第1篇 SPSS概述
第1章 SPSS Statistics17.0基礎(chǔ) 2
1.1 SPSS簡(jiǎn)介 2
1.1.1 SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展 2
1.1.2 SPSS 17.0的新特性 3
1.1.3 SPSS與其他常用統(tǒng)計(jì)軟件比較 3
1.1.4 SPSS的主要應(yīng)用領(lǐng)域簡(jiǎn)介 4
1.2 SPSS 17.0窗口簡(jiǎn)介 4
1.2.1 數(shù)據(jù)編輯窗口SPSS Statistics Data Editor 4
1.2.2 結(jié)果瀏覽窗口（SPSS Statistics Viewer） 7
1.2.3 程序編輯窗口SPSS Statistics
Syntax Editor 10
1.2.4 VBs宏程序編輯窗口Script 10
1.3 SPSS 17.0的幫助系統(tǒng) 11
1.3.1 對(duì)話框上的Help按鈕 11
1.3.2 主題詞獲得幫助——Topics過(guò)程 11
1.3.3 新手入門(mén)——Tutorial過(guò)程 12
1.3.4 實(shí)例學(xué)習(xí)——Case Studies過(guò)程 13
1.3.5 統(tǒng)計(jì)教練——Statistics Coach過(guò)程 13
1.3.6 語(yǔ)法指南——Command Syntax Reference過(guò)程 14

1.3.7 算法介紹——Algorithms過(guò)程 14
1.3.8 訪問(wèn)SPSS官方主頁(yè) 15
1.4 本章小結(jié) 15
第2篇 數(shù)據(jù)文件的建立與整理
第2章 SPSS數(shù)據(jù)文件的
建立與編輯 18
2.1 變量定義與數(shù)據(jù)輸入 18
2.1.1 定義新變量 18
2.1.2 數(shù)據(jù)的錄入與編輯 22
2.2 數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建與保存
——File菜單詳解 22
2.2.1 新建SPSS數(shù)據(jù)文件 22
2.2.2 導(dǎo)入其他類(lèi)型數(shù)據(jù)文件 22
2.2.3 保存數(shù)據(jù)文件 25
2.2.4 File菜單的其他命令 26
2.3 數(shù)據(jù)文件的編輯與管理——Edit/Utilities菜單詳解 27
2.3.1 Edit菜單詳解 27
2.3.2 Utilities菜單詳解 29
2.4 本章小結(jié) 31

第3章 SPSS數(shù)據(jù)文件的整理 32
3.1 數(shù)據(jù)文件整理概述 32
3.1.1 數(shù)據(jù)文件的整理在實(shí)際工作中的
重要性 32
3.1.2 一個(gè)數(shù)據(jù)文件整理的案例 32
3.2 數(shù)據(jù)文件的整理——Data菜單詳解 33
3.2.1 觀測(cè)量排序——Sort Case過(guò)程 33
3.2.2 數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)置——Transpose
過(guò)程 34
3.2.3 數(shù)據(jù)格式重排——Restructure
過(guò)程 35
3.2.4 數(shù)據(jù)文件合并——Merge File
子菜單 37
3.2.5 數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總——Aggregate
過(guò)程 41
3.2.6 數(shù)據(jù)文件的拆分——Split File
過(guò)程 44
3.2.7 選擇觀測(cè)量——Select Cases
過(guò)程 46
3.2.8 觀測(cè)量加權(quán)——Weight Cases
過(guò)程 48
3.2.9 Data菜單其他過(guò)程簡(jiǎn)介 49
3.3 變量的變換和計(jì)算——Transform
菜單詳解 49
3.3.1 變量計(jì)算——Compute Variable
過(guò)程 49
3.3.2 變量值標(biāo)識(shí)——Count Values
within Cases過(guò)程 52
3.3.3 變量重新賦值——Recode into
Same Variables/ Recode Into
Different Variables過(guò)程 54
3.3.4 變量值秩排序——Rank Cases
過(guò)程 57
3.3.5 Transform菜單其他過(guò)程簡(jiǎn)介 60
3.4 本章小結(jié) 60
第4章 SPSS統(tǒng)計(jì)圖形 61
4.1 統(tǒng)計(jì)圖形概述 61
4.1.1 Graph菜單簡(jiǎn)介 61
4.1.2 常用統(tǒng)計(jì)圖形簡(jiǎn)介 65
4.2 常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)圖形 66
4.2.1 條形圖（Bar Charts） 66
4.2.2 線圖（Line Charts） 73
4.2.3 面積圖（Area Charts） 75
4.2.4 餅圖（Pie Charts） 75
4.2.5 高低圖（High-Low Charts） 76
4.2.6 帕累托圖（Pareto Charts） 77
4.2.7 質(zhì)量控制圖（Control Charts） 79
4.2.8 箱圖（Boxplot）與誤差條圖
（Error Bar） 80
4.2.9 金字塔圖（Population Pyramid） 81
4.2.10 散點(diǎn)圖（Scatter/Dot） 83
4.2.11 直方圖（Histogram） 83
4.2.12 P-P圖&Q-Q圖 85
4.2.13 ROC曲線 87
4.2.14 時(shí)間序列圖
（Time Series Charts） 89
4.3 SPSS圖形編輯 93
4.3.1 圖形編輯概述 93
4.3.2 圖形基本設(shè)定——Edit菜單 94
4.3.3 圖形高級(jí)設(shè)定——Options菜單&Elements菜單 95
4.4 交互式統(tǒng)計(jì)圖形 97
4.4.1 交互式統(tǒng)計(jì)圖形概述 97
4.4.2 交互式條圖的界面 97
4.4.3 交互式條圖實(shí)例 99
4.5 本章小結(jié) 100
第5章 SPSS報(bào)表 101
5.1 簡(jiǎn)單記錄報(bào)表——Reports子菜單 101
5.1.1 在線分析處理——OLAP過(guò)程 101
5.1.2 觀測(cè)量匯總——Case Summaries
過(guò)程 105
5.1.3 生成商務(wù)報(bào)表——Report
Summaries in Rows/Columns過(guò)程 108
5.2 高級(jí)報(bào)表——Tables子菜單 115
5.2.1 定義復(fù)選變量集——Multiple Response Sets過(guò)程 115
5.2.2 定制報(bào)表——Custom Tables
過(guò)程 117
5.3 本章小結(jié) 122
第3篇 統(tǒng)計(jì)分析
第6章 描述性統(tǒng)計(jì)分析 124
6.1 描述性統(tǒng)計(jì)量 124
6.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)量 124
6.1.2 Descriptive Statistics子菜單
概述 125
6.2 頻數(shù)分布表分析——Frequencies
過(guò)程 126
6.2.1 Frequencies過(guò)程的操作界面 126
6.2.2 引例 128
6.3 最基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)量分析——
Descriptive過(guò)程 130
6.3.1 Descriptive過(guò)程的操作界面 130
6.3.2 引例及結(jié)果解釋 131
6.4 探索性分析——Explore過(guò)程 131
6.4.1 Explore過(guò)程的操作界面 132
6.4.2 引例及結(jié)果解釋 133
6.5 列聯(lián)表分析——Crosstabs過(guò)程 139
6.5.1 Crosstabs過(guò)程的操作界面 139
6.5.2 引例 142
6.5.3 結(jié)果解釋 143
6.6 相對(duì)比描述——Ratio過(guò)程 144
6.6.1 Ratio過(guò)程的操作界面 144
6.6.2 引例及結(jié)果解釋 146
6.7 本章小結(jié) 148
第7章 均值比較與t檢驗(yàn) 149
7.1 t檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 149
7.1.1 t檢驗(yàn)的概念及一般步驟 149
7.1.2 t檢驗(yàn)的類(lèi)型 149
7.2 均值描述——Means過(guò)程 150
7.2.1 Means過(guò)程的操作界面 150
7.2.2 引例及結(jié)果解釋 152
7.2.3 分組變量的層次說(shuō)明 153
7.3 單樣本t檢驗(yàn)——
One-Sample T Test過(guò)程 154
7.3.1 單樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 154
7.3.2 One-Sample T Test過(guò)程的
操作界面 155
7.3.3 引例及結(jié)果解釋 155
7.4 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)——Independent-Sample T Test過(guò)程 156
7.4.1 獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)的一般步驟 157
7.4.2 Independent-Sample T Test
過(guò)程的操作界面 157
7.4.3 引例及結(jié)果解釋 159
7.5 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)——
Paired-Sample T Test過(guò)程 160
7.5.1 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)一般步驟 160
7.5.2 Paired-Sample T Test過(guò)程的
操作界面 161
7.5.3 引例及結(jié)果解釋 162
7.6 本章小結(jié) 163
第8章 方差分析 164
8.1 方差分析簡(jiǎn)介 164
8.1.1 方差分析的提出 164
8.1.2 方差分析的基本概念 164
8.1.3 方差分析的類(lèi)型 165
8.2 單因素方差分析——
One-Way ANOVA過(guò)程 166
8.2.1 單因素方差分析簡(jiǎn)介 166
8.2.2 One-Way ANOVA過(guò)程的
操作界面 167
8.2.3 引例及結(jié)果解釋 169
8.3 多因素方差分析——
Univariate過(guò)程（1） 172
8.3.1 多因素方差分析簡(jiǎn)介 172
8.3.2 Univariate過(guò)程的操作界面 175
8.3.3 引例及結(jié)果解釋 180
8.4 協(xié)方差分析——
Univariate過(guò)程（2） 183
8.4.1 協(xié)方差分析簡(jiǎn)介 183
8.4.2 引例及結(jié)果解釋 184
8.4.3 小結(jié) 189
8.5 本章小結(jié) 189
第9章 相關(guān)分析 190
9.1 相關(guān)分析簡(jiǎn)介 190
9.1.1 相關(guān)分析的概念 190
9.1.2 Correlate子菜單概述 191
9.2 兩變量相關(guān)分析——Bivariate過(guò)程 191
9.2.1 兩變量相關(guān)分析簡(jiǎn)介 191
9.2.2 Bivariate過(guò)程的操作界面 193
9.2.3 引例及結(jié)果解釋 194
9.3 偏相關(guān)分析——Partial過(guò)程 197
9.3.1 偏相關(guān)分析簡(jiǎn)介 197
9.3.2 Partial過(guò)程的操作界面 198
9.3.3 引例及結(jié)果解釋 199
9.4 距離分析——Distances過(guò)程 201
9.4.1 距離分析簡(jiǎn)介 201
9.4.2 Distances過(guò)程的操作界面 201
9.4.3 引例及結(jié)果解釋 205
9.5 本章小結(jié) 206
第10章 回歸分析 207
10.1 回歸分析簡(jiǎn)介 207
10.1.1 回歸分析的概念 207
10.1.2 回歸分析的應(yīng)用 208
10.1.3 回歸分析的類(lèi)型 208
10.1.4 回歸分析的一般步驟 209
10.2 線性回歸——Linear過(guò)程 210
10.2.1 線性回歸簡(jiǎn)介 210
10.2.2 Linear過(guò)程的操作界面 212
10.2.3 一元線性回歸的例子 217
10.2.4 多元線性回歸的例子 220
10.2.5 小結(jié) 224
10.3 曲線擬合——Curve Estimation
過(guò)程 225
10.3.1 曲線擬合簡(jiǎn)介 225
10.3.2 Curve Estimation過(guò)程的操作
界面 225
10.3.3 引例及結(jié)果解釋 227
10.4 二分類(lèi)變量Logistic回歸——
Binary Logistic過(guò)程 230
10.4.1 Logistic回歸簡(jiǎn)介 230
10.4.2 Binary Logistic過(guò)程的操作
界面 231
10.4.3 引例及結(jié)果解釋 234
10.4.4 小結(jié) 238
10.5 非線性回歸——Nonlinear過(guò)程 239
10.5.1 非線性回歸簡(jiǎn)介 239
10.5.2 Nonlinear過(guò)程的操作界面 239
10.5.3 引例及結(jié)果解釋 243
10.5.4 小結(jié) 246
10.6 本章小結(jié) 246
第11章 聚類(lèi)分析與判別分析 248
11.1 聚類(lèi)分析與判別分析相關(guān)原理
簡(jiǎn)介 248
11.1.1 聚類(lèi)分析 248
11.1.2 判別分析 248
11.2 K-均值聚類(lèi)分析——
K-means Cluster過(guò)程 249
11.2.1 K-均值聚類(lèi)法基本原理 249
11.2.2 K-means Cluster過(guò)程界面
操作介紹 249
11.2.3 引例及結(jié)果解釋 252
11.3 系統(tǒng)聚類(lèi)法——Hierarchical Cluster
過(guò)程 254
11.3.1 系統(tǒng)聚類(lèi)法基本原理 254
11.3.2 Hierarchical Cluster過(guò)程界面
操作介紹 254
11.3.3 引例及結(jié)果解釋 257
11.4 兩步聚類(lèi)法——TwoStep Cluster
過(guò)程 263
11.4.1 兩步聚類(lèi)法基本原理 263
11.4.2 TwoStep Cluster過(guò)程界面
操作介紹 264
11.4.3 引例及結(jié)果解釋 266
11.5 判別分析——Discriminant過(guò)程 272
11.5.1 判別分析基本原理 272
11.5.2 Discriminant過(guò)程界面
操作介紹 273
11.5.3 引例及結(jié)果解釋 276
11.6 本章小結(jié) 280
第12章 因子分析與對(duì)應(yīng)分析 281
12.1 因子分析——Factor Analysis過(guò)程 281
12.1.1 因子分析基本原理 281
12.1.2 Factor Analysis過(guò)程界面
操作介紹 283
12.1.3 引例及結(jié)果解釋 286
12.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析——Correspondence Analysis過(guò)程 296
12.2.1 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析基本原理 296
12.2.2 Correspondence Analysis過(guò)程
界面操作介紹 297
12.2.3 引例及結(jié)果分析 299
12.3 最優(yōu)尺度分析——Optimal Scaling
過(guò)程初步認(rèn)識(shí) 301
12.4 本章小結(jié) 303
第13章 非參數(shù)檢驗(yàn) 304
13.1 非參數(shù)檢驗(yàn)相關(guān)原理簡(jiǎn)介 304
13.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的概念 304
13.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 305
13.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的類(lèi)型 305
13.2 分布類(lèi)型的檢驗(yàn) 306
13.2.1 卡方檢驗(yàn)——Chi-Square過(guò)程 306
13.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)——Binomial
過(guò)程 314
13.2.3 游程檢驗(yàn)——Runs過(guò)程 316
13.2.4 單個(gè)樣本的K-S檢驗(yàn)——
1-Sample K-S過(guò)程 319
13.3 分布位置檢驗(yàn) 322
13.3.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——
2 Independent Samples過(guò)程 322
13.3.2 多個(gè)獨(dú)立樣本分布位置檢驗(yàn)——
K Independent Samples過(guò)程 325
13.3.3 兩個(gè)相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——
2 Relate Samples過(guò)程 328
13.3.4 多個(gè)相關(guān)樣本分布位置檢驗(yàn)——
K Relate Samples過(guò)程 331
13.4 本章小結(jié) 334
第4篇 應(yīng)用實(shí)例
第14章 SPSS在各領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例 336
14.1 SPSS在房地產(chǎn)決策中的應(yīng)用 336
14.1.1 問(wèn)題描述 337
14.1.2 問(wèn)題建模 337
14.1.3 模型的驗(yàn)證 344
14.2 SPSS在生物模型中的應(yīng)用 344
14.2.1 問(wèn)題描述 345
14.2.2 問(wèn)題建模 345
14.2.3 模型的討論 349
14.3 SPSS在工程問(wèn)題中的應(yīng)用 350
14.3.1 問(wèn)題描述 350
14.3.2 問(wèn)題建模 351
14.3.3 模型的檢驗(yàn) 356
14.4 SPSS在證券分析中的應(yīng)用 357
14.4.1 問(wèn)題描述 357
14.4.2 問(wèn)題建模 358
14.4.3 模型的討論 366