《spss数据分析教程》是2012年人民邮电出版社出版的图书，作者是李洪成、姜宏华。
《spss数据分析教程》应用spss 18和spss 19中文版进行编写。《spss数据分析教程》首先从实用角度讲解统计分析的基本概念和理论，通过数据仿真讲解了随机数、随机变量、分布函数、密度函数、抽样分布等基本理论，然后从实际案例入手详细分析了描述性统计分析、均值的比较、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等。《spss数据分析教程》通过大量的实际案例来解析数据分析的技术和技巧，读者通过本书可以学习和提高数据分析的技能，掌握数据分析的技巧。
目录
- 第1章 统计学和spss统计分析软件简介 1
- 1.1 统计分析的基本概念 1
- 1.1.1 统计分析的步骤 2
- 1.1.2 数据的类型 2
- 1.2 常见统计分析软件简介 3
- 1.2.1 spss 3
- 1.2.2 sas 4
- 1.2.3 splus或者r 4
- 1.2.4 其他数据分析软件 4
- 1.3 spss统计分析软件的发展 4
- 1.4 spss版本和授权 5
- 1.5 spss统计分析软件的特点 6
- 1.6 主要模块及功能简介 7
- 1.7 spss的安装 9
- 1.8 spss的几种基本运行方式 12
- 1.9 spss的界面 14
- 1.10 spss的图形用户界面 17
- 1.11 spss帮助系统 19
- 1.12 小结 23
- .思考与练习 23
- 参考文献 25
- 第2章 数据文件的建立和管理 26
- 2.1 数据管理的特点 26
- 2.2 spss数据编辑器简介 27
- 2.2.1 开始spss 27
- 2.2.2 spss的数据编辑器界面 27
- 2.3 新建数据文件、数据字典 31
- 2.4 保存文件 33
- 2.5 读入数据 34
- 2.5.1 读入excel数据 35
- 2.5.2 读入文本数据 36
- 2.5.3 读入数据库数据 39
- 2.6 数据文件的合并 43
- 2.6.1 添加个案 43
- 2.6.2 添加变量 46
- 2.7 数据文件的拆分 50
- 附录：如何为数据库文件建立odbc数据源 52
- 2.8 小结 53
- 思考与练习 54
- 参考文献 56
- 第3章 描述性统计分析 57
- 3.1 频率分析 57
- 3.2 中心趋势的描述：均值、中位数、众数、5%截尾均值 60
- 3.2.1 均值 60
- 3.2.2 中位数 60
- 3.2.3 众数 61
- 3.2.4 5%截尾均值 61
- 3.3 离散趋势的描述：极差、方差、标准差、均值的标准误、分位数和变异指标 62
- 3.3.1 极差 62
- 3.3.2 方差和标准差 63
- 3.3.3 均值的标准误 63
- 3.3.4 变异系数 63
- 3.3.5 分位数 64
- 3.4 分布的形状——偏度和峰度 64
- 3.5 spss描述性统计分析 65
- 3.5.1 频率入口 66
- 3.5.2 描述子菜单 67
- 3.5.3 探索子菜单 68
- 3.5.4 表格 69
- 3.6 应用统计图进行描述性统计分析 71
- 3.6.1 定性数据的图形描述——条形图、饼图、帕累托图 71
- 3.6.2 定量数据的图形描述——直方图、茎叶图和箱图 74
- 3.7 数据标准化 78
- 3.8 小结 79
- 思考与练习 79
- 参考文献 80
- 第4章 概率论初步 81
- 4.1 离散型随机变量的仿真 81
- 4.1.1 均匀分布的随机数 81
- 4.1.2 正态分布的随机数 84
- 4.2 理论分布 87
- 4.2.1 二项分布的分布函数和概率 87
- 4.2.2 连续分布的随机变量——正态分布 93
- 4.3 经验分布 97
- 4.4 抽样分布 99
- 4.5 置信区间 102
- 4.6 小结 104
- 思考与练习 104
- 第5章 均值的比较 105
- 5.1 假设检验的思想及原理 105
- 5.2 均值 107
- 5.2.1 均值过程分析 107
- 5.2.2 双因素的均值过程分析 109
- 5.3 单样本t检验 110
- 5.3.1 数据准备 111
- 5.3.2 单样本t检验 113
- 5.3.3 置信区间和自抽样选项 114
- 5.4 独立样本t检验 115
- 5.4.1 数据初探 116
- 5.4.2 t检验 119
- 5.4.3 均值差的绘图 121
- 5.5 配对样本t检验 122
- 5.6 小结 125
- 思考与练习 125
- 参考文献 126
- 第6章 非参数检验 127
- 6.1 非参数检验简介 127
- 6.2 单样本非参数检验 128
- 6.2.1 卡方检验 132
- 6.2.2 二项式检验 136
- 6.2.3 k-s检验 143
- 6.2.4 wilcoxon符号秩检验 146
- 6.2.5 游程检验 146
- 6.3 独立样本非参数检验 147
- 6.3.1 独立样本检验简介 147
- 6.3.2 独立样本检验举例 149
- 6.4 相关样本非参数检验 151
- 6.4.1 相关样本检验简介 151
- 6.4.2 相关样本检验举例 153
- 6.5 小结 156
- 思考与练习 156
- 参考文献 157
- 第7章 相关分析 158
- 7.1 相关分析的基本概念 158
- 7.1.1 相关关系的种类 159
- 7.1.2 相关分析的作用 159
- 7.2 散点图 160
- 7.2.1 散点图简介 160
- 7.2.2 散点图——旧对话框 160
- 7.2.3 用图表构建程序绘制散点图 163
- 7.3 相关系数 165
- 7.3.1 线性相关的度量——尺度数据间的相关性的度量 166
- 7.3.2 spearman等级相关系数——定序变量之间的相关性的度量 170
- 7.3.3 kendall的tau-b(k) 171
- 7.4 偏相关分析 171
- 7.5 小结 173
- 思考与练习 173
- 参考文献 174
- 第8章 回归分析 175
- 8.1 线性回归分析的基本概念 175
- 8.2 简单线性回归 177
- 8.2.1 简单回归方程的求解 178
- 8.2.2 回归方程拟合程度检验 179
- 8.2.3 用回归方程预测 180
- 8.2.4 简单线性回归举例 181
- 8.3 多元线性回归 183
- 8.3.1 多元线性回归方程简介 183
- 8.3.2 多元线性回归方程的显著性检验 183
- 8.3.3 应用举例 184
- 8.3.4 线性回归自变量进入的方式 187
- 8.4 线性回归的诊断和线性回归过程中的其他选项 189
- 8.4.1 回归分析的前提条件 189
- 8.4.2 回归分析前提条件的检验 190
- 8.4.3 回归诊断 192
- 8.5 非线性回归 197
- 8.6 曲线估计 204
- 8.7 小结 207
- 思考与练习 207
- 参考文献 207
- 第9章 方差分析 209
- 9.1 方差分析的术语与前提 209
- 9.2 单因素的方差分析 210
- 9.2.1 描述性数据分析 211
- 9.2.2 单因素方差分析 211
- 9.3 多因素方差分析 215
- 9.3.1 多因素方差分析简介 215
- 9.3.2 多因素方差分析举例 216
- 9.4 协方差分析 220
- 9.4.1 协方差分析简介 220
- 9.4.2 协方差分析案例分析 221
- 9.5 小结 227
- 思考与练习 228
- 参考文献 228
- 第10章 聚类分析 229
- 10.1 聚类分析简介 229
- 10.2 个案间的距离 230
- 10.2.1 定距数据(scale mearsurement)距离定义方式 230
- 10.2.2 分类数据的频数数据(count)之间的距离 231
- 10.2.3 二分类数据 232
- 10.3 类之间的距离 232
- 10.4 系统聚类算法过程 233
- 10.5 系统聚类案例 234
- 10.6 k-均值聚类 238
- 10.6.1 k-均值法简介 238
- 10.6.2 k-均值法案例 239
- 10.7 两步法聚类 242
- 10.7.1 两步法简介 242
- 10.7.2 两步法案例分析 243
- 10.8 聚类分析注意事项 247
- 10.9 小结 248
- 思考与练习 248
- 参考文献 248
- 第11章 主成分分析 249
- 11.1 主成分分析简介 249
- 11.1.1 主成分分析的目的与功能 249
- 11.1.2 主成分分析的数学理论 250
- 11.2 主成分分析的应用条件 251
- 11.2.1 bartlett球形检验 251
- 11.2.2 kmo统计量 252
- 11.2.3 基于相关系数矩阵还是协方差矩阵 253
- 11.3 主成分分析案例 253
- 11.3.1 综合评价案例 253
- 11.3.2 主成分分析用于探索变量间结构关系 263
- 11.4 小结 265
- 思考与练习 265
- 参考文献 266
- 第12章 因子分析 267
- 12.1 因子分析简介 267
- 12.2 因子分析的统计理论 268
- 12.2.1 因子分析的模型 268
- 12.2.2 因子分析模型的求解方法 269
- 12.2.3 因子分析的应用前提 271
- 12.2.4 因子个数的确定 271
- 12.2.5 因子的解释 272
- 12.2.6 因子旋转 273
- 12.2.7 因子得分 275
- 12.3 因子分析案例 275
- 12.3.1 探索变量间的结构关系 275
- 12.3.2 因子分析在市场调查中的应用 281
- 12.4 因子分析结果的有效性 286
- 12.5 因子分析和主成分分析的比较 286
- 12.6 小结 287
- 思考与练习 287
- 参考文献 288
