例說SPSS統(tǒng)計(jì)分析

第1篇 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理
第1章 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理
1．1 問卷設(shè)計(jì)
1．1．1 問卷的含義
1．1．2 問卷的類型
1．1．3 問卷的基本結(jié)構(gòu)
1．1．4 問卷設(shè)計(jì)的原則和步驟
1．1．5 問卷樣例
1．1．6 問卷設(shè)計(jì)技術(shù)
1．1．7 編制問卷要注意的問題
1．2 數(shù)據(jù)采編與計(jì)算機(jī)定義
1．2．1 數(shù)據(jù)采編
1．2．2 計(jì)算機(jī)定義
1．2．3 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立
第2章 問卷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖表示
2．1 條形圖
2．1．1 條形圖的概念
2．1．2 條形圖的基本操作
2．1．3 舉例
2．2 線圖
2．2．1 線圖的概念
2．2．2 線圖的基本操作
2．2．3 舉例
2．3 面積圖
2．3．1 面積圖的概念
2．3．2 面積圖的基本操作
2．3．3 舉例
2．4 餅圖
2．4．1 餅圖的概念
2．4．2 餅圖的基本操作
2．4．3 舉例
2．5 直方圖
2．5．1 直方圖的概念
2．5．2 直方圖的基本操作舉例
2．6 散點(diǎn)圖
2．6．1 散點(diǎn)圖的概念
2．6．2 散點(diǎn)圖的基本操作
2．6．3 舉例
2．7 箱圖
2．7．1 箱圖的概念
2．7．2 箱圖的基本操作
2．7．3 舉例
2．8 高低圖
2．8．1 高低圖的概念
2．8．2 高低圖的基本操作
2．8．3 舉例
2．9 誤差圖
2．9．1 誤差圖的概念
2．9．2 誤差圖的基本操作
2．9．3 舉例
2．10 金字塔圖
2．10．1 金字塔圖的概念
2．10．2 金字塔圖的基本操作及舉例
第3章 問卷數(shù)據(jù)的報(bào)表輸出
3．1 簡(jiǎn)單記錄報(bào)表
3．1．1 在線分析處理
3．1．2 觀測(cè)量概述
3．1．3 生成商務(wù)報(bào)表
3．2 高級(jí)報(bào)表
3．2．1 定義復(fù)選變量集
3．2．2 定制報(bào)表
第2篇 基本統(tǒng)計(jì)分析
第4章 SPSS描述性統(tǒng)計(jì)分析
4．1 頻數(shù)分析
4．1．1 頻數(shù)分析的基本原理
4．1．2 頻數(shù)分析的基本操作
4．1．3 頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例
4．2 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量
4．2．1 基本描述統(tǒng)計(jì)量的基本原理
4．2．2 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量的基本操作
4．2．3 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用舉例
4．3 交叉分組下的頻數(shù)分析
4．3．1 交叉分組下的頻數(shù)分析的基本原理
4．3．2 交叉分組下的頻數(shù)分析的基本操作
4．3．3 交叉分組下的頻數(shù)分析的應(yīng)用舉例
4．4 比率分析
4．4．1 比率分析的基本原理
4．4．2 比率分析的基本操作
4．4．3 比率分析的應(yīng)用舉例
第5章 SPSS的參數(shù)檢驗(yàn)
5．1 單樣本t檢驗(yàn)
5．1．1 單樣本f檢驗(yàn)的基本原理
5．1．2 單樣本t檢驗(yàn)的基本操作
5．1．3 單樣本t檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
5．2 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)
5．2．1 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的基本原理
5．2．2 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的基本操作
5．2．3 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
5．3 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)
5．3．1 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的基本原理
5．3．2 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的基本操作
5．3．3 配對(duì)樣本f檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
第3篇 高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析
第6章 SPSS的方差分析
6．1 方差分析的基本原理和一般假設(shè)
6．1．1 方差分析的基本原理
6．1．2 方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)
6．2 單因素方差分析
6．2．1 單因素方差分析的基本原理
6．2．2 單因素方差分析的基本操作
6．2．3 單因素方差分析的應(yīng)用舉例
6．3 雙因素方差分析
6．3．1 雙因素方差分析的基本原理
6．3．2 雙因素方差分析的基本操作
6．3．3 不重復(fù)試驗(yàn)的雙因素方差分析舉例
6．3．4 重復(fù)試驗(yàn)的雙因素方差分析舉例
6．5 協(xié)方差分析
6．5．1 協(xié)方差分析的基本原理
6．5．2 協(xié)方差分析的基本操作
6．5．3 協(xié)方差分析的應(yīng)用舉例
第7章 SPSS的非參數(shù)檢驗(yàn)
7．1 卡方檢驗(yàn)
7．1．1 卡方檢驗(yàn)的基本原理
7．1．2 卡方檢驗(yàn)的基本操作
7．1．3 卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)
7．2．1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本原理
7．2．2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本操作
7．2．3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．3 游程檢驗(yàn)
7．3．1 游程檢驗(yàn)的基本原理
7．3．2 游程檢驗(yàn)的基本操作目錄
7．3．3 游程檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．4 單樣本KIS(Kolmogorov-Smimov)檢驗(yàn)
7．4．1 單樣本K-S檢驗(yàn)的基本原理
7．4．2 單樣本K-S檢驗(yàn)的基本操作
7．4．3 單樣本K-S檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．5 兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
7．5．1 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的基本原理
7．5．2 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的基本操作
7．5．3 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．6 多獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
7．6．1 多獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的基本原理
7．6．2 多獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的基本操作
7．6．3 多獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．7 兩配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
7．7．1 兩配對(duì)樣本檢驗(yàn)的基本原理
7．7．2 兩配對(duì)樣本檢驗(yàn)的基本操作
7．7．3 兩配對(duì)樣本檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
7．8 多配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
7．8．1 多配對(duì)樣本檢驗(yàn)的基本原理
7．8．2 多配對(duì)樣本檢驗(yàn)的基本操作
7．8．3 多配對(duì)樣本檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
第8章 SPSS的相關(guān)分析和回歸分析
8．1 相關(guān)分析
8．1．1 相關(guān)分析的基本原理
8．1．2 相關(guān)分析的基本操作
8．1．3 相關(guān)分析的應(yīng)用舉例
8．2 偏相關(guān)分析
8．2．1 偏相關(guān)分析的基本原理
8．2．2 偏相關(guān)分析的基本操作
8．2．3 偏相關(guān)分析的應(yīng)用舉例
8．3 線性回歸分析
8．3．1 線性回歸分析的基本原理
8．3．2 線性回歸分析的基本操作
8．3．3 線性回歸分析的應(yīng)用舉例
8．4 曲線估計(jì)
8．4．1 曲線估計(jì)的基本原理
8．4．2 曲線估計(jì)的基本操作
8．4．3 曲線估計(jì)的應(yīng)用舉例
8．5 二項(xiàng)Logistic回歸
8．5．1 二項(xiàng)Logistic回歸的基本原理
8．5．2 二項(xiàng)Logistic回歸的基本操作
8．5．3 二項(xiàng)Logistic回歸的應(yīng)用舉例
第9章 SPSS的聚類分析
9．1 分層聚類
9．1．1 分層聚類的基本原理
9．1．2 分層聚類的基本操作
9．1．3 分層聚類的應(yīng)用舉例
9．2 K-Means聚類
9．2．1 K-Means聚類的基本原理
9．2．2 K-Means聚類的基本操作
9．2．3 K-Means聚類的應(yīng)用舉例
第10章 SPSS的因子分析
10．1 因子分析的基本原理
10．2 因子分析的基本操作
10．3 因子分析的應(yīng)用舉例
第11章 SPSS的對(duì)應(yīng)分析
11．1 對(duì)應(yīng)分析的基本原理
11．2 對(duì)應(yīng)分析的基本操作
11．3 對(duì)應(yīng)分析的應(yīng)用舉例
第12章 SPSS的信度分析
12．1 信度分析的基本原理
12．2 信度分析的基本操作
12．3 信度分析的應(yīng)用舉例
12．3．1 克朗巴哈α系數(shù)模型運(yùn)行結(jié)果的解釋
12．3．2 折半信度系數(shù)模型運(yùn)行結(jié)果的解釋
第13章 SPSS的時(shí)間序列分析
13．1 時(shí)間序列分析概述
13．1．1 時(shí)間序列基本原理
……
第4篇 綜合運(yùn)用