基础篇

第1章 概述

1.1 SPSS简介

1.2使用SPSS进行数据分析的基本步骤

1.3主要窗口和功能

1.3.1数据编辑窗口

1.3.2结果浏览窗口

1.3.3程序编辑窗口

1.4通过数据编辑窗口输入数据

1.4.1使用数据窗口输入数据

1.4.2定义变量

1.4.3数据输入实例

1.5 SPSS数据文件的存取

1.5.1存取保存的SPSS文件

1.5.2读取保存的数据文件

1.5.3读取Excel电子表格数据文件

1.5.4读取Access数据库（ODBC数据接口）

1.5.5保存SPSS数据文件

1.6数据的编辑与整理

1.6.1发现重复数据

1.6.2选择数据

1.6.3定义权重

1.6.4数据排序

1.6.5数据转置

1.6.6数据合并

1.6.7数据拆分

1.6.8数据汇总

1.6.9查找数据

1.7数据转换

1.7.1公式计算

1.7.2数据编码

1.7.3替代缺失数据

1.7.4数据例编秩

1.7.5频数分组

1.8帮助的获取

1.8.1按专题组织的帮助

1.8.2通过对话框内的Help按钮使用帮助

1.8.3使用统计教练

1.8.4使用联机帮助和网络讨论组

第2章 数据类型与统计学描述

2.1数据分类

2.2制作频数表

2.2.1区间数据频数分段

2.2.2用Frequencies编制频数表

2.3用Descriptives进行区间数据的统计描述

2.3.1操作过程

2.3.2结果解释

2.4用Explore进行区间数据的统计描述

2.4.1操作过程

2.4.2结果解释

2.5用Bivariate进行变量间的相关与协方差分析

2.5.1操作过程

2.5.2结果解释

2.5.3描述性统计分析过程的比较

2.6名义数据的统计描述

2.6.1单个名义变量的描述分析

2.6.2多指标的描述分析

第3章 概率分布与正态性检验

3.1概率分布

3.1.1正态分布

3.1.2二项分布

3.1.3 Poisson分布

3.2抽样分布

3.2.1 t分布

3.2.2X2分布

3.2.3 F分布

3.3正态性检验

3.3.1 P-P图法

3.3.2 Q-Q图法

3.3.3直方图、箱式图与茎叶图

3.3.4计算法

第4章 区间估计与假设检验

4.1均数的区间估计

4.1.1σ已知时总体均数的置信区间

4.1.2σ未知时总体均数的置信区间

4.1.3两总体均数间差值的置信区间

4.2总体方差、总体标准差的置信区间

4.3率的区间估计

4.3.1总体率的置信区间

4.3.2两总体率差值的置信区间

4.4假设检验与两类错误

4.4.1假设检验的概念与原理

4.4.2假设检验的两类错误

4.4.3假设检验的基本步骤

4.5样本含量的估计与检验效能

4.5.1影响样本量大小的因素

4.5.2总体均数区间估计的样本含量

4.5.3样本均数与总体均数比较样本含量估计

4.5.4完全随机设计两样本均数比较的样本含量估计

4.5.5完全随机设计多个样本均数比较的样本含量估计

4.5.6估计总体率时的样本含量估计

4.5.7样本率与总体率比较的样本含量估计

4.5.8两样本率比较的样本含量估计

4.5.9多个样本率比较的样本含量估计

4.5.10直线相关分析的样本含量估计

4.5.11检验效能

第5章 区间数据的统计推断

5.1 t检验

5.1.1单个总体均数的t检验

5.1.2独立样本成组t检验

5.1.3成对样本t检验

5.2单因素方差分析

5.2.1两组资料的单因素方差分析

5.2.2多组资料的单因素方差分析

5.3双因素方差分析

5.3.1基本分析步骤

5.3.2关于Univariate过程对话框的说明

5.4对比与事后检验

5.4.1对比

5.4.2事后检验

5.4.3 Bootstrap

5.5方差齐性检验

第6章 名义分类数据的统计推断

6.1四格表数据的卡方检验

6.1.1一般四格表卡方检验

6.1.2连续性校正卡方检验

6.2 RxC无序列联表的卡方检验

6.2.1多个样本率的卡方检验

6.2.2多个样本构成的卡方检验

6.3 Fisher’s精确检验

6.3.1四格表的精确概率法

6.3.2 R×C列联表精确概率

第7章 有序数据的统计推断

7.1 R×C单向有序列联表的检验

7.1.1 Wilcoxon秩和检验

7.1.2趋势X2检验

7.1.3 Kruskal-Wallis检验

7.1.4实例与操作

7.2双向有序列联表的检验

7.2.1 Spearman等级相关

7.2.2 Jonckheere-Terpstra检验

7.2.3 Cochran-Mantel-Haenszel统计分析

7.3几个相关有序样本的非参数检验

7.3.1 2相关样本的秩检验

7.3.2多组相关样本检验

第8章 简单线性回归与相关

8.1一般的简单线性回归

8.1.1线性回归的概念

8.1.2建立线性回归方程

8.1.3回归系数的假设检验

8.1.4实例与操作

8.2加权的简单线性回归

8.2.1加权最小二乘估计

8.2.2加权线性回归方程的假设检验

8.2.3实例与操作

8.3简单线性相关

8.3.1概念

8.3.2线性相关系数的意义和计算

8.3.3相关系数的假设检验

8.3.4实例与操作

第9章 曲线回归与非线性回归

9.1曲线直线化变换方法

9.1.1变量的变换

9.1.2变量变换后实现线性回归的步骤

9.1.3实例与操作

9.2曲线回归

9.2.1一般步骤

9.2.2 SPSS操作提示

9.2.3实例与操作

9.3非线性回归

9.3.1基本原理

9.3.2 SPSS操作提示

9.3.3实例与操作

第10章 多重线性回归与相关

10.1多项式回归

10.2多重回归分析方法

10.2.1多重回归模型

10.2.2参数估计

10.2.3回归方程的假设检验与拟合优度评价

10.2.4自变量的选择

10.2.5 SPSS操作提示

10.2.6实例与操作

10.3共线性解决方案与校正

10.3.1多重共线性的诊断

10.3.2共线性解决方案

10.4残差分析与回归诊断

10.5交互作用与哑变量问题

10.5.1交互作用

10.5.2哑变量的设置

10.6复相关系数与偏相关系数

10.6.1复相关系数、决定系数与调整决定系数

10.6.2偏相关系数

第11章 统计图的制作

11.1条图

11.2 3-D条图

11.3线图

11.4面积图

11.5圆图

11.6高低图

11.7帕累托图

11.8质量控制图

11.9箱图

11.10误差条图

11.11分群金字塔图

11.12散点图

11.13直方图

11.14 P-P概率图

11.15 Q-Q概率图

11.16序列图

11.17统计图形的编辑加工

11.17.1图形编辑窗口简介

11.17.2图形特征的编辑

11.17.3坐标轴编辑

11.17.4图例的编辑

11.17.5添加和显示/隐藏图形元素

第12章 诊断试验评价与ROC分析

12.1常用的诊断试验评价指标

12.1.1正确率

12.1.2灵敏度

12.1.3特异度

12.1.4 Youden指数

12.1.5阳性似然比

12.1.6阴性似然比

12.1.7阳性预测价值

12.1.8阴性预测价值

12.1.9优势比及其有关指标

12.1.10 Kappa

12.2 ROC曲线

12.2.1 ROC分析的基本原理

12.2.2 SPSS操作说明

12.2.3实例与结果解释

第13章 缺失值分析

13.1缺失值分析简介

13.1.1基本概念

13.1.2缺失机制

13.1.3缺失值的常用处理方法

13.2 SPSS操作提示

13.2.1 SPSS的缺失值处理方法

13.2.2缺失值处理的SPSS操作

13.3结果解释

高级篇

第14章 logistic回归

14.1二项分类logistic回归

14.1.1方法介绍

14.1.2 SPSS操作选项说明

14.1.3实例与结果解释

14.2条件logistic回归

14.2.1方法介绍

14.2.2 SPSS操作选项说明

14.2.3实例与结果解释

14.3有序logistic回归

14.3.1方法介绍

14.3.2 SPSS操作选项说明

14.3.3实例与结果解释

14.4多项分类logistic回归

14.4.1方法介绍

14.4.2 SPSS操作选项说明

14.4.3实例与结果解释

第15章 对数线性模型与Poisson回归

15.1列联表的对数线性模型

15.1.1方法介绍

15.1.2实例与操作

15.2 Poisson回归

15.2.1基本原理

15.2.2实例与操作

第16章 生存分析与Cox模型

16.1常用术语

16.2非参数分析

16.2.1寿命表法

16.2.2 Kaplan-Meier法

16.3 Cox回归模型

16.3.1方法介绍

16.3.2实例与操作

16.4时间依存变量的处理方法

16.4.1时间依存变量Cox模型

16.4.2 Cox w/Time-Dep Cov过程操作说明

第17章 聚类、判别与决策树分析

17.1概述

17.1.1聚类分析基础知识

17.1.2判别分析基础知识

17.1.3 SPSS聚类和判别分析模块

17.2聚类分析

17.2.1二阶段聚类

17.2.2 K中心聚类

17.2.3层次聚类

17.3判别分析

17.4决策树分析

17.4.1基本原理

17.4.2决策树

17.4.3操作提示

17.4.4结果解释

第18章 主成分分析与因子分析

18.1主成分分析

18.1.1概述

18.1.2实例与操作

18.2因子分析

18.2.1概述

18.2.2实例与操作

18.3主成分分析与因子分析的联系及区别

第19章 多因素方差分析

19.1随机区组设计及其方差分析

19.1.1概述

19.1.2实例与操作

19.2析因设计及其方差分析

19.2.1概述

19.2.2实例与操作

19.3嵌套设计及其方差分析

19.3.1概述

19.3.2实例与操作

19.4交叉设计及其方差分析

19.4.1概述

19.4.2实例与操作

第20章 重复测量与混合效应模型

20.1重复测量方差分析

20.1.1分层随机抽样重复测量数据

20.1.2重复测量设计临床试验数据

20.2线性混合效应模型

20.2.1分层随机抽样调查数据的混合效应模型分析

20.2.2重复测量数据的混合效应模型分析

第21章 多变量方差分析

21.1单因素设计资料的多元方差分析

21.1.1单样本分析

21.1.2两样本单因素设计资料

21.2多因素资料的多元方差分析

21.2.1两因素设计

21.2.2配对设计资料的多元方差分析

21.2.3重复测量设计资料的多元方差分析

21.3典型相关分析

第22章 广义线性模型

22.1概述

22.1.1模型的组成

22.1.2常见的几种广义线性模型

22.1.3广义线性模型的三种估计方程及参数估计

22.1.4模型诊断

22.2 logistic回归

22.3 Poisson对数线性模型

第23章 广义估计方程

23.1概述

23.1.1广义估计方程的基本理论

23.1.2作业相关矩阵

23.1.3广义估计方程的应用

23.2实例与操作

23.2.1数据的一般情况

23.2.2 SPSS操作提示与选项说明

23.2.3 SPSS输出结果及其解释

第24章 对应分析与结合分析

24.1对应分析

24.1.1方法介绍

24.1.2 SPSS操作选项说明

24.1.3实例分析

24.1.4多重对应分析

24.2结合分析

24.2.1方法介绍

24.2.2 SPSS操作选项说明

24.2.3实例分析

第25章 信度分析

25.1重复测量法与分半信度法

25.1.1方法介绍

25.1.2实例与操作

25.2 Cronbach a系数

25.2.1方法介绍

25.2.2 SPSS操作选项说明

25.2.3实例描述

25.3 Kappa系数

25.3.1方法介绍

25.3.2实例描述

25.3.3操作选项说明

25.3.4结果解释

25.4 Kendall和谐系数

25.4.1方法介绍

25.4.2实例描述

25.4.3 SPSS操作选项说明

25.4.4主要结果

第26章 时间序列分析

26.1概述

26.1.1时间序列数据及其分析方法

26.1.2时间序列分析的模型、公式和记号

26.1.3 SPSS时间序列分析功能

26.2时间序列数据的预处理

26.2.1定义日期变量

26.2.2创建时间序列

26.2.3填补缺失数据

26.3指数平滑法

26.3.1指数平滑法的原理

26.3.2指数平滑法的操作

26.4 ARIMA模型

26.4.1概述

26.4.2 ARIMA模型识别、建模和模型评价、预测

26.4.3带有季节因子的ARIMA模型

26.5季节性结构分量模型

26.5.1概述

26.5.2分析实例

第27章 神经网络模型

27.1概述

27.1.1模型的组成

27.1.2神经网络的数据样本

27.1.3神经网络的种类

27.2多层感知器神经网络模型

27.2.1概述

27.2.2实例与操作

27.3径向基函数神经网络模型

27.3.1概述

27.3.2实例与操作

附录A SPSS函数

附录B SPSS统计分析程序简介

附录C 统计分析方法路径图

参考文献