第1章 SPSS统计分析软件概述

1.1 SPSS使用基础

1.1.1 SPSS的基本窗口

1.1.2 SPSS软件的退出

1.2 SPSS的基本运行方式

1.2.1窗口菜单方式

1.2.2程序运行方式

1.2.3混合运行方式

1.3利用SPSS进行数据分析的基本步骤

1.3.1数据分析的一般步骤

1.3.2利用SPSS进行数据分析的一般步骤

第2章 SPSS数据文件的建立和管理

2.1 SPSS数据文件

2.1.1 SPSS数据文件的特点

2.1.2 SPSS数据的基本组织方式

2.2 SPSS数据的结构和定义方法

2.2.1变量名

2.2.2变量类型、宽度、列宽度

2.2.3变量名标签

2.2.4变量值标签

2.2.5缺失值

2.2.6计量尺度

2.2.7结构定义的基本操作

2.3 SPSS结构定义的应用案例

2.4 SPSS数据的录入与编辑

2.4.1 SPSS数据的录入

2.4.2 SPSS数据的编辑

2.5 SPSS数据的保存

2.5.1 SPSS支持的数据格式

2.5.2保存SPSS数据的基本操作

2.6读取其他格式的数据文件

2.6.1直接读入其他格式的数据文件

2.6.2使用文本向导读入文本文件

2.6.3使用数据库向导读入数据

2.7 SPSS数据文件合并

2.7.1纵向合并数据文件

2.7.2横向合并数据文件

第3章 SPSS数据的预处理

3.1数据的排序

3.1.1数据排序的目的

3.1.2数据排序的基本操作

3.1.3数据排序的应用举例

3.2变量计算

3.2.1变量计算的目的

3.2.2 SPSS算术表达式

3.2.3 SPSS条件表达式

3.2.4 SPSS函数

3.2.5变量计算的基本操作

3.2.6变量计算的应用举例

3.3数据选取

3.3.1数据选取的目的

3.3.2数据选取

3.3.3数据选取的基本操作

3.3.4数据抽样的应用举例

3.4计数

3.4.1计数目的

3.4.2计数区间

3.4.3计数的基本操作

3.4.4计数的应用举例

3.5分类汇总

3.5.1分类汇总的目的

3.5.2分类汇总的基本操作

3.5.3分类汇总的应用举例

3.6数据分组

3.6.1数据分组的目的

3.6.2 SPSS的单变量值分组

3.6.3 SPSS的组距分组

3.6.4 SPSS的分位数分组

3.7数据预处理的其他功能

3.7.1数据转置

3.7.2加权处理

3.7.3数据拆分

第4章 SPSS基本统计分析

4.1频数分析

4.1.1频数分析的目的和基本任务

4.1.2频数分析的基本操作

4.1.3 SPSS频数分析的扩展功能

4.1.4频数分析的应用举例

4.2计算基本描述统计量

4.2.1基本描述统计量

4.2.2计算基本描述统计量的基本操作

4.2.3计算基本描述统计量的应用举例

4.3交叉分组下的频数分析

4.3.1交叉分组下频数分析的目的和基本任务

4.3.2交叉列联表的主要内容

4.3.3交叉列联表行列变量间关系的分析

4.3.4交叉分组下的频数分析基本操作

4.3.5交叉分组下的频数分析应用举例

4.3.6 SPSS中列联表分析的其他方法

4.4多选项分析

4.4.1多选项分析的目的

4.4.2多选项分析的基本操作

4.4.3多选项分析的应用举例

4.5比率分析

4.5.1比率分析的目的和主要指标

4.5.2比率分析的基本步骤

4.5.3比率分析的应用举例

第5章 SPSS的参数检验

5.1参数检验概述

5.1.1推断统计与参数检验

5.1.2假设检验的基本思想

5.1.3假设检验的基本步骤

5.2单样本t检验

5.2.1单样本t检验的目的

5.2.2单样本t检验的基本步骤

5.2.3单样本t检验的基本操作

5.2.4单样本t检验的应用举例

5.3两独立样本t检验

5.3.1两独立样本t检验的目的

5.3.2两独立样本t检验的基本步骤

5.3.3两独立样本t检验的基本操作

5.3.4两独立样本t检验的应用举例

5.4两配对样本t检验

5.4.1两配对样本t检验的目的

5.4.2两配对样本t检验的基本步骤

5.4.3两配对样本t检验的基本操作

5.4.4两配对样本t检验的应用举例

第6章 SPSS的方差分析

6.1方差分析概述

6.2单因素方差分析

6.2.1单因素方差分析的基本思想

6.2.2单因素方差分析的数学模型

6.2.3单因素方差分析的基本步骤

6.2.4单因素方差分析的基本操作

6.2.5单因素方差的应用举例

6.2.6单因素方差分析的进一步分析

6.2.7单因素方差应用举例的进一步分析

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多因素方差分析的数学模型

6.3.3多因素方差分析的基本步骤

6.3.4多因素方差分析的基本操作

6.3.5多因素方差分析的应用举例

6.3.6多因素方差分析的进一步分析

6.3.7多因素方差分析应用举例的进一步分析

6.4协方差分析

6.4.1协方差分析的基本思路

6.4.2协方差分析的数学模型

6.4.3协方差分析的基本操作

6.4.4协方差分析的应用举例

第7章 SPSS的非参数检验

7.1单样本的非参数检验

7.1.1总体分布的卡方检验

7.1.2二项分布检验

7.1.3单样本K-S检验

7.1.4变量值随机性检验

7.2两独立样本的非参数检验

7.2.1两独立样本的曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U）

7.2.2两独立样本的K-S检验

7.2.3两独立样本的游程检验（Wald-Wolfwitz Runs）

7.2.4极端反应检验（Moses Extreme Reactions）

7.2.5两独立样本非参数检验的基本操作

7.2.6两独立样本非参数检验的应用举例

7.3多独立样本的非参数检验

7.3.1中位数检验

7.3.2多独立样本的Kruskal-Wallis检验

7.3.3多独立样本的Jonckheere-Terpstra检验

7.3.4多独立样本非参数检验的基本操作

7.3.5多独立样本非参数检验的应用举例

7.4两配对样本的非参数检验

7.4.1两配对样本的McNemar检验

7.4.2两配对样本的符号检验

7.4.3两配对样本Wilcoxon符号秩检验

7.4.4两配对样本非参数检验的基本操作

7.4.5两配对样本非参数检验的应用举例

7.5多配对样本的非参数检验

7.5.1多配对样本的Friedman检验

7.5.2多配对样本的Cochran Q检验

7.5.3多配对样本的Kendall协同系数检验

7.5.4多配对样本非参数检验的基本操作

7.5.5多配对样本非参数检验的应用举例

第8章 SPSS的相关分析和线性回归分析

8.1相关分析和回归分析概述

8.2相关分析

8.2.1散点图

8.2.2相关系数

8.2.3相关分析应用举例

8.3偏相关分析

8.3.1偏相关分析和偏相关系数

8.3.2偏相关分析的基本操作

8.3.3偏相关分析的应用举例

8.4回归分析

8.4.1回归分析概述

8.4.2线性回归模型

8.4.3回归参数的普通最小二乘估计

8.4.4回归方程的统计检验

8.4.5多元回归分析中的其他问题

8.4.6线性回归分析的基本操作

8.4.7线性回归分析的其他操作

8.4.8线性回归分析的应用举例

8.5曲线估计

8.5.1曲线估计概述

8.5.2曲线估计的基本操作

8.5.3曲线估计的应用举例

第9章 SPSS的Logistic回归分析

9.1 Logistic回归分析概述

9.2二项Logistic回归分析

9.2.1二项Logistic回归方程

9.2.2二项Logistic回归方程系数的含义

9.2.3二项Logistic回归方程的检验

9.2.4二项Logistic回归分析中的虚拟自变量

9.3二项Logistic回归分析的应用

9.3.1二项Logistic回归分析的基本操作

9.3.2二项Logistic回归分析的其他操作

9.3.3二项Logistic回归应用示例

9.4多项Logistic回归分析

9.4.1多项Logistic回归分析概述

9.4.2多项Logistic回归分析的基本操作和应用

9.4.3多项Logistic回归分析的其他操作和应用

9.5多项有序回归分析

9.5.1多项有序回归分析概述

9.5.2多项有序回归分析的基本操作和应用

第10章 SPSS的聚类分析

10.1聚类分析的一般问题

10.1.1聚类分析的意义

10.1.2聚类分析中“亲疏程度”的度量方法

10.1.3聚类分析几点说明

10.2层次聚类

10.2.1层次聚类的两种类型和两种方式

10.2.2个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法

10.2.3层次聚类的基本操作

10.2.4层次聚类的应用举例

10.3 K-Means聚类

10.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤

10.3.2 K-Means聚类分析的基本操作

10.3.3 K-Means聚类分析的应用举例

第11章 SPSS的因子分析

11.1因子分析概述

11.1.1因子分析的意义

11.1.2因子分析的数学模型和相关概念

11.2因子分析的基本内容

11.2.1因子分析的基本步骤

11.2.2因子分析的前提条件

11.2.3因子提取和因子载荷矩阵的求解

11.2.4因子的命名

11.2.5计算因子得分

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因子分析的应用举例

第12章 SPSS的对应分析

12.1对应分析概述

12.1.1对应分析的提出

12.1.2对应分析的基本思想

12.2对应分析的基本步骤

12.3对应分析的基本操作及案例

12.3.1对应分析的基本操作

12.3.2对应分析的应用举例

第13章 SPSS的判别分析

13.1判别分析概述

13.2距离判别法

13.2.1距离判别的基本思路

13.2.2判别函数的计算

13.3 Fisher判别法

13.3.1 Fisher判别的基本思路

13.3.2 Fisher判别的计算

13.4贝叶斯判别法

13.4.1贝叶斯判别的基本思路

13.4.2贝叶斯判别的计算

13.5判别分析的基本操作及案例

13.5.1判别分析的基本操作

13.5.2判别分析的准备工作：均值检验和协差阵齐性检验

13.5.3解读判别结果

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信度分析的应用举例

第15章 SPSS的一般对数线性分析模型

15.1一般对数线性分析模型概述

15.1.1模型的提出

15.1.2基本概念和基本思路

15.2饱和模型和非饱和层次对数线性模型

15.2.1饱和模型和参数估计

15.2.2饱和模型检验

15.2.3非饱和层次模型

15.2.4建立饱和模型和非饱和层次对数线性模型的基本操作

15.2.5饱和模型和非饱和层次对数线性模型的应用举例

15.3一般对数线性模型

15.3.1一般对数线性模型的概述

15.3.2建立一般对数线性模型的基本操作

15.3.3一般对数线性模型的应用举例

15.4 Logit对数线性模型

15.4.1 Logit对数线性模型的概述

15.4.2 Logit对数线性模型的应用举例

第16章 SPSS的时间序列分析

16.1时间序列分析概述

16.1.1时间序列的相关概念

16.1.2时间序列分析的一般步骤

16.1.3 SPSS时间序列分析的特点

16.2数据准备

16.3时间序列的图形化观察及检验

16.3.1时间序列的图形化观察及检验目的

16.3.2时间序列的图形化观察工具

16.3.3时间序列的检验方法

16.3.4时间序列的图形化观察的基本操作和应用举例

16.4时间序列的预处理

16.4.1时间序列预处理的目的和主要方法

16.4.2时间序列预处理的基本操作

16.5时间序列的简单回归分析法和趋势外推法

16.5.1简单回归分析法和趋势外推法概述

16.5.2简单回归分析法和趋势外推法应用举例

16.6指数平滑法

16.6.1指数平滑法的基本思想

16.6.2指数平滑法的模型

16.6.3指数平滑法的基本操作

16.6.4指数平滑法的应用举例

16.7 ARIMA模型分析

16.7.1 ARIMA分析的基本思想和模型

16.7.2 ARIMA分析的基本操作

16.7.3 ARIMA分析的应用举例

16.8季节调整法

16.8.1季节调整法的基本思想和模型

16.8.2季节调整法的基本操作

16.8.3季节调整法的应用举例