SPSS統(tǒng)計(jì)分析（第6版）（高級(jí)版）
定 價(jià)：89 元
- 作者：朱紅兵
- 出版時(shí)間：2023/2/1
- ISBN：9787121448058
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：C819
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本書(shū)是在第5版11.8節(jié)及之后內(nèi)容的基礎(chǔ)上，基于軟件SPSS 26，根據(jù)讀者的反饋意見(jiàn)修訂而成的。全書(shū)內(nèi)容以統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用為主，簡(jiǎn)要介紹各種統(tǒng)計(jì)分析方法的基本思想和基本概念；詳細(xì)敘述操作方法，每種分析方法均設(shè)置了對(duì)應(yīng)的例題，涉及各個(gè)領(lǐng)域。每個(gè)例題均從數(shù)據(jù)解釋、數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)、方法選擇、操作步驟，以及對(duì)輸出結(jié)果的分析解釋方面給予了說(shuō)明。本書(shū)保留第5版的統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)基本操作的內(nèi)容等進(jìn)行了壓縮、修正及簡(jiǎn)化。對(duì)于SPSS 26中的界面改動(dòng)部分及新增按鈕部分，本書(shū)進(jìn)行了相應(yīng)圖形及文字方面的解釋、修改和補(bǔ)充。在內(nèi)容上，本書(shū)增加了分位數(shù)回歸、ROC曲線、ROC分析、貝葉斯推斷等內(nèi)容。為方便讀者閱讀，本書(shū)所有例題數(shù)據(jù)均按章節(jié)編號(hào)，上傳至華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）。為便于教學(xué)，我們?yōu)閷⒈緯?shū)作為教材的教師免費(fèi)提供電子課件，登錄華信教育資源網(wǎng)便可下載使用。本書(shū)可以作為要求掌握統(tǒng)計(jì)分析方法和SPSS軟件操作的高等院校的本科生、研究生的教材和自學(xué)參考書(shū)，也適用于數(shù)據(jù)分析或統(tǒng)計(jì)應(yīng)用各領(lǐng)域、各專(zhuān)業(yè)的研究人員、中高層管理人員和決策者。
朱紅兵，從事本科生、研究生的統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)工作，獲北京市科協(xié)青年優(yōu)秀論文獎(jiǎng)，被評(píng)為北京市優(yōu)秀青年骨干教師。代表性作品：《SPSS統(tǒng)計(jì)分析（第5版）》（主編）\《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與SPSS應(yīng)用》（編著）\《社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用(第4版)》（譯）.朱一力, 北京體育學(xué)院教師, 從事本科生、研究生的統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)工作，參與編寫(xiě)《SPSS統(tǒng)計(jì)分析（第5版）》.
目 錄
第1章 對(duì)數(shù)線性模型及其他回歸分析1
1.1 加權(quán)回歸1
1.1.1 加權(quán)回歸的概念1
1.1.2 加權(quán)回歸過(guò)程2
1.1.3 加權(quán)回歸分析實(shí)例3
1.2 兩階最小二乘法5
1.2.1 兩階最小二乘法的概念5
1.2.2 兩階最小二乘法過(guò)程7
1.2.3 兩階最小二乘法分析實(shí)例8
1.3 最優(yōu)尺度回歸10
1.3.1 最優(yōu)尺度回歸的概念10
1.3.2 最優(yōu)尺度回歸過(guò)程20
1.3.3 最優(yōu)尺度回歸分析實(shí)例28
1.4 對(duì)數(shù)線性模型31
1.4.1 對(duì)數(shù)線性模型的概念31
1.4.2 一般對(duì)數(shù)線性回歸分析34
1.4.3 Logit對(duì)數(shù)線性回歸分析42
1.4.4 選擇模型對(duì)數(shù)線性回歸分析49
1.5 分位數(shù)回歸57
1.5.1 分位數(shù)回歸分析概述57
1.5.2 分位數(shù)回歸過(guò)程57
1.5.3 分位數(shù)回歸分析實(shí)例64
習(xí)題167
第2章 非參數(shù)檢驗(yàn)68
2.1 卡方檢驗(yàn)69
2.1.1 卡方檢驗(yàn)的基本概念69
2.1.2 卡方檢驗(yàn)過(guò)程69
2.1.3 卡方檢驗(yàn)分析實(shí)例71
2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)73
2.2.1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本概念與操作73
2.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)分析實(shí)例74
2.3 游程檢驗(yàn)75
2.3.1 游程檢驗(yàn)的基本概念75
2.3.2 游程檢驗(yàn)過(guò)程76
2.3.3 游程檢驗(yàn)分析實(shí)例76
2.4 一個(gè)樣本的柯?tīng)柲曷宸?斯米諾夫檢驗(yàn)77
2.4.1 一個(gè)樣本的柯?tīng)柲曷宸?斯米諾夫檢驗(yàn)的基本概念77
2.4.2 一個(gè)樣本的柯?tīng)柲曷宸?斯米諾夫檢驗(yàn)過(guò)程78
2.4.3 一個(gè)樣本的柯?tīng)柲曷宸?斯米諾夫檢驗(yàn)分析實(shí)例78
2.5 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)79
2.5.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的用途與基本操作79
2.5.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例83
2.6 多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)84
2.6.1 多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的用途與操作84
2.6.2 多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例86
2.7 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)87
2.7.1 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的用途與操作87
2.7.2 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例89
2.8 多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)90
2.8.1 多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的用途與操作90
2.8.2 多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)分析實(shí)例91
2.9 新版非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的界面及其使用方法92
2.9.1 單樣本檢驗(yàn)92
2.9.2 獨(dú)立樣本檢驗(yàn)100
2.9.3 相關(guān)樣本檢驗(yàn)106
習(xí)題2113
第3章 聚類(lèi)分析與判別分析114
3.1 聚類(lèi)分析、判別分析及其分析過(guò)程114
3.1.1 聚類(lèi)分析114
3.1.2 判別分析115
3.2 兩步聚類(lèi)115
3.2.1 兩步聚類(lèi)的概述及有關(guān)術(shù)語(yǔ)115
3.2.2 兩步聚類(lèi)過(guò)程117
3.2.3 兩步聚類(lèi)分析實(shí)例120
3.3 快速聚類(lèi)122
3.3.1 快速聚類(lèi)概述122
3.3.2 快速聚類(lèi)過(guò)程123
3.3.3 快速聚類(lèi)分析實(shí)例125
3.4 系統(tǒng)聚類(lèi)129
3.4.1 系統(tǒng)聚類(lèi)概述129
3.4.2 系統(tǒng)聚類(lèi)過(guò)程130
3.4.3 樣品聚類(lèi)分析實(shí)例136
3.4.4 變量聚類(lèi)概述143
3.4.5 變量聚類(lèi)分析實(shí)例143
3.5 判別分析147
3.5.1 判別分析概述147
3.5.2 判別分析過(guò)程149
3.5.3 判別分析實(shí)例154
3.5.4 逐步判別分析161
3.6 ROC曲線167
3.6.1 ROC曲線的基本原理167
3.6.2 ROC曲線的基本過(guò)程168
3.6.3 ROC曲線實(shí)例169
3.7 ROC分析171
3.7.1 ROC分析概述171
3.7.2 ROC分析過(guò)程171
3.7.3 ROC分析實(shí)例173
習(xí)題3175
第4章 因子分析與對(duì)應(yīng)分析176
4.1 主成分分析與因子分析176
4.1.1 主成分分析與因子分析概述176
4.1.2 因子分析過(guò)程181
4.1.3 因子分析實(shí)例187
4.1.4 利用因子得分進(jìn)行聚類(lèi)190
4.1.5 市場(chǎng)研究中的顧客偏好分析194
4.2 對(duì)應(yīng)分析197
4.2.1 對(duì)應(yīng)分析概述197
4.2.2 對(duì)應(yīng)分析過(guò)程198
4.2.3 對(duì)應(yīng)分析實(shí)例202
習(xí)題4204
第5章 信度分析與多維尺度分析205
5.1 信度分析205
5.1.1 信度分析的概念205
5.1.2 信度分析過(guò)程208
5.1.3 信度分析實(shí)例211
5.2 多維尺度分析212
5.2.1 多維尺度分析的功能與數(shù)據(jù)要求212
5.2.2 多維尺度分析過(guò)程212
5.2.3 多維尺度分析實(shí)例215
習(xí)題5217
第6章 結(jié)合分析218
6.1 結(jié)合分析概述218
6.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)219
6.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的問(wèn)題219
6.2.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的思路219
6.2.3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程221
6.2.4 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)例223
6.2.5 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程語(yǔ)句225
6.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果的打印231
6.3.1 設(shè)計(jì)結(jié)果打印過(guò)程231
6.3.2 打印調(diào)查用卡片實(shí)例232
6.3.3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)打印過(guò)程語(yǔ)句233
6.4 結(jié)合分析語(yǔ)句與實(shí)例234
6.4.1 結(jié)合分析語(yǔ)句235
6.4.2 結(jié)合分析語(yǔ)句實(shí)例239
6.5 結(jié)合分析實(shí)例243
6.5.1 課題分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)243
6.5.2 調(diào)查準(zhǔn)備與調(diào)查245
6.5.3 結(jié)合分析編程與結(jié)果分析247
習(xí)題6251
第7章 時(shí)間序列分析252
7.1 時(shí)間序列的建立和平穩(wěn)化253
7.1.1 缺失值數(shù)據(jù)的替換253
7.1.2 建立時(shí)間序列新變量254
7.2 序列圖257
7.2.1 序列圖過(guò)程257
7.2.2 序列圖應(yīng)用實(shí)例259
7.3 建立時(shí)間序列模型260
7.3.1 指數(shù)平滑與ARIMA模型概述261
7.3.2 選擇分析變量273
7.3.3 選擇統(tǒng)計(jì)量280
7.3.4 圖表282
7.3.5 輸出項(xiàng)目的過(guò)濾283
7.3.6 保存新變量284
7.3.7 建模的其他選項(xiàng)285
7.3.8 時(shí)間序列分析實(shí)例286
7.4 應(yīng)用傳統(tǒng)模型290
7.4.1 應(yīng)用時(shí)間序列模型過(guò)程290
7.4.2 應(yīng)用時(shí)間序列模型分析實(shí)例291
7.5 自相關(guān)292
7.5.1 自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)的計(jì)算292
7.5.2 自相關(guān)圖294
7.5.3 自相關(guān)分析過(guò)程295
7.5.4 自相關(guān)分析實(shí)例296
7.6 季節(jié)性分解法298
7.6.1 季節(jié)性分解法模型298
7.6.2 季節(jié)性分解法分析過(guò)程300
7.6.3 季節(jié)性分解法分析實(shí)例301
7.7 頻譜分析302
7.7.1 頻譜分析概述302
7.7.2 頻譜分析過(guò)程305
7.7.3 頻譜分析實(shí)例306
7.8 互相關(guān)307
7.8.1 互相關(guān)概述307
7.8.2 互相關(guān)過(guò)程308
7.8.3 互相關(guān)實(shí)例309
習(xí)題7310
第8章 生存分析311
8.1 生存分析概述311
8.1.1 生存分析與生存數(shù)據(jù)311
8.1.2 生存時(shí)間函數(shù)312
8.1.3 Kaplan-Meier法312
8.1.4 Cox回歸模型313
8.1.5 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸模型313
8.2 壽命表分析314
8.2.1 壽命表分析概述314
8.2.2 壽命表分析過(guò)程314
8.2.3 壽命表分析實(shí)例316
8.3 Kaplan-Meier分析319
8.3.1 Kaplan-Meier分析概述319
8.3.2 Kaplan-Meier分析過(guò)程319
8.3.3 Kaplan-Meier分析實(shí)例322
8.4 Cox回歸分析323
8.4.1 Cox回歸分析概述323
8.4.2 Cox回歸分析過(guò)程324
8.4.3 Cox回歸分析實(shí)例329
8.5 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析331
8.5.1 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析過(guò)程331
8.5.2 Cox依時(shí)協(xié)變量回歸分析實(shí)例333
習(xí)題8336
第9章 生成統(tǒng)計(jì)圖337
9.1 概述337
9.2 條形圖和三維條形圖337
9.2.1 選擇圖類(lèi)型338
9.2.2 簡(jiǎn)單條形圖338
9.2.3 復(fù)式條形圖341
9.2.4 堆積條形圖342
9.2.5 三維條形圖343
9.3 線圖、面積圖、盤(pán)高-盤(pán)低圖和餅圖344
9.3.1 選擇圖形類(lèi)型344
9.3.2 堆積面積圖345
9.3.3 多線折線圖346
9.3.4 垂直線圖346
9.3.5 簡(jiǎn)單盤(pán)高-盤(pán)低-收盤(pán)圖347
9.3.6 簇狀盤(pán)高-盤(pán)低-收盤(pán)圖348
9.3.7 簡(jiǎn)單范圍條形圖349
9.3.8 差別面積圖350
9.3.9 餅圖351
9.4 箱圖和誤差條形圖352
9.4.1 選擇箱圖和誤差條形圖類(lèi)型352
9.4.2 簡(jiǎn)單箱圖352
9.4.3 復(fù)式箱圖353
9.4.4 簡(jiǎn)單誤差條形圖353
9.4.5 復(fù)式誤差條形圖354
9.5 散點(diǎn)圖355
9.5.1 選擇散點(diǎn)圖模式355
9.5.2 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖355
9.5.3 重疊散點(diǎn)圖356
9.5.4 矩陣散點(diǎn)圖357
9.5.5 簡(jiǎn)單點(diǎn)圖358
9.6 直方圖359
9.7 帕累托圖360
9.7.1 選擇帕累托圖類(lèi)型360
9.7.2 簡(jiǎn)單帕累托圖360
9.7.3 堆積帕累托圖362
9.8 控制圖363
9.8.1 選擇控制圖類(lèi)型363
9.8.2 平均值控制圖、極差控制圖、標(biāo)準(zhǔn)差控制圖364
9.8.3 單值控制圖和移動(dòng)極差控制圖366
9.8.4 不合格品率控制圖和不合格品數(shù)控制圖367
9.8.5 缺陷數(shù)控制圖和單位缺陷數(shù)控制圖369
習(xí)題9370
第10章 編輯統(tǒng)計(jì)圖371
10.1 認(rèn)識(shí)圖形組成371
10.2 編輯平面統(tǒng)計(jì)圖372
10.2.1 圖形編輯途徑和操作372
10.2.2 改變圖形構(gòu)成373
10.2.3 圖形與文字修飾380
10.2.4 坐標(biāo)軸的編輯382
10.2.5 圖形的修飾385
10.2.6 圖內(nèi)線條的編輯386
10.2.7 餅圖編輯388
10.2.8 散點(diǎn)圖的編輯390
10.2.9 文件管理394
習(xí)題10395
第11章 貝葉斯推斷396
11.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷概述396
11.1.1 貝葉斯公式396
11.1.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)396
11.1.3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷中用到一些基本術(shù)語(yǔ)397
11.1.4 貝葉斯統(tǒng)計(jì)決策中用到一些基本術(shù)語(yǔ)399
11.1.5 幾種常見(jiàn)先驗(yàn)條件下的后驗(yàn)分布399
11.1.6 “貝葉斯統(tǒng)計(jì)信息”菜單項(xiàng)涉及過(guò)程與SPSS其他過(guò)程的聯(lián)系與
區(qū)別400
11.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析401
11.2.1 貝葉斯單樣本正態(tài)分布推斷分析過(guò)程402
11.2.2 貝葉斯單樣本正態(tài)分布分析實(shí)例405
11.3 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析407
11.3.1 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析過(guò)程407
11.3.2 貝葉斯單樣本二項(xiàng)分布推斷分析實(shí)例409
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