第 1章 數(shù)據(jù)分析與SPSS軟件概述　1 學(xué)習(xí)目標(biāo)　1 知識(shí)框架　1 1.1　數(shù)據(jù)分析基本概念　2 1.2　數(shù)據(jù)分析基本流程　2 1.3　數(shù)據(jù)分析基本方法　3 1.4　常用數(shù)據(jù)分析軟件　4 1.5　SPSS軟件介紹　5 習(xí)題　9 第　2章 數(shù)據(jù)的獲取與管理　11 學(xué)習(xí)目標(biāo)　11 知識(shí)框架　11 2.1　數(shù)據(jù)的獲取與軟件實(shí)現(xiàn)　11 2.1.1　變量的定義　12 2.1.2　數(shù)據(jù)的直接輸入與保存　15 2.1.3　外部數(shù)據(jù)文件的讀入　16 2.1.4　數(shù)據(jù)文件的合并　18 2.1.5　數(shù)據(jù)文件的拆分　22 2.2　數(shù)據(jù)的清理與軟件實(shí)現(xiàn)　23 2.2.1　數(shù)據(jù)的尋找、增加和刪除　24 2.2.2　變量集的設(shè)置和使用　25 2.3　數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與軟件實(shí)現(xiàn)　27 2.3.1　數(shù)據(jù)排序　27 2.3.2　新變量的產(chǎn)生　28 2.3.3　設(shè)置加權(quán)變量　29 2.3.4　變量編碼　30 2.4　數(shù)據(jù)的整理與軟件實(shí)現(xiàn)　32 2.4.1　數(shù)據(jù)的分類匯總　32 2.4.2　個(gè)案子集的選取　34 2.4.3　缺失值的替換　35 習(xí)題　37 案例分析題　38 第3章　描述統(tǒng)計(jì)分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　39 學(xué)習(xí)目標(biāo)　39 知識(shí)框架　39 3.1　連續(xù)變量描述統(tǒng)計(jì)分析　39 3.1.1　集中趨勢(shì)描述　40 3.1.2　離散趨勢(shì)描述　40 3.1.3　分布狀態(tài)描述　41 3.1.4　深入探索分析　42 3.1.5　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　42 3.2　分類變量描述統(tǒng)計(jì)分析　48 3.2.1　交叉列聯(lián)表分析　48 3.2.2　多選項(xiàng)分析　49 3.2.3　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　49 習(xí)題　58 案例分析題　59 第4章　參數(shù)檢驗(yàn)與SPSS實(shí)現(xiàn)　61 學(xué)習(xí)目標(biāo)　61 知識(shí)框架　61 4.1　Means過(guò)程　62 4.1.1　Means過(guò)程計(jì)算原理　62 4.1.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　62 4.2　單樣本T檢驗(yàn)　64 4.2.1　檢驗(yàn)原理和步驟　64 4.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　64 4.3　兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)　66 4.3.1　檢驗(yàn)原理和步驟　66 4.3.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　67 4.4　兩配對(duì)樣本T檢驗(yàn)　70 4.4.1　檢驗(yàn)原理和步驟　70 4.4.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　70 習(xí)題　73 案例分析題　74 第5章　方差分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　75 學(xué)習(xí)目標(biāo)　75 知識(shí)框架　75 5.1　單因素方差分析　75 5.1.1　推斷原理和檢驗(yàn)步驟　76 5.1.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　77 5.2　多因素方差分析　81 5.2.1　推斷原理和檢驗(yàn)步驟　81 5.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　83 5.3　協(xié)方差分析　88 5.3.1　推斷原理和檢驗(yàn)步驟　88 5.3.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　89 習(xí)題　91 案例分析題　92 第6章　非參數(shù)檢驗(yàn)與SPSS實(shí)現(xiàn)　95 學(xué)習(xí)目標(biāo)　95 知識(shí)框架　95 6.1　兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　96 6.1.1　適用條件和檢驗(yàn)方法　96 6.1.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　97 6.2　多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　101 6.2.1　適用條件和檢驗(yàn)方法　101 6.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　102 6.3　兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　105 6.3.1　適用條件和檢驗(yàn)方法　106 6.3.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　108 6.4　多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)　110 6.4.1　適用條件和檢驗(yàn)方法　111 6.4.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　112 習(xí)題　115 案例分析題　116 第7章　相關(guān)分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　118 學(xué)習(xí)目標(biāo)　118 知識(shí)框架　118 7.1　二元變量相關(guān)分析　118 7.1.1　散點(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù)　119 7.1.2　分析原理和步驟　120 7.1.3　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　121 7.2　偏相關(guān)分析　126 7.2.1　偏相關(guān)系數(shù)　126 7.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　127 習(xí)題　128 案例分析題　129 第8章　回歸分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　130 學(xué)習(xí)目標(biāo)　130 知識(shí)框架　130 8.1　線性回歸分析　131 8.1.1　一元線性回歸分析　131 8.1.2　多元線性回歸分析　135 8.1.3　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　139 8.2　曲線回歸分析　146 8.2.1　常見(jiàn)曲線回歸模型　147 8.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　148 8.3　Logistic回歸分析　151 8.3.1　Logistic回歸函數(shù)的構(gòu)建　151 8.3.2　Logistic回歸模型的檢驗(yàn)　153 8.3.3　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　154 8.4　含虛擬變量的回歸分析　159 8.4.1　模型構(gòu)建原理　159 8.4.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　160 習(xí)題　162 案例分析題　163 第9章　聚類分析、判別分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　166 學(xué)習(xí)目標(biāo)　166 知識(shí)框架　166 9.1　系統(tǒng)聚類分析　167 9.1.1　樣本間親疏程度測(cè)度方法　167 9.1.2　類間親疏程度測(cè)度方法　169 9.1.3　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　169 9.2　快速聚類分析　176 9.2.1　適用條件和迭代原理　177 9.2.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　177 9.3　判別分析　181 9.3.1　判別原理　181 9.3.2　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　182 習(xí)題　190 案例分析題　191 第　10章 因子分析與SPSS實(shí)現(xiàn)　194 學(xué)習(xí)目標(biāo)　194 知識(shí)框架　194 10.1　適用條件　194 10.2　因子變量的構(gòu)建　196 10.3　因子變量的命名　198 10.4　因子得分的計(jì)算　199 10.5　案例詳解及軟件實(shí)現(xiàn)　199 習(xí)題　207 案例分析題　208 參考文獻(xiàn)　211