第 1章 數(shù)據(jù)分析與SPSS軟件概述　1 學(xué)習(xí)目標　1 知識框架　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　11 知識框架　11 2.1　數(shù)據(jù)的獲取與軟件實現(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)的整理與軟件實現(xiàn)　32 2.4.1　數(shù)據(jù)的分類匯總　32 2.4.2　個案子集的選取　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)計分析與SPSS實現(xiàn)　39 學(xué)習(xí)目標　39 知識框架　39 3.1　連續(xù)變量描述統(tǒng)計分析　39 3.1.1　集中趨勢描述　40 3.1.2　離散趨勢描述　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　案例詳解及軟件實現(xiàn)　42 3.2　分類變量描述統(tǒng)計分析　48 3.2.1　交叉列聯(lián)表分析　48 3.2.2　多選項分析　49 3.2.3　案例詳解及軟件實現(xiàn)　49 習(xí)題　58 案例分析題　59 第4章　參數(shù)檢驗與SPSS實現(xiàn)　61 學(xué)習(xí)目標　61 知識框架　61 4.1　Means過程　62 4.1.1　Means過程計算原理　62 4.1.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　62 4.2　單樣本T檢驗　64 4.2.1　檢驗原理和步驟　64 4.2.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　64 4.3　兩獨立樣本T檢驗　66 4.3.1　檢驗原理和步驟　66 4.3.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　67 4.4　兩配對樣本T檢驗　70 4.4.1　檢驗原理和步驟　70 4.4.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　70 習(xí)題　73 案例分析題　74 第5章　方差分析與SPSS實現(xiàn)　75 學(xué)習(xí)目標　75 知識框架　75 5.1　單因素方差分析　75 5.1.1　推斷原理和檢驗步驟　76 5.1.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　77 5.2　多因素方差分析　81 5.2.1　推斷原理和檢驗步驟　81 5.2.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　83 5.3　協(xié)方差分析　88 5.3.1　推斷原理和檢驗步驟　88 5.3.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　89 習(xí)題　91 案例分析題　92 第6章　非參數(shù)檢驗與SPSS實現(xiàn)　95 學(xué)習(xí)目標　95 知識框架　95 6.1　兩配對樣本非參數(shù)檢驗　96 6.1.1　適用條件和檢驗方法　96 6.1.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　97 6.2　多配對樣本非參數(shù)檢驗　101 6.2.1　適用條件和檢驗方法　101 6.2.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　102 6.3　兩獨立樣本非參數(shù)檢驗　105 6.3.1　適用條件和檢驗方法　106 6.3.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　108 6.4　多獨立樣本非參數(shù)檢驗　110 6.4.1　適用條件和檢驗方法　111 6.4.2　案例詳解及軟件實現(xiàn)　112 習(xí)題　115 案例分析題　116 第7章　相關(guān)分析與SPSS實現(xiàn)　118 學(xué)習(xí)目標　118 知識框架　118 7.1　二元變量相關(guān)分析　118 7.1.1　散點圖和相關(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　案例詳解及軟件實現(xiàn)　127 習(xí)題　128 案例分析題　129 第8章　回歸分析與SPSS實現(xiàn)　130 學(xué)習(xí)目標　130 知識框架　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　案例詳解及軟件實現(xiàn)　139 8.2　曲線回歸分析　146 8.2.1　常見曲線回歸模型　147 8.2.2　案例詳解及軟件實現(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　153 8.3.3　案例詳解及軟件實現(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實現(xiàn)　166 學(xué)習(xí)目標　166 知識框架　166 9.1　系統(tǒng)聚類分析　167 9.1.1　樣本間親疏程度測度方法　167 9.1.2　類間親疏程度測度方法　169 9.1.3　案例詳解及軟件實現(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　案例詳解及軟件實現(xiàn)　182 習(xí)題　190 案例分析題　191 第　10章 因子分析與SPSS實現(xiàn)　194 學(xué)習(xí)目標　194 知識框架　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　因子得分的計算　199 10.5　案例詳解及軟件實現(xiàn)　199 習(xí)題　207 案例分析題　208 參考文獻　211