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目录1

第1章　SPSS 11.0的简介与安装1

1.1 SPSS的启动与界面2

1.2 SPSS的菜单栏3

1.3 SPSS的工具栏4

1.4 SPSS的帮助系统6

1.4.1 Topics［主题帮助］7

1.4.2 Tutorial（在线指南）9

1.4.3 Statistics Coach［统计分析指导］10

1.4.4　Contextual Help［内容帮助］11

1.5　SPSS 11.0的安装12

第2章　SPSS数据的基本操作16

2.1 打开一个数据文件17

2.2 数据的编辑19

2.2.1 数据编辑窗口19

2.2.2 数据的输入20

2.2.3 数据的修改22

2.3 数据文件的保存和调用23

2.3.1 数据文件的保存23

2.3.2 数据文件的调用26

第3章 收集数据的问题28

3.1　收集数据的方式29

3.2 统计调查29

3.2.1 提问30

3.2.2　时间的测量31

3.2.3 选择被调查者32

3.2.4　抽取样本33

3.3　实验设计34

3.3.1　随机分配35

3.3.2　如何使误差最小36

第4章　数据的频数分析38

4.1　频数和频数表39

4.1.1　频数和频数表39

4.1.2　百分比、有效值百分比、累积百分比40

4.1.3　频数表的行排序41

4.2　反映频数分布的图示42

4.2.1　饼形图42

4.2.2　条形图43

4.2.3　直方图44

4.3.2 中位数45

4.3.1　众数45

4.3　从频数表中还可以得到什么45

4.3.3　百分点46

4.4　在SPSS中进行频数分析46

第5章　数据的描述性统计52

5.1　描述集中趋势53

5.1.1　测量尺度53

5.1.2　众数、中位数和算术平均值55

5.1.3　众数、中位数和均值的比较55

5.2　描述离散趋势56

5.2.1　极差和四分位差57

5.2.2　方差和标准差58

5.2.3　标准差系数59

5.3　数据的标准化59

5.4　在SPSS中进行描述性统计61

第6章　数据的组间比较64

6.1　变量的组和分组65

6.2　分组比较的两种情况66

6.2.1　用一个自变量进行分组66

6.2.2　多个自变量分层的分组67

6.3　在SPSS中进行组间比较70

第7章　探索数据的分布74

7.1　探索数据分布75

7.2　利用统计图探索数据79

7.2.1　盒须图79

7.2.2　茎叶图80

7.3　在SPSS中进行数据探索82

第8章　变量联合的交互分析88

8.1.1 交互分类89

8.1 交互分类与交互表89

8.1.2 交互表90

8.1.3　列百分比与行百分比91

8.2　利用条形图进行交互分析93

8.3　添加控制变量95

8.4　在SPSS中进行交互分析96

第9章　散点图的绘制102

9.1 散点图的类型及意义103

9.1.1　简单散点图103

9.1.2　向日葵散点图106

9.1.3　矩阵散点图107

9.1.4　重叠散点图108

9.1.5　三维散点图110

9.1.6　旋转三维散点图112

9.2　在SPSS中绘制散点图113

9.2.1　简单散点图的设置113

9.2.2　矩阵散点图的设置116

9.2.3　重叠散点图的设置117

9.2.4 维散点图的设置118

9.3　编辑散点图119

9.3.1　散点图的选项120

9.3.2　标识和定位选定的观测量123

9.3.3　旋转三维散点图125

第10章　评价抽样结果126

10.1　参数、统计量和抽样分布127

10.1.1　抽样分布127

10.1.2　样本量对抽样分布的影响129

10.2　二项分布检验130

10.3　在SPSS中进行二项分布检验131

第11章　正态分布和假设检验134

11.1　正态分布的形状、定义和性质135

11.1.1　正态分布的形状和定义135

11.1.2　态分布的性质136

11.2　标准分和标准正态分布138

11.3　均值的分布和中心极限定理139

11.4　假设检验的原理140

11.5　在SPSS 中如何用图形判断样本的正态性142

第12章　单样本T检验144

12.1　T分布与单样本均值检验145

12.1.1 T分布145

12.1.2 单样本的T检验147

12.2 假设检验中的基本概念148

12.2.1 统计假设149

12.2.2 置信区间和置信度151

12.2.3 待检验值与给定常数间的差值的检验153

12.3 在SPSS中进行单样本T检验154

第13章　配对样本的T检验157

13.1　什么是配对样本158

13.2　检验配对样本的两种方法159

13.2.1　利用单样本的T检验进行配对样本的检验159

13.2.2　配对样本的T检验162

13.3　在SPSS中对配对样本进行T检验165

第14章　双独立样本均值的T检验168

14.1.1　从一个例子开始169

14.1　双独立样本与均值差异169

14.1.2　如何推论到总体171

14.2　在SPSS中进行双独立样本T检验的操作173

第15章　一元方差分析177

15.1　方差分析的概念、思路和方法178

15.1.1　方差分析的引入178

15.1.2　方差分析的思路179

15.1.3　方差分析的原理和方法181

15.1.4　方差分析的基本假设182

15.2　一元方差分析的具体过程183

15.2.1　方差分析的基本假设183

15.2.2　方差分析的数据检查185

15.2.3　一元方差分析表187

15.2.4　多重比较187

15.3.1　进行一元方差分析和多重比较的操作188

15.3　在SPSS中进行一元方差分析188

15.3.2　在各组方差不等时进行一元方差分析194

第16章　二因素方差分析196

16.1 从单因素方差分析到二因素方差分析197

16.2　二因素方差分析实例分析200

16.2.1 数据检查200

16.2.2　有交互效应的二因素方差分析204

16.2.3　没有交互效应下的方差分析205

16.2.4　确定组别之间的差异206

16.3　在SPSS中进行二因素方差分析206

第17章 比较频数的观测值和期望值212

17.1 列联表的结构和X2检验213

17.1.1　频数、频率和概率213

17.1.2　联合分布和边缘分布214

17.1.3　频数的期望值和X2检验215

17.2　用SPSS进行列联分析216

第18章　非参数检验224

18.1　什么是非参数检验225

18.2　单样本非参数检验226

18.3　成对样本非参数检验——解决成对样本T检验的假设问题234

18.4 独立样本非参数检验——解决独立样本T检验的假设问题236

18.5 多独立样本非参数检验——解决单因素方差分析的假设问题240

第19章　测量关联强度243

19.1　关联强度的意义244

19.2　定类变量关联强度的测量指标246

19.2.1　基于X2的测量指标246

19.2.2　什么是PRE性质＊247

19.3.1　同序对与逆序对250

19.3　定序变量关联强度的测量指标250

19.3.2　Gamma系数251

19.3.3　tau系数252

19.4　如何在SPSS中计算关联强度252

19.5　其他测量指标255

19.5.1　一致性测量255

19.5.2　基于相关的测量指标256

第20章　一元线性回归与相关258

20.1 “回归”和一元线性回归259

20.1.1 “回归”一词的由来以及一元线性回归的定义259

20.1.2　回归分析的特点261

20.2　回归参数的估计和解释261

20.2.1　从Forbes的数据开始262

20.2.2　最小二乘法和最佳回归直线263

20.2.3　回归参数的意义和标准化的回归系数265

20.3 回归方程的评价和Pearson R267

20.3.1　三种平方和以及回归分析的PRE性质267

20.3.2　回归分析的评价和检验269

20.3.3 R2值的大小与散点的分布情况以及若干需要注意的问题271

20.4　在SPSS中进行一元线性回归分析273

第21章 回归方程的假设检验281

21.1　线性回归的基本假设282

21.1.1　样本回归直线和总体回归直线282

21.1.2　线性回归的基本假设283

21.2　回归方程的假设检验285

21.3　利用回归方程进行预测287

21.3.1　预测均值289

21.3.2　预测个体观测值292

21.3.3　在SPSS中如何得到预测值293

第22章　残差分析296

22.1 基本概念297

22.1.1　标准化残差（Standardized Residuals）297

22.1.2　学生残差（Studentized Residuals）297

22.1.3　为什么要进行残差分析299

22.2　残差分析的内容和方法299

22.2.1　检查残差的正态性299

22.2.2　检验等方差性302

22.2.3　检验独立性303

22.2.4　检验线性关系304

22.3　异常值对于回归方程的影响306

第23章　建立多元回归模型308

23.1 一元线性回归的回顾与扩展309

23.2　多元线性回归方程的评价与检验312

23.2.1　多元线性回归方程的评价313

23.2.2　多元线性回归方程的检验314

23.3　多元线性回归系数的解释318

23.4　在SPSS中进行多元线性回归分析318

第24章　多元回归模型的诊断323

24.1　多元回归分析的基本假设324

24.2　多元线性回归的残差分析325

24.2.1　检查正态性假设326

24.2.2　检查等方差性和线性假设329

24.3　异常值的识别及其影响的度量333

附录A　标准正态分布337

附录B　双边T分布表338