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商品簡介
《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界面進行講解和操作，致力於使讀者瞭解SPSS，瞭解和學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作，《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟件的實際應用。
全書共分25章。第 1～3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第 19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第 20～25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。
《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》適合自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。
全書共分25章。第 1～3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第 19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第 20～25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。
《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》適合自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。
名人/編輯推薦
軟件版本采用最新的SPSS Statistics。
具有一線豐富實踐經驗的數據分析師和高校講師聯合執筆。
知識點+針對每個知識點的小實例+綜合實例。講述方式可以是入門讀者快速的學習掌握SPSS軟件操作及如何應用該知識點解決工程實踐中的問題。綜合實例部分，深入細致剖析工程應用的流程、細節、難點、技巧，可以起到融會貫通的作用。
常見問題解答與技巧集粹。
全視頻案例講解。
具有一線豐富實踐經驗的數據分析師和高校講師聯合執筆。
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序
隨著大數據概念的興起，數據分析與挖掘受到越來越多行業的持續關注，如何做到大有所用、大有產出成為業內熱議的話題。工欲善其事，必先利其器。在對數據及對應業務的理解方面，SPSS始終是數據分析從業者可靠的利器之一。
IBM SPSS Statistics 20也是與時俱進，持續提供優秀的操作體驗和分析性能。其操作友好性、模型可靠性以及與其他平台的兼容性等，都有了非常大的提升。 IBM SPSS Statistics 20還增加了許多新的特點，如擴展了線性模型關於預測有序變量的功能，增加了廣義線性模型（GZLMs）和廣義估計方程（GEEs），可用於處理類型更廣泛的統計模型問題；增加了地圖可視化功能，用於創建不同類型地圖的直觀表示模板，包括增強在地圖中按區域展示結果的功能；更快地生成表格，比現有的表格生成速度快5倍甚至更多，和表格相關的其他操作的速度也有顯著提高；提高了排序和保存的性能；在Server端運行作業時，可斷開與遠程服務器的連接，稍後再重新連接並檢索結果。
本書第2版採用IBM SPSS Statistics 20（中文界面），並更新之前版中的內容，保持了與最新工具的同步性，同時對實例描述和統計結果解釋等內容加以補充和拓展，使本書在使用上更加方便，進一步提高了實用價值。
我們致力於使讀者全面了解SPSS，學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作。全書分為25章：第1～3章介紹SPSS系統環境的設置，以及對數據和文件的基本操作；第4～18章是各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作詳解，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、分類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等；第19章介紹各種統計圖形的生成和編輯；第20～25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。
本書內容全面且實例豐富，涉及基本的統計分析方法、常用的數據挖掘手段，軟件操作講解流暢，結果分析詳盡透徹，是一本輔助讀者使用SPSS進行統計分析的良好參考用書。對於讀者關心的各種模型參數含義及其設置方法，書中力求講解詳盡；而且從軟件操作步驟到行業案例分析，都配有圖形指示和样本數據實例分析：對於數理統計和分析方法的相關背景，書中做簡單鋪墊後，給出算法的基本思想或關鍵步驟，重點介紹軟件操作方法和參數設置，以期達到讀者通過本書可以理解和應用相關統計方法的目的。若讀者再參考有關統計分析的專業書籍或不同背景知識的書籍，再加上不斷的操作演練和實踐，就能做更深入的算法改進、應用創新等研究性工作。致謝：
在此，感謝人民郵電出版社各位編輯同志和張錚老師的幫助和指導，感謝陳明、張陽、李廣鵬、馬惠來、卞長迪、鄭琦、王命達、陳香凝、苑春苗、寧升、李鴻鵬、李明劍等參與了部分章節的編寫和修改；感謝羅瑞芳博士、何力武博士、鮑青波、田旭等人參與修訂和提出寶貴建議。
由於編者水平有限，統計理論和軟件的發展也都非常迅速，書中紕漏和不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評與指正，我們真誠希望與大家相互交流學習，共同進步。
IBM SPSS Statistics 20也是與時俱進，持續提供優秀的操作體驗和分析性能。其操作友好性、模型可靠性以及與其他平台的兼容性等，都有了非常大的提升。 IBM SPSS Statistics 20還增加了許多新的特點，如擴展了線性模型關於預測有序變量的功能，增加了廣義線性模型（GZLMs）和廣義估計方程（GEEs），可用於處理類型更廣泛的統計模型問題；增加了地圖可視化功能，用於創建不同類型地圖的直觀表示模板，包括增強在地圖中按區域展示結果的功能；更快地生成表格，比現有的表格生成速度快5倍甚至更多，和表格相關的其他操作的速度也有顯著提高；提高了排序和保存的性能；在Server端運行作業時，可斷開與遠程服務器的連接，稍後再重新連接並檢索結果。
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本書內容全面且實例豐富，涉及基本的統計分析方法、常用的數據挖掘手段，軟件操作講解流暢，結果分析詳盡透徹，是一本輔助讀者使用SPSS進行統計分析的良好參考用書。對於讀者關心的各種模型參數含義及其設置方法，書中力求講解詳盡；而且從軟件操作步驟到行業案例分析，都配有圖形指示和样本數據實例分析：對於數理統計和分析方法的相關背景，書中做簡單鋪墊後，給出算法的基本思想或關鍵步驟，重點介紹軟件操作方法和參數設置，以期達到讀者通過本書可以理解和應用相關統計方法的目的。若讀者再參考有關統計分析的專業書籍或不同背景知識的書籍，再加上不斷的操作演練和實踐，就能做更深入的算法改進、應用創新等研究性工作。致謝：
在此，感謝人民郵電出版社各位編輯同志和張錚老師的幫助和指導，感謝陳明、張陽、李廣鵬、馬惠來、卞長迪、鄭琦、王命達、陳香凝、苑春苗、寧升、李鴻鵬、李明劍等參與了部分章節的編寫和修改；感謝羅瑞芳博士、何力武博士、鮑青波、田旭等人參與修訂和提出寶貴建議。
由於編者水平有限，統計理論和軟件的發展也都非常迅速，書中紕漏和不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評與指正，我們真誠希望與大家相互交流學習，共同進步。
目次
目 錄
第1章 SPSS 20概述 1
1.1 SPSS簡介 1
1.2 SPSS的安裝、啟動和退出 3
1.2.1 SPSS 20的安裝 3
1.2.2 SPSS的啟動 4
1.2.3 SPSS 20的退出 6
1.3 SPSS 20的界面及設置 6
1.3.1 常用界面 7
1.3.2 常規選項參數 10
1.3.3 查看器選項參數 12
1.3.4 文件位置選項參數 13
1.3.5 輸出選項參數 14
1.3.6 圖表選項參數 15
1.3.7 多重歸因選項參數 17
1.3.8 樞軸表選項參數 18
1.3.9 數據選項參數 20
1.3.10 貨幣選項參數 21
1.3.11 腳本選項參數 22
1.3.12 語法編輯器選項參數 23
第2章 數據文件的建立與操作 24
2.1 數據編輯器與數據文件 24
2.1.1 數據編輯器 24
2.1.2 數據文件 27
2.2 常量、變量、操作符和表達式 28
2.2.1 常量與變量 28
2.2.2 操作符與表達式 32
2.2.3 如何定義一個變量 33
2.2.4 概率事件 38
2.3 輸入數據 38
2.3.1 輸入數據的方法 38
2.3.2 查看文件信息和變量信息 38
2.4 編輯數據文件 40
2.4.1 在單元格中編輯數據 40
2.4.2 插入變量與刪除變量 41
2.4.3 插入觀測量與刪除觀測量 41
2.4.4 數據的剪切、復制和粘貼 42
2.4.5 撤銷操作 43
2.5 對數據文件的操作 43
2.5.1 數據文件的打開與保存 43
2.5.2 數據庫文件的轉換 44
第3章 數據文件的操作 53
3.1 數據文件的一般操作 53
3.1.1 數據排序 53
3.1.2 數據文件的拆分 54
3.1.3 數據文件的合并 56
3.1.4 數據文件的轉置 59
3.1.5 變量取值的求秩 60
3.1.6 變量值的重新編碼 62
3.1.7 計算新變量 66
3.2 分類匯總 69
3.2.1 數據描述 69
3.2.2 分類匯總的參數設置 69
3.2.3 分類匯總的結果 71
3.3 觀測量的加權 72
3.4 數據文件的結構重組 73
3.4.1 選擇數據重組方式 74
3.4.2 變量組到觀測量組的重組 75
3.4.3 觀測量組到變量組的重組 79
3.4.4 轉置重組 82
第4章 基本統計分析功能 84
4.1 OLAP在線分析過程 84
4.1.1 數據描述 84
4.1.2 OLAP過程的操作和設置 84
4.2 個案匯總分析 88
4.2.1 個案匯總分析的參數設置 88
4.2.2 輸出結果 89
4.3 按行和列的匯總分析 90
4.3.1 按行匯總過程 90
4.3.2 按列匯總過程 94
4.4 頻數分析 96
4.4.1 數據描述 96
4.4.2 對分類變量的頻數分析 96
4.4.3 對連續變量的頻數分析 98
4.5 描述性統計分析 100
4.5.1 數據描述 100
4.5.2 描述性分析過程 100
4.6 探索性分析過程 101
4.6.1 數據描述 102
4.6.2 探索性分析實例 102
4.7 列聯表分析過程 105
4.7.1 數據描述 105
4.7.2 列聯表分析的參數設置 106
4.7.3 列聯表分析的輸出結果 109
4.8 Bootstrap簡介與設置 110
4.8.1 Bootstrap簡介 110
4.8.2 Bootstrap參數設置 110
第5章 均值比較和T檢驗 113
5.1 均值分析過程 114
5.1.1 原理與方法 114
5.1.2 SPSS實例分析 114
5.2 單樣本T檢驗 116
5.2.1 原理與方法 116
5.2.2 SPSS實例分析 117
5.3 獨立樣本T檢驗 118
5.3.1 原理與方法 118
5.3.2 SPSS實例分析 119
5.4 配對樣本T檢驗 120
5.4.1 原理與方法 120
5.4.2 SPSS實例分析 121
第6章 非參數檢驗 123
6.1 非參數檢驗簡介 123
6.1.1 非參數檢驗與參數檢驗 123
6.1.2 非參數檢驗的優點 124
6.1.3 非參數檢驗的缺點 124
6.2 卡方檢驗 124
6.2.1 原理與方法 125
6.2.2 數據和問題描述 126
6.2.3 卡方檢驗實例分析 126
6.3 二項式檢驗 128
6.3.1 原理與方法 128
6.3.2 數據和問題描述 128
6.3.3 二項式檢驗實例分析 129
6.4 游程檢驗 130
6.4.1 原理與方法 130
6.4.2 數據和問題描述 130
6.4.3 游程檢驗實例分析 131
6.5 單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗 132
6.5.1 原理與方法 132
6.5.2 數據和問題描述 132
6.5.3 單樣本K-S檢驗實例分析 133
6.6 兩個獨立樣本檢驗 134
6.6.1 原理與方法 134
6.6.2 數據和問題描述 134
6.6.3 兩個獨立樣本檢驗實例分析 135
6.7 k個獨立樣本的檢驗 136
6.7.1 原理與方法 136
6.7.2 數據和問題描述 137
6.7.3 k個獨立樣本檢驗實例分析 137
6.8 兩個相關樣本的檢驗 138
6.8.1 原理與方法 138
6.8.2 數據和問題描述 140
6.8.3 兩個相關樣本檢驗的實例分析 140
6.9 k個相關樣本的檢驗 141
6.9.1 原理與方法 141
6.9.2 數據和問題描述 143
6.9.3 k個相關樣本檢驗的實例分析 143
第7章 多重響應分析 145
7.1 多重響應概述 145
7.2 多重響應變量集的定義 145
7.3 多重響應變量集的頻率分析 147
7.4 多重響應變量集的交叉表分析 148
7.5 用表過程研究多重響應變量集 151
7.5.1 多重響應變量集的定義 151
7.5.2 建立包含多重響應變量集的表格 151
第8章 回歸分析 155
8.1 線性回歸 155
8.1.1 一元線性回歸的基本原理 155
8.1.2 多元線性回歸的基本原理 157
8.1.3 模型假設的其他檢驗 158
8.1.4 問題描述和數據準備 159
8.1.5 線性回歸分析的設置和操作 159
8.1.6 案例的結果分析 163
8.2 曲線回歸 166
8.2.1 曲線回歸的基本原理 166
8.2.2 問題描述和數據準備 167
8.2.3 曲線回歸分析的設置和操作 167
8.2.4 案例的結果分析 169
8.3 非線性回歸 170
8.3.1 非線性回歸簡介 170
8.3.2 問題描述和數據準備 172
8.3.3 非線性回歸的參數設置 173
8.3.4 案例的結果分析 177
8.4 二元Logistic回歸 177
8.4.1 二元Logistic回歸的數學原理 178
8.4.2 問題描述和數據準備 179
8.4.3 二元Logistic回歸的參數設置 180
8.4.4 案例的結果分析 184
8.5 多元Logistic回歸分析 187
8.5.1 多元Logistic回歸的原理簡介 187
8.5.2 問題描述和數據準備 187
8.5.3 多元Logistic回歸參數設置 188
8.5.4 案例的結果分析 192
8.6 有序回歸 194
8.6.1 問題描述和數據準備 194
8.6.2 有序回歸的參數設置 195
8.6.3 案例的結果分析 198
8.7 概率單位回歸分析 200
8.7.1 概率單位回歸分析簡介 200
8.7.2 問題描述和數據準備 201
8.7.3 概率單位回歸的參數設置 201
8.7.4 案例的結果分析 203
8.8 加權回歸分析 204
8.8.1 加權回歸分析簡介 204
8.8.2 問題描述和數據準備 205
8.8.3 加權回歸的參數設置 206
8.8.4 案例的結果分析 206
8.9 二階段最小二乘回歸 208
8.9.1 二階段最小二乘回歸的基本原理 208
8.9.2 問題描述和數據準備 208
8.9.3 二階段最小二乘回歸的參數設置 209
8.9.4 案例的結果分析 210
8.10 最佳尺度回歸 211
8.10.1 最佳尺度回歸原理 211
8.10.2 問題描述和數據準備 211
8.10.3 最佳尺度回歸的參數設置 212
8.10.4 案例的結果分析 216
第9章 方差分析 220
9.1 方差分析簡介 220
9.1.1 t檢驗與方差分析的比較 220
9.1.2 方差分析的基本原理 221
9.2 單因素方差分析 223
9.2.1 原理與方法 223
9.2.2 單因素方差分析實例 223
9.3 多因素方差分析過程 228
9.3.1 原理與方法 228
9.3.2 二因素方差分析實例 231
9.3.3 協方差分析實例 238
9.3.4 交互效應中隨機因素的分析 241
9.4 多元方差分析 245
9.4.1 原理與方法 245
9.4.2 多元方差分析實例 245
9.5 重復測量設計的方差分析 247
9.5.1 原理與方法 247
9.5.2 SPSS實例分析 248
9.6 方差成分分析 253
9.6.1 原理簡介 253
9.6.2 SPSS實例分析 253
9.7 正交試驗設計 256
9.7.1 正交試驗設計簡述 257
9.7.2 SPSS實例分析 257
9.7.3 正交試驗設計的方差分析 259
第10章 相關分析 261
10.1 相關分析的基本概念 261
10.1.1 相關分析的特點和應用 261
10.1.2 相關系數的計算 262
10.1.3 SPSS提供的相關分析功能 263
10.2 兩變量相關分析 263
10.2.1 問題描述和數據準備 264
10.2.2 相關分析的參數設置 264
10.2.3 案例的結果分析 265
10.3 偏相關分析 266
10.3.1 偏相關分析的基本原理 266
10.3.2 偏相關分析實例 267
10.4 距離分析 268
10.4.1 距離分析的基本概念 268
10.4.2 距離分析的參數設置 269
10.4.3 距離分析實例 272
第11章 因子分析 275
11.1 因子分析的原理簡介 275
11.1.1 因子分析的基本思想 275
11.1.2 因子分析和主成分分析的聯系 275
11.1.3 因子分析的基本步驟 276
11.2 SPSS因子分析的應用實例 277
11.2.1 數據描述 277
11.2.2 SPSS因子分析過程的設置 278
11.2.3 結果分析 282
第12章 分類分析 288
12.1 聚類分析的原理簡介 288
12.1.1 聚類分析的基本概念 288
12.1.2 聚類分析的一般原理 289
12.2 快速樣本聚類過程 291
12.2.1 快速聚類簡介 291
12.2.2 問題描述和數據準備 291
12.2.3 SPSS快速聚類的設置 292
12.2.4 案例的結果分析 294
12.3 系統聚類 295
12.3.1 系統聚類簡介 295
12.3.2 問題描述和數據準備 295
12.3.3 SPSS系統聚類的設置 296
12.3.4 案例的結果分析 299
12.3.5 對聚類結果的進一步分析 301
12.4 兩步聚類分析 302
12.4.1 兩步聚類簡介 302
12.4.2 問題描述和數據準備 303
12.4.3 SPSS兩步聚類的設置 304
12.4.4 案例的結果分析 307
12.5 一般判別分析 310
12.5.1 判別分析的基本原理 310
12.5.2 問題描述和數據準備 311
12.5.3 判別分析的參數設置 312
12.5.4 案例的結果分析 314
12.6 逐步判別分析實例 318
12.6.1 問題描述和數據準備 318
12.6.2 逐步判別的參數設置 319
12.6.3 案例的結果分析 321
12.7 決策樹分析 324
12.7.1 決策樹分類的基本原理 324
12.7.2 決策樹過程的參數設置 326
12.7.3 問題描述和數據準備 339
12.7.4 案例分析 339
第13章 生存分析 346
13.1 生存分析簡介 346
13.1.1 生存分析的基本概念 346
13.1.2 生存分析的數據特點 348
13.1.3 生存分析的常用方法 348
13.1.4 SPSS中的生存分析過程 348
13.2 壽命表分析 348
13.2.1 壽命表分析簡介 349
13.2.2 壽命表分析的基本步驟 349
13.2.3 壽命表實例分析 350
13.3 Kaplan-Meier分析 352
13.3.1 Kaplan-Meier分析的步驟 353
13.3.2 生存曲線的比較和檢驗 353
13.3.3 Kaplan-Meier分析實例 353
13.4 Cox回歸模型 357
13.4.1 Cox回歸模型的原理簡介 357
13.4.2 Cox回歸實例分析 358
第14章 信度分析 366
14.1 信度分析 366
14.1.1 信度分析的基本原理 366
14.1.2 問題描述和數據準備 368
14.1.3 信度分析的參數設置 368
14.1.4 案例的結果分析 370
14.2 多維尺度分析 371
14.2.1 多維尺度分析簡介 371
14.2.2 問題描述和數據準備 371
14.2.3 ALSCAL過程的參數設置 371
14.2.4 案例的結果分析 374
第15章 時間序列分析 377
15.1 SPSS的時間序列分析概覽 377
15.1.1 創建模型的通用設置選項 378
15.1.2 應用模型的通用設置選項 383
15.2 時間序列數據的預分析 384
15.2.1 缺失值替換 384
15.2.2 定義日期變量 385
15.2.3 時間序列的平穩化 386
15.3 指數平滑模型 388
15.3.1 指數平滑的基本原理 388
15.3.2 指數平滑模型的參數設置 389
15.3.3 指數平滑模型實例分析 391
15.4 ARIMA模型 395
15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395
15.4.2 ARIMA模型的參數設置 396
15.4.3 ARIMA模型實例分析 398
15.5 季節分解模型 400
15.5.1 季節分解法概述 401
15.5.2 季節分解模型實例分析 401
第16章 對數線性模型 406
16.1 對數線性模型概述 406
16.1.1 簡單列聯表分析的不足 406
16.1.2 對數線性模型的基本形式 406
16.2 常規對數線性模型過程 407
16.2.1 常規過程概述 407
16.2.2 問題描述和數據準備 407
16.2.3 常規過程的參數設置 408
16.2.4 案例的結果分析 410
16.3 Logit過程 411
16.3.1 Logit過程概述 411
16.3.2 問題描述和數據準備 412
16.3.3 Logit過程的參數設置 412
16.3.4 案例的結果分析 413
16.4 模型選擇過程 415
16.4.1 模型選擇過程概述 415
16.4.2 問題描述和數據準備 416
16.4.3 層次對數線性模型的操作過程 416
16.4.4 案例的結果分析 417
第17章 對應分析 420
17.1 對應分析的基本原理 420
17.1.1 對應分析與因子分析 420
17.1.2 SPSS中的對應分析 421
17.1.3 使用對應分析的注意事項 421
17.2 簡單對應分析 421
17.2.1 簡單對應分析的數學原理 421
17.2.2 SPSS簡單對應分析實例 422
17.3 多元對應分析 427
17.3.1 多元對應分析的基本概念及其特點 428
17.3.2 多元對應分析的參數設置 428
17.3.3 實例的結果分析 434
第18章 缺失值分析 438
18.1 缺失值分析的概念 438
18.1.1 缺失值的表現方式 438
18.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 439
18.2 缺失值分析的參數設置 439
18.3 缺失值分析的實例 443
第19章 統計圖形 448
19.1 概述 448
19.1.1 數據和變量的準備 448
19.1.2 圖表構建程序的基本操作 450
19.1.3 舊對話框作圖 451
19.1.4 圖形的編輯 452
19.2 條形圖 452
19.2.1 數據和問題描述 452
19.2.2 用圖表構建程序作條形圖 452
19.2.3 用對話框創建條形圖 455
19.3 線形圖 456
19.3.1 數據和問題描述 457
19.3.2 用圖表構建程序作線形圖 457
19.3.3 用對話框創建線形圖 458
19.4 面積圖 459
19.4.1 數據和問題描述 459
19.4.2 用圖表構建程序作面積圖 460
19.4.3 用對話框創建面積圖 461
19.5 餅圖 462
19.5.1 數據和問題描述 462
19.5.2 用圖表構建程序作餅圖 462
19.5.3 用對話框創建餅圖 464
19.6 高低圖 464
19.6.1 數據和問題描述 464
19.6.2 用圖表構建程序作高低圖 464
19.6.3 用對話框創建高低圖 466
19.7 帕累托圖 469
19.7.1 數據和問題描述 469
19.7.2 用對話框創建帕累托圖 470
19.8 控制圖 471
19.8.1 數據和問題描述 471
19.8.2 用對話框創建控制圖 471
19.9 箱圖 477
19.9.1 數據和問題描述 477
19.9.2 用圖表構建程序作箱圖 477
19.9.3 用對話框創建箱圖 479
19.10 誤差條圖 480
19.10.1 數據和問題描述 480
19.10.2 用對話框創建誤差條圖 480
19.11 散點圖 481
19.11.1 數據和問題描述 481
19.11.2 用圖表構建程序作散點圖 481
19.11.3 用對話框創建散點圖 484
19.12 直方圖 486
19.12.1 數據和問題描述 486
19.12.2 用圖表構建程序作直方圖 486
19.13 P-P概率圖 487
19.13.1 數據和問題描述 487
19.13.2 用對話框創建P-P概率圖 488
19.14 Q-Q概率圖 490
19.14.1 數據和問題描述 490
19.14.2 用對話框創建Q-Q概率圖 490
19.15 時間序列圖 491
19.15.1 普通序列圖 491
19.15.2 自相關序列圖和偏相關序列圖 494
19.15.3 互相關序列圖 496
19.16 雙軸線圖 498
19.16.1 數據和問題描述 498
19.16.2 用圖表構建程序作雙軸線圖 498
第20章 上市公司財務危機預警分析 500
20.1 財務危機預警的應用簡介 500
20.1.1 財務危機的定量定義方法 500
20.1.2 財務危機預警的模型選擇 501
20.2 數據描述 501
20.2.1 數據說明 501
20.2.2 指標選擇 501
20.2.3 補充說明 502
20.3 分析方法概述 503
20.3.1 判別分析 503
20.3.2 Logistic回歸方法 503
20.4 SPSS建模過程和結論分析 504
20.4.1 SPSS數據篩選操作 504
20.4.2 SPSS判別分析建模與分析 507
20.4.3 Logistic回歸建模與分析 511
20.5 進一步的分析與應用 514
20.5.1 分類結果的應用分析 515
20.5.2 建模方法的改進 515
20.6 建議和推廣 515
20.6.1 時間序列研究 515
20.6.2 數據的有效預警期 515
20.6.3 指標的簡化方法 516
第21章 影響匯率的因素分析 517
21.1 匯率影響因素簡介 517
21.2 數據描述 518
21.3 分析方法概述 519
21.3.1 探索性分析 519
21.3.2 多元回歸分析 519
21.4 SPSS建模過程和結論分析 520
21.4.1 數據準備 520
21.4.2 探索性分析 521
21.4.3 多元回歸分析 522
21.5 進一步的分析與應用 525
21.5.1 剔除存在共線性的外匯儲備變量 525
21.5.2 回歸模型的進一步改進 526
21.5.3 兩個回歸模型的比較 527
21.6 建議和推廣 528
21.6.1 時間序列研究 528
21.6.2 匯率影響因素的定性分析 528
第22章 因子分析在成績綜合評價中的應用 529
22.1 學生成績的綜合評價簡介 529
22.2 數據描述 529
22.3 分析方法概述 530
22.3.1 應用因子分析進行成績綜合評價的步驟 530
22.3.2 應用因子分析進行成績綜合評價的注意事項 531
22.4 SPSS建模過程和結論分析 532
22.4.1 數據準備 532
22.4.2 SPSS因子分析建模與分析 534
22.5 進一步的分析與應用 537
22.6 建議和推廣 538
22.6.1 高中生的成績綜合評價 538
22.6.2 對缺失數據的處理 538
22.6.3 多種方法結合的綜合評價模型 539
第23章 高等教育辦學條件的聚類分析 540
23.1 數據描述 540
23.1.1 關于基本辦學條件指標合格與否的判定 540
23.1.2 指標選取 542
23.1.3 數據格式 542
23.2 聚類分析法簡述 542
23.3 SPSS建模過程和結論分析 543
23.3.1 對專科院校進行聚類的設置操作 543
23.3.2 對本科院校的分析 547
23.4 建議和推廣 550
第24章 試卷信度的檢驗與分析 551
24.1 試卷信度檢驗的背景簡介 551
24.1.1 測驗內容的自身方面 551
24.1.2 施測過程 551
24.1.3 被測試者的自身因素 551
24.2 數據描述 552
24.3 分析方法概述 552
24.3.1 試卷信度的基本計算公式 552
24.3.2 試卷信度的估計方法 553
24.4 SPSS建模過程和結論分析 554
24.4.1 SPSS信度分析的參數設置 554
24.4.2 結果分析 554
24.5 建議和推廣 556
第25章 多因素試驗的設計與分析 557
25.1 試驗設計簡介 557
25.1.1 試驗設計的應用 557
25.1.2 試驗設計問題的解決步驟 558
25.2 數據描述 558
25.3 分析方法概述 559
25.3.1 正交設計方法 559
25.3.2 綜合評分方法 560
25.4 SPSS建模過程和結論分析 561
25.4.1 數據標準化 561
25.4.2 性能指標權重的確定 563
25.4.3 利用權重求綜合指標 563
25.4.4 對綜合得分的進一步分析 564
25.5 建議和推廣 565
部分習題答案提示 567
習題2 567
習題3 567
習題4 567
習題5 568
習題6 568
習題7 569
習題8 569
習題9 569
習題10 570
習題11 570
習題12 570
習題13 571
習題14 571
習題15 571
習題16 571
習題17 572
習題18 572
習題19 572
參考文獻 573
第1章 SPSS 20概述 1
1.1 SPSS簡介 1
1.2 SPSS的安裝、啟動和退出 3
1.2.1 SPSS 20的安裝 3
1.2.2 SPSS的啟動 4
1.2.3 SPSS 20的退出 6
1.3 SPSS 20的界面及設置 6
1.3.1 常用界面 7
1.3.2 常規選項參數 10
1.3.3 查看器選項參數 12
1.3.4 文件位置選項參數 13
1.3.5 輸出選項參數 14
1.3.6 圖表選項參數 15
1.3.7 多重歸因選項參數 17
1.3.8 樞軸表選項參數 18
1.3.9 數據選項參數 20
1.3.10 貨幣選項參數 21
1.3.11 腳本選項參數 22
1.3.12 語法編輯器選項參數 23
第2章 數據文件的建立與操作 24
2.1 數據編輯器與數據文件 24
2.1.1 數據編輯器 24
2.1.2 數據文件 27
2.2 常量、變量、操作符和表達式 28
2.2.1 常量與變量 28
2.2.2 操作符與表達式 32
2.2.3 如何定義一個變量 33
2.2.4 概率事件 38
2.3 輸入數據 38
2.3.1 輸入數據的方法 38
2.3.2 查看文件信息和變量信息 38
2.4 編輯數據文件 40
2.4.1 在單元格中編輯數據 40
2.4.2 插入變量與刪除變量 41
2.4.3 插入觀測量與刪除觀測量 41
2.4.4 數據的剪切、復制和粘貼 42
2.4.5 撤銷操作 43
2.5 對數據文件的操作 43
2.5.1 數據文件的打開與保存 43
2.5.2 數據庫文件的轉換 44
第3章 數據文件的操作 53
3.1 數據文件的一般操作 53
3.1.1 數據排序 53
3.1.2 數據文件的拆分 54
3.1.3 數據文件的合并 56
3.1.4 數據文件的轉置 59
3.1.5 變量取值的求秩 60
3.1.6 變量值的重新編碼 62
3.1.7 計算新變量 66
3.2 分類匯總 69
3.2.1 數據描述 69
3.2.2 分類匯總的參數設置 69
3.2.3 分類匯總的結果 71
3.3 觀測量的加權 72
3.4 數據文件的結構重組 73
3.4.1 選擇數據重組方式 74
3.4.2 變量組到觀測量組的重組 75
3.4.3 觀測量組到變量組的重組 79
3.4.4 轉置重組 82
第4章 基本統計分析功能 84
4.1 OLAP在線分析過程 84
4.1.1 數據描述 84
4.1.2 OLAP過程的操作和設置 84
4.2 個案匯總分析 88
4.2.1 個案匯總分析的參數設置 88
4.2.2 輸出結果 89
4.3 按行和列的匯總分析 90
4.3.1 按行匯總過程 90
4.3.2 按列匯總過程 94
4.4 頻數分析 96
4.4.1 數據描述 96
4.4.2 對分類變量的頻數分析 96
4.4.3 對連續變量的頻數分析 98
4.5 描述性統計分析 100
4.5.1 數據描述 100
4.5.2 描述性分析過程 100
4.6 探索性分析過程 101
4.6.1 數據描述 102
4.6.2 探索性分析實例 102
4.7 列聯表分析過程 105
4.7.1 數據描述 105
4.7.2 列聯表分析的參數設置 106
4.7.3 列聯表分析的輸出結果 109
4.8 Bootstrap簡介與設置 110
4.8.1 Bootstrap簡介 110
4.8.2 Bootstrap參數設置 110
第5章 均值比較和T檢驗 113
5.1 均值分析過程 114
5.1.1 原理與方法 114
5.1.2 SPSS實例分析 114
5.2 單樣本T檢驗 116
5.2.1 原理與方法 116
5.2.2 SPSS實例分析 117
5.3 獨立樣本T檢驗 118
5.3.1 原理與方法 118
5.3.2 SPSS實例分析 119
5.4 配對樣本T檢驗 120
5.4.1 原理與方法 120
5.4.2 SPSS實例分析 121
第6章 非參數檢驗 123
6.1 非參數檢驗簡介 123
6.1.1 非參數檢驗與參數檢驗 123
6.1.2 非參數檢驗的優點 124
6.1.3 非參數檢驗的缺點 124
6.2 卡方檢驗 124
6.2.1 原理與方法 125
6.2.2 數據和問題描述 126
6.2.3 卡方檢驗實例分析 126
6.3 二項式檢驗 128
6.3.1 原理與方法 128
6.3.2 數據和問題描述 128
6.3.3 二項式檢驗實例分析 129
6.4 游程檢驗 130
6.4.1 原理與方法 130
6.4.2 數據和問題描述 130
6.4.3 游程檢驗實例分析 131
6.5 單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗 132
6.5.1 原理與方法 132
6.5.2 數據和問題描述 132
6.5.3 單樣本K-S檢驗實例分析 133
6.6 兩個獨立樣本檢驗 134
6.6.1 原理與方法 134
6.6.2 數據和問題描述 134
6.6.3 兩個獨立樣本檢驗實例分析 135
6.7 k個獨立樣本的檢驗 136
6.7.1 原理與方法 136
6.7.2 數據和問題描述 137
6.7.3 k個獨立樣本檢驗實例分析 137
6.8 兩個相關樣本的檢驗 138
6.8.1 原理與方法 138
6.8.2 數據和問題描述 140
6.8.3 兩個相關樣本檢驗的實例分析 140
6.9 k個相關樣本的檢驗 141
6.9.1 原理與方法 141
6.9.2 數據和問題描述 143
6.9.3 k個相關樣本檢驗的實例分析 143
第7章 多重響應分析 145
7.1 多重響應概述 145
7.2 多重響應變量集的定義 145
7.3 多重響應變量集的頻率分析 147
7.4 多重響應變量集的交叉表分析 148
7.5 用表過程研究多重響應變量集 151
7.5.1 多重響應變量集的定義 151
7.5.2 建立包含多重響應變量集的表格 151
第8章 回歸分析 155
8.1 線性回歸 155
8.1.1 一元線性回歸的基本原理 155
8.1.2 多元線性回歸的基本原理 157
8.1.3 模型假設的其他檢驗 158
8.1.4 問題描述和數據準備 159
8.1.5 線性回歸分析的設置和操作 159
8.1.6 案例的結果分析 163
8.2 曲線回歸 166
8.2.1 曲線回歸的基本原理 166
8.2.2 問題描述和數據準備 167
8.2.3 曲線回歸分析的設置和操作 167
8.2.4 案例的結果分析 169
8.3 非線性回歸 170
8.3.1 非線性回歸簡介 170
8.3.2 問題描述和數據準備 172
8.3.3 非線性回歸的參數設置 173
8.3.4 案例的結果分析 177
8.4 二元Logistic回歸 177
8.4.1 二元Logistic回歸的數學原理 178
8.4.2 問題描述和數據準備 179
8.4.3 二元Logistic回歸的參數設置 180
8.4.4 案例的結果分析 184
8.5 多元Logistic回歸分析 187
8.5.1 多元Logistic回歸的原理簡介 187
8.5.2 問題描述和數據準備 187
8.5.3 多元Logistic回歸參數設置 188
8.5.4 案例的結果分析 192
8.6 有序回歸 194
8.6.1 問題描述和數據準備 194
8.6.2 有序回歸的參數設置 195
8.6.3 案例的結果分析 198
8.7 概率單位回歸分析 200
8.7.1 概率單位回歸分析簡介 200
8.7.2 問題描述和數據準備 201
8.7.3 概率單位回歸的參數設置 201
8.7.4 案例的結果分析 203
8.8 加權回歸分析 204
8.8.1 加權回歸分析簡介 204
8.8.2 問題描述和數據準備 205
8.8.3 加權回歸的參數設置 206
8.8.4 案例的結果分析 206
8.9 二階段最小二乘回歸 208
8.9.1 二階段最小二乘回歸的基本原理 208
8.9.2 問題描述和數據準備 208
8.9.3 二階段最小二乘回歸的參數設置 209
8.9.4 案例的結果分析 210
8.10 最佳尺度回歸 211
8.10.1 最佳尺度回歸原理 211
8.10.2 問題描述和數據準備 211
8.10.3 最佳尺度回歸的參數設置 212
8.10.4 案例的結果分析 216
第9章 方差分析 220
9.1 方差分析簡介 220
9.1.1 t檢驗與方差分析的比較 220
9.1.2 方差分析的基本原理 221
9.2 單因素方差分析 223
9.2.1 原理與方法 223
9.2.2 單因素方差分析實例 223
9.3 多因素方差分析過程 228
9.3.1 原理與方法 228
9.3.2 二因素方差分析實例 231
9.3.3 協方差分析實例 238
9.3.4 交互效應中隨機因素的分析 241
9.4 多元方差分析 245
9.4.1 原理與方法 245
9.4.2 多元方差分析實例 245
9.5 重復測量設計的方差分析 247
9.5.1 原理與方法 247
9.5.2 SPSS實例分析 248
9.6 方差成分分析 253
9.6.1 原理簡介 253
9.6.2 SPSS實例分析 253
9.7 正交試驗設計 256
9.7.1 正交試驗設計簡述 257
9.7.2 SPSS實例分析 257
9.7.3 正交試驗設計的方差分析 259
第10章 相關分析 261
10.1 相關分析的基本概念 261
10.1.1 相關分析的特點和應用 261
10.1.2 相關系數的計算 262
10.1.3 SPSS提供的相關分析功能 263
10.2 兩變量相關分析 263
10.2.1 問題描述和數據準備 264
10.2.2 相關分析的參數設置 264
10.2.3 案例的結果分析 265
10.3 偏相關分析 266
10.3.1 偏相關分析的基本原理 266
10.3.2 偏相關分析實例 267
10.4 距離分析 268
10.4.1 距離分析的基本概念 268
10.4.2 距離分析的參數設置 269
10.4.3 距離分析實例 272
第11章 因子分析 275
11.1 因子分析的原理簡介 275
11.1.1 因子分析的基本思想 275
11.1.2 因子分析和主成分分析的聯系 275
11.1.3 因子分析的基本步驟 276
11.2 SPSS因子分析的應用實例 277
11.2.1 數據描述 277
11.2.2 SPSS因子分析過程的設置 278
11.2.3 結果分析 282
第12章 分類分析 288
12.1 聚類分析的原理簡介 288
12.1.1 聚類分析的基本概念 288
12.1.2 聚類分析的一般原理 289
12.2 快速樣本聚類過程 291
12.2.1 快速聚類簡介 291
12.2.2 問題描述和數據準備 291
12.2.3 SPSS快速聚類的設置 292
12.2.4 案例的結果分析 294
12.3 系統聚類 295
12.3.1 系統聚類簡介 295
12.3.2 問題描述和數據準備 295
12.3.3 SPSS系統聚類的設置 296
12.3.4 案例的結果分析 299
12.3.5 對聚類結果的進一步分析 301
12.4 兩步聚類分析 302
12.4.1 兩步聚類簡介 302
12.4.2 問題描述和數據準備 303
12.4.3 SPSS兩步聚類的設置 304
12.4.4 案例的結果分析 307
12.5 一般判別分析 310
12.5.1 判別分析的基本原理 310
12.5.2 問題描述和數據準備 311
12.5.3 判別分析的參數設置 312
12.5.4 案例的結果分析 314
12.6 逐步判別分析實例 318
12.6.1 問題描述和數據準備 318
12.6.2 逐步判別的參數設置 319
12.6.3 案例的結果分析 321
12.7 決策樹分析 324
12.7.1 決策樹分類的基本原理 324
12.7.2 決策樹過程的參數設置 326
12.7.3 問題描述和數據準備 339
12.7.4 案例分析 339
第13章 生存分析 346
13.1 生存分析簡介 346
13.1.1 生存分析的基本概念 346
13.1.2 生存分析的數據特點 348
13.1.3 生存分析的常用方法 348
13.1.4 SPSS中的生存分析過程 348
13.2 壽命表分析 348
13.2.1 壽命表分析簡介 349
13.2.2 壽命表分析的基本步驟 349
13.2.3 壽命表實例分析 350
13.3 Kaplan-Meier分析 352
13.3.1 Kaplan-Meier分析的步驟 353
13.3.2 生存曲線的比較和檢驗 353
13.3.3 Kaplan-Meier分析實例 353
13.4 Cox回歸模型 357
13.4.1 Cox回歸模型的原理簡介 357
13.4.2 Cox回歸實例分析 358
第14章 信度分析 366
14.1 信度分析 366
14.1.1 信度分析的基本原理 366
14.1.2 問題描述和數據準備 368
14.1.3 信度分析的參數設置 368
14.1.4 案例的結果分析 370
14.2 多維尺度分析 371
14.2.1 多維尺度分析簡介 371
14.2.2 問題描述和數據準備 371
14.2.3 ALSCAL過程的參數設置 371
14.2.4 案例的結果分析 374
第15章 時間序列分析 377
15.1 SPSS的時間序列分析概覽 377
15.1.1 創建模型的通用設置選項 378
15.1.2 應用模型的通用設置選項 383
15.2 時間序列數據的預分析 384
15.2.1 缺失值替換 384
15.2.2 定義日期變量 385
15.2.3 時間序列的平穩化 386
15.3 指數平滑模型 388
15.3.1 指數平滑的基本原理 388
15.3.2 指數平滑模型的參數設置 389
15.3.3 指數平滑模型實例分析 391
15.4 ARIMA模型 395
15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395
15.4.2 ARIMA模型的參數設置 396
15.4.3 ARIMA模型實例分析 398
15.5 季節分解模型 400
15.5.1 季節分解法概述 401
15.5.2 季節分解模型實例分析 401
第16章 對數線性模型 406
16.1 對數線性模型概述 406
16.1.1 簡單列聯表分析的不足 406
16.1.2 對數線性模型的基本形式 406
16.2 常規對數線性模型過程 407
16.2.1 常規過程概述 407
16.2.2 問題描述和數據準備 407
16.2.3 常規過程的參數設置 408
16.2.4 案例的結果分析 410
16.3 Logit過程 411
16.3.1 Logit過程概述 411
16.3.2 問題描述和數據準備 412
16.3.3 Logit過程的參數設置 412
16.3.4 案例的結果分析 413
16.4 模型選擇過程 415
16.4.1 模型選擇過程概述 415
16.4.2 問題描述和數據準備 416
16.4.3 層次對數線性模型的操作過程 416
16.4.4 案例的結果分析 417
第17章 對應分析 420
17.1 對應分析的基本原理 420
17.1.1 對應分析與因子分析 420
17.1.2 SPSS中的對應分析 421
17.1.3 使用對應分析的注意事項 421
17.2 簡單對應分析 421
17.2.1 簡單對應分析的數學原理 421
17.2.2 SPSS簡單對應分析實例 422
17.3 多元對應分析 427
17.3.1 多元對應分析的基本概念及其特點 428
17.3.2 多元對應分析的參數設置 428
17.3.3 實例的結果分析 434
第18章 缺失值分析 438
18.1 缺失值分析的概念 438
18.1.1 缺失值的表現方式 438
18.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 439
18.2 缺失值分析的參數設置 439
18.3 缺失值分析的實例 443
第19章 統計圖形 448
19.1 概述 448
19.1.1 數據和變量的準備 448
19.1.2 圖表構建程序的基本操作 450
19.1.3 舊對話框作圖 451
19.1.4 圖形的編輯 452
19.2 條形圖 452
19.2.1 數據和問題描述 452
19.2.2 用圖表構建程序作條形圖 452
19.2.3 用對話框創建條形圖 455
19.3 線形圖 456
19.3.1 數據和問題描述 457
19.3.2 用圖表構建程序作線形圖 457
19.3.3 用對話框創建線形圖 458
19.4 面積圖 459
19.4.1 數據和問題描述 459
19.4.2 用圖表構建程序作面積圖 460
19.4.3 用對話框創建面積圖 461
19.5 餅圖 462
19.5.1 數據和問題描述 462
19.5.2 用圖表構建程序作餅圖 462
19.5.3 用對話框創建餅圖 464
19.6 高低圖 464
19.6.1 數據和問題描述 464
19.6.2 用圖表構建程序作高低圖 464
19.6.3 用對話框創建高低圖 466
19.7 帕累托圖 469
19.7.1 數據和問題描述 469
19.7.2 用對話框創建帕累托圖 470
19.8 控制圖 471
19.8.1 數據和問題描述 471
19.8.2 用對話框創建控制圖 471
19.9 箱圖 477
19.9.1 數據和問題描述 477
19.9.2 用圖表構建程序作箱圖 477
19.9.3 用對話框創建箱圖 479
19.10 誤差條圖 480
19.10.1 數據和問題描述 480
19.10.2 用對話框創建誤差條圖 480
19.11 散點圖 481
19.11.1 數據和問題描述 481
19.11.2 用圖表構建程序作散點圖 481
19.11.3 用對話框創建散點圖 484
19.12 直方圖 486
19.12.1 數據和問題描述 486
19.12.2 用圖表構建程序作直方圖 486
19.13 P-P概率圖 487
19.13.1 數據和問題描述 487
19.13.2 用對話框創建P-P概率圖 488
19.14 Q-Q概率圖 490
19.14.1 數據和問題描述 490
19.14.2 用對話框創建Q-Q概率圖 490
19.15 時間序列圖 491
19.15.1 普通序列圖 491
19.15.2 自相關序列圖和偏相關序列圖 494
19.15.3 互相關序列圖 496
19.16 雙軸線圖 498
19.16.1 數據和問題描述 498
19.16.2 用圖表構建程序作雙軸線圖 498
第20章 上市公司財務危機預警分析 500
20.1 財務危機預警的應用簡介 500
20.1.1 財務危機的定量定義方法 500
20.1.2 財務危機預警的模型選擇 501
20.2 數據描述 501
20.2.1 數據說明 501
20.2.2 指標選擇 501
20.2.3 補充說明 502
20.3 分析方法概述 503
20.3.1 判別分析 503
20.3.2 Logistic回歸方法 503
20.4 SPSS建模過程和結論分析 504
20.4.1 SPSS數據篩選操作 504
20.4.2 SPSS判別分析建模與分析 507
20.4.3 Logistic回歸建模與分析 511
20.5 進一步的分析與應用 514
20.5.1 分類結果的應用分析 515
20.5.2 建模方法的改進 515
20.6 建議和推廣 515
20.6.1 時間序列研究 515
20.6.2 數據的有效預警期 515
20.6.3 指標的簡化方法 516
第21章 影響匯率的因素分析 517
21.1 匯率影響因素簡介 517
21.2 數據描述 518
21.3 分析方法概述 519
21.3.1 探索性分析 519
21.3.2 多元回歸分析 519
21.4 SPSS建模過程和結論分析 520
21.4.1 數據準備 520
21.4.2 探索性分析 521
21.4.3 多元回歸分析 522
21.5 進一步的分析與應用 525
21.5.1 剔除存在共線性的外匯儲備變量 525
21.5.2 回歸模型的進一步改進 526
21.5.3 兩個回歸模型的比較 527
21.6 建議和推廣 528
21.6.1 時間序列研究 528
21.6.2 匯率影響因素的定性分析 528
第22章 因子分析在成績綜合評價中的應用 529
22.1 學生成績的綜合評價簡介 529
22.2 數據描述 529
22.3 分析方法概述 530
22.3.1 應用因子分析進行成績綜合評價的步驟 530
22.3.2 應用因子分析進行成績綜合評價的注意事項 531
22.4 SPSS建模過程和結論分析 532
22.4.1 數據準備 532
22.4.2 SPSS因子分析建模與分析 534
22.5 進一步的分析與應用 537
22.6 建議和推廣 538
22.6.1 高中生的成績綜合評價 538
22.6.2 對缺失數據的處理 538
22.6.3 多種方法結合的綜合評價模型 539
第23章 高等教育辦學條件的聚類分析 540
23.1 數據描述 540
23.1.1 關于基本辦學條件指標合格與否的判定 540
23.1.2 指標選取 542
23.1.3 數據格式 542
23.2 聚類分析法簡述 542
23.3 SPSS建模過程和結論分析 543
23.3.1 對專科院校進行聚類的設置操作 543
23.3.2 對本科院校的分析 547
23.4 建議和推廣 550
第24章 試卷信度的檢驗與分析 551
24.1 試卷信度檢驗的背景簡介 551
24.1.1 測驗內容的自身方面 551
24.1.2 施測過程 551
24.1.3 被測試者的自身因素 551
24.2 數據描述 552
24.3 分析方法概述 552
24.3.1 試卷信度的基本計算公式 552
24.3.2 試卷信度的估計方法 553
24.4 SPSS建模過程和結論分析 554
24.4.1 SPSS信度分析的參數設置 554
24.4.2 結果分析 554
24.5 建議和推廣 556
第25章 多因素試驗的設計與分析 557
25.1 試驗設計簡介 557
25.1.1 試驗設計的應用 557
25.1.2 試驗設計問題的解決步驟 558
25.2 數據描述 558
25.3 分析方法概述 559
25.3.1 正交設計方法 559
25.3.2 綜合評分方法 560
25.4 SPSS建模過程和結論分析 561
25.4.1 數據標準化 561
25.4.2 性能指標權重的確定 563
25.4.3 利用權重求綜合指標 563
25.4.4 對綜合得分的進一步分析 564
25.5 建議和推廣 565
部分習題答案提示 567
習題2 567
習題3 567
習題4 567
習題5 568
習題6 568
習題7 569
習題8 569
習題9 569
習題10 570
習題11 570
習題12 570
習題13 571
習題14 571
習題15 571
習題16 571
習題17 572
習題18 572
習題19 572
參考文獻 573
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