◎IBM SPSS是當前國際上流行的統(tǒng)計軟件之一，具有強大的統(tǒng)計分析功能。本書基于IBM SPSS 21.0英文版本，以實驗教程的形式講授SPSS基本統(tǒng)計分析方法及其應用。操作使用菜單、選項等中英文對譯，便于讀者自由地在軟件中文版本和英文版本之間切換。
◎針對不同讀者的統(tǒng)計分析需求，本書分為入門篇、基礎篇、提高篇等幾個部分，各篇章設計了循序漸進的實驗內容，并配備實驗基礎數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)錄入員只用學習入門篇，一般初學者可以從基礎篇單變量描述性統(tǒng)計分析開始，再學習提高篇的推斷統(tǒng)計和多變量描述性分析。本書屬于統(tǒng)計軟件基礎課程，側重實用性和基礎性，生存分析、信度分析、非參數(shù)檢驗、對應分析、非線性回歸等等內容未涉及。
◎本書內容翔實、圖文并茂、深入淺出，把統(tǒng)計分析基本原理與方法的講授與IBM SPSS軟件操作方法實驗結合，適合作為高等院校相關專業(yè)學生的學習用書，可以為從事統(tǒng)計分析、決策的相關人員參考使用，也可作為相關培訓機構的參考教材。
◎鐘海燕，女，西南民族大學經濟學院副教授。目前主要從事城市與區(qū)域經濟、民族經濟、空間經濟和區(qū)域規(guī)劃研究工作。近年來，在核心期刊發(fā)表學術論文20余篇，出版專著3部，主持或參與國家項目2項、省部級項目及各級各類科研項目20余項。曾獲成都市優(yōu)秀青年教師稱號、四川大學優(yōu)秀博士生稱號，獲四川省科研成果獎二等獎1項、成都市科研成果三等獎1項、四川省教育廳科研成果三等獎1項。
◎殷鋒，男，西南民族大學校園網絡管理中心副主任，西南民族大學計算機科學與技術學院教授，四川省計算機用戶協(xié)會理事，中國計算機學會高級會員。曾被四川省人民政府授予教學成果獎1項，西南民族大學科研成果獎3項。近年來主要從事計算機數(shù)據(jù)挖掘、中間件、分布式計算、軟件測試等方向的研究工作，曾主持和參與西南民族大學校級科研項目40余項，主持省級課題5項、參與完成6項。近年來出版學術專著1部、科普著作1部、教材6部，2006年獲國家發(fā)明專利1項(公開號：CN101082876)；發(fā)表學術論文近70篇。2007年被評為 “西南民族大學青年優(yōu)秀骨干教師”，2008年被評為“西南民族大學第七屆優(yōu)秀教學質量獎”獲獎教師，2011年被遴選為“第九批四川省學術和技術帶頭人后備人選”。2014年受國家民委委派赴湖南湘西土家族苗族自治州永順縣掛職縣委常委、副縣長一年。
第一篇入門篇
1 IBM SPSS 21.0概述/
1.1 軟件簡介/
1.2 啟動與退出/
1.2.1 啟動/
1.2.2 退出/
1.3 常用界面與窗口/
1.3.1 常用窗口/
1.3.2 數(shù)據(jù)編輯器窗口的界面/
1.4 系統(tǒng)參數(shù)設置/
1.5 運行環(huán)境設置/
1.6 幫助系統(tǒng)/
2 變量與數(shù)據(jù)管理/
2.1 變量設計/
2.2 數(shù)據(jù)錄入/
2.3 讀取外部數(shù)據(jù)/
2.4 數(shù)據(jù)編輯/
3 數(shù)據(jù)預處理/
3.1 數(shù)據(jù)菜單基本功能/
3.2 個案排序和變量排序/
3.3 轉置/
3.4 合并文件/
3.5 選擇個案/
3.6 加權個案/
3.7 分類匯總/
第二篇基礎篇
4 描述性統(tǒng)計/
4.1 分析報告/
4.2 頻數(shù)分析/
4.3 描述性分析/
4.4 數(shù)據(jù)探索/
4.5 列聯(lián)表分析/
5 統(tǒng)計圖/
5.1 基本菜單/
5.2 條形圖/
5.3 3D條形圖/
5.4 線圖/
5.5 面積圖/
5.6 餅圖/
5.7 高低圖/
5.8 箱線圖/
5.9 誤差條圖/
5.10 人口金字塔圖/
5.11 直方圖/
5.12 雙軸線圖/
5.13 時間序列圖/
6 多重響應分析/
6.1 多重響應變量集/
6.2 多重響應頻數(shù)分析/
6.3 多重響應交互分析/
第三篇提高篇
7 均值比較分析/
7.1 均值比較分析基本原理/
7.2 單一樣本t檢驗/
7.3 獨立樣本t檢驗/
7.4 配對樣本t檢驗/
8 方差分析/
8.1 單因素方差分析/
8.2 多因素方差分析/
8.3 重復測量方差分析/
8.4 多因變量方差分析/
8.5 協(xié)方差分析/
9 相關分析/
9.1相關分析基本原理/
9.2 散點圖/
9.3 簡單相關分析/
9.4 偏相關分析/
9.5 距離分析/
10 回歸分析/
10.1 線性回歸/
10.2 曲線回歸/
10.3 邏輯回歸/
11 聚類分析與判別分析/
11.1 聚類分析/
11.2 判別分析/
12 因子分析與主成分分析/
12.1 因子分析/
12.2 主成分分析/
13 時間序列分析/
13.1 時間序列分析基本原理/
13.2 時間序列數(shù)據(jù)的預處理/
13.2.1 缺失數(shù)據(jù)的修補/
13.2.2 時間序列數(shù)據(jù)變換處理/
13.3 指數(shù)平滑模型/
13.4 ARIMA模型/
13.5 季節(jié)分解模型/
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