123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書的讀者對(duì)象為參加初級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)或研究方法課程的學(xué)生，也可以是參加中級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和研究生計(jì)量方法課程的學(xué)生。初級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)或研究方法課程所講授的內(nèi)容有：描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、主體間單因素方差分析、主體內(nèi)單因素方差分析、主體間雙因素方差分析、卡方檢驗(yàn)、相關(guān)系數(shù)和回歸分析。在中級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和研究生課程中講授的內(nèi)容有：主體間雙因素方差分析（第9章）、多元回歸分析、主體內(nèi)有交互作用的方差分析和可靠性。因?yàn)槊總€(gè)班級(jí)所講授的內(nèi)容可能不同，所以本書各章的教學(xué)內(nèi)容是獨(dú)立的，教師可以依據(jù)其課程目標(biāo)及學(xué)生需要選用*合適的章節(jié)。關(guān)于本書框架，本書分為兩部分。第一部分包括SPSS介紹（第1章）、描述性統(tǒng)計(jì)（第2章）、如何用SPSS繪制不同圖形（第3章）和用alpha系數(shù)估計(jì)量表可靠性的內(nèi)在一致性（第4章）。第二部分介紹推斷統(tǒng)計(jì)，包括t檢驗(yàn)（第5、6、7章）、方差分析（第8、9、10、11章）、相關(guān)系數(shù)（第12章）、一元回歸與多元回歸（第13、14章）以及卡方檢驗(yàn)（第15、16章）。此外，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)管理的其他主題見(jiàn)附錄A。對(duì)于初次使用SPSS并想通過(guò)本書了解具體步驟的讀者，讀完介紹內(nèi)容后，你應(yīng)該就可以轉(zhuǎn)向相應(yīng)章節(jié)，根據(jù)相關(guān)指令錄入并分析你的數(shù)據(jù)。

作者簡(jiǎn)介

　　作者簡(jiǎn)介羅納德•約克奇在統(tǒng)計(jì)學(xué)教育中不可或缺的專家，美國(guó)加利福尼亞大學(xué)教授。

圖書目錄

目錄
第一部分SPSS介紹，描述性統(tǒng)計(jì)，繪制圖形和
用系數(shù)alpha計(jì)算信度
第1章SPSS介紹
啟動(dòng)SPSS
數(shù)據(jù)編輯器窗口
在SPSS中創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件
數(shù)據(jù)輸入和分析
查看器（輸出信息）窗口
保存文件
打印文件
練習(xí)
第2章描述性統(tǒng)計(jì)：頻率，集中趨勢(shì)和變異性
數(shù)據(jù)
在SPSS中錄入數(shù)據(jù)并分析
頻率
集中趨勢(shì)和變異性
用平均值程序分析分組數(shù)據(jù)
總結(jié)：頻率和平均值程序的運(yùn)行步驟
練習(xí)
第3章繪制圖形
條形圖
直方圖
散點(diǎn)圖
箱線圖
總結(jié)：在SPSS中繪制條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖和箱線圖的步驟
練習(xí)
第4章可靠性（用系數(shù)alpha度量）
實(shí)例
alpha系數(shù)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)錄入和分析
結(jié)果表述
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行可靠性分析的步驟
練習(xí)
樣本和總體
推斷統(tǒng)計(jì)
假設(shè)檢驗(yàn)
單尾檢驗(yàn)和雙尾檢驗(yàn)
第Ⅰ類錯(cuò)誤和第Ⅱ類錯(cuò)誤
功效
抽樣誤差
p值
效應(yīng)值
第二部分推斷統(tǒng)計(jì)
第5章單樣本t檢驗(yàn)
例子
單樣本t檢驗(yàn)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)錄入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
單樣本t檢驗(yàn)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)的步驟
練習(xí)
第6章獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)
例子
獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)錄入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的步驟
練習(xí)
第7章相依樣本t檢驗(yàn)
例子
相依樣本t檢驗(yàn)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)錄入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
相依樣本t檢驗(yàn)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行相依樣本t檢驗(yàn)的步驟
練習(xí)
第8章主體間單因素方差分析
例子
主體間單因素方差分析的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
主體間單因素方差分析的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行主體間單因素方差分析的步驟
練習(xí)
第9章主體間雙因素方差分析
例子
主體間雙因素方差分析的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
主體間雙因素方差分析的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行主體間雙因素方差分析的步驟
練習(xí)
第10章主體內(nèi)單因素方差分析
例子
主體內(nèi)單因素方差分析的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
主體內(nèi)單因素方差分析的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行主體內(nèi)單因素方差分析的步驟
練習(xí)
第11章主體內(nèi)有交互作用方差分析
例子
主體內(nèi)有交互作用方差分析的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
主體內(nèi)有交互作用方差分析的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行主體內(nèi)有交互作用方差分析的步驟
練習(xí)
第12章皮爾遜r相關(guān)系數(shù)
例子
皮爾遜r相關(guān)系數(shù)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
皮爾遜相關(guān)系數(shù)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)的步驟
練習(xí)
第13章一元線性回歸
例子
一元線性回歸的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
一元回歸的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行一元線性回歸分析的步驟
練習(xí)
第14章多元線性回歸
例子
多元線性回歸的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
多元回歸的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行多元線性回歸分析的步驟
練習(xí)
第15章卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
例子
卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
以APA格式表述結(jié)果
方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的步驟
練習(xí)
第16章卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)
例子
卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的目標(biāo)和所需數(shù)據(jù)
原假設(shè)與備擇假設(shè)
研究問(wèn)題
數(shù)據(jù)輸入和分析
效應(yīng)值
以APA格式表述結(jié)果
卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)的假設(shè)條件
總結(jié)：在SPSS中進(jìn)行卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)的步驟
練習(xí)
附錄A數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及其他程序
重新編碼程序
計(jì)算程序
選擇個(gè)案程序
拆分文件程序
取消拆分文件程序
附錄B參考答案
參考文獻(xiàn)