目 錄

第一部分 SPSS統(tǒng)計學入門篇
第1章 SPSS入門 2
1.1 SPSS簡介 2
1.2 SPSS安裝要求、啟動與關閉 3
1.2.1 SPSS安裝要求 3
1.2.2 SPSS啟動與關閉 3
1.2.3 SPSS軟件常用窗口 5
1.3 SPSS選項設置 7
1.3.1 常規(guī)選項卡 7
1.3.2 語言選項卡 8
1.3.3 查看器選項卡 8
1.3.4 數(shù)據(jù)選項卡 9
1.3.5 輸出選項卡 10
1.3.6 圖表選項卡 11
1.4 SPSS界面設置 12
1.4.1 狀態(tài)欄設置 12
1.4.2 網(wǎng)格線設置 12
1.4.3 菜單設置 13
1.4.4 字體設置 14
1.5 數(shù)據(jù)編輯器的基本操作 14
1.5.1 數(shù)據(jù)編輯器的變量視圖操作 15
1.5.2 數(shù)據(jù)編輯器的數(shù)據(jù)視圖操作 18
1.6 本章習題 20
第2章 數(shù)據(jù)加工處理 21
2.1 變量和樣本觀測值基本操作 21
2.1.1 變量和觀測值的移動、復制與刪除 21
2.1.2 在現(xiàn)有數(shù)據(jù)文件中增加新的變量 22
2.1.3 在現(xiàn)有數(shù)據(jù)文件中增加新的樣本觀測值 22
2.2 根據(jù)現(xiàn)有的變量建立新變量 23
2.2.1 通過變量計算生成新變量 23
2.2.2 通過對樣本觀測值計數(shù)生成新的變量 25
2.2.3 量表得分或分類變量重新編碼操作 28
2.2.4 連續(xù)變量編碼為分類變量 32
2.2.5 生成虛擬變量 36
2.3 數(shù)據(jù)讀取 36
2.3.1 SPSS數(shù)據(jù)文件的打開與保存 36
2.3.2 SPSS支持的其他格式的數(shù)據(jù)文件 37
2.3.3 讀取Stata數(shù)據(jù)文件 38
2.3.4 讀取Excel數(shù)據(jù)文件 39
2.3.5 讀取文本數(shù)據(jù)文件 41
2.4 數(shù)據(jù)查找 45
2.4.1 按照觀測值序號查找單元格 45
2.4.2 按照變量值查找數(shù)據(jù) 45
2.5 數(shù)據(jù)行列轉(zhuǎn)置 46
2.6 數(shù)據(jù)排序 47
2.6.1 對數(shù)據(jù)按照變量進行排序 47
2.6.2 對數(shù)據(jù)按照樣本觀測值進行排序 48
2.7 數(shù)據(jù)加權處理 49
2.8 數(shù)據(jù)合并 50
2.8.1 按照樣本觀測值合并數(shù)據(jù)文件 50
2.8.2 按照變量合并數(shù)據(jù)文件 52
2.9 數(shù)據(jù)分解 55
2.10 數(shù)據(jù)匯總 57
2.11 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組 59
2.11.1 由變量組到樣本觀測值組的重組 59
2.11.2 由樣本觀測值組到變量組的重組 62
2.12 數(shù)據(jù)缺失值處理 64
2.13 本章習題 66
第3章 統(tǒng)計學知識 67
3.1 統(tǒng)計學常用的基本概念 67
3.1.1 總體、樣本與統(tǒng)計推斷 67
3.1.2 頻率與概率 68
3.1.3 條件概率、獨立事件與全概率公式 68
3.1.4 概率函數(shù)與概率密度函數(shù) 69
3.2 概率分布 69
3.2.1 離散型概率分布 69
3.2.2 連續(xù)型概率分布 70
3.3 統(tǒng)計量 73
3.3.1 集中趨勢統(tǒng)計量 74
3.3.2 離散趨勢統(tǒng)計量 75
3.3.3 分布趨勢統(tǒng)計量 76
3.4 大數(shù)定律與中心極限定理 77
3.4.1 大數(shù)定律 77
3.4.2 中心極限定理 77
3.5 參數(shù)估計 78
3.5.1 點估計 78
3.5.2 區(qū)間估計 79
3.5.3 參數(shù)估計的無偏性、有效性以及一致性 80
3.6 假設檢驗 80
3.6.1 假設檢驗概述 81
3.6.2 T檢驗、Z檢驗和F檢驗 82
3.6.3 參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗 84
3.6.4 模型設定檢驗 85
3.7 本章習題 85
第二部分 基礎統(tǒng)計案例應用
第4章 統(tǒng)計圖形繪制 88
4.1 3種典型的圖形繪制方法 89
4.1.1 圖表構(gòu)建器 89
4.1.2 圖形畫板模板選擇器 92
4.1.3 舊對話框 94
4.2 條形圖：繪制世界部分地區(qū)不同年齡區(qū)間人口占比條形圖 97
4.2.1 條形圖的類型 97
4.2.2 簡單條形圖 98
4.2.3 分類條形圖 101
4.2.4 分段條形圖 102
4.3 直方圖：繪制晨鳴紙業(yè)A股每日收盤價直方圖 103
4.4 箱圖：繪制陜西、浙江、江蘇、福建四個省份星級酒店營業(yè)額箱圖 104
4.4.1 箱圖的類型 105
4.4.2 簡單箱圖 105
4.4.3 簇狀箱圖 106
4.5 散點圖：繪制美國制造業(yè)PMI指數(shù)、中小企業(yè)樂觀指數(shù)、失業(yè)率散點圖 107
4.5.1 散點圖的類型 108
4.5.2 簡單散點圖 108
4.5.3 重疊散點圖 109
4.5.4 矩陣散點圖 110
4.5.5 三維散點圖 111
4.6 折線圖：繪制中國沿海省市海洋生產(chǎn)總值折線圖 112
4.6.1 折線圖的類型 112
4.6.2 簡單折線圖 112
4.6.3 多線折線圖 114
4.6.4 垂線折線圖 114
4.7 面積圖：繪制美國對外國買家出售住房的銷售額面積圖 116
4.7.1 面積圖的類型 116
4.7.2 簡單面積圖 116
4.7.3 堆積面積圖 117
4.8 餅圖：分析主要國家和地區(qū)半導體銷售占比 118
4.9 誤差條形圖：繪制歐洲不同國家航空公司飛機利用率誤差條形圖 119
4.9.1 誤差條形圖的類型 120
4.9.2 簡單誤差條形圖 120
4.9.3 簇狀誤差條形圖 121
4.10 雙軸線圖：繪制中國歷年全社會固定資產(chǎn)投資與GDP雙軸線圖 122
4.11 時間序列趨勢圖：分析中國網(wǎng)約車訂單總量、網(wǎng)約車公司經(jīng)營許可量 124
4.11.1 時間序列趨勢圖 124
4.11.2 自相關序列圖和偏自相關序列圖 124
4.11.3 互相關序列圖 126
4.12 高低圖：繪制美的集團A股股價高低圖 127
4.13 本章習題 127
第5章 描述統(tǒng)計分析 129
5.1 頻率分析 129
5.1.1 統(tǒng)計學原理 129
5.1.2 案例應用分析汽車制造業(yè)上市公司盈利能力指標 130
5.1.3 結(jié)果解讀 132
5.2 描述分析 134
5.2.1 統(tǒng)計學原理 134
5.2.2 案例應用分析上海金交所黃金現(xiàn)貨收盤價 134
5.2.3 結(jié)果解讀 135
5.3 探索分析 136
5.3.1 統(tǒng)計學原理 136
5.3.2 案例應用分析我國新能源汽車月度產(chǎn)量 136
5.3.3 結(jié)果解讀 139
5.4 交叉表分析 143
5.4.1 統(tǒng)計學原理 143
5.4.2 案例應用分析專用設備制造業(yè)上市公司ESG數(shù)據(jù) 143
5.4.3 結(jié)果解讀 147
5.5 本章習題 149
第6章 均值比較、T檢驗、單因素方差分析 150
6.1 平均值分析 150
6.1.1 統(tǒng)計學原理 150
6.1.2 案例應用分析中美等國家年平均光伏安裝量 150
6.1.3 結(jié)果解讀 152
6.2 單樣本T檢驗 154
6.2.1 統(tǒng)計學原理 154
6.2.2 案例應用分析中國有色市場1#銅的價格 154
6.2.3 結(jié)果解讀 155
6.3 獨立樣本T檢驗 156
6.3.1 統(tǒng)計學原理 156
6.3.2 案例應用分析不同類型國家的替代能源和核能占能耗總量的比重 156
6.3.3 結(jié)果解讀 158
6.4 成對樣本T檢驗 158
6.4.1 統(tǒng)計學原理 159
6.4.2 案例應用分析辦公電腦通過軟件優(yōu)化開機時間的效果 159
6.4.3 結(jié)果解讀 159
6.5 單因素ANOVA檢驗 160
6.5.1 統(tǒng)計學原理 160
6.5.2 案例應用分析部分歐洲國家外匯儲備量 160
6.5.3 結(jié)果解讀 163
6.6 本章習題 165
第7章 非參數(shù)檢驗 167
7.1 卡方檢驗 167
7.1.1 統(tǒng)計學原理 167
7.1.2 案例應用分析工商銀行A股每日漲跌幅數(shù)據(jù) 168
7.1.3 結(jié)果解讀 170
7.2 二項檢驗 171
7.2.1 統(tǒng)計學原理 171
7.2.2 案例應用分析某地區(qū)新生兒性別差異 171
7.2.3 結(jié)果解讀 172
7.3 單樣本K-S檢驗 172
7.3.1 統(tǒng)計學原理 173
7.3.2 案例應用分析上海期貨交易所螺紋鋼期貨收盤價 173
7.3.3 結(jié)果解讀 174
7.4 兩個獨立樣本檢驗 174
7.4.1 正態(tài)性檢驗回顧 174
7.4.2 案例應用分析德國、荷蘭的年通貨膨脹率差異 175
7.4.3 結(jié)果解讀 176
7.5 兩個相關樣本檢驗 177
7.5.1 統(tǒng)計學原理 177
7.5.2 案例應用分析試驗藥品服藥前后的效果 177
7.5.3 結(jié)果解讀 178
7.6 K個獨立樣本檢驗 179
7.6.1 統(tǒng)計學原理 179
7.6.2 案例應用分析中國、韓國、日本的失業(yè)率差異 179
7.6.3 結(jié)果解讀 181
7.7 K個相關樣本檢驗 181
7.7.1 統(tǒng)計學原理 181
7.7.2 案例應用分析主要城市日照時數(shù)差異 181
7.7.3 結(jié)果解讀 183
7.8 本章習題 183
第三部分 高級統(tǒng)計案例應用
第8章 多因素方差分析與多因變量分析 186
8.1 多因素方差分析 186
8.1.1 統(tǒng)計學原理 186
8.1.2 案例應用分析德國、法國、西班牙、意大利四個國家的住房擁擠率 187
8.1.3 結(jié)果解讀 194
8.2 多因變量分析 197
8.2.1 統(tǒng)計學原理 197
8.2.2 案例應用分析我國部分省份地方政府債券收益率影響因素 197
8.2.3 結(jié)果解讀 201
8.3 本章習題 208
第9章 相關分析 209
9.1 雙變量相關分析 209
9.1.1 統(tǒng)計學原理 209
9.1.2 案例應用分析國際原油價格和黃金價格的相關性 210
9.1.3 結(jié)果解讀 212
9.2 偏相關分析 213
9.2.1 統(tǒng)計學原理 213
9.2.2 案例應用分析商業(yè)銀行公司存貸款增長的相關性 213
9.2.3 結(jié)果解讀 215
9.3 本章習題 216
第10章 回歸分析 217
10.1 線性回歸分析 217
10.1.1 統(tǒng)計學原理 217
10.1.2 案例應用分析歐元區(qū)20國經(jīng)濟景氣指數(shù)的影響因素 218
10.1.3 結(jié)果解讀 222
10.2 加權最小二乘回歸分析 227
10.2.1 統(tǒng)計學原理 227
10.2.2 案例應用分析中等收入國家航空運輸客運量的影響因素 227
10.2.3 結(jié)果解讀 229
10.3 曲線估算回歸分析 230
10.3.1 統(tǒng)計學原理 230
10.3.2 案例應用分析英國工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對失業(yè)救濟率的影響 230
10.3.3 結(jié)果解讀 232
10.4 二元Logistic回歸分析 234
10.4.1 統(tǒng)計學原理 235
10.4.2 案例應用分析商業(yè)銀行公司客戶信用風險影響因素 235
10.4.3 結(jié)果解讀 239
10.5 多元Logistic回歸分析 242
10.5.1 統(tǒng)計學原理 242
10.5.2 案例應用分析血糖含量與年齡、糖攝入量、運動量的關系 243
10.5.3 結(jié)果解讀 246
10.6 有序回歸分析 249
10.6.1 統(tǒng)計學原理 249
10.6.2 案例應用分析生產(chǎn)車間工人年度獎金檔次 250
10.6.3 結(jié)果解讀 252
10.7 非線性回歸分析 253
10.7.1 統(tǒng)計學原理 253
10.7.2 案例應用分析工作年限對績效年薪的影響 254
10.7.3 結(jié)果解讀 256
10.8 本章習題 257
第四部分 專業(yè)統(tǒng)計案例應用
第11章 因子分析 260
11.1 統(tǒng)計學原理 260
11.2 案例應用分析39家上市銀行風險與效益指標 262
11.3 結(jié)果解讀 268
11.4 本章習題 275
第12章 信度分析 276
12.1 統(tǒng)計學原理 276
12.2 案例應用分析自我效能感調(diào)查問卷信度 277
12.3 結(jié)果解讀 280
12.4 本章習題 283
第13章 聚類分析 284
13.1 二階聚類分析 284
13.1.1 統(tǒng)計學原理 284
13.1.2 案例應用分析私募基金業(yè)績表現(xiàn) 285
13.1.3 結(jié)果解讀 288
13.2 K均值聚類分析 289
13.2.1 統(tǒng)計學原理 289
13.2.2 案例應用分析A股電氣機械和器材制造業(yè)上市公司財務指標 289
13.2.3 結(jié)果解讀 292
13.3 系統(tǒng)聚類分析 294
13.3.1 統(tǒng)計學原理 294
13.3.2 案例應用分析美股酒店及汽車旅館公司盈利能力 294
13.3.3 結(jié)果解讀 298
13.4 本章習題 301
第14章 時間序列預測 302
14.1 時間序列數(shù)據(jù)的預處理 302
14.1.1 統(tǒng)計學原理 302
14.1.2 案例應用分析甘肅省歷年降雨量月度數(shù)據(jù) 303
14.1.3 結(jié)果解讀 305
14.2 專家建模器 306
14.2.1 統(tǒng)計學原理 306
14.2.2 案例應用分析日本東京部分零售商品價格走勢 307
14.2.3 結(jié)果解讀 314
14.3 指數(shù)平滑法、ARIMA模型 315
14.4 季節(jié)分解模型 317
14.4.1 統(tǒng)計學原理 317
14.4.2 案例應用分析德國歷年貿(mào)易差額月度數(shù)據(jù) 318
14.4.3 結(jié)果解讀 319
14.5 本章習題 320
第15章 生存分析 321
15.1 壽命表分析 321
15.1.1 統(tǒng)計學原理 322
15.1.2 案例應用分析患者鍛煉強度與生存時間之間的關系 323
15.1.3 結(jié)果解讀 326
15.2 Kaplan-Meier分析 328
15.2.1 統(tǒng)計學原理 328
15.2.2 案例應用分析藥物種類和劑量對生存時間的影響 328
15.2.3 結(jié)果解讀 331
15.3 Cox回歸分析 334
15.3.1 統(tǒng)計學原理 334
15.3.2 案例應用分析年齡、吸煙、康復訓練和住院時間對生存時間的影響 335
15.3.3 結(jié)果解讀 338
15.4 本章習題 340
第五部分 AI工具應用
第16章 DeepSeek等AI工具的應用 342
16.1 AI工具對學習SPSS統(tǒng)計分析的作用 342
16.2 SPSS統(tǒng)計分析AI提示實例 343
16.2.1 圖形繪制AI簡單提示示例 343
16.2.2 線性回歸分析AI簡單提示示例 344
16.2.3 二元Logistic回歸AI簡單提示示例 345
16.2.4 因子分析AI系統(tǒng)提示示例 346
16.2.5 生存分析AI系統(tǒng)提示示例 347
16.2.6 AI提示應用總結(jié) 348