SPSS寶典（第2版）

第1部分　SPSS for Windows入門
第1章　SPSS for Windows概述
1.1　SPSS的發(fā)展簡史
1.2　SPSS 18.0 for Windows的特點
1.3　SPSS 18.0 for Windows 對環(huán)境的要求
1.3.1　對硬件環(huán)境的要求
1.3.2　對軟件環(huán)境的要求
1.4　安裝和卸載SPSS 18.0 for Windows
1.4.1　安裝SPSS 18.0 for Windows
1.4.2　卸載SPSS 18.0 for Windows
1.5　SPSS 18.0 for Windows的啟動與退出
1.5.1　啟動SPSS 18.0 for Windows
1.5.2　退出SPSS 18.0 for Windows
1.6　SPSS 18.0新增功能
1.7　SPSS 18.0 for Windows的幫助系統(tǒng)
1.7.1　Topics（主題幫助）
1.7.2　Tutorial（自學(xué)指導(dǎo)）
1.7.3　Cases Studies（案例研究）
1.7.4　Statistics Coach（統(tǒng)計輔導(dǎo)）
1.7.5　Command Syntax Reference（命令語句參考）
1.7.6　Developer Central（研發(fā)中心）
1.7.7　Algorithms（統(tǒng)計算法）
1.8　小結(jié)
第2章　SPSS for Windows的窗口及其設(shè)置
2.1　SPSS for Windows的三種運行方式
2.1.1　完全窗口菜單運行方式
2.1.2　程序運行方式
2.1.3　混合運行方式
2.2　SPSS for Windows常用對話框
2.2.1　SPSS文件操作對話框
2.2.2　SPSS統(tǒng)計分析主對話框
2.2.3　對話框的控制與選擇
2.3　SPSS for Windows的窗口及其設(shè)置
2.3.1　Data Editor（數(shù)據(jù)編輯窗口）
2.3.2　Output（結(jié)果輸出窗口）
2.3.3　SPSS Syntax Editor（語句窗口）
2.3.4　Draft Viewer（草稿輸出窗口）
2.3.5　Script（腳本編輯窗口）
2.4　小結(jié)
第3章　SPSS統(tǒng)計數(shù)據(jù)的創(chuàng)建與編輯
3.1　SPSS數(shù)據(jù)的屬性及其定義方法
3.1.1　變量名（Name）
3.1.2　變量類型（Type）
3.1.3　變量標(biāo)簽（Label）
3.1.4　Missing（變量缺失數(shù)據(jù)）
3.1.5　Measure（度量尺度）
3.2　SPSS數(shù)據(jù)文件的構(gòu)成
3.2.1　SPSS數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)
3.2.2　SPSS數(shù)據(jù)文件中的個案
3.2.3　創(chuàng)建SPSS數(shù)據(jù)文件
3.3　應(yīng)用實例：定義SPSS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3.1　實例：大學(xué)教師的問卷調(diào)查表
3.3.2　調(diào)查表數(shù)據(jù)變量名及其屬性的設(shè)計
3.4　SPSS數(shù)據(jù)的錄入
3.4.1　認(rèn)識數(shù)據(jù)錄入窗口
3.4.2　在數(shù)據(jù)編輯窗口中錄入數(shù)據(jù)
3.5　SPSS數(shù)據(jù)的編輯
3.5.1　插入和刪除變量
3.5.2　插入和刪除個案
3.5.3　數(shù)據(jù)的移動、復(fù)制和刪除
3.5.4　SPSS數(shù)據(jù)的定位
3.6　數(shù)據(jù)文件的操作
3.6.1　創(chuàng)建和讀取SPSS數(shù)據(jù)文件
3.6.2　保存SPSS數(shù)據(jù)文件
3.7　小結(jié)
第4章　SPSS數(shù)據(jù)的管理
4.1　數(shù)據(jù)的排序
4.1.1　SPSS數(shù)據(jù)排序的基本操作
4.1.2　數(shù)據(jù)排序的一個例子
4.2　數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)置
4.3　重復(fù)個案的識別
4.4　數(shù)據(jù)文件的拆分
4.5　數(shù)據(jù)文件的合并
4.5.1　個案合并
4.5.2　變量合并
4.6　數(shù)據(jù)的分類匯總
4.6.1　分類匯總的概念
4.6.2　分類匯總的操作步驟
4.7　數(shù)據(jù)的加權(quán)
4.8　小結(jié)
第5章　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與SPSS函數(shù)
5.1　SPSS的表達(dá)式
5.1.1　SPSS算術(shù)表達(dá)式
5.1.2　SPSS條件表達(dá)式
5.1.3　SPSS邏輯表達(dá)式
5.2　SPSS函數(shù)
5.2.1　算術(shù)函數(shù)（Arithmetic Functions）
5.2.2　統(tǒng)計函數(shù)（Statistical Functions）
5.2.3　字符串函數(shù)（String Functions）
5.2.4　日期和時間函數(shù)（Date and Time Functions）
5.2.5　累計分布函數(shù)（Cumulative Distribution Functions）
5.2.6　逆分布函數(shù)（Inverse Distribution Functions）
5.2.7　隨機變量函數(shù)（Random Variable Functions）
5.2.8　概率密度函數(shù)（Probability Density Function）
5.2.9　尾部概率函數(shù)（Tail Probability Function）
5.2.10　缺失值函數(shù)（Missing Value Functions）
5.3　變量的計算
5.3.1　變量計算的基本操作
5.3.2　實例：高校提前錄取名單的確定
5.4　數(shù)據(jù)的選取
5.4.1　數(shù)據(jù)選取的基本操作
5.4.2　數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用實例
5.5　個案計數(shù)
5.5.1　個案計數(shù)的基本操作
5.5.2　實例：央視主要節(jié)目的收視率調(diào)查
5.6　數(shù)據(jù)的重新編碼
5.6.1　數(shù)據(jù)的重新編碼
5.6.2　數(shù)據(jù)的自動重新編碼
5.6.3　重新編碼的應(yīng)用實例
5.7　SPSS變量集
5.7.1　SPSS變量集的分類
5.7.2　定義用戶變量集
5.7.3　使用用戶變量集
5.8　小結(jié)
第2部分　利用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計分析
第6章　SPSS的基本統(tǒng)計分析
6.1　基本統(tǒng)計量的定義和計算
6.1.1　描述集中趨勢的統(tǒng)計量
6.1.2　描述離散趨勢的統(tǒng)計量
6.1.3　描述分布形態(tài)的統(tǒng)計量
6.2　頻數(shù)分析過程
6.2.1　頻數(shù)分析過程的SPSS操作
6.2.2　實例：成年男子血壓數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析
6.2.3　頻數(shù)分析的結(jié)果
6.3　描述性分析過程
6.3.1　描述性分析的SPSS操作
6.3.2　實例：學(xué)生體檢數(shù)據(jù)的描述性分析
6.3.3　描述性分析的結(jié)果
6.4　探索性分析過程
6.4.1　探索性分析問題的提出
6.4.2　探索分析的SPSS操作
6.4.3　Statistic選項
6.4.4　Plots選項
6.4.5　Options選項
6.4.6　實例：新型合金耐熱性的探索分析
6.4.7　探索分析的結(jié)果
6.5　小結(jié)
第7章　多重反應(yīng)分析
7.1　多重反應(yīng)分析的基本方法
7.1.1　二分法（Multiple Dichotomies Method）
7.1.2　分類法（Multiple Category Method）
7.2　定義多重反應(yīng)分析數(shù)據(jù)集
7.2.1　實例：消費者購物場所的調(diào)查
7.2.2　定義多重數(shù)據(jù)集的SPSS操作
7.3　多重反應(yīng)頻數(shù)分析
7.3.1　多重反應(yīng)頻數(shù)分析的SPSS操作
7.3.2　多重反應(yīng)頻數(shù)分析的結(jié)果
7.4　多重反應(yīng)列聯(lián)表分析
7.4.1　SPSS基本操作
7.4.2　多重反應(yīng)列聯(lián)表分析的結(jié)果
7.5　小結(jié)
第8章　SPSS的自定義表格
8.1　認(rèn)識自定義表格對話框
8.1.1　實例：個人家庭情況調(diào)查數(shù)據(jù)
8.1.2　自定義表格的SPSS操作
8.2　表格的結(jié)構(gòu)和SPSS實現(xiàn)
8.2.1　堆棧和嵌套的基本定義
8.2.2　堆棧和嵌套的SPSS實現(xiàn)
8.3　自定義表格的選項及其獨立性檢驗
8.3.1　實例：對婚姻幸福感認(rèn)同的分析和列表
8.3.2　SPSS基本操作
8.3.3　Titles選項
8.3.4　Test Statistics選項
8.3.5　Options選項
8.3.6　自定義表格的結(jié)果
8.4　多重反應(yīng)變量集的自定義表格
8.4.1　一般多重變量集自定義表格
8.4.2　SPSS基本操作
8.4.3　多重反應(yīng)變量集表格的結(jié)果
8.4.4　進(jìn)一步的分析
8.4.5　具有嵌套結(jié)構(gòu)的多重變量集自定義表格
8.4.6　多重變量集的獨立性檢驗
8.4.7　多重變量集的列均值比較和檢驗
8.5　小結(jié)
第9章　均值的比較與檢驗
9.1　參數(shù)檢驗問題的提出
9.2　參數(shù)檢驗的基本步驟
9.3　單樣本的T檢驗
9.3.1　單樣本T檢驗的基本方法
9.3.2　單樣本T檢驗的SPSS操作
9.3.3　實例：圓盤制動閘直徑的T檢驗
9.3.4　單樣本T檢驗的結(jié)果
9.4　兩獨立樣本T檢驗
9.4.1　兩獨立樣本T檢驗的基本方法
9.4.2　兩獨立樣本T檢驗的SPSS操作
9.4.3　實例：兩組乒乓球得分?jǐn)?shù)據(jù)的T檢驗
9.4.4　兩獨立樣本T檢驗的結(jié)果
9.5　兩配對樣本T檢驗
9.5.1　兩配對樣本T檢驗問題的基本方法
9.5.2　兩配對樣本T檢驗的SPSS操作
9.5.3　實例：新藥療效的測試結(jié)果檢驗
9.5.4　配對樣本T檢驗的結(jié)果
9.6　小結(jié)
第10章　方差分析
10.1　方差分析的基本原理
10.2　方差分析的概念和假設(shè)
10.3　單因素方差分析
10.3.1　單因素方差分析的SPSS操作
10.3.2　Contrasts選項
10.3.3　Post Hoc Multiple Comparisions選項
10.3.4　Options選項
10.3.5　實例：來自四個不同行業(yè)的投訴數(shù)據(jù)
10.3.6　單因素方差分析的結(jié)果解釋
10.4　多因素方差分析
10.4.1　多因素方差分析的SPSS操作
10.4.2　Model選項
10.4.3　Contrasts選項
10.4.4　Plots選項
10.4.5　Post Hoc Multiple Comparisions選項
10.4.6　Save選項
10.4.7　Options選項
10.4.8　實例：機器和工人兩因素的方差分析
10.4.9　兩因素方差分析的結(jié)果解釋
10.5　協(xié)方差分析
10.5.1　協(xié)方差分析的基本思想
10.5.2　實例：政府部門對培訓(xùn)效果的分析
10.5.3　非飽和模型的SPSS操作
10.5.4　結(jié)果分析
10.5.5　進(jìn)一步分析：實例中的飽和模型
10.5.6　飽和模型的結(jié)果解釋
10.6　小結(jié)
第11章　非參數(shù)檢驗
11.1　卡方檢驗
11.1.1　卡方檢驗的基本原理
11.1.2　卡方檢驗的SPSS操作
11.1.3　實例：網(wǎng)站流量的泊松分布檢驗
11.2　二項分布檢驗
11.2.1　二項分布檢驗的基本原理
11.2.2　二項分布檢驗的SPSS操作
11.2.3　實例：拋硬幣實驗的二項分布檢驗
11.3　游程檢驗
11.3.1　游程檢驗的基本原理
11.3.2　游程檢驗的SPSS操作
11.3.3　實例：體育達(dá)標(biāo)成績的檢驗
11.4　單樣本K-S 檢驗
11.4.1　單樣本K-S檢驗的基本原理
11.4.2　單樣本K-S檢驗的SPSS操作
11.4.3　實例：車禍?zhǔn)鹿蕯?shù)的泊松分布檢驗
11.4.4　實例的進(jìn)一步分析：考慮性別因素
11.5　兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗
11.5.1　兩獨立樣本檢驗的SPSS操作
11.5.2　兩獨立樣本Mann-Whitney U檢驗
11.5.3　兩獨立樣本的K-S檢驗
11.6　小結(jié)
第12章　相關(guān)分析
12.1　相關(guān)分析的基本方法
12.2　相關(guān)系數(shù)的計算
12.2.1　Pearson簡單相關(guān)系數(shù)
12.2.2　Spearman等級相關(guān)系數(shù)
12.2.3　Kendall τ相關(guān)系數(shù)
12.3　雙變量相關(guān)分析
12.3.1　雙變量相關(guān)分析的SPSS操作
12.3.2　Options選項
12.3.3　實例：汽車價格和汽車燃油率的分析
12.3.4　雙變量相關(guān)分析的結(jié)果
12.3.5　進(jìn)一步分析：定序型變量的分析
12.3.6　進(jìn)一步分析的結(jié)果
12.4　偏相關(guān)分析
12.4.1　偏相關(guān)分析的基本原理
12.4.2　偏相關(guān)分析的SPSS操作步驟
12.4.3　Options選項
12.4.4　實例：對一批體檢數(shù)據(jù)的偏相關(guān)分析
12.4.5　偏相關(guān)分析的結(jié)果
12.4.6　改變控制變量后的結(jié)果
12.5　距離分析
12.5.1　距離分析的基本概念
12.5.2　距離分析的SPSS操作
12.5.3　Similarity Measure選項和相似性測度
12.5.4　Dissimilarity Measure選項和不相似性測度
12.5.5　實例：體檢數(shù)據(jù)的變量距離分析
12.5.6　變量距離分析的結(jié)果
12.5.7　實例：對飛機葉片的個案距離分析
12.5.8　個案距離分析的結(jié)果
12.6　小結(jié)
第13章　回歸分析
13.1　線性回歸分析
13.1.1　線性回歸分析的方法概述
13.1.2　線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型
13.1.3　線性回歸方程的顯著性檢驗
13.1.4　線性回歸方程的殘差分析
13.1.5　線性回歸分析的SPSS操作
13.1.6　實例：體檢數(shù)據(jù)中的體重和肺活量的分析
13.1.7　一元線性回歸分析的結(jié)果
13.1.8　多元線性回歸：小學(xué)生語言測試得分分析
13.1.9　多元線性回歸的結(jié)果
13.1.10　實例：加權(quán)最小二乘回歸
13.1.11　加權(quán)最小二乘回歸分析的結(jié)果
13.2　曲線參數(shù)估計
13.2.1　曲線參數(shù)估計的基本原理
13.2.2　曲線參數(shù)估計的基本步驟
13.2.3　實例：金屬強度測試的回歸分析
13.2.4　曲線參數(shù)估計的結(jié)果
13.3　小結(jié)
第14章　對數(shù)線性模型
14.1　對數(shù)線性模型的基本概念
14.1.1　實例：育齡婦女生育調(diào)查
14.1.2　對數(shù)線性模型的對數(shù)頻數(shù)表
14.2　對數(shù)線性模型的建立
14.2.1　對數(shù)線性模型的效應(yīng)項
14.2.2　效應(yīng)項的計算方法
14.3　對數(shù)線性模型的檢驗
14.3.1　對數(shù)線性模型的檢驗項目
14.3.2　對數(shù)線性模型的參數(shù)估計
14.3.3　單項效應(yīng)的參數(shù)估計和檢驗
14.3.4　擬合優(yōu)度檢驗
14.3.5　交互效應(yīng)檢驗
14.3.6　分層效應(yīng)檢驗
14.3.7　飽和模型的偏關(guān)聯(lián)檢驗
14.4　對數(shù)線性模型的Model Selection過程
14.4.1　層次對數(shù)線性模型的基本方法
14.4.2　層次對數(shù)線性模型的SPSS操作
14.4.3　Model Building選項和模型的選擇
14.4.4　Model選項
14.4.5　Options選項
14.4.6　實例：育齡婦女生育調(diào)查
14.4.7　實例分析的結(jié)果
14.5　對數(shù)線性模型的General過程
14.5.1　General過程的基本思想
14.5.2　General過程的SPSS步驟
14.5.3　Save選項
14.5.4　Model選項
14.5.5　Options選項
14.5.6　實例分析
14.5.7　Genera對數(shù)線性模型的結(jié)果與分析
14.6　對數(shù)線性模型的Logit過程
14.6.1　Logit過程的基本思想
14.6.2　Logit過程的SPSS操作
14.6.3　實例分析
14.6.4　Logit模型的結(jié)果與分析
14.7　小結(jié)
第15章　聚類分析
15.1　聚類分析的基本方法
15.1.1　實例：不同學(xué)科的能力測試調(diào)查
15.1.2　距離描述
15.1.3　聚類類型
15.1.4　聚類方法
15.2　不相似測度的度量方法
15.2.1　定距型變量的不相似測度
15.2.2　計數(shù)變量的不相似測度
15.2.3　二值變量的不相似測度
15.3　分層聚類
15.3.1　分層聚類的基本方法
15.3.2　分層聚類的SPSS操作
15.3.3　Method選項
15.3.4　Save選項
15.3.5　Statistics選項
15.3.6　Plots選項
15.3.7　個案聚類：16個地區(qū)的農(nóng)民支出情況分析
15.3.8　個案聚類的結(jié)果分析
15.3.9　確定分類數(shù)的討論
15.3.10　變量聚類：SPSS軟件模塊使用的調(diào)查
15.3.11　變量聚類的結(jié)果分析
15.4　逐步聚類分析
15.4.1　逐步聚類分析的基本方法
15.4.2　逐步聚類分析的SPSS操作
15.4.3　Iterate選項
15.4.4　Save選項
15.4.5　Options選項
15.4.6　個案逐步聚類分析的結(jié)果
15.4.7　逐步聚類：變量聚類模式的實例
15.4.8　變量逐步聚類的結(jié)果分析
15.5　二階段聚類分析
15.5.1　二階段聚類分析的基本原理
15.5.2　二階段聚類分析的SPSS操作
15.5.3　Options選項
15.5.4　Output選項
15.5.5　個案聚類：不同汽車車型的聚類分析
15.5.6　二階段個案聚類的結(jié)果
15.6　小結(jié)
第16章　判別分析
16.1　判別分析過程的基本原理
16.2　判別分析的SPSS操作
16.2.1　基本操作
16.2.2　Method選項
16.2.3　Statistics選項
16.2.4　Classfication選項
16.2.5　Save選項
16.3　實例：對一組體檢數(shù)據(jù)的判別分析
16.3.1　實例數(shù)據(jù)
16.3.2　操作步驟
16.4　判別分析的結(jié)果
16.5　小結(jié)
第17章　因子分析
17.1　因子分析的基本概念
17.2　因子分析的數(shù)學(xué)模型
17.3　因子分析的基本方法
17.3.1　因子提取
17.3.2　因子旋轉(zhuǎn)
17.3.3　計算因子得分
17.4　因子分析的SPSS操作
17.4.1　基本操作
17.4.2　Descriptives選項
17.4.3　Extraction選項
17.4.4　Rotation選項
17.4.5　Scores選項
17.4.6　Options選項
17.4.7　因子分析的共同度
17.4.8　因子分析中的總方差解釋
17.4.9　因子分析的碎石圖和解釋
17.4.10　旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣
17.4.11　因子得分
17.5　實例：奧運項目的因子分析
17.5.1　操作步驟
17.5.2　結(jié)果分析
17.6　小結(jié)
第18章　對應(yīng)分析
18.1　對應(yīng)分析的基本方法
18.2　對應(yīng)分析的SPSS操作
18.2.1　實例：不同職業(yè)人員的吸煙行為調(diào)查
18.2.2　對應(yīng)分析的基本操作
18.2.3　Model選項
18.2.4　Statistic選項
18.2.5　Plots選項
18.2.6　對應(yīng)分析的結(jié)果
18.3　實例：美國哲學(xué)博士學(xué)位畢業(yè)人數(shù)的對應(yīng)分析
18.3.1　實例數(shù)據(jù)
18.3.2　操作步驟
18.3.3　實例的對應(yīng)分析結(jié)果
18.4　多元對應(yīng)分析
18.4.1　多元對應(yīng)分析的基本方法
18.4.2　多元對應(yīng)分析的SPSS操作
18.4.3　Discretization選項
18.4.4　Missing Values選項
18.4.5　Options選項
18.4.6　Output選項
18.4.7　Save選項
18.5　實例：雇員和汽車的多元對應(yīng)分析
18.5.1　實例數(shù)據(jù)
18.5.2　SPSS操作
18.5.3　多元對應(yīng)分析的結(jié)果
18.6　小結(jié)
第19章　信度分析
19.1　信度分析的概念
19.2　信度分析的基本方法
19.3　信度分析的SPSS操作
19.3.1　基本操作
19.3.2　Statistics選項
19.4　實例：節(jié)目是否繼續(xù)開辦的調(diào)查分析
19.4.1　實例中的調(diào)查數(shù)據(jù)
19.4.2　操作步驟
19.5　信度分析的結(jié)果
19.6　進(jìn)一步的分析
19.6.1　拆半信度系數(shù)模型
19.6.2　Guttman模型
19.6.3　平行模型（Parallel Model）
19.7　小結(jié)
第20章　統(tǒng)計圖形的創(chuàng)建和編輯
20.1　SPSS圖形的基本功能介紹
20.1.1　圖形生成器（Chart Builder）
20.1.2　交互模式創(chuàng)建圖形（Interactive）
20.1.3　傳統(tǒng)模式創(chuàng)建圖形（Legacy Chart）
20.2　條形圖
20.2.1　條形圖的類型和基本操作
20.2.2　簡單條形圖
20.2.3　復(fù)合條形圖
20.2.4　堆棧條形圖
20.3　三維條形圖（3-D Bar）
20.3.1　三維條形圖的類型
20.3.2　個案分組模式
20.4　小結(jié)
第21章　交互式圖形的創(chuàng)建和編輯
21.1　Error Bars選項
21.2　選項
21.2.1　Titles選項
21.2.2　Options選項
21.2.3　圖形顯示結(jié)果
21.3　小結(jié)
第22章　SPSS的命令語句程序設(shè)計
22.1　Syntax程序語言概述
22.1.1　Syntax命令語句的特性
22.1.2　統(tǒng)計分析方式的選擇
22.2　Syntax命令語句及其定義規(guī)則
22.2.1　SPSS命令的類型
22.2.2　SPSS命令的定義規(guī)則及其構(gòu)成
22.2.3　SPSS命令的顯示順序
22.2.4　SPSS命令語句的狀態(tài)
22.2.5　SPSS的子命令
22.2.6　命令執(zhí)行的兩種方式
22.3　創(chuàng)建和運行Syntax
22.3.1　認(rèn)識Syntax窗口
22.3.2　定制SPSS Syntax編程環(huán)境
22.3.3　創(chuàng)建和運行Syntax文件
22.3.4　SPSS程序的類型
22.4　SPSS Syntax語法
22.4.1　流程結(jié)構(gòu)語句
22.4.2　過程語句
22.4.3　文件操作語句
22.5　Syntax語句錯誤與程序調(diào)試
22.5.1　識別Syntax命令的語法錯誤
22.5.2　錯誤信息
22.5.3　理解錯誤信息的含義
22.5.4　修改Syntax語法錯誤
22.5.5　Syntax語法錯誤的實例分析
22.6　小結(jié)
第23章　利用SPSS語句讀取數(shù)據(jù)文件
23.1　讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
23.1.1　安裝數(shù)據(jù)庫驅(qū)動
23.1.2　讀取數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)
23.1.3　讀取數(shù)據(jù)庫的多個表
23.2　讀取Excel文件數(shù)據(jù)
23.2.1　讀取Excel工作表數(shù)據(jù)
23.2.2　讀取多個工作表數(shù)據(jù)
23.3　讀取文本文件數(shù)據(jù)
23.3.1　讀取定界文本數(shù)據(jù)文件
23.3.2　讀取逗號分割值（CSV）數(shù)據(jù)文件
23.3.3　讀取固定寬度文本數(shù)據(jù)文件
23.4　讀取復(fù)雜文本數(shù)據(jù)
23.4.1　讀取混合數(shù)據(jù)文件
23.4.2　讀取分組數(shù)據(jù)文件
23.4.3　讀取嵌套數(shù)據(jù)文件
23.5　小結(jié)
第24章　宏
24.1　SPSS宏概述
24.1.1　SPSS宏工具概述
24.1.2　SPSS宏的定義
24.2　SPSS宏的參數(shù)
24.2.1　SPSS宏參數(shù)的定義及分類
24.2.2　SPSS宏的關(guān)鍵字參數(shù)
24.2.3　SPSS宏的位置參數(shù)
24.2.4　參數(shù)的標(biāo)識符
24.2.5　參數(shù)的默認(rèn)設(shè)置
24.3　SPSS宏的流程控制結(jié)構(gòu)
24.3.1　IF結(jié)構(gòu)
24.3.2　循環(huán)結(jié)構(gòu)
24.4　宏的其他操作
24.4.1　宏變量的數(shù)學(xué)運算
24.4.2　宏變量中直接讀取分配
24.4.3　字符串操作函數(shù)
24.5　SPSS宏的調(diào)試
24.5.1　輸出窗口中顯示擴展宏語句
24.5.2　結(jié)果窗口中顯示宏參數(shù)
24.6　小結(jié)