本書以統(tǒng)計(jì)理論為主線，以解決實(shí)際問題為導(dǎo)向，詳細(xì)介紹了SPSS在多變量方差分析、協(xié)方差分析、線性回歸分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間序列分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、簡(jiǎn)單效應(yīng)、簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)、中介效應(yīng)及多重響應(yīng)分析中的應(yīng)用。本書結(jié)合理論與實(shí)踐，具有較強(qiáng)的技術(shù)應(yīng)用性和針對(duì)性，主要面向各個(gè)專業(yè)的初、中級(jí)SPSS的使用者，以及想要深入學(xué)習(xí)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的讀者。
石鵬，博士，畢業(yè)于江西師范大學(xué)。公眾號(hào) SPSS學(xué)堂 成員。曾在廣東某高校任職高校教師，講授統(tǒng)計(jì)與SPSS軟件。有豐富的SPSS統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。曾發(fā)表學(xué)術(shù)論文5篇、參與省級(jí)課題2項(xiàng)。
第 1 章 多個(gè)因變量的假設(shè)檢驗(yàn)：多變量方差分析 .............................................................. 1
1.1 多變量方差分析 ................................................................................................................ 1
1.1.1 多變量方差分析簡(jiǎn)介 ............................................................................................ 1
1.1.2 多變量方差分析的應(yīng)用條件 ................................................................................ 1
1.2 多變量方差分析案例：不同舞蹈學(xué)校的分?jǐn)?shù)差異分析 ................................................. 2
1.2.1 選擇變量 ................................................................................................................ 3
1.2.2 設(shè)置模型選項(xiàng) ........................................................................................................ 3
1.2.3 設(shè)置事后選項(xiàng) ........................................................................................................ 4
1.2.4 選項(xiàng)設(shè)置 ................................................................................................................ 4
1.2.5 輸出結(jié)果 ................................................................................................................ 5
1.3 本章小結(jié) ............................................................................................................................ 8
第 2 章 校正混雜因素：協(xié)方差分析 .................................................................................... 9
2.1 協(xié)方差分析簡(jiǎn)介 ................................................................................................................ 9
2.2 協(xié)方差分析案例：早讀對(duì)成績(jī)的影響 .......................................................................... 10
2.2.1 回歸擬合線平行性檢驗(yàn) ...................................................................................... 11
2.2.2 計(jì)算和檢驗(yàn)修正均數(shù)（正式進(jìn)行協(xié)方差分析） ............................................... 15
2.3 本章小結(jié) .......................................................................................................................... 18
第 3 章 因變量為連續(xù)變量的估計(jì)與預(yù)測(cè)：線性回歸分析 ................................................. 19
3.1 線性回歸分析簡(jiǎn)介 .......................................................................................................... 19
3.1.1 簡(jiǎn)單線性回歸分析簡(jiǎn)介 ...................................................................................... 19
3.1.2 多重線性回歸分析簡(jiǎn)介 ...................................................................................... 20
3.2 簡(jiǎn)單線性回歸分析 .......................................................................................................... 20
3.2.1 簡(jiǎn)單線性回歸分析的假設(shè)條件 .......................................................................... 21
3.2.2 簡(jiǎn)單線性回歸分析案例：身高和體重的關(guān)系 ................................................... 26
3.3 多重線性回歸分析 .......................................................................................................... 27
3.3.1 多重線性回歸分析的假設(shè)條件 .......................................................................... 28
3.3.2 多重線性回歸分析案例：年收入的影響因素 ................................................... 28
3.4 回歸診斷 .......................................................................................................................... 33
3.4.1 異常值判斷 .......................................................................................................... 33
3.4.2 獨(dú)立性檢驗(yàn) .......................................................................................................... 37
3.4.3 正態(tài)性檢驗(yàn) .......................................................................................................... 39
3.4.4 方差齊性檢驗(yàn) ...................................................................................................... 40
3.4.5 多重共線性診斷 .................................................................................................. 41
3.5 權(quán)重估計(jì) .......................................................................................................................... 43
3.5.1 權(quán)重估計(jì)簡(jiǎn)介 ...................................................................................................... 43
3.5.2 權(quán)重估計(jì)案例：收入影響因素分析................................................................... 43
3.6 加權(quán)最小二乘法 .............................................................................................................. 46
3.6.1 加權(quán)最小二乘法簡(jiǎn)介 .......................................................................................... 46
3.6.2 加權(quán)最小二乘法案例：收入影響因素分析 ....................................................... 46
3.7 二階最小二乘法 .............................................................................................................. 48
3.7.1 二階最小二乘法簡(jiǎn)介 .......................................................................................... 48
3.7.2 二階最小二乘法案例：影響成績(jī)的數(shù)據(jù) ........................................................... 49
3.8 分層回歸分析 .................................................................................................................. 51
3.8.1 分層回歸分析簡(jiǎn)介 .............................................................................................. 51
3.8.2 分層回歸分析案例：影響個(gè)人收入的因素 ....................................................... 52
3.9 本章小結(jié) .......................................................................................................................... 56
第 4 章 因變量為離散變量的估計(jì)與預(yù)測(cè)：Logistic 回歸模型 ........................................... 58
4.1 Logistic 回歸模型簡(jiǎn)介 .................................................................................................... 58
4.1.1 Logistic 回歸模型的公式 .................................................................................... 58
4.1.2 Logistic 回歸分析的目的 .................................................................................... 59
4.1.3 Logistic 回歸模型的適用條件 ............................................................................ 59
4.1.4 Logistic 回歸分析的主要用途 ............................................................................ 60
4.2 二元 Logistic 回歸模型 ................................................................................................... 60
4.2.1 二元 Logistic 回歸模型簡(jiǎn)介 ............................................................................... 61
4.2.2 二元 Logistic 回歸分析案例：學(xué)業(yè)成就數(shù)據(jù) .................................................... 61
4.3 多元 Logistic 回歸模型 ................................................................................................... 67
4.3.1 多元 Logistic 回歸模型簡(jiǎn)介 ............................................................................... 67
4.3.2 多元 Logistic 回歸分析案例：數(shù)學(xué)成績(jī)調(diào)查數(shù)據(jù) ............................................ 68
4.4 有序回歸模型 .................................................................................................................. 71
4.4.1 有序回歸模型簡(jiǎn)介 .............................................................................................. 71
4.4.2 有序回歸分析案例：影響個(gè)人收入水平的因素 ............................................... 71
4.5 本章小結(jié) .......................................................................................................................... 74
第 5 章 回歸模型進(jìn)階：其他回歸模型 .............................................................................. 76
5.1 最優(yōu)尺度回歸模型 .......................................................................................................... 76
5.1.1 最優(yōu)尺度回歸模型簡(jiǎn)介 ...................................................................................... 76
5.1.2 最優(yōu)尺度回歸分析案例：師生關(guān)系的預(yù)測(cè)因素 ............................................... 77
5.2 非線性回歸模型 .............................................................................................................. 83
5.2.1 曲線估計(jì)回歸模型 .............................................................................................. 84
5.2.2 非線性回歸模型簡(jiǎn)介 .......................................................................................... 87
5.2.3 曲線估計(jì)回歸模型與非線性回歸模型的比較 ................................................... 90
5.3 多層線性模型 .................................................................................................................. 91
5.3.1 多層線性模型簡(jiǎn)介 .............................................................................................. 92
5.3.2 多層線性模型（零模型）案例：語文成績(jī)預(yù)測(cè)因素 ....................................... 93
5.3.3 多層線性模型（全模型）案例：語文成績(jī)預(yù)測(cè)因素 ....................................... 95
5.4 對(duì)數(shù)線性模型 .................................................................................................................. 98
5.4.1 對(duì)數(shù)線性模型簡(jiǎn)介 .............................................................................................. 98
5.4.2 對(duì)數(shù)線性模型案例：不同學(xué)歷人員的收入水平數(shù)據(jù) ....................................... 99
5.5 本章小結(jié) ........................................................................................................................ 101
第 6 章 簡(jiǎn)化多變量復(fù)雜關(guān)系：主成分分析與因子分析 ................................................... 102
6.1 主成分分析 .................................................................................................................... 102
6.1.1 主成分分析簡(jiǎn)介 ................................................................................................ 102
6.1.2 主成分分析案例：各省市特征指標(biāo)的降維 ..................................................... 104
6.2 因子分析 ........................................................................................................................ 106
6.2.1 因子分析簡(jiǎn)介 .................................................................................................... 106
6.2.2 因子分析案例：學(xué)生知識(shí)結(jié)構(gòu)狀況................................................................. 106
6.3 本章小結(jié) ........................................................................................................................ 112
第 7 章 數(shù)據(jù)歸約技術(shù)：聚類分析 .................................................................................... 114
7.1 聚類分析簡(jiǎn)介 ................................................................................................................ 114
7.2 K 均值聚類 .................................................................................................................... 115
7.2.1 K 均值聚類簡(jiǎn)介................................................................................................. 115
7.2.2 K 均值聚類案例：土壤樣本聚類 ..................................................................... 116
7.3 系統(tǒng)聚類 ........................................................................................................................ 119
7.3.1 系統(tǒng)聚類簡(jiǎn)介 .................................................................................................... 119
7.3.2 系統(tǒng)聚類案例：土壤指標(biāo)聚類 ........................................................................ 120
7.4 二階聚類 ........................................................................................................................ 123
7.4.1 二階聚類簡(jiǎn)介 .................................................................................................... 123
7.4.2 二階聚類案例：潮間帶大型動(dòng)物的群落結(jié)構(gòu) ................................................. 124
7.5 本章小結(jié) ........................................................................................................................ 127
第 8 章 建立分組預(yù)測(cè)模式：判別分析 ............................................................................ 128
8.1 Fisher 判別分析 ............................................................................................................. 128
8.1.1 Fisher 判別分析簡(jiǎn)介 ......................................................................................... 128
8.1.2 Fisher 判別分析案例：鳶尾花分類.................................................................. 128
8.2 Bayes 判別分析 ............................................................................................................. 133
8.2.1 Bayes 判別分析簡(jiǎn)介 ......................................................................................... 133
8.2.2 Bayes 判別分析案例：鳶尾花分類 .................................................................. 133
8.3 本章小結(jié) ........................................................................................................................ 138
第 9 章 預(yù)測(cè)變量的二元分離：決策樹 ............................................................................ 139
9.1 決策樹簡(jiǎn)介 .................................................................................................................... 139
9.2 C4.5 算法 ....................................................................................................................... 139
9.2.1 構(gòu)造決策樹 ........................................................................................................ 140
9.2.2 決策樹剪枝 ........................................................................................................ 141
9.3 SPSS Modeler 的 C5.0 算法實(shí)現(xiàn) .................................................................................. 143
9.3.1 SPSS Modeler 簡(jiǎn)介 ............................................................................................ 143
9.3.2 C5.0 算法分析案例：患者用藥策略 ................................................................ 144
9.4 本章小結(jié) ........................................................................................................................ 154
第 10 章 自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) .............................................................................. 155
10.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 .............................................................................................................. 155
10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 .............................................................................................................. 155
10.2.1 激勵(lì)函數(shù)表達(dá)方式 .......................................................................................... 156
10.2.2 傳播方式 .......................................................................................................... 158
10.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型案例：鳶尾花分類 .................................................................. 159
10.3 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 165
第 11 章 時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)：時(shí)間序列分析 ....................................................................... 166
11.1 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 ...................................................................................................... 166
11.2 指數(shù)平滑模型 .............................................................................................................. 167
11.2.1 指數(shù)平滑模型簡(jiǎn)介 .......................................................................................... 167
11.2.2 指數(shù)平滑模型案例：藥品產(chǎn)量 ....................................................................... 168
11.3 自回歸綜合移動(dòng)平均模型 .......................................................................................... 176
11.3.1 自回歸綜合移動(dòng)平均模型簡(jiǎn)介 ....................................................................... 176
11.3.2 自回歸綜合移動(dòng)平均模型實(shí)例分析案例：體檢中心收入 ........................... 176
11.4 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 181
第 12 章 發(fā)現(xiàn)多個(gè)分類變量間的潛在關(guān)系：對(duì)應(yīng)分析 .................................................... 182
12.1 對(duì)應(yīng)分析簡(jiǎn)介 .............................................................................................................. 182
12.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 .............................................................................................................. 183
12.2.1 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析實(shí)現(xiàn) .......................................................................................... 183
12.2.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析案例：家庭結(jié)構(gòu)與學(xué)歷 ........................................................... 187
12.3 基于均數(shù)的對(duì)應(yīng)分析 .................................................................................................. 190
12.3.1 基于均數(shù)的對(duì)應(yīng)分析簡(jiǎn)介 .............................................................................. 190
12.3.2 基于均數(shù)的對(duì)應(yīng)分析案例：各行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況比較 ............................... 191
12.4 基于最優(yōu)尺度變換的多重對(duì)應(yīng)分析 .......................................................................... 194
12.4.1 基于最優(yōu)尺度變換的多重對(duì)應(yīng)分析簡(jiǎn)介 ....................................................... 194
12.4.2 基于最優(yōu)尺度變換的多重對(duì)應(yīng)分析案例：家庭結(jié)構(gòu)與學(xué)歷 ....................... 201
12.5 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 205
第 13 章 兩組變量的相關(guān)分析：典型相關(guān)分析 ............................................................... 206
13.1 典型相關(guān)分析簡(jiǎn)介 ...................................................................................................... 206
13.2 典型相關(guān)分析案例：旅游前的旅游信息搜索動(dòng)機(jī)與旅游行為之間的關(guān)系 ........... 207
13.2.1 使用 Canonical 宏程序進(jìn)行典型相關(guān)操作 .................................................... 207
13.2.2 使用 MANOVA 語法進(jìn)行典型相關(guān)操作 ....................................................... 211
13.2.3 輸出結(jié)果 .......................................................................................................... 215
13.3 基于最優(yōu)尺度變換的非線性典型相關(guān)分析 .............................................................. 216
13.3.1 基于最優(yōu)尺度變換的非線性典型相關(guān)分析簡(jiǎn)介 ........................................... 216
13.3.2 基于最優(yōu)尺度變換的非線性典型相關(guān)分析案例：家庭結(jié)構(gòu)與學(xué)歷 ........... 217
13.4 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 221
第 14 章 交互效應(yīng)分析進(jìn)階：簡(jiǎn)單效應(yīng)與簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng) ................................................. 222
14.1 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)與簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng) .............................................................. 222
14.1.1 簡(jiǎn)單效應(yīng)簡(jiǎn)介 .................................................................................................. 223
14.1.2 簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)簡(jiǎn)介 .......................................................................................... 224
14.1.3 分析策略 .......................................................................................................... 224
14.1.4 簡(jiǎn)單效應(yīng)案例：不同教學(xué)方法與智力的關(guān)系 ............................................... 224
14.1.5 簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)案例：不同教學(xué)方法與智力的關(guān)系 ....................................... 228
14.2 被試間設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單效應(yīng)與簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng) .................................................................. 231
14.2.1 分析策略 .......................................................................................................... 232
14.2.2 簡(jiǎn)單效應(yīng)案例：心理學(xué)反應(yīng)時(shí)研究 ............................................................... 232
14.2.3 簡(jiǎn)單簡(jiǎn)單效應(yīng)案例：心理學(xué)反應(yīng)時(shí)研究 ....................................................... 235
14.3 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 239
第 15 章 調(diào)節(jié)變量與中介變量分析方法：調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng) ...................................... 243
15.1 調(diào)節(jié)效應(yīng) ...................................................................................................................... 243
15.1.1 調(diào)節(jié)效應(yīng)簡(jiǎn)介 .................................................................................................. 243
15.1.2 自變量和調(diào)節(jié)變量均為連續(xù)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析 ....................................... 245
15.1.3 自變量為連續(xù)變量、調(diào)節(jié)變量為分類變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析 ....................... 249
15.1.4 自變量為分類變量、調(diào)節(jié)變量為連續(xù)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析 ....................... 254
15.1.5 自變量、調(diào)節(jié)變量均為分類變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析 ....................................... 257
15.2 Process 插件 ................................................................................................................. 258
15.2.1 Process 插件的安裝及應(yīng)用 ............................................................................. 258
15.2.2 Bootstrap 方法及其應(yīng)用 .................................................................................. 260
15.2.3 使用 Process 插件檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng) .................................................................... 260
15.2.4 使用 Process 插件檢驗(yàn)中介效應(yīng) .................................................................... 264
15.2.5 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)的混合模型 .................................................................. 270
15.3 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 274
第 16 章 多項(xiàng)選擇題的分析處理：多重響應(yīng)分析 ............................................................ 275
16.1 多重響應(yīng)分析 .............................................................................................................. 275
16.1.1 多重響應(yīng)分析案例：注冊(cè)某軟件時(shí)選過的標(biāo)簽 ........................................... 276
16.1.2 多重響應(yīng)變量集的頻率差異卡方檢驗(yàn)案例：標(biāo)簽選擇 ............................... 280
16.1.3 多重響應(yīng)變量集的交叉表分析案例：標(biāo)簽選擇 ........................................... 282
16.2 本章小結(jié) ...................................................................................................................... 284
參考文獻(xiàn) ........................................................................................................................... 285
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