SPSS統計分析軟件以其易用性和強大功能已成為目前最流行的統計分析工具之一，在國內具有很大的用戶群，是目前國內進行管理決策、市場分析、社會調查、醫學統計、金融決策等統計分析人員應用最廣泛的軟件。
作者經過10余年的教學實踐，發現在用SPSS軟件進行數據分析時存在以下幾個突出的問題：
（1）遇到具體問題不知道該用何種分析方法，即不知SPSS所提供的各種統計分析功能究竟適用于解決何種實際問題；
（2）不知每一種分析方法的具體操作、分析步驟該如何進行；
（3）不知如何組織數據，即如何將已有的數據組織成適合于SPSS特定分析方法的數據格式，如怎么定義變量，如何進行分組等；
（4）不知如何對輸出結果（包括表和圖形）進行分析，對涉及假設檢驗的問題，分不清原假設和備選假設，不知如何根據所輸出的統計量及概率值對其進行假設檢驗。
針對這些問題，我們在不斷總結已有講義、實驗指導書和教材的經驗和不足的基礎上，于2009年出版了本書第1版《SPSS16.0與統計數據分析》，于2012年出版了本書第2版《SPSS19（中文版）統計分析實用教程》，深受全國各地老師、學生和數據工作者的廣泛好評，居于同類書籍銷售排行榜前列。在前兩版的基礎上，我們基于SPSS23編寫了《SPSS統計分析實用教程》（第3版），根據軟件發展和廣大讀者的要求，我們對原書作了仔細檢查、修正和改寫，所作的修訂如下：
（1）本書操作基于SPSS23.0的軟件版本，同時兼顧早期的軟件版本。
（2）對圖表的創建與編輯一章進行大幅度修訂，將常用統計圖的繪制進行了較詳細地介紹。
（3）將“參數估計與假設檢驗”一章拆分成兩章，分別是“均值比較與T檢驗”和“非參數檢驗”，內容介紹更加清晰、明白和有針對性。
（4）增加了部分章節內容，如“多元方差分析”、“非線性回歸分析”、“評分者信度分析”等。
（5）對部分例題、典型案例、思考與練習題進行了精選，使其更加具有針對性。
該教材吸收了前兩版教材的優點，集中體現了如下幾個特點：
（1）基于SPSS23.0中文版軟件，典型案例和習題豐富。
本書以IBMSPSSStatistics23簡體中文版為藍本進行編寫，掃除了廣大國內讀者對英文版教材學習的語言障礙。全書以SPSS的實際應用為主線，組織了64個實例對各項統計分析方法進行介紹，并對相關領域的29個統計分析典型案例進行了應用方法及解決思路等的詳細分析，全書共有思考與練習題76個以供鞏固學習效果和課后練習。
（2）全書結構清晰，體系完整，內容精簡明了。
在總體內容把握上，按照“SPSS23.0概述—數據組織—統計分析—圖形功能”的順序組織，由淺入深、由基礎到專業。在每章內容的安排上按“分析方法簡介—統計原理與步驟—統計實例分析—典型案例—思考與練習”的順序組織，方便讀者學習。全書內容涵蓋了SPSS中最常用的統計分析方法。同時避免了大而全的介紹，只針對最常用的統計功能進行闡述，使讀者在有限的時間里學習到更多實用功能。
（3）統計分析方法、SPSS操作和案例分析的有機結合。
從快速掌握和應用SPSS的角度出發，作者將SPSS各項功能的操作介紹與統計分析方法論述有機結合。對各種統計分析方法的原理進行了通俗易懂的介紹，但又避免了紛繁復雜的數學證明過程，使讀者可以了解分析方法的核心思想，掌握方法的正確應用范圍。以實例為載體，比較詳細地介紹了SPSS中各項常用功能菜單和相應對話框的具體意義和適用情況。最后通過多領域的大量分析案例將SPSS的操作和統計分析方法進行有機結合。
（4）加強對特定問題的分析，以及對數據組織方法和分析結果的討論。
在用SPSS對每個案例進行操作之前，設有“分析”步驟，即針對每個具體問題，對為什么要使用該種分析方法進行了解釋和說明，在“數據組織”步驟對特定分析方法如何組織數據做了說明，并對每個案例的主要運行結果進行了詳盡的解釋和討論。特別對易混淆的問題以注釋的方式進行了說明，以方便讀者對相關概念和問題進行區別和理解。
本書可供高等院校相關專業的本科生、研究生作為教材使用，也可作為SPSS統計分析培訓和自學教材。另外，在統計分析或科研中需處理數據的人士也可以參考。與教材配套的資源有所有實例、典型案例和習題的數據文件，課程PPT教案，部分思考與練習題的參考答案，可登錄華信教育資源網http://www.hxedu.com.cn免費注冊下載。
本書由重慶郵電大學周玉敏老師執筆編寫第1、2、3、13章，劉進老師編寫第4、5、7章，鄧維斌老師編寫第6、8、9、10章，田帥輝老師編寫第11、12章，由鄧維斌負責全書的統稿。在本書的編寫過程中，得到了很多老師和學生的幫助，在此表示衷心的感謝。
該書的出版得到了重慶郵電大學教材建設項目（JC2016-09）、重慶市高等教育教學改革重點項目（132004）、重慶郵電大學校級教改項目（XJG1603）等的資助。此外，在該書的編寫過程中借鑒了多種相關書籍，引用了一些寶貴的資料，在此向書籍作者表示深切謝意。
本書僅就SPSS23.0中常用的統計分析方法進行了介紹，書中所論并不完美，錯誤和疏漏之處，懇請讀者批評指正。筆者E-mail：dengwb@cqupt.edu.cn。
編者
2017年1月
中國計算機學會會員，重慶郵電大學 經濟管理學院 教授，曾被評為重慶郵電大學優秀青年教師、重慶郵電大學優秀責任教師；曾獲重慶郵電大學教學成果二等獎、重慶市第六屆優秀電教科研成果三等獎、第十屆全國多媒體課件大賽三等獎。
目 錄
第1章 SPSS軟件概述 1
1．1 SPSS簡介 1
1．1．1 SPSS的發展 1
1．1．2 SPSS統計分析軟件的特點 1
1．1．3 SPSS 23．0的新特性 3
1．1．4 SPSS的模塊 4
1．2 SPSS使用基礎 6
1．2．1 SPSS的安裝 6
1．2．2 SPSS的界面 7
1．3 SPSS的幫助系統 10
1．3．1 主題 10
1．3．2 教程 11
1．3．3 個案研究 11
1．3．4 統計輔導 11
1．3．5 高級幫助 12
1．4 利用SPSS進行數據分析的步驟 13
1．4．1 統計學中數據分析的一般步驟 13
1．4．2 利用SPSS進行數據分析的一般步驟 14
第2章 統計數據的收集與預處理 15
2．1 統計數據的收集 15
2．1．1問卷設計 15
2．1．2問卷分析 17
2．2 數據文件的建立 18
2．2．1 統計數據的度量尺度 18
2．2．2 SPSS數據文件的特點 19
2．2．3 輸入數據建立數據文件 19
2．2．4從其他數據文件導入數據建立數據文件 25
2．3 數據文件的編輯 27
2．3．1數據文件的合并 27
2．3．2數據文件的拆分 29
2．3．3數據的選取 32
2．3．4數據的加權 34
2．4 SPSS數據加工 35
2．4．1變量的計算 35
2．4．2數據可視分箱 36
2．4．3數據重新編碼 39
2．5思考與練習 40
第3章 描述性統計分析 42
3．1 基本描述性統計量簡介 42
3．1．1描述集中趨勢的統計量 42
3．1．2描述離散程度的統計量 43
3．1．3描述總體分布形態的統計量 44
3．2 頻率分析 44
3．2．1基本概念及統計原理 44
3．2．2 SPSS實例分析 45
3．3 描述性分析 48
3．3．1基本概念及統計原理 48
3．3．2 SPSS實例分析 48
3．4 探索性分析 50
3．4．1基本概念及統計原理 50
3．4．2 SPSS實例分析 50
3．5 交叉表分析 55
3．5．1基本概念及統計原理 55
3．5．2 SPSS實例分析 56
3．6 多重響應分析 60
3．6．1基本概念及統計原理 60
3．6．2多重響應分析SPSS實例分析 61
3．7 典型案例 63
3．7．1 城市平均氣溫基本特征分析 63
3．7．2 商場電視品牌滿意度調查 64
3．8 思考與練習 64
第4章 均值比較與T檢驗 66
4．1 假設檢驗 66
4．1．1 基本概念及統計原理 66
4．1．2 小概率事件原理 67
4．1．3 假設檢驗的一般步驟 68
4．2 平均值分析 69
4．2．1 平均值分析的概念及統計原理 69
4．2．2 平均值SPSS實例分析 69
4．3 單樣本T檢驗 71
4．3．1 基本概念及統計原理 71
4．3．2 單樣本T檢驗SPSS實例分析 72
4．4 獨立樣本T檢驗 73
4．4．1 基本概念及統計原理 73
4．4．2 獨立樣本T檢驗SPSS實例分析 74
4．4．3 摘要獨立樣本T檢驗 76
4．5 配對樣本T檢驗 76
4．5．1 基本概念及統計原理 76
4．5．2 配對樣本T檢驗SPSS實例分析 77
4．6 典型案例 79
4．6．1 蛋白飼料對小白鼠體重影響分析 79
4．6．2 健康教育對兒童血紅蛋白水平的影響分析 79
4．6．3 儲戶的儲蓄金額的差異分析 80
4．7 思考與練習 80
第5章 非參數檢驗 82
5．1 參數檢驗與非參數檢驗的比較 82
5．2 單樣本的非參數檢驗 83
5．2．1 基本概念及設置 83
5．2．2 卡方檢驗 86
5．2．3 二項分布檢驗 92
5．2．4 游程檢驗 95
5．2．5 單樣本K-S檢驗 99
5．3 獨立樣本非參數檢驗 102
5．3．1 基本概念及統計原理 102
5．3．2 獨立樣本非參數檢驗SPSS實例分析 103
5．4 相關樣本的非參數檢驗 106
5．4．1 基本概念及統計原理 106
5．4．2 相關樣本的非參數檢驗SPSS實例分析 108
5．5 典型案例 110
5．5．1 判斷某產品的需求量是否服從泊松分布 110
5．5．2 調控政策前后大中城市住宅銷售價格指數差異性分析 111
5．5．3 某行業企業贏利比例判斷 112
5．5．4 棉條棉結雜質粒數分析 112
5．6 思考與練習 112
第6章 方差分析 115
6．1 方差分析簡介 115
6．1．1 方差分析的概念 115
6．1．2 方差分析的一般步驟 116
6．2 單因素方差分析 116
6．2．1基本概念及統計原理 116
6．2．2 單因素方差分析SPSS實例分析 117
6．3 多因素方差分析 122
6．3．1基本概念及統計原理 122
6．3．2 多因素方差分析SPSS實例分析 124
6．4 協方差分析 130
6．4．1基本概念及統計原理 130
6．4．2 協方差分析SPSS實例分析 131
6．5 多元方差分析 133
6．5．1基本概念及統計原理 133
6．5．2 多元方差分析SPSS實例分析 134
6．6 典型案例 137
6．6．1 培訓材料效果分析 137
6．6．2 火箭射程影響因素分析 138
6．6．3 三種治療高血壓病方法效果分析 138
6．7 思考與練習 138
第7章 相關分析 141
7．1 相關分析簡介 141
7．1．1 相關分析的概念 141
7．1．2 相關關系的種類 141
7．2 兩變量相關分析 142
7．2．1 基本概念及統計原理 142
7．2．2 兩變量相關分析SPSS實例分析 144
7．3 偏相關分析 147
7．3．1 基本概念及統計原理 147
7．3．2 偏相關分析SPSS實例分析 148
7．4 距離分析 149
7．4．1 基本概念及統計原理 149
7．4．2 距離分析SPSS實例分析 150
7．5 典型案例 156
7．5．1 有氧訓練中的耗氧量研究 156
7．5．2 控制不良貸款 157
7．5．3 學生身體狀況指標的相似性分析 158
7．6 思考與練習 158
第8章 回歸分析 160
8．1 回歸分析簡介 160
8．1．1 回歸分析的概念 160
8．1．2 回歸分析的一般步驟 161
8．2 線性回歸分析 162
8．2．1基本概念及統計原理 162
8．2．2 一元線性回歸SPSS實例分析 163
8．2．3 多元線性回歸SPSS實例分析 169
8．3 曲線回歸分析 174
8．3．1基本概念及統計原理 174
8．3．2 曲線回歸SPSS實例分析 175
8．4 非線性回歸分析 178
8．4．1基本概念及統計原理 178
8．4．2非線性回歸SPSS實例分析 179
8．5 二元Logistic回歸分析 183
8．5．1基本概念及統計原理 183
8．5．2 二元Logistic回歸SPSS實例分析 184
8．6 典型案例 189
8．6．1 水稻產量影響因素分析 189
8．6．2 產品廢品率的因素擬合 190
8．6．3 高管培訓與表現預測 190
8．6．4 腎細胞癌轉移的判斷 190
8．7 思考與練習 191
第9章 聚類和判別分析 193
9．1 聚類和判別分析簡介 193
9．1．1 基本概念 193
9．1．2 樣本間親疏關系的度量 194
9．2 二階聚類 194
9．2．1基本概念及統計原理 194
9．2．2 二階聚類SPSS實例分析 195
9．3 K-均值聚類 199
9．3．1基本概念及統計原理 199
9．3．2 K-均值聚類SPSS實例分析 199
9．4 系統聚類 203
9．4．1基本概念及統計原理 203
9．4．2 系統聚類SPSS實例分析 204
9．5 判別分析 208
9．5．1基本概念及統計原理 208
9．5．2 判別分析SPSS實例分析 209
9．6 典型案例 215
9．6．1 美國22家企業類型劃分 215
9．6．2 銷售地區的選擇 216
9．6．3 地區降水量區域類型判別 216
9．7 思考與練習 217
第10章 主成分分析和因子分析 220
10．1 主成分分析和因子分析簡介 220
10．1．1 基本概念和主要用途 220
10．1．2 主成分和公因子數量的確定 221
10．1．3 主成分分析與因子分析的區別與聯系 222
10．2 主成分分析 222
10．2．1基本概念及統計原理 222
10．2．2 主成分分析SPSS實例分析 223
10．3 因子分析 231
10．3．1基本概念及統計原理 231
10．3．2因子分析SPSS實例分析 232
10．4 典型案例 236
10．4．1 醫院工作質量評價分析 236
10．4．2 各省、市、自治區城市市政設施建設狀況分析 237
10．4．3 大學生的價值觀分析 238
10．5 思考與練習 239
第11章 時間序列分析 241
11．1 時間序列的建立和平穩化 241
11．1．1 填補缺失值 241
11．1．2 定義日期變量 242
11．1．3 創建時間序列 243
11．2 指數平滑法 245
11．2．1 基本概念及統計原理 245
11．2．2 指數平滑法SPSS實例分析 246
11．3 ARIMA模型 253
11．3．1 基本概念及統計原理 253
11．3．2 ARIMA實例分析 255
11．4 時間序列的季節性分解 263
11．4．1基本概念及統計原理 263
11．4．2 季節性分解的實例分析 263
11．5 典型案例 266
11．5．1 中國社會消費品零售總額分析 266
11．5．2 中國彩電出口數據分析 266
11．5．3 城市溫度的季節性分解 267
11．6 思考與練習 267
第12章 信度分析 270
12．1 內在信度分析 270
12．1．1 基本概念及統計原理 270
12．1．2 內在信度實例分析 271
12．2 再測信度分析 276
12．2．1 基本概念及統計原理 276
12．2．2 再測信度實例分析 277
12．3 評分者信度分析 280
12．3．1 基本概念及統計原理 280
12．3．2 評分者信度實例分析 280
12．4 典型案例 281
12．4．1 Oxford學習策略量表信度分析 281
12．5 思考與練習 281
第13章 圖表的創建與編輯 283
13．1 SPSS的圖形功能概述 283
13．1．1 SPSS創建圖形的一般過程 283
13．1．2 圖形生成與數據文件結構 283
13．1．3 圖形生成與數據的度量尺度 285
13．2 圖表構建器創建圖形 285
13．2．1 圖表構建器概述 285
13．2．2 使用圖表構建器創建圖形舉例 286
13．3 圖形畫板模板選擇器創建圖形 289
13．3．1 圖形畫板模板選擇器概述 289
13．3．2 使用圖形畫板模板選擇器創建圖形舉例 289
13．4 使用舊對話框創建圖形 291
13．4．1條形圖 291
13．4．2三維條形圖 293
13．4．3折線圖 296
13．4．4面積圖 299
13．4．5餅圖 299
13．4．6盤高-盤低圖 301
13．4．7箱圖 304
13．4．8誤差條圖 306
13．4．9人口金字塔圖 308
13．4．10散點圖 309
13．4．11直方圖 311
13．5 圖表的編輯 312
13．5．1 圖表編輯器布局 312
13．5．2 圖表編輯基本方法 314
13．5．3 圖表基本設定 314
13．5．4 圖表高級設定 315
13．6 思考與練習 315
參考文獻 317
新書資訊