第1篇 SPSS概述
第1章 SPSS Statistics17.0基礎(chǔ) 2
1.1 SPSS簡介 2
1.1.1 SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展 2
1.1.2 SPSS 17.0的新特性 3
1.1.3 SPSS與其他常用統(tǒng)計軟件比較 3
1.1.4 SPSS的主要應(yīng)用領(lǐng)域簡介 4
1.2 SPSS 17.0窗口簡介 4
1.2.1 數(shù)據(jù)編輯窗口SPSS Statistics Data Editor 4
1.2.2 結(jié)果瀏覽窗口（SPSS Statistics Viewer） 7
1.2.3 程序編輯窗口SPSS Statistics
Syntax Editor 10
1.2.4 VBs宏程序編輯窗口Script 10
1.3 SPSS 17.0的幫助系統(tǒng) 11
1.3.1 對話框上的Help按鈕 11
1.3.2 主題詞獲得幫助——Topics過程 11
1.3.3 新手入門——Tutorial過程 12
1.3.4 實(shí)例學(xué)習(xí)——Case Studies過程 13
1.3.5 統(tǒng)計教練——Statistics Coach過程 13
1.3.6 語法指南——Command Syntax Reference過程 14

1.3.7 算法介紹——Algorithms過程 14
1.3.8 訪問SPSS官方主頁 15
1.4 本章小結(jié) 15
第2篇 數(shù)據(jù)文件的建立與整理
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的
建立與編輯 18
2.1 變量定義與數(shù)據(jù)輸入 18
2.1.1 定義新變量 18
2.1.2 數(shù)據(jù)的錄入與編輯 22
2.2 數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建與保存
——File菜單詳解 22
2.2.1 新建SPSS數(shù)據(jù)文件 22
2.2.2 導(dǎo)入其他類型數(shù)據(jù)文件 22
2.2.3 保存數(shù)據(jù)文件 25
2.2.4 File菜單的其他命令 26
2.3 數(shù)據(jù)文件的編輯與管理——Edit/Utilities菜單詳解 27
2.3.1 Edit菜單詳解 27
2.3.2 Utilities菜單詳解 29
2.4 本章小結(jié) 31

第3章 SPSS數(shù)據(jù)文件的整理 32
3.1 數(shù)據(jù)文件整理概述 32
3.1.1 數(shù)據(jù)文件的整理在實(shí)際工作中的
重要性 32
3.1.2 一個數(shù)據(jù)文件整理的案例 32
3.2 數(shù)據(jù)文件的整理——Data菜單詳解 33
3.2.1 觀測量排序——Sort Case過程 33
3.2.2 數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)置——Transpose
過程 34
3.2.3 數(shù)據(jù)格式重排——Restructure
過程 35
3.2.4 數(shù)據(jù)文件合并——Merge File
子菜單 37
3.2.5 數(shù)據(jù)分類匯總——Aggregate
過程 41
3.2.6 數(shù)據(jù)文件的拆分——Split File
過程 44
3.2.7 選擇觀測量——Select Cases
過程 46
3.2.8 觀測量加權(quán)——Weight Cases
過程 48
3.2.9 Data菜單其他過程簡介 49
3.3 變量的變換和計算——Transform
菜單詳解 49
3.3.1 變量計算——Compute Variable
過程 49
3.3.2 變量值標(biāo)識——Count Values
within Cases過程 52
3.3.3 變量重新賦值——Recode into
Same Variables/ Recode Into
Different Variables過程 54
3.3.4 變量值秩排序——Rank Cases
過程 57
3.3.5 Transform菜單其他過程簡介 60
3.4 本章小結(jié) 60
第4章 SPSS統(tǒng)計圖形 61
4.1 統(tǒng)計圖形概述 61
4.1.1 Graph菜單簡介 61
4.1.2 常用統(tǒng)計圖形簡介 65
4.2 常見統(tǒng)計圖形 66
4.2.1 條形圖（Bar Charts） 66
4.2.2 線圖（Line Charts） 73
4.2.3 面積圖（Area Charts） 75
4.2.4 餅圖（Pie Charts） 75
4.2.5 高低圖（High-Low Charts） 76
4.2.6 帕累托圖（Pareto Charts） 77
4.2.7 質(zhì)量控制圖（Control Charts） 79
4.2.8 箱圖（Boxplot）與誤差條圖
（Error Bar） 80
4.2.9 金字塔圖（Population Pyramid） 81
4.2.10 散點(diǎn)圖（Scatter/Dot） 83
4.2.11 直方圖（Histogram） 83
4.2.12 P-P圖&Q-Q圖 85
4.2.13 ROC曲線 87
4.2.14 時間序列圖
（Time Series Charts） 89
4.3 SPSS圖形編輯 93
4.3.1 圖形編輯概述 93
4.3.2 圖形基本設(shè)定——Edit菜單 94
4.3.3 圖形高級設(shè)定——Options菜單&Elements菜單 95
4.4 交互式統(tǒng)計圖形 97
4.4.1 交互式統(tǒng)計圖形概述 97
4.4.2 交互式條圖的界面 97
4.4.3 交互式條圖實(shí)例 99
4.5 本章小結(jié) 100
第5章 SPSS報表 101
5.1 簡單記錄報表——Reports子菜單 101
5.1.1 在線分析處理——OLAP過程 101
5.1.2 觀測量匯總——Case Summaries
過程 105
5.1.3 生成商務(wù)報表——Report
Summaries in Rows/Columns過程 108
5.2 高級報表——Tables子菜單 115
5.2.1 定義復(fù)選變量集——Multiple Response Sets過程 115
5.2.2 定制報表——Custom Tables
過程 117
5.3 本章小結(jié) 122
第3篇 統(tǒng)計分析
第6章 描述性統(tǒng)計分析 124
6.1 描述性統(tǒng)計量 124
6.1.1 描述性統(tǒng)計量 124
6.1.2 Descriptive Statistics子菜單
概述 125
6.2 頻數(shù)分布表分析——Frequencies
過程 126
6.2.1 Frequencies過程的操作界面 126
6.2.2 引例 128
6.3 最基礎(chǔ)的統(tǒng)計量分析——
Descriptive過程 130
6.3.1 Descriptive過程的操作界面 130
6.3.2 引例及結(jié)果解釋 131
6.4 探索性分析——Explore過程 131
6.4.1 Explore過程的操作界面 132
6.4.2 引例及結(jié)果解釋 133
6.5 列聯(lián)表分析——Crosstabs過程 139
6.5.1 Crosstabs過程的操作界面 139
6.5.2 引例 142
6.5.3 結(jié)果解釋 143
6.6 相對比描述——Ratio過程 144
6.6.1 Ratio過程的操作界面 144
6.6.2 引例及結(jié)果解釋 146
6.7 本章小結(jié) 148
第7章 均值比較與t檢驗(yàn) 149
7.1 t檢驗(yàn)簡介 149
7.1.1 t檢驗(yàn)的概念及一般步驟 149
7.1.2 t檢驗(yàn)的類型 149
7.2 均值描述——Means過程 150
7.2.1 Means過程的操作界面 150
7.2.2 引例及結(jié)果解釋 152
7.2.3 分組變量的層次說明 153
7.3 單樣本t檢驗(yàn)——
One-Sample T Test過程 154
7.3.1 單樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 154
7.3.2 One-Sample T Test過程的
操作界面 155
7.3.3 引例及結(jié)果解釋 155
7.4 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)——Independent-Sample T Test過程 156
7.4.1 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 157
7.4.2 Independent-Sample T Test
過程的操作界面 157
7.4.3 引例及結(jié)果解釋 159
7.5 配對樣本t檢驗(yàn)——
Paired-Sample T Test過程 160
7.5.1 配對樣本t檢驗(yàn)一般步驟 160
7.5.2 Paired-Sample T Test過程的
操作界面 161
7.5.3 引例及結(jié)果解釋 162
7.6 本章小結(jié) 163
第8章 方差分析 164
8.1 方差分析簡介 164
8.1.1 方差分析的提出 164
8.1.2 方差分析的基本概念 164
8.1.3 方差分析的類型 165
8.2 單因素方差分析——
One-Way ANOVA過程 166
8.2.1 單因素方差分析簡介 166
8.2.2 One-Way ANOVA過程的
操作界面 167
8.2.3 引例及結(jié)果解釋 169
8.3 多因素方差分析——
Univariate過程（1） 172
8.3.1 多因素方差分析簡介 172
8.3.2 Univariate過程的操作界面 175
8.3.3 引例及結(jié)果解釋 180
8.4 協(xié)方差分析——
Univariate過程（2） 183
8.4.1 協(xié)方差分析簡介 183
8.4.2 引例及結(jié)果解釋 184
8.4.3 小結(jié) 189
8.5 本章小結(jié) 189
第9章 相關(guān)分析 190
9.1 相關(guān)分析簡介 190
9.1.1 相關(guān)分析的概念 190
9.1.2 Correlate子菜單概述 191
9.2 兩變量相關(guān)分析——Bivariate過程 191
9.2.1 兩變量相關(guān)分析簡介 191
9.2.2 Bivariate過程的操作界面 193
9.2.3 引例及結(jié)果解釋 194
9.3 偏相關(guān)分析——Partial過程 197
9.3.1 偏相關(guān)分析簡介 197
9.3.2 Partial過程的操作界面 198
9.3.3 引例及結(jié)果解釋 199
9.4 距離分析——Distances過程 201
9.4.1 距離分析簡介 201
9.4.2 Distances過程的操作界面 201
9.4.3 引例及結(jié)果解釋 205
9.5 本章小結(jié) 206
第10章 回歸分析 207
10.1 回歸分析簡介 207
10.1.1 回歸分析的概念 207
10.1.2 回歸分析的應(yīng)用 208
10.1.3 回歸分析的類型 208
10.1.4 回歸分析的一般步驟 209
10.2 線性回歸——Linear過程 210
10.2.1 線性回歸簡介 210
10.2.2 Linear過程的操作界面 212
10.2.3 一元線性回歸的例子 217
10.2.4 多元線性回歸的例子 220
10.2.5 小結(jié) 224
10.3 曲線擬合——Curve Estimation
過程 225
10.3.1 曲線擬合簡介 225
10.3.2 Curve Estimation過程的操作
界面 225
10.3.3 引例及結(jié)果解釋 227
10.4 二分類變量Logistic回歸——
Binary Logistic過程 230
10.4.1 Logistic回歸簡介 230
10.4.2 Binary Logistic過程的操作
界面 231
10.4.3 引例及結(jié)果解釋 234
10.4.4 小結(jié) 238
10.5 非線性回歸——Nonlinear過程 239
10.5.1 非線性回歸簡介 239
10.5.2 Nonlinear過程的操作界面 239
10.5.3 引例及結(jié)果解釋 243
10.5.4 小結(jié) 246
10.6 本章小結(jié) 246
第11章 聚類分析與判別分析 248
11.1 聚類分析與判別分析相關(guān)原理
簡介 248
11.1.1 聚類分析 248
11.1.2 判別分析 248
11.2 K-均值聚類分析——
K-means Cluster過程 249
11.2.1 K-均值聚類法基本原理 249
11.2.2 K-means Cluster過程界面
操作介紹 249
11.2.3 引例及結(jié)果解釋 252
11.3 系統(tǒng)聚類法——Hierarchical Cluster
過程 254
11.3.1 系統(tǒng)聚類法基本原理 254
11.3.2 Hierarchical Cluster過程界面
操作介紹 254
11.3.3 引例及結(jié)果解釋 257
11.4 兩步聚類法——TwoStep Cluster
過程 263
11.4.1 兩步聚類法基本原理 263
11.4.2 TwoStep Cluster過程界面
操作介紹 264
11.4.3 引例及結(jié)果解釋 266
11.5 判別分析——Discriminant過程 272
11.5.1 判別分析基本原理 272
11.5.2 Discriminant過程界面
操作介紹 273
11.5.3 引例及結(jié)果解釋 276
11.6 本章小結(jié) 280
第12章 因子分析與對應(yīng)分析 281
12.1 因子分析——Factor Analysis過程 281
12.1.1 因子分析基本原理 281
12.1.2 Factor Analysis過程界面
操作介紹 283
12.1.3 引例及結(jié)果解釋 286
12.2 簡單對應(yīng)分析——Correspondence Analysis過程 296
12.2.1 簡單對應(yīng)分析基本原理 296
12.2.2 Correspondence Analysis過程
界面操作介紹 297
12.2.3 引例及結(jié)果分析 299
12.3 最優(yōu)尺度分析——Optimal Scaling
過程初步認(rèn)識 301
12.4 本章小結(jié) 303
第13章 非參數(shù)檢驗(yàn) 304
13.1 非參數(shù)檢驗(yàn)相關(guān)原理簡介 304
13.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的概念 304
13.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 305
13.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的類型 305
13.2 分布類型的檢驗(yàn) 306
13.2.1 卡方檢驗(yàn)——Chi-Square過程 306
13.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)——Binomial
過程 314
13.2.3 游程檢驗(yàn)——Runs過程 316
13.2.4 單個樣本的K-S檢驗(yàn)——
1-Sample K-S過程 319
13.3 分布位置檢驗(yàn) 322
13.3.1 兩個獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——
2 Independent Samples過程 322
13.3.2 多個獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——
K Independent Samples過程 325
13.3.3 兩個相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——
2 Relate Samples過程 328
13.3.4 多個相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——
K Relate Samples過程 331
13.4 本章小結(jié) 334
第4篇 應(yīng)用實(shí)例
第14章 SPSS在各領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例 336
14.1 SPSS在房地產(chǎn)決策中的應(yīng)用 336
14.1.1 問題描述 337
14.1.2 問題建模 337
14.1.3 模型的驗(yàn)證 344
14.2 SPSS在生物模型中的應(yīng)用 344
14.2.1 問題描述 345
14.2.2 問題建模 345
14.2.3 模型的討論 349
14.3 SPSS在工程問題中的應(yīng)用 350
14.3.1 問題描述 350
14.3.2 問題建模 351
14.3.3 模型的檢驗(yàn) 356
14.4 SPSS在證券分析中的應(yīng)用 357
14.4.1 問題描述 357
14.4.2 問題建模 358
14.4.3 模型的討論 366