SPSS 統計分析入門與應用精解 (視頻教學版)
楊維忠、張甜
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2022-05-01
- 定價: $588
- 售價: 8.5 折 $500
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302603464
- ISBN-13: 9787302603467
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SPSS、機率統計學 Probability-and-statistics
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商品描述
這是一本精解SPSS統計分析基礎入門與應用的教材,通過“精解統計分析原理、精解SPSS窗口選項設置、精解SPSS輸出結果”三要素,幫助讀者真正掌握常用統計分析軟件SPSS的應用。 全書共14章。第1章為SPSS基礎與應用操作概述;第2~7章介紹SPSS的基本統計分析方法,包括描述統計分析方法、比較平均值分析方法、非參數檢驗方法、相關分析方法、一般線性模型、各類常用回歸分析方法等;第8~13章介紹SPSS的常用高級統計分析方法,包括時間序列預測方法、聚類分析方法、決策樹分析與判別分析方法、生存分析方法、降維分析方法等;第14章介紹如何使用SPSS進行高質量的綜合性研究,講解研究方案設計、調查問捲的製作、SPSS數據挖掘、建模註意事項。每章有教學重點提示,章後有“知識點總結與練習題”,幫助讀者增強學習效果,形成了“從基礎原理到操作精解,從數據分析到案例應用”的完整教學閉環。與本書配套的還有教學PPT和作者新講解的全套視頻資料以輔助教學,力求實現**教學效果。 本書可作為經濟學、管理學、統計學、金融學、社會學、醫學、電子商務等相關專業的在校本、專科大學生及研究生學習、應用SPSS的主要教材,還可作為職場人士掌握SPSS應用、提升數據分析能力,進而提升工作效率、改善績效水平的工具書。
目錄大綱
目 錄
第1章 SPSS應用基礎 1
1.1 SPSS的啟動與關閉 2
1.1.1 SPSS軟件的啟動 2
1.1.2 SPSS軟件的關閉 5
1.1.3 SPSS軟件常用窗口 5
1.2 SPSS選項設置 7
1.2.1 “常規”選項卡 7
1.2.2 “語言”選項卡 8
1.2.3 “查看器”選項卡 9
1.2.4 “數據”選項卡 9
1.2.5 “貨幣”選項卡 10
1.2.6 “輸出”選項卡 11
1.2.7 “圖表”選項卡 11
1.2.8 “透視表”選項卡 12
1.2.9 “文件位置”選項卡 12
1.2.10 “腳本”選項卡 13
1.2.11 “多重插補”選項卡 14
1.2.12 “語法編輯器”選項卡 14
1.3 數據編輯器的基本操作 15
1.3.1 數據編輯器的變量視圖操作 16
1.3.2 數據編輯器的數據視圖操作 21
1.4 變量和樣本觀測值的基本操作 22
1.4.1 變量和觀測值的移動、復制和刪除 22
1.4.2 數據轉置 22
1.4.3 變量計算 23
1.5 增加新的變量或樣本觀測值 27
1.5.1 在現有數據文件中增加新的變量 27
1.5.2 在現有數據文件中增加新的樣本觀測值 27
1.6 對數據按照變量或樣本觀測值進行排序 28
1.6.1 對數據按照變量進行排序 28
1.6.2 對數據按照樣本觀測值進行排序 29
1.7 數據查找 30
1.7.1 按照觀測值序號查找單元格 30
1.7.2 按照變量值查找數據 31
1.8 數據文件合並 32
1.8.1 按照樣本觀測值合並數據文件 32
1.8.2 按照變量合並數據文件 35
1.9 缺失值處理 37
1.10 讀取其他格式的數據文件 39
1.10.1 讀取Stata數據文件 40
1.10.2 讀取Excel數據文件 41
1.10.3 讀取文本數據文件 44
1.11 3種典型圖形繪制方法 48
1.11.1 圖表構建器 48
1.11.2 圖形畫板模板選擇器 50
1.11.3 舊對話框 53
1.12 經典概念之假設檢驗介紹 56
1.12.1 假設檢驗的基本概念 56
1.12.2 假設檢驗的步驟 56
1.12.3 假設檢驗的註意事項 56
第2章 描述統計分析 58
2.1 頻率分析 58
2.1.1 基本原理 58
2.1.2 操作演示與功能詳解 59
2.1.3 結果解讀 62
2.1.4 知識點總結與練習題 63
2.2 描述分析 63
2.2.1 基本原理 63
2.2.2 操作演示與功能詳解 63
2.2.3 結果分析 64
2.2.4 知識點總結與練習題 65
2.3 探索分析 65
2.3.1 基本原理 65
2.3.2 操作演示與功能詳解 66
2.3.3 結果分析 69
2.3.4 知識點總結與練習題 73
2.4 交叉表分析 73
2.4.1 基本原理 73
2.4.2 操作演示與功能詳解 74
2.4.3 結果分析 77
2.4.4 知識點總結與練習題 80
第3章 比較平均值分析 81
3.1 平均值分析 81
3.1.1 基本原理 81
3.1.2 操作演示與功能詳解 82
3.1.3 結果解讀 84
3.1.4 知識點總結與練習題 85
3.2 單樣本T檢驗 85
3.2.1 基本原理 85
3.2.2 操作演示與功能詳解 85
3.2.3 結果解讀 87
3.2.4 知識點總結與練習題 88
3.3 獨立樣本T檢驗 88
3.3.1 基本原理 88
3.3.2 操作演示與功能詳解 88
3.3.3 結果解讀 90
3.3.4 知識點總結與練習題 91
3.4 成對樣本T檢驗 91
3.4.1 基本原理 91
3.4.2 操作演示與功能詳解 91
3.4.3 結果解讀 92
3.4.4 知識點總結與練習題 93
3.5 單因素ANOVA檢驗 93
3.5.1 基本原理 93
3.5.2 操作演示與功能詳解 94
3.5.3 結果解讀 97
3.5.4 知識點總結與練習題 99
第4章 非參數檢驗 100
4.1 卡方檢驗 100
4.1.1 基本原理 100
4.1.2 操作演示與功能詳解 101
4.1.3 結果解讀 102
4.1.4 知識點總結與練習題 103
4.2 二項檢驗 103
4.2.1 基本原理 103
4.2.2 操作演示與功能詳解 103
4.2.3 結果解讀 104
4.2.4 知識點總結與練習題 104
4.3 游程檢驗 105
4.3.1 基本原理 105
4.3.2 操作演示與功能詳解 105
4.3.3 結果解讀 106
4.3.4 知識點總結與練習題 106
4.4 單樣本K-S檢驗 106
4.4.1 基本原理 106
4.4.2 操作演示與功能詳解 107
4.4.3 結果解讀 107
4.4.4 知識點總結與練習題 108
4.5 2個獨立樣本檢驗 108
4.5.1 基本原理 108
4.5.2 操作演示與功能詳解 109
4.5.3 結果解讀 110
4.5.4 知識點總結與練習題 111
4.6 2個相關樣本檢驗 111
4.6.1 基本原理 111
4.6.2 操作演示與功能詳解 111
4.6.3 結果解讀 112
4.6.4 知識點總結與練習題 113
4.7 K個獨立樣本檢驗 113
4.7.1 基本原理 113
4.7.2 操作演示與功能詳解 113
4.7.3 結果解讀 115
4.7.4 知識點總結與練習題 115
4.8 K個相關樣本檢驗 116
4.8.1 基本原理 116
4.8.2 操作演示與功能詳解 116
4.8.3 結果解讀 117
4.8.4 知識點總結與練習題 117
第5章 相關分析 118
5.1 雙變量相關分析 118
5.1.1 基本原理 118
5.1.2 操作演示與功能詳解 119
5.1.3 結果解讀 121
5.1.4 知識點總結與練習題 122
5.2 偏相關分析 122
5.2.1 基本原理 122
5.2.2 操作演示與功能詳解 123
5.2.3 結果解讀 124
5.2.4 知識點總結與練習題 125
5.3 距離相關分析 125
5.3.1 基本原理 125
5.3.2 操作演示與功能詳解 126
5.3.3 結果解讀 130
5.3.4 知識點總結與練習題 130
第6章 一般線性模型 131
6.1 單變量分析 131
6.1.1 基本原理 131
6.1.2 操作演示與功能詳解 132
6.1.3 結果解讀 138
6.1.4 知識點總結與練習題 141
6.2 多變量分析 141
6.2.1 基本原理 141
6.2.2 操作演示與功能詳解 142
6.2.3 結果解讀 145
6.2.4 知識點總結與練習題 149
第7章 回歸分析 150
7.1 線性回歸分析 150
7.1.1 基本原理 150
7.1.2 操作演示與功能詳解 151
7.1.3 結果解讀 157
7.1.4 知識點總結與練習題 161
7.2 加權最小二乘回歸分析 161
7.2.1 基本原理 161
7.2.2 操作演示與功能詳解 162
7.2.3 結果解讀 163
7.2.4 知識點總結與練習題 164
7.3 曲線估算回歸分析 164
7.3.1 基本原理 164
7.3.2 操作演示與功能詳解 165
7.3.3 結果解讀 167
7.3.4 知識點總結與練習題 169
7.4 二元Logistic回歸分析 169
7.4.1 基本原理 169
7.4.2 操作演示與功能詳解 170
7.4.3 結果解讀 175
7.4.4 知識點總結與練習題 177
7.5 多元Logistic回歸分析 178
7.5.1 基本原理 178
7.5.2 操作演示與功能詳解 178
7.5.3 結果解讀 185
7.5.4 知識點總結與練習題 187
7.6 有序回歸分析 187
7.6.1 基本原理 187
7.6.2 操作演示與功能詳解 187
7.6.3 結果解讀 189
7.6.4 知識點總結與練習題 191
7.7 概率回歸分析 191
7.7.1 基本原理 191
7.7.2 操作演示與功能詳解 192
7.7.3 結果解讀 194
7.7.4 知識點總結與練習題 197
7.8 非線性回歸分析 197
7.8.1 基本原理 197
7.8.2 操作演示與功能詳解 198
7.8.3 結果解讀 203
7.8.4 知識點總結與練習題 204
7.9 最優標度回歸分析 204
7.9.1 基本原理 204
7.9.2 操作演示與功能詳解 204
7.9.3 結果解讀 206
7.9.4 知識點總結與練習題 207
7.10 分位數回歸分析 208
7.10.1 基本原理 208
7.10.2 操作演示與功能詳解 208
7.10.3 結果解讀 213
7.10.4 知識點總結與練習題 215
第8章 時間序列預測 216
8.1 專家建模器 217
8.1.1 基本原理 217
8.1.2 操作演示與功能詳解 218
8.1.3 結果解讀 231
8.1.4 知識點總結與練習題 238
8.2 指數平滑法、ARIMA模型 238
8.3 季節分解模型 241
8.3.1 基本原理 241
8.3.2 操作演示與功能詳解 241
8.3.3 結果解讀 242
8.3.4 知識點總結與練習題 243
第9章 聚類分析 244
9.1 二階聚類分析 245
9.1.1 基本原理 245
9.1.2 操作演示與功能詳解 245
9.1.3 結果解讀 247
9.1.4 知識點總結與練習題 248
9.2 K均值聚類分析 248
9.2.1 基本原理 248
9.2.2 操作演示與功能詳解 249
9.2.3 結果解讀 251
9.2.4 知識點總結與練習題 253
9.3 系統聚類分析 253
9.3.1 基本原理 253
9.3.2 操作演示與功能詳解 254
9.3.3 結果解讀 256
9.3.4 知識點總結與練習題 259
第10章 決策樹分析與判別分析 260
10.1 決策樹分析 260
10.1.1 基本原理 260
10.1.2 操作演示與功能詳解 261
10.1.3 結果解讀 274
10.1.4 知識點總結與練習題 284
10.2 判別分析 284
10.2.1 基本原理 284
10.2.2 操作演示與功能詳解 285
10.2.3 結果解讀 289
10.2.4 知識點總結與練習題 293
第11章 刻度分析 294
11.1 可靠性分析 294
11.1.1 基本原理 294
11.1.2 操作演示與功能詳解 295
11.1.3 結果解讀 298
11.1.4 知識點總結與練習題 300
11.2 多維標度分析 300
11.2.1 基本原理 300
11.2.2 操作演示與功能詳解 300
11.2.3 結果解讀 303
11.2.4 知識點總結與練習題 305
第12章 生存分析 306
12.1 壽命表分析 308
12.1.1 基本原理 308
12.1.2 操作演示與功能詳解 309
12.1.3 結果解讀 311
12.1.4 知識點總結與練習題 315
12.2 Kaplan-Meier分析 315
12.2.1 基本原理 315
12.2.2 操作演示與功能詳解 315
12.2.3 結果解讀 319
12.2.4 知識點總結與練習題 323
12.3 Cox回歸分析 323
12.3.1 基本原理 323
12.3.2 操作演示與功能詳解 325
12.3.3 結果解讀 330
12.3.4 知識點總結與練習題 334
第13章 降維分析 335
13.1 因子分析 335
13.1.1 基本原理 335
13.1.2 操作演示與功能詳解 337
13.1.3 結果解讀 342
13.1.4 知識點總結與練習題 350
13.2 主成分分析 350
13.2.1 基本原理 350
13.2.2 操作演示與功能詳解 351
13.2.3 結果解讀 354
13.2.4 知識點總結與練習題 354
13.3 對應分析 355
13.3.1 基本原理 355
13.3.2 操作演示與功能詳解 355
13.3.3 結果解讀 359
13.3.4 知識點總結與練習題 362
第14章 如何使用SPSS進行高質量的綜合性研究 363
14.1 研究方案設計 363
14.2 調查問捲的製作 366
14.2.1 調查問捲的概念 366
14.2.2 調查問捲的製作步驟 366
14.2.3 製作調查問捲時需要註意的問題 367
14.2.4 將調查問捲獲取的數據導入SPSS 370
14.3 SPSS數據挖掘介紹 373
14.4 SPSS建模註意事項 374
14.4.1 註意事項一:建模是為瞭解決具體的問題 374
14.4.2 註意事項二:有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 375
14.4.3 註意事項三:建模之前必須進行數據的準備 375
14.4.4 註意事項四:最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 376
14.4.5 註意事項五:模型要能夠用來預測,但預測並不僅含直接預測 377
14.4.6 註意事項六:對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 377
14.4.7 註意事項七:建立的模型應該是持續動態優化完善的 378
14.5 SPSS綜合應用案例書目推薦 378