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第1章 SPSS的基本功能与统计方法的选择 1

1.1 SPSS主要功能概述 2

1.1.1 SPSS的主菜单简介 2

1.1.2 SPSS的主要统计分析功能 3

1.1.3 SPSS的菜单与应用统计分析工作的主要步骤的对应关系 4

1.2研究设计 6

1.2.1研究指标的选择与设计 7

1.2.2研究对象的确定 7

1.2.3抽样设计 8

1.2.4样本容量的确定 9

1.2.5实验设计中用到的一些基本术语 10

1.2.6常用的实验设计 11

1.2.7在研究设计中的统计分析预案 13

1.2.8在研究设计中需要用到SPSS中的子菜单、过程和程序 15

1.3整理数据资料 15

1.3.1在SPSS中建立数据文件 15

1.3.2在SPSS中读取数据文件 16

1.3.3在SPSS中合并数据文件 16

1.4分析数据资料 17

1.4.1研究目的是对数据资料作一般性描述 17

1.4.2研究目的是对不同总体在相同指标上是否有差异进行推断 23

1.4.3研究目的是检查两个或多个变量之间的关联或相关 25

1.4.4研究目的是缩减指标 26

第2章 数据资料的整理与描述 28

2.1 SPSS数据文件的制作 28

2.1.1统计资料的类型与变量类型、测度类型的对应关系 29

2.1.2建立调查问卷的数据文件 32

2.1.3将EXCEL中建立的数据文件变成SPSS中数据文件 40

2.1.4数据文件的合并 43

2.1.5数据文件的转置和重新构建 48

2.1.6其他特殊数据文件的建立 53

2.2数据资料的整理：频数分布表的制作 59

2.2.1定性数据资料频数分布表的制作 59

2.2.2定量数据资料频数分布表的制作 60

2.3数据资料的描述 65

2.3.1统计图 65

2.3.2统计表 80

2.3.3统计量 84

2.3.4分布形态 97

2.4探索分析 99

2.4.1探究分析的意义 99

2.4.2实例分析 99

2.5计算派生指标 110

2.6排名 111

2.7分析多重应答集 113

2.7.1多选题的处理 113

2.7.2排序题的处理 117

第3章 常见的几种概率分布 121

3.1事件和概率 121

3.1.1事件 121

3.1.2事件之间的关系和运算 122

3.1.3事件的频率和概率 123

3.2随机变量和概率分布 126

3.2.1随机变量 126

3.2.2离散型随机变量的概率分布 127

3.2.3连续型随机变量的分布 135

第4章 参数估计 153

4.1参数的点估计 153

4.1.1参数的矩估计法 154

4.1.2参数的极大似然估计法 159

4.1.3估计量的评选标准 162

4.2参数的区间估计 167

4.2.1区间估计的概念 167

4.2.2正态总体均值的置信区间 168

4.2.3正态总体方差的置信区间 171

4.2.4两个正态总体均值差和方差比的区间估计 173

4.2.5非正态总体参数的近似区间估计 182

4.2.6其他总体参数及参数的区间估计 186

4.2.7估计值的误差限及估计精度 190

第5章 几种常用的概率抽样方法 193

5.1抽样概述 193

5.2简单随机抽样 194

5.2.1样本容量的确定 195

5.2.2简单随机抽样过程 199

5.2.3简单随机抽样的估计 213

5.3系统随机抽样 224

5.3.1系统随机抽样概述 224

5.3.2系统随机抽样在SPSS中的实现 224

5.3.3系统随机抽样的估计 225

5.4 PPS抽样 227

5.4.1 PPS抽样概述 227

5.4.2 PPS抽样在SPSS中的实现 227

5.4.3 PPS抽样的估计 231

5.5 PPS Brewer抽样 232

5.5.1 PPS Brewer抽样概述 232

5.5.2 PPS Brewer抽样在SPSS中实现 233

5.5.3 PPS Brewer抽样的估计 236

5.6分层随机抽样 237

5.6.1样本容量的确定 237

5.6.2分层随机抽样过程 239

5.6.3分层随机抽样的估计 242

5.7整群抽样 244

5.7.1整群抽样概述 244

5.7.2整群抽样在SPSS中的实现 245

5.7.3整群抽样的估计 245

5.7.4整群抽样的实例分析 246

5.8多阶抽样 248

5.8.1多阶抽样概述 248

5.8.2多阶抽样实例分析 249

第6章 假设检验 255

6.1假设检验概述 255

6.1.1何谓统计假设 255

6.1.2可否直接根据试验结果数据值大小来做出拒绝或不拒绝统计假设的结论 255

6.1.3何谓统计检验 259

6.1.4假设检验的种类 260

6.1.5假设检验中易犯的两类错误 261

6.2一元正态总体均值差异的显著性检验 262

6.2.1单样本t检验 262

6.2.2独立样本t检验 264

6.2.3配对样本t检验 270

6.2.4单因素方差分析 274

6.3多元正态总体均值差异的显著性检验 292

6.3.1多元正态分布基本概述 292

6.3.2多元正态总体均值差异的检验方法 294

6.3.3多个协方差阵相等检验—Box’s M检验 296

6.3.4随机误差的独立性检验—Bartlett球型检验 297

6.3.5实例分析 298

6.4非正态总体参数的假设检验 303

6.4.1非正态总体的均值检验 303

6.4.2指数分布总体参数的检验 306

第7章 非参数假设检验 308

7.1二项分布检验 308

7.1.1二项分布检验概述 308

7.1.2二项分布检验实例分析 308

7.2卡方拟合分布检验 310

7.2.1对多项分布各项概率已知时卡方拟合分布检验 310

7.2.2对多项分布各项概率未知时的卡方拟合分布检验 313

7.3序列随机性的游程检验 317

7.3.1游程检验概述 317

7.4柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 322

7.4.1柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验基本概述 322

7.4.2实例分析 323

7.5两个独立样本的检验 324

7.5.1曼-惠特尼U检验和威尔科克森秩和检验 325

7.5.2柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验Z检验 328

7.5.3摩西极端值反应检验 330

7.5.4沃尔德-乌尔夫威兹游程检验 332

7.6多个独立样本的检验 333

7.6.1克鲁斯卡-沃里斯H检验 334

7.6.2中位数检验 336

7.6.3乔卡契尔-特普斯特拉检验 338

7.7两个相关样本检验 340

7.7.1威尔科克森检验 340

7.7.2符号检验 342

7.7.3麦内玛检验 344

7.7.4边缘同质检验 345

7.8多个相关样本检验 347

7.8.1弗里德曼检验 347

7.8.2肯德尔调和系数（Kendall’s W）检验 349

7.8.3克科伦Q检验 351

7.9交叉表资料的检验 352

7.9.1二维交叉表资料的独立性检验 354

7.9.2多维交叉表资料的条件独立性和齐性检验 393

第8章 多因素方差分析和协方差分析 402

8.1单因变量单因素嵌套设计中的方差分析 403

8.1.1单因变量单因素嵌套设计的基本概述 403

8.1.2单因变量单因素嵌套设计实例分析 405

8.2单因变量单因素随机区组设计中的方差分析 410

8.2.1单因变量单因素随机区组设计的基本概述 410

8.2.2单因变量单因素随机区组设计实例分析 412

8.3单因变量多因素试验的方差分析 416

8.3.1单因变量双因素完全随机试验的方差分析 416

8.3.2单因变量三因素完全随机试验的方差分析 449

8.4单因变量协方差分析 468

8.4.1单因变量协方差分析基本概述 468

8.4.2单因变量协方差分析的实例分析 470

8.5重复测量资料的方差分析 472

8.5.1重复测量资料方差分析的基本概述 472

8.5.2重复测量资料实例分析 476

第9章 正交试验设计与数据分析方法 481

9.1正交试验设计方法的优点和特点 482

9.1.1正交表 482

9.1.2正交试验设计方法 485

9.2正交试验设计的基本步骤 488

9.3正交试验设计实例 489

9.4正交试验设计的极差分析 497

9.4.1极差分析的基本步骤 497

9.4.2极差分析法的实例分析 4497

9.5正交试验设计的方差分析 511

9.5.1正交试验设计方差分析的基本原理 511

9.5.2正交试验设计方差分析实例 512

第10章 相关与回归分析 515

10.1线性与趋势性相关分析 515

10.1.1 Pearson（皮尔逊）相关系数 516

10.1.2 Spearman（斯皮尔曼）秩相关 520

10.1.3 Kendall’s tau-b（肯德尔τ-b）相关系数 523

10.2偏相关分析 526

10.2.1偏相关的概念 526

10.2.2偏相关实例分析 527

10.3距离分析 528

10.3.1距离分析概述 528

10.3.2距离分析的实例分析 536

10.4典型相关 539

10.4.1典型相关分析的数学模型 540

10.4.2典型相关系数的检验 541

10.4.3冗余测度 542

10.4.4实例分析 543

10.5线性回归分析 551

10.5.1线性回归分析概述 551

10.5.2一元线性回归分析 552

10.5.3曲线估计-一元非线性回归 577

10.5.4多元线性回归分析 588

10.6逻辑斯蒂回归分析 607

10.6.1逻辑斯蒂回归分析概述 607

10.6.2二元逻辑斯蒂回归分析 607

10.6.3多项逻辑斯蒂回归分析 615

第11章 聚类分析与判别分析 625

11.1聚类分析 625

11.1.1聚类分析的作用 625

11.1.2聚类分析中常用的统计量 626

11.1.3系统聚类法 626

11.1.4典型指标的选择 637

11.1.5动态聚类分析 638

11.1.6判别分析 642

第12章 主成分分析、因子分析与对应分析 665

12.1主成分分析 665

12.1.1主成分分析及其基本思想 665

12.1.2主成分分析的数学模型及求法 666

12.1.3主成分的性质 668

12.1.4主成分的应用及其注意点 668

12.1.5主成分实例分析 669

12.2因子分析 673

12.2.1因子分析的数学模型及模型系数的统计意义 673

12.2.2因子载荷矩阵的估计 675

12.2.3因子旋转 676

12.2.4因子得分 679

12.2.5实例分析 680

12.3对应分析 685

12.3.1对应分析的基本原理 685

12.3.2对应分析实例分析 689

参考文献 700