《SPSS統計分析（第5版）》是在前4版的基礎上，根據讀者的反饋意見重新編寫的。軟件版本基于SPSS 20中文版。全書內容以統計分析應用為主，簡要介紹各種統計分析方法的基本思想和基本概念；詳細敘述操作方法，每種分析方法均給出對應的例題，例題涉及各個領域。每個例題均從方法選擇、數據文件結構、操作步驟和結果分析方面給予說明。本書保留前4版的統計分析方法，對基本操作的內容、SPSS過程語句介紹及生成統計圖形方面的內容進行了壓縮，合并了部分章節，增加了自動線性建模、有序回歸、二階段最小二乘法、一般對數線性回歸、Logit對數線性回歸、模型選擇對數線性回歸分析、新版非參數假設檢驗的界面及其使用方法等內容。為方便讀者和減少篇幅，書中所有例題數據均按章節編號，并保存在華信教育資源網,讀者可自行下載。本書另配有電子教案，向采納本書作為教材的教師免費提供。
盧紋岱，1967年 清華自動控制系畢業1968-1979年 遼寧精密儀器廠1979-1984 北京醫療器械研究所計算機應用室1985-今首都體育學院 計算機教研室中國體育科學學會 計算機應用分會 委員中國計算機基礎教育研究會 會員北京市優秀教師
第1章 SPSS概述
1．1 軟件安裝與運行
1．1．1 SPSS軟件安裝方法
1．1．2 SPSS的啟動與退出
1．1．3 SPSS運行管理方式
1．2 窗口及其功能概述
1．2．1 數據編輯窗口
1．2．2 輸出窗口
1．2．3 語句窗口
1．2．4 【窗口】菜單
1．2．5 對話框及其使用方法
1．2．6 設置工具欄中的工具圖標
按鈕
1．3 系統參數設置
1．3．1 參數設置基本操作
1．3．2 常規參數設置
1．3．3 輸出觀察窗口參數設置
1．3．4 數據屬性參數設置
1．3．5 貨幣變量自定義格式設置
1．3．6 標簽輸出設置
1．3．7 統計圖形參數設置
1．3．8 輸出表格參數設置
1．3．9 文件默認存取位置設置
1．3．10 缺失值處理
1．4 統計分析功能概述
1．5 數據與變量
1．5．1 常量與變量
1．5．2 操作符與表達式
1．5．3 觀測
1．5．4 SPSS函數
1．6 獲得幫助
1．6．1 SPSS幫助系統
1．6．2 右鍵幫助
習題1
第2章 數據與數據文件
2．1 變量定義與數據編輯
2．1．1 數據編輯器
2．1．2 定義變量
2．1．3 定義日期變量
2．1．4 數據錄入與編輯
2．1．5 根據已有的變量建立新變量
2．1．6 打開、保存與查看數據文件
2．2 數據文件的轉換
2．2．1 ASCII碼數據文件的轉換
2．2．2 數據庫文件的轉換
2．2．3 觀測的查重
2．3 數據文件操作
2．3．1 數據文件的拆分與合并
2．3．2 觀測的排序與排秩
2．3．3 對變量值重新編碼
2．3．4 數據文件的轉置與重新構建
2．4 觀測的加權與選擇
2．4．1 定義加權變量
2．4．2 選擇參與分析的觀測
習題2
第3章 輸出信息的編輯
3．1 輸出窗口中的文本瀏覽與編輯
3．1．1 利用導航器瀏覽輸出信息
3．1．2 編輯導航器中的輸出項
3．2 輸出表格中信息的編輯
3．2．1 表格編輯工具與常用編輯
方法
3．2．2 表格的轉置與行、列、層的
處理
3．2．3 表格外觀的設置與編輯
3．2．4 輸出信息的復制與打印
習題3
第4章 隨機變量與分布函數的應用
4．1 隨機變量與分布函數
4．1．1 隨機變量及其概率分布
4．1．2 隨機變量的函數
4．2 隨機變量與分布函數的應用
4．2．1 符合分布要求的隨機數的
生成
4．2．2 概率密度函數與累積概率密
度函數的應用
習題4
第5章 日期和時間函數及其運算
5．1 日期時間函數
5．1．1 SPSS日期時間概述
5．1．2 日期時間常量與變量
5．1．3 日期時間函數
5．2 日期時間函數的應用
5．2．1 日期時間型變量的格式轉換
5．2．2 日期時間型變量的算術運算
習題5
第6章 構建表格
6．1 自定義表格
6．1．1 自定義表格的概念
6．1．2 自定義表格的操作
6．2 匯總、統計指標與統計檢驗
6．2．1 統計指標與匯總項
6．2．2 表格中的統計檢驗
6．3 標題與其他選項
6．3．1 定義表格標題
6．3．2 定義表格選項
6．4 自定義表格實例
6．5 多響應變量的概念與分類
6．5．1 多響應變量的概念與分類
6．5．2 定義與建立多響應變量集
6．5．3 多響應變量的頻數分布分析
6．5．4 多響應變量的交叉表分析
6．5．5 使用表功能分析多響應
變量集
習題6
第7章 基本統計分析
7．1 頻數分布分析
7．1．1 頻數分布分析過程
7．1．2 頻數分布分析實例
7．2 描述統計
7．2．1 描述統計中的基本概念
7．2．2 描述統計分析過程
7．2．3 描述統計分析實例
7．3 探索分析
7．3．1 探索分析的意義和數據要求
7．3．2 探索分析過程
7．3．3 探索分析實例
7．4 交叉表分析
7．4．1 交叉表及其獨立性卡方檢驗
的思路
7．4．2 交叉表分析過程
7．4．3 交叉表分析實例
7．5 比率分析
7．5．1 比率分析過程
7．5．2 比率分析實例
7．6 P-P圖和Q-Q圖
7．6．1 P-P圖和Q-Q圖分析過程
7．6．2 P-P圖和Q-Q圖分析實例
習題7
第8章 均值比較與檢驗
8．1 均值比較與均值比較的檢驗
8．1．1 均值比較的概念
8．1．2 均值比較與檢驗的過程
8．2 均值過程
8．2．1 均值過程中的統計量
8．2．2 均值過程操作
8．2．3 分析實例
8．3 單樣本T檢驗
8．3．1 單樣本T檢驗的概念
8．3．2 單樣本T檢驗的實例
8．4 獨立樣本T檢驗
8．4．1 獨立樣本T檢驗的概念
8．4．2 獨立樣本T檢驗的過程
8．4．3 獨立樣本T檢驗的實例
8．5 配對樣本T檢驗
8．5．1 配對樣本T檢驗的概念
8．5．2 配對樣本T檢驗的過程
8．5．3 配對樣本T檢驗的實例
習題8
第9章 方差分析
9．1 方差分析的概念與方差分析
過程
9．1．1 方差分析的概念
9．1．2 方差分析中的術語
9．1．3 方差分析過程
9．2 單因素方差分析
9．2．1 簡單的一維方差分析
9．2．2 單因素方差分析過程
9．2．3 單因素方差分析實例
9．3 單因變量多因素方差分析
9．3．1 單因變量多因素方差分析
概述
9．3．2 單因變量多因素方差分析
過程
9．3．3 隨機區組設計的方差分析
實例
9．3．4 2×2析因試驗方差分析實例
9．3．5 拉丁方區組設計的方差分析
實例
9．3．6 協方差分析實例
9．3．7 多維交互效應方差分析實例
9．4 多因變量線性模型的方差
分析
9．4．1 多因變量方差分析概述
9．4．2 多因變量方差分析過程和
數據要求
9．4．3 多因變量線性模型方差
分析實例
9．5 重復測量設計的方差分析
9．5．1 重復測量方差分析概述
9．5．2 重復測量方差分析的數據
文件結構
9．5．3 組內因素的設置與重復測量
方差分析過程
9．5．4 重復測量方差分析實例
9．5．5 關于趨勢分析
9．6 方差成分分析
9．6．1 方差成分分析過程
9．6．2 方差成分分析實例
習題9
第10章 相關分析
10．1 相關分析的概念與相關分析
過程
10．1．1 簡單相關分析的概念
10．1．2 相關分析過程
10．2 兩個變量間的相關分析
10．2．1 兩個變量間的相關分析
過程
10．2．2 兩個變量間的相關分析
實例
10．3 偏相關分析
10．3．1 偏相關分析的概念
10．3．2 偏相關分析過程
10．3．3 偏相關分析實例
10．4 距離分析
10．4．1 距離分析的概念
10．4．2 距離分析過程
10．4．3 距離分析實例
習題10
第11章 回歸分析
11．1 線性回歸
11．1．1 一元線性回歸
11．1．2 多元線性回歸
11．1．3 異常值、影響點、共線性
診斷
11．1．4 變非線性關系為線性關系
11．1．5 線性回歸過程
11．1．6 線性回歸分析實例
11．1．7 自動線性建模
11．2 曲線估計
11．2．1 曲線回歸概述
11．2．2 曲線回歸過程
11．2．3 曲線回歸分析實例
11．3 二項Logistic回歸
11．3．1 Logistic回歸模型
11．3．2 二項Logistic回歸過程
11．3．3 二項Logistic回歸分析
實例
11．4 多分變量Logistic回歸
11．4．1 多分變量Logistic回歸的
概念
11．4．2 多分變量Logistic回歸
過程
11．4．3 多分變量Logistic回歸分析
實例
11．5 有序變量Logistic回歸
11．5．1 有序變量Logistic回歸的
概念
11．5．2 有序變量Logistic回歸
過程
11．5．3 有序變量的Logistic回歸
分析實例
11．6 概率單位回歸
11．6．1 概率單位回歸的概念
11．6．2 概率單位回歸過程
11．6．3 概率單位回歸分析實例
11．7 非線性回歸
11．7．1 非線性模型
11．7．2 非線性回歸過程
11．7．3 非線性回歸分析實例
11．8 加權回歸
11．8．1 加權回歸的概念
11．8．2 加權回歸過程
11．8．3 加權回歸分析實例
11．9 二階段最小二乘法
11．9．1 二階段最小二乘法的
概念
11．9．2 二階段最小二乘法過程
11．9．3 二階段最小二乘法分析
實例
11．10 最優尺度回歸
11．10．1 最優尺度回歸的概念
11．10．2 最優尺度回歸過程
11．10．3 最優尺度回歸分析實例
11．11 對數線性模型
11．11．1 對數線性模型的概念
11．11．2 一般對數線性回歸分析
11．11．3 Logit對數線性回歸分析
11．11．4 模型選擇對數線性回歸
分析
習題11
第12章 非參數檢驗
12．1 卡方檢驗
12．1．1 卡方檢驗的基本概念
12．1．2 卡方檢驗過程
12．1．3 卡方檢驗分析實例
12．2 二項分布檢驗
12．2．1 二項分布檢驗的概念與
操作
12．2．2 二項分布檢驗分析實例
12．3 游程檢驗
12．3．1 游程檢驗的基本概念
12．3．2 游程檢驗過程
12．3．3 游程檢驗分析實例
12．4 一個樣本的柯爾莫哥洛夫-
斯米諾夫檢驗
12．4．1 一個樣本的柯爾莫哥洛夫-
斯米諾夫檢驗的基本概念
12．4．2 柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫
檢驗過程
12．4．3 柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫
檢驗分析實例
12．5 兩個獨立樣本檢驗
12．5．1 兩個獨立樣本檢驗的用途
與基本操作
12．5．2 兩個獨立樣本檢驗分析
實例
12．6 多個獨立樣本檢驗
12．6．1 多個獨立樣本檢驗的用途與
操作
12．6．2 多個獨立樣本檢驗分析
實例
12．7 兩個相關樣本檢驗
12．7．1 兩個相關樣本檢驗的用途
與操作
12．7．2 兩個相關樣本檢驗分析
實例
12．8 多個相關樣本檢驗
12．8．1 多個相關樣本檢驗的用途
與操作
12．8．2 多個相關樣本檢驗分析
實例
12．9 新版非參數假設檢驗的界面
及其使用方法
12．9．1 單樣本檢驗
12．9．2 獨立樣本檢驗
12．9．3 相關樣本檢驗
習題12
第13章 聚類分析與判別分析
13．1 聚類分析、判別分析及其分析
過程
13．1．1 聚類分析
13．1．2 判別分析
13．2 兩步聚類
13．2．1 兩步聚類概述
13．2．2 兩步聚類過程
13．2．3 兩步聚類分析實例
13．3 快速聚類
13．3．1 快速聚類概述
13．3．2 快速聚類過程
13．3．3 快速聚類分析實例
13．4 系統聚類
13．4．1 系統聚類概述
13．4．2 系統聚類過程
13．4．3 樣品系統聚類分析實例
13．4．4 變量聚類概述
13．4．5 變量聚類分析實例
13．5 判別分析
13．5．1 判別分析概述
13．5．2 判別分析過程
13．5．3 判別分析實例
13．5．4 逐步判別分析與實例
習題13
第14章 因子分析與對應分析
14．1 主成分分析與因子分析
14．1．1 主成分分析與因子分析
概述
14．1．2 因子分析過程
14．1．3 因子分析實例
14．1．4 利用因子得分進行聚類
14．1．5 市場研究中的顧客偏好
分析
14．2 對應分析
14．2．1 對應分析概述
14．2．2 對應分析過程
14．2．3 對應分析實例
習題14
第15章 信度分析與多維尺度分析
15．1 信度分析
15．1．1 信度分析的概念
15．1．2 信度分析過程
15．1．3 信度分析實例
15．2 多維尺度分析(ALSCAL)
15．2．1 多維尺度分析的功能與
數據要求
15．2．2 多維尺度分析過程
15．2．3 多維尺度分析實例
習題15
第16章 結合分析
16．1 結合分析概述
16．2 正交試驗設計
16．2．1 試驗設計中的問題
16．2．2 正交試驗設計的思路
16．2．3 正交試驗設計過程
16．2．4 正交試驗設計實例
16．2．5 正交設計過程語句
16．3 試驗設計結果的打印
16．3．1 設計結果打印過程
16．3．2 打印調查用卡片實例
16．3．3 正交試驗設計打印過程
語句
16．4 結合分析的語句與編程
16．4．1 結合分析過程語句
16．4．2 結合分析語句實例
16．5 結合分析實例
16．5．1 課題分析與正交設計
16．5．2 調查準備與調查
16．5．3 結合分析編程與結果分析
習題16
第17章 時間序列分析
17．1 時間序列的建立和平穩化
17．1．1 缺失值數據的替換
17．1．2 建立時間序列新變量
17．2 序列圖
17．2．1 序列圖過程
17．2．2 序列圖應用實例
17．3 建立時間序列模型
17．3．1 指數平滑與ARIMA模型
概述
17．3．2 選擇分析變量
17．3．3 選擇統計量
17．3．4 圖表
17．3．5 輸出項目的過濾
17．3．6 保存新變量
17．3．7 建模的其他選項
17．3．8 時間序列分析實例
17．4 應用時間序列模型
17．4．1 應用時間序列模型過程
17．4．2 應用時間序列模型分析
實例
17．5 自相關
17．5．1 自相關系數與偏自相關
系數的計算
17．5．2 自相關圖
17．5．1 自相關分析過程
17．5．3 自相關分析實例
17．6 季節分解法
17．6．1 季節分解法模型
17．6．2 季節分解法分析過程
17．6．3 季節分解法分析實例
17．7 頻譜分析
17．7．1 頻譜分析概述
17．7．2 頻譜分析過程
17．7．3 頻譜分析實例
17．8 互相關
17．8．1 互相關概述
17．8．2 互相關過程
17．8．3 互相關實例
習題17
第18章 生存分析
18．1 生存分析概述
18．1．1 生存分析與生存數據
18．1．2 生存時間函數
18．1．3 Kaplan-Meier法
18．1．4 Cox回歸模型
18．1．5 Cox依時協變量回歸模型
18．2 壽命表分析
18．2．1 壽命表分析概述
18．2．2 壽命表分析過程
18．2．3 壽命表分析實例
18．3 Kaplan-Meier分析
18．3．1 Kaplan-Meier分析概述
18．3．2 Kaplan-Meier分析過程
18．3．3 Kaplan-Meier分析實例
18．4 Cox回歸風險比例模型分析
18．4．1 Cox 回歸分析概述
18．4．2 Cox 回歸分析過程
18．4．3 Cox 回歸分析實例
18．5 Cox依時協變量回歸模型
分析
18．5．1 Cox 依時協變量回歸分析
過程
18．5．2 Cox 依時協變量回歸分析
實例
習題18
第19章 生成統計圖形
19．1 概述
19．2 條形圖和3D條形圖
19．2．1 選擇圖形類型
19．2．2 簡單條形圖
19．2．3 復式條形圖
19．2．4 堆積面堆圖
19．2．5 3D條形圖
19．3 線圖、面積圖、高低圖和
圓圖
19．3．1 選擇圖形類型
19．3．2 堆積面積圖
19．3．3 多線線圖
19．3．4 垂線圖
19．3．5 簡單高-低-閉合圖
19．3．6 聚類高低收盤圖
19．3．7 簡單極差圖
19．3．8 差分面積圖
19．3．9 餅圖
19．4 箱圖和誤差條圖
19．4．1 選擇箱圖和誤差條圖類型
19．4．2 簡單箱圖
19．4．3 復式箱圖
19．4．4 簡單誤差條圖
19．4．5 復式誤差條圖
19．5 散點圖
19．5．1 選擇散點圖圖式
19．5．2 簡單散點圖
19．5．3 重疊散點圖
19．5．4 矩陣散點圖
19．5．5 簡單點圖
19．6 直方圖
19．7 帕累托圖
19．7．1 選擇帕累托圖類型
19．7．2 簡單帕累托圖
19．7．3 堆棧帕累托圖
19．8 控制圖
19．8．1 選擇控制圖類型
19．8．2 平均值、極差、標準差
控制圖
19．8．3 單值-移動極差控制圖
19．8．4 不合格品率、不合格品數
控制圖
19．8．5 變量缺陷數、單位缺陷數
控制圖
習題19
第20章 編輯統計圖形
20．1 認識圖形組成
20．2 編輯平面統計圖
20．2．1 圖形編輯途徑
20．2．2 改變圖形構成
20．2．3 圖形與文字修飾
20．2．4 坐標軸的編輯
20．2．5 圖條的修飾
20．2．6 圖線的編輯
20．2．7 餅圖編輯
20．2．8 散點圖的編輯
20．2．9 文件管理
習題20
附錄A 標準化、距離和相似性的計算
附錄B 數據清單
參考文獻
新書資訊