具体描述
The SPSS 17.0 Guide to Data Analysis is a friendly introduction to both data analysis and SPSS, the world's leading desktop statistical software package. Easy-to-understand explanations and in-depth content make this guide both an excellent supplement to other statistics texts and a superb primary text for any introductory data analysis course. With the this book, you get a jump-start on describing data, testing hypotheses, and examining relationships using SPSS. Author Marija NoruA!is incorporates a wealth of real data, including the General Social Survey and studies of Internet usage, opinions of the criminal justice system, marathon running times, library patronage, and the importance of manners. These data are used throughout the examples and expanded chapter exercises. This unique combination of examples, exercises, and contemporary data gives you hands-on experience in analyzing data and makes learning about data analysis and statistical software relevant, unintimidating, and even fun! A data CD-ROM is included with this book.
SPSS 17.0：数据分析实用指南 引言 在当今信息爆炸的时代，数据已成为洞察趋势、制定决策、推动创新的基石。无论是科学研究、市场营销、社会调查，还是商业运营，都离不开对海量数据的深入挖掘和理解。而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大、易于上手的统计分析软件，已经成为众多领域专业人士不可或缺的工具。本书《SPSS 17.0：数据分析实用指南》旨在为您提供一个全面、系统且极具实践性的SPSS 17.0数据分析指导，帮助您从入门到精通，自信地驾驭各种统计分析任务。 本书并非简单罗列SPSS软件的各种功能，而是致力于将枯燥的统计理论与SPSS软件的操作巧妙地融合，以清晰的逻辑、生动的案例和循序渐进的教学方式，引导您掌握如何有效地运用SPSS 17.0进行数据管理、数据转换、描述性统计、推断性统计以及结果的解释与呈现。本书的内容经过精心设计，力求覆盖数据分析工作流程的各个关键环节，让您在实际操作中切实感受到SPSS的强大之处。 第一部分：SPSS 17.0基础与数据准备 在正式进入复杂的统计分析之前，扎实的基础知识和精细的数据准备工作是成功的关键。本部分将带您熟悉SPSS 17.0的用户界面，理解其基本操作逻辑，并学习如何高效地进行数据的输入、导入、编辑和管理。 第一章：SPSS 17.0入门 1.1 SPSS 17.0概览 SPSS 17.0的发展历程与核心优势 SPSS 17.0在不同领域应用的典型案例 安装与启动SPSS 17.0 1.2 SPSS 17.0用户界面导览 菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图的详解 对话框和选项卡的功能与使用技巧 SPSS 17.0工作空间的个性化设置 1.3 数据视图与变量视图深度解析 理解变量视图（Variable View）中的变量属性设置（变量名、类型、宽度、小数位数、标签、值、缺失值、列、对齐、测量尺度、角色） 掌握数据视图（Data View）中的数据录入、修改与查看 数据类型的重要性：数字型、字符串型、日期型等及其应用场景 为变量添加清晰的标签和定义值标签，提升数据可读性 1.4 数据输入与导入 手动数据录入技巧与注意事项 从Excel、CSV、TXT等常见文件格式导入数据 数据导入过程中可能遇到的问题及解决方法 外部数据库的连接与数据读取 1.5 数据集管理 保存、打开与合并SPSS数据文件（.sav） SPSS 17.0数据文件与外部文件的相互转换 数据集的重命名与复制 使用SPSS 17.0管理多个数据文件 第二章：数据转换与预处理 2.1 数据清洗：发现与处理错误 识别和处理缺失值：选择合适的策略（删除、插补等） 检测和处理异常值（Outliers）：使用可视化工具（箱线图、散点图）和统计方法 数据一致性检查：变量值范围、编码规则等 2.2 变量的创建与修改 计算新变量：根据现有变量进行数学运算、逻辑判断 Recode Into Different Variables / Recode Into Same Variables：对现有变量进行分类、合并、重新编码 Count Values on Same Variables：统计特定数值在变量中的出现次数 Automatic Recode：自动进行变量的数值重编码 2.3 变量的转换与标准化 Sort Cases：按变量值对数据进行排序 Aggregate：对数据进行分组汇总 Transformations for Time Series Data（针对时间序列数据）：时间序列的创建、切片等 Standardize Variables：对变量进行标准化处理（Z得分、T得分等） 2.4 数据分组与选择 Select Cases：根据条件选择或排除特定观测值 Split File：按变量值将数据集分成多个子集进行分析 Weight Cases：对观测值进行加权，模拟抽样过程或调整样本结构 2.5 变量属性的灵活运用 Merge Files：合并数据文件（按行或按列） Add Variables：向现有数据集中添加新变量 Restructure Data Set：重构数据集，从案例-变量格式转换到变量-案例格式（或反之） 第二部分：描述性统计与数据可视化 在对数据进行深入分析之前，对数据的基本特征进行描述和可视化是必不可少的步骤。本部分将引导您利用SPSS 17.0生成各种描述性统计量，并通过丰富的图表直观地展示数据分布和关系。 第三章：描述性统计 3.1 描述性统计量的计算 Frequencies：生成频率分布表，计算百分比、累积百分比 Descriptives：计算均值、标准差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度等 Explore：提供更详细的描述性统计量、置信区间、箱线图、直方图等 Crosstabs：生成列联表，用于分析两个或多个分类变量之间的关系，并计算各种关联统计量（卡方检验、Phi系数、Cramer's V等） 3.2 集中趋势与离散程度的度量 均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）的计算与解释 标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、四分位距（Interquartile Range）的计算与解读 3.3 分布形态的分析 偏度（Skewness）：度量数据分布的对称性 峰度（Kurtosis）：度量数据分布的尖峭程度 正态性检验（Normality Tests）：Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验 3.4 针对特定分析的需求 P-P Plots and Q-Q Plots：可视化检验数据是否服从特定分布（如正态分布） Percentiles：计算百分位数，理解数据的分位数分布 Report Summaries in Rows/Columns：按行或按列生成摘要报告 第四章：数据可视化：图表篇 4.1 SPSS 17.0图表生成器 熟悉图表生成器（Chart Builder）的强大功能 拖放式操作，直观创建各种图表 4.2 常用图表类型与应用 柱状图（Bar Charts）和条形图（Histograms）：展示分类变量的频率或数值变量的分布 饼图（Pie Charts）：展示分类变量的构成比例，适合展示比例关系 折线图（Line Charts）：展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，常用于时间序列分析 散点图（Scatterplots）：展示两个数值变量之间的关系，识别相关性、模式和异常值 箱线图（Boxplots）：展示数据的分布、中位数、四分位数、异常值，适合比较不同组别的数据分布 误差条图（Error Bar Charts）：展示均值及其置信区间或标准差，用于比较组间差异 3D图表：在需要展示三个变量之间关系时使用 4.3 图表的高级编辑与美化 修改图表的标题、坐标轴标签、图例 调整图表的颜色、字体、线条样式 添加数据标签、参考线 将图表导出为不同格式（JPG, PNG, EPS等） 4.4 针对特定研究需求的图表选择 如何选择最适合您数据的图表类型 利用图表快速识别数据中的模式、趋势和异常 第三部分：推断性统计与模型构建 在本部分，我们将深入探讨SPSS 17.0在推断性统计方面的强大应用，包括假设检验、参数估计以及建立各种统计模型。您将学会如何运用统计工具来解释样本数据，并对总体做出推断。 第五章：参数估计与假设检验 5.1 单样本检验 单样本t检验（One-Sample T-Test）：检验单个样本的均值是否等于一个已知值 单样本Z检验（One-Sample Z-Test）：当总体标准差已知时使用 单样本Wilcoxon符号秩检验（One-Sample Wilcoxon Signed-Rank Test）：非参数检验，用于中位数检验 单样本K-S检验（One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test）：非参数检验，用于检验样本是否来自特定分布 5.2 两独立样本检验 独立样本t检验（Independent-Samples T-Test）：比较两个独立组的均值是否存在显著差异 配对样本t检验（Paired-Samples T-Test）：比较同一组在不同时间点或不同条件下的均值差异 Mann-Whitney U检验：非参数检验，用于比较两个独立组的分布 Wilcoxon符号秩检验：非参数检验，用于比较配对样本的分布 5.3 多独立样本检验 单因素方差分析（One-Way ANOVA）：比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异 事后检验（Post Hoc Tests）：Bonferroni, Tukey, Scheffé等，用于确定具体哪些组之间存在显著差异 Kruskal-Wallis H检验：非参数检验，用于比较三个或更多独立组的分布 5.4 比例的检验 二项分布检验（Binomial Test）：检验二项分布的概率参数 卡方拟合优度检验（Chi-Square Goodness-of-Fit Test）：检验一个分类变量的观测频率是否与期望频率一致 5.5 置信区间的计算与解释 理解置信区间的含义和应用 SPSS 17.0中计算均值、比例等的置信区间 第六章：相关性分析与回归分析 6.1 相关性分析 Pearson相关系数：度量两个连续变量之间的线性关系强度和方向 Spearman秩相关系数：非参数相关系数，度量两个变量的单调关系 Kendall's tau相关系数：非参数相关系数，度量两个变量的单调关系 Partial Correlations：控制一个或多个变量后，计算两个变量之间的相关性 Correlations（Bivariate, Partial, Kendall's tau-b, Spearman）：SPSS 17.0提供的相关性分析模块 6.2 简单线性回归 模型构建：因变量与自变量之间的线性关系 回归系数的解释（斜率、截距） R方（R-squared）：模型解释的变异比例 F检验：检验整个回归模型的显著性 t检验：检验各个回归系数的显著性 模型诊断：残差分析、多重共线性检验（VIF） 6.3 多元线性回归 引入多个自变量，分析它们对因变量的联合影响 逐步回归（Stepwise Regression）：向前选择、向后删除、双向选择等方法 模型比较：比较不同模型的拟合优度 解释多个回归系数及其统计显著性 处理交互效应和非线性关系 6.4 逻辑回归（Logistic Regression） 当因变量为二分类变量时使用 Odds Ratio（优势比）的解释 模型评估：Hosmer-Lemeshow检验、ROC曲线 6.5 其他回归模型（简介） 曲面拟合（Curve Estimation） 多项式回归（Polynomial Regression） 第七章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA） 7.1 单因素方差分析（复习与深入） Factorial ANOVA（Two-Way ANOVA and beyond）：多因素方差分析，考虑多个自变量的联合效应和交互效应 7.2 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA） 分析同一受试者在多个时间点或多个条件下的测量数据 球形检验（Sphericity Test）及其处理 Greenhouse-Geisser and Huynh-Feldt correction 7.3 协方差分析（ANCOVA） 控制一个或多个连续变量（协变量）的影响，检验分类自变量对因变量的影响 解释协变量和主效应的显著性 7.4 多元方差分析（MANOVA） 分析多个因变量同时受一个或多个分类自变量的影响 第四部分：高级主题与应用 本部分将拓展您的SPSS 17.0应用范围，介绍一些更高级的统计技术和在特定领域的应用，帮助您应对更复杂的分析挑战。 第八章：因子分析（Factor Analysis）与聚类分析（Cluster Analysis） 8.1 因子分析 探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis - EFA）：识别隐藏在大量变量背后的潜在因子 因子提取方法：主成分分析（PCA）、主轴因子法（PAF）等 因子旋转：正交旋转（Varimax）、斜交旋转（Oblimin）等，提高因子解释性 因子得分的计算与应用 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis - CFA）简介 8.2 聚类分析 聚类分析的目标：将相似的个体或对象划分到不同的簇中 层次聚类（Hierarchical Clustering）：创建聚类树状图（Dendrogram） K-Means聚类（K-Means Clustering）：指定簇的数量，进行迭代优化 聚类结果的评估与解释 第九章：SPSS 17.0在特定领域的应用 9.1 市场营销数据分析 客户细分（利用聚类分析） 产品偏好分析（利用回归分析、方差分析） 销售预测（利用时间序列分析、回归分析） 9.2 社会科学研究 调查问卷数据分析（频率、交叉表、信度分析） 态度测量（量表分析、因子分析） 群体差异分析（t检验、ANOVA） 9.3 商业智能与运营管理 绩效评估（描述性统计、回归分析） 流程优化（假设检验、实验设计） 风险评估（逻辑回归） 9.4 生物统计与医学研究（简介） 生存分析（Survival Analysis）简介 卡方检验在诊断性研究中的应用 第十章：SPSS 17.0的高级技巧与实践建议 10.1 宏（Macro）与自定义命令 利用宏提高重复性任务的效率 编写简单的SPSS宏 10.2 SQL查询与数据整合 在SPSS 17.0中执行SQL查询 整合来自不同数据源的数据 10.3 结果的报告与呈现 如何清晰、准确地呈现统计分析结果 结合文字、表格和图表进行综合报告 SPSS 17.0输出窗口的管理与导出 10.4 避免常见错误与提高分析效率 常见统计误区解析 提高SPSS 17.0操作效率的实用技巧 持续学习与进阶的资源推荐 结论 SPSS 17.0是一款功能强大且灵活的统计分析工具，掌握其精髓将极大地提升您处理和分析数据的能力。本书《SPSS 17.0：数据分析实用指南》从基础概念到高级应用，力求为您提供一条清晰的学习路径。通过理论讲解、案例演示和实践操作，您将不仅能够熟练运用SPSS 17.0完成各种统计任务，更能培养严谨的数据分析思维，从而在您的学术研究、职业生涯或商业决策中取得更大的成就。愿本书成为您探索数据世界的得力助手！
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