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SPSS 統(tǒng)計分析從入門到精通(第2版) 
定 價：79 元 叢書名：SPSS
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《SPSS 統(tǒng)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，致力于使讀者全面了解SPSS，了解和學習如何使用SPSS進行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、結果展示等工作，《SPSS 統(tǒng)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，著重于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(shù)據(jù)和文件的管理操作，以及SPSS系統(tǒng)環(huán)境的設置。第4～18章主要介紹各種統(tǒng)計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統(tǒng)計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數(shù)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(tǒng)計圖形的生成和編輯。第20～25章列舉了用SPSS處理多種行業(yè)數(shù)據(jù)的案例，包括上市公司財務數(shù)據(jù)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(tǒng)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(yè)的研究人員多層次的需要，也可供相關專業(yè)本科生、研究生、專業(yè)統(tǒng)計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。
軟件版本采用最新的SPSS Statistics。
具有一線豐富實踐經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師和高校講師聯(lián)合執(zhí)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(jié)、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。
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(guī)選項參數(shù) 10 1.3.3 查看器選項參數(shù) 12 1.3.4 文件位置選項參數(shù) 13 1.3.5 輸出選項參數(shù) 14 1.3.6 圖表選項參數(shù) 15 1.3.7 多重歸因選項參數(shù) 17 1.3.8 樞軸表選項參數(shù) 18 1.3.9 數(shù)據(jù)選項參數(shù) 20 1.3.10 貨幣選項參數(shù) 21 1.3.11 腳本選項參數(shù) 22 1.3.12 語法編輯器選項參數(shù) 23 第2章 數(shù)據(jù)文件的建立與操作 24 2.1 數(shù)據(jù)編輯器與數(shù)據(jù)文件 24 2.1.1 數(shù)據(jù)編輯器 24 2.1.2 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù) 38 2.3.1 輸入數(shù)據(jù)的方法 38 2.3.2 查看文件信息和變量信息 38 2.4 編輯數(shù)據(jù)文件 40 2.4.1 在單元格中編輯數(shù)據(jù) 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(shù)據(jù)的剪切、復制和粘貼 42 2.4.5 撤銷操作 43 2.5 對數(shù)據(jù)文件的操作 43 2.5.1 數(shù)據(jù)文件的打開與保存 43 2.5.2 數(shù)據(jù)庫文件的轉換 44 第3章 數(shù)據(jù)文件的操作 53 3.1 數(shù)據(jù)文件的一般操作 53 3.1.1 數(shù)據(jù)排序 53 3.1.2 數(shù)據(jù)文件的拆分 54 3.1.3 數(shù)據(jù)文件的合并 56 3.1.4 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)描述 69 3.2.2 分類匯總的參數(shù)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(shù)據(jù)文件的結構重組 73 3.4.1 選擇數(shù)據(jù)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(tǒng)計分析功能 84 4.1 OLAP在線分析過程 84 4.1.1 數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)分析 96 4.4.1 數(shù)據(jù)描述 96 4.4.2 對分類變量的頻數(shù)分析 96 4.4.3 對連續(xù)變量的頻數(shù)分析 98 4.5 描述性統(tǒng)計分析 100 4.5.1 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)描述 102 4.6.2 探索性分析實例 102 4.7 列聯(lián)表分析過程 105 4.7.1 數(shù)據(jù)描述 105 4.7.2 列聯(lián)表分析的參數(shù)設置 106 4.7.3 列聯(lián)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(shù)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(shù)檢驗 123 6.1 非參數(shù)檢驗簡介 123 6.1.1 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗 123 6.1.2 非參數(shù)檢驗的優(yōu)點 124 6.1.3 非參數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)準備 172 8.3.3 非線性回歸的參數(shù)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(shù)學原理 178 8.4.2 問題描述和數(shù)據(jù)準備 179 8.4.3 二元Logistic回歸的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 187 8.5.3 多元Logistic回歸參數(shù)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(shù)據(jù)準備 194 8.6.2 有序回歸的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 201 8.7.3 概率單位回歸的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 205 8.8.3 加權回歸的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 208 8.9.3 二階段最小二乘回歸的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 211 8.10.3 最佳尺度回歸的參數(shù)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(xié)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(shù)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(shù)據(jù)準備 264 10.2.2 相關分析的參數(shù)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(shù)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(lián)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng)聚類 295 12.3.1 系統(tǒng)聚類簡介 295 12.3.2 問題描述和數(shù)據(jù)準備 295 12.3.3 SPSS系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)準備 311 12.5.3 判別分析的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 318 12.6.2 逐步判別的參數(shù)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(shù)設置 326 12.7.3 問題描述和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)準備 368 14.1.3 信度分析的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 371 14.2.3 ALSCAL過程的參數(shù)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(chuàng)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(shù)據(jù)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(wěn)化 386 15.3 指數(shù)平滑模型 388 15.3.1 指數(shù)平滑的基本原理 388 15.3.2 指數(shù)平滑模型的參數(shù)設置 389 15.3.3 指數(shù)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(shù)設置 396 15.4.3 ARIMA模型實例分析 398 15.5 季節(jié)分解模型 400 15.5.1 季節(jié)分解法概述 401 15.5.2 季節(jié)分解模型實例分析 401 第16章 對數(shù)線性模型 406 16.1 對數(shù)線性模型概述 406 16.1.1 簡單列聯(lián)表分析的不足 406 16.1.2 對數(shù)線性模型的基本形式 406 16.2 常規(guī)對數(shù)線性模型過程 407 16.2.1 常規(guī)過程概述 407 16.2.2 問題描述和數(shù)據(jù)準備 407 16.2.3 常規(guī)過程的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 412 16.3.3 Logit過程的參數(shù)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(shù)據(jù)準備 416 16.4.3 層次對數(shù)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(shù)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(shù)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(xiàn)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(shù)設置 439 18.3 缺失值分析的實例 443 第19章 統(tǒng)計圖形 448 19.1 概述 448 19.1.1 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chuàng)建條形圖 455 19.3 線形圖 456 19.3.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建線形圖 458 19.4 面積圖 459 19.4.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建面積圖 461 19.5 餅圖 462 19.5.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建餅圖 464 19.6 高低圖 464 19.6.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建高低圖 466 19.7 帕累托圖 469 19.7.1 數(shù)據(jù)和問題描述 469 19.7.2 用對話框創(chuàng)建帕累托圖 470 19.8 控制圖 471 19.8.1 數(shù)據(jù)和問題描述 471 19.8.2 用對話框創(chuàng)建控制圖 471 19.9 箱圖 477 19.9.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建箱圖 479 19.10 誤差條圖 480 19.10.1 數(shù)據(jù)和問題描述 480 19.10.2 用對話框創(chuàng)建誤差條圖 480 19.11 散點圖 481 19.11.1 數(shù)據(jù)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(chuàng)建散點圖 484 19.12 直方圖 486 19.12.1 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和問題描述 487 19.13.2 用對話框創(chuàng)建P-P概率圖 488 19.14 Q-Q概率圖 490 19.14.1 數(shù)據(jù)和問題描述 490 19.14.2 用對話框創(chuàng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)描述 501 20.2.1 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)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(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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