目 錄
關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)的科學(xué)認(rèn)識(shí) 1
第1章 SPSS軟件和數(shù)據(jù)文件 9
1.1 SPSS軟件特點(diǎn) 9
1.2 SPSS軟件與統(tǒng)計(jì)方法的關(guān)系 10
1.3 SPSS軟件窗口和菜單功能 11
1.4 變量定義、數(shù)據(jù)文件的建立與導(dǎo)入 15
【案例實(shí)驗(yàn)1】 22
【案例實(shí)驗(yàn)2】 24
1.5 問(wèn)卷調(diào)查 26
1.6 多種調(diào)查方法的比較 31
1.7 樣本、抽樣調(diào)查和常見(jiàn)的方法 33
【案例實(shí)驗(yàn)3】 38
【拓展練習(xí)】 39
第2章 預(yù)處理 43
2.1 轉(zhuǎn)換預(yù)處理 43
2.1.1 計(jì)算變量 43
2.1.2 重新編碼 44
2.1.3 計(jì)數(shù) 45
【案例實(shí)驗(yàn)1】 46
【案例實(shí)驗(yàn)2】 52
2.1.4 替換缺失值 53
2.1.5 編秩 54
【案例實(shí)驗(yàn)3】 55
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 56
2.2.1 合并文件 56
2.2.2 排序個(gè)案 58
2.2.3 分類匯總 58
2.2.4 拆分文件 59
2.2.5 加權(quán)個(gè)案 59
2.2.6 個(gè)案選擇 60
【案例實(shí)驗(yàn)4】 61
【拓展練習(xí)】 78

第3章 描述統(tǒng)計(jì) 81
3.1 數(shù)據(jù)類型 81
3.2 數(shù)值變量的描述統(tǒng)計(jì) 83
3.2.1 集中趨勢(shì) 83
3.2.2 離散趨勢(shì) 87
3.2.3 分布的形態(tài) 89
3.2.4 探索分析 90
3.3 計(jì)數(shù)變量的描述統(tǒng)計(jì) 90
3.4 統(tǒng)計(jì)分組 93
3.5 統(tǒng)計(jì)圖 97
3.6 統(tǒng)計(jì)表 103
【案例實(shí)驗(yàn)1】 103
【案例實(shí)驗(yàn)2】 110
【案例實(shí)驗(yàn)3】 120
3.7 基本統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表 121
【案例實(shí)驗(yàn)4】 122
3.8 多重響應(yīng)分析 127
3.8.1 多項(xiàng)選擇題的變量定義方法 127
3.8.2 多重響應(yīng)集的設(shè)置與分析 129
【案例實(shí)驗(yàn)5】 130
【拓展練習(xí)】 137
第4章 隨機(jī)變量及分布 139
4.1 概率論預(yù)備知識(shí) 139
4.2 隨機(jī)變量 145
4.3 離散型隨機(jī)變量分布 146
4.4 連續(xù)型隨機(jī)變量分布 148
4.5 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 159
4.6 常見(jiàn)分布概率、累計(jì)概率和分位點(diǎn)的計(jì)算 163
【案例實(shí)驗(yàn)1】 164
【案例實(shí)驗(yàn)2】 165
【案例實(shí)驗(yàn)3】 165
【案例實(shí)驗(yàn)4】 166
【案例實(shí)驗(yàn)5】 168
【案例實(shí)驗(yàn)6】 169
【拓展練習(xí)】 170
第5章 參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn) 171
5.1 抽樣及抽樣推斷的相關(guān)概念 171
5.2 大數(shù)定律和中心極限定理 172
5.3 參數(shù)估計(jì) 175
5.3.1 點(diǎn)估計(jì) 176
5.3.2 區(qū)間估計(jì) 177
5.4 假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)知識(shí) 184
5.5 t檢驗(yàn) 189
5.5.1 單樣本的假設(shè)檢驗(yàn) 190
【案例實(shí)驗(yàn)1】 192
5.5.2 兩個(gè)配對(duì)樣本t檢驗(yàn) 193
【案例實(shí)驗(yàn)2】 195
5.5.3 兩個(gè)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 197
【案例實(shí)驗(yàn)3】 200
【拓展練習(xí)】 202
第6章 方差分析 203
6.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 203
6.2 單因素方差分析 211
【案例實(shí)驗(yàn)1】 217
【案例實(shí)驗(yàn)2】 221
6.3 兩個(gè)因素方差分析 224
6.3.1 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) 224
6.3.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 226
6.3.3 兩個(gè)處理因素的試驗(yàn)問(wèn)題 228
【案例實(shí)驗(yàn)3】 228
6.3.4 析因設(shè)計(jì) 232
6.3.5 兩個(gè)因素析因設(shè)計(jì)的方差分析 235
【案例實(shí)驗(yàn)4】 238
6.4 協(xié)方差分析 242
【案例實(shí)驗(yàn)5】 245
6.5 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的方差分析 250
【案例實(shí)驗(yàn)6】 252
【案例實(shí)驗(yàn)7】 256
6.6 正交設(shè)計(jì)的方差分析 259
6.6.1 正交設(shè)計(jì) 259
6.6.2 正交設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析 263
【案例實(shí)驗(yàn)8】 264
【拓展練習(xí)】 269
第7章 非參數(shù)檢驗(yàn) 272
7.1 非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn) 272
7.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本的曼-惠特尼檢驗(yàn) 273
【案例實(shí)驗(yàn)1】 274
7.3 多個(gè)獨(dú)立樣本的克魯斯卡爾-沃利斯檢驗(yàn) 276
【案例實(shí)驗(yàn)2】 277
7.4 兩個(gè)相關(guān)樣本的威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn) 279
【案例實(shí)驗(yàn)3】 280
7.5 多個(gè)相關(guān)樣本的弗里德曼檢驗(yàn) 281
【案例實(shí)驗(yàn)4】 283
7.6 肯德?tīng)柡椭C系數(shù)檢驗(yàn) 284
【案例實(shí)驗(yàn)5】 285
7.7 單個(gè)總體的正態(tài)分布檢驗(yàn) 287
【案例實(shí)驗(yàn)6】 290
【拓展練習(xí)】 292
第8章 交叉表的檢驗(yàn) 294
8.1 交叉表資料 294
8.1.1 交叉表資料的來(lái)源和表現(xiàn)形式 294
8.1.2 交叉表資料分析方法概述 295
8.2 ??分布定理 296
8.3 總體分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 296
8.4 雙向無(wú)序分類且屬性不同交叉表的卡方檢驗(yàn) 298
8.4.1 兩個(gè)分類變量交叉分組形成的交叉表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 298
8.4.2 兩個(gè)分類變量獨(dú)立情況下的理論頻數(shù)計(jì)算 299
8.4.3 交叉表資料卡方檢驗(yàn)的基本步驟 299
8.4.4 多個(gè)總體率相等或分類構(gòu)成比一致性的檢驗(yàn) 301
8.4.5 四格表資料的檢驗(yàn) 302
【案例實(shí)驗(yàn)1】 304
【案例實(shí)驗(yàn)2】 307
【案例實(shí)驗(yàn)3】 310
【案例實(shí)驗(yàn)4】 312
8.5 單向有序分類交叉表的檢驗(yàn) 313
【案例實(shí)驗(yàn)5】 314
【案例實(shí)驗(yàn)6】 316
8.6 雙向有序分類交叉表的檢驗(yàn) 319
8.6.1 屬性相同的雙向有序分類交叉表的檢驗(yàn) 319
【案例實(shí)驗(yàn)7】 320
8.6.2 屬性不同的雙向有序分類交叉表的檢驗(yàn) 321
8.6.3 定量資料或定性資料差異性檢驗(yàn)的方法匯總 322
【拓展練習(xí)】 322
第9章 相關(guān)分析 324
9.1 定類變量的相關(guān)分析 325
【案例實(shí)驗(yàn)1】 326
9.2 定序變量的相關(guān)分析 327
【案例實(shí)驗(yàn)2】 328
9.3 數(shù)值變量的相關(guān)分析 329
9.3.1 散點(diǎn)圖 330
9.3.2 相關(guān)系數(shù) 331
【案例實(shí)驗(yàn)3】 334
9.3.3 斯?fàn)枲柭�秩相關(guān)系數(shù) 336
【案例實(shí)驗(yàn)4】 337
【案例實(shí)驗(yàn)5】 339
9.4 偏相關(guān)分析 340
【案例實(shí)驗(yàn)6】 342
【拓展練習(xí)】 348
第10章 回歸分析 349
10.1 回歸分析的特點(diǎn) 349
10.2 一元線性回歸分析 351
【案例實(shí)驗(yàn)1】 363
10.3 多元線性回歸分析 365
【案例實(shí)驗(yàn)2】 379
【案例實(shí)驗(yàn)3】 381
10.4 曲線回歸分析 384
【案例實(shí)驗(yàn)4】 386
10.5 非線性回歸分析 387
【案例實(shí)驗(yàn)5】 389
【案例實(shí)驗(yàn)6】 392
10.6 均勻設(shè)計(jì)的回歸分析 398
【案例實(shí)驗(yàn)7】 402
【拓展練習(xí)】 405
第11章 ROC曲線分析 407
【案例實(shí)驗(yàn)1】 411
【案例實(shí)驗(yàn)2】 415
【拓展練習(xí)】 421
第12章 Logistic回歸分析 422
12.1 分類變量的回歸分析 422
12.2 二分類Logistic回歸分析 423
【案例實(shí)驗(yàn)1】 435
【案例實(shí)驗(yàn)2】 442
12.3 Probit回歸分析 452
【案例實(shí)驗(yàn)3】 453
12.4 條件Logistic回歸分析 455
【案例實(shí)驗(yàn)4】 456
12.5 有序多分類Logistic回歸分析 459
【案例實(shí)驗(yàn)5】 461
12.6 無(wú)序多分類Logistic回歸分析 468
【案例實(shí)驗(yàn)6】 471
【拓展練習(xí)】 477
第13章 生存分析 479
13.1 生存分析概論 479
13.2 壽命表法 484
【案例實(shí)驗(yàn)1】 486
13.3 Kaplan-Meier法 488
【案例實(shí)驗(yàn)2】 490
13.4 Cox回歸分析 493
【案例實(shí)驗(yàn)3】 499
【案例實(shí)驗(yàn)4】 506
【拓展練習(xí)】 508
第14章 因子分析和對(duì)應(yīng)分析 511
14.1 因子分析 511
【案例實(shí)驗(yàn)1】 514
14.2 對(duì)應(yīng)分析 520
【案例實(shí)驗(yàn)2】 523
【案例實(shí)驗(yàn)3】 526
【案例實(shí)驗(yàn)4】 528
【拓展練習(xí)】 533
第15章 信度分析和效度分析 534
15.1 信度分析 534
【案例實(shí)驗(yàn)1】 535
15.2 效度分析 539
【案例實(shí)驗(yàn)2】 540
【拓展練習(xí)】 543
第16章 聚類分析和判別分析 545
16.1 聚類分析 545
【案例實(shí)驗(yàn)1】 548
【案例實(shí)驗(yàn)2】 550
16.2 判別分析 553
【案例實(shí)驗(yàn)3】 557
【拓展練習(xí)】 561
參考文獻(xiàn) 564