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第1章 统计学基础知识1

1.1 统计学概述1

1.1.1 统计学的发展历程1

1.1.2 统计学观念2

1.1.3 统计学现状3

1.2 统计调查基础3

1.2.1 统计调查简述4

1.2.2 资料整理简述7

1.2.3 统计分组介绍8

1.2.4 数据的计量与类型9

1.2.5 统计指标简介11

1.3 常用概率分布12

1.3.1 事件与概率12

1.3.2 概率分布原理14

1.3.3 常用概率分布14

1.4 多元统计分析简介18

习题20

第2章 数据编辑和整理21

2.1 数据和文件概述21

2.1.1 数据编辑器概览21

2.1.2 数据编辑操作23

2.1.3 数据类型和格式24

2.1.4 操作符和表达式29

2.1.5 数据文件简述30

2.2 数据文件处理31

2.2.1 数据排序31

2.2.2 文件拆分32

2.2.3 文件合并34

2.2.4 文件转置38

2.2.5 变量求秩39

2.2.6 变量编码42

2.2.7 计算新变量46

2.2.8 记录加权47

2.3 分类汇总49

2.4 数据文件的结构重组52

2.4.1 数据格式介绍52

2.4.2 PASW文件重组简介53

2.4.3 对横向格式的重组53

2.4.4 对纵向格式的重组57

2.5 缺失值分析60

2.5.1 缺失值分析简介60

2.5.2 案例应用——收入调查分析62

习题67

第3章 数据探索69

3.1 汇总报告分析69

3.1.1 个案汇总过程69

3.1.2 按行汇总72

3.1.3 按列汇总75

3.1.4 OLAP汇总78

3.2 探索性分析81

3.2.1 频率分析81

3.2.2 描述性分析84

3.2.3 探索性分析85

3.2.4 交叉表分析89

3.3 作图分析94

3.3.1 作图基本操作95

3.3.2 作图实例97

习题101

第4章 假设检验103

4.1 均值检验105

4.1.1 均值比较简介105

4.1.2 案例应用——袋装食品的重量检验105

4.2 T检验107

4.2.1 单样本T检验107

4.2.2 两独立样本T检验109

4.2.3 配对样本T检验112

4.3 非参数检验简介114

4.3.1 非参数检验与参数检验的比较115

4.3.2 非参数检验的特点115

4.4 卡方检验116

4.4.1 卡方检验简述116

4.4.2 案例应用——测验得分检验116

4.5 二项检验118

4.5.1 原理简介119

4.5.2 案例应用——产品合格率检验119

4.6 游程检验120

4.6.1 原理简介120

4.6.2 案例应用——投掷硬币的随机性检验121

4.7 单样本K-S检验122

4.7.1 原理简介122

4.7.2 案例应用——身高和体重的分布检验1123

4.8 两独立样本检验124

4.8.1 原理简介124

4.8.2 案例应用——收入水平的一致性检验125

4.9 k个独立样本检验127

4.9.1 原理简介127

4.9.2 案例应用——身高和体重的分布检验2128

4.10 两相关样本检验129

4.10.1 原理简介130

4.10.2 案例应用——减肥药的疗效检验131

4.11 k个相关样本检验132

4.11.1 原理简介132

4.11.2 案例应用——商场促销的效果检验134

习题135

第5章 相关分析137

5.1 相关分析简述137

5.1.1 常用相关系数138

5.1.2 PASW中的相关分析139

5.2 简单相关分析140

5.3 偏相关分析142

5.3.1 偏相关分析的基本原理142

5.3.2 案例应用——身高与肺活量的相关分析2143

习题145

第6章 线性回归分析147

6.1 回归分析简介147

6.2 一元线性回归的基本原理148

6.3 多元线性回归149

6.3.1 多元线性回归原理简介150

6.3.2 关于模型假设的其他检验151

6.3.3 案例应用——环境对植物生长量的影响分析151

习题160

第7章 逻辑回归161

7.1 逻辑回归简介161

7.2 二元逻辑回归162

7.2.1 二元逻辑回归原理162

7.2.2 案例应用——信用评估分析163

7.3 多元逻辑回归分析174

7.3.1 多元逻辑回归原理174

7.3.2 案例应用——旅游偏好分析175

习题184

第8章 非线性回归186

8.1 非线性回归186

8.1.1 PASW中的非线性回归186

8.1.2 案例应用——投入与产出的关系研究187

8.2 加权回归分析194

8.2.1 PASW中的加权回归分析194

8.2.2 案例应用——新产品的销售分析195

8.3 有序回归198

8.3.1 案例应用——药品的疗效分析198

8.4 概率单位回归分析204

8.4.1 概率单位回归分析简介205

8.4.2 案例应用——杀虫剂的效果分析205

8.5 最佳尺度回归210

8.5.1 最佳尺度回归简介210

8.5.2 案例应用——不同饮料的偏好分析210

习题218

第9章 方差分析220

9.1 方差分析简介220

9.2 单因素方差分析222

9.2.1 基本原理222

9.2.2 案例应用——雨量对产量的影响分析224

9.3 多因素方差分析230

9.3.1 原理与方法230

9.3.2 案例应用——影响销售量的因素分析232

9.4 协方差分析241

9.4.1 协方差分析介绍241

9.4.2 案例应用——肥料的增产效果分析242

9.5 重复测量设计的方差分析245

9.5.1 原理与方法245

9.5.2 案例应用——环境对人反应速度的影响分析246

习题251

第10章 聚类分类253

10.1 聚类分析简介253

10.1.1 聚类方法简述254

10.1.2 聚类分析原理254

10.2 快速聚类257

10.2.1 快速聚类简介257

10.2.2 案例应用——鸢尾花的归类分析1257

10.3 系统聚类262

10.3.1 系统聚类简述262

10.3.2 案例应用——汽车车型的归类分析262

10.4 两步聚类270

10.4.1 两步聚类简述270

10.4.2 案例应用——鸢尾花的归类分析2271

习题278

第11章 判别分析280

11.1 判别分析简介280

11.2 一般判别分析282

11.3 逐步判别分析291

11.3.1 案例应用——家庭收支的判别分析291

习题297

第12章 因子分析299

12.1 因子分析简介299

12.1.1 因子分析原理299

12.1.2 因子分析和主成分分析300

12.1.3 因子分析的基本步骤300

12.2 案例应用——社会经济状况分析301

习题310

附录 SPSS China培训认证中心简介312