菜鳥學SPSS數(shù)據(jù)分析

第1章 SPSS與數(shù)據(jù)分析1
1．1 數(shù)據(jù)分析思路概述1
1．1．1 數(shù)據(jù)分析的一般思路1
1．1．2 使用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢2
1．2 明確數(shù)據(jù)分析目的2
1．2．1 為什么要明確數(shù)據(jù)分析目的3
1．2．2 如何明確數(shù)據(jù)分析目的3
1．2．3 明確數(shù)據(jù)分析目的需要注意什么3
1．3 數(shù)據(jù)采集4
1．3．1 采集方法4
1．3．2 采集流程4
1．4 數(shù)據(jù)分析5
1．4．1 數(shù)據(jù)的預處理5
1．4．2 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計6
1．4．3 數(shù)據(jù)的推論統(tǒng)計6
1．5 撰寫SPSS報告8
1．5．1 撰寫報告的邏輯思路8
1．5．2 撰寫報告的注意事項9

第2章 SPSS界面功能介紹10
2．1 SPSS基本界面介紹10
2．1．1 數(shù)據(jù)編輯窗口10
2．1．2 數(shù)據(jù)視圖11
2．1．3 變量視圖12
2．1．4 結果輸出窗口12
2．2 常用參數(shù)設置13
2．2．1 “常規(guī)”選項卡13
2．2．2 “語言”選項卡14
2．2．3 “查看器”選項卡14
2．2．4 “數(shù)據(jù)”選項卡15
2．2．5 “貨幣”選項卡16
2．2．6 “輸出”選項卡17
2．2．7 “圖表”選項卡17
2．2．8 “透視表”選項卡18
2．2．9 “文件位置”選項卡18
2．2．10 “腳本”選項卡19
2．2．11 “多重插補”選項卡20
2．2．12 “語法編輯器”選項卡20

第3章 數(shù)據(jù)的管理22
3．1 數(shù)據(jù)的錄入與保存22
3．1．1 定義變量22
3．1．2 錄入數(shù)據(jù)26
3．1．3 保存數(shù)據(jù)27
3．2 其他格式數(shù)據(jù)的導入27
3．2．1 Excel數(shù)據(jù)的導入28
3．2．2 文本數(shù)據(jù)的導入30
3．3 數(shù)據(jù)的重構34
3．3．1 數(shù)據(jù)結構34
3．3．2 數(shù)據(jù)重構（橫向結構→縱向結構）35
3．3．3 數(shù)據(jù)重構（縱向結構→橫向結構）39
3．4 數(shù)據(jù)的合并41
3．4．1 添加個案（縱向合并）42
3．4．2 添加變量（橫向合并）44
3．5 標識重復個案47
3．5．1 為何要標識重復個案47
3．5．2 “雙十一”交易明細分析：刪除重復數(shù)據(jù)48
3．6 數(shù)據(jù)的拆分50
3．6．1 拆分文件（比較組）51
3．6．2 拆分文件（按組來組織輸出）53
3．7 數(shù)據(jù)的篩選53
3．7．1 數(shù)據(jù)篩選概述53
3．7．2 收入與生活滿意度分析：數(shù)據(jù)的篩選54
3．8 數(shù)據(jù)的加權56
3．8．1 什么是加權56
3．8．2 “春節(jié)回家嗎？”分析：數(shù)據(jù)的加權56
3．8．3 為什么要加權57
3．8．4 總結59
3．9 數(shù)據(jù)的匯總59
3．9．1 化學成績分析：簡單數(shù)據(jù)匯總59
3．9．2 化學成績分析：多重數(shù)據(jù)匯總61
3．10 新變量的生成63
3．10．1 課程成績分析：生成新變量64
3．10．2 “如果”按鈕65
3．11 個案中值的計數(shù)67
3．11．1 滿意度分析：統(tǒng)計個案中值67
3．11．2 拓展知識70
3．12 對變量重新賦值71
3．12．1 信用評分分析：重新編碼為不同變量71
3．12．2 職工獎金分析：重新編碼為相同的變量73
3．13 可視化分段76
3．13．1 什么是可視分箱76
3．13．2 北京月度價格分析：可視分箱分組76
3．14 個案排秩80
3．14．1 化學成績分析：利用個案排秩81
3．14．2 化學成績分析：利用自動重新編碼83
3．15 缺失值的處理84
3．15．1 人均消費性支出分析：替換缺失值85
3．15．2 刪除缺失值86
3．16 數(shù)據(jù)的排序88
3．16．1 多變量的單向排序89
3．16．2 多變量的混合排序90

第4章 報表的生成93
4．1 交叉表93
4．1．1 交叉表概述93
4．1．2 制作交叉表93
4．2 定制表97
4．2．1 定制表概述97
4．2．2 定制表的各項功能97
4．3 定制表的實例操作101
4．3．1 問卷調查分析：制作定制表101
4．3．2 購物頻次分析：制作定制表103

第5章 圖形的生成106
5．1 圖表構建器介紹106
5．1．1 如何使用“圖表構建器”106
5．1．2 使用圖表構建器總結108
5．2 直方圖109
5．2．1 利用“圖表構建器”繪制直方圖109
5．2．2 利用“直方圖”菜單繪制直方圖110
5．3 折線圖113
5．3．1 利用“舊對話框”繪制折線圖113
5．3．2 利用“圖表構建器”繪制折線圖115
5．4 餅圖117
5．4．1 利用“圖表構建器”繪制餅圖117
5．4．2 利用“餅圖”菜單繪制餅圖119
5．5 條形圖120
5．5．1 利用“舊對話框”繪制條形圖120
5．5．2 利用“圖表構建器”繪制條形圖123
5．6 箱圖125
5．6．1 利用“圖表構建器”繪制箱圖125
5．6．2 利用“舊對話框”繪制箱圖127
5．6．3 利用“描述統(tǒng)計”制作箱圖128
5．7 散點圖130
5．7．1 簡單散點圖130
5．7．2 矩陣散點圖132
5．7．3 重疊散點圖133
5．7．4 三維散點圖135

第6章 描述性分析137
6．1 描述統(tǒng)計與變量分布形態(tài)137
6．1．1 集中趨勢137
6．1．2 離散趨勢138
6．1．3 分布形態(tài)140
6．2 頻率分析141
6．2．1 分類變量的頻率分析142
6．2．2 連續(xù)變量的頻率分析144
6．3 描述統(tǒng)計145
6．3．1 描述統(tǒng)計概述145
6．3．2 考生信息分析：描述統(tǒng)計145
6．4 探索性分析148
6．4．1 身高、體重分析：探索性分析148
6．4．2 結果解讀151

第7章 假設檢驗155
7．1 假設檢驗概述155
7．1．1 假設檢驗的基本思想155
7．1．2 假設檢驗的四大步驟155
7．1．3 假設檢驗的意義156
7．1．4 單尾檢驗和雙尾檢驗156
7．1．5 假設檢驗需要注意的問題157
7．2 Z分布與t分布158
7．2．1 Z分布158
7．2．2 t分布159
7．2．3 Z分布與t分布的關系160
7．3 第一類錯誤和第二類錯誤160
7．3．1 判斷假設檢驗的四種情況161
7．3．2 嬰兒奶粉市場投放分析：第一類錯誤和第二類錯誤161
7．3．3 如何控制兩類錯誤162

第8章 參數(shù)檢驗――t檢驗163
8．1 單樣本t檢驗163
8．1．1 概述163
8．1．2 初中生體重分析：單樣本t檢驗163
8．2 獨立樣本t檢驗165
8．2．1 適用條件及假設檢驗165
8．2．2 健株與病株差異性分析：獨立樣本t檢驗166
8．3 成對樣本t檢驗170
8．3．1 概述171
8．3．2 檢測血磷值分析：成對樣本t檢驗171
第9章 非參數(shù)檢驗174
9．1 非參數(shù)檢驗綜述174
9．1．1 基本概念174
9．1．2 單樣本的非參數(shù)檢驗174
9．1．3 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗175
9．1．4 多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗176
9．1．5 兩配對樣本的非參數(shù)檢驗177
9．1．6 多配對樣本的非參數(shù)檢驗177
9．2 游程檢驗178
9．2．1 游程檢驗概述178
9．2．2 消費額數(shù)據(jù)分析：游程檢驗179
9．3 單樣本K-S檢驗181
9．3．1 單樣本K-S檢驗概述181
9．3．2 耗油量數(shù)據(jù)分析：單樣本K-S檢驗182
9．4 二項分布檢驗184
9．4．1 二項分布檢驗概述184
9．4．2 檢驗答題正確率分析：二項分布檢驗184
9．5 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗185
9．5．1 概述185
9．5．2 不同工藝類型產(chǎn)品的使用壽命數(shù)據(jù)分析：曼-惠特尼U檢驗、
K-S檢驗、游程檢驗及極端反應檢驗186
9．6 多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗189
9．6．1 檢驗方法189
9．6．2 股票收益率對比分析：Kruskal-Wallis H檢驗、中位數(shù)檢驗及Jonckheere-Terpstra檢驗189
9．7 兩個相關樣本的非參數(shù)檢驗191
9．7．1 概述191
9．7．2 患者血磷值差異分析：Wilcoxon符號秩檢驗及符號檢驗191
9．8 多個相關樣本的非參數(shù)檢驗193
9．8．1 概述193
9．8．2 產(chǎn)品銷售額差異分析：Friedman檢驗及Kendall W檢驗193
9．9 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗的比較195
9．9．1 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗的區(qū)別195
9．9．2 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗的優(yōu)缺點195
9．9．3 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗的分類195

第10章 卡方檢驗196
10．1 卡方檢驗綜述196
10．1．1 卡方檢驗原理196
10．1．2 數(shù)字偏好分析：卡方檢驗196
10．2 擬合優(yōu)度檢驗199
10．2．1 概述199
10．2．2 專業(yè)學科分布比例分析：擬合優(yōu)度檢驗199
10．3 獨立性檢驗201
10．3．1 獨立性檢驗的適用條件201
10．3．2 學歷與消費水平分析：獨立性檢驗202
10．4 一致性檢驗204
10．4．1 概述204
10．4．2 評價結果分析：一致性檢驗204

第11章 方差分析208
11．1 單因素完全隨機方差分析208
11．1．1 F檢驗208
11．1．2 前提條件209
11．1．3 媒體推廣效果分析：單因素完全隨機方差分析210
11．2 單因素重復測量方差分析214
11．2．1 F檢驗214
11．2．2 重復測量設計的優(yōu)缺點215
11．2．3 前提條件215
11．2．4 滿意度指標分析：單因素重復測量方差分析215
11．3 兩因素完全隨機方差分析221
11．3．1 分析思路221
11．3．2 假設檢驗222
11．3．3 閱讀速度影響因素分析：兩因素完全隨機方差分析222
11．4 兩因素重復測量方差分析228
11．4．1 兩因素重復測量方差分析概述228
11．4．2 命題反應分析：兩因素重復測量方差分析228
11．5 單因素多元方差分析231
11．5．1 分析思路232
11．5．2 身高和體重數(shù)據(jù)分析：單因素多元方差分析232
11．6 兩因素多元方差分析238
11．6．1 兩因素多元方差分析概述238
11．6．2 大學生支出情況分析：兩因素多元方差分析238

第12章 相關分析243
12．1 皮爾遜相關分析243
12．1．1 理論概述243
12．1．2 影響超市銷售的因素分析：皮爾遜相關分析244
12．2 肯德爾等級相關分析247
12．2．1 肯德爾相關系數(shù)247
12．2．2 大學排名數(shù)據(jù)分析：肯德爾等級相關分析247
12．3 斯皮爾曼等級相關分析249
12．3．1 斯皮爾曼等級相關系數(shù)249
12．3．2 知名度和服務質量相關性分析：斯皮爾曼等級相關分析250
12．4 偏相關分析251
12．4．1 理論概述251
12．4．2 投資額與收益率的相關性分析：偏相關分析251
參考文獻254