連續變量、調節變量為分類變量的調節效應分析 304
13.1.4　自變量為分類變量、調節變量為連續變量的調節效應分析 306
13.2　中介效應 309
13.2.1　中介效應簡介 309
13.2.2　簡單中介效應分析 309
13.2.3　並列中介效應分析 312
13.2.4　鏈式中介效應分析 312
13.3　中介效應與調節效應混合模型 313
13.3.1　中介效應與調節效應混合模型簡介 313
13.3.2　中介效應與調節效應混合模型分析方法 313
13.4　典型案例 315
13.4.1　性別在胸圍對肺呼量的影響中的調節效應分析 315
13.4.2　心理因素在工作認同感與工作績效之間的中介效應分析 316
13.5　思考與練習 316
第14章 綜合案例分析 317
14.1　SPSS在房地產市場數據分析中的應用 317
14.1.1　問題描述與案例說明 317
14.1.2　分析目的與分析思路 318
14.1.3　操作步驟與結果分析 318
14.2　SPSS在製造業數據分析中的應用 322
14.2.1　問題描述與案例說明 322
14.2.2　分析目的與分析思路 323
14.2.3　操作步驟與結果分析 323
14.3　思考與練習 328
參考文獻 330