SPSS实用教程

. 第四章 数据变换
第一节 用recode命令对数据再编码
第二节 用compute命令创建新变量
第三节 运用count命令计数
第四节 采用if命令做条件变换和逻辑校验
第五节 运算的次序
习 题
第五章 描述性统计(过程descriptives的应用)
第一节 descriptives的命令格式
第二节 应用实例
第三节 检验数据的真实性
第四节 测量水平
第五节 综合统计量
第六节 标准分(z值)
习 题
第六章 交叉汇总和结合测量〔crosstabs的应用)
第一节 应用举例
第二节 结果分析
第三节 独立性x’(卡方)检验
第四节 结合测量
第五节 标称测量
第六节 次序测量
第七节 区间(定距)以上数据的测量
第八节 风险率估计
第九节 运行crosstabs做交叉汇总和结合测量
第十节 在crosstabs的对话框中做交叉汇总和结合测量
习 题
第七章 描述于总体均值的差异[means过程的应用)
第一节 means过程的应用
第二节 高考成绩与父亲职业的关系
第三节 不同父母职业的考生成绩分析
第四节 运行过程means
第五节 在means对话框中做统计
习 题
第八章 用t—test过程检验两个均值的相等
第一节 样本和总体
第二节 独立样本t—test的应用
第三节 成对样本t检验
第四节 t—test过程命令一览表
第五节 t—test命令规则
第六节 缺少值的处理
第七节 利用对话框做t检验
习 题
第九章 correlation过程的应用
第一节 相关系数r的测定
第二节 correlation过程的应用
第三节 运行correlation过程命令
第四节 correlation的对话框
习 题
第十章 多因子方差分析(过程anova的应用)
第一节 anova过程应用之一：求描述性统计量
第二节 anova过程应用之二：方差分析
第三节 主效应的检验
第四节 anova过程的命令一览表
第五节 采用对话框做anova(多因子方差)分析
习 题
下篇 spss高级统计知识与应用
第十一章 导读——spss版本与功能
第一节 初高级统计知识的异同
第二节 spss默认的管理文件
第三节 spss默认的输出图形
习 题
第十二章 logistic regression回归分析
第一节 logistic regression模型
第二节 logistic regression回归模型的参数
第三节 回归系数的假设检验
第四节 偏相关
第五节 解释回归
第六节 模型拟合优度的评价
第七节 绝对型变量(categorical variable)
第八节 预测变量和交互项的选择
第九节 向前选择变量的一个例子
第十节 logistic regression过程的命令一览表
第十一节 logistic regression对话框
习 题
第十三章 利用probit过程分析成功率
第一节 probit应答模型和logit应答模型
第二节 probit应答模型的例子
第三节 多组预测水平值的比较
第四节 各组药力的比较
第五节 在windows中利用probit对话框做分析
第六节 利用syntax窗口编程分析
习 题
第十四章 非线性回归[nonlinear regression)
第一节 非线性回归模型
第二节 非线性回归模型的实例
第三节 通过windows的对话框做非线性回归分析
第四节 对统计结果的分析
第五节 统计分析所用的命令
习 题
第十五章 通用因子方差分析(general factorial anova)
第一节 简单因子分析模型
第二节 怎样分析单一因子的模型
第三节 通用因子方差分析
第四节 通用因子方差分析的命令总表
习 题
第十六章 多元方差分析(multivariate analysis of variance)
第一节 什么是多元方差分析
第二节 单样本的hotelling t2假设检验的方法
第三节 bartlett的球状检验
第四节 检验假设
第五节 单变量t检验
第六节 双样本多变量t检验
第七节 两个独立样本的hotelling t2检验
第八节 多元因子模型
第九节 考察残差
第十节 均值的预测
第十一节 最后的一点评论
第十二节 运用manova对话框做多元方差分析
习 题
第十七章 方差分析的重复测量
第一节 什么是重复测量
第二节 首先获得图示与描述性统计量
第三节 均值差的分析(analyzing differences)
第四节 检验差别
第五节 选择多元或一元结果
第六节 选择其他对照
第七节 两因子的设计模型
第八节 假设检验
第九节 对象内与对象间的因子
第十节 带有一个常数协变量的协方差分析
第十一节 采用对话框进行方差分析的重复测量
习 题
第十八章 lisrel的模型和方法
第一节 常用的lisrel模型
第二节 路径图及方程式
第三节 固定参数、自由参数、约束参数的lisrel含义
第四节 统计分析前夕的数据种类和矩量矩阵种类
第五节 prelis过程
第六节 输出过程的估计法
第十九章 lisrel解的评价和lisrel的路径图示
第一节 相关系数和估计值的标准误
第二节 变异性的测量
第三节 模型拟合度测量
第四节 lisrel的路径图示
附录 自学考试题(上、下篇的习题及答案)
上篇 习题及答案
下篇 习题及答案