統計學描繪了一套包括觀察事物現象、收集測量資料、處理所得資料的體系，是指導我們進行資料分析的優秀的方法論；而新的統計分析軟體的出現，為我們把這套方法應用到實際生活中提供了極大的便利。把統計分析方法和電腦結合起來的較好範例就是SPSS，它既適用於對資料分析感興趣的初級使用者，也適用於不同領域的統計分析專家。　　本書是一本實用的參考手冊，對於讀者關心的各種模型參數含義及其設置方法，力求講解詳盡；從軟體操作步驟到行業案例分析，都配有圖形指示和樣本資料實例分析；對於數理統計和分析方法的相關背景，書中做簡單鋪陳後，給出演算法的基本思想或關鍵步驟，重點介紹軟體操作方法和參數設置，讀者可以透過本書理解和應用相關統計方法的目的；若讀者參考有關統計分析的專業書籍或不同背景知識的書籍，再加上不斷的操作演練和實踐，就能做更深入的演算法改進、應用創新等研究性工作。

01 SPSS 19.0 概述1.1 SPSS 簡介 1.2 SPSS 的安裝、啟動和結束1.2.1 SPSS 19.0 的安裝1.2.2 SPSS 19.0 的啟動1.2.3 SPSS 19.0 的結束1.3 SPSS 19.0 的介面及設定1.3.1 常用介面1.3.2 一般選項參數1.3.3 瀏覽器選項參數1.3.4 檔案位置選項參數1.3.5 輸出選項參數1.3.6 圖表選項參數1.3.7 多個插補選項參數1.3.8 樞軸表選項參數1.3.9 資料選項參數1.3.10 貨幣選項參數1.3.11 程式檔選項參數1.3.12 語法編輯器選項參數02 資料檔案的建立與操作2.1 資料編輯器與資料檔案2.1.1 資料編輯器2.1.2 資料檔案2.2 常數、變數、操作符號和運算式2.2.1 常數與變數2.2.2 操作符號與運算式2.2.3 如何定義一個變數2.2.4 機率事件2.3 輸入資料2.3.1 輸入資料的方法2.3.2 查看檔案資訊和變數資訊2.4 編輯資料檔案2.4.1 在儲存格中編輯資料2.4.2 插入變數與刪除變數2.4.3 插入觀察值與刪除觀察值2.4.4 資料的剪下、複製和貼上2.4.5 復原操作2.5 對資料檔案的操作2.5.1 資料檔案的開啟與儲存2.5.2 資料庫檔的轉換習題203資料檔案的操作3.1 資料檔案的一般操作3.1.1 數據排序3.1.2 資料檔案的分割3.1.3 資料檔案的合併3.1.4 資料檔案的轉置3.1.5 變數值的排序3.1.6 變數值的重新編碼3.1.7 計算新變數3.2 分類整合3.2.1 資料描述3.2.2 分類整合的參數設定3.2.3 分類整合的結果3.3 觀察值的加權3.4 資料檔案的結構重組3.4.1 選擇資料重組方式3.4.2 變數組到觀察值組的重組3.4.3 觀察值組到變數組的重組3.4.4 轉置重組習題304基本統計分析功能4.1 OLAP 線上分析過程4.1.1 資料描述4.1.2 OLAP 過程的操作和設定4.2 觀察值摘要分析4.2.1 觀察值摘要分析的參數設定4.2.2 輸出結果4.3 按列和欄的摘要分析4.3.1 按列摘要過程4.3.2 按欄摘要分析過程4.4 次數分析4.4.1 資料描述4.4.2 對分類變數的次數分析4.4.3 對連續變數的次數分析4.5 描述性統計分析4.5.1 資料描述4.5.2 描述分析過程4.6 探索性分析過程4.6.1 資料描述4.6.2 探索分析實例4.7 列聯表分析過程4.7.1 資料描述4.7.2 列聯表分析的參數設定4.7.3 列聯表分析的輸出結果4.8 自助法（拔靴法，Bootstrap）簡介與設定4.8.1 Bootstrap 簡介4.8.2 Bootstrap 參數設定習題405 平均數比較和T 檢定5.1 平均數分析過程5.1.1 原理與方法5.1.2 SPSS 實例分析5.2 單一樣本T 檢定5.2.1 原理與方法5.2.2 SPSS 實例分析5.3 獨立樣本T 檢定5.3.1 原理與方法5.3.2 SPSS 實例分析5.4 配對樣本T 檢定5.4.1 原理與方法5.4.2 SPSS 實例分析習題506 無母數檢定6.1 無母數檢定的簡介6.1.1 無母數檢定與有母數檢定6.1.2 無母數檢定的優點6.1.3 無母數檢定的缺點6.2 卡方檢定6.2.1 原理與方法6.2.2 資料和問題描述6.2.3 卡方檢定實例分析6.3 二項式檢定6.3.1 原理與方法6.3.2 資料和問題描述6.3.3 二項檢定實例分析6.4 連檢定6.4.1 原理與方法6.4.2 資料和問題描述6.4.3 連檢定實例分析6.5 Kolmogorov-Smirnov 單樣本檢定6.5.1 原理與方法6.5.2 資料和問題描述6.5.3 K-S 單樣本檢定實例分析6.6 兩獨立樣本檢定6.6.1 原理與方法6.6.2 資料和問題描述6.6.3 兩獨立樣本檢定實例分析6.7 k 個獨立樣本的檢定6.7.1 原理與方法6.7.2 資料和問題描述6.7.3 k 個獨立樣本檢定實例分析6.8 兩個相關樣本的檢定6.8.1 原理與方法6.8.2 資料和問題描述6.8.3 兩個相關樣本檢定的實例分析6.9 k 個相關樣本的檢定6.9.1 原理與方法6.9.2 資料和問題描述6.9.3 k 個相關樣本檢定的實例分析習題607 多重反應分析7.1 多重反應概述7.2 多重反應變數集的定義定義多重反應變數集的實例7.3 多重反應變數集的次數分析多重反應變數次數分析的實例7.4 多重反應變數集的交叉表分析多重反應變數交叉表分析的實例7.5 用表格過程研究多重反應變數集7.5.1 多重反應變數集的定義7.5.2 建立包含多重反應變數集的表格習題708 迴歸分析8.1 線性迴歸8.1.1 簡單線性迴歸的基本原理8.1.2 多元線性迴歸的基本原理8.1.3 模型假設的其他檢定8.1.4 問題描述和資料準備8.1.5 線性迴歸分析的設定和操作8.1.6 觀察值的結果分析8.2 曲線迴歸8.2.1 曲線迴歸的基本原理8.2.2 問題描述和資料準備8.2.3 曲線迴歸分析的設定和操作8.2.4 觀察值的結果分析8.3 非線性迴歸8.3.1 非線性迴歸簡介8.3.2 問題描述和資料準備8.3.3 非線性迴歸的參數設定8.3.4 觀察值的結果分析8.4 二元Logistic 迴歸8.4.1 二元Logistic 迴歸的數學原理8.4.2 問題描述和資料準備8.4.3 二元Logistic 迴歸的參數設定8.4.4 觀察值的結果分析8.5 多項式Logistic 迴歸分析8.5.1 多項式Logistic 迴歸的原理簡介8.5.2 問題描述和資料準備8.5.3 多項式Logistic 迴歸參數設定8.5.4 觀察值的結果分析8.6 次序迴歸8.6.1 問題描述和資料準備8.6.2 次序迴歸的參數設定8.6.3 觀察值的結果分析8.7 機率單位迴歸分析8.7.1 機率單位迴歸分析簡介8.7.2 問題描述和資料準備8.7.3 機率單位迴歸的參數設定8.7.4 觀察值的結果分析8.8 加權迴歸分析8.8.1 加權迴歸分析簡介8.8.2 問題描述和資料準備8.8.3 加權迴歸的參數設定8.8.4 觀察值結果分析8.9 二階段最小平方迴歸8.9.1 二階段最小平方迴歸的基本原理8.9.2 問題描述和資料準備8.9.3 二階段最小平方迴歸的參數設定8.9.4 觀察值的結果分析8.10 最適尺度迴歸8.10.1 最適尺度迴歸原理8.10.2 問題描述和資料準備8.10.3 最適尺度迴歸的參數設定8.10.4 觀察值的結果分析習題809變異數分析9.1 變異數分析簡介9.1.1 t 檢定與變異數分析的比較9.1.2 變異數分析的基本原理9.2 單因子變異數分析9.2.1 原理與方法9.2.2 單因子變異數分析實例9.3 多因子變異數分析過程9.3.1 原理與方法9.3.2 二因子變異數分析實例9.3.3 共變數分析實例9.3.4 交互作用效果中隨機因子的分析9.4 多變量變異數分析9.4.1 原理與方法9.4.2 多變量變異數分析實例9.5 重複測量設計的變異數分析9.5.1 原理與方法9.5.2 SPSS 實例分析9.6 變異成分分析9.6.1 原理簡介9.6.2 SPSS 實例分析9.7 正交實驗設計9.7.1 正交實驗設計簡述9.7.2 SPSS 實例分析9.7.3 正交實驗設計的變異數分析習題 910 相關分析10.1 相關分析的基本概念10.1.1 相關分析的特點和應用10.1.2 相關係數的計算10.1.3 SPSS 提供的相關分析功能10.2 雙變量相關分析10.2.1 問題描述和資料準備10.2.2 相關分析的參數設定10.2.3 觀察值的結果分析10.3 偏相關分析10.3.1 偏相關分析的基本原理10.3.2 偏相關分析實例10.4 距離分析10.4.1 距離分析的基本概念10.4.2 距離分析的參數設定10.4.3 距離分析實例習題1011 因素分析11.1 因素分析的原理簡介11.1.1 因素分析的基本思想11.1.2 因素分析和主成分分析的聯繫11.1.3 因素分析的基本步驟11.2 SPSS 因素分析的應用實例11.2.1 資料描述11.2.2 SPSS 因素分析過程的設定11.2.3 結果分析習題1112 集群分析12.1 集群分析的原理簡介12.1.1 集群分析的基本概念12.1.2 集群分析的一般原理12.2 快速樣本集群過程12.2.1 快速集群簡介12.2.2 問題描述和資料準備12.2.3 SPSS 快速集群的設定12.2.4 觀察值的結果分析12.3 階層集群12.3.1 階層集群簡介12.3.2 問題描述和資料準備12.3.3 SPSS 階層集群的設定12.3.4 觀察值的結果分析12.3.5 對集群結果的進一步分析12.4 兩步集群分析12.4.1 兩步集群簡介12.4.2 問題描述和資料準備12.4.3 SPSS 兩步集群的設定12.4.4 觀察值的結果分析12.5 一般區別分析12.5.1 區別分析的基本原理12.5.2 問題描述和資料準備12.5.3 區別分析的參數設定12.5.4 觀察值的結果分析12.6 逐步區別分析實例12.6.1 問題描述和資料準備12.6.2 逐步區別的參數設定12.6.3 觀察值的結果分析12.7 決策樹分析12.7.1 決策樹分類的基本原理12.7.2 決策樹過程的參數設定12.7.3 問題描述和資料準備12.7.4 觀察值分析習題1213存活分析13.1 存活分析簡介13.1.1 存活分析的基本概念13.1.2 存活分析的資料特性13.1.3 存活分析的常用方法13.1.4 SPSS 中的存活分析過程13.2 生命表分析13.2.1 生命表分析簡介13.2.2 生命表分析的基本步驟13.2.3 生命表實例分析13.3 Kaplan-Meier 分析13.3.1 Kaplan-Meier 分析的步驟13.3.2 存活曲線的比較和檢定13.3.3 Kaplan-Meier 分析的實例13.4 Cox 迴歸模型13.4.1 Cox 迴歸模型的原理簡介13.4.2 Cox 迴歸實例分析習題1314 信度分析14.1 信度分析14.1.1 信度分析的基本原理14.1.2 問題描述和資料準備14.1.3 信度分析的參數設定14.1.4 觀察值的結果分析14.2 多元尺度分析14.2.1 多元尺度分析簡介14.2.2 問題描述和資料準備14.2.3 ALSCAL 過程的參數設定14.2.4 觀察值的結果分析習題1415 時間序列分析15.1 SPSS 的時間序列分析概覽15.1.1 建立模型的通用設定選項15.1.2 套用模式的通用設定選項15.2 時間序列資料的事前分析15.2.1 遺漏值置換15.2.2 定義日期變數15.2.3 時間序列的平穩化15.3 指數平滑模型15.3.1 指數平滑的基本原理15.3.2 指數平滑模型的參數設定15.3.3 指數平滑模型實例分析15.4 ARIMA 模型15.4.1 ARIMA 模型的基本原理15.4.2 ARIMA 模型的參數設定15.4.3 ARIMA 模型實例分析15.5 週期性分解模型15.5.1 週期性分解法概述15.5.2 週期性分解模型實例分析習題1516 對數線性模型16.1 對數線性模型概述16.1.1 簡單列聯表分析的不足16.1.2 對數線性模型的基本形式16.2 一般對數線性模型過程16.2.1 一般過程概述16.2.2 問題描述和資料準備16.2.3 一般過程的參數設定16.2.4 觀察值的結果分析16.3 Logit 過程16.3.1 Logit 過程概述16.3.2 問題描述和資料準備16.3.3 Logit 過程的參數設定16.3.4 觀察值的結果分析16.4 模型選擇過程16.4.1 模型選擇過程概述16.4.2 問題描述和資料準備16.4.3 層次對數線性模型的操作過程16.4.4 觀察值的結果分析習題1617 對應分析17.1 對應分析的基本原理17.1.1 對應分析與因素分析17.1.2 SPSS 中的對應分析17.1.3 使用對應分析的注意事項17.2 簡單對應分析17.2.1 簡單對應分析的數學原理17.2.2 SPSS 簡單對應分析實例17.3 多元對應分析17.3.1 多元對應分析基本概念及其特性17.3.2 多元對應分析的參數設定17.3.3 實例的結果分析習題1718 遺漏值分析18.1 遺漏值分析的概念18.1.1 遺漏值的表現方式18.1.2 SPSS 中的遺漏值處理方法18.2 遺漏值分析的參數設定18.3 遺漏值分析的實例習題1819 統計圖形19.1 概述19.1.1 資料和變數的準備19.1.2 圖表建立器的基本操作19.1.3 歷史對話記錄作圖19.1.4 圖形的編輯19.2 長條圖19.2.1 資料和問題描述19.2.2 用圖表建立器作長條圖19.2.3 用歷史對話記錄建立長條圖19.3 線型圖19.3.1 資料和問題描述19.3.2 用圖表建立器作線型圖19.3.3 用歷史對話記錄建立線型圖19.4 面積圖19.4.1 資料和問題描述19.4.2 用圖表建立器作面積圖19.4.3 用歷史對話記錄建立面積圖19.5 圓餅圖19.5.1 資料和問題描述19.5.2 用圖表建立器作圓餅圖19.5.3 用歷史對話記錄建立圓餅圖19.6 高低圖19.6.1 資料和問題描述19.6.2 用圖表建立器作高低圖19.6.3 用歷史對話記錄建立高低圖19.7 柏拉圖19.7.1 資料和問題描述19.7.2 用對話方塊建立柏拉圖19.8 控制圖19.8.1 資料和問題描述19.8.2 用對話方塊建立控制圖19.9 箱型圖19.9.1 資料和問題描述19.9.2 用圖表建立器作箱型圖19.9.3 用歷史對話記錄建立箱型圖19.10 誤差條圖19.10.1 資料和問題描述19.10.2 用歷史對話記錄建立誤差條圖19.11 散佈圖19.11.1 資料和問題描述19.11.2 用圖表建立器作散佈圖19.11.3 用歷史對話記錄建立散佈圖19.12 直方圖19.12.1 資料和問題描述19.12.2 用圖表建立器作直方圖19.13 P-P 機率圖19.13.1 資料和問題描述19.13.2 用對話方塊建立P-P 機率圖19.14 Q-Q 機率圖19.14.1 資料和問題描述19.14.2 用對話方塊建立Q-Q 機率圖19.15 時間序列圖19.15.1 普通序列圖19.15.2 自相關序列圖19.15.3 互相關序列圖19.16 雙軸線型圖19.16.1 資料和問題描述19.16.2 用圖表建立器作雙軸線型圖習題1920 上市公司財務危機預警分析20.1 財務危機預警的應用簡介20.1.1 財務危機的定量定義方法20.1.2 財務危機預警的模型選擇20.2 資料描述20.2.1 資料說明20.2.2 指標選擇20.2.3 補充說明20.3 分析方法概述20.3.1 區別分析20.3.2 logistic 迴歸方法20.4 SPSS 建模過程和結論分析20.4.1 SPSS 資料篩選操作20.4.2 SPSS 區別分析建模與分析20.4.3 logistic 迴歸建模與分析20.5 進一步的分析與應用20.5.1 分類結果的應用分析20.5.2 建模方法的改進20.6 建議和推廣20.6.1 時間序列研究20.6.2 資料的有效預警期20.6.3 指標的簡化方法21 影響匯率的因素分析21.1 匯率影響因素的簡介21.2 資料描述21.3 分析方法概述21.3.1 探索性分析21.3.2 多元迴歸分析21.4 SPSS 建模過程和結論分析21.4.1 數據準備21.4.2 探索性分析21.4.3 多元迴歸分析21.5 進一步的分析與應用21.5.1 剔除存在共線性的外匯儲備變數21.5.2 迴歸模型的進一步改善21.5.3 兩個迴歸模型的比較21.6 建議和推廣21.6.1 時間序列研究21.6.2 匯率影響因素的定性分析22 因素分析在成績綜合評價中的應用22.1 學生成績的綜合評價簡介22.2 資料描述22.3 分析方法概述22.3.1 應用因素分析進行成績綜合評價的步驟22.3.2 應用因素分析法進行成績綜合評價的注意事項22.4 SPSS 建模過程和結論分析22.4.1 數據準備22.4.2 SPSS 因素分析建模與分析22.5 進一步的分析與應用22.6 建議和推廣22.6.1 高中生的成績綜合評價22.6.2 對遺漏資料的處理22.6.3 多種方法結合的綜合評價模型23高等教育辦學條件的集群分析23.1 資料描述23.1.1 關於基本辦學條件指標合格與否的判定23.1.2 指標選取23.1.3 資料格式23.2 集群分析法簡述23.3 SPSS 建模過程和結論分析23.3.1 對專科院校進行集群的設定操作23.3.2 對本科院校的分析23.4 建議和推廣24 試卷信度的檢定與分析24.1 試卷信度檢定的背景簡介24.1.1 測驗內容的自身方面24.1.2 施測過程24.1.3 受試者的自身因素24.2 資料描述24.3 分析方法概述24.3.1 試卷信度的基本計算公式24.3.2 試卷信度的估計方法24.4 SPSS 建模過程和結論分析24.4.1 SPSS 信度分析的參數設置24.4.2 結果分析24.5 建議和推廣25 多因素試驗的設計與分析25.1 試驗設計簡介25.1.1 試驗設計的應用25.1.2 試驗設計問題的解決步驟25.2 資料描述25.3 分析方法概述25.3.1 正交設計方法25.3.2 綜合評分方法25.4 SPSS 建模過程和結論分析25.4.1 數據標準化25.4.2 性能指標權重的確定25.4.3 利用權重求綜合指標25.4.4 對綜合得分的進一步分析25.5 建議和推廣習題提示