《SPSS統(tǒng)計(jì)分析大全》由淺入深，全面、系統(tǒng)地介紹了SPSS19.0的應(yīng)用。《SPSS統(tǒng)計(jì)分析大全》涉及面廣，從軟件基本操作到高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，幾乎涉及SPSS目前的絕大部分應(yīng)用范疇。書(shū)中提供了大量應(yīng)用案例，供讀者實(shí)戰(zhàn)演練。另外，《SPSS統(tǒng)計(jì)分析大全》配1張DVD光盤(pán)，收錄了作者為本書(shū)錄制的16小時(shí)配套高清教學(xué)視頻及書(shū)中所有案例的數(shù)據(jù)文件。
《SPSS統(tǒng)計(jì)分析大全》共30章，分為3篇。第1篇為SPSS19.0軟件基礎(chǔ)篇，涵蓋SPSS19.0概述、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)描述分析及基本統(tǒng)計(jì)分析的報(bào)表制作；第2篇為基本統(tǒng)計(jì)分析方法篇，涵蓋T檢驗(yàn)、方差分析、定性資料統(tǒng)計(jì)推斷、有序定性資料統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)圖制作、診斷試驗(yàn)與ROC分析、缺失值分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸與相關(guān)、多重響應(yīng)分析、SPSS中隨機(jī)化過(guò)程的實(shí)現(xiàn)及典型相關(guān)；第3篇為高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析篇，涵蓋Logistic回歸、對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型、生存分析與Cox模型、聚類(lèi)與判別分析、主成分與因子分析、多元方差分析、時(shí)間序列分析、信度分析、對(duì)應(yīng)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、曲線(xiàn)回歸與非線(xiàn)性回歸、多重線(xiàn)性回歸與相關(guān)、路徑分析、中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。
本書(shū)不僅適合SPSS初學(xué)者閱讀，也適合有一定基礎(chǔ)的人員閱讀。通信、金融、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場(chǎng)調(diào)研，連鎖零售和電子商務(wù)等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，可將本書(shū)作為一本易學(xué)易練的案頭必備參考書(shū)；醫(yī)藥學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理等專(zhuān)業(yè)的大中專(zhuān)院校的學(xué)生和教師，可將本書(shū)作為一本教材使用。
一本全面介紹IBM SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的寶典秘笈
涵蓋SPSS數(shù)據(jù)管理、基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析和高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析等應(yīng)用
精講112個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，帶領(lǐng)讀者成長(zhǎng)為數(shù)據(jù)分析的高手
SPSS公司成立于1968年，它在全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)有分支機(jī)構(gòu)或合作伙伴，在全球約有二十五萬(wàn)產(chǎn)品用戶(hù)，它們分布于通訊、銀行金融、保險(xiǎn)證券、制造業(yè)、市場(chǎng)調(diào)研、政府稅務(wù)、教育科研、醫(yī)療衛(wèi)生、化工行業(yè)、零售業(yè)、電子商務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，全球500強(qiáng)中約有80%的公司使用SPSS，而在市場(chǎng)研究和市場(chǎng)調(diào)查領(lǐng)域有超過(guò)80%的市場(chǎng)占有率，是世界上應(yīng)用最廣泛的專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件之一！SPSS致力于提供高效、易用的統(tǒng)計(jì)分析軟件和數(shù)據(jù)挖掘解決方案，解決數(shù)據(jù)獲得和數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，從而使數(shù)據(jù)分析廣泛地應(yīng)用于決策制定中。同時(shí)結(jié)合您的數(shù)據(jù)和商業(yè)知識(shí)創(chuàng)造并實(shí)施最佳預(yù)測(cè)模型。作為統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)的先驅(qū)，SPSS在財(cái)政金融、政府機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)、電信、市場(chǎng)研究、零售、電子商務(wù)等分析方案方面已有超過(guò)30年的經(jīng)驗(yàn)，為您提供從數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)整理、探索分析、分析報(bào)告、建立模型、預(yù)測(cè)分析到結(jié)果發(fā)布的完整解決方案，使您能夠更好地預(yù)測(cè)未來(lái)，把握先機(jī)。
筆者自2001年參加工作以來(lái)，一直從事統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的教學(xué)工作，結(jié)合自己多年的教學(xué)與科研的經(jīng)驗(yàn)和心得體會(huì)，兩年前就有想法編寫(xiě)一本SPSS教材，一次偶然機(jī)會(huì)，與安徽醫(yī)科大學(xué)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系主任潘發(fā)明教授表明想法，潘教授欣然同意，于是便開(kāi)始本書(shū)的編寫(xiě)。希望各位讀者能在本書(shū)的引領(lǐng)下跨入SPSS大門(mén)，能夠?qū)PSS數(shù)據(jù)分析方法成功運(yùn)用于自己所從事的領(lǐng)域，并成為一名SPSS分析專(zhuān)家。本書(shū)結(jié)合大量實(shí)例，詳細(xì)闡述了SPSS 19.0各功能模塊的應(yīng)用，不論對(duì)初學(xué)者還是有一定基礎(chǔ)的SPSS使用者，都是一本手邊必備的參考書(shū)。
本書(shū)特色
1. 視頻講解，高效學(xué)習(xí)
為了幫助讀者更加高效、直觀地學(xué)習(xí)，作者為本書(shū)每章的重點(diǎn)內(nèi)容專(zhuān)門(mén)錄制了長(zhǎng)達(dá)16小時(shí)的配套高清教學(xué)視頻。這些視頻和本書(shū)所有案例的數(shù)據(jù)文件一起收錄于配書(shū)光盤(pán)中，便于讀者自學(xué)和實(shí)踐練習(xí)。
2．案例式教學(xué)模型
本書(shū)所有的統(tǒng)計(jì)分析方法，均有一到兩個(gè)詳實(shí)的案例進(jìn)行輔助講解與教學(xué)，便于讀者學(xué)習(xí)時(shí)自己操作練習(xí)，加深對(duì)所學(xué)內(nèi)容的理解。
3．內(nèi)容全面、系統(tǒng)、深入
內(nèi)容涉及面較廣，共3篇30章內(nèi)容，涵蓋軟件介紹與基本數(shù)據(jù)管理、基本統(tǒng)計(jì)分析和高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析，不論對(duì)初學(xué)者還是進(jìn)階者均是一本頗為受益的參考書(shū)。
4．講解由淺入深，循序漸進(jìn)，適合各個(gè)層次的讀者閱讀
本書(shū)從SPSS簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、基本統(tǒng)計(jì)分析到高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析，逐級(jí)深入，符合認(rèn)知規(guī)律，內(nèi)容梯度從易到難，講解由淺入深，循序漸進(jìn)，適合各個(gè)層次的讀者閱讀，并均有所獲。
5．提供技術(shù)支持，答疑解惑
讀者閱讀本書(shū)時(shí)若有任何疑問(wèn)，可發(fā)E-mail到SPSS19_service@126.com，也可以通過(guò)bookservice2008@163.com和我們?nèi)〉寐?lián)系，以獲得幫助。
本書(shū)內(nèi)容及體系結(jié)構(gòu)
第1篇 SPSS軟件基礎(chǔ)篇（第1～4章）
本篇主要內(nèi)容包括SPPS 19.0概述、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)描述分析以及基本統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表制作。通過(guò)本篇的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握SPSS軟件的概況，學(xué)會(huì)如何構(gòu)建SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述的方法以及學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)報(bào)表的制作。
第2篇 基本統(tǒng)計(jì)分析方法篇（第5～16章）
本篇主要內(nèi)容包括T檢驗(yàn)、方差分析、定性資料統(tǒng)計(jì)推斷、有序定性資料統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)圖制作、診斷試驗(yàn)與ROC分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸與相關(guān)、多重響應(yīng)分析、SPSS中隨機(jī)化過(guò)程的實(shí)現(xiàn)以及典型相關(guān)。通過(guò)本篇的學(xué)習(xí)與練習(xí)，讀者可以掌握以及具備SPSS中級(jí)統(tǒng)計(jì)分析的能力，基本能夠處理常見(jiàn)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)分析。
第3篇 高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析篇（第17～30章）
本篇主要內(nèi)容包括Logistic回歸、對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型與Possion回歸、生存分析與Cox模型、聚類(lèi)與判別分析、主成分分析與因子分析、多元方差分析、時(shí)間序列分析、信度分析、對(duì)應(yīng)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、曲線(xiàn)回歸與非線(xiàn)性回歸、路徑分析與中間效應(yīng)分析。這一部分是對(duì)SPSS應(yīng)用能力的進(jìn)一步提升，通過(guò)本篇的學(xué)習(xí)，讀者能夠達(dá)到SPSS應(yīng)用能力的高級(jí)水平。
本書(shū)讀者對(duì)象
* 醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和老師；
* 通信、金融、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場(chǎng)調(diào)研、連鎖零售、電子商務(wù)和電子政務(wù)等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員；
* 公司與事業(yè)單位的數(shù)據(jù)分析人員；
* 臨床醫(yī)生；
* SPSS統(tǒng)計(jì)分析愛(ài)好者；
* 社會(huì)培訓(xùn)班學(xué)員；
* 需要一本案頭必備手冊(cè)的數(shù)據(jù)分析人員。
本書(shū)作者
本書(shū)由武松和潘發(fā)明等多位作者共同編寫(xiě)，由SPSS China的曾凱審核。其中，武松參與編寫(xiě)了第1、4、6、9、16、18、25、26、27、28、29章；潘發(fā)明參與編寫(xiě)了第2、3、5、7、8、10、11、12、13、17、19、20、21、22章；朱繼民參與編寫(xiě)了第15、24章；范引光參與編寫(xiě)了第9章；楊林勝參與編寫(xiě)了第14、30章；陳道俊參與編寫(xiě)了第4、6、14、16、18、23、30章；王鳴瑞參與編寫(xiě)了第1章；范大志參與編寫(xiě)了第19章；丁寧參與編寫(xiě)了第12、21、22章；王孟菲參與編寫(xiě)了第23章；王亞黎參與編寫(xiě)了第25章；王笙參與編寫(xiě)了第10章；方笑麗參與編寫(xiě)了第28章；李明參與編寫(xiě)了第27章；李桂興參與編寫(xiě)了第5章；劉麗參與編寫(xiě)了第2章；胡艷婷參與編寫(xiě)了第3章；楊婷參與編寫(xiě)了第7章；段振華參與編寫(xiě)了第11章；劉思參與編寫(xiě)了第13章；曾臻參與編寫(xiě)了第17章；吳珊珊參與編寫(xiě)了第20章；戚先偉參與編寫(xiě)了第26章；魯構(gòu)峰參與編寫(xiě)了第29章。全書(shū)由曾凱負(fù)責(zé)統(tǒng)稿。本書(shū)受到安徽中醫(yī)藥大學(xué)校級(jí)教學(xué)研究課題（NO.YB201012）資助。
編寫(xiě)這樣的一本書(shū)極具挑戰(zhàn)性，需要付出大量的努力，耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。雖然我們?cè)诰帉?xiě)時(shí)盡最大可能消滅差錯(cuò)，但也恐百密難免一疏。若讀者在閱讀過(guò)程中發(fā)現(xiàn)任何疏漏，請(qǐng)及時(shí)和我們聯(lián)系。
編者
武松，碩導(dǎo)，SPSS高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，教育部數(shù)據(jù)分析工程師，國(guó)內(nèi)多家雜志編委。博士畢業(yè)于中國(guó)疾病預(yù)防控制中心。現(xiàn)為安徽省中醫(yī)藥科學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘室主任、精鼎數(shù)據(jù)分析公司首席顧問(wèn)及安徽中醫(yī)藥大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室教師。承擔(dān)SPSS軟件、統(tǒng)計(jì)學(xué)及科研設(shè)計(jì)等多門(mén)課程的教學(xué)工作。有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
潘發(fā)明，博士，碩導(dǎo)，安徽醫(yī)科大學(xué)流行病與統(tǒng)計(jì)學(xué)系副主任，安徽省預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副主任委員，中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)理論和方法專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員，第三批省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人，國(guó)家自然科學(xué)基金函評(píng)專(zhuān)家，中華疾病控制雜志特邀編委。主持課題20余項(xiàng)，發(fā)表論文80余篇，其中SCI23篇。主編教材2部，參編6部。
第1篇 SPSS軟件基礎(chǔ)篇
第1章 SPSS 19.0概述（ 教學(xué)視頻：51分鐘）
1.1 SPSS 19.0簡(jiǎn)介
1.1.1 SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件的優(yōu)點(diǎn)
1.1.2 SPSS 19.0軟件新增功能
1.1.3 SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件的環(huán)境要求
1.2 SPSS 19.0安裝、啟動(dòng)與退出
1.2.1 SPSS 19.0安裝
1.2.2 SPSS 19.0的啟動(dòng)
1.2.3 SPSS 19.0的退出
1.3 主要窗口和功能
1.3.1 數(shù)據(jù)編輯窗口
1.3.2 結(jié)果輸出窗口
1.3.3 變量編輯窗口
1.3.4 語(yǔ)法編輯器窗口
1.3.5 腳本編寫(xiě)窗口
1.3.6 圖表編輯窗口
1.4 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)
1.4.1 操作步驟
1.4.2 模塊解讀 1
1.4.3 實(shí)例詳解
第2章 數(shù)據(jù)管理（ 教學(xué)視頻：65分鐘）
2.1 數(shù)據(jù)的打開(kāi)
2.1.1 SPSS的數(shù)據(jù)文件類(lèi)型
2.1.2 模塊解讀
2.2 數(shù)據(jù)的保存
2.2.1 SPSS數(shù)據(jù)保存
2.2.2 保存類(lèi)型
2.3 數(shù)據(jù)的整理
2.3.1 數(shù)據(jù)的合并
2.3.2 數(shù)據(jù)個(gè)案的拆分
2.3.3 數(shù)據(jù)個(gè)案的排序
2.3.4 數(shù)據(jù)的分類(lèi)匯總
2.3.5 數(shù)據(jù)的加權(quán)
2.3.6 重復(fù)數(shù)據(jù)的查找
2.3.7 個(gè)案的選擇
2.3.8 計(jì)算新變量
2.3.9 變量值的重新編碼
第3章 統(tǒng)計(jì)描述分析（ 教學(xué)視頻：21分鐘）
3.1 頻數(shù)分布分析（Frequencies）
3.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析（Descriptives）
3.3 探索性分析（Explore）
第4章 基本統(tǒng)計(jì)分析的報(bào)表制作（ 教學(xué)視頻：28分鐘）
4.1 代碼本
4.1.1 模塊解讀
4.1.2 實(shí)例詳解
4.2 在線(xiàn)分析處理報(bào)告（OLAP）
4.2.1 模塊解讀
4.2.2 實(shí)例詳解
4.3 個(gè)案摘要報(bào)告
4.3.1 模塊解讀
4.3.2 實(shí)例詳解
4.4 行形式摘要報(bào)告
4.4.1 模塊解讀
4.4.2 實(shí)例詳解
4.5 列形式摘要報(bào)告
4.5.1 模塊解讀
4.5.2 實(shí)例詳解
第2篇 基本統(tǒng)計(jì)分析方法篇
第5章 T檢驗(yàn)（ 教學(xué)視頻：37分鐘）
5.1 均值（Means）過(guò)程
5.2 單樣本T檢驗(yàn)
5.2.1 原理
5.2.2 模塊解讀
5.2.3 實(shí)例詳解
5.3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
5.3.1 原理
5.3.2 模塊解讀
5.3.3 實(shí)例詳解
5.4 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)
5.4.1 原理
5.4.2 模塊解讀
5.4.3 實(shí)例詳解
第6章 方差分析（ 教學(xué)視頻：64分鐘）
6.1 單因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模塊解讀 80
6.1.3 實(shí)例詳解 83
6.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模塊解讀 86
6.2.3 實(shí)例詳解 91
6.3 析因設(shè)計(jì)方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模塊解讀 93
6.3.3 實(shí)例詳解 94
6.4 交叉設(shè)計(jì)方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模塊解讀 95
6.4.3 實(shí)例詳解 95
6.5 拉丁方設(shè)計(jì)方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模塊解讀 96
6.5.3 實(shí)例詳解 96
6.6 協(xié)方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模塊解讀 98
6.6.3 實(shí)例詳解 98
6.7 嵌套設(shè)計(jì)方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模塊解讀 100
6.7.3 實(shí)例詳解 100
6.8 重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模塊解讀 102
6.8.3 實(shí)例詳解 103
第7章 定性資料統(tǒng)計(jì)推斷（ 教學(xué)視頻：42分鐘）
7.1 成組設(shè)計(jì)四格表資料卡方檢驗(yàn) 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模塊解讀 107
7.2 配對(duì)設(shè)計(jì)四格表資料卡方檢驗(yàn) 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模塊解讀 110
7.3 成組設(shè)計(jì)行乘列表資料的卡方檢驗(yàn) 111
7.3.1 多個(gè)樣本率比較 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模塊解讀 112
7.3.4 多個(gè)構(gòu)成比之間的比較 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模塊解讀 115
7.4 似然比檢驗(yàn)和確切概率法 118
7.4.1 似然比檢驗(yàn) 118
7.4.2 確切概率法 120
7.5 卡方檢驗(yàn)的多重比較 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模塊解讀 124
第8章 有序定性資料統(tǒng)計(jì)推斷（ 教學(xué)視頻：21分鐘）
8.1 單向有序行×列表數(shù)據(jù)的分析 127
8.1.1 兩組單向有序分類(lèi)資料的秩和檢驗(yàn) 127
8.1.2 多組單向有序定性資料的秩和檢驗(yàn) 129
8.1.3 兩兩比較的秩和檢驗(yàn)（T檢驗(yàn)法） 130
8.2 雙向有序?qū)傩韵嗤小亮斜頂?shù)據(jù)的分析 131
8.3 雙向有序?qū)傩圆煌小亮斜頂?shù)據(jù)的分析 133
8.4 SPSS軟件實(shí)現(xiàn)有序定性資料的分析方法 134
8.5 小結(jié) 140
第9章 統(tǒng)計(jì)圖（ 教學(xué)視頻：41分鐘）
9.1 SPSS 19.0繪圖功能簡(jiǎn)介 141
9.1.1 圖表構(gòu)建程序簡(jiǎn)介 142
9.1.2 圖形畫(huà)板模板選擇程序 146
9.2 條形圖（Bar） 148
9.2.1 統(tǒng)計(jì)圖的結(jié)構(gòu) 150
9.2.2 統(tǒng)計(jì)圖的繪圖原則 150
9.2.3 統(tǒng)計(jì)圖型的選擇 150
9.2.4 模塊解讀 151
9.2.5 統(tǒng)計(jì)圖編輯 153
9.3 3-D條形圖（3-D Bar） 156
9.4 線(xiàn)圖（Line） 158
9.5 面積圖（Area） 159
9.5.1 簡(jiǎn)單面積圖 159
9.5.2 堆積面積圖 159
9.6 餅圖（Pie） 161
9.7 高低圖（High-Low Charts） 162
9.8 箱圖（Boxplot） 164
9.9 誤差條圖（Error bar） 165
9.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 167
9.11 散點(diǎn)圖（Scatter） 167
9.11.1 簡(jiǎn)單分布散點(diǎn)圖 168
9.11.2 矩陣分布散點(diǎn)圖 168
9.11.3 簡(jiǎn)單點(diǎn)圖 169
9.11.4 重疊分布散點(diǎn)圖 170
9.11.5 3-D分布散點(diǎn)圖 171
9.12 直方圖（Histogram） 171
9.13 時(shí)間序列圖（Time Series Plot） 172
第10章 診斷試驗(yàn)與ROC分析（ 教學(xué)視頻：13分鐘）
10.1 常用診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo) 175
10.1.1 常用的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo) 175
10.1.2 提高診斷試驗(yàn)效率的方法 178
10.2 ROC曲線(xiàn) 180
10.2.1 ROC分析的基本原理 181
10.2.2 模塊解讀 181
10.2.3 實(shí)例詳解 182
第11章 缺失值分析（ 教學(xué)視頻：27分鐘）
11.1 缺失值分析簡(jiǎn)介 185
11.1.1 缺失值的類(lèi)別 185
11.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 186
11.2 SPSS缺失值分析 187
11.2.1 模塊解讀 187
11.2.2 實(shí)例詳解 190
第12章 非參數(shù)檢驗(yàn)（ 教學(xué)視頻：43分鐘）
12.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 195
12.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)和參數(shù)檢驗(yàn) 195
12.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn) 195
12.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的缺點(diǎn) 195
12.2 卡方檢驗(yàn) 196
12.2.1 卡方檢驗(yàn)的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模塊解讀 196
12.2.4 實(shí)例詳解 197
12.3 二項(xiàng)式檢驗(yàn) 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模塊解讀 199
12.3.3 實(shí)例詳解 200
12.4 游程檢驗(yàn) 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模塊解讀 202
12.4.4 實(shí)例詳解 202
12.5 單樣本K-S檢驗(yàn) 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模塊解讀 203
12.5.3 實(shí)例詳解 204
12.6 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模塊解讀 206
12.6.3 實(shí)例詳解 207
12.7 K個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模塊解讀 209
12.7.3 實(shí)例詳解 210
12.8 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 211
12.8.1 原理與方法 211
12.8.2 模塊解讀 212
12.8.3 實(shí)例詳解 212
12.9 K個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 214
12.9.1 原理與方法 214
12.9.2 模塊解讀 215
12.9.3 實(shí)例詳解 215
第13章 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸與相關(guān)（ 教學(xué)視頻：36分鐘）
13.1 相關(guān)分析簡(jiǎn)介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 218
13.1.3 SPSS中的相應(yīng)功能 219
13.2 雙變量相關(guān) 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析實(shí)例 221
13.2.3 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù) 223
13.2.4 Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù) 223
13.3 偏相關(guān)分析 224
13.3.1 偏相關(guān)分析的含義 224
13.3.2 偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 224
13.3.3 分析實(shí)例 225
13.4 距離相關(guān) 226
13.4.1 距離測(cè)量與相似性測(cè)量指標(biāo) 227
13.4.2 分析實(shí)例 228
13.5 簡(jiǎn)單回歸分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析實(shí)例 232
13.5.3 相關(guān)與回歸分析的區(qū)別和聯(lián)系 233
13.6 小結(jié) 234
第14章 多重響應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：21分鐘）
14.1 多重響應(yīng)變量定義與數(shù)據(jù)錄入 235
14.2 多重響應(yīng)變量集的定義 237
14.3 多重響應(yīng)變量集的頻率分析 239
14.4 多重響應(yīng)變量交叉表分析 240
第15章 SPSS中隨機(jī)化過(guò)程的實(shí)現(xiàn)（ 教學(xué)視頻：38分鐘）
15.1 基本原理 243
15.2 模塊解讀 244
15.3 實(shí)例詳解 247
15.3.1 隨機(jī)抽樣 247
15.3.2 隨機(jī)分組 249
第16章 典型相關(guān)（ 教學(xué)視頻：12分鐘）
16.1 原理解讀 253
16.2 研究步驟 254
16.3 實(shí)例詳解 254
第3篇 高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析篇
第17章 Logistic回歸（ 教學(xué)視頻：33分鐘）
17.1 二項(xiàng)分類(lèi)Logistic回歸 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模塊解讀 261
17.1.3 實(shí)例詳解 264
17.2 條件Logistic回歸 267
17.3 有序Logistic回歸 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模塊解讀 269
17.3.3 實(shí)例分析 272
17.4 多項(xiàng)分類(lèi)Logistic回歸 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模塊解讀 274
17.4.3 實(shí)例分析 275
第18章 對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型（ 教學(xué)視頻：41分鐘）
第19章 生存分析與Cox模型（ 教學(xué)視頻：55分鐘）
第20章 聚類(lèi)和判別（ 教學(xué)視頻：44分鐘）
第21章 主成分與因子分析（ 教學(xué)視頻：33分鐘）
第22章 多元方差分析（ 教學(xué)視頻：31分鐘）
第23章 時(shí)間序列分析（ 教學(xué)視頻：35分鐘）
第24章 信度分析（ 教學(xué)視頻：18分鐘）
第25章 對(duì)應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：39分鐘）
第26章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ 教學(xué)視頻：23分鐘）
第27章 曲線(xiàn)回歸與非線(xiàn)性回歸（ 教學(xué)視頻：17分鐘）
第28章 多重線(xiàn)性回歸與相關(guān)（ 教學(xué)視頻：11分鐘）
第29章 路徑分析（ 教學(xué)視頻：13分鐘）
第30章 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析（ 教學(xué)視頻：33分鐘）
新書(shū)資訊