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第1章 统计分析和SPSS软件简介1

1.1 统计分析的基本概念1

1.1.1 统计分析的步骤2

1.1.2 数据的类型2

1.1.3 数据的来源5

1.2 常见统计分析软件简介5

1.2.1 SPSS5

1.2.2 SAS6

1.2.3 R语言6

1.2.4 其他统计分析软件6

1.3 SPSS统计分析软件的历史7

1.4 SPSS版本和授权7

1.5 SPSS统计分析软件的特点8

1.6 SPSS主要模块及功能简介9

1.7 SPSS的安装12

1.8 SPSS的几种基本运行方式14

1.9 SPSS的界面17

1.10 SPSS的图形用户界面19

1.11 SPSS帮助系统21

1.12 小结24

思考与练习25

第2章 数据文件的建立和管理26

2.1 数据管理的特点26

2.2 SPSS数据编辑器简介27

2.2.1 开始SPSS27

2.2.2 SPSS的数据编辑器界面27

2.3 新建数据文件、数据字典31

2.4 保存文件34

2.5 读入数据34

2.5.1 读入Excel数据35

2.5.2 读入文本数据36

2.5.3 读入数据库数据41

2.6 数据文件的合并45

2.6.1 添加个案46

2.6.2 添加变量48

2.7 数据的拆分53

2.8 小结54

思考与练习55

附录：为数据库文件建立ODBC数据源57

第3章 描述性统计分析59

3.1 频率分析59

3.2 中心趋势的描述：均值、中位数、众数、5%截尾均值62

3.2.1 均值（或者算术平均数）62

3.2.2 5%截尾均值62

3.2.3 几何均值63

3.2.4 中位数63

3.2.5 众数64

3.3 离散趋势的描述：极差、方差、标准差、均值的标准误、分位数和变异指标64

3.3.1 极差65

3.3.2 方差和标准差65

3.3.3 均值的标准误65

3.3.4 变异系数66

3.3.5 分位数66

3.4 分布的形状——偏度和峰度66

3.5 SPSS描述性统计分析67

3.5.1 频率入口68

3.5.2 描述子菜单69

3.5.3 探索子菜单70

3.5.4 表格71

3.6 应用统计图进行描述性统计分析73

3.6.1 定性数据的图形描述——条形图、饼图、帕累托图73

3.6.2 定量数据的图形描述——直方图、茎叶图、箱图76

3.7 数据标准化80

3.8 小结81

思考与练习82

第4章 概率论初步83

4.1 随机变量的仿真83

4.1.1 “均匀分布”的随机数83

4.1.2 正态分布的随机数86

4.2 理论分布90

4.2.1 二项分布的分布函数和概率90

4.2.2 连续分布的随机变量——正态分布95

4.3 经验分布100

4.4 抽样分布102

4.5 置信区间104

4.6 小结106

思考与练习107

第5章 均值的比较108

5.1 假设检验的思想及原理108

5.2 均值110

5.2.1 均值过程分析110

5.2.2 双因素的均值过程分析112

5.3 单样本T检验113

5.3.1 数据准备114

5.3.2 单样本T检验115

5.3.3 置信区间和自抽样选项117

5.4 独立样本T检验118

5.4.1 数据初探119

5.4.2 T检验122

5.4.3 均值差的绘图124

5.5 配对样本T检验125

5.6 小结128

思考与练习128

第6章 非参数检验130

6.1 非参数检验简介130

6.2 单样本非参数检验131

6.2.1 卡方检验135

6.2.2 二项式检验139

6.2.3 K-S检验147

6.2.4 Wilcoxon符号秩检验150

6.2.5 游程检验150

6.3 独立样本非参数检验152

6.3.1 独立样本检验简介152

6.3.2 独立样本检验举例153

6.4 相关样本非参数检验156

6.4.1 相关样本检验简介156

6.4.2 相关样本检验举例158

6.5 小结160

思考与练习161

第7章 相关分析162

7.1 相关分析的基本概念162

7.1.1 相关关系的种类163

7.1.2 相关分析的作用163

7.2 散点图163

7.2.1 散点图简介164

7.2.2 使用旧对话框绘制散点图164

7.2.3 用图表构建程序绘制散点图167

7.3 相关系数169

7.3.1 线性相关的度量——尺度数据间的相关性的度量170

7.3.2 Spearman等级相关系数一定序变量之间的相关性的度量174

7.3.3 Kendall的tau系数176

7.4 偏相关分析176

7.5 小结178

思考与练习178

第8章 回归分析179

8.1 线性回归分析的基本概念179

8.1.1 线性回归179

8.1.2 非线性回归181

8.2 简单线性回归182

8.2.1 简单回归方程的求解182

8.2.2 回归方程拟合程度检验183

8.2.3 用回归方程预测184

8.2.4 简单线性回归举例185

8.3 多元线性回归187

8.3.1 多元线性回归方程简介187

8.3.2 多元线性回归方程的显著性检验187

8.3.3 应用举例188

8.3.4 线性回归自变量进入的方式191

8.4 线性回归的诊断和线性回归过程中的其他选项193

8.4.1 回归分析的前提条件194

8.4.2 回归分析前提条件的检验194

8.4.3 回归诊断197

8.5 非线性回归201

8.6 曲线估计208

8.7 小结211

思考与练习211

第9章 方差分析213

9.1 方差分析的术语与前提213

9.2 单因素的方差分析214

9.2.1 描述性数据分析214

9.2.2 单因素方差分析215

9.3 多因素方差分析219

9.3.1 多因素方差分析简介219

9.3.2 多因素方差分析案例分析219

9.4 协方差分析224

9.4.1 协方差分析简介224

9.4.2 协方差分析案例分析224

9.5 小结230

思考与练习230

第10章 聚类分析231

10.1 聚类分析简介231

10.2 聚类分析原理232

10.3 个案间距离233

10.3.1 尺度（或定距）数据的距离定义方式233

10.3.2 分类数据的频数数据234

10.3.3 二分类数据235

10.3.4 聚类分析计算距离的方法设定235

10.4 类之间的距离236

10.5 系统聚类237

10.5.1 系统聚类算法过程237

10.5.2 系统聚类案例：山东餐饮市场分层238

10.6 K-均值聚类246

10.6.1 K-均值聚类方法简介247

10.6.2 K-均值法案例分析247

10.7 两步法聚类252

10.7.1 两步法简介252

10.7.2 两步法案例分析253

10.8 小结258

思考与练习258

第11章 主成分分析259

11.1 主成分分析简介259

11.1.1 主成分分析的目的与功能259

11.1.2 主成分分析的数学理论260

11.2 主成分分析的应用条件261

11.2.1 Bartlett球形检验261

11.2.2 KMO统计量262

11.2.3 基于相关系数矩阵还是协方差矩阵263

11.3 主成分分析案例263

11.3.1 综合评价案例263

11.3.2 主成分分析用于探索变量间结构关系273

11.4 小结275

思考与练习275

第12章 因子分析法277

12.1 因子分析简介277

12.2 因子分析的统计理论277

12.2.1 因子分析的模型277

12.2.2 因子分析模型的求解方法279

12.2.3 因子分析的应用前提281

12.2.4 因子个数的确定281

12.2.5 因子的解释282

12.2.6 因子旋转283

12.2.7 因子得分284

12.3 因子分析案例分析285

12.3.1 探索变量间的结构关系285

12.3.2 因子分析在市场调查中的应用289

12.4 因子分析结果的有效性295

12.5 因子分析和主成分分析的比较295

12.6 小结296

思考与练习296

第13章 判别分析298

13.1 判别分析的基本概念与理论298

13.1.1 Fisher判别法298

13.1.2 马式距离判别法299

13.2 逐步判别分析301

13.3 判别分析中的假设检验303

13.4 案例分析303

13.4.1 两个总体的判别分析——找出可能会购买新书的客户303

13.4.2 两个以上总体的判别——电信客户分类311

13.5 小结317

思考与练习318

第14章 典型相关分析319

14.1 典型相关分析简介319

14.1.1 典型相关分析的应用范围320

14.1.2 典型相关分析的功能320

14.2 典型相关分析算法简介320

14.3 典型相关系数的显著性检验321

14.4 案例分析322

14.5 小结325

思考与练习326

参考文献327