社會統(tǒng)計分析：SPSS應(yīng)用教程

第1章社會調(diào)查的方法1
1.1調(diào)查研究的主要方法1
1.2問卷調(diào)查法2
1.2.1問卷的主要類型2
1.2.2問卷的基本結(jié)構(gòu)2
1.2.3問卷設(shè)計的原則8
1.2.4問卷中問題的設(shè)計與
答案的構(gòu)思9
1.2.5問卷設(shè)計中常見的錯誤12
1.3社會調(diào)查的量表法14
1.3.1量表法的作用14
1.3.2利克特量表的應(yīng)用15
習題116
第2章SPSS中數(shù)據(jù)的編輯修改17
2.1SPSS的Data Editor窗口17
2.2小規(guī)模數(shù)據(jù)輸入法19
2.3大規(guī)模數(shù)據(jù)輸入法21
2.4變量合并21
2.4.1變量橫向合并的對話框22
2.4.2存儲變量合并后的結(jié)果24
2.5個案合并25
2.6個案排序27
2.7數(shù)據(jù)的行列互換28
2.8限選個案進行區(qū)域性統(tǒng)計29
2.8.1限選某個子總體29
2.8.2抽取隨機樣本31
2.8.3限選前n個個案34
2.9個案加權(quán)35
2.10Data菜單中的其他
子菜單命令37
習題238
第3章SPSS的基本語法和基本統(tǒng)計知識39
3.1SPSS的基本語句39
3.2數(shù)據(jù)的編碼40
3.3SPSS變量屬性的定義42
3.4SPSS數(shù)據(jù)的格式43
3.5SPSS數(shù)據(jù)格式實例43
3.6建立SPSS的命令文件44
3.74種SPSS命令文件的格式44
3.8編輯SPSS新命令文件實例46
3.9利用新命令文件進行
統(tǒng)計分析48
3.10調(diào)用已有命令文件
進行統(tǒng)計分析50
3.11統(tǒng)計分析的最佳方案50
3.12總體與樣本51
3.13參數(shù)與統(tǒng)計量52
3.14SPSS描述性統(tǒng)計常識53
3.14.14種測量水平53
3.14.23種綜合統(tǒng)計量53
3.15正態(tài)分布的重要特征56
3.16正態(tài)分布的經(jīng)驗規(guī)則56
3.17正態(tài)性的假設(shè)與檢驗56
3.17.1正態(tài)性檢驗57
3.17.2檢驗正態(tài)性的其他
附加方法58
3.18顯著性水平與臨界域α值58
習題359
第4章數(shù)據(jù)變換62
4.1創(chuàng)建新變量62
4.1.1使用對話框創(chuàng)建新變量62
4.1.2使用COMPUTE命令
創(chuàng)建新變量63
4.1.3數(shù)學函數(shù)64
4.1.4缺失值函數(shù)65
4.2采用IF命令進行條件變換
和邏輯校驗65
4.2.1IF命令格式65
4.2.2表達式中的關(guān)系符66
4.2.3邏輯表達式66
4.2.4兩種缺失值的邏輯函數(shù)66
4.2.5缺失值的處理66
4.2.6IF命令的對話框67
4.3數(shù)據(jù)重新編碼69
4.3.1通過對話框重新編碼
數(shù)據(jù)的實例69
4.3.2RECODE命令的格式73
4.3.3RECODE命令在命令
文件中的位置75
4.4計算相同情況的次數(shù)75
4.4.1應(yīng)用COUNT命令
計數(shù)75
4.4.2COUNT對話框的用法76
4.5SPSS的運算次序78
習題479
第5章頻率表與描述統(tǒng)計81
5.1采用Frequencies過程進行
頻次統(tǒng)計81
5.1.1Frequencies過程的
預(yù)備知識81
5.1.2溫差頻次統(tǒng)計86
5.1.3一個完整的頻率表87
5.1.4Frequencies過程的
命令表88
5.2采用Custom Tables過程制表88
5.2.1Tables過程的對話框89
5.2.2一個雙變量的表格90
5.3采用Descriptives過程描述數(shù)據(jù)91
5.3.1存儲標準分92
5.3.2在對話框中進行Descriptives
過程的描述統(tǒng)計92
5.3.3Descriptives過程的子
命令及其關(guān)鍵詞93
習題595
第6章應(yīng)用Explore過程檢測數(shù)據(jù)99
6.1Explore過程可檢測的數(shù)據(jù)錯誤99
6.1.1錯誤數(shù)據(jù)的來源100
6.1.2數(shù)據(jù)檢測的重要性100
6.2圖形檢測101
6.2.1圖形檢測之一： 直方圖101
6.2.2圖形檢測之二： 莖葉圖101
6.2.3圖形檢測之三： 框圖102
6.3統(tǒng)計分析前對假設(shè)的檢驗105
6.4集中趨勢分布的3種較佳
平穩(wěn)測度107
6.5在Windows對話框中進行
Explore的數(shù)據(jù)檢測109
6.5.1利用Explore對話框
進行統(tǒng)計109
6.5.2利用圖形探測數(shù)據(jù)111
6.5.3缺失值處理112
6.6在Syntax窗口編程112
習題6113
第7章交叉匯總和結(jié)合測量116
7.1Crosstabs過程的應(yīng)用實例116
7.1.1調(diào)查所涉及的主要變量116
7.1.2抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)和程序117
7.1.3二維交叉匯總表118
7.1.4輸出結(jié)果及分析118
7.2附加一個控制變量121
7.2.1統(tǒng)計法121
7.2.2輸出結(jié)果及分析121
7.3獨立性卡方檢驗123
7.4結(jié)合測量124
7.4.1“標稱—標稱”數(shù)據(jù)
的測量125
7.4.2“次序—次序”數(shù)據(jù)
的測量127
7.4.3“標稱—區(qū)間”（及以上）
數(shù)據(jù)的測量128
7.4.4“比例—比例”數(shù)據(jù)
的測量128
7.5相對風險率估計128
7.5.1研究范例128
7.5.2相對風險率估計
的統(tǒng)計法129
7.6CROSSTABS命令及交叉匯
總和結(jié)合測量130
7.6.1CROSSTABS命令、子命令、
關(guān)鍵詞130
7.6.2子命令的用法130
7.7采用Crosstabs對話框進行
交叉匯總和結(jié)合測量132
習題7134
第8章兩個子總體均值的比較137
8.1描述子總體均值的差異137
8.1.1Means過程應(yīng)用實例137
8.1.2MEANS過程的命令、
子命令的功能及用法141
8.2獨立樣本TTEST的應(yīng)用143
8.3配對樣本TTEST的應(yīng)用145
8.3.1采用對話框法實現(xiàn)配對
樣本TTEST145
8.3.2配對樣本TTEST的
結(jié)果分析146
8.3.3采用命令統(tǒng)計法實現(xiàn)配
對樣本TTEST146
8.4單樣本TTEST147
8.5單因素方差分析149
8.6多因素方差分析151
8.6.1ANOVA過程的應(yīng)用之一：
求描述性統(tǒng)計量151
8.6.2ANOVA過程的應(yīng)用之二：
方差分析152
8.6.3主效應(yīng)的檢驗153
8.6.4ANOVA過程的命令
一覽表153
8.6.5采用對話框進行多因素
方差分析154
習題8155
第9章相關(guān)分析158
9.1雙變量相關(guān)分析158
9.1.1數(shù)據(jù)158
9.1.2利用相關(guān)矩陣進行分析159
9.1.3缺失值的剔除法對相關(guān)
矩陣的影響160
9.1.4Correlation的對話框及
其解釋162
9.1.5運行Correlation過程
命令163
9.2偏相關(guān)分析164
9.2.1計算偏相關(guān)系數(shù)的原理
與偏相關(guān)的“階”165
9.2.2辨別變量之間的虛假
相關(guān)165
9.2.3確定被控制的變量166
9.2.4通過對話框進行偏
相關(guān)分析167
9.2.5偏相關(guān)主對話框
的應(yīng)用說明167
9.2.6偏相關(guān)命令表169
習題9169
第10章多選項的統(tǒng)計技巧171
10.1多選項的問卷實例與
計算機編碼171
10.2多選項中分類法與二
分法的區(qū)別172
10.2.1多選項分類法172
10.2.2多選項二分法172
10.3多選項的數(shù)據(jù)及程序173
10.4多選項頻次分布表及其分析175
10.5多選項的交叉匯總表實例176
10.5.1交叉匯總表的統(tǒng)計法176
10.5.2交叉匯總表分析176
習題10177
第11章非參數(shù)檢驗179
11.1非參數(shù)檢驗過程的菜單
和數(shù)據(jù)要求179
11.2單樣本卡方檢驗180
11.3二項分布檢驗181
11.4鏈檢驗182
11.5單樣本KS檢驗183
11.6兩個樣本KS檢驗184
11.7k個獨立樣本的KruskalWallis
檢驗185
11.8兩個相關(guān)樣本的檢驗186
11.8.1兩個相關(guān)樣本的Wilcoxon
Signed Ranks檢驗186
11.8.2兩個相關(guān)樣本的Sign
檢驗187
11.8.3兩個相關(guān)樣本的
McNemar檢驗187
11.9k個相關(guān)樣本無差異的檢驗188
11.9.1k個相關(guān)樣本無差異的
Friedman檢驗188
11.9.2k個相關(guān)樣本無差異的
Kendall檢驗189
11.9.3k個相關(guān)樣本無差異的
Cochran的Q檢驗190
習題11191
第12章線性回歸分析193
12.1線性回歸分析簡介193
12.2一元回歸模型的擬合優(yōu)度193
12.3預(yù)測值及其標準誤差196
12.4數(shù)據(jù)進行回歸分析的基本條件196
12.5設(shè)定異常值和影響點200
12.5.1只有1個預(yù)測變量時的
異常值測量法200
12.5.2有多個預(yù)測變量時的
異常值測量法201
12.5.3通過刪除殘差及Cook距離
法檢測影響點202
12.6向前選擇變量法204
12.7自后淘汰變量法206
12.8逐步回歸法207
12.9多元回歸中影響點的檢測208
12.10多元共線性診斷209
12.11解釋回歸模型211
12.12在對話框中進行線性回歸212
習題12214
第13章聚類法分析217
13.1二階聚類217
13.1.1二階聚類的特點217
13.1.2二階聚類的數(shù)據(jù)實例218
13.1.3二階聚類的對話框
實例21913.1.4二階聚類的結(jié)果分析221
13.1.5二階聚類小結(jié)223
13.2譜系聚類224
13.3個案Q聚類224
13.3.1Q聚類法226
13.3.2從冰柱圖看聚類結(jié)果226
13.3.3平均連接法的圖表227
13.3.4從樹狀圖分析聚類
成員227
13.3.5圖形顯示的改正228
13.4變量R聚類228
13.5利用SPSS對話框進行
聚類分析229
13.5.1對話框的命令按鈕230
13.5.2選擇統(tǒng)計量230
13.5.3聚類分析圖231
習題13231
第14章結(jié)合分析的應(yīng)用233
14.1結(jié)合分析的基本構(gòu)思233
14.2通過正交設(shè)計建立卡片233
14.3問卷調(diào)查實例234
14.4如何做好結(jié)合分析235
14.5品牌預(yù)測與決策236
習題14237
附錄A習題答案238
參考文獻277