本書通過詳細(xì)的圖文步驟介紹了使用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法和技巧。其中,第1~5章主要介紹SPSS的基礎(chǔ)操作、數(shù)據(jù)處理、繪圖等內(nèi)容;第6~13章則圍繞SPSS中的常用統(tǒng)計(jì)與檢驗(yàn)方法展開,介紹了如何使用SPSS進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)性檢驗(yàn)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn),以及使用SPSS實(shí)現(xiàn)邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析與生存分析的方法等內(nèi)容。本書內(nèi)容通俗易懂,實(shí)用性強(qiáng),能夠幫助讀者快速掌握常見統(tǒng)計(jì)分析方法和SPSS的使用,特別適合SPSS的入門讀者閱讀,也可作為社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等統(tǒng)計(jì)相關(guān)專業(yè)的教材使用。
在數(shù)字時(shí)代,數(shù)據(jù)已無可爭議地成為驅(qū)動(dòng)各領(lǐng)域發(fā)展的核心要素。在面對海量且紛繁的數(shù)據(jù)時(shí),如何從中提取有價(jià)值的信息,并做出精準(zhǔn)且明智的決策,成為橫亙在各領(lǐng)域研究者和決策者面前的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
SPSS(Statistical Product Service Solutions)作為最早采用圖形菜單驅(qū)動(dòng)界面的統(tǒng)計(jì)分析軟件,其突出特點(diǎn)是簡單易用,且輸出高效美觀。用戶只需要有基本的計(jì)算機(jī)操作技能,熟悉統(tǒng)計(jì)原理,便可很快上手SPSS并開展數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作。因此,SPSS在社會(huì)調(diào)查、市場研究、健康研究等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用與認(rèn)可。
盡管SPSS的界面化操作稱得上簡單,但在實(shí)踐中,不同讀者仍難免會(huì)遇到各類問題,諸如數(shù)據(jù)處理方面的問題、選擇各類統(tǒng)計(jì)分析方法時(shí)的疑惑、對具體分析操作選項(xiàng)的不熟悉,以及對分析結(jié)果理解的偏差等。為此,編者結(jié)合相關(guān)工作與培訓(xùn)實(shí)踐,通過豐富的案例,以詳細(xì)的圖文步驟對SPSS統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)應(yīng)用進(jìn)行解讀,力求幫助讀者快速掌握SPSS,并實(shí)現(xiàn)學(xué)以致用。
本書的特色
·零基礎(chǔ)入門:本書從最基礎(chǔ)的SPSS操作開始,介紹SPSS的常用分析方法與圖表繪制等內(nèi)容,零基礎(chǔ)新手也可輕松入門。
·注重實(shí)用性:以簡單的實(shí)例指導(dǎo)SPSS使用和數(shù)據(jù)分析方法,適當(dāng)穿插易于理解的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。
·贈(zèng)送資源:本書提供配套的數(shù)據(jù)集,并贈(zèng)送講解視頻(注:視頻內(nèi)容與本書存在部分差異),可幫助讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)重點(diǎn)內(nèi)容。讀者可訪問www.cip.com.cn/Service/Download搜索本書并獲取相關(guān)資源的下載鏈接。
本書的主要內(nèi)容
第1章帶領(lǐng)讀者快速了解SPSS的相關(guān)操作及運(yùn)行方式與工作原理。
第2章從數(shù)據(jù)入手,介紹SPSS中的變量特征,以及數(shù)據(jù)的讀取與輸出等。
第3章介紹SPSS的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的排序、篩選、重編碼,以及數(shù)據(jù)分箱等。
第4章和第5章主要介紹SPSS的圖表繪制。
第6章從描述性統(tǒng)計(jì)角度切入,介紹數(shù)據(jù)頻率、分布、描述、異常值等的分析方法。
第7章主要介紹常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法,包括卡方檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)等。
第8章介紹相關(guān)性檢驗(yàn)以及回歸模型的應(yīng)用等。
第9章介紹方差分析與事后檢驗(yàn)。
第10章介紹實(shí)現(xiàn)非參數(shù)檢驗(yàn)的方法,包括單樣本、獨(dú)立樣本、相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)。
第11章介紹如何在SPSS中應(yīng)用邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
第12章主要介紹二階聚類和K均值聚類的應(yīng)用。
第13章介紹了幾種生存模型的應(yīng)用。
本書讀者對象
·SPSS零基礎(chǔ)入門人員
·社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、醫(yī)藥等專業(yè)的師生
·數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員
·其他對SPSS統(tǒng)計(jì)分析感興趣的讀者
本書在編寫過程中力求兼顧嚴(yán)謹(jǐn)性與易讀性,但限于編者水平有限,疏漏之處在所難免,望廣大讀者批評指正。
編者
第1章 初識SPSS 1
1.1 SPSS的運(yùn)行方式 2
1.2 SPSS的工作原理 2
1.3 在需要時(shí)獲得幫助 4
1.4 快速了解界面與操作 4
第2章 SPSS 數(shù)據(jù) 14
2.1 變量定義 15
2.1.1 變量名稱 16
2.1.2 變量類型 17
2.1.3 寬度、小數(shù)點(diǎn)位和標(biāo)簽 18
2.1.4 值 19
2.1.5 缺失 20
2.1.6 列、對齊和測量 20
2.1.7 角色 20
2.2 SPSS讀取數(shù)據(jù) 21
2.2.1 從文本文件獲取數(shù)據(jù) 23
2.2.2 讀取Excel文件 25
2.3 SPSS輸出分析結(jié)果 26
2.3.1 復(fù)制和粘貼輸出 30
2.3.2 導(dǎo)出輸出 31
2.3.3 打印數(shù)據(jù) 32
第3章 數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 33
3.1 排序案例 34
3.2 篩選數(shù)據(jù)集中的行 35
3.3 拆分?jǐn)?shù)據(jù) 37
3.4 重新編碼變量 40
3.4.1 重新編碼成不同的變量 40
3.4.2 自動(dòng)重新編碼 43
3.5 數(shù)據(jù)分箱 44
3.6 最優(yōu)分箱 48
3.7 計(jì)算新變量 50
3.7.1 使用條件計(jì)算新變量 51
3.7.2 使用系統(tǒng)變量 53
3.8 合并數(shù)據(jù) 54
3.8.1 按行合并 54
3.8.2 按列合并 55
第4章 SPSS 繪圖 58
4.1 使用圖表構(gòu)建器繪圖 59
4.1.1 基本元素 63
4.1.2 組/點(diǎn)ID 63
4.1.3 標(biāo)題/腳注 65
4.1.4 元素屬性 66
4.1.5 圖表外觀 67
4.1.6 選項(xiàng) 67
4.2 使用圖形畫板模板選擇器繪圖 68
4.3 常見圖形繪制 70
4.3.1 散點(diǎn)圖與折線圖 70
4.3.2 點(diǎn)圖 73
4.3.3 條形圖 74
4.3.4 直方圖 75
4.3.5 面積圖 77
4.3.6 堆積條形圖 79
4.3.7 餅圖 81
第5章 SPSS 圖表優(yōu)化 83
5.1 修改圖表 84
5.2 修改表格 87
第6章 描述性統(tǒng)計(jì) 90
6.1 測量水平 91
6.2 匯總統(tǒng)計(jì) 92
6.3 分類變量的頻率 93
6.4 變量的分布 95
6.5 描述過程 97
6.6 異常值分析 98
第7章 假設(shè)檢驗(yàn) 101
7.1 樣本與總體 102
7.2 交叉表 104
7.3 卡方檢驗(yàn) 106
7.4 t檢驗(yàn) 107
7.4.1 平均值與單樣本t檢驗(yàn) 107
7.4.2 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 109
7.4.3 摘要獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 111
7.4.4 配對樣本的t檢驗(yàn) 112
第8章 相關(guān)性檢驗(yàn) 114
8.1 繪制散點(diǎn)圖 115
8.2 雙變量分析 116
8.3 簡單線性回歸 118
8.4 多元線性回歸 122
第9章 方差分析 127
9.1 單因素方差分析 128
9.2 事后檢驗(yàn) 130
第10章 非參數(shù)檢驗(yàn) 133
10.1 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 134
10.2 獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 137
10.3 相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 140
第11章 常用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 144
11.1 邏輯回歸 145
11.2 決策樹 150
11.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 156
第12章 聚類分析 165
12.1 二階聚類 166
12.2 K均值聚類 168
第13章 生存分析 171
13.1 壽命表 172
13.2 Kaplan-Meier模型 177
13.3 Cox生存模型 179