SPSS統(tǒng)計分析大全

第1篇 SPSS軟件基礎(chǔ)篇
第1章 SPSS 19.0概述（ 教學(xué)視頻：51分鐘） 
1.1 SPSS 19.0簡介 
1.1.1 SPSS 19.0統(tǒng)計軟件的優(yōu)點 
1.1.2 SPSS 19.0軟件新增功能 
1.1.3 SPSS 19.0統(tǒng)計軟件的環(huán)境要求 
1.2 SPSS 19.0安裝、啟動與退出 
1.2.1 SPSS 19.0安裝 
1.2.2 SPSS 19.0的啟動 
1.2.3 SPSS 19.0的退出 
1.3 主要窗口和功能 
1.3.1 數(shù)據(jù)編輯窗口 
1.3.2 結(jié)果輸出窗口 
1.3.3 變量編輯窗口 
1.3.4 語法編輯器窗口 
1.3.5 腳本編寫窗口 
1.3.6 圖表編輯窗口 
1.4 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫 
1.4.1 操作步驟 
1.4.2 模塊解讀 1
1.4.3 實例詳解 
第2章 數(shù)據(jù)管理（ 教學(xué)視頻：65分鐘） 
2.1 數(shù)據(jù)的打開 
2.1.1 SPSS的數(shù)據(jù)文件類型 
2.1.2 模塊解讀 
2.2 數(shù)據(jù)的保存 
2.2.1 SPSS數(shù)據(jù)保存 
2.2.2 保存類型 
2.3 數(shù)據(jù)的整理 
2.3.1 數(shù)據(jù)的合并 
2.3.2 數(shù)據(jù)個案的拆分 
2.3.3 數(shù)據(jù)個案的排序 
2.3.4 數(shù)據(jù)的分類匯總 
2.3.5 數(shù)據(jù)的加權(quán) 
2.3.6 重復(fù)數(shù)據(jù)的查找 
2.3.7 個案的選擇 
2.3.8 計算新變量 
2.3.9 變量值的重新編碼 
第3章 統(tǒng)計描述分析（ 教學(xué)視頻：21分鐘） 
3.1 頻數(shù)分布分析（Frequencies） 
3.2 描述性統(tǒng)計分析（Descriptives） 
3.3 探索性分析（Explore） 
第4章 基本統(tǒng)計分析的報表制作（ 教學(xué)視頻：28分鐘） 
4.1 代碼本 
4.1.1 模塊解讀 
4.1.2 實例詳解 
4.2 在線分析處理報告（OLAP） 
4.2.1 模塊解讀 
4.2.2 實例詳解 
4.3 個案摘要報告 
4.3.1 模塊解讀 
4.3.2 實例詳解 
4.4 行形式摘要報告 
4.4.1 模塊解讀 
4.4.2 實例詳解 
4.5 列形式摘要報告 
4.5.1 模塊解讀 
4.5.2 實例詳解 
第2篇 基本統(tǒng)計分析方法篇
第5章 T檢驗（ 教學(xué)視頻：37分鐘） 
5.1 均值（Means）過程 
5.2 單樣本T檢驗 
5.2.1 原理 
5.2.2 模塊解讀 
5.2.3 實例詳解 
5.3 獨(dú)立樣本T檢驗 
5.3.1 原理 
5.3.2 模塊解讀 
5.3.3 實例詳解 
5.4 配對樣本T檢驗 
5.4.1 原理 
5.4.2 模塊解讀 
5.4.3 實例詳解 
第6章 方差分析（ 教學(xué)視頻：64分鐘） 
6.1 單因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模塊解讀 80
6.1.3 實例詳解 83
6.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模塊解讀 86
6.2.3 實例詳解 91
6.3 析因設(shè)計方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模塊解讀 93
6.3.3 實例詳解 94
6.4 交叉設(shè)計方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模塊解讀 95
6.4.3 實例詳解 95
6.5 拉丁方設(shè)計方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模塊解讀 96
6.5.3 實例詳解 96
6.6 協(xié)方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模塊解讀 98
6.6.3 實例詳解 98
6.7 嵌套設(shè)計方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模塊解讀 100
6.7.3 實例詳解 100
6.8 重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模塊解讀 102
6.8.3 實例詳解 103
第7章 定性資料統(tǒng)計推斷（ 教學(xué)視頻：42分鐘） 
7.1 成組設(shè)計四格表資料卡方檢驗 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模塊解讀 107
7.2 配對設(shè)計四格表資料卡方檢驗 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模塊解讀 110
7.3 成組設(shè)計行乘列表資料的卡方檢驗 111
7.3.1 多個樣本率比較 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模塊解讀 112
7.3.4 多個構(gòu)成比之間的比較 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模塊解讀 115
7.4 似然比檢驗和確切概率法 118
7.4.1 似然比檢驗 118
7.4.2 確切概率法 120
7.5 卡方檢驗的多重比較 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模塊解讀 124
第8章 有序定性資料統(tǒng)計推斷（ 教學(xué)視頻：21分鐘） 
8.1 單向有序行×列表數(shù)據(jù)的分析 127
8.1.1 兩組單向有序分類資料的秩和檢驗 127
8.1.2 多組單向有序定性資料的秩和檢驗 129
8.1.3 兩兩比較的秩和檢驗（T檢驗法） 130
8.2 雙向有序?qū)傩韵嗤?times;列表數(shù)據(jù)的分析 131
8.3 雙向有序?qū)傩圆煌?times;列表數(shù)據(jù)的分析 133
8.4 SPSS軟件實現(xiàn)有序定性資料的分析方法 134
8.5 小結(jié) 140
第9章 統(tǒng)計圖（ 教學(xué)視頻：41分鐘） 
9.1 SPSS 19.0繪圖功能簡介 141
9.1.1 圖表構(gòu)建程序簡介 142
9.1.2 圖形畫板模板選擇程序 146
9.2 條形圖（Bar） 148
9.2.1 統(tǒng)計圖的結(jié)構(gòu) 150
9.2.2 統(tǒng)計圖的繪圖原則 150
9.2.3 統(tǒng)計圖型的選擇 150
9.2.4 模塊解讀 151
9.2.5 統(tǒng)計圖編輯 153
9.3 3-D條形圖（3-D Bar） 156
9.4 線圖（Line） 158
9.5 面積圖（Area） 159
9.5.1 簡單面積圖 159
9.5.2 堆積面積圖 159
9.6 餅圖（Pie） 161
9.7 高低圖（High-Low Charts） 162
9.8 箱圖（Boxplot） 164
9.9 誤差條圖（Error bar） 165
9.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 167
9.11 散點圖（Scatter） 167
9.11.1 簡單分布散點圖 168
9.11.2 矩陣分布散點圖 168
9.11.3 簡單點圖 169
9.11.4 重疊分布散點圖 170
9.11.5 3-D分布散點圖 171
9.12 直方圖（Histogram） 171
9.13 時間序列圖（Time Series Plot） 172
第10章 診斷試驗與ROC分析（ 教學(xué)視頻：13分鐘） 
10.1 常用診斷試驗的評價指標(biāo) 175
10.1.1 常用的診斷試驗評價指標(biāo) 175
10.1.2 提高診斷試驗效率的方法 178
10.2 ROC曲線 180
10.2.1 ROC分析的基本原理 181
10.2.2 模塊解讀 181
10.2.3 實例詳解 182
第11章 缺失值分析（ 教學(xué)視頻：27分鐘） 
11.1 缺失值分析簡介 185
11.1.1 缺失值的類別 185
11.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 186
11.2 SPSS缺失值分析 187
11.2.1 模塊解讀 187
11.2.2 實例詳解 190
第12章 非參數(shù)檢驗（ 教學(xué)視頻：43分鐘） 
12.1 非參數(shù)檢驗簡介 195
12.1.1 非參數(shù)檢驗和參數(shù)檢驗 195
12.1.2 非參數(shù)檢驗的優(yōu)點 195
12.1.3 非參數(shù)檢驗的缺點 195
12.2 卡方檢驗 196
12.2.1 卡方檢驗的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模塊解讀 196
12.2.4 實例詳解 197
12.3 二項式檢驗 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模塊解讀 199
12.3.3 實例詳解 200
12.4 游程檢驗 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模塊解讀 202
12.4.4 實例詳解 202
12.5 單樣本K-S檢驗 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模塊解讀 203
12.5.3 實例詳解 204
12.6 兩獨(dú)立樣本檢驗 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模塊解讀 206
12.6.3 實例詳解 207
12.7 K個獨(dú)立樣本檢驗 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模塊解讀 209
12.7.3 實例詳解 210
12.8 兩個相關(guān)樣本檢驗 211
12.8.1 原理與方法 211
12.8.2 模塊解讀 212
12.8.3 實例詳解 212
12.9 K個相關(guān)樣本檢驗 214
12.9.1 原理與方法 214
12.9.2 模塊解讀 215
12.9.3 實例詳解 215
第13章 簡單線性回歸與相關(guān)（ 教學(xué)視頻：36分鐘） 
13.1 相關(guān)分析簡介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相關(guān)系數(shù)的計算 218
13.1.3 SPSS中的相應(yīng)功能 219
13.2 雙變量相關(guān) 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析實例 221
13.2.3 Spearman等級相關(guān)系數(shù) 223
13.2.4 Kendall等級相關(guān)系數(shù) 223
13.3 偏相關(guān)分析 224
13.3.1 偏相關(guān)分析的含義 224
13.3.2 偏相關(guān)系數(shù)的計算 224
13.3.3 分析實例 225
13.4 距離相關(guān) 226
13.4.1 距離測量與相似性測量指標(biāo) 227
13.4.2 分析實例 228
13.5 簡單回歸分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析實例 232
13.5.3 相關(guān)與回歸分析的區(qū)別和聯(lián)系 233
13.6 小結(jié) 234
第14章 多重響應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：21分鐘） 
14.1 多重響應(yīng)變量定義與數(shù)據(jù)錄入 235
14.2 多重響應(yīng)變量集的定義 237
14.3 多重響應(yīng)變量集的頻率分析 239
14.4 多重響應(yīng)變量交叉表分析 240
第15章 SPSS中隨機(jī)化過程的實現(xiàn)（ 教學(xué)視頻：38分鐘） 
15.1 基本原理 243
15.2 模塊解讀 244
15.3 實例詳解 247
15.3.1 隨機(jī)抽樣 247
15.3.2 隨機(jī)分組 249
第16章 典型相關(guān)（ 教學(xué)視頻：12分鐘） 
16.1 原理解讀 253
16.2 研究步驟 254
16.3 實例詳解 254
第3篇 高級統(tǒng)計分析篇
第17章 Logistic回歸（ 教學(xué)視頻：33分鐘） 
17.1 二項分類Logistic回歸 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模塊解讀 261
17.1.3 實例詳解 264
17.2 條件Logistic回歸 267
17.3 有序Logistic回歸 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模塊解讀 269
17.3.3 實例分析 272
17.4 多項分類Logistic回歸 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模塊解讀 274
17.4.3 實例分析 275
第18章 對數(shù)線性模型（ 教學(xué)視頻：41分鐘） 
第19章 生存分析與Cox模型（ 教學(xué)視頻：55分鐘） 
第20章 聚類和判別（ 教學(xué)視頻：44分鐘） 
第21章 主成分與因子分析（ 教學(xué)視頻：33分鐘） 
第22章 多元方差分析（ 教學(xué)視頻：31分鐘） 
第23章 時間序列分析（ 教學(xué)視頻：35分鐘） 
第24章 信度分析（ 教學(xué)視頻：18分鐘） 
第25章 對應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：39分鐘） 
第26章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ 教學(xué)視頻：23分鐘） 
第27章 曲線回歸與非線性回歸（ 教學(xué)視頻：17分鐘） 
第28章 多重線性回歸與相關(guān)（ 教學(xué)視頻：11分鐘） 
第29章 路徑分析（ 教學(xué)視頻：13分鐘） 
第30章 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：33分鐘）