SPSS在會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

第1章 SPSS概述 1
1.1 SPSS簡(jiǎn)介 2
1.2 SPSS的安裝與運(yùn)行 3
1.2.1 SPSS的版本及運(yùn)行環(huán)境 3
1.2.2 SPSS的安裝 3
1.2.3 SPSS的運(yùn)行 3
1.3 SPSS的主要窗口及菜單功能 4
1.3.1 SPSS的主要窗口 4
1.3.2 SPSS的菜單功能 8
1.4 SPSS的系統(tǒng)設(shè)置 11
小結(jié) 13
思考與練習(xí) 14
第2章 數(shù)據(jù)的建立與管理 15
2.1 數(shù)據(jù)的建立 16
2.1.1 變量的屬性 16
2.1.2 數(shù)據(jù)的直接錄入 21
2.2 數(shù)據(jù)的打開(kāi)與保存 27
2.2.1 外部數(shù)據(jù)的打開(kāi) 27
2.2.2 SPSS數(shù)據(jù)的保存 30
2.3 數(shù)據(jù)的管理 31
2.3.1 數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 31
2.3.2 數(shù)據(jù)的合并 36
2.3.3 數(shù)據(jù)的排序 41
2.3.4 選擇個(gè)案 41
2.3.5 計(jì)算變量 44
2.3.6 變量值的重新編碼 45
小結(jié) 49
思考與練習(xí) 49
第3章 描述統(tǒng)計(jì) 51
3.1 變量類(lèi)型 52
3.1.1 按數(shù)據(jù)反映的測(cè)量水平劃分 52
3.1.2 按數(shù)據(jù)是否具有連續(xù)性劃分 53
3.2 統(tǒng)計(jì)量 54
3.2.1 集中量數(shù) 54
3.2.2 差異量數(shù) 55
3.3 數(shù)據(jù)分布 56
3.3.1 正態(tài)分布 56
3.3.2 偏態(tài)分布 57
3.4 頻率分析的SPSS過(guò)程 57
3.4.1 定類(lèi)和定序變量描述 58
3.4.2 定距和定比變量描述 63
3.5 描述分析的SPSS過(guò)程 68
3.5.1 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù) 68
3.5.2 描述分析的SPSS過(guò)程 69
3.6 數(shù)據(jù)探索的SPSS過(guò)程 71
3.7 交叉表分析的SPSS過(guò)程 75
小結(jié) 79
思考與練習(xí) 79
第4章 參數(shù)檢驗(yàn) 81
4.1 假設(shè)檢驗(yàn) 82
4.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)概述 82
4.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的小概率原理 83
4.1.3 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 83
4.2 單樣本t檢驗(yàn) 84
4.2.1 單樣本t檢驗(yàn)概述 84
4.2.2 單樣本t檢驗(yàn)的步驟 84
4.2.3 單樣本t檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 86
4.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 89
4.3.1 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)概述 89
4.3.2 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的原理和步驟 89
4.3.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 91
4.4 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn) 94
4.4.1 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的研究目的 94
4.4.2 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的原理和步驟 95
4.4.3 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 96
小結(jié) 98
思考與練習(xí) 99
第5章 方差分析 101
5.1 單因素方差分析 102
5.1.1 單因素方差分析的基本原理 102
5.1.2 單因素方差分析的基本步驟 104
5.1.3 方差齊性檢驗(yàn) 104
5.1.4 多重比較檢驗(yàn) 105
5.1.5 單因素方差分析的SPSS過(guò)程 106
5.2 多因素方差分析 113
5.2.1 多因素方差分析的基本原理 113
5.2.2 多因素方差分析的基本步驟 114
5.2.3 多因素方差分析的方法及應(yīng)用概述 115
5.2.4 多因素方差分析的SPSS過(guò)程 116
5.3 協(xié)方差分析 122
5.3.1 協(xié)方差分析的基本原理 122
5.3.2 協(xié)方差分析需要滿足的假設(shè)條件 123
5.3.3 協(xié)方差分析的SPSS過(guò)程 123
小結(jié) 129
思考與練習(xí) 129
第6章 非參數(shù)檢驗(yàn) 131
6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 132
6.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)和參數(shù)檢驗(yàn)的異同 132
6.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 133
6.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 133
6.2 卡方檢驗(yàn) 134
6.2.1 卡方檢驗(yàn)的一般原理 134
6.2.2 分布擬合檢驗(yàn) 134
6.2.3 獨(dú)立性檢驗(yàn) 140
6.3 二項(xiàng)檢驗(yàn) 144
6.3.1 二項(xiàng)檢驗(yàn)的原理 144
6.3.2 二項(xiàng)檢驗(yàn)的SPSS過(guò)程 144
6.4 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 146
6.4.1 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的一般原理 146
6.4.2 Mann-Whitney U檢驗(yàn) 147
6.5 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 149
6.5.1 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的一般原理 149
6.5.2 符號(hào)檢驗(yàn) 149
小結(jié) 152
思考與練習(xí) 152
第7章 相關(guān)分析 155
7.1 散點(diǎn)圖 156
7.1.1 散點(diǎn)圖概述 156
7.1.2 散點(diǎn)圖的SPSS過(guò)程 157
7.2 簡(jiǎn)單線性相關(guān) 159
7.2.1 Pearson相關(guān)系數(shù) 160
7.2.2 Spearman等級(jí)相關(guān) 162
7.2.3 Kendall的tau-b系數(shù) 165
7.3 偏相關(guān)分析 166
7.3.1 偏相關(guān)概述 166
7.3.2 偏相關(guān)的SPSS過(guò)程 167
小結(jié) 169
思考與練習(xí) 169
第8章 回歸分析 173
8.1 回歸方程的構(gòu)建步驟 174
8.2 一元線性回歸方程 175
8.2.1 一元線性回歸方程求解 175
8.2.2 一元線性回歸方程擬合度檢驗(yàn) 176
8.2.3 一元線性回歸的SPSS過(guò)程 177
8.3 多元線性回歸方程 180
8.3.1 多元線性回歸方程求解 180
8.3.2 多元線性回歸方程擬合度檢驗(yàn) 180
8.3.3 多重共線性 182
8.3.4 多元線性回歸的SPSS過(guò)程 182
小結(jié) 189
思考與練習(xí) 189
第9章 部分高級(jí)分析方法 193
9.1 聚類(lèi)分析 194
9.1.1 兩步聚類(lèi) 195
9.1.2 K-均值聚類(lèi) 197
9.1.3 系統(tǒng)聚類(lèi) 202
9.2 判別分析 207
9.2.1 判別分析概述 207
9.2.2 判別分析的SPSS過(guò)程 208
9.3 因子分析 214
9.3.1 因子分析概述 214
9.3.2 因子分析的SPSS過(guò)程 216
小結(jié) 222
思考與練習(xí) 222
參考文獻(xiàn) 224