SPSS统计分析入门与应用精解（视频教学版）
出版时间:
2022-05
版次:
1
ISBN:
9787302603467
定价:
98.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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这是一本精解SPSS统计分析基础入门与应用的教材，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。 全书共14章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等；第14章介绍如何使用SPSS进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、SPSS数据挖掘、建模注意事项。每章有教学重点提示，章后有“知识点总结与练习题”，帮助读者增强学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，进而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。 杨维忠,山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。 张甜,山东大学金融学博士生，金融风险领域研究专家，参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目，精通SPSS、Stata、R语言，编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。 第1章 SPSS应用基础 1
1.1 SPSS的启动与关闭 2
1.1.1 SPSS软件的启动 2
1.1.2 SPSS软件的关闭 5
1.1.3 SPSS软件常用窗口 5
1.2 SPSS选项设置 7
1.2.1 “常规”选项卡 7
1.2.2 “语言”选项卡 8
1.2.3 “查看器”选项卡 9
1.2.4 “数据”选项卡 9
1.2.5 “货币”选项卡 10
1.2.6 “输出”选项卡 11
1.2.7 “图表”选项卡 11
1.2.8 “透视表”选项卡 12
1.2.9 “文件位置”选项卡 12
1.2.10 “脚本”选项卡 13
1.2.11 “多重插补”选项卡 14
1.2.12 “语法编辑器”选项卡 14
1.3 数据编辑器的基本操作 15
1.3.1 数据编辑器的变量视图操作 16
1.3.2 数据编辑器的数据视图操作 21
1.4 变量和样本观测值的基本操作 22
1.4.1 变量和观测值的移动、复制和删除 22
1.4.2 数据转置 22
1.4.3 变量计算 23
1.5 增加新的变量或样本观测值 27
1.5.1 在现有数据文件中增加新的变量 27
1.5.2 在现有数据文件中增加新的样本观测值 27
1.6 对数据按照变量或样本观测值进行排序 28
1.6.1 对数据按照变量进行排序 28
1.6.2 对数据按照样本观测值进行排序 29
1.7 数据查找 30
1.7.1 按照观测值序号查找单元格 30
1.7.2 按照变量值查找数据 31
1.8 数据文件合并 32
1.8.1 按照样本观测值合并数据文件 32
1.8.2 按照变量合并数据文件 35
1.9 缺失值处理 37
1.10 读取其他格式的数据文件 39
1.10.1 读取Stata数据文件 40
1.10.2 读取Excel数据文件 41
1.10.3 读取文本数据文件 44
1.11 3种典型图形绘制方法 48
1.11.1 图表构建器 48
1.11.2 图形画板模板选择器 50
1.11.3 旧对话框 53
1.12 经典概念之假设检验介绍 56
1.12.1 假设检验的基本概念 56
1.12.2 假设检验的步骤 56
1.12.3 假设检验的注意事项 56
第2章 描述统计分析 58
2.1 频率分析 58
2.1.1 基本原理 58
2.1.2 操作演示与功能详解 59
2.1.3 结果解读 62
2.1.4 知识点总结与练习题 63
2.2 描述分析 63
2.2.1 基本原理 63
2.2.2 操作演示与功能详解 63
2.2.3 结果分析 64
2.2.4 知识点总结与练习题 65
2.3 探索分析 65
2.3.1 基本原理 65
2.3.2 操作演示与功能详解 66
2.3.3 结果分析 69
2.3.4 知识点总结与练习题 73
2.4 交叉表分析 73
2.4.1 基本原理 73
2.4.2 操作演示与功能详解 74
2.4.3 结果分析 77
2.4.4 知识点总结与练习题 80
第3章 比较平均值分析 81
3.1 平均值分析 81
3.1.1 基本原理 81
3.1.2 操作演示与功能详解 82
3.1.3 结果解读 84
3.1.4 知识点总结与练习题 85
3.2 单样本T检验 85
3.2.1 基本原理 85
3.2.2 操作演示与功能详解 85
3.2.3 结果解读 87
3.2.4 知识点总结与练习题 88
3.3 独立样本T检验 88
3.3.1 基本原理 88
3.3.2 操作演示与功能详解 88
3.3.3 结果解读 90
3.3.4 知识点总结与练习题 91
3.4 成对样本T检验 91
3.4.1 基本原理 91
3.4.2 操作演示与功能详解 91
3.4.3 结果解读 92
3.4.4 知识点总结与练习题 93
3.5 单因素ANOVA检验 93
3.5.1 基本原理 93
3.5.2 操作演示与功能详解 94
3.5.3 结果解读 97
3.5.4 知识点总结与练习题 99
第4章 非参数检验 100
4.1 卡方检验 100
4.1.1 基本原理 100
4.1.2 操作演示与功能详解 101
4.1.3 结果解读 102
4.1.4 知识点总结与练习题 103
4.2 二项检验 103
4.2.1 基本原理 103
4.2.2 操作演示与功能详解 103
4.2.3 结果解读 104
4.2.4 知识点总结与练习题 104
4.3 游程检验 105
4.3.1 基本原理 105
4.3.2 操作演示与功能详解 105
4.3.3 结果解读 106
4.3.4 知识点总结与练习题 106
4.4 单样本K-S检验 106
4.4.1 基本原理 106
4.4.2 操作演示与功能详解 107
4.4.3 结果解读 107
4.4.4 知识点总结与练习题 108
4.5 2个独立样本检验 108
4.5.1 基本原理 108
4.5.2 操作演示与功能详解 109
4.5.3 结果解读 110
4.5.4 知识点总结与练习题 111
4.6 2个相关样本检验 111
4.6.1 基本原理 111
4.6.2 操作演示与功能详解 111
4.6.3 结果解读 112
4.6.4 知识点总结与练习题 113
4.7 K个独立样本检验 113
4.7.1 基本原理 113
4.7.2 操作演示与功能详解 113
4.7.3 结果解读 115
4.7.4 知识点总结与练习题 115
4.8 K个相关样本检验 116
4.8.1 基本原理 116
4.8.2 操作演示与功能详解 116
4.8.3 结果解读 117
4.8.4 知识点总结与练习题 117
第5章 相关分析 118
5.1 双变量相关分析 118
5.1.1 基本原理 118
5.1.2 操作演示与功能详解 119
5.1.3 结果解读 121
5.1.4 知识点总结与练习题 122
5.2 偏相关分析 122
5.2.1 基本原理 122
5.2.2 操作演示与功能详解 123
5.2.3 结果解读 124
5.2.4 知识点总结与练习题 125
5.3 距离相关分析 125
5.3.1 基本原理 125
5.3.2 操作演示与功能详解 126
5.3.3 结果解读 130
5.3.4 知识点总结与练习题 130
第6章 一般线性模型 131
6.1 单变量分析 131
6.1.1 基本原理 131
6.1.2 操作演示与功能详解 132
6.1.3 结果解读 138
6.1.4 知识点总结与练习题 141
6.2 多变量分析 141
6.2.1 基本原理 141
6.2.2 操作演示与功能详解 142
6.2.3 结果解读 145
6.2.4 知识点总结与练习题 149
第7章 回归分析 150
7.1 线性回归分析 150
7.1.1 基本原理 150
7.1.2 操作演示与功能详解 151
7.1.3 结果解读 157
7.1.4 知识点总结与练习题 161
7.2 加权小二乘回归分析 161
7.2.1 基本原理 161
7.2.2 操作演示与功能详解 162
7.2.3 结果解读 163
7.2.4 知识点总结与练习题 164
7.3 曲线估算回归分析 164
7.3.1 基本原理 164
7.3.2 操作演示与功能详解 165
7.3.3 结果解读 167
7.3.4 知识点总结与练习题 169
7.4 二元Logistic回归分析 169
7.4.1 基本原理 169
7.4.2 操作演示与功能详解 170
7.4.3 结果解读 175
7.4.4 知识点总结与练习题 177
7.5 多元Logistic回归分析 178
7.5.1 基本原理 178
7.5.2 操作演示与功能详解 178
7.5.3 结果解读 185
7.5.4 知识点总结与练习题 187
7.6 有序回归分析 187
7.6.1 基本原理 187
7.6.2 操作演示与功能详解 187
7.6.3 结果解读 189
7.6.4 知识点总结与练习题 191
7.7 概率回归分析 191
7.7.1 基本原理 191
7.7.2 操作演示与功能详解 192
7.7.3 结果解读 194
7.7.4 知识点总结与练习题 197
7.8 非线性回归分析 197
7.8.1 基本原理 197
7.8.2 操作演示与功能详解 198
7.8.3 结果解读 203
7.8.4 知识点总结与练习题 204
7.9 标度回归分析 204
7.9.1 基本原理 204
7.9.2 操作演示与功能详解 204
7.9.3 结果解读 206
7.9.4 知识点总结与练习题 207
7.10 分位数回归分析 208
7.10.1 基本原理 208
7.10.2 操作演示与功能详解 208
7.10.3 结果解读 213
7.10.4 知识点总结与练习题 215
第8章 时间序列预测 216
8.1 专家建模器 217
8.1.1 基本原理 217
8.1.2 操作演示与功能详解 218
8.1.3 结果解读 231
8.1.4 知识点总结与练习题 238
8.2 指数平滑法、ARIMA模型 238
8.3 季节分解模型 241
8.3.1 基本原理 241
8.3.2 操作演示与功能详解 241
8.3.3 结果解读 242
8.3.4 知识点总结与练习题 243
第9章 聚类分析 244
9.1 二阶聚类分析 245
9.1.1 基本原理 245
9.1.2 操作演示与功能详解 245
9.1.3 结果解读 247
9.1.4 知识点总结与练习题 248
9.2 K均值聚类分析 248
9.2.1 基本原理 248
9.2.2 操作演示与功能详解 249
9.2.3 结果解读 251
9.2.4 知识点总结与练习题 253
9.3 系统聚类分析 253
9.3.1 基本原理 253
9.3.2 操作演示与功能详解 254
9.3.3 结果解读 256
9.3.4 知识点总结与练习题 259
第10章 决策树分析与判别分析 260
10.1 决策树分析 260
10.1.1 基本原理 260
10.1.2 操作演示与功能详解 261
10.1.3 结果解读 274
10.1.4 知识点总结与练习题 284
10.2 判别分析 284
10.2.1 基本原理 284
10.2.2 操作演示与功能详解 285
10.2.3 结果解读 289
10.2.4 知识点总结与练习题 293
第11章 刻度分析 294
11.1 可靠性分析 294
11.1.1 基本原理 294
11.1.2 操作演示与功能详解 295
11.1.3 结果解读 298
11.1.4 知识点总结与练习题 300
11.2 多维标度分析 300
11.2.1 基本原理 300
11.2.2 操作演示与功能详解 300
11.2.3 结果解读 303
11.2.4 知识点总结与练习题 305
第12章 生存分析 306
12.1 寿命表分析 308
12.1.1 基本原理 308
12.1.2 操作演示与功能详解 309
12.1.3 结果解读 311
12.1.4 知识点总结与练习题 315
12.2 Kaplan-Meier分析 315
12.2.1 基本原理 315
12.2.2 操作演示与功能详解 315
12.2.3 结果解读 319
12.2.4 知识点总结与练习题 323
12.3 Cox回归分析 323
12.3.1 基本原理 323
12.3.2 操作演示与功能详解 325
12.3.3 结果解读 330
12.3.4 知识点总结与练习题 334
第13章 降维分析 335
13.1 因子分析 335
13.1.1 基本原理 335
13.1.2 操作演示与功能详解 337
13.1.3 结果解读 342
13.1.4 知识点总结与练习题 350
13.2 主成分分析 350
13.2.1 基本原理 350
13.2.2 操作演示与功能详解 351
13.2.3 结果解读 354
13.2.4 知识点总结与练习题 354
13.3 对应分析 355
13.3.1 基本原理 355
13.3.2 操作演示与功能详解 355
13.3.3 结果解读 359
13.3.4 知识点总结与练习题 362
第14章 如何使用SPSS进行高质量的综合性研究 363
14.1 研究方案设计 363
14.2 调查问卷的制作 366
14.2.1 调查问卷的概念 366
14.2.2 调查问卷的制作步骤 366
14.2.3 制作调查问卷时需要注意的问题 367
14.2.4 将调查问卷获取的数据导入SPSS 370
14.3 SPSS数据挖掘介绍 373
14.4 SPSS建模注意事项 374
14.4.1 注意事项一：建模是为了解决具体的问题 374
14.4.2 注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 375
14.4.3 注意事项三：建模之前必须进行数据的准备 375
14.4.4 注意事项四：终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 376
14.4.5 注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测 377
14.4.6 注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 377
14.4.7 注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的 378
14.5 SPSS综合应用案例书目推荐 378
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内容简介:
这是一本精解SPSS统计分析基础入门与应用的教材，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。 全书共14章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等；第14章介绍如何使用SPSS进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、SPSS数据挖掘、建模注意事项。每章有教学重点提示，章后有“知识点总结与练习题”，帮助读者增强学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，进而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。
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作者简介:
杨维忠,山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。 张甜,山东大学金融学博士生，金融风险领域研究专家，参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目，精通SPSS、Stata、R语言，编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。
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目录:
第1章 SPSS应用基础 1
1.1 SPSS的启动与关闭 2
1.1.1 SPSS软件的启动 2
1.1.2 SPSS软件的关闭 5
1.1.3 SPSS软件常用窗口 5
1.2 SPSS选项设置 7
1.2.1 “常规”选项卡 7
1.2.2 “语言”选项卡 8
1.2.3 “查看器”选项卡 9
1.2.4 “数据”选项卡 9
1.2.5 “货币”选项卡 10
1.2.6 “输出”选项卡 11
1.2.7 “图表”选项卡 11
1.2.8 “透视表”选项卡 12
1.2.9 “文件位置”选项卡 12
1.2.10 “脚本”选项卡 13
1.2.11 “多重插补”选项卡 14
1.2.12 “语法编辑器”选项卡 14
1.3 数据编辑器的基本操作 15
1.3.1 数据编辑器的变量视图操作 16
1.3.2 数据编辑器的数据视图操作 21
1.4 变量和样本观测值的基本操作 22
1.4.1 变量和观测值的移动、复制和删除 22
1.4.2 数据转置 22
1.4.3 变量计算 23
1.5 增加新的变量或样本观测值 27
1.5.1 在现有数据文件中增加新的变量 27
1.5.2 在现有数据文件中增加新的样本观测值 27
1.6 对数据按照变量或样本观测值进行排序 28
1.6.1 对数据按照变量进行排序 28
1.6.2 对数据按照样本观测值进行排序 29
1.7 数据查找 30
1.7.1 按照观测值序号查找单元格 30
1.7.2 按照变量值查找数据 31
1.8 数据文件合并 32
1.8.1 按照样本观测值合并数据文件 32
1.8.2 按照变量合并数据文件 35
1.9 缺失值处理 37
1.10 读取其他格式的数据文件 39
1.10.1 读取Stata数据文件 40
1.10.2 读取Excel数据文件 41
1.10.3 读取文本数据文件 44
1.11 3种典型图形绘制方法 48
1.11.1 图表构建器 48
1.11.2 图形画板模板选择器 50
1.11.3 旧对话框 53
1.12 经典概念之假设检验介绍 56
1.12.1 假设检验的基本概念 56
1.12.2 假设检验的步骤 56
1.12.3 假设检验的注意事项 56
第2章 描述统计分析 58
2.1 频率分析 58
2.1.1 基本原理 58
2.1.2 操作演示与功能详解 59
2.1.3 结果解读 62
2.1.4 知识点总结与练习题 63
2.2 描述分析 63
2.2.1 基本原理 63
2.2.2 操作演示与功能详解 63
2.2.3 结果分析 64
2.2.4 知识点总结与练习题 65
2.3 探索分析 65
2.3.1 基本原理 65
2.3.2 操作演示与功能详解 66
2.3.3 结果分析 69
2.3.4 知识点总结与练习题 73
2.4 交叉表分析 73
2.4.1 基本原理 73
2.4.2 操作演示与功能详解 74
2.4.3 结果分析 77
2.4.4 知识点总结与练习题 80
第3章 比较平均值分析 81
3.1 平均值分析 81
3.1.1 基本原理 81
3.1.2 操作演示与功能详解 82
3.1.3 结果解读 84
3.1.4 知识点总结与练习题 85
3.2 单样本T检验 85
3.2.1 基本原理 85
3.2.2 操作演示与功能详解 85
3.2.3 结果解读 87
3.2.4 知识点总结与练习题 88
3.3 独立样本T检验 88
3.3.1 基本原理 88
3.3.2 操作演示与功能详解 88
3.3.3 结果解读 90
3.3.4 知识点总结与练习题 91
3.4 成对样本T检验 91
3.4.1 基本原理 91
3.4.2 操作演示与功能详解 91
3.4.3 结果解读 92
3.4.4 知识点总结与练习题 93
3.5 单因素ANOVA检验 93
3.5.1 基本原理 93
3.5.2 操作演示与功能详解 94
3.5.3 结果解读 97
3.5.4 知识点总结与练习题 99
第4章 非参数检验 100
4.1 卡方检验 100
4.1.1 基本原理 100
4.1.2 操作演示与功能详解 101
4.1.3 结果解读 102
4.1.4 知识点总结与练习题 103
4.2 二项检验 103
4.2.1 基本原理 103
4.2.2 操作演示与功能详解 103
4.2.3 结果解读 104
4.2.4 知识点总结与练习题 104
4.3 游程检验 105
4.3.1 基本原理 105
4.3.2 操作演示与功能详解 105
4.3.3 结果解读 106
4.3.4 知识点总结与练习题 106
4.4 单样本K-S检验 106
4.4.1 基本原理 106
4.4.2 操作演示与功能详解 107
4.4.3 结果解读 107
4.4.4 知识点总结与练习题 108
4.5 2个独立样本检验 108
4.5.1 基本原理 108
4.5.2 操作演示与功能详解 109
4.5.3 结果解读 110
4.5.4 知识点总结与练习题 111
4.6 2个相关样本检验 111
4.6.1 基本原理 111
4.6.2 操作演示与功能详解 111
4.6.3 结果解读 112
4.6.4 知识点总结与练习题 113
4.7 K个独立样本检验 113
4.7.1 基本原理 113
4.7.2 操作演示与功能详解 113
4.7.3 结果解读 115
4.7.4 知识点总结与练习题 115
4.8 K个相关样本检验 116
4.8.1 基本原理 116
4.8.2 操作演示与功能详解 116
4.8.3 结果解读 117
4.8.4 知识点总结与练习题 117
第5章 相关分析 118
5.1 双变量相关分析 118
5.1.1 基本原理 118
5.1.2 操作演示与功能详解 119
5.1.3 结果解读 121
5.1.4 知识点总结与练习题 122
5.2 偏相关分析 122
5.2.1 基本原理 122
5.2.2 操作演示与功能详解 123
5.2.3 结果解读 124
5.2.4 知识点总结与练习题 125
5.3 距离相关分析 125
5.3.1 基本原理 125
5.3.2 操作演示与功能详解 126
5.3.3 结果解读 130
5.3.4 知识点总结与练习题 130
第6章 一般线性模型 131
6.1 单变量分析 131
6.1.1 基本原理 131
6.1.2 操作演示与功能详解 132
6.1.3 结果解读 138
6.1.4 知识点总结与练习题 141
6.2 多变量分析 141
6.2.1 基本原理 141
6.2.2 操作演示与功能详解 142
6.2.3 结果解读 145
6.2.4 知识点总结与练习题 149
第7章 回归分析 150
7.1 线性回归分析 150
7.1.1 基本原理 150
7.1.2 操作演示与功能详解 151
7.1.3 结果解读 157
7.1.4 知识点总结与练习题 161
7.2 加权小二乘回归分析 161
7.2.1 基本原理 161
7.2.2 操作演示与功能详解 162
7.2.3 结果解读 163
7.2.4 知识点总结与练习题 164
7.3 曲线估算回归分析 164
7.3.1 基本原理 164
7.3.2 操作演示与功能详解 165
7.3.3 结果解读 167
7.3.4 知识点总结与练习题 169
7.4 二元Logistic回归分析 169
7.4.1 基本原理 169
7.4.2 操作演示与功能详解 170
7.4.3 结果解读 175
7.4.4 知识点总结与练习题 177
7.5 多元Logistic回归分析 178
7.5.1 基本原理 178
7.5.2 操作演示与功能详解 178
7.5.3 结果解读 185
7.5.4 知识点总结与练习题 187
7.6 有序回归分析 187
7.6.1 基本原理 187
7.6.2 操作演示与功能详解 187
7.6.3 结果解读 189
7.6.4 知识点总结与练习题 191
7.7 概率回归分析 191
7.7.1 基本原理 191
7.7.2 操作演示与功能详解 192
7.7.3 结果解读 194
7.7.4 知识点总结与练习题 197
7.8 非线性回归分析 197
7.8.1 基本原理 197
7.8.2 操作演示与功能详解 198
7.8.3 结果解读 203
7.8.4 知识点总结与练习题 204
7.9 标度回归分析 204
7.9.1 基本原理 204
7.9.2 操作演示与功能详解 204
7.9.3 结果解读 206
7.9.4 知识点总结与练习题 207
7.10 分位数回归分析 208
7.10.1 基本原理 208
7.10.2 操作演示与功能详解 208
7.10.3 结果解读 213
7.10.4 知识点总结与练习题 215
第8章 时间序列预测 216
8.1 专家建模器 217
8.1.1 基本原理 217
8.1.2 操作演示与功能详解 218
8.1.3 结果解读 231
8.1.4 知识点总结与练习题 238
8.2 指数平滑法、ARIMA模型 238
8.3 季节分解模型 241
8.3.1 基本原理 241
8.3.2 操作演示与功能详解 241
8.3.3 结果解读 242
8.3.4 知识点总结与练习题 243
第9章 聚类分析 244
9.1 二阶聚类分析 245
9.1.1 基本原理 245
9.1.2 操作演示与功能详解 245
9.1.3 结果解读 247
9.1.4 知识点总结与练习题 248
9.2 K均值聚类分析 248
9.2.1 基本原理 248
9.2.2 操作演示与功能详解 249
9.2.3 结果解读 251
9.2.4 知识点总结与练习题 253
9.3 系统聚类分析 253
9.3.1 基本原理 253
9.3.2 操作演示与功能详解 254
9.3.3 结果解读 256
9.3.4 知识点总结与练习题 259
第10章 决策树分析与判别分析 260
10.1 决策树分析 260
10.1.1 基本原理 260
10.1.2 操作演示与功能详解 261
10.1.3 结果解读 274
10.1.4 知识点总结与练习题 284
10.2 判别分析 284
10.2.1 基本原理 284
10.2.2 操作演示与功能详解 285
10.2.3 结果解读 289
10.2.4 知识点总结与练习题 293
第11章 刻度分析 294
11.1 可靠性分析 294
11.1.1 基本原理 294
11.1.2 操作演示与功能详解 295
11.1.3 结果解读 298
11.1.4 知识点总结与练习题 300
11.2 多维标度分析 300
11.2.1 基本原理 300
11.2.2 操作演示与功能详解 300
11.2.3 结果解读 303
11.2.4 知识点总结与练习题 305
第12章 生存分析 306
12.1 寿命表分析 308
12.1.1 基本原理 308
12.1.2 操作演示与功能详解 309
12.1.3 结果解读 311
12.1.4 知识点总结与练习题 315
12.2 Kaplan-Meier分析 315
12.2.1 基本原理 315
12.2.2 操作演示与功能详解 315
12.2.3 结果解读 319
12.2.4 知识点总结与练习题 323
12.3 Cox回归分析 323
12.3.1 基本原理 323
12.3.2 操作演示与功能详解 325
12.3.3 结果解读 330
12.3.4 知识点总结与练习题 334
第13章 降维分析 335
13.1 因子分析 335
13.1.1 基本原理 335
13.1.2 操作演示与功能详解 337
13.1.3 结果解读 342
13.1.4 知识点总结与练习题 350
13.2 主成分分析 350
13.2.1 基本原理 350
13.2.2 操作演示与功能详解 351
13.2.3 结果解读 354
13.2.4 知识点总结与练习题 354
13.3 对应分析 355
13.3.1 基本原理 355
13.3.2 操作演示与功能详解 355
13.3.3 结果解读 359
13.3.4 知识点总结与练习题 362
第14章 如何使用SPSS进行高质量的综合性研究 363
14.1 研究方案设计 363
14.2 调查问卷的制作 366
14.2.1 调查问卷的概念 366
14.2.2 调查问卷的制作步骤 366
14.2.3 制作调查问卷时需要注意的问题 367
14.2.4 将调查问卷获取的数据导入SPSS 370
14.3 SPSS数据挖掘介绍 373
14.4 SPSS建模注意事项 374
14.4.1 注意事项一：建模是为了解决具体的问题 374
14.4.2 注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 375
14.4.3 注意事项三：建模之前必须进行数据的准备 375
14.4.4 注意事项四：终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 376
14.4.5 注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测 377
14.4.6 注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 377
14.4.7 注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的 378
14.5 SPSS综合应用案例书目推荐 378
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