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SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐(第2版)

SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐(第2版)

定 價(jià):¥49.00

作 者: 羅應(yīng)婷,楊鈺娟 編著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 從基礎(chǔ)到實(shí)踐
標(biāo) 簽: 行業(yè)軟件及應(yīng)用

ISBN: 9787121100109 出版時(shí)間: 2010-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 366 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書是基于SPSS 17.0版本進(jìn)行編寫的SPSS實(shí)用參考手冊(cè),全書共14章。書中既詳細(xì)介紹了SPSS各菜單的使用方法,又給出了其相應(yīng)統(tǒng)計(jì)方法的基本原理和適用條件。同時(shí),對(duì)每個(gè)復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法,都通過引例講解說明,這有利于讀者學(xué)習(xí)和真正熟練使用SPSS的強(qiáng)大統(tǒng)計(jì)功能。同時(shí),本書最后給出了SPSS在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的使用實(shí)例,其中所用到的統(tǒng)計(jì)方法和思想也可以作為讀者在處理具體問題時(shí)的一個(gè)參考。應(yīng)用實(shí)例涵蓋了管理決策、生物技術(shù)、工程分析、金融系統(tǒng)等領(lǐng)域,所選擇的例子不僅具有典型性,而且具有很強(qiáng)的工程參考價(jià)值。本書圖文并茂,層次清晰明了,案例豐富多彩,為讀者提供了愉快地閱讀享受。此外本書光盤還配有精美的PPT電子教案,方便教學(xué)使用。本書特別適合希望提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力的管理者,以及從事統(tǒng)計(jì)分析、市場(chǎng)分析、社會(huì)學(xué)、醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)分析和金融專業(yè)的人員。本書既可以作為利用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的參考手冊(cè),也可以作為各大院校學(xué)生學(xué)習(xí)SPSS軟件的教材。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

第1篇 SPSS概述
第1章 SPSS Statistics17.0基礎(chǔ) 2
1.1 SPSS簡(jiǎn)介 2
1.1.1 SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展 2
1.1.2 SPSS 17.0的新特性 3
1.1.3 SPSS與其他常用統(tǒng)計(jì)軟件比較 3
1.1.4 SPSS的主要應(yīng)用領(lǐng)域簡(jiǎn)介 4
1.2 SPSS 17.0窗口簡(jiǎn)介 4
1.2.1 數(shù)據(jù)編輯窗口SPSS Statistics Data Editor 4
1.2.2 結(jié)果瀏覽窗口(SPSS Statistics Viewer) 7
1.2.3 程序編輯窗口SPSS Statistics Syntax Editor 10
1.2.4 VBs宏程序編輯窗口Script 10
1.3 SPSS 17.0的幫助系統(tǒng) 11
1.3.1 對(duì)話框上的Help按鈕 11
1.3.2 主題詞獲得幫助——Topics過程 11
1.3.3 新手入門——Tutorial過程 12
1.3.4 實(shí)例學(xué)習(xí)——Case Studies過程 13
1.3.5 統(tǒng)計(jì)教練——Statistics Coach過程 13
1.3.6 語法指南——Command Syntax Reference過程 14
1.3.7 算法介紹——Algorithms過程 14
1.3.8 訪問SPSS官方主頁 15
1.4 本章小結(jié) 15
第2篇 數(shù)據(jù)文件的建立與整理
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立與編輯 18
2.1 變量定義與數(shù)據(jù)輸入 18
2.1.1 定義新變量 18
2.1.2 數(shù)據(jù)的錄入與編輯 22
2.2 數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建與保存——File菜單詳解 22
2.2.1 新建SPSS數(shù)據(jù)文件 22
2.2.2 導(dǎo)入其他類型數(shù)據(jù)文件 22
2.2.3 保存數(shù)據(jù)文件 25
2.2.4 File菜單的其他命令 26
2.3 數(shù)據(jù)文件的編輯與管理——Edit/Utilities菜單詳解 27
2.3.1 Edit菜單詳解 27
2.3.2 Utilities菜單詳解 29
2.4 本章小結(jié) 31
第3章 SPSS數(shù)據(jù)文件的整理 32
3.1 數(shù)據(jù)文件整理概述 32
3.1.1 數(shù)據(jù)文件的整理在實(shí)際工作中的重要性 32
3.1.2 一個(gè)數(shù)據(jù)文件整理的案例 32
3.2 數(shù)據(jù)文件的整理——Data菜單詳解 33
3.2.1 觀測(cè)量排序——Sort Case過程 33
3.2.2 數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)置——Transpose過程 34
3.2.3 數(shù)據(jù)格式重排——Restructure過程 35
3.2.4 數(shù)據(jù)文件合并——Merge File子菜單 37
3.2.5 數(shù)據(jù)分類匯總——Aggregate過程 41
3.2.6 數(shù)據(jù)文件的拆分——Split File過程 44
3.2.7 選擇觀測(cè)量——Select Cases過程 46
3.2.8 觀測(cè)量加權(quán)——Weight Cases過程 48
3.2.9 Data菜單其他過程簡(jiǎn)介 49
3.3 變量的變換和計(jì)算——Transform菜單詳解 49
3.3.1 變量計(jì)算——Compute Variable過程 49
3.3.2 變量值標(biāo)識(shí)——Count Values within Cases過程 52
3.3.3 變量重新賦值——Recode into Same Variables/ Recode Into Different Variables過程 54
3.3.4 變量值秩排序——Rank Cases過程 57
3.3.5 Transform菜單其他過程簡(jiǎn)介 60
3.4 本章小結(jié) 60
第4章 SPSS統(tǒng)計(jì)圖形 61
4.1 統(tǒng)計(jì)圖形概述 61
4.1.1 Graph菜單簡(jiǎn)介 61
4.1.2 常用統(tǒng)計(jì)圖形簡(jiǎn)介 65
4.2 常見統(tǒng)計(jì)圖形 66
4.2.1 條形圖(Bar Charts) 66
4.2.2 線圖(Line Charts) 73
4.2.3 面積圖(Area Charts) 75
4.2.4 餅圖(Pie Charts) 75
4.2.5 高低圖(High-Low Charts) 76
4.2.6 帕累托圖(Pareto Charts) 77
4.2.7 質(zhì)量控制圖(Control Charts) 79
4.2.8 箱圖(Boxplot)與誤差條圖(Error Bar) 80
4.2.9 金字塔圖(Population Pyramid) 81
4.2.10 散點(diǎn)圖(Scatter/Dot) 83
4.2.11 直方圖(Histogram) 83
4.2.12 P-P圖&Q-Q圖 85
4.2.13 ROC曲線 87
4.2.14 時(shí)間序列圖(Time Series Charts) 89
4.3 SPSS圖形編輯 93
4.3.1 圖形編輯概述 93
4.3.2 圖形基本設(shè)定——Edit菜單 94
4.3.3 圖形高級(jí)設(shè)定——Options菜單&Elements菜單 95
4.4 交互式統(tǒng)計(jì)圖形 97
4.4.1 交互式統(tǒng)計(jì)圖形概述 97
4.4.2 交互式條圖的界面 97
4.4.3 交互式條圖實(shí)例 99
4.5 本章小結(jié) 100
第5章 SPSS報(bào)表 101
5.1 簡(jiǎn)單記錄報(bào)表——Reports子菜單 101
5.1.1 在線分析處理——OLAP過程 101
5.1.2 觀測(cè)量匯總——Case Summaries過程 105
5.1.3 生成商務(wù)報(bào)表——Report Summaries in Rows/Columns過程 108
5.2 高級(jí)報(bào)表——Tables子菜單 115
5.2.1 定義復(fù)選變量集——Multiple Response Sets過程 115
5.2.2 定制報(bào)表——Custom Tables過程 117
5.3 本章小結(jié) 122
第3篇 統(tǒng)計(jì)分析
第6章 描述性統(tǒng)計(jì)分析 124
6.1 描述性統(tǒng)計(jì)量 124
6.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)量 124
6.1.2 Descriptive Statistics子菜單概述 125
6.2 頻數(shù)分布表分析——Frequencies過程 126
6.2.1 Frequencies過程的操作界面 126
6.2.2 引例 128
6.3 最基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)量分析——Descriptive過程 130
6.3.1 Descriptive過程的操作界面 130
6.3.2 引例及結(jié)果解釋 131
6.4 探索性分析——Explore過程 131
6.4.1 Explore過程的操作界面 132
6.4.2 引例及結(jié)果解釋 133
6.5 列聯(lián)表分析——Crosstabs過程 139
6.5.1 Crosstabs過程的操作界面 139
6.5.2 引例 142
6.5.3 結(jié)果解釋 143
6.6 相對(duì)比描述——Ratio過程 144
6.6.1 Ratio過程的操作界面 144
6.6.2 引例及結(jié)果解釋 146
6.7 本章小結(jié) 148
第7章 均值比較與t檢驗(yàn) 149
7.1 t檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 149
7.1.1 t檢驗(yàn)的概念及一般步驟 149
7.1.2 t檢驗(yàn)的類型 149
7.2 均值描述——Means過程 150
7.2.1 Means過程的操作界面 150
7.2.2 引例及結(jié)果解釋 152
7.2.3 分組變量的層次說明 153
7.3 單樣本t檢驗(yàn)——One-Sample T Test過程 154
7.3.1 單樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 154
7.3.2 One-Sample T Test過程的操作界面 155
7.3.3 引例及結(jié)果解釋 155
7.4 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)——Independent-Sample T Test過程 156
7.4.1 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 157
7.4.2 Independent-Sample T Test過程的操作界面 157
7.4.3 引例及結(jié)果解釋 159
7.5 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)——Paired-Sample T Test過程 160
7.5.1 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)一般步驟 160
7.5.2 Paired-Sample T Test過程的操作界面 161
7.5.3 引例及結(jié)果解釋 162
7.6 本章小結(jié) 163
第8章 方差分析 164
8.1 方差分析簡(jiǎn)介 164
8.1.1 方差分析的提出 164
8.1.2 方差分析的基本概念 164
8.1.3 方差分析的類型 165
8.2 單因素方差分析——One-Way ANOVA過程 166
8.2.1 單因素方差分析簡(jiǎn)介 166
8.2.2 One-Way ANOVA過程的操作界面 167
8.2.3 引例及結(jié)果解釋 169
8.3 多因素方差分析——Univariate過程(1) 172
8.3.1 多因素方差分析簡(jiǎn)介 172
8.3.2 Univariate過程的操作界面 175
8.3.3 引例及結(jié)果解釋 180
8.4 協(xié)方差分析——Univariate過程(2) 183
8.4.1 協(xié)方差分析簡(jiǎn)介 183
8.4.2 引例及結(jié)果解釋 184
8.4.3 小結(jié) 189
8.5 本章小結(jié) 189
第9章 相關(guān)分析 190
9.1 相關(guān)分析簡(jiǎn)介 190
9.1.1 相關(guān)分析的概念 190
9.1.2 Correlate子菜單概述 191
9.2 兩變量相關(guān)分析——Bivariate過程 191
9.2.1 兩變量相關(guān)分析簡(jiǎn)介 191
9.2.2 Bivariate過程的操作界面 193
9.2.3 引例及結(jié)果解釋 194
9.3 偏相關(guān)分析——Partial過程 197
9.3.1 偏相關(guān)分析簡(jiǎn)介 197
9.3.2 Partial過程的操作界面 198
9.3.3 引例及結(jié)果解釋 199
9.4 距離分析——Distances過程 201
9.4.1 距離分析簡(jiǎn)介 201
9.4.2 Distances過程的操作界面 201
9.4.3 引例及結(jié)果解釋 205
9.5 本章小結(jié) 206
第10章 回歸分析 207
10.1 回歸分析簡(jiǎn)介 207
10.1.1 回歸分析的概念 207
10.1.2 回歸分析的應(yīng)用 208
10.1.3 回歸分析的類型 208
10.1.4 回歸分析的一般步驟 209
10.2 線性回歸——Linear過程 210
10.2.1 線性回歸簡(jiǎn)介 210
10.2.2 Linear過程的操作界面 212
10.2.3 一元線性回歸的例子 217
10.2.4 多元線性回歸的例子 220
10.2.5 小結(jié) 224
10.3 曲線擬合——Curve Estimation過程 225
10.3.1 曲線擬合簡(jiǎn)介 225
10.3.2 Curve Estimation過程的操作界面 225
10.3.3 引例及結(jié)果解釋 227
10.4 二分類變量Logistic回歸——Binary Logistic過程 230
10.4.1 Logistic回歸簡(jiǎn)介 230
10.4.2 Binary Logistic過程的操作界面 231
10.4.3 引例及結(jié)果解釋 234
10.4.4 小結(jié) 238
10.5 非線性回歸——Nonlinear過程 239
10.5.1 非線性回歸簡(jiǎn)介 239
10.5.2 Nonlinear過程的操作界面 239
10.5.3 引例及結(jié)果解釋 243
10.5.4 小結(jié) 246
10.6 本章小結(jié) 246
第11章 聚類分析與判別分析 248
11.1 聚類分析與判別分析相關(guān)原理簡(jiǎn)介 248
11.1.1 聚類分析 248
11.1.2 判別分析 248
11.2 K-均值聚類分析——K-means Cluster過程 249
11.2.1 K-均值聚類法基本原理 249
11.2.2 K-means Cluster過程界面操作介紹 249
11.2.3 引例及結(jié)果解釋 252
11.3 系統(tǒng)聚類法——Hierarchical Cluster過程 254
11.3.1 系統(tǒng)聚類法基本原理 254
11.3.2 Hierarchical Cluster過程界面操作介紹 254
11.3.3 引例及結(jié)果解釋 257
11.4 兩步聚類法——TwoStep Cluster過程 263
11.4.1 兩步聚類法基本原理 263
11.4.2 TwoStep Cluster過程界面操作介紹 264
11.4.3 引例及結(jié)果解釋 266
11.5 判別分析——Discriminant過程 272
11.5.1 判別分析基本原理 272
11.5.2 Discriminant過程界面操作介紹 273
11.5.3 引例及結(jié)果解釋 276
11.6 本章小結(jié) 280
第12章 因子分析與對(duì)應(yīng)分析 281
12.1 因子分析——Factor Analysis過程 281
12.1.1 因子分析基本原理 281
12.1.2 Factor Analysis過程界面操作介紹 283
12.1.3 引例及結(jié)果解釋 286
12.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析——Correspondence Analysis過程 296
12.2.1 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析基本原理 296
12.2.2 Correspondence Analysis過程界面操作介紹 297
12.2.3 引例及結(jié)果分析 299
12.3 最優(yōu)尺度分析——Optimal Scaling過程初步認(rèn)識(shí) 301
12.4 本章小結(jié) 303
第13章 非參數(shù)檢驗(yàn) 304
13.1 非參數(shù)檢驗(yàn)相關(guān)原理簡(jiǎn)介 304
13.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的概念 304
13.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 305
13.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的類型 305
13.2 分布類型的檢驗(yàn) 306
13.2.1 卡方檢驗(yàn)——Chi-Square過程 306
13.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)——Binomial過程 314
13.2.3 游程檢驗(yàn)——Runs過程 316
13.2.4 單個(gè)樣本的K-S檢驗(yàn)——1-Sample K-S過程 319
13.3 分布位置檢驗(yàn) 322
13.3.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——2 Independent Samples過程 322
13.3.2 多個(gè)獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——K Independent Samples過程 325
13.3.3 兩個(gè)相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——2 Relate Samples過程 328
13.3.4 多個(gè)相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——K Relate Samples過程 331
13.4 本章小結(jié) 334
第4篇 應(yīng)用實(shí)例
第14章 SPSS在各領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例 336
14.1 SPSS在房地產(chǎn)決策中的應(yīng)用 336
14.1.1 問題描述 337
14.1.2 問題建模 337
14.1.3 模型的驗(yàn)證 344
14.2 SPSS在生物模型中的應(yīng)用 344
14.2.1 問題描述 345
14.2.2 問題建模 345
14.2.3 模型的討論 349
14.3 SPSS在工程問題中的應(yīng)用 350
14.3.1 問題描述 350
14.3.2 問題建模 351
14.3.3 模型的檢驗(yàn) 356
14.4 SPSS在證券分析中的應(yīng)用 357
14.4.1 問題描述 357
14.4.2 問題建模 358
14.4.3 模型的討論 366

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