SPSS實(shí)戰(zhàn)與統(tǒng)計(jì)思維（新時(shí)代·技術(shù)新未來(lái)）

第一篇 統(tǒng)計(jì)思維
第1章 核心統(tǒng)計(jì)概念 002
1.1 總體與樣本（population and sample） 002
1.1.1 總體 002
1.1.2 樣本 002
1.2 參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量（parameter and statistics） 002
1.3 概率與頻率（probability and frequency） 003
1.3.1 概率 003
1.3.2 頻率 004
1.4 誤差（error）004
1.5 同質(zhì)與變異（homogeneity and variation） 006
1.5.1 同質(zhì) 006
1.5.2 變異 006
1.6 隨機(jī)化原則（random principle） 006
1.7 因素與水平（factor and level） 007
1.7.1 因素 007
1.7.2 水平 007
1.8 變量（variable） 007
1.8.1 計(jì)量變量 008
1.8.2 計(jì)數(shù)變量 008
1.8.3 等級(jí)變量 008


1.8.4 變量之間相互轉(zhuǎn)換 008
第2章 常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì) 009
2.1 成組設(shè)計(jì) 009
2.2 配比設(shè)計(jì) 009
2.2.1 配對(duì)設(shè)計(jì) 010
2.2.2 配伍組設(shè)計(jì) 010
2.3 析因設(shè)計(jì) 010
2.4 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì) 011
2.5 其他設(shè)計(jì) 012
第3章 統(tǒng)計(jì)思想 013
3.1 抽樣的思想 013
3.2 總體推斷思想 013
3.3 反證法思想 014
3.4 小概率思想 014
3.5 誤差控制思想 015
第二篇 SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與數(shù)據(jù)管理
第4章 SPSS簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 018
4.1 SPSS簡(jiǎn)介 018
4.2 SPSS 24.0安裝 018
4.2.1 確定計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 019
4.2.2 安裝步驟 019
4.3 SPSS啟動(dòng)與退出 022
4.4 SPSS 24.0窗口簡(jiǎn)介 022
4.4.1 數(shù)據(jù)編輯窗口 022
4.4.2 變量編輯窗口 023
4.4.3 結(jié)果輸出窗口 024


VII
目 錄
4.5 SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 024
4.5.1 間接法數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 025
4.5.2 直接法數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 027
4.5.3 數(shù)據(jù)編輯 029
4.6 SPSS分析過(guò)程三級(jí)窗口 030
4.6.1 一級(jí)窗口（數(shù)據(jù)窗口） 030
4.6.2 二級(jí)窗口（功能窗口） 031
4.6.3 三級(jí)窗口（參數(shù)窗口） 031
第5章 SPSS 24.0數(shù)據(jù)管理 032
5.1 文件、編輯、查看菜單介紹 032
5.1.1 文件（常用5個(gè)） 033
5.1.2 編輯（常用5個(gè)） 034
5.1.3 查看 035
5.2 10項(xiàng)常用數(shù)據(jù)管理功能 036
5.2.1 排序個(gè)案（sort cases）（☆） 036
5.2.2 轉(zhuǎn)置文件（transpose） 037
5.2.3 合并文件（merge files） 039
5.2.4 拆分文件（split files） 043
5.2.5 選擇個(gè)案（select cases）（☆）045
5.2.6 加權(quán)個(gè)案（weight cases）（☆） 049
5.2.7 計(jì)算變量（compute） 051
5.2.8 重新編碼（recode） 051
5.2.9 自動(dòng)重新編碼 053
5.2.10 缺失值替換（replace missing value） 055
第三篇 初級(jí)統(tǒng)計(jì)說(shuō)一說(shuō)（描述性統(tǒng)計(jì)）
第6章 統(tǒng)計(jì)描述指標(biāo) 058
6.1 計(jì)量變量 058


6.1.1 集中趨勢(shì) 059
6.1.2 離散趨勢(shì) 060
6.2 等級(jí)變量 062
6.3 計(jì)數(shù)變量 062
6.3.1 率（rate） 063
6.3.2 構(gòu)成比（constituent ratio） 063
6.3.3 相對(duì)比（relative ratio） 063
第7章 統(tǒng)計(jì)表 064
7.1 統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu) 064
7.2 制表原則 065
7.3 統(tǒng)計(jì)表分類 066
7.4 SPSS定制專業(yè)統(tǒng)計(jì)表 066
7.5 SPSS統(tǒng)計(jì)結(jié)果展示方式 070
第8章 統(tǒng)計(jì)圖 072
8.1 SPSS 24.0繪圖功能簡(jiǎn)介 072
8.1.1 圖表構(gòu)建器簡(jiǎn)介 073
8.1.2 圖形畫(huà)板模板選擇程序 077
8.2 條形圖（Bar）079
8.2.1 統(tǒng)計(jì)圖的結(jié)構(gòu) 081
8.2.2 統(tǒng)計(jì)圖的繪圖原則 081
8.2.3 統(tǒng)計(jì)圖形的選擇 081
8.2.4 模塊解讀 082
8.2.5 統(tǒng)計(jì)圖編輯 086
8.3 3-D條形圖（3-D Bar） 088
8.4 線圖（Line） 089
8.5 面積圖（Area）091
8.5.1 簡(jiǎn)單面積圖 091
8.5.2 堆積面積圖 092
8.6 餅圖（Pie） 093


8.7 高低圖（High-Low Charts） 094
8.8 箱圖（Boxplot） 096
8.9 誤差條圖（Error bar） 097
8.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 099
8.11 散點(diǎn)圖（Scatter） 100
8.11.1 簡(jiǎn)單分布散點(diǎn)圖 101
8.11.2 矩陣分布散點(diǎn)圖 101
8.11.3 簡(jiǎn)單點(diǎn)圖 102
8.11.4 重疊分布散點(diǎn)圖 103
8.11.5 3-D分布散點(diǎn)圖 103
8.12 直方圖（Histogram） 104
第四篇 中級(jí)統(tǒng)計(jì)比一比（差異性分析）
第9章 t檢驗(yàn) 108
9.1 基本思想與類型 108
9.2 單樣本t檢驗(yàn) 109
9.2.1 設(shè)計(jì)思想 109
9.2.2 案例實(shí)戰(zhàn) 109
9.2.3 案例解析 109
9.2.4 實(shí)戰(zhàn)步驟 110
9.2.5 結(jié)果解讀 110
9.2.6 拓展理解 111
9.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 111
9.3.1 設(shè)計(jì)思想 111
9.3.2 案例實(shí)戰(zhàn) 112
9.3.3 案例解析 112
9.3.4 實(shí)戰(zhàn)步驟 112
9.3.5 結(jié)果解讀 113
9.3.6 拓展理解 114


9.4 配對(duì)樣本t檢驗(yàn) 114
9.4.1 設(shè)計(jì)思想 114
9.4.2 案例實(shí)戰(zhàn) 115
9.4.3 案例解析 115
9.4.4 實(shí)戰(zhàn)步驟 116
9.4.5 結(jié)果解讀 116
9.4.6 拓展理解 117
9.5 t檢驗(yàn)小結(jié) 118
第10章 方差分析 119
10.1 單因素設(shè)計(jì)方差分析 119
10.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析 124
10.3 析因設(shè)計(jì)方差分析 129
10.4 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)方差分析 135
10.5 協(xié)方差分析 159
10.6 交叉設(shè)計(jì)方差分析 163
10.7 拉丁方設(shè)計(jì)方差分析 165
10.8 嵌套設(shè)計(jì)方差分析 168
10.8.1 兩因素嵌套 169
10.8.2 三因素嵌套 172
10.9 正交設(shè)計(jì)方差分析 177
10.10 裂區(qū)設(shè)計(jì)方差分析 181
第11章 卡方檢驗(yàn) 185
11.1 成組四格表卡方 186
11.2 成組R×C表 189
11.3 成組R×C表效應(yīng)指標(biāo)比較 191
11.4 R×C表確切概率法 192
11.5 線性趨勢(shì)卡方 193
11.6 配對(duì)設(shè)計(jì)方表 194


11.7 分層卡方 196
11.8 卡方分割 199
第12章 等級(jí)資料比較 201
12.1 R×C表（單向有序） 201
12.1.1 列有序 201
12.1.2 行有序 201
12.2 R×C表（雙向有序） 202
12.2.1 屬性相同 202
12.2.2 屬性不同 203
第13章 非參數(shù)檢驗(yàn) 205
13.1 非參數(shù)卡方 205
13.2 二項(xiàng)檢驗(yàn) 207
13.3 游程檢驗(yàn) 208
13.4 單樣本K-S檢驗(yàn) 209
13.5 2獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 210
13.6 K獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 212
13.7 2個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 214
13.8 K個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 216
13.9 非參數(shù)檢驗(yàn)和參數(shù)檢驗(yàn) 218
13.9.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn) 219
13.9.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的缺點(diǎn) 219
13.9.3 兩種檢驗(yàn)的選擇與效度 219
第14章 多元方差分析 220
14.1 單組資料 220
14.2 兩組比較 222
14.3 多組比較 223
14.4 輪廓分析 226


第五篇 高級(jí)找關(guān)系（統(tǒng)計(jì)模型）
第15章 關(guān)聯(lián)與相關(guān)分析 232
15.1 相關(guān)與關(guān)聯(lián)簡(jiǎn)介 232
15.1.1 基本概念 232
15.1.2 關(guān)聯(lián)與相關(guān)的類型 233
15.2 Pearson相關(guān)及偏相關(guān) 236
15.2.1 Pearson相關(guān) 236
15.2.2 偏相關(guān)分析 239
15.3 Spearman相關(guān)及偏相關(guān) 243
15.3.1 Spearman相關(guān) 243
15.3.2 Spearman偏相關(guān) 244
15.4 典型相關(guān) 246
15.5 拓展：相關(guān)的校正 249
第16章 線性回歸 251
16.1 簡(jiǎn)單線性回歸 251
16.1.1 線性回歸條件 251
16.1.2 線性回歸建模策略 252
16.2 多重線性回歸 257
第17章 Logistic回歸 262
17.1 二項(xiàng)Logistic回歸 262
17.2 有序Logistic回歸 267
17.3 多項(xiàng)Logistic回歸 269
17.4 條件Logistic回歸 272
第18章 生存分析 277
18.1 生存分析概述 277
18.1.1 基本概念 277
18.1.2 生存分析方法 278


18.2 壽命表法 278
18.3 Kaplan-Meier法 282
18.4 Cox回歸 285
18.5 時(shí)間依賴Cox回歸 288
第19章 聚類與判別分析 290
19.1 系統(tǒng)聚類 290
19.1.1 簡(jiǎn)介 290
19.1.2 基本思想 290
19.1.3 案例實(shí)戰(zhàn) 290
19.1.4 案例解析 291
19.1.5 實(shí)戰(zhàn)步驟 291
19.1.6 結(jié)果解讀 292
19.1.7 拓展理解 294
19.2 快速聚類 295
19.2.1 簡(jiǎn)介 295
19.2.2 基本思想 295
19.2.3 案例實(shí)戰(zhàn) 295
19.2.4 案例解析 295
19.2.5 案例實(shí)戰(zhàn) 296
19.2.6 結(jié)果解讀 297
19.2.7 拓展理解 299
19.3 兩步聚類 299
19.3.1 簡(jiǎn)介 299
19.3.2 基本思想 299
19.3.3 案例實(shí)戰(zhàn) 300
19.3.4 案例解析 300
19.3.5 案例實(shí)戰(zhàn) 300
19.3.6 結(jié)果解讀 300
19.3.7 拓展理解 302
19.4 Fisher判別與Bayes判別303


19.4.1 簡(jiǎn)介 303
19.4.2 基本思想 303
19.4.3 案例實(shí)戰(zhàn) 303
19.4.4 案例解析 303
19.4.5 案例實(shí)戰(zhàn) 303
19.4.6 主要結(jié)果解讀 304
19.4.7 知識(shí)小結(jié) 306
第20章 主成分與因子分析 308
20.1 主成分分析 308
20.1.1 主成分思想 308
20.1.2 主成分分析 310
20.1.3 主成分回歸 315
20.1.4 主成分評(píng)價(jià) 318
20.2 因子分析 321
20.2.1 因子分析思想 321
20.2.2 因子分析實(shí)戰(zhàn) 321
第六篇 專項(xiàng)統(tǒng)計(jì) 325
第21章 信度與效度分析 326
21.1 信度分析 326
21.1.1 信度分類 326
21.1.2 信度優(yōu)化方法 328
21.2 效度分析 331
21.2.1 效度分類 331
20.2.2 效度分析實(shí)戰(zhàn) 332
第22章 ROC曲線 337
22.1 診斷試驗(yàn)與ROC概述 337


22.2 連續(xù)性計(jì)量資料ROC 340
22.2.1 問(wèn)題（1）ROC實(shí)戰(zhàn) 340
22.2.2 問(wèn)題（2）ROC實(shí)戰(zhàn) 342
22.2.3 問(wèn)題（3）多指標(biāo)聯(lián)合診斷 348
第23章 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng) 350
23.1 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)簡(jiǎn)介 350
23.2 中介效應(yīng)SPSS實(shí)現(xiàn) 352
23.2.1 案例實(shí)戰(zhàn) 352
23.2.2 案例解讀 352
23.2.3 實(shí)戰(zhàn)步驟 352
23.2.4 結(jié)果解讀 353
23.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)SPSS實(shí)現(xiàn)（X與M均為分類變量） 354
23.3.1 案例實(shí)戰(zhàn) 355
23.3.2 案例實(shí)戰(zhàn) 355
23.3.3 結(jié)果解讀 355
23.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)SPSS實(shí)現(xiàn)（M為分類變量，X為連續(xù)變量） 356
23.4.1 案例實(shí)戰(zhàn) 356
23.4.2 案例實(shí)戰(zhàn) 356
23.4.3 結(jié)果解讀 356
23.5 調(diào)節(jié)效應(yīng)SPSS實(shí)現(xiàn)（M為連續(xù)變量，X為分類或者連續(xù)變量） 357
23.5.1 案例實(shí)戰(zhàn) 357
23.5.2 案例實(shí)戰(zhàn) 357
23.5.3 結(jié)果解讀 358
23.6 Process插件安裝 359
23.7 Process分析中介效應(yīng) 361
23.7.1 實(shí)戰(zhàn)步驟 361
23.7.2 結(jié)果解讀 362
23.8 Process分析調(diào)節(jié)效應(yīng) 363
23.8.1 實(shí)戰(zhàn)步驟 363
23.8.2 結(jié)果解讀 364


第24章 傾向性評(píng)分 366
24.1 PSM匹配 366
24.1.1 簡(jiǎn)介 366
24.1.2 基本思想 366
24.1.3 案例實(shí)戰(zhàn) 367
24.1.4 實(shí)戰(zhàn)步驟 367
24.2 PS分層 373
24.2.1 簡(jiǎn)介 373
24.2.2 案例實(shí)戰(zhàn) 373
24.3 PS回歸 375
24.3.1 簡(jiǎn)介 375
24.3.2 案例實(shí)戰(zhàn) 376
24.4 PS加權(quán) 376
24.4.1 簡(jiǎn)介 376
24.4.2 案例實(shí)戰(zhàn) 377
第25章 多重響應(yīng)分析 378
25.1 多重響應(yīng)變量定義與數(shù)據(jù)錄入 378
25.1.1 多重二分法 378
25.1.2 多重分類法 379
25.2 定義多重響應(yīng)變量集 380
25.3 不定項(xiàng)多選題頻率描述分析 382
25.4 不定項(xiàng)多選題頻率差異卡方檢驗(yàn) 383
25.5 不定項(xiàng)多選題交叉表分析 384
25.6 不定項(xiàng)多選題交叉表卡方檢驗(yàn) 386
第26章 一致性分析 389
26.1 定性資料一致性評(píng)價(jià) 389
26.1.1 配對(duì)四格表（有金標(biāo)準(zhǔn)） 389
26.1.2 配對(duì)四格表（無(wú)金標(biāo)準(zhǔn)） 390
26.1.3 等級(jí)資料R×C表一致性評(píng)價(jià) 391


26.2 計(jì)量資料一致性評(píng)價(jià) 392
26.2.1 配對(duì)t檢驗(yàn) 392
26.2.2 Pearson相關(guān)系數(shù) 392
26.2.3 組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（Intra-class correlation coefficients，ICC） 392
26.2.4 Bland-Altman法 394
26.2.5 最小二乘回歸 395
26.2.6 Deming回歸 396
26.2.7 Passing-Bablok回歸估計(jì) 398
后記 400
參考文獻(xiàn) 402