菜鸟学SPSS数据分析

但婉欣等

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内容简介
编委会
前言
第1章 SPSS与数据分析
1.1 数据分析思路概述
1.1.1 数据分析的一般思路
1.1.2 使用SPSS进行数据分析的优势
1.2 明确数据分析目的
1.2.1 为什么要明确数据分析目的
1.2.2 如何明确数据分析目的
1.2.3 明确数据分析目的需要注意什么
1.3 数据采集
1.3.1 采集方法
1.3.2 采集流程
1.4 数据分析
1.4.1 数据的预处理
1.4.2 数据的描述统计
1.4.3 数据的推论统计
1.5 撰写SPSS报告
1.5.1 撰写报告的逻辑思路
1.5.2 撰写报告的注意事项
第2章 SPSS界面功能介绍
2.1 SPSS基本界面介绍
2.1.1 数据编辑窗口
2.1.2 数据视图
2.1.3 变量视图
2.1.4 结果输出窗口
2.2 常用参数设置
2.2.1 “常规”选项卡
2.2.2 “语言”选项卡
2.2.3 “查看器”选项卡
2.2.4 “数据”选项卡
2.2.5 “货币”选项卡
2.2.6 “输出”选项卡
2.2.7 “图表”选项卡
2.2.8 “透视表”选项卡
2.2.9 “文件位置”选项卡
2.2.10 “脚本”选项卡
2.2.11 “多重插补”选项卡
2.2.12 “语法编辑器”选项卡
第3章数据的管理
3.1 数据的录入与保存
3.1.1 定义变量
3.1.2 录入数据
3.1.3 保存数据
3.2 其他格式数据的导入
3.2.1 Excel数据的导入
3.2.2 文本数据的导入
3.3 数据的重构
3.3.1 数据结构
3.3.2 数据重构（横向结构→纵向结构）
3.3.3 数据重构（纵向结构→横向结构）
3.4 数据的合并
3.4.1 添加个案（纵向合并）
3.4.2 添加变量（横向合并）
3.5 标识重复个案
3.5.1 为何要标识重复个案
3.5.2 “双十一”交易明细分析：删除重复数据
3.6 数据的拆分
3.6.1 拆分文件（比较组）
3.6.2 拆分文件（按组来组织输出）
3.7 数据的筛选
3.7.1 数据筛选概述
3.7.2 收入与生活满意度分析：数据的筛选
3.8 数据的加权
3.8.1 什么是加权
3.8.2 “春节回家吗？”分析：数据的加权
3.8.3 为什么要加权
3.8.4 总结
3.9 数据的汇总
3.9.1 化学成绩分析：简单数据汇总
3.9.2 化学成绩分析：多重数据汇总
3.10 新变量的生成
3.10.1 课程成绩分析：生成新变量
3.10.2 “如果”按钮
3.11 个案中值的计数
3.11.1 满意度分析：统计个案中值
3.11.2 拓展知识
3.12 对变量重新赋值
3.12.1 信用评分分析：重新编码为不同变量
3.12.2 职工奖金分析：重新编码为相同的变量
3.13 可视化分段
3.13.1 什么是可视分箱
3.13.2 北京月度价格分析：可视分箱分组
3.14 个案排秩
3.14.1 化学成绩分析：利用个案排秩
3.14.2 化学成绩分析：利用自动重新编码
3.15 缺失值的处理
3.15.1 人均消费性支出分析：替换缺失值
3.15.2 删除缺失值
3.16 数据的排序
3.16.1 多变量的单向排序
3.16.2 多变量的混合排序
第4章报表的生成
4.1 交叉表
4.1.1 交叉表概述
4.1.2 制作交叉表
4.2 定制表
4.2.1 定制表概述
4.2.2 定制表的各项功能
4.3 定制表的实例操作
4.3.1 问卷调查分析：制作定制表
4.3.2 购物频次分析：制作定制表
第5章图形的生成
5.1 图表构建器介绍
5.1.1 如何使用“图表构建器”
5.1.2 使用图表构建器总结
5.2 直方图
5.2.1 利用“图表构建器”绘制直方图
5.2.2 利用“直方图”菜单绘制直方图
5.3 折线图
5.3.1 利用“旧对话框”绘制折线图
5.3.2 利用“图表构建器”绘制折线图
5.4 饼图
5.4.1 利用“图表构建器”绘制饼图
5.4.2 利用“饼图”菜单绘制饼图
5.5 条形图
5.5.1 利用“旧对话框”绘制条形图
5.5.2 利用“图表构建器”绘制条形图
5.6 箱图
5.6.1 利用“图表构建器”绘制箱图
5.6.2 利用“旧对话框”绘制箱图
5.6.3 利用“描述统计”制作箱图
5.7 散点图
5.7.1 简单散点图
5.7.2 矩阵散点图
5.7.3 重叠散点图
5.7.4 三维散点图
第6章描述性分析
6.1 描述统计与变量分布形态
6.1.1 集中趋势
6.1.2 离散趋势
6.1.3 分布形态
6.2 频率分析
6.2.1 分类变量的频率分析
6.2.2 连续变量的频率分析
6.3 描述统计
6.3.1 描述统计概述
6.3.2 考生信息分析：描述统计
6.4 探索性分析
6.4.1 身高、体重分析：探索性分析
6.4.2 结果解读
第7章假设检验
7.1 假设检验概述
7.1.1 假设检验的基本思想
7.1.2 假设检验的四大步骤
7.1.3 假设检验的意义
7.1.4 单尾检验和双尾检验
7.1.5 假设检验需要注意的问题
7.2 Z分布与t分布
7.2.1 Z分布
7.2.2 t分布
7.2.3 Z分布与t分布的关系
7.3 第一类错误和第二类错误
7.3.1 判断假设检验的四种情况
7.3.2 婴儿奶粉市场投放分析：第一类错误和第二类错误
7.3.3 如何控制两类错误
第8章参数检验——t检验
8.1 单样本t检验
8.1.1 概述
8.1.2 初中生体重分析：单样本t检验
8.2 独立样本t检验
8.2.1 适用条件及假设检验
8.2.2 健株与病株差异性分析：独立样本t检验
8.3 成对样本t检验
8.3.1 概述
8.3.2 检测血磷值分析：成对样本t检验
第9章非参数检验
9.1 非参数检验综述
9.1.1 基本概念
9.1.2 单样本的非参数检验
9.1.3 两个独立样本的非参数检验
9.1.4 多个独立样本的非参数检验
9.1.5 两配对样本的非参数检验
9.1.6 多配对样本的非参数检验
9.2 游程检验
9.2.1 游程检验概述
9.2.2 消费额数据分析：游程检验
9.3 单样本K-S检验
9.3.1 单样本K-S检验概述
9.3.2 耗油量数据分析：单样本K-S检验
9.4 二项分布检验
9.4.1 二项分布检验概述
9.4.2 检验答题正确率分析：二项分布检验
9.5 两个独立样本的非参数检验
9.5.1 概述
9.5.2 不同工艺类型产品的使用寿命数据分析：曼-惠特尼U检验、K-S检验、游程检验及极端反应检验
9.6 多个独立样本的非参数检验
9.6.1 检验方法
9.6.2 股票收益率对比分析：Kruskal-WallisH检验、中位数检验及Jonckheere-Terpstra检验
9.7 两个相关样本的非参数检验
9.7.1 概述
9.7.2 患者血磷值差异分析：Wilcoxon符号秩检验及符号检验
9.8 多个相关样本的非参数检验
9.8.1 概述
9.8.2 产品销售额差异分析：Friedman检验及KendallW检验
9.9 非参数检验与参数检验的比较
9.9.1 非参数检验与参数检验的区别
9.9.2 非参数检验与参数检验的优缺点
9.9.3 非参数检验与参数检验的分类
第10章卡方检验
10.1 卡方检验综述
10.1.1 卡方检验原理
10.1.2 数字偏好分析：卡方检验
10.2 拟合优度检验
10.2.1 概述
10.2.2 专业学科分布比例分析：拟合优度检验
10.3 独立性检验
10.3.1 独立性检验的适用条件
10.3.2 学历与消费水平分析：独立性检验
10.4 一致性检验
10.4.1 概述
10.4.2 评价结果分析：一致性检验
第11章方差分析
11.1 单因素完全随机方差分析
11.1.1 F检验
11.1.2 前提条件
11.1.3 媒体推广效果分析：单因素完全随机方差分析
11.2 单因素重复测量方差分析
11.2.1 F检验
11.2.2 重复测量设计的优缺点
11.2.3 前提条件
11.2.4 满意度指标分析：单因素重复测量方差分析
11.3 两因素完全随机方差分析
11.3.1 分析思路
11.3.2 假设检验
11.3.3 阅读速度影响因素分析：两因素完全随机方差分析
11.4 两因素重复测量方差分析
11.4.1 两因素重复测量方差分析概述
11.4.2 命题反应分析：两因素重复测量方差分析
11.5 单因素多元方差分析
11.5.1 分析思路
11.5.2 身高和体重数据分析：单因素多元方差分析
11.6 两因素多元方差分析
11.6.1 两因素多元方差分析概述
11.6.2 大学生支出情况分析：两因素多元方差分析
第12章相关分析
12.1 皮尔逊相关分析
12.1.1 理论概述
12.1.2 影响超市销售的因素分析：皮尔逊相关分析
12.2 肯德尔等级相关分析
12.2.1 肯德尔相关系数
12.2.2 大学排名数据分析：肯德尔等级相关分析
12.3 斯皮尔曼等级相关分析
12.3.1 斯皮尔曼等级相关系数
12.3.2 知名度和服务质量相关性分析：斯皮尔曼等级相关分析
12.4 偏相关分析
12.4.1 理论概述
12.4.2 投资额与收益率的相关性分析：偏相关分析
参考文献

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版权

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