內容簡介

本書從實用角度出發，以實例的形式詳細介紹了SPSS常用的統計分析方法在相關行業領域的具體應用。書中首先從SPSS軟件開始介紹，詳細講解了SPSS軟件的基本知識和統計分析前的準備，描述統計分析，均值比較和T檢驗，SPSS的方差分析，非參數檢驗，SPSS的相關分析，SPSS的回歸分析，SPSS的多元統計分析，SPSS在時間序列預測中的應用，SPSS在問卷缺失值、信度處理與多重響應分析中的應用，統計圖形，酸奶飲料新產品口味測試研究案例，某汽車企業汽車年銷量的預測，中國消費者信心指數影響因素分析，偏態分布的激素水平影響因素分析等內容。

配備資源包括書中實例用到的數據文件，以及講解實例統計分析過程的語音視頻教學文件，可幫助讀者快速掌握書中介紹的內容。

  本書內容編排科學、實例豐富、可操作性強，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，是相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士及管理人員和決策者等理想的參考書，也可作為大中專院校和培訓機構相關專業的教材。

 

前    言

　　SPSS是一種集成化的計算機處理和統計分析通用軟件，是世界公認的統計分析軟件包之一，非常適合進行數據分析。在經濟學、醫學、教育學、管理學、心理學、廣告學、統計學及商業、工業、林業、農業等各個領域都有廣泛的應用。

　　本書從實用角度出發，以實例的形式詳細介紹了SPSS常用的統計分析方法在相關行業領域的具體應用。書中通過大量的實例，將作者的經驗和心得與軟件的操作技巧緊密結合。在內容安排上也盡量做到科學合理，把篇幅放在重點內容的講解上，讓讀者花最少的時間掌握最關鍵的技術，可大幅度提高學習效率。

本書內容

　　本書首先從SPSS軟件的基本知識和基本操作開始介紹，詳細講解了SPSS軟件的特點、環境要求及各種常用設置。然后介紹SPSS統計分析前的準備工作，包括數據文件的建立、數據文件的屬性、數據文件的整理等內容，為后面介紹具體應用打好基礎。從第3章開始依次介紹了描述統計分析，均值比較和T檢驗，SPSS的方差分析，非參數檢驗，SPSS的相關分析，SPSS的回歸分析，SPSS的多元統計分析，SPSS在時間序列預測中的應用，SPSS在問卷缺失值、信度處理與多重響應分析中的應用，統計圖形等內容。最后4章，通過酸奶飲料新產品口味測試研究案例、某汽車企業汽車年銷量的預測、中國消費者信心指數影響因素分析、偏態分布的激素水平影響因素分析等綜合案例，詳細深入地講解SPSS在不同行業中的具體應用。

本書特點

　　本書以"實用、夠用、精用"為原則，以熟練掌握SPSS應用為目的，以"學中練、練中學"的形式來組織內容，其主要特點如下。

　　編排科學、易學易用：書中由易到難安排內容，適合初學者循序漸進地學習。書中對每種方法都是先介紹概念、原理、操作方法，然后給出實例講解具體應用，這樣安排內容符合學習規律，方便讀者掌握所學知識。

　　內容全面、講解細致：書中對所有常見的統計分析方法都圖文并茂地進行了深入詳細的介紹，讀者只要按照書中介紹的步驟進行操作，就可以輕松掌握所學內容。

　　案例豐富、技術實用：書中對每種分析方法都安排了實例講解其在行業中的具體應用，在講解過程中穿插了作者的經驗和心得，可幫助讀者舉一反三，深入掌握所學內容。

　　視頻教學，學習高效：配備書中實例的語音視頻教學文件，不僅可幫助讀者解決學習中遇到的問題，還可引導讀者快速掌握所學內容，并進行技術拓展。

資源配備

　　本書配備的具體內容如下。

　　"數據文件"目錄：提供了書中實例所用到的數據文件。

　　"視頻文件"目錄：書中講解實例統計分析的語音視頻教學文件。

　　本書配備資源請到清華大學出版社官方網站下載，網址http://www.tup.com.cn。如在下載過程中遇到問題，可聯系我們，聯系電話：010-62792097-201，郵箱：2864186118@qq.com。

讀者對象

　　本書內容編排科學，實例豐富，可操作性強，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，是相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士及管理人員和決策者等理想的參考書，也可作為大中專院校和培訓機構相關專業的教材。

　　本書由哈爾濱理工大學的劉江濤和黑龍江職業學院的劉立佳編著，其中劉江濤編寫了第8～16章，劉立佳編寫了第1～7章。其他參加編寫的人員還有于香芝、楊旺功、江俊浩、王勁、田萬勇、趙一飛、韓成斌、周艷山、田君、張博、吳艷臣、徐昱、王永忠、李明玉、武可元、于秀青等。由于作者水平有限，書中難免存在疏漏和錯誤之處，敬請讀者批評指正。

　　

　　                            編  者

 

目    錄

 

第1章  SPSS 23.0概述 1

1.1  SPSS 23.0的特點與新功能 1

1.1.1  SPSS 23.0的特點 1

1.1.2  SPSS 23.0的新增功能 2

1.2  SPSS 23.0 的環境要求 3

1.2.1  SPSS 23.0對硬件的要求 3

1.2.2  SPSS 23.0 對軟件的要求 3

1.3  SPSS 23.0的安裝、卸載、啟動和

退出 4

1.3.1  SPSS 23.0的安裝與卸載 4

1.3.2  SPSS 23.0的啟動與退出 7

1.4  SPSS 23.0相關設置 7

1.4.1  常規功能設置 7

1.4.2  查看器功能設置 8

1.4.3  設置有關數據的參數 9

1.4.4  設置自定義數值型變量的格式 10

1.4.5  設置輸出的參數 11

1.4.6  設置圖表的參數 12

1.4.7  設置輸出表格的參數 13

1.4.8  設置文件位置的參數 14

1.4.9  設置腳本的參數 15

1.4.10  設置多重歸因窗口的參數 15

1.4.11  設置語法編輯器窗口的參數 16

第2章  SPSS統計分析前的準備 17

2.1  SPSS數據文件的建立 17

2.1.1  新建數據文件 17

2.1.2  直接打開已有數據文件 18

2.1.3  使用數據庫導入數據 18

2.1.4  從文本向導導入數據 18

2.1.5  課堂練習：股票指數的導入 19

2.2  SPSS數據文件的屬性 20

2.2.1  變量名：Name欄 20

2.2.2  類型 21

2.2.3  寬度 22

2.2.4  小數位 22

2.2.5  標簽 22

2.2.6  值 22

2.2.7  缺失值 23

2.2.8  列 23

2.2.9  對齊 23

2.2.10  測量 23

2.2.11  角色 23

2.2.12  課堂練習：員工滿意度

調查表的數據屬性設計 23

2.3  SPSS數據文件的整理 24

2.3.1  觀測量排序：各地區

糧食產量 24

2.3.2  數據的轉置：5個地區

經濟指標 26

2.4  思考與練習 27

第3章  描述統計分析 29

3.1  頻數分析 29

3.1.1  頻數分析概述 29

3.1.2  頻數分析的SPSS操作詳解 30

3.1.3  課堂練習：分析學生身高

分布特征 34

3.2  描述統計分析 37

3.2.1  描述統計分析概述 37

3.2.2  描述統計分析的SPSS

操作詳解 39

3.2.3  課堂練習：大學新生的

心理健康狀況 40

3.3  探索性分析 42

3.3.1  探索性分析概述 42

3.3.2  探索性分析的SPSS操作詳解 42

3.3.3  課堂練習：大學新生的心理

健康狀況 44

3.4  列聯表分析 49

3.4.1  列聯表分析概述 49

3.4.2  列聯表分析的SPSS操作詳解 50

3.4.3  課堂練習：大學生出生年代與

感恩心理 51

3.5  比率分析 53

3.5.1  比率分析概述 54

3.5.2  比率分析的SPSS操作詳解 54

3.5.3  課堂練習：年度銷售凈利潤率

差異 54

3.6  思考與練習 56

第4章  均值比較和T檢驗 58

4.1  均值過程 58

4.1.1  均值過程簡介 58

4.1.2  均值過程的SPSS操作詳解 58

4.1.3  課堂練習：比較考試成績 59

4.2  單樣本T檢驗 61

4.2.1  單樣本T檢驗的基本原理 61

4.2.2  單樣本T檢驗的SPSS操作

詳解 62

4.2.3  課堂練習：溶劑濃度測量方法

準確度分析 63

4.3  獨立樣本T檢驗 64

4.3.1  獨立樣本T檢驗的基本原理 65

4.3.2  獨立樣本T檢驗的SPSS操作

步驟 65

4.3.3  課堂練習：教學質量評價 66

4.4  兩配對樣本T檢驗 68

4.4.1  配對樣本T檢驗的基本原理 68

4.4.2  兩配對樣本T檢驗的SPSS

操作詳解 69

4.4.3  課堂練習：貧血兒童血紅蛋白

平均水平 70

4.5  思考與練習 71

第5章  方差分析 74

5.1  概述 74

5.1.1  方差分析的概念 74

5.1.2  方差分析的基本思想 74

5.1.3  方差分析的基本假設 75

5.2  單因素方差分析 75

5.2.1  單因素方差分析的基本原理 75

5.2.2  單因素方差分析的

SPSS操作詳解 76

5.2.3  課堂練習：化肥種類對糧食

產量的影響 79

5.3  多因素方差分析 82

5.3.1  多因素方差分析的基本原理 83

5.3.2  多因素方差分析的SPSS

操作詳解 83

5.3.3  課堂練習：動物飼料對小鼠

體重增加的影響 87

5.4  協方差分析 91

5.4.1  協方差分析的基本原理 91

5.4.2  協方差分析的SPSS操作詳解 91

5.4.3  課堂練習：降壓藥治療效果

分析 92

5.5  重復測量方差分析 94

5.5.1  重復測量方差分析的原理 94

5.5.2  重復測量方差分析的SPSS

操作詳解 95

5.5.3  課堂練習：鍛煉減肥效果

分析 96

5.6  思考與練習 99

第6章  非參數檢驗 101

6.1　卡方檢驗 101

6.1.1  卡方檢驗的原理 101

6.1.2  卡方檢驗的SPSS操作

詳解 102

6.1.3  課堂練習：小白鼠試驗

數據驗證 104

6.2  二項檢驗 107

6.2.1  二項檢驗的原理 107

6.2.2  二項檢驗的SPSS操作詳解 107

6.2.3  課堂練習：研究糖尿病患病率

高低 108

6.3  游程檢驗 110

6.3.1  游程檢驗的原理 111

6.3.2  游程檢驗的SPSS操作詳解 111

6.3.3  課堂練習：運動員狀態穩定性

判斷 112

6.4  單樣本K-S檢驗 113

6.4.1  單樣本K-S檢驗的原理 114

6.4.2  單樣本K-S檢驗的SPSS操作

詳解 114

6.4.3  課堂練習：考試成績是否服

從正態分布 115

6.5  兩獨立樣本的非參數檢驗 117

6.5.1  兩獨立樣本非參數檢驗的

原理 117

6.5.2  兩獨立樣本非參數檢驗的

SPSS操作詳解 118

6.5.3  課堂練習：比較病人檢查結果差別 119

6.6  多獨立樣本的非參數檢驗 121

6.6.1  多獨立樣本非參數檢驗的

原理 121

6.6.2  多獨立樣本非參數檢驗的

SPSS操作詳解 121

6.6.3  課堂練習：農藥殺蟲效果

比對 122

6.7  思考與練習 124

第7章  相關分析 126

7.1  相關分析概述 126

7.1.1  相關的基本概念 126

7.1.2  相關分析 127

7.2  簡單相關分析 127

7.2.1  簡單相關分析的基本原理 127

7.2.2  簡單相關分析的SPSS操作

詳解 129

7.2.3  課堂練習：平均溫度與日照

時數的相關性 130

7.3  偏相關分析 132

7.3.1  偏相關分析的基本原理 132

7.3.2  偏相關分析的SPSS操作

詳解 133

7.3.3  課堂練習：用偏相分析研究

學生學習成績相關關系 134

7.4  距離分析 136

7.4.1  距離分析的基本原理 136

7.4.2  距離分析的SPSS操作詳解 137

7.4.3  課堂練習：3個地區月平均

氣溫的相似程度 139

7.5  思考與練習 141

第8章  回歸分析 143

8.1  一元線性回歸分析 143

8.1.1  簡單線性回歸的基本原理 143

8.1.2  一元線性回歸的SPSS操作

詳解 144

8.1.3  課堂練習：失業率與通貨

膨脹率關系 147

8.2  多元線性回歸分析 149

8.2.1  多元線性回歸的基本原理 149

8.2.2  多元線性回歸的SPSS操作

詳解 149

8.2.3  課堂練習：美國是否存在

規模經濟 149

8.3  曲線回歸 152

8.3.1  曲線回歸的基本原理 152

8.3.2  曲線回歸的SPSS操作詳解 153

8.3.3  課堂練習：廣告支出對

銷售量產生的影響 154

8.4  非線性回歸分析 156

8.4.1  非線性回歸分析的基本原理 157

8.4.2  非線性回歸分析的SPSS

操作詳解 157

8.4.3  課堂練習：培訓效果分析 159

8.5  思考與練習 161

第9章  SPSS的多元統計分析 163

9.1  因子分析 163

9.1.1  因子分析的基本原理 163

9.1.2  因子分析的SPSS操作詳解 165

9.1.3  課堂練習：國民經濟主要指標

統計 168

9.2  聚類分析 173

9.2.1  聚類分析的基本原理 173

9.2.2  快速聚類法的SPSS操作

詳解 174

9.2.3  課堂練習：全國環境污染

程度分析 176

9.3  判別分析 179

9.3.1  判別分析的基本原理 179

9.3.2  判別分析的SPSS操作詳解 182

9.3.3  課堂練習：判別分析過去和

潛在客戶的財務以及人口統計

信息 185

9.4  思考與練習 188

第10章  時間序列預測 190

10.1  時間序列的預處理 190

10.1.1  預處理的基本原理 190

10.1.2  時間序列預處理的

操作詳解 191

10.1.3  課堂練習：某國國庫券利率與

基金利率差額數據的

預處理 192

10.2  時間序列的確定性分析 194

10.2.1  確定性分析的基本原理 195

10.2.2  指數平滑法的SPSS操作

詳解 195

10.2.3  課堂練習：進出口貿易總額的

指數平滑建模 199

10.2.4  季節分解的SPSS操作

詳解 202

10.2.5  課堂練習：某城市月度平均

氣溫的季節性分解分析 202

10.3  時間序列的隨機性分析 204

10.3.1  隨機性分析的原理 204

10.3.2  ARIMA模型的SPSS

操作詳解 205

10.3.3  課堂練習：工業生產值和國庫券

利率與基金利率差額ARIMA 

模型分析 206

10.4  思考與練習 209

第11章  問卷缺失值、信度處理與

多重響應分析 211

11.1  調查問卷缺失值處理方法 211

11.1.1  缺失值的類型與處理方法 211

11.1.2  替換缺失值的SPSS操作

詳解 212

11.1.3  缺失值分析的SPSS操作

詳解 213

11.1.4  實例圖文分析：電信公司客戶

數據缺失值的分析 214

11.2  調查問卷的信度分析 220

11.2.1  信度分析概述 220

11.2.2  信度分析的SPSS操作詳解 221

11.2.3  實例圖文分析：調查問卷的

信度 222

11.3  調查問卷的多重響應分析 224

11.3.1  多重響應分析概述 225

11.3.2  多重響應分析的SPSS操作

詳解 225

11.3.3  實例圖文分析：消費者使用的

手機品牌調查 226

11.4  思考與練習 229

第12章  統計圖形 231

12.1  SPSS圖形的基本功能 231

12.1.1  圖形生成器 231

12.1.2  用傳統模式創建圖形 231

12.2  條形圖 232

12.2.1  條形圖的類型和SPSS操作

詳解 232

12.2.2  簡單條形圖SPSS操作詳解 233

12.2.3  集群條形圖 243

12.2.4  堆積條形圖實例 248

12.3  折線圖 252

12.3.1  折線圖的類型和SPSS操作 253

12.3.2  簡單線圖實例 253

12.3.3  多線線圖實例 255

12.3.4  垂直線圖實例 256

12.4  面積圖 257

12.4.1  面積圖的類型和SPSS操作 257

12.4.2  簡單箱圖實例 259

12.4.3  堆積面積圖實例 260

12.5  餅圖 262

12.5.1  餅圖的類型和SPSS操作 262

12.5.2  餅圖實例 263

12.6  高低圖 264

12.6.1  高低圖的類型和SPSS操作 264

12.6.2  簡單高低圖實例 265

12.6.3  分類高低收盤圖實例 266

12.7  箱圖 267

12.7.1  箱圖的類型和SPSS操作 268

12.7.2  簡單箱圖實例 268

12.7.3  復合箱圖實例 269

12.8  誤差條形圖 270

12.8.1  誤差條形圖的類型和

SPSS操作 271

12.8.2  簡單誤差條形圖實例 271

12.8.3  集群誤差條形圖實例 272

12.9  散點圖 273

12.9.1  散點圖的作圖步驟 273

12.9.2  簡單分布實例 274

12.9.3  重疊分布實例 275

12.9.4  3D 分布 275

12.10  直方圖 276

12.10.1  直方圖的類型和

SPSS操作 276

12.10.2  直方圖實例 277

12.11  思考與練習 278

第13章  酸奶飲料新產品口味測試

研究案例 279

13.1  案例背景 279

13.1.1  研究項目概況 279

13.1.2  分析思路與商業理解 279

13.2  數據理解 280

13.2.1  數據與設計框架一致性

檢查 280

13.2.2  平均值的列表描述 281

13.2.3  平均值的圖形描述 282

13.3  不同品牌的評分差異分析 283

13.3.1  單因素方差分析模型簡介 283

13.3.2  品牌作用的總體檢驗 284

13.3.3  組間兩兩比較 285

13.3.4  方差齊性檢驗 287

13.4  兩因素方差分析模型 288

13.4.1  兩因素方差分析模型簡介 288

13.4.2  擬合包括交互項的飽和

模型 289

13.4.3  擬合只包含主效應的模型 290

13.4.4  組間兩兩比較 291

13.4.5  隨機因素分析 293

13.5  分析結論與討論 294

13.5.1  分析結論 294

13.5.2  Benchmark：用還是不用 295

第14章  某汽車企業汽車年銷量的

預測 296

14.1  案例背景 296

14.1.1  研究項目概況 296

14.1.2  分析思路和商業理解 296

14.2  數據理解 297

14.3  變量變換后的線性回歸 298

14.3.1  線性回歸模型簡介 298

14.3.2  變量變換后擬合線性

回歸模型 300

14.3.3  模型擬合效果的判斷 302

14.3.4  存儲預測值和區間估計值 304

14.4  曲線擬合 305

14.4.1  用曲線估計過程同時擬合

多個曲線模型 305

14.4.2  模型擬合效果的判斷 307

14.4.3  模型的預測 309

14.5  利用非線性回歸進行擬合 309

14.5.1  模型簡介 310

14.5.2  構建分段回歸模型 310

14.5.3  不同模型效果的比較 313

14.6  分析結論 313

第15章  中國消費者信心指數 

影響因素分析 315

15.1  案例背景 315

15.1.1  項目背景 315

15.1.2  項目問卷 315

15.1.3  分析思路和商業理解 317

15.2  數據理解 318

15.2.1  考察時間、地域對信心指數的

影響 318

15.2.2  考察性別、職業、婚姻狀況等

對信心指數的影響 320

15.2.3  考察年齡對信心指數的

影響 322

15.3  標準框架下的建模分析 323

15.3.1  建立總模型 323

15.3.2  兩兩比較的結果 325

15.4  多元方差分析模型的結果 326

15.4.1  模型簡介 327

15.4.2  擬合多元方差分析模型 327

15.5  最優尺度回歸 334

15.5.1  方法簡介 334

15.5.2  利用最優尺度回歸進行

分析 335

15.6  多水平模型框架下的建模分析 338

15.6.1  模型簡介 338

15.6.2  針對時間擬合多水平模型 340

15.7  項目總結與討論 344

15.7.1  分析結論 344

15.7.2  運用復雜模型建模的情況 345

第16章  偏態分布的激素水平

影響因素分析 346

16.1  案例背景 346

16.1.1  研究項目概況 346

16.1.2  分析思路與商業理解 346

16.2  數據理解 347

16.2.1  單變量描述 347

16.2.2  變量關聯探索 349

16.3  對因變量變換后的建模分析 353

16.3.1  常見的變量變換方法 353

16.3.2  本案例的具體操作 354

16.4  秩變換分析 356

16.5  利用Cox模型進行分析 357

16.5.1  Cox回歸模型的基本原理 357

16.5.2  本案例的具體操作 358

16.6  項目總結與討論 360

16.6.1  分析結論 360

16.6.2  如何正確選擇分析模型 360

思考與練習答案 362