菜鳥(niǎo)學(xué)SPSS數(shù)據(jù)分析

第1章 SPSS與數(shù)據(jù)分析1
1．1 數(shù)據(jù)分析思路概述1
1．1．1 數(shù)據(jù)分析的一般思路1
1．1．2 使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)2
1．2 明確數(shù)據(jù)分析目的2
1．2．1 為什么要明確數(shù)據(jù)分析目的3
1．2．2 如何明確數(shù)據(jù)分析目的3
1．2．3 明確數(shù)據(jù)分析目的需要注意什么3
1．3 數(shù)據(jù)采集4
1．3．1 采集方法4
1．3．2 采集流程4
1．4 數(shù)據(jù)分析5
1．4．1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理5
1．4．2 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)6
1．4．3 數(shù)據(jù)的推論統(tǒng)計(jì)6
1．5 撰寫(xiě)SPSS報(bào)告8
1．5．1 撰寫(xiě)報(bào)告的邏輯思路8
1．5．2 撰寫(xiě)報(bào)告的注意事項(xiàng)9

第2章 SPSS界面功能介紹10
2．1 SPSS基本界面介紹10
2．1．1 數(shù)據(jù)編輯窗口10
2．1．2 數(shù)據(jù)視圖11
2．1．3 變量視圖12
2．1．4 結(jié)果輸出窗口12
2．2 常用參數(shù)設(shè)置13
2．2．1 “常規(guī)”選項(xiàng)卡13
2．2．2 “語(yǔ)言”選項(xiàng)卡14
2．2．3 “查看器”選項(xiàng)卡14
2．2．4 “數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡15
2．2．5 “貨幣”選項(xiàng)卡16
2．2．6 “輸出”選項(xiàng)卡17
2．2．7 “圖表”選項(xiàng)卡17
2．2．8 “透視表”選項(xiàng)卡18
2．2．9 “文件位置”選項(xiàng)卡18
2．2．10 “腳本”選項(xiàng)卡19
2．2．11 “多重插補(bǔ)”選項(xiàng)卡20
2．2．12 “語(yǔ)法編輯器”選項(xiàng)卡20

第3章 數(shù)據(jù)的管理22
3．1 數(shù)據(jù)的錄入與保存22
3．1．1 定義變量22
3．1．2 錄入數(shù)據(jù)26
3．1．3 保存數(shù)據(jù)27
3．2 其他格式數(shù)據(jù)的導(dǎo)入27
3．2．1 Excel數(shù)據(jù)的導(dǎo)入28
3．2．2 文本數(shù)據(jù)的導(dǎo)入30
3．3 數(shù)據(jù)的重構(gòu)34
3．3．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)34
3．3．2 數(shù)據(jù)重構(gòu)（橫向結(jié)構(gòu)→縱向結(jié)構(gòu)）35
3．3．3 數(shù)據(jù)重構(gòu)（縱向結(jié)構(gòu)→橫向結(jié)構(gòu)）39
3．4 數(shù)據(jù)的合并41
3．4．1 添加個(gè)案（縱向合并）42
3．4．2 添加變量（橫向合并）44
3．5 標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案47
3．5．1 為何要標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案47
3．5．2 “雙十一”交易明細(xì)分析：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)48
3．6 數(shù)據(jù)的拆分50
3．6．1 拆分文件（比較組）51
3．6．2 拆分文件（按組來(lái)組織輸出）53
3．7 數(shù)據(jù)的篩選53
3．7．1 數(shù)據(jù)篩選概述53
3．7．2 收入與生活滿意度分析：數(shù)據(jù)的篩選54
3．8 數(shù)據(jù)的加權(quán)56
3．8．1 什么是加權(quán)56
3．8．2 “春節(jié)回家嗎？”分析：數(shù)據(jù)的加權(quán)56
3．8．3 為什么要加權(quán)57
3．8．4 總結(jié)59
3．9 數(shù)據(jù)的匯總59
3．9．1 化學(xué)成績(jī)分析：簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)匯總59
3．9．2 化學(xué)成績(jī)分析：多重?cái)?shù)據(jù)匯總61
3．10 新變量的生成63
3．10．1 課程成績(jī)分析：生成新變量64
3．10．2 “如果”按鈕65
3．11 個(gè)案中值的計(jì)數(shù)67
3．11．1 滿意度分析：統(tǒng)計(jì)個(gè)案中值67
3．11．2 拓展知識(shí)70
3．12 對(duì)變量重新賦值71
3．12．1 信用評(píng)分分析：重新編碼為不同變量71
3．12．2 職工獎(jiǎng)金分析：重新編碼為相同的變量73
3．13 可視化分段76
3．13．1 什么是可視分箱76
3．13．2 北京月度價(jià)格分析：可視分箱分組76
3．14 個(gè)案排秩80
3．14．1 化學(xué)成績(jī)分析：利用個(gè)案排秩81
3．14．2 化學(xué)成績(jī)分析：利用自動(dòng)重新編碼83
3．15 缺失值的處理84
3．15．1 人均消費(fèi)性支出分析：替換缺失值85
3．15．2 刪除缺失值86
3．16 數(shù)據(jù)的排序88
3．16．1 多變量的單向排序89
3．16．2 多變量的混合排序90

第4章 報(bào)表的生成93
4．1 交叉表93
4．1．1 交叉表概述93
4．1．2 制作交叉表93
4．2 定制表97
4．2．1 定制表概述97
4．2．2 定制表的各項(xiàng)功能97
4．3 定制表的實(shí)例操作101
4．3．1 問(wèn)卷調(diào)查分析：制作定制表101
4．3．2 購(gòu)物頻次分析：制作定制表103

第5章 圖形的生成106
5．1 圖表構(gòu)建器介紹106
5．1．1 如何使用“圖表構(gòu)建器”106
5．1．2 使用圖表構(gòu)建器總結(jié)108
5．2 直方圖109
5．2．1 利用“圖表構(gòu)建器”繪制直方圖109
5．2．2 利用“直方圖”菜單繪制直方圖110
5．3 折線圖113
5．3．1 利用“舊對(duì)話框”繪制折線圖113
5．3．2 利用“圖表構(gòu)建器”繪制折線圖115
5．4 餅圖117
5．4．1 利用“圖表構(gòu)建器”繪制餅圖117
5．4．2 利用“餅圖”菜單繪制餅圖119
5．5 條形圖120
5．5．1 利用“舊對(duì)話框”繪制條形圖120
5．5．2 利用“圖表構(gòu)建器”繪制條形圖123
5．6 箱圖125
5．6．1 利用“圖表構(gòu)建器”繪制箱圖125
5．6．2 利用“舊對(duì)話框”繪制箱圖127
5．6．3 利用“描述統(tǒng)計(jì)”制作箱圖128
5．7 散點(diǎn)圖130
5．7．1 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖130
5．7．2 矩陣散點(diǎn)圖132
5．7．3 重疊散點(diǎn)圖133
5．7．4 三維散點(diǎn)圖135

第6章 描述性分析137
6．1 描述統(tǒng)計(jì)與變量分布形態(tài)137
6．1．1 集中趨勢(shì)137
6．1．2 離散趨勢(shì)138
6．1．3 分布形態(tài)140
6．2 頻率分析141
6．2．1 分類變量的頻率分析142
6．2．2 連續(xù)變量的頻率分析144
6．3 描述統(tǒng)計(jì)145
6．3．1 描述統(tǒng)計(jì)概述145
6．3．2 考生信息分析：描述統(tǒng)計(jì)145
6．4 探索性分析148
6．4．1 身高、體重分析：探索性分析148
6．4．2 結(jié)果解讀151

第7章 假設(shè)檢驗(yàn)155
7．1 假設(shè)檢驗(yàn)概述155
7．1．1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想155
7．1．2 假設(shè)檢驗(yàn)的四大步驟155
7．1．3 假設(shè)檢驗(yàn)的意義156
7．1．4 單尾檢驗(yàn)和雙尾檢驗(yàn)156
7．1．5 假設(shè)檢驗(yàn)需要注意的問(wèn)題157
7．2 Z分布與t分布158
7．2．1 Z分布158
7．2．2 t分布159
7．2．3 Z分布與t分布的關(guān)系160
7．3 第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤160
7．3．1 判斷假設(shè)檢驗(yàn)的四種情況161
7．3．2 嬰兒奶粉市場(chǎng)投放分析：第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤161
7．3．3 如何控制兩類錯(cuò)誤162

第8章 參數(shù)檢驗(yàn)――t檢驗(yàn)163
8．1 單樣本t檢驗(yàn)163
8．1．1 概述163
8．1．2 初中生體重分析：?jiǎn)螛颖総檢驗(yàn)163
8．2 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)165
8．2．1 適用條件及假設(shè)檢驗(yàn)165
8．2．2 健株與病株差異性分析：獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)166
8．3 成對(duì)樣本t檢驗(yàn)170
8．3．1 概述171
8．3．2 檢測(cè)血磷值分析：成對(duì)樣本t檢驗(yàn)171
第9章 非參數(shù)檢驗(yàn)174
9．1 非參數(shù)檢驗(yàn)綜述174
9．1．1 基本概念174
9．1．2 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)174
9．1．3 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)175
9．1．4 多個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)176
9．1．5 兩配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)177
9．1．6 多配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)177
9．2 游程檢驗(yàn)178
9．2．1 游程檢驗(yàn)概述178
9．2．2 消費(fèi)額數(shù)據(jù)分析：游程檢驗(yàn)179
9．3 單樣本K-S檢驗(yàn)181
9．3．1 單樣本K-S檢驗(yàn)概述181
9．3．2 耗油量數(shù)據(jù)分析：?jiǎn)螛颖綤-S檢驗(yàn)182
9．4 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)184
9．4．1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)概述184
9．4．2 檢驗(yàn)答題正確率分析：二項(xiàng)分布檢驗(yàn)184
9．5 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)185
9．5．1 概述185
9．5．2 不同工藝類型產(chǎn)品的使用壽命數(shù)據(jù)分析：曼-惠特尼U檢驗(yàn)、
K-S檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)及極端反應(yīng)檢驗(yàn)186
9．6 多個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)189
9．6．1 檢驗(yàn)方法189
9．6．2 股票收益率對(duì)比分析：Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)、中位數(shù)檢驗(yàn)及Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)189
9．7 兩個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)191
9．7．1 概述191
9．7．2 患者血磷值差異分析：Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)及符號(hào)檢驗(yàn)191
9．8 多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)193
9．8．1 概述193
9．8．2 產(chǎn)品銷售額差異分析：Friedman檢驗(yàn)及Kendall W檢驗(yàn)193
9．9 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的比較195
9．9．1 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別195
9．9．2 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)195
9．9．3 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的分類195

第10章 卡方檢驗(yàn)196
10．1 卡方檢驗(yàn)綜述196
10．1．1 卡方檢驗(yàn)原理196
10．1．2 數(shù)字偏好分析：卡方檢驗(yàn)196
10．2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)199
10．2．1 概述199
10．2．2 專業(yè)學(xué)科分布比例分析：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)199
10．3 獨(dú)立性檢驗(yàn)201
10．3．1 獨(dú)立性檢驗(yàn)的適用條件201
10．3．2 學(xué)歷與消費(fèi)水平分析：獨(dú)立性檢驗(yàn)202
10．4 一致性檢驗(yàn)204
10．4．1 概述204
10．4．2 評(píng)價(jià)結(jié)果分析：一致性檢驗(yàn)204

第11章 方差分析208
11．1 單因素完全隨機(jī)方差分析208
11．1．1 F檢驗(yàn)208
11．1．2 前提條件209
11．1．3 媒體推廣效果分析：?jiǎn)我蛩赝耆S機(jī)方差分析210
11．2 單因素重復(fù)測(cè)量方差分析214
11．2．1 F檢驗(yàn)214
11．2．2 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的優(yōu)缺點(diǎn)215
11．2．3 前提條件215
11．2．4 滿意度指標(biāo)分析：?jiǎn)我蛩刂貜?fù)測(cè)量方差分析215
11．3 兩因素完全隨機(jī)方差分析221
11．3．1 分析思路221
11．3．2 假設(shè)檢驗(yàn)222
11．3．3 閱讀速度影響因素分析：兩因素完全隨機(jī)方差分析222
11．4 兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析228
11．4．1 兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析概述228
11．4．2 命題反應(yīng)分析：兩因素重復(fù)測(cè)量方差分析228
11．5 單因素多元方差分析231
11．5．1 分析思路232
11．5．2 身高和體重?cái)?shù)據(jù)分析：?jiǎn)我蛩囟嘣讲罘治?32
11．6 兩因素多元方差分析238
11．6．1 兩因素多元方差分析概述238
11．6．2 大學(xué)生支出情況分析：兩因素多元方差分析238

第12章 相關(guān)分析243
12．1 皮爾遜相關(guān)分析243
12．1．1 理論概述243
12．1．2 影響超市銷售的因素分析：皮爾遜相關(guān)分析244
12．2 肯德?tīng)柕燃?jí)相關(guān)分析247
12．2．1 肯德?tīng)栂嚓P(guān)系數(shù)247
12．2．2 大學(xué)排名數(shù)據(jù)分析：肯德?tīng)柕燃?jí)相關(guān)分析247
12．3 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析249
12．3．1 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)249
12．3．2 知名度和服務(wù)質(zhì)量相關(guān)性分析：斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)分析250
12．4 偏相關(guān)分析251
12．4．1 理論概述251
12．4．2 投資額與收益率的相關(guān)性分析：偏相關(guān)分析251
參考文獻(xiàn)254