SPSS统计分析从入门到精通-(第2版)-(附光盘)

目　录



第1章　spss 20概述　1

1.1　spss简介　1

1.2　spss的安装、启动和退出　3

1.2.1　spss 20的安装　3

1.2.2　spss的启动　4

1.2.3　spss 20的退出　6

1.3　spss 20的界面及设置　6

1.3.1　常用界面　7

1.3.2　常规选项参数　10

1.3.3　查看器选项参数　12

1.3.4　文件位置选项参数　13

1.3.5　输出选项参数　14

1.3.6　图表选项参数　15

1.3.7　多重归因选项参数　17

1.3.8　枢轴表选项参数　18

1.3.9　数据选项参数　20

1.3.10　货币选项参数　21

1.3.11　脚本选项参数　22

1.3.12　语法编辑器选项参数　23



第2章　数据文件的建立与操作　24

2.1　 数据编辑器与数据文件　24

2.1.1　数据编辑器　24

2.1.2　数据文件　27

2.2　常量、变量、操作符和表达式　28

2.2.1　常量与变量　28

2.2.2　操作符与表达式　32

2.2.3　如何定义一个变量　33

2.2.4　概率事件　38

2.3　输入数据　38

2.3.1　输入数据的方法　38

2.3.2　查看文件信息和变量信息　38

2.4　编辑数据文件　40

2.4.1　在单元格中编辑数据　40

2.4.2　插入变量与删除变量　41

2.4.3　插入观测量与删除观测量　41

2.4.4　数据的剪切、复制和粘贴　42

2.4.5　撤销操作　43

2.5　对数据文件的操作　43

2.5.1　数据文件的打开与保存　43

2.5.2　数据库文件的转换　44



第3章　数据文件的操作　53

3.1　数据文件的一般操作　53

3.1.1　数据排序　53

3.1.2　数据文件的拆分　54

3.1.3　数据文件的合并　56

3.1.4　数据文件的转置　59

3.1.5　变量取值的求秩　60

3.1.6　变量值的重新编码　62

3.1.7　计算新变量　66

3.2　分类汇总　69

3.2.1　数据描述　69

3.2.2　分类汇总的参数设置　69

3.2.3　分类汇总的结果　71

3.3　观测量的加权　72

3.4　数据文件的结构重组　73

3.4.1　选择数据重组方式　74

3.4.2　变量组到观测量组的重组　75

3.4.3　观测量组到变量组的重组　79

3.4.4　转置重组　82



第4章　基本统计分析功能　84

4.1　olap在线分析过程　84

4.1.1　数据描述　84

4.1.2　olap过程的操作和设置　84

4.2　个案汇总分析　88

4.2.1　个案汇总分析的参数设置　88

4.2.2　输出结果　89

4.3　按行和列的汇总分析　90

4.3.1　按行汇总过程　90

4.3.2　按列汇总过程　94

4.4　频数分析　96

4.4.1　数据描述　96

4.4.2　对分类变量的频数分析　96

4.4.3　对连续变量的频数分析　98

4.5　描述性统计分析　100

4.5.1　数据描述　100

4.5.2　描述性分析过程　100

4.6　探索性分析过程　101

4.6.1　数据描述　102

4.6.2　探索性分析实例　102

4.7　列联表分析过程　105

4.7.1　数据描述　105

4.7.2　列联表分析的参数设置　106

4.7.3　列联表分析的输出结果　109

4.8　bootstrap简介与设置　110

4.8.1　bootstrap简介　110

4.8.2　bootstrap参数设置　110



第5章　均值比较和t检验　113

5.1　均值分析过程　114

5.1.1　原理与方法　114

5.1.2　spss实例分析　114

5.2　单样本t检验　116

5.2.1　原理与方法　116

5.2.2　spss实例分析　117

5.3　独立样本t检验　118

5.3.1　原理与方法　118

5.3.2　spss实例分析　119

5.4　配对样本t检验　120

5.4.1　原理与方法　120

5.4.2　spss实例分析　121



第6章　非参数检验　123

6.1　非参数检验简介　123

6.1.1　非参数检验与参数检验　123

6.1.2　非参数检验的优点　124

6.1.3　非参数检验的缺点　124

6.2　卡方检验　124

6.2.1　原理与方法　125

6.2.2　数据和问题描述　126

6.2.3　卡方检验实例分析　126

6.3　二项式检验　128

6.3.1　原理与方法　128

6.3.2　数据和问题描述　128

6.3.3　二项式检验实例分析　129

6.4　游程检验　130

6.4.1　原理与方法　130

6.4.2　数据和问题描述　130

6.4.3　游程检验实例分析　131

6.5　单样本kolmogorov-smirnov检验　132

6.5.1　原理与方法　132

6.5.2　数据和问题描述　132

6.5.3　单样本k-s检验实例分析　133

6.6　两个独立样本检验　134

6.6.1　原理与方法　134

6.6.2　数据和问题描述　134

6.6.3　两个独立样本检验实例分析　135

6.7　k个独立样本的检验　136

6.7.1　原理与方法　136

6.7.2　数据和问题描述　137

6.7.3　k个独立样本检验实例分析　137

6.8　两个相关样本的检验　138

6.8.1　原理与方法　138

6.8.2　数据和问题描述　140

6.8.3　两个相关样本检验的实例分析　140

6.9　k个相关样本的检验　141

6.9.1　原理与方法　141

6.9.2　数据和问题描述　143

6.9.3　k个相关样本检验的实例分析　143



第7章　多重响应分析　145

7.1　多重响应概述　145

7.2　多重响应变量集的定义　145

7.3　多重响应变量集的频率分析　147

7.4　多重响应变量集的交叉表分析　148

7.5　用表过程研究多重响应变量集　151

7.5.1　多重响应变量集的定义　151

7.5.2　建立包含多重响应变量集的表格　151



第8章　回归分析　155

8.1　线性回归　155

8.1.1　一元线性回归的基本原理　155

8.1.2　多元线性回归的基本原理　157

8.1.3　模型假设的其他检验　158

8.1.4　问题描述和数据准备　159

8.1.5　线性回归分析的设置和操作　159

8.1.6　案例的结果分析　163

8.2　曲线回归　166

8.2.1　曲线回归的基本原理　166

8.2.2　问题描述和数据准备　167

8.2.3　曲线回归分析的设置和操作　167

8.2.4　案例的结果分析　169

8.3　非线性回归　170

8.3.1　非线性回归简介　170

8.3.2　问题描述和数据准备　172

8.3.3　非线性回归的参数设置　173

8.3.4　案例的结果分析　177

8.4　二元logistic回归　177

8.4.1　二元logistic回归的数学原理　178

8.4.2　问题描述和数据准备　179

8.4.3　二元logistic回归的参数设置　180

8.4.4　案例的结果分析　184

8.5　多元logistic回归分析　187

8.5.1　多元logistic回归的原理简介　187

8.5.2　问题描述和数据准备　187

8.5.3　多元logistic回归参数设置　188

8.5.4　案例的结果分析　192

8.6　有序回归　194

8.6.1　问题描述和数据准备　194

8.6.2　有序回归的参数设置　195

8.6.3　案例的结果分析　198

8.7　概率单位回归分析　200

8.7.1　概率单位回归分析简介　200

8.7.2　问题描述和数据准备　201

8.7.3　概率单位回归的参数设置　201

8.7.4　案例的结果分析　203

8.8　加权回归分析　204

8.8.1　加权回归分析简介　204

8.8.2　问题描述和数据准备　205

8.8.3　加权回归的参数设置　206

8.8.4　案例的结果分析　206

8.9　二阶段*小二乘回归　208

8.9.1　二阶段*小二乘回归的基本原理　208

8.9.2　问题描述和数据准备　208

8.9.3　二阶段*小二乘回归的参数设置　209

8.9.4　案例的结果分析　210

8.10　*佳尺度回归　211

8.10.1　*佳尺度回归原理　211

8.10.2　问题描述和数据准备　211

8.10.3　*佳尺度回归的参数设置　212

8.10.4　案例的结果分析　216



第9章　方差分析　220

9.1　方差分析简介　220

9.1.1　t检验与方差分析的比较　220

9.1.2　方差分析的基本原理　221

9.2　单因素方差分析　223

9.2.1　原理与方法　223

9.2.2　单因素方差分析实例　223

9.3　多因素方差分析过程　228

9.3.1　原理与方法　228

9.3.2　二因素方差分析实例　231

9.3.3　协方差分析实例　238

9.3.4　交互效应中随机因素的分析　241

9.4　多元方差分析　245

9.4.1　原理与方法　245

9.4.2　多元方差分析实例　245

9.5　重复测量设计的方差分析　247

9.5.1　原理与方法　247

9.5.2　spss实例分析　248

9.6　方差成分分析　253

9.6.1　原理简介　253

9.6.2　spss实例分析　253

9.7　正交试验设计　256

9.7.1　正交试验设计简述　257

9.7.2　spss实例分析　257

9.7.3　正交试验设计的方差分析　259



第10章　相关分析　261

10.1　相关分析的基本概念　261

10.1.1　相关分析的特点和应用　261

10.1.2　相关系数的计算　262

10.1.3　spss提供的相关分析功能　263

10.2　两变量相关分析　263

10.2.1　问题描述和数据准备　264

10.2.2　相关分析的参数设置　264

10.2.3　案例的结果分析　265

10.3　偏相关分析　266

10.3.1　偏相关分析的基本原理　266

10.3.2　偏相关分析实例　267

10.4　距离分析　268

10.4.1　距离分析的基本概念　268

10.4.2　距离分析的参数设置　269

10.4.3　距离分析实例　272



第11章　因子分析　275

11.1　因子分析的原理简介　275

11.1.1　因子分析的基本思想　275

11.1.2　因子分析和主成分分析的联系　275

11.1.3　因子分析的基本步骤　276

11.2　spss因子分析的应用实例　277

11.2.1　数据描述　277

11.2.2　spss因子分析过程的设置　278

11.2.3　结果分析　282



第12章　分类分析　288

12.1　聚类分析的原理简介　288

12.1.1　聚类分析的基本概念　288

12.1.2　聚类分析的一般原理　289

12.2　快速样本聚类过程　291

12.2.1　快速聚类简介　291

12.2.2　问题描述和数据准备　291

12.2.3　spss快速聚类的设置　292

12.2.4　案例的结果分析　294

12.3　系统聚类　295

12.3.1　系统聚类简介　295

12.3.2　问题描述和数据准备　295

12.3.3　spss系统聚类的设置　296

12.3.4　案例的结果分析　299

12.3.5　对聚类结果的进一步分析　301

12.4　两步聚类分析　302

12.4.1　两步聚类简介　302

12.4.2　问题描述和数据准备　303

12.4.3　spss两步聚类的设置　304

12.4.4　案例的结果分析　307

12.5　一般判别分析　310

12.5.1　判别分析的基本原理　310

12.5.2　问题描述和数据准备　311

12.5.3　判别分析的参数设置　312

12.5.4　案例的结果分析　314

12.6　逐步判别分析实例　318

12.6.1　问题描述和数据准备　318

12.6.2　逐步判别的参数设置　319

12.6.3　案例的结果分析　321

12.7　决策树分析　324

12.7.1　决策树分类的基本原理　324

12.7.2　决策树过程的参数设置　326

12.7.3　问题描述和数据准备　339

12.7.4　案例分析　339



第13章　生存分析　346

13.1　生存分析简介　346

13.1.1　生存分析的基本概念　346

13.1.2　生存分析的数据特点　348

13.1.3　生存分析的常用方法　348

13.1.4　spss中的生存分析过程　348

13.2　寿命表分析　348

13.2.1　寿命表分析简介　349

13.2.2　寿命表分析的基本步骤　349

13.2.3　寿命表实例分析　350

13.3　kaplan-meier分析　352

13.3.1　kaplan-meier分析的步骤　353

13.3.2　生存曲线的比较和检验　353

13.3.3　kaplan-meier分析实例　353

13.4　cox回归模型　357

13.4.1　cox回归模型的原理简介　357

13.4.2　cox回归实例分析　358



第14章　信度分析　366

14.1　信度分析　366

14.1.1　信度分析的基本原理　366

14.1.2　问题描述和数据准备　368

14.1.3　信度分析的参数设置　368

14.1.4　案例的结果分析　370

14.2　多维尺度分析　371

14.2.1　多维尺度分析简介　371

14.2.2　问题描述和数据准备　371

14.2.3　alscal过程的参数设置　371

14.2.4　案例的结果分析　374



第15章　时间序列分析　377

15.1　spss的时间序列分析概览　377

15.1.1　创建模型的通用设置选项　378

15.1.2　应用模型的通用设置选项　383

15.2　时间序列数据的预分析　384

15.2.1　缺失值替换　384

15.2.2　定义日期变量　385

15.2.3　时间序列的平稳化　386

15.3　指数平滑模型　388

15.3.1　指数平滑的基本原理　388

15.3.2　指数平滑模型的参数设置　389

15.3.3　指数平滑模型实例分析　391

15.4　arima模型　395

15.4.1　arima模型的基本原理　395

15.4.2　arima模型的参数设置　396

15.4.3　arima模型实例分析　398

15.5　季节分解模型　400

15.5.1　季节分解法概述　401

15.5.2　季节分解模型实例分析　401



第16章　对数线性模型　406

16.1　对数线性模型概述　406

16.1.1　简单列联表分析的不足　406

16.1.2　对数线性模型的基本形式　406

16.2　常规对数线性模型过程　407

16.2.1　常规过程概述　407

16.2.2　问题描述和数据准备　407

16.2.3　常规过程的参数设置　408

16.2.4　案例的结果分析　410

16.3　logit过程　411

16.3.1　logit过程概述　411

16.3.2　问题描述和数据准备　412

16.3.3　logit过程的参数设置　412

16.3.4　案例的结果分析　413

16.4　模型选择过程　415

16.4.1　模型选择过程概述　415

16.4.2　问题描述和数据准备　416

16.4.3　层次对数线性模型的操作过程　416

16.4.4　案例的结果分析　417



第17章　对应分析　420

17.1　对应分析的基本原理　420

17.1.1　对应分析与因子分析　420

17.1.2　spss中的对应分析　421

17.1.3　使用对应分析的注意事项　421

17.2　简单对应分析　421

17.2.1　简单对应分析的数学原理　421

17.2.2　spss简单对应分析实例　422

17.3　多元对应分析　427

17.3.1　多元对应分析的基本概念及其特点　428

17.3.2　多元对应分析的参数设置　428

17.3.3　实例的结果分析　434



第18章　缺失值分析　438

18.1　缺失值分析的概念　438

18.1.1　缺失值的表现方式　438

18.1.2　spss中的缺失值处理方法　439

18.2　缺失值分析的参数设置　439

18.3　缺失值分析的实例　443



第19章　统计图形　448

19.1　概述　448

19.1.1　数据和变量的准备　448

19.1.2　图表构建程序的基本操作　450

19.1.3　旧对话框作图　451

19.1.4　图形的编辑　452

19.2　条形图　452

19.2.1　数据和问题描述　452

19.2.2　用图表构建程序作条形图　452

19.2.3　用对话框创建条形图　455

19.3　线形图　456

19.3.1　数据和问题描述　457

19.3.2　用图表构建程序作线形图　457

19.3.3　用对话框创建线形图　458

19.4　面积图　459

19.4.1　数据和问题描述　459

19.4.2　用图表构建程序作面积图　460

19.4.3　用对话框创建面积图　461

19.5　饼图　462

19.5.1　数据和问题描述　462

19.5.2　用图表构建程序作饼图　462

19.5.3　用对话框创建饼图　464

19.6　高低图　464

19.6.1　数据和问题描述　464

19.6.2　用图表构建程序作高低图　464

19.6.3　用对话框创建高低图　466

19.7　帕累托图　469

19.7.1　数据和问题描述　469

19.7.2　用对话框创建帕累托图　470

19.8　控制图　471

19.8.1　数据和问题描述　471

19.8.2　用对话框创建控制图　471

19.9　箱图　477

19.9.1　数据和问题描述　477

19.9.2　用图表构建程序作箱图　477

19.9.3　用对话框创建箱图　479

19.10　误差条图　480

19.10.1　数据和问题描述　480

19.10.2　用对话框创建误差条图　480

19.11　散点图　481

19.11.1　数据和问题描述　481

19.11.2　用图表构建程序作散点图　481

19.11.3　用对话框创建散点图　484

19.12　直方图　486

19.12.1　数据和问题描述　486

19.12.2　用图表构建程序作直方图　486

19.13　p-p概率图　487

19.13.1　数据和问题描述　487

19.13.2　用对话框创建p-p概率图　488

19.14　q-q概率图　490

19.14.1　数据和问题描述　490

19.14.2　用对话框创建q-q概率图　490

19.15　时间序列图　491

19.15.1　普通序列图　491

19.15.2　自相关序列图和偏相关序列图　494

19.15.3　互相关序列图　496

19.16　双轴线图　498

19.16.1　数据和问题描述　498

19.16.2　用图表构建程序作双轴线图　498



第20章　上市公司财务危机预警分析　500

20.1　财务危机预警的应用简介　500

20.1.1　财务危机的定量定义方法　500

20.1.2　财务危机预警的模型选择　501

20.2　数据描述　501

20.2.1　数据说明　501

20.2.2　指标选择　501

20.2.3　补充说明　502

20.3　分析方法概述　503

20.3.1　判别分析　503

20.3.2　logistic回归方法　503

20.4　spss建模过程和结论分析　504

20.4.1　spss数据筛选操作　504

20.4.2　spss判别分析建模与分析　507

20.4.3　logistic回归建模与分析　511

20.5　进一步的分析与应用　514

20.5.1　分类结果的应用分析　515

20.5.2　建模方法的改进　515

20.6　建议和推广　515

20.6.1　时间序列研究　515

20.6.2　数据的有效预警期　515

20.6.3　指标的简化方法　516



第21章　影响汇率的因素分析　517

21.1　汇率影响因素简介　517

21.2　数据描述　518

21.3　分析方法概述　519

21.3.1　探索性分析　519

21.3.2　多元回归分析　519

21.4　spss建模过程和结论分析　520

21.4.1　数据准备　520

21.4.2　探索性分析　521

21.4.3　多元回归分析　522

21.5　进一步的分析与应用　525

21.5.1　剔除存在共线性的外汇储备变量　525

21.5.2　回归模型的进一步改进　526

21.5.3　两个回归模型的比较　527

21.6　建议和推广　528

21.6.1　时间序列研究　528

21.6.2　汇率影响因素的定性分析　528



第22章　因子分析在成绩综合评价中的应用　529

22.1　学生成绩的综合评价简介　529

22.2　数据描述　529

22.3　分析方法概述　530

22.3.1　应用因子分析进行成绩综合评价的步骤　530

22.3.2　应用因子分析进行成绩综合评价的注意事项　531

22.4　spss建模过程和结论分析　532

22.4.1　数据准备　532

22.4.2　spss因子分析建模与分析　534

22.5　进一步的分析与应用　537

22.6　建议和推广　538

22.6.1　高中生的成绩综合评价　538

22.6.2　对缺失数据的处理　538

22.6.3　多种方法结合的综合评价模型　539



第23章　高等教育办学条件的聚类分析　540

23.1　数据描述　540

23.1.1　关于基本办学条件指标合格与否的判定　540

23.1.2　指标选取　542

23.1.3　数据格式　542

23.2　聚类分析法简述　542

23.3　spss建模过程和结论分析　543

23.3.1　对专科院校进行聚类的设置操作　543

23.3.2　对本科院校的分析　547

23.4　建议和推广　550



第24章　试卷信度的检验与分析　551

24.1　试卷信度检验的背景简介　551

24.1.1　测验内容的自身方面　551

24.1.2　施测过程　551

24.1.3　被测试者的自身因素　551

24.2　数据描述　552

24.3　分析方法概述　552

24.3.1　试卷信度的基本计算公式　552

24.3.2　试卷信度的估计方法　553

24.4　spss建模过程和结论分析　554

24.4.1　spss信度分析的参数设置　554

24.4.2　结果分析　554

24.5　建议和推广　556



第25章　多因素试验的设计与分析　557

25.1　试验设计简介　557

25.1.1　试验设计的应用　557

25.1.2　试验设计问题的解决步骤　558

25.2　数据描述　558

25.3　分析方法概述　559

25.3.1　正交设计方法　559

25.3.2　综合评分方法　560

25.4　spss建模过程和结论分析　561

25.4.1　数据标准化　561

25.4.2　性能指标权重的确定　563

25.4.3　利用权重求综合指标　563

25.4.4　对综合得分的进一步分析　564

25.5　建议和推广　565



部分习题答案提示　567

习题2　567

习题3　567

习题4　567

习题5　568

习题6　568

习题7　569

习题8　569

习题9　569

习题10　570

习题11　570

习题12　570

习题13　571

习题14　571

习题15　571

习题16　571

习题17　572

习题18　572

习题19　572



参考文献　573