SPSS宝典(第2版)

.1.7.6 developer central（研发中心）11
1.7.7 algorithms（统计算法）11
1.8 小结12
第2章 spss for windows的窗口及其设置13
2.1 spss for windows的三种运行方式13
2.1.1 完全窗口菜单运行方式13
2.1.2 程序运行方式13
2.1.3 混合运行方式14
2.2 spss for windows常用对话框14
2.2.1 spss文件操作对话框14
2.2.2 spss统计分析主对话框16
2.2.3 对话框的控制与选择19
2.3 spss for windows的窗口及其设置21
2.3.1 data editor（数据编辑窗口）22
2.3.2 output（结果输出窗口）23
2.3.3 spss syntax editor（语句窗口）23
2.3.4 draft viewer（草稿输出窗口）24
2.3.5 script（脚本编辑窗口）24
2.4 小结25
第3章 spss统计数据的创建与编辑26
3.1 spss数据的属性及其定义方法26
3.1.1 变量名（name）26
3.1.2 变量类型（type）26
3.1.3 变量标签（label）32
3.1.4 missing（变量缺失数据）34
3.1.5 measure（度量尺度）34
3.2 spss数据文件的构成35
3.2.1 spss数据文件的结构35
3.2.2 spss数据文件中的个案35
3.2.3 创建spss数据文件36
3.3 应用实例：定义spss数据结构39
3.3.1 实例：大学教师的问卷调查表39
3.3.2 调查表数据变量名及其属性的设计39
3.4 spss数据的录入41
3.4.1 认识数据录入窗口41
3.4.2 在数据编辑窗口中录入数据42
3.5 spss数据的编辑43
3.5.1 插入和删除变量44
3.5.2 插入和删除个案45
3.5.3 数据的移动、复制和删除46
3.5.4 spss数据的定位47
3.6 数据文件的操作48
3.6.1 创建和读取spss数据文件48
3.6.2 保存spss数据文件54
3.7 小结56
第4章 spss数据的管理57
4.1 数据的排序57
4.1.1 spss数据排序的基本操作57
4.1.2 数据排序的一个例子58
4.2 数据的转置59
4.3 重复个案的识别62
4.4 数据文件的拆分64
4.5 数据文件的合并67
4.5.1 个案合并67
4.5.2 变量合并70
4.6 数据的分类汇总73
4.6.1 分类汇总的概念73
4.6.2 分类汇总的操作步骤73
4.7 数据的加权77
4.8 小结79
第5章 数据转换与spss函数80
5.1 spss的表达式80
5.1.1 spss算术表达式80
5.1.2 spss条件表达式80
5.1.3 spss逻辑表达式81
5.2 spss函数81
5.2.1 算术函数（arithmetic functions）82
5.2.2 统计函数（statistical functions）82
5.2.3 字符串函数（string functions）83
5.2.4 日期和时间函数（date and time functions）83
5.2.5 累计分布函数（cumulative distribution functions）84
5.2.6 逆分布函数（inverse distribution functions）85
5.2.7 随机变量函数（random variable functions）86
5.2.8 概率密度函数（probability density function）87
5.2.9 尾部概率函数（tail probability function）89
5.2.10 缺失值函数（missing value functions）89
5.3 变量的计算89
5.3.1 变量计算的基本操作89
5.3.2 实例：高校提前录取名单的确定92
5.4 数据的选取96
5.4.1 数据选取的基本操作96
5.4.2 数据选取的应用实例99
5.5 个案计数100
5.5.1 个案计数的基本操作100
5.5.2 实例：央视主要节目的收视率调查102
5.6 数据的重新编码103
5.6.1 数据的重新编码103
5.6.2 数据的自动重新编码108
5.6.3 重新编码的应用实例109
5.7 spss变量集111
5.7.1 spss变量集的分类111
5.7.2 定义用户变量集112
5.7.3 使用用户变量集113
5.8 小结113
第2部分 利用spss进行统计分析115
第6章 spss的基本统计分析116
6.1 基本统计量的定义和计算117
6.1.1 描述集中趋势的统计量117
6.1.2 描述离散趋势的统计量117
6.1.3 描述分布形态的统计量118
6.2 频数分析过程119
6.2.1 频数分析过程的spss操作119
6.2.2 实例：成年男子血压数据的频数分析122
6.2.3 频数分析的结果123
6.3 描述性分析过程124
6.3.1 描述性分析的spss操作124
6.3.2 实例：学生体检数据的描述性分析126
6.3.3 描述性分析的结果127
6.4 探索性分析过程128
6.4.1 探索性分析问题的提出128
6.4.2 探索分析的spss操作129
6.4.3 statistic选项130
6.4.4 plots选项130
6.4.5 options选项131
6.4.6 实例：新型合金耐热性的探索分析132
6.4.7 探索分析的结果133
6.5 小结138
第7章 多重反应分析139
7.1 多重反应分析的基本方法139
7.1.1 二分法（multiple dichotomies method）139
7.1.2 分类法（multiple category method）140
7.2 定义多重反应分析数据集140
7.2.1 实例：消费者购物场所的调查140
7.2.2 定义多重数据集的spss操作141
7.3 多重反应频数分析142
7.3.1 多重反应频数分析的spss操作142
7.3.2 多重反应频数分析的结果143
7.4 多重反应列联表分析144
7.4.1 spss基本操作144
7.4.2 多重反应列联表分析的结果145
7.5 小结146
第8章 spss的自定义表格147
8.1 认识自定义表格对话框147
8.1.1 实例：个人家庭情况调查数据147
8.1.2 自定义表格的spss操作148
8.2 表格的结构和spss实现153
8.2.1 堆栈和嵌套的基本定义153
8.2.2 堆栈和嵌套的spss实现154
8.3 自定义表格的选项及其独立性检验155
8.3.1 实例：对婚姻幸福感认同的分析和列表155
8.3.2 spss基本操作155
8.3.3 titles选项156
8.3.4 test statistics选项157
8.3.5 options选项158
8.3.6 自定义表格的结果159
8.4 多重反应变量集的自定义表格161
8.4.1 一般多重变量集自定义表格161
8.4.2 spss基本操作161
8.4.3 多重反应变量集表格的结果163
8.4.4 进一步的分析164
8.4.5 具有嵌套结构的多重变量集自定义表格165
8.4.6 多重变量集的独立性检验166
8.4.7 多重变量集的列均值比较和检验168
8.5 小结169
第9章 均值的比较与检验170
9.1 参数检验问题的提出170
9.2 参数检验的基本步骤171
9.3 单样本的t检验172
9.3.1 单样本t检验的基本方法172
9.3.2 单样本t检验的spss操作173
9.3.3 实例：圆盘制动闸直径的t检验174
9.3.4 单样本t检验的结果175
9.4 两独立样本t检验176
9.4.1 两独立样本t检验的基本方法176
9.4.2 两独立样本t检验的spss操作178
9.4.3 实例：两组乒乓球得分数据的t检验179
9.4.4 两独立样本t检验的结果180
9.5 两配对样本t检验181
9.5.1 两配对样本t检验问题的基本方法181
9.5.2 两配对样本t检验的spss操作182
9.5.3 实例：新药疗效的测试结果检验183
9.5.4 配对样本t检验的结果184
9.6 小结185
第10章 方差分析186
10.1 方差分析的基本原理186
10.2 方差分析的概念和假设187
10.3 单因素方差分析188
10.3.1 单因素方差分析的spss操作188
10.3.2 contrasts选项189
10.3.3 post hoc multiple comparisions选项189
10.3.4 options选项191
10.3.5 实例：来自四个不同行业的投诉数据192
10.3.6 单因素方差分析的结果解释193
10.4 多因素方差分析197
10.4.1 多因素方差分析的spss操作198
10.4.2 model选项198
10.4.3 contrasts选项199
10.4.4 plots选项200
10.4.5 post hoc multiple comparisions选项201
10.4.6 save选项201
10.4.7 options选项202
10.4.8 实例：机器和工人两因素的方差分析203
10.4.9 两因素方差分析的结果解释204
10.5 协方差分析207
10.5.1 协方差分析的基本思想207
10.5.2 实例：政府部门对培训效果的分析207
10.5.3 非饱和模型的spss操作207
10.5.4 结果分析208
10.5.5 进一步分析：实例中的饱和模型210
10.5.6 饱和模型的结果解释211
10.6 小结213
第11章 非参数检验214
11.1 卡方检验215
11.1.1 卡方检验的基本原理215
11.1.2 卡方检验的spss操作215
11.1.3 实例：网站流量的泊松分布检验219
11.2 二项分布检验221
11.2.1 二项分布检验的基本原理221
11.2.2 二项分布检验的spss操作222
11.2.3 实例：抛硬币实验的二项分布检验223
11.3 游程检验224
11.3.1 游程检验的基本原理224
11.3.2 游程检验的spss操作224
11.3.3 实例：体育达标成绩的检验225
11.4 单样本k-s 检验227
11.4.1 单样本k-s检验的基本原理227
11.4.2 单样本k-s检验的spss操作228
11.4.3 实例：车祸事故数的泊松分布检验228
11.4.4 实例的进一步分析：考虑性别因素230
11.5 两独立样本的非参数检验232
11.5.1 两独立样本检验的spss操作232
11.5.2 两独立样本mann-whitney u检验233
11.5.3 两独立样本的k-s检验236
11.6 小结238
第12章 相关分析239
12.1 相关分析的基本方法239
12.2 相关系数的计算240
12.2.1 pearson简单相关系数240
12.2.2 spearman等级相关系数240
12.2.3 kendallτ相关系数241
12.3 双变量相关分析241
12.3.1 双变量相关分析的spss操作241
12.3.2 options选项242
12.3.3 实例：汽车价格和汽车燃油率的分析243
12.3.4 双变量相关分析的结果244
12.3.5 进一步分析：定序型变量的分析246
12.3.6 进一步分析的结果247
12.4 偏相关分析247
12.4.1 偏相关分析的基本原理247
12.4.2 偏相关分析的spss操作步骤248
12.4.3 options选项249
12.4.4 实例：对一批体检数据的偏相关分析249
12.4.5 偏相关分析的结果251
12.4.6 改变控制变量后的结果252
12.5 距离分析252
12.5.1 距离分析的基本概念252
12.5.2 距离分析的spss操作253
12.5.3 similarity measure选项和相似性测度254
12.5.4 dissimilarity measure选项和不相似性测度256
12.5.5 实例：体检数据的变量距离分析258
12.5.6 变量距离分析的结果258
12.5.7 实例：对飞机叶片的个案距离分析259
12.5.8 个案距离分析的结果259
12.6 小结260
第13章 回归分析261
13.1 线性回归分析262
13.1.1 线性回归分析的方法概述262
13.1.2 线性回归分析的数学模型262
13.1.3 线性回归方程的显著性检验263
13.1.4 线性回归方程的残差分析264
13.1.5 线性回归分析的spss操作265
13.1.6 实例：体检数据中的体重和肺活量的分析271
13.1.7 一元线性回归分析的结果272
13.1.8 多元线性回归：小学生语言测试得分分析277
13.1.9 多元线性回归的结果279
13.1.10 实例：加权最小二乘回归282
13.1.11 加权最小二乘回归分析的结果283
13.2 曲线参数估计286
13.2.1 曲线参数估计的基本原理286
13.2.2 曲线参数估计的基本步骤286
13.2.3 实例：金属强度测试的回归分析289
13.2.4 曲线参数估计的结果290
13.3 小结294
第14章 对数线性模型295
14.1 对数线性模型的基本概念295
14.1.1 实例：育龄妇女生育调查295
14.1.2 对数线性模型的对数频数表296
14.2 对数线性模型的建立297
14.2.1 对数线性模型的效应项297
14.2.2 效应项的计算方法298
14.3 对数线性模型的检验298
14.3.1 对数线性模型的检验项目298
14.3.2 对数线性模型的参数估计299
14.3.3 单项效应的参数估计和检验299
14.3.4 拟合优度检验300
14.3.5 交互效应检验301
14.3.6 分层效应检验301
14.3.7 饱和模型的偏关联检验302
14.4 对数线性模型的model selection过程303
14.4.1 层次对数线性模型的基本方法303
14.4.2 层次对数线性模型的spss操作303
14.4.3 model building选项和模型的选择304
14.4.4 model选项304
14.4.5 options选项305
14.4.6 实例：育龄妇女生育调查306
14.4.7 实例分析的结果307
14.5 对数线性模型的general过程315
14.5.1 general过程的基本思想315
14.5.2 general过程的spss步骤316
14.5.3 save选项316
14.5.4 model选项317
14.5.5 options选项318
14.5.6 实例分析318
14.5.7 genera对数线性模型的结果与分析319
14.6 对数线性模型的logit过程322
14.6.1 logit过程的基本思想322
14.6.2 logit过程的spss操作323
14.6.3 实例分析323
14.6.4 logit模型的结果与分析324
14.7 小结326
第15章 聚类分析327
15.1 聚类分析的基本方法327
15.1.1 实例：不同学科的能力测试调查328
15.1.2 距离描述328
15.1.3 聚类类型328
15.1.4 聚类方法329
15.2 不相似测度的度量方法329
15.2.1 定距型变量的不相似测度329
15.2.2 计数变量的不相似测度331
15.2.3 二值变量的不相似测度331
15.3 分层聚类333
15.3.1 分层聚类的基本方法333
15.3.2 分层聚类的spss操作334
15.3.3 method选项335
15.3.4 save选项338
15.3.5 statistics选项339
15.3.6 plots选项341
15.3.7 个案聚类：16个地区的农民支出情况分析343
15.3.8 个案聚类的结果分析345
15.3.9 确定分类数的讨论349
15.3.10 变量聚类：spss软件模块使用的调查350
15.3.11 变量聚类的结果分析351
15.4 逐步聚类分析353
15.4.1 逐步聚类分析的基本方法353
15.4.2 逐步聚类分析的spss操作354
15.4.3 iterate选项355
15.4.4 save选项356
15.4.5 options选项357
15.4.6 个案逐步聚类分析的结果357
15.4.7 逐步聚类：变量聚类模式的实例361
15.4.8 变量逐步聚类的结果分析362
15.5 二阶段聚类分析364
15.5.1 二阶段聚类分析的基本原理364
15.5.2 二阶段聚类分析的spss操作365
15.5.3 options选项366
15.5.4 output选项368
15.5.5 个案聚类：不同汽车车型的聚类分析368
15.5.6 二阶段个案聚类的结果369
15.6 小结374
第16章 判别分析375
16.1 判别分析过程的基本原理375
16.2 判别分析的spss操作375
16.2.1 基本操作375
16.2.2 method选项377
16.2.3 statistics选项378
16.2.4 classfication选项379
16.2.5 save选项380
16.3 实例：对一组体检数据的判别分析381
16.3.1 实例数据381
16.3.2 操作步骤382
16.4 判别分析的结果382
16.5 小结386
第17章 因子分析387
17.1 因子分析的基本概念387
17.2 因子分析的数学模型388
17.3 因子分析的基本方法388
17.3.1 因子提取388
17.3.2 因子旋转388
17.3.3 计算因子得分389
17.4 因子分析的spss操作389
17.4.1 基本操作389
17.4.2 descriptives选项390
17.4.3 extraction选项391
17.4.4 rotation选项392
17.4.5 scores选项393
17.4.6 options选项394
17.4.7 因子分析的共同度395
17.4.8 因子分析中的总方差解释395
17.4.9 因子分析的碎石图和解释396
17.4.10 旋转后的因子载荷矩阵396
17.4.11 因子得分397
17.5 实例：奥运项目的因子分析398
17.5.1 操作步骤398
17.5.2 结果分析399
17.6 小结403
第18章 对应分析404
18.1 对应分析的基本方法404
18.2 对应分析的spss操作405
18.2.1 实例：不同职业人员的吸烟行为调查405
18.2.2 对应分析的基本操作406
18.2.3 model选项407
18.2.4 statistic选项408
18.2.5 plots选项409
18.2.6 对应分析的结果410
18.3 实例：美国哲学博士学位毕业人数的对应分析414
18.3.1 实例数据414
18.3.2 操作步骤415
18.3.3 实例的对应分析结果416
18.4 多元对应分析420
18.4.1 多元对应分析的基本方法420
18.4.2 多元对应分析的spss操作420
18.4.3 discretization选项422
18.4.4 missing values选项423
18.4.5 options选项424
18.4.6 output选项426
18.4.7 save选项427
18.5 实例：雇员和汽车的多元对应分析428
18.5.1 实例数据428
18.5.2 spss操作428
18.5.3 多元对应分析的结果429
18.6 小结433
第19章 信度分析434
19.1 信度分析的概念434
19.2 信度分析的基本方法435
19.3 信度分析的spss操作436
19.3.1 基本操作436
19.3.2 statistics选项437
19.4 实例：节目是否继续开办的调查分析439
19.4.1 实例中的调查数据439
19.4.2 操作步骤439
19.5 信度分析的结果439
19.6 进一步的分析441
19.6.1 拆半信度系数模型441
19.6.2 guttman模型443
19.6.3 平行模型（parallel model）444
19.7 小结445
第20章 统计图形的创建和编辑446
20.1 spss图形的基本功能介绍446
20.1.1 图形生成器（chart builder）446
20.1.2 交互模式创建图形（interactive）447
20.1.3 传统模式创建图形（legacy chart）447
20.2 条形图448
20.2.1 条形图的类型和基本操作448
20.2.2 简单条形图450
20.2.3 复合条形图459
20.2.4 堆栈条形图464
20.3 三维条形图（3-d bar）469
20.3.1 三维条形图的类型469
20.3.2 个案分组模式471
20.4 小结472
第21章 交互式图形的创建和编辑473
21.1 error bars选项473
21.2 选项474
21.2.1 titles选项474
21.2.2 options选项476
21.2.3 图形显示结果476
21.3 小结477
第22章 spss的命令语句程序设计478
22.1 syntax程序语言概述478
22.1.1 syntax命令语句的特性478
22.1.2 统计分析方式的选择478
22.2 syntax命令语句及其定义规则479
22.2.1 spss命令的类型479
22.2.2 spss命令的定义规则及其构成480
22.2.3 spss命令的显示顺序481
22.2.4 spss命令语句的状态482
22.2.5 spss的子命令483
22.2.6 命令执行的两种方式484
22.3 创建和运行syntax484
22.3.1 认识syntax窗口484
22.3.2 定制spss syntax编程环境485
22.3.3 创建和运行syntax文件486
22.3.4 spss程序的类型488
22.4 spss syntax语法489
22.4.1 流程结构语句489
22.4.2 过程语句493
22.4.3 文件操作语句496
22.5 syntax语句错误与程序调试501
22.5.1 识别syntax命令的语法错误501
22.5.2 错误信息502
22.5.3 理解错误信息的含义502
22.5.4 修改syntax语法错误502
22.5.5 syntax语法错误的实例分析503
22.6 小结504
第23章 利用spss语句读取数据文件505
23.1 读取数据库中的数据505
23.1.1 安装数据库驱动505
23.1.2 读取数据库表中的数据505
23.1.3 读取数据库的多个表507
23.2 读取excel文件数据508
23.2.1 读取excel工作表数据508
23.2.2 读取多个工作表数据509
23.3 读取文本文件数据510
23.3.1 读取定界文本数据文件510
23.3.2 读取逗号分割值（csv）数据文件511
23.3.3 读取固定宽度文本数据文件512
23.4 读取复杂文本数据513
23.4.1 读取混合数据文件514
23.4.2 读取分组数据文件515
23.4.3 读取嵌套数据文件517
23.5 小结519
第24章 宏521
24.1 spss宏概述521
24.1.1 spss宏工具概述521
24.1.2 spss宏的定义521
24.2 spss宏的参数522
24.2.1 spss宏参数的定义及分类522
24.2.2 spss宏的关键字参数523
24.2.3 spss宏的位置参数524
24.2.4 参数的标识符525
24.2.5 参数的默认设置527
24.3 spss宏的流程控制结构527
24.3.1 if结构527
24.3.2 循环结构528
24.4 宏的其他操作530
24.4.1 宏变量的数学运算530
24.4.2 宏变量中直接读取分配530
24.4.3 字符串操作函数531
24.5 spss宏的调试532
24.5.1 输出窗口中显示扩展宏语句532
24.5.2 结果窗口中显示宏参数532
24.6 小结533
参考文献534