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第1章 SPSS软件概述 1

1.1 SPSS软件的发展沿革 1

1.1.1 SPSS软件的名称 1

1.1.2 SPSS软件的发展 2

1.1.3 SPSS 20的特征 3

1.2 SPSS 20的基本操作 4

1.2.1 SPSS 20的安装 4

1.2.2 SPSS 20的启动 4

1.3 SPSS 20的窗口 6

1.3.1 SPSS 20的数据窗口 6

1.3.2 SPSS 20的输出窗口 8

1.3.3 SPSS 20的语法窗口和脚本窗口 9

1.4 SPSS 20的菜单和输出 10

1.4.1 SPSS 20的菜单 10

1.4.2 SPSS 20的输出格式 11

思考与练习 13

第2章 数据的输入与整理 14

2.1 数据的计量尺度与度量标准 14

2.1.1 数据的计量尺度 14

2.1.2 变量的三种类型 15

2.1.3 SPSS 20的三种度量标准 16

2.2 SPSS 20的数据输入 17

2.2.1 SPSS 20数据的直接录入 17

2.2.2 SPSS 20外部数据的读取 20

2.2.3 SPSS 20数据的保存 21

2.3 数据的标准化处理 22

2.3.1 标准化值和标准化处理 22

2.3.2 SPSS 20的标准化处理 24

思考与练习 26

第3章 描述统计分析 27

3.1 集中趋势分析 27

3.1.1 众数 27

3.1.2 中位数 28

3.1.3 均值 28

3.1.4 均值、众数和中位数的比较 29

3.1.5 SPSS 20的集中趋势分析 30

3.2 离散程度分析 32

3.2.1 四分位差 32

3.2.2 取值范围 33

3.2.3 方差和标准差 34

3.2.4 离散系数 35

3.2.5 SPSS 20的离散程度分析 36

3.3 分布形态分析 37

3.3.1 偏态系数 37

3.3.2 峰度系数 38

3.3.3 SPSS 20的分布形态分析 39

思考与练习 41

第4章 假设检验 43

4.1 假设检验的一般问题 43

4.1.1 小概率原理 43

4.1.2 假设检验的一般步骤 44

4.1.3 假设检验的两类错误 45

4.1.4 双侧检验和单侧检验 46

4.1.5 p值 48

4.2 单一总体参数的假设检验 48

4.2.1 总体均值的假设检验 49

4.2.2 SPSS 20的单样本t检验 52

4.3 两个总体参数的假设检验 53

4.3.1 两个总体均值之差的假设检验 53

4.3.2 两个总体方差之比的假设检验 54

4.3.3 独立样本t检验与辨别模型 55

4.3.4 SPSS 20的独立样本t检验 55

思考与练习 58

第5章 方差分析 59

5.1 方差分析的一般问题 59

5.1.1 方差分析的基本原理 59

5.1.2 方差分析的基本假定 61

5.2 单因素方差分析 61

5.2.1 单因素方差分析的步骤 61

5.2.2 方差分析表 65

5.2.3 SPSS 20的单因素方差分析 66

5.3 方差分析中的多重比较 67

5.3.1 最小显著性差异法 67

5.3.2 SPSS 20的最小显著性差异法 69

5.4 双因素方差分析 70

5.4.1 无交互作用的双因素方差分析 70

5.4.2 SPSS 20的双因素方差分析 74

思考与练习 76

第6章 相关分析与回归分析 77

6.1 相关分析 77

6.1.1 相关关系的概念 77

6.1.2 相关关系的度量 78

6.1.3 SPSS 20的散点图绘制 81

6.1.4 SPSS 20的相关分析 82

6.2 一元线性回归 85

6.2.1 一元线性回归模型 85

6.2.2 一元线性回归模型的最小二乘估计 86

6.2.3 一元线性回归模型的拟合优度 87

6.2.4 一元线性回归模型的显著性检验 89

6.2.5 SPSS 20的一元线性回归分析 91

6.3 多元线性回归 94

6.3.1 多元线性回归模型 94

6.3.2 多元线性回归的最小二乘估计 94

6.3.3 高斯-马尔可夫定理 95

6.3.4 多元线性回归模型的拟合优度 95

6.3.5 多元线性回归模型的显著性检验 96

6.3.6 SPSS 20的多元线性回归分析 97

思考与练习 101

第7章 模型诊断 102

7.1 逐步回归分析 102

7.1.1 逐步回归模型 102

7.1.2 逐步回归分析筛选自变量 103

7.1.3 SPSS 20的逐步回归分析 105

7.2 多重共线性诊断 107

7.2.1 多重共线性 107

7.2.2 多重共线性的检验和处理 108

7.2.3 SPSS 20的多重共线性诊断 109

7.3 异方差诊断 114

7.3.1 异方差 114

7.3.2 加权最小二乘估计 115

7.3.3 SPSS 20的加权最小二乘估计 116

7.4 序列相关诊断 120

7.4.1 序列相关 120

7.4.2 SPSS 20的序列相关诊断 122

思考与练习 125

第8章 识别模型分析 126

8.1 财务欺诈的概念与成因 126

8.1.1 财务欺诈的基本概念 126

8.1.2 财务欺诈的成因理论 127

8.2 SPSS 20与Tobit模型 130

8.2.1 经济学家Tobin 130

8.2.2 Tobit模型 130

8.2.3 SPSS 20的Tobit模型分析 131

8.3 Logistic模型分析 134

8.3.1 Logistic模型 134

8.3.2 SPSS 20的Logistic模型分析 135

思考与练习 139

第9章 投资分析模型 140

9.1 资本资产定价模型 140

9.1.1 CAPM概述 140

9.1.2 CAPM回归模型的代理指标 141

9.1.3 CAPM与市场中性策略 143

9.1.4 SPSS 20的CAPM分析 143

9.2 投资组合业绩评价 146

9.2.1 夏普指数 146

9.2.2 特雷诺指数 147

9.2.3 詹森指数 147

9.2.4 SPSS 20的投资组合业绩评价分析 147

9.3 投资组合选择能力评价 149

9.3.1 T-M模型 149

9.3.2 H-M模型 150

9.3.3 C-L模型 150

9.3.4 SPSS 20的投资组合选择能力分析 151

思考与练习 156

第10章 生产函数 158

10.1 C-D生产函数 158

10.1.1 C-D生产函数的提出 158

10.1.2 C-D生产函数的技术特征 159

10.2 C-D生产函数的回归模型 160

10.2.1 非线性回归的线性化处理 160

10.2.2 C-D生产函数回归模型的线性化 161

10.2.3 SPSS 20的C-D生产函数回归分析 161

思考与练习 163

第11章 系统聚类分析和主成分分析 164

11.1 系统聚类分析 164

11.1.1 系统聚类模型 164

11.1.2 SPSS 20的系统聚类分析 165

11.2 主成分分析 169

11.2.1 主成分模型 169

11.2.2 SPSS 20的主成分分析 171

思考与练习 175

参考文献 176