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第1章 抽样调查与SPSS概述1

1.1 抽样调查概述1

1.1.1 抽样调查的概念与特点1

1.1.2 抽样调查的过程2

1.1.3 对抽样调查的评价2

1.2 调查问卷的一般问题3

1.2.1 问卷的结构3

1.2.2 问卷的类型4

1.2.3 编制问卷的过程5

1.3 测量与封闭式题目的类型7

1.3.1 变量的测量水平7

1.3.2 封闭式题目的类型10

1.3.3 利克特量表12

1.4 对问卷统计分析的基本内容13

1.4.1 以正确的观念指导统计分析13

1.4.2 选择统计分析内容与方法的依据13

1.4.3 统计分析的主要内容14

1.5 SPSS及其在抽样调查中的应用16

1.5.1 SPSS公司与SPSS统计软件包16

1.5.2 SPSS的安装、启动与退出17

1.5.3 SPSS的运行方式18

1.5.4 SPSS的操作环境19

1.5.5 对话框21

1.5.6 中英文版本的转换与变量列表22

1.5.7 SPSS在抽样调查中的应用23

附录 北京市大学生学情调查问卷24

第2章 调查数据的预处理29

2.1 对答卷的审核与编码29

2.1.1 对答卷质量的审核29

2.1.2 对问卷进行编码30

2.2 建立SPSS格式的数据文件35

2.2.1 利用数据编辑器窗口建立数据文件35

2.2.2 Excel格式数据文件的转换41

2.2.3 数据文件的合并42

2.3 数据的净化49

2.3.1 利用“探索（Explore）”清理极端值49

2.3.2 利用“交叉表（Crosstabs）”检查互斥数据53

2.3.3 重复个案的排查54

2.3.4 答卷录入质量的检查57

2.4 数据文件的整理58

2.4.1 缺失值的处理58

2.4.2 逆向题目的重新计分64

2.4.3 选取数据子集66

2.4.4 数据文件的拆分70

2.4.5 数据文件行与列的转置72

2.5 在数据文件中生成新变量73

2.5.1 定类变量的计数74

2.5.2 定序变量的综合指标77

2.5.3 定量变量转化为定性变量77

2.6 对个案加权82

2.6.1 何时需要对个案加权82

2.6.2 利用“加权个案（Weight Cases）”进行加权83

2.6.3 对个案加权应注意的问题84

附表84

第3章 调查数据的分布特征86

3.1 一个单选题的统计表与统计图——单变量的频数分析86

3.1.1 频数分布表86

3.1.2 常用的统计图89

3.2 一个单选题的数据分布特征——单变量的特征量数92

3.2.1 数据的集中趋势92

3.2.2 数据的离中趋势98

3.2.3 偏度与峰度102

3.2.4 参数估计104

3.2.5 相对量数108

3.3 利用SPSS对一个单选题的统计分析109

3.3.1 利用“频率（Frequencies）”作统计分析109

3.3.2 利用“描述（Descriptives）”作数据特征分析114

3.3.3 利用“探索（Explore）”作数据特征分析115

3.3.4 利用“探索（Explore）”求总体比例的置信区间117

3.4 多个单选题交叉分组下的频数分析——多变量的交互分析118

3.4.1 交叉表118

3.4.2 常用统计图120

3.5 利用SPSS对多个单选题作交互分析123

3.5.1 利用“交叉表（Crosstabs）”对多变量频数作交互分析123

3.5.2 利用“探索（Explore）”计算分组数据的特征量数126

3.5.3 利用“均值（Means） ”计算分组数据的特征量数128

3.6 利用SPSS做多项选择题的频数分析——多响应变量分析129

3.6.1 多响应变量分析的提出129

3.6.2 SPSS中多响应变量分析的功能129

3.6.3 利用“多重响应（Multiple Response）”做多项选择题的频数分析130

3.7 利用“比率（Ratio）”做比率分析133

3.7.1 “比率（Ratio）”的结构与功能133

3.7.2 操作步骤135

3.7.3 输出结果及其解释135

附表136

第4章 统计图的制作与编辑138

4.1 复式条形图的绘制138

4.1.1 “条形图（Bar Charts）”的功能与结构138

4.1.2 “个案组摘要”模式下的条形图139

4.1.3 “各个变量的摘要”模式下的条形图144

4.1.4 “个案值”模式下的条形图146

4.2 线图147

4.2.1 “线图（Line Charts）”的功能与结构147

4.2.2 “个案组摘要”模式下的线图148

4.2.3 “各个变量的摘要”模式下的线图149

4.2.4 “个案值”模式下的线图150

4.3 人口金字塔图151

4.3.1 “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能与结构151

4.3.2 绘制金字塔图的操作步骤152

4.3.3 绘制金字塔图的几点说明152

4.4 统计图的编辑153

4.4.1 图形编辑窗口概述153

4.4.2 对条形图的编辑156

4.4.3 对其他图形的编辑163

4.5 作图与读图166

4.5.1 掌握制作统计图的基本原则167

4.5.2 学会审图，谨防统计图中的“陷阱”168

4.5.3 学会读图，抓住重点深人思考169

附表170

第5章 正态总体均值的差异检验——不同群体差异的比较之一171

5.1 假设检验概述171

5.1.1 假设检验的思路172

5.1.2 假设检验的一般步骤174

5.1.3 关于假设检验的几点说明175

5.1.4 利用SPSS进行假设检验的步骤177

5.2 统计检验的前期工作——对数据分布特征的检验178

5.2.1 利用“探索：图（Explore： Plots）”考察数据特征178

5.2.2 利用“单样本K- S检验（1-sample K- S）”检验考察数据分布185

5.3 单个正态总体均值的检验——单个群体与其总体均值差异的比较187

5.3.1 单样本T检验概述187

5.3.2 “单样本T检验（One-Samples T Test）”的操作步骤188

5.3.3 输出结果及其解释189

5.4 两个独立正态总体差异的检验——两个群体差异的比较之一189

5.4.1 使用两个独立样本t检验的条件及思路190

5.4.2 利用“独立样本T检验（Independent-Samples T Test）”进行t检验190

5.5 两个配对正态总体差异的显著性检验——两个群体差异的比较之二193

5.5.1 使用配对样本t检验的前提条件与思路193

5.5.2 利用“配对样本T检验（Paired-Samples T Test）”进行t检验194

5.6 单因素方差分析——多个群体差异的比较196

5.6.1 单因素方差分析概述196

5.6.2 利用“单因素ANOVA（One-Way ANOVA）”进行检验200

附表209

第6章 非正态总体的差异检验——不同群体差异比较之二210

6.1 两个独立样本的非参数检验210

6.1.1 非参数检验概述210

6.1.2 SPSS提供的四种检验方法210

6.1.3 利用“两个独立样本（2 Independent-Samples）”进行差异检验213

6.2 两个相关样本差异的非参数检验217

6.2.1 SPSS提供的四种检验方法之比较218

6.2.2 利用“两个相关样本（2 Related-Samples）”进行差异检验219

6.3 多个独立样本的非参数检验221

6.3.1 使用多个独立样本的非参数检验的前提条件221

6.3.2 SPSS提供的三种检验方法221

6.3.3 利用“K个独立样本（K Independent Samples）”进行检验224

6.4 多个相关样本的非参数检验225

6.4.1 使用多个相关样本的非参数检验的前提条件226

6.4.2 三种非参数检验方法的思路226

6.4.3 利用“K个相关样本（K Related Samples）”进行检验228

6.5 对比例的一致性检验230

6.5.1 单个总体比例的检验231

6.5.2 多个群体比例差异的比较236

附表244

第7章 事物间的相关关系247

7.1 相关关系概述247

7.1.1 函数关系与相关关系247

7.1.2 散点图248

7.1.3 相关系数251

7.2 两个定性变量的相关分析253

7.2.1 “分析（Analyze）”中有关相关分析的菜单253

7.2.2 利用“交叉表（Crosstabs）”进行X2独立性检验255

7.2.3 两个定类变量间的相关系数257

7.2.4 两个定序变量间的相关系数260

7.3 定量变量的相关分析267

7.3.1 两个定量变量的相关分析267

7.3.2 定类变量与定量变量的相关分析274

7.4 两个事物之间关系的进一步分析278

7.4.1 详析分析的提出278

7.4.2 利用SPSS做详析分析281

7.5 单变量多因素方差分析287

7.5.1 多因素方差分析概述287

7.5.2 “单变量（Univariate）”的功能与结构289

7.5.3 利用“单变量（Univariate）”进行单变量多因素方差分析294

7.5.4 应用方差分析过程中的几点说明299

附表303

第8章 线性回归与曲线回归——事物间的非确定性因果关系之一305

8.1 一元线性回归分析305

8.1.1 回归分析概述305

8.1.2 一元线性回归方程的建立306

8.2 多元线性回归分析316

8.2.1 一元与多元线性回归模型的比较316

8.2.2 多重共线性的诊断318

8.2.3 奇异值与影响点的诊断与处理320

8.2.4 应用线性回归方程过程中的若干问题322

8.3 利用“线性回归（Linear Regression）”进行线性回归分析323

8.3.1 “线性（Linear）”的结构与功能323

8.3.2 利用“线性（Linear）”进行线性回归分析328

8.4 曲线估计338

8.4.1 非线性关系的线性化338

8.4.2 “曲线估计（Curve Estimation）”的功能与结构339

8.4.3 利用“曲线估计（Curve Estimation）”进行曲线估计341

8.4.4 应用曲线估计过程中的若干问题343

附表345

第9章 Logistic回归分析——事物间的非确定性因果关系之二346

9.1 Logistic回归分析概述346

9.1.1 Logistic回归分析的提出346

9.1.2 Logistic回归的基本思路347

9.1.3 Logistic回归方程中的虚拟变量347

9.1.4 Logistic回归方程中系数的直观解释348

9.1.5 Logistic回归方程的检验349

9.2 二项Logistic回归350

9.2.1 二项Logistic回归分析的适用范围与步骤350

9.2.2 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的功能与结构351

9.2.3 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的应用355

9.3 多项Logistic回归分析359

9.3.1 多项Logistic回归分析模型359

9.3.2 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的功能与结构360

9.3.3 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的应用363

9.4 多项有序回归分析367

9.4.1 多项有序回归分析的功能与结构367

9.4.2 多项有序回归分析的应用369

第10章 对调查对象的分类373

10.1 距离与相似性度量373

10.1.1 聚类分析概述373

10.1.2 聚类分析中对“亲疏程度”的测量375

10.1.3 进行“亲疏程度”度量时应注意的问题377

10.2 系统聚类378

10.2.1 使用系统聚类分析的条件与步骤378

10.2.2 “系统聚类（Hierarchical Cluster）”的功能与结构380

10.2.3 利用“系统聚类（Hierarchical Cluster）”进行分析聚类384

10.3 K-均值聚类389

10.3.1 使用K-均值聚类的条件与步骤389

10.3.2 “K-均值聚类（K- Means Cluster）”的结构与功能390

10.3.3 利用“K-均值聚类（K- Means Cluster）”进行聚类分析393

第11章 问卷的质量分析398

11.1 问卷的项目分析398

11.1.1 项目分析的基本方法398

11.1.2 利用SPSS进行项目分析399

11.2 问卷的信度分析400

11.2.1 对信度的估计400

11.2.2 “可靠性分析（Reliability Analysis）”的结构与功能403

11.2.3 利用“可靠性分析（Reliability Analysis）进行信度分析405

11.3 问卷的效度分析409

11.3.1 问卷的内容效度409

11.3.2 效标关联效度411

11.3.3 结构效度412

11.4 主成分分析413

11.4.1 主成分分析的基本思路413

11.4.2 主成分分析的基本步骤416

11.5 因子分析416

11.5.1 因子分析概述417

11.5.2 因子分析的基本思路417

11.5.3 因子分析的基本步骤419

11.5.4 “因子分析（Factor Analysis）”的功能与结构423

11.5.5 利用“因子分析（Factor Analysis）”进行结构效度分析427

11.5.6 利用因子得分进行分类与评价433

附表437

参考文献439