SPSS 統計分析從入門到精通(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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杜強，賈麗艷，嚴先鋒 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 統計學
• 社會科學
• 研究方法
• 量化研究
• 統計軟件
• 入門
• 進階

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115347206

版次：02

商品編碼：11487951

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

頁數：573

正文語種：中文

內容簡介

　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界麵進行講解和操作，緻力於使讀者全麵瞭解SPSS，瞭解和學習如何使用SPSS進行數據融閤、數據分析、結果展示等工作，《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟件的實際應用。
　　全書共分25章。第1～3章重點講解瞭數據和文件的管理操作，以及SPSS係統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般綫性模型、相關分析、迴歸分析、對數綫性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第20～25章列舉瞭用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方麵的應用。
　　《SPSS 統計分析從入門到精通(第2版)》適閤自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　SPSS 20概述　1
1．1　SPSS簡介　1
1．2　SPSS的安裝、啓動和退齣　3
1．2．1　SPSS 20的安裝　3
1．2．2　SPSS的啓動　4
1．2．3　SPSS 20的退齣　6
1．3　SPSS 20的界麵及設置　6
1．3．1　常用界麵　7
1．3．2　常規選項參數　10
1．3．3　查看器選項參數　12
1．3．4　文件位置選項參數　13
1．3．5　輸齣選項參數　14
1．3．6　圖錶選項參數　15
1．3．7　多重歸因選項參數　17
1．3．8　樞軸錶選項參數　18
1．3．9　數據選項參數　20
1．3．10　貨幣選項參數　21
1．3．11　腳本選項參數　22
1．3．12　語法編輯器選項參數　23

第2章　數據文件的建立與操作　24
2．1　 數據編輯器與數據文件　24
2．1．1　數據編輯器　24
2．1．2　數據文件　27
2．2　常量、變量、操作符和錶達式　28
2．2．1　常量與變量　28
2．2．2　操作符與錶達式　32
2．2．3　如何定義一個變量　33
2．2．4　概率事件　38
2．3　輸入數據　38
2．3．1　輸入數據的方法　38
2．3．2　查看文件信息和變量信息　38
2．4　編輯數據文件　40
2．4．1　在單元格中編輯數據　40
2．4．2　插入變量與刪除變量　41
2．4．3　插入觀測量與刪除觀測量　41
2．4．4　數據的剪切、復製和粘貼　42
2．4．5　撤銷操作　43
2．5　對數據文件的操作　43
2．5．1　數據文件的打開與保存　43
2．5．2　數據庫文件的轉換　44

第3章　數據文件的操作　53
3．1　數據文件的一般操作　53
3．1．1　數據排序　53
3．1．2　數據文件的拆分　54
3．1．3　數據文件的閤並　56
3．1．4　數據文件的轉置　59
3．1．5　變量取值的求秩　60
3．1．6　變量值的重新編碼　62
3．1．7　計算新變量　66
3．2　分類匯總　69
3．2．1　數據描述　69
3．2．2　分類匯總的參數設置　69
3．2．3　分類匯總的結果　71
3．3　觀測量的加權　72
3．4　數據文件的結構重組　73
3．4．1　選擇數據重組方式　74
3．4．2　變量組到觀測量組的重組　75
3．4．3　觀測量組到變量組的重組　79
3．4．4　轉置重組　82

第4章　基本統計分析功能　84
4．1　OLAP在綫分析過程　84
4．1．1　數據描述　84
4．1．2　OLAP過程的操作和設置　84
4．2　個案匯總分析　88
4．2．1　個案匯總分析的參數設置　88
4．2．2　輸齣結果　89
4．3　按行和列的匯總分析　90
4．3．1　按行匯總過程　90
4．3．2　按列匯總過程　94
4．4　頻數分析　96
4．4．1　數據描述　96
4．4．2　對分類變量的頻數分析　96
4．4．3　對連續變量的頻數分析　98
4．5　描述性統計分析　100
4．5．1　數據描述　100
4．5．2　描述性分析過程　100
4．6　探索性分析過程　101
4．6．1　數據描述　102
4．6．2　探索性分析實例　102
4．7　列聯錶分析過程　105
4．7．1　數據描述　105
4．7．2　列聯錶分析的參數設置　106
4．7．3　列聯錶分析的輸齣結果　109
4．8　Bootstrap簡介與設置　110
4．8．1　Bootstrap簡介　110
4．8．2　Bootstrap參數設置　110

第5章　均值比較和T檢驗　113
5．1　均值分析過程　114
5．1．1　原理與方法　114
5．1．2　SPSS實例分析　114
5．2　單樣本T檢驗　116
5．2．1　原理與方法　116
5．2．2　SPSS實例分析　117
5．3　獨立樣本T檢驗　118
5．3．1　原理與方法　118
5．3．2　SPSS實例分析　119
5．4　配對樣本T檢驗　120
5．4．1　原理與方法　120
5．4．2　SPSS實例分析　121

第6章　非參數檢驗　123
6．1　非參數檢驗簡介　123
6．1．1　非參數檢驗與參數檢驗　123
6．1．2　非參數檢驗的優點　124
6．1．3　非參數檢驗的缺點　124
6．2　卡方檢驗　124
6．2．1　原理與方法　125
6．2．2　數據和問題描述　126
6．2．3　卡方檢驗實例分析　126
6．3　二項式檢驗　128
6．3．1　原理與方法　128
6．3．2　數據和問題描述　128
6．3．3　二項式檢驗實例分析　129
6．4　遊程檢驗　130
6．4．1　原理與方法　130
6．4．2　數據和問題描述　130
6．4．3　遊程檢驗實例分析　131
6．5　單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗　132
6．5．1　原理與方法　132
6．5．2　數據和問題描述　132
6．5．3　單樣本K-S檢驗實例分析　133
6．6　兩個獨立樣本檢驗　134
6．6．1　原理與方法　134
6．6．2　數據和問題描述　134
6．6．3　兩個獨立樣本檢驗實例分析　135
6．7　k個獨立樣本的檢驗　136
6．7．1　原理與方法　136
6．7．2　數據和問題描述　137
6．7．3　k個獨立樣本檢驗實例分析　137
6．8　兩個相關樣本的檢驗　138
6．8．1　原理與方法　138
6．8．2　數據和問題描述　140
6．8．3　兩個相關樣本檢驗的實例分析　140
6．9　k個相關樣本的檢驗　141
6．9．1　原理與方法　141
6．9．2　數據和問題描述　143
6．9．3　k個相關樣本檢驗的實例分析　143

第7章　多重響應分析　145
7．1　多重響應概述　145
7．2　多重響應變量集的定義　145
7．3　多重響應變量集的頻率分析　147
7．4　多重響應變量集的交叉錶分析　148
7．5　用錶過程研究多重響應變量集　151
7．5．1　多重響應變量集的定義　151
7．5．2　建立包含多重響應變量集的錶格　151

第8章　迴歸分析　155
8．1　綫性迴歸　155
8．1．1　一元綫性迴歸的基本原理　155
8．1．2　多元綫性迴歸的基本原理　157
8．1．3　模型假設的其他檢驗　158
8．1．4　問題描述和數據準備　159
8．1．5　綫性迴歸分析的設置和操作　159
8．1．6　案例的結果分析　163
8．2　麯綫迴歸　166
8．2．1　麯綫迴歸的基本原理　166
8．2．2　問題描述和數據準備　167
8．2．3　麯綫迴歸分析的設置和操作　167
8．2．4　案例的結果分析　169
8．3　非綫性迴歸　170
8．3．1　非綫性迴歸簡介　170
8．3．2　問題描述和數據準備　172
8．3．3　非綫性迴歸的參數設置　173
8．3．4　案例的結果分析　177
8．4　二元Logistic迴歸　177
8．4．1　二元Logistic迴歸的數學原理　178
8．4．2　問題描述和數據準備　179
8．4．3　二元Logistic迴歸的參數設置　180
8．4．4　案例的結果分析　184
8．5　多元Logistic迴歸分析　187
8．5．1　多元Logistic迴歸的原理簡介　187
8．5．2　問題描述和數據準備　187
8．5．3　多元Logistic迴歸參數設置　188
8．5．4　案例的結果分析　192
8．6　有序迴歸　194
8．6．1　問題描述和數據準備　194
8．6．2　有序迴歸的參數設置　195
8．6．3　案例的結果分析　198
8．7　概率單位迴歸分析　200
8．7．1　概率單位迴歸分析簡介　200
8．7．2　問題描述和數據準備　201
8．7．3　概率單位迴歸的參數設置　201
8．7．4　案例的結果分析　203
8．8　加權迴歸分析　204
8．8．1　加權迴歸分析簡介　204
8．8．2　問題描述和數據準備　205
8．8．3　加權迴歸的參數設置　206
8．8．4　案例的結果分析　206
8．9　二階段最小二乘迴歸　208
8．9．1　二階段最小二乘迴歸的基本原理　208
8．9．2　問題描述和數據準備　208
8．9．3　二階段最小二乘迴歸的參數設置　209
8．9．4　案例的結果分析　210
8．10　最佳尺度迴歸　211
8．10．1　最佳尺度迴歸原理　211
8．10．2　問題描述和數據準備　211
8．10．3　最佳尺度迴歸的參數設置　212
8．10．4　案例的結果分析　216

第9章　方差分析　220
9．1　方差分析簡介　220
9．1．1　t檢驗與方差分析的比較　220
9．1．2　方差分析的基本原理　221
9．2　單因素方差分析　223
9．2．1　原理與方法　223
9．2．2　單因素方差分析實例　223
9．3　多因素方差分析過程　228
9．3．1　原理與方法　228
9．3．2　二因素方差分析實例　231
9．3．3　協方差分析實例　238
9．3．4　交互效應中隨機因素的分析　241
9．4　多元方差分析　245
9．4．1　原理與方法　245
9．4．2　多元方差分析實例　245
9．5　重復測量設計的方差分析　247
9．5．1　原理與方法　247
9．5．2　SPSS實例分析　248
9．6　方差成分分析　253
9．6．1　原理簡介　253
9．6．2　SPSS實例分析　253
9．7　正交試驗設計　256
9．7．1　正交試驗設計簡述　257
9．7．2　SPSS實例分析　257
9．7．3　正交試驗設計的方差分析　259

第10章　相關分析　261
10．1　相關分析的基本概念　261
10．1．1　相關分析的特點和應用　261
10．1．2　相關係數的計算　262
10．1．3　SPSS提供的相關分析功能　263
10．2　兩變量相關分析　263
10．2．1　問題描述和數據準備　264
10．2．2　相關分析的參數設置　264
10．2．3　案例的結果分析　265
10．3　偏相關分析　266
10．3．1　偏相關分析的基本原理　266
10．3．2　偏相關分析實例　267
10．4　距離分析　268
10．4．1　距離分析的基本概念　268
10．4．2　距離分析的參數設置　269
10．4．3　距離分析實例　272

第11章　因子分析　275
11．1　因子分析的原理簡介　275
11．1．1　因子分析的基本思想　275
11．1．2　因子分析和主成分分析的聯係　275
11．1．3　因子分析的基本步驟　276
11．2　SPSS因子分析的應用實例　277
11．2．1　數據描述　277
11．2．2　SPSS因子分析過程的設置　278
11．2．3　結果分析　282

第12章　分類分析　288
12．1　聚類分析的原理簡介　288
12．1．1　聚類分析的基本概念　288
12．1．2　聚類分析的一般原理　289
12．2　快速樣本聚類過程　291
12．2．1　快速聚類簡介　291
12．2．2　問題描述和數據準備　291
12．2．3　SPSS快速聚類的設置　292
12．2．4　案例的結果分析　294
12．3　係統聚類　295
12．3．1　係統聚類簡介　295
12．3．2　問題描述和數據準備　295
12．3．3　SPSS係統聚類的設置　296
12．3．4　案例的結果分析　299
12．3．5　對聚類結果的進一步分析　301
12．4　兩步聚類分析　302
12．4．1　兩步聚類簡介　302
12．4．2　問題描述和數據準備　303
12．4．3　SPSS兩步聚類的設置　304
12．4．4　案例的結果分析　307
12．5　一般判彆分析　310
12．5．1　判彆分析的基本原理　310
12．5．2　問題描述和數據準備　311
12．5．3　判彆分析的參數設置　312
12．5．4　案例的結果分析　314
12．6　逐步判彆分析實例　318
12．6．1　問題描述和數據準備　318
12．6．2　逐步判彆的參數設置　319
12．6．3　案例的結果分析　321
12．7　決策樹分析　324
12．7．1　決策樹分類的基本原理　324
12．7．2　決策樹過程的參數設置　326
12．7．3　問題描述和數據準備　339
12．7．4　案例分析　339

第13章　生存分析　346
13．1　生存分析簡介　346
13．1．1　生存分析的基本概念　346
13．1．2　生存分析的數據特點　348
13．1．3　生存分析的常用方法　348
13．1．4　SPSS中的生存分析過程　348
13．2　壽命錶分析　348
13．2．1　壽命錶分析簡介　349
13．2．2　壽命錶分析的基本步驟　349
13．2．3　壽命錶實例分析　350
13．3　Kaplan-Meier分析　352
13．3．1　Kaplan-Meier分析的步驟　353
13．3．2　生存麯綫的比較和檢驗　353
13．3．3　Kaplan-Meier分析實例　353
13．4　Cox迴歸模型　357
13．4．1　Cox迴歸模型的原理簡介　357
13．4．2　Cox迴歸實例分析　358

第14章　信度分析　366
14．1　信度分析　366
14．1．1　信度分析的基本原理　366
14．1．2　問題描述和數據準備　368
14．1．3　信度分析的參數設置　368
14．1．4　案例的結果分析　370
14．2　多維尺度分析　371
14．2．1　多維尺度分析簡介　371
14．2．2　問題描述和數據準備　371
14．2．3　ALSCAL過程的參數設置　371
14．2．4　案例的結果分析　374

第15章　時間序列分析　377
15．1　SPSS的時間序列分析概覽　377
15．1．1　創建模型的通用設置選項　378
15．1．2　應用模型的通用設置選項　383
15．2　時間序列數據的預分析　384
15．2．1　缺失值替換　384
15．2．2　定義日期變量　385
15．2．3　時間序列的平穩化　386
15．3　指數平滑模型　388
15．3．1　指數平滑的基本原理　388
15．3．2　指數平滑模型的參數設置　389
15．3．3　指數平滑模型實例分析　391
15．4　ARIMA模型　395
15．4．1　ARIMA模型的基本原理　395
15．4．2　ARIMA模型的參數設置　396
15．4．3　ARIMA模型實例分析　398
15．5　季節分解模型　400
15．5．1　季節分解法概述　401
15．5．2　季節分解模型實例分析　401

第16章　對數綫性模型　406
16．1　對數綫性模型概述　406
16．1．1　簡單列聯錶分析的不足　406
16．1．2　對數綫性模型的基本形式　406
16．2　常規對數綫性模型過程　407
16．2．1　常規過程概述　407
16．2．2　問題描述和數據準備　407
16．2．3　常規過程的參數設置　408
16．2．4　案例的結果分析　410
16．3　Logit過程　411
16．3．1　Logit過程概述　411
16．3．2　問題描述和數據準備　412
16．3．3　Logit過程的參數設置　412
16．3．4　案例的結果分析　413
16．4　模型選擇過程　415
16．4．1　模型選擇過程概述　415
16．4．2　問題描述和數據準備　416
16．4．3　層次對數綫性模型的操作過程　416
16．4．4　案例的結果分析　417

第17章　對應分析　420
17．1　對應分析的基本原理　420
17．1．1　對應分析與因子分析　420
17．1．2　SPSS中的對應分析　421
17．1．3　使用對應分析的注意事項　421
17．2　簡單對應分析　421
17．2．1　簡單對應分析的數學原理　421
17．2．2　SPSS簡單對應分析實例　422
17．3　多元對應分析　427
17．3．1　多元對應分析的基本概念及其特點　428
17．3．2　多元對應分析的參數設置　428
17．3．3　實例的結果分析　434

第18章　缺失值分析　438
18．1　缺失值分析的概念　438
18．1．1　缺失值的錶現方式　438
18．1．2　SPSS中的缺失值處理方法　439
18．2　缺失值分析的參數設置　439
18．3　缺失值分析的實例　443

第19章　統計圖形　448
19．1　概述　448
19．1．1　數據和變量的準備　448
19．1．2　圖錶構建程序的基本操作　450
19．1．3　舊對話框作圖　451
19．1．4　圖形的編輯　452
19．2　條形圖　452
19．2．1　數據和問題描述　452
19．2．2　用圖錶構建程序作條形圖　452
19．2．3　用對話框創建條形圖　455
19．3　綫形圖　456
19．3．1　數據和問題描述　457
19．3．2　用圖錶構建程序作綫形圖　457
19．3．3　用對話框創建綫形圖　458
19．4　麵積圖　459
19．4．1　數據和問題描述　459
19．4．2　用圖錶構建程序作麵積圖　460
19．4．3　用對話框創建麵積圖　461
19．5　餅圖　462
19．5．1　數據和問題描述　462
19．5．2　用圖錶構建程序作餅圖　462
19．5．3　用對話框創建餅圖　464
19．6　高低圖　464
19．6．1　數據和問題描述　464
19．6．2　用圖錶構建程序作高低圖　464
19．6．3　用對話框創建高低圖　466
19．7　帕纍托圖　469
19．7．1　數據和問題描述　469
19．7．2　用對話框創建帕纍托圖　470
19．8　控製圖　471
19．8．1　數據和問題描述　471
19．8．2　用對話框創建控製圖　471
19．9　箱圖　477
19．9．1　數據和問題描述　477
19．9．2　用圖錶構建程序作箱圖　477
19．9．3　用對話框創建箱圖　479
19．10　誤差條圖　480
19．10．1　數據和問題描述　480
19．10．2　用對話框創建誤差條圖　480
19．11　散點圖　481
19．11．1　數據和問題描述　481
19．11．2　用圖錶構建程序作散點圖　481
19．11．3　用對話框創建散點圖　484
19．12　直方圖　486
19．12．1　數據和問題描述　486
19．12．2　用圖錶構建程序作直方圖　486
19．13　P-P概率圖　487
19．13．1　數據和問題描述　487
19．13．2　用對話框創建P-P概率圖　488
19．14　Q-Q概率圖　490
19．14．1　數據和問題描述　490
19．14．2　用對話框創建Q-Q概率圖　490
19．15　時間序列圖　491
19．15．1　普通序列圖　491
19．15．2　自相關序列圖和偏相關序列圖　494
19．15．3　互相關序列圖　496
19．16　雙軸綫圖　498
19．16．1　數據和問題描述　498
19．16．2　用圖錶構建程序作雙軸綫圖　498

第20章　上市公司財務危機預警分析　500
20．1　財務危機預警的應用簡介　500
20．1．1　財務危機的定量定義方法　500
20．1．2　財務危機預警的模型選擇　501
20．2　數據描述　501
20．2．1　數據說明　501
20．2．2　指標選擇　501
20．2．3　補充說明　502
20．3　分析方法概述　503
20．3．1　判彆分析　503
20．3．2　Logistic迴歸方法　503
20．4　SPSS建模過程和結論分析　504
20．4．1　SPSS數據篩選操作　504
20．4．2　SPSS判彆分析建模與分析　507
20．4．3　Logistic迴歸建模與分析　511
20．5　進一步的分析與應用　514
20．5．1　分類結果的應用分析　515
20．5．2　建模方法的改進　515
20．6　建議和推廣　515
20．6．1　時間序列研究　515
20．6．2　數據的有效預警期　515
20．6．3　指標的簡化方法　516

第21章　影響匯率的因素分析　517
21．1　匯率影響因素簡介　517
21．2　數據描述　518
21．3　分析方法概述　519
21．3．1　探索性分析　519
21．3．2　多元迴歸分析　519
21．4　SPSS建模過程和結論分析　520
21．4．1　數據準備　520
21．4．2　探索性分析　521
21．4．3　多元迴歸分析　522
21．5　進一步的分析與應用　525
21．5．1　剔除存在共綫性的外匯儲備變量　525
21．5．2　迴歸模型的進一步改進　526
21．5．3　兩個迴歸模型的比較　527
21．6　建議和推廣　528
21．6．1　時間序列研究　528
21．6．2　匯率影響因素的定性分析　528

第22章　因子分析在成績綜閤評價中的應用　529
22．1　學生成績的綜閤評價簡介　529
22．2　數據描述　529
22．3　分析方法概述　530
22．3．1　應用因子分析進行成績綜閤評價的步驟　530
22．3．2　應用因子分析進行成績綜閤評價的注意事項　531
22．4　SPSS建模過程和結論分析　532
22．4．1　數據準備　532
22．4．2　SPSS因子分析建模與分析　534
22．5　進一步的分析與應用　537
22．6　建議和推廣　538
22．6．1　高中生的成績綜閤評價　538
22．6．2　對缺失數據的處理　538
22．6．3　多種方法結閤的綜閤評價模型　539

第23章　高等教育辦學條件的聚類分析　540
23．1　數據描述　540
23．1．1　關於基本辦學條件指標閤格與否的判定　540
23．1．2　指標選取　542
23．1．3　數據格式　542
23．2　聚類分析法簡述　542
23．3　SPSS建模過程和結論分析　543
23．3．1　對專科院校進行聚類的設置操作　543
23．3．2　對本科院校的分析　547
23．4　建議和推廣　550

第24章　試捲信度的檢驗與分析　551
24．1　試捲信度檢驗的背景簡介　551
24．1．1　測驗內容的自身方麵　551
24．1．2　施測過程　551
24．1．3　被測試者的自身因素　551
24．2　數據描述　552
24．3　分析方法概述　552
24．3．1　試捲信度的基本計算公式　552
24．3．2　試捲信度的估計方法　553
24．4　SPSS建模過程和結論分析　554
24．4．1　SPSS信度分析的參數設置　554
24．4．2　結果分析　554
24．5　建議和推廣　556

第25章　多因素試驗的設計與分析　557
25．1　試驗設計簡介　557
25．1．1　試驗設計的應用　557
25．1．2　試驗設計問題的解決步驟　558
25．2　數據描述　558
25．3　分析方法概述　559
25．3．1　正交設計方法　559
25．3．2　綜閤評分方法　560
25．4　SPSS建模過程和結論分析　561
25．4．1　數據標準化　561
25．4．2　性能指標權重的確定　563
25．4．3　利用權重求綜閤指標　563
25．4．4　對綜閤得分的進一步分析　564
25．5　建議和推廣　565

部分習題答案提示　567
習題2　567
習題3　567
習題4　567
習題5　568
習題6　568
習題7　569
習題8　569
習題9　569
習題10　570
習題11　570
習題12　570
習題13　571
習題14　571
習題15　571
習題16　571
習題17　572
習題18　572
習題19　572

參考文獻　573

前言/序言

SPSS 統計分析從入門到精通(第2版) 內容簡介 《SPSS 統計分析從入門到精通（第2版）》是一本旨在幫助讀者係統掌握SPSS統計分析軟件，並將其應用於實際研究和業務場景的權威指南。本書以其清晰的邏輯、詳實的案例以及循序漸進的教學方法，將統計學理論與SPSS軟件操作完美結閤，無論是統計學初學者，還是希望深入提升SPSS應用能力的專業人士，都能從中獲益匪淺。 本書共分為十六章，結構嚴謹，內容全麵，涵蓋瞭SPSS統計分析的各個重要方麵。 第一部分：SPSS 基礎入門 第一章 SPSS 軟件概述 本章將帶領讀者全麵認識SPSS軟件。首先，我們會介紹SPSS在統計分析領域的地位和重要性，以及它在學術研究、市場調研、醫學統計、社會科學等眾多領域的廣泛應用。接著，詳細講解SPSS軟件的安裝與啓動過程，確保讀者能夠順利進入軟件環境。隨後，我們將深入剖析SPSS的用戶界麵，包括菜單欄、工具欄、數據編輯器窗口、輸齣查看器窗口等核心組成部分，並解釋它們各自的功能和操作方式。通過對SPSS基本框架的認知，為後續的學習打下堅實的基礎。 第二章 SPSS 數據管理 數據是統計分析的基石。本章將聚焦於SPSS強大的數據管理功能。我們會詳細講解如何創建新數據集，包括如何輸入、編輯和保存數據。特彆會強調數據錄入的規範性，如變量定義（變量名、變量類型、標簽、數值和字符串格式、小數位數、測量尺度等）的重要性，以及如何設置變量屬性以確保數據的準確性和一緻性。此外，還將介紹SPSS的數據導入與導齣功能，支持Excel、CSV、TXT、數據庫等多種格式，解決實際工作中數據來源多樣化的問題。數據轉換也是本章的重點，包括變量重編碼（創建新變量、閤並變量、值標簽重編碼）、變量計算、數據排序、數據選擇（選擇個案、選擇變量）、拆分文件、閤並文件等，這些技能對於數據預處理和後續分析至關重要。 第三章 SPSS 基礎統計分析 在掌握瞭數據管理的基本技能後，本章將引導讀者進行SPSS基礎的描述性統計分析。我們將介紹如何計算描述性統計量，如均值、中位數、眾數、標準差、方差、最小值、最大值、四分位數、偏度、峰度等，並解釋這些統計量在描述數據分布特徵方麵的意義。更重要的是，我們將講解如何通過SPSS繪製各種圖錶來直觀地展示數據，包括直方圖、餅圖、條形圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等。通過這些圖錶，讀者可以更清晰地瞭解數據的分布形態、趨勢和異常值，為進一步的推斷性統計分析提供感性認識。 第二部分：SPSS 推斷性統計分析 第四章 假設檢驗基礎 假設檢驗是推斷性統計的核心。本章將係統介紹假設檢驗的基本原理、邏輯和步驟。我們會解釋原假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，顯著性水平（α）的意義，以及P值的解釋。讀者將學習如何根據研究問題設定閤適的假設，並理解不同類型的錯誤（第一類錯誤和第二類錯誤）及其影響。通過清晰的講解，幫助讀者理解統計推斷的邏輯框架，為後續學習各種具體的假設檢驗方法奠定理論基礎。 第五章 單樣本t檢驗與配對樣本t檢驗 本章將深入講解兩種常用的t檢驗方法。首先，我們會介紹單樣本t檢驗，用於檢驗單個樣本的均值是否顯著不同於一個已知的總體均值，並演示如何在SPSS中執行該檢驗，解讀其輸齣結果。接著，我們將講解配對樣本t檢驗，適用於比較同一組對象在不同時間點或不同處理下的均值差異，例如前後測數據的比較，以及如何使用SPSS進行配對樣本t檢驗。通過豐富的案例，讀者將熟練掌握在不同情境下選擇和應用這兩種t檢驗。 第六章 獨立樣本t檢驗 獨立樣本t檢驗是比較兩個獨立樣本均值差異的常用方法。本章將詳細介紹獨立樣本t檢驗的原理，包括其假設條件（如方差齊性）和進行檢驗的步驟。在SPSS中，我們會演示如何執行獨立樣本t檢驗，以及如何解讀Levene檢驗（用於檢驗方差是否齊性）和t檢驗本身的輸齣結果。通過實際操作，讀者將能夠有效地比較不同組彆之間均值的差異，例如比較不同教學方法下學生成績的差異。 第七章 方差分析（ANOVA） 當需要比較三個或三個以上樣本均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）是更閤適的選擇。本章將係統講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括其基本思想是將總的變異分解為組間變異和組內變異。我們將演示如何在SPSS中執行單因素方差分析，並重點講解F檢驗的解讀。當方差分析結果顯著時，本章還將介紹事後檢驗（Post-Hoc Tests），如Tukey、Bonferroni等，用於確定具體哪些組彆之間存在顯著差異，從而揭示數據背後的具體原因。 第八章 卡方檢驗 卡方檢驗是分析分類變量之間關聯性的一種重要非參數檢驗方法。本章將深入講解卡方檢驗的原理，包括其在檢驗兩個分類變量是否獨立或相關方麵的應用。我們將詳細演示如何在SPSS中進行卡方檢驗，包括創建列聯錶（contingency tables）、計算期望頻數，以及解讀卡方統計量、P值和自由度。此外，還會介紹Fisher精確檢驗，尤其適用於小樣本數據。通過本章的學習，讀者將能夠有效地分析分類數據中的關聯模式。 第九章 相關分析 相關分析用於衡量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。本章將介紹Pearson積矩相關係數，用於衡量兩個連續變量之間的綫性相關性，以及Spearman秩相關係數和Kendall秩相關係數，用於衡量兩個有序變量或非參數變量之間的相關性。我們將演示如何在SPSS中進行不同類型的相關分析，並重點講解相關係數的取值範圍（-1到+1）以及P值的解釋，從而判斷相關關係是否顯著。 第十章 迴歸分析（一）：簡單綫性迴歸 迴歸分析是預測和解釋變量之間關係的重要工具。本章將聚焦於最基礎的簡單綫性迴歸，即分析一個自變量如何預測一個因變量。我們將深入講解迴歸模型的構建，包括迴歸方程的建立、迴歸係數（斜率和截距）的含義，以及R²（決定係數）對模型擬閤優度的解釋。在SPSS中，我們將演示如何執行簡單綫性迴歸分析，並詳細解讀模型的ANOVA錶、係數錶以及殘差分析，確保模型的可信度和有效性。 第三部分：SPSS 高級統計分析與應用 第十一章 迴歸分析（二）：多元綫性迴歸 當存在多個自變量影響一個因變量時，就需要使用多元綫性迴歸。本章將在此基礎上，介紹如何構建和解釋多元綫性迴歸模型。我們將講解如何同時引入多個自變量，並解讀每個自變量的迴歸係數及其顯著性，以及如何評估整個模型的擬閤優度。本章還將探討多重共綫性問題及其診斷方法（如VIF），以及如何選擇和剔除變量（嚮前法、嚮後法、逐步法）來優化模型。此外，還將簡要介紹虛擬變量（dummy variable）在處理分類自變量時的應用。 第十二章 因子分析與主成分分析 因子分析和主成分分析是用於降維和探索變量潛在結構的重要統計技術。本章將詳細介紹因子分析的原理，即通過識彆少數潛在因子來解釋多個觀測變量之間的共變關係。我們將演示如何在SPSS中執行因子分析，包括選擇因子提取方法（如最大似然法、主軸因子法）、確定因子數量（碎石圖、特徵值）、因子鏇轉（正交鏇轉、斜交鏇轉）以及因子得分的計算。主成分分析也將被介紹，作為因子分析的另一種降維方法，強調其在最大化方差解釋方麵的特點。 第十三章 聚類分析 聚類分析是一種將相似的對象分組的無監督學習方法。本章將介紹兩種主要的聚類方法：層次聚類和K-均值聚類。我們將講解層次聚類的基本原理，包括凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下）的算法，並通過樹狀圖（dendrogram）來展示聚類過程和結果。K-均值聚類的算法將被詳細講解，包括如何選擇K值、計算簇中心以及案例分配到簇的過程。本章將幫助讀者掌握如何根據數據的特性選擇閤適的聚類方法，並解讀聚類結果，為市場細分、用戶畫像等應用場景提供支持。 第十四章 判彆分析 判彆分析用於構建判彆模型，從而根據一組變量的測量值來預測一個對象所屬的類彆。本章將介紹判彆分析的基本原理，包括如何計算判彆函數，以及如何評估模型的預測能力。我們將演示如何在SPSS中執行判彆分析，包括選擇預測變量和分組變量，解讀判彆函數和分類統計量（如混淆矩陣、準確率）。通過實際案例，讀者將學會如何利用判彆分析進行風險評估、客戶分類等。 第十五章 時間序列分析基礎 時間序列分析是處理和分析隨時間變化的觀測數據的方法。本章將介紹時間序列分析的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機性。我們將講解一些常用的時間序列模型，如移動平均模型（MA）、自迴歸模型（AR）以及ARIMA模型（自迴歸積分滑動平均模型）。在SPSS中，我們將演示如何繪製時間序列圖、計算自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）以識彆模型參數，以及如何擬閤ARIMA模型並進行預測。 第十六章 SPSS 案例分析與應用 本章是全書的總結與升華，通過一係列來自不同領域的真實案例，將前麵章節所學的統計分析方法融會貫通。我們將涵蓋市場營銷、教育心理、醫學研究、金融投資等多個領域的實際問題，演示如何運用SPSS進行數據預處理、選擇恰當的統計方法、執行分析、解釋結果，並給齣科學的結論和建議。這些案例將幫助讀者理解統計分析在解決實際問題中的重要作用，並提升其獨立運用SPSS進行研究的能力。 本書特點： 理論與實踐並重： 緊密結閤統計學理論，深入淺齣地講解統計概念，同時提供大量的SPSS軟件操作演示，使讀者既懂“為什麼”，也懂“怎麼做”。 內容係統全麵： 覆蓋SPSS統計分析從基礎數據管理到高級模型構建的全部核心內容，滿足不同層次讀者的學習需求。 案例豐富實用： 選用貼近實際研究和業務場景的案例，具有高度的可操作性和藉鑒意義。 語言清晰易懂： 采用通俗易懂的語言，避免過多專業術語的堆砌，降低學習難度。 結構邏輯清晰： 章節之間循序漸進，層層遞進，構建完整的知識體係。 通過學習《SPSS 統計分析從入門到精通（第2版）》，讀者將能夠熟練掌握SPSS軟件的使用技巧，深刻理解各種統計方法的原理與應用，並能夠獨立運用SPSS解決實際工作和研究中的統計分析問題，從而顯著提升其數據分析能力和解決問題的水平。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《SPSS統計分析從入門到精通（第2版）》，這本書的封麵設計我個人非常喜歡，那種沉穩又不失活力的藍色，讓人在拿到書的時候就有一種親切感。我平時工作涉及一些數據分析，但之前一直是用Excel做一些基礎的統計，總感覺效率不高，而且一些更深入的分析方法也無從下手。偶然的機會聽同事推薦瞭SPSS，就想著找一本靠譜的書來學習。在對比瞭幾本之後，我選擇瞭這一本，主要是看中瞭“從入門到精通”這個標題，覺得它應該能覆蓋我從零開始學習到能夠獨立處理一些分析需求的全過程。拿到書後，我翻閱瞭一下目錄，內容安排得挺有條理的，從基礎的數據錄入、管理，到描述性統計，再到各種推斷性統計方法，最後還有一些數據可視化和模型構建的內容。我尤其期待後麵的章節，希望能學到如何進行方差分析、迴歸分析以及一些高級的統計模型。這本書的排版也很好，字體大小適中，圖錶清晰，讀起來不會有壓迫感，而且紙張的質感也讓我覺得很舒服，不像有些書那樣薄薄的，容易損壞。整體來說，這本書給我一種專業、係統、易於學習的感覺，我迫不及待地想開始我的SPSS學習之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在市場調研領域摸爬滾打多年的老兵，我深知數據分析對於洞察消費者行為、優化營銷策略的重要性。過去，我依賴的是經驗和直覺，但隨著市場競爭的加劇，科學、量化的分析變得越來越不可或缺。我之前也接觸過一些統計軟件，但總覺得它們過於復雜，學習麯綫陡峭，難以快速上手。《SPSS統計分析從入門到精通（第2版）》這本書，在我看來，恰好填補瞭這一市場空白。它不僅僅是一本軟件操作手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導讀者理解統計學的核心概念，並將這些概念與SPSS軟件的功能緊密結閤。我瞭解到這本書在案例的選擇上非常貼閤實際工作場景，例如市場細分、用戶畫像構建、廣告效果評估等，這對於我們這種業務導嚮型的工作者來說，無疑是極大的福音。我非常欣賞作者在解釋統計原理時，能夠用通俗易懂的語言，避免過多的學術術語，同時又不失嚴謹性。我相信，通過這本書的學習，我能夠更有效地利用SPSS來挖掘數據背後的價值，為公司的決策提供更強有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一名教育工作者，我一直緻力於提升教學的科學性和有效性。在課程設計、教學效果評估以及學生學習狀況分析方麵，我都希望能藉助更科學的工具。《SPSS統計分析從入門到精通（第2版）》這本書，正好契閤瞭我的這一需求。我瞭解到，SPSS不僅在商業和科研領域應用廣泛，在教育學研究中也扮演著重要角色。書中關於因子分析、聚類分析等多元統計方法的介紹，我非常感興趣，因為這些方法對於挖掘影響學生學習效果的關鍵因素，以及對學生進行科學分群具有重要意義。我期待通過學習這本書，能夠掌握如何運用SPSS來分析學生考試成績、學習行為數據，從而為教學改進提供數據支持。這本書的“從入門到精通”的定位，也讓我覺得非常安心，相信它能幫助我從零基礎逐步掌握SPSS的各項功能，最終能夠獨立運用SPSS解決我在教學和研究中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的大學生，專業是社會學。在撰寫畢業論文的過程中，我發現數據分析是必不可少的一個環節，特彆是問捲調查數據的處理和解讀。在此之前，我對SPSS的瞭解僅限於聽說過，完全沒有實際操作經驗。在老師的推薦下，我入手瞭《SPSS統計分析從入門到精通（第2版）》。拿到書後，我首先被它的內容深度所吸引。它從最基礎的SPSS界麵介紹開始，一步步教你如何輸入、清洗數據，然後講解描述性統計，比如均值、標準差、頻率分布等。最讓我驚喜的是，它還詳細介紹瞭卡方檢驗、t檢驗、ANOVA等常用的推斷性統計方法，並且用非常直觀的圖示和清晰的步驟指導如何在SPSS中實現這些分析。我特彆喜歡書中對於每個統計方法的應用場景和結果解讀的講解，這讓我不僅僅是學會瞭操作，更重要的是理解瞭背後的統計邏輯。對於我這樣的新手來說，能夠清晰地知道什麼時候應該用什麼方法，以及如何根據SPSS的輸齣報告來解釋結果，這簡直是太有用瞭。這本書的語言風格也很親切，讀起來沒有壓力，感覺像是在和一位耐心友好的老師交流。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在生物醫學領域工作的研究人員，工作中經常需要處理大量的實驗數據，並進行統計分析以驗證研究假設。過去，我主要依賴一些科研人員常用的專業統計軟件，但這些軟件的學習成本非常高，且界麵相對不夠友好。《SPSS統計分析從入門到精通（第2版）》這本書，給瞭我一個全新的視角。我瞭解到，SPSS在醫學統計領域也有著廣泛的應用，並且它的操作界麵相較於一些高度專業的軟件，更加直觀易懂。我特彆關注書中關於生存分析、多因素迴歸模型等章節，這些內容對於我的研究課題至關重要。我期望這本書能夠幫助我更高效地進行數據預處理，選擇閤適的統計模型，並準確地解釋分析結果。書中提供的案例和講解，我相信能夠幫助我快速掌握SPSS在生物醫學統計方麵的應用技巧，從而提升我的研究效率和論文發錶質量。這本書的齣版，對於我們這些需要進行數據分析的科研人員來說，無疑是一份寶貴的資源。

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書不錯，還是挺實用的！

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很好很好很好很好很好很好很好很好很好

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京東買正版書，價格可以，關鍵是能開發票，之後再也不用買盜版書瞭

評分☆☆☆☆☆

內容詳實，條理清晰，看起來還好

評分☆☆☆☆☆

很不錯，京東快遞很給力！

評分☆☆☆☆☆

這個我就不懂瞭，媳婦兒考博士買的

評分☆☆☆☆☆

買瞭一堆這類書籍，看著蠻好的

評分☆☆☆☆☆

很好，發貨速度很快，是正版