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SPSS与统计分析第2版宇传华
- 出版社:北京晋北风图书专营店
- 出版时间:2014-07
- 热度:11868
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
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内容介绍
基本信息
参考信息（以实物为准）
编辑
内容提要
SPSS是世界公认的标准统计软件之一。由于其易学易用，深受广用户，特别是非统计学专业人员的青睐。《SPSS与统计分析（2版）》共27章，分基础篇和级篇两部分，基础篇介绍了SPSS的基本知识和常用统计学方；级篇囊括了量现统计学分析方，如决策树分析、多项分类logistic回归、Poisson回归、经模型、广义估计方程、ROC分析、典型相关分析、重复测量资料分析、混合效应模型分析、时间序列分析、信度分析、结合分析、对应分析等。
《SPSS与统计分析（2版）》编写特在于：先尽可能通俗易懂地介绍统计学方，然后借助于SPSS软件实现这些方，对于SPSS运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。本书特别注重统计学方的介绍，以及软件输出结果的解释。本书在附带光盘中了100余个实例数据，可供读者调用、练。附录C以框架流程图形列出了基于本书的统计学方选择方案，供读者选择统计学分析方时参考。
《SPSS与统计分析（2版）》编写特在于：先尽可能通俗易懂地介绍统计学方，然后借助于SPSS软件实现这些方，对于SPSS运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。本书特别注重统计学方的介绍，以及软件输出结果的解释。本书在附带光盘中了100余个实例数据，可供读者调用、练。附录C以框架流程图形列出了基于本书的统计学方选择方案，供读者选择统计学分析方时参考。
目录
基 础 篇
1 章 概 述
1．1 SPSS 简介
1．2 使用SPSS 行数据分析的基本步骤
1．3 主要窗口和能
1．3．1 数据编辑窗口
1．3．2 结果浏览窗口
1．3．3 程序编辑窗口
1．4 数据编辑窗口输入数据
1．4．1 使用数据窗口输入数据
1．4．2 定义变量
1．4．3 数据输入实例
1．5 SPSS 数据文件的存取
1．5．1 存取保存的SPSS 文件
1．5．2 读取保存的数据文件
1．5．3 读取Excel 子表格数据文件
1．5．4 读取Access 数据库（ODBC 数据接口）
1．5．5 保存SPSS 数据文件
1．6 数据的编辑与整理
1．6．1 发现重复数据
1．6．2 选择数据
1．6．3 定义权重
1．6．4 数据排序
1．6．5 数据转置
1．6．6 数据合并
1．6．7 数据拆分
1．6．8 数据汇
1．6．9 查找数据
1．7 数据转换
1．7．1 公计
1．7．2 数据编码
1．7．3 替缺失数据
1．7．4 数据例编秩
1．7．5 频数分组
1．8 帮助的获取
1．8．1 按专题组织的帮助
1．8．2 对话框内的Help 按钮使用帮助
1．8．3 使用统计教练
1．8．4 使用联帮助和讨论组
2 章 数据类型与统计学描述
2．1 数据分类
2．2 频数表
2．2．1 区间数据频数分段
2．2．2 用Frequencies 编制频数表
2．3 用Descriptives 行区间数据的统计描述
2．3．1 作过程
2．3．2 结果解释
2．4 用Explore 行区间数据的统计描述
2．4．1 作过程
2．4．2 结果解释
2．5 用Bivariate 行变量间的相关与协方差分析
2．5．1 作过程
2．5．2 结果解释
2．5．3 描述性统计分析过程的比较
2．6 名义数据的统计描述
2．6．1 单个名义变量的描述分析
2．6．2 多指标的描述分析
3 章 概率分布与正态性检验
3．1 概率分布
3．1．1 正态分布
3．1．2 二项分布
3．1．3 Poisson 分布
3．2 抽样分布
3．2．1 t 分布
3．2．2 2 分布
3．2．3 F 分布
3．3 正态性检验
3．3．1 P-P 图
3．3．2 Q-Q 图
3．3．3 直方图、箱图与茎叶图
3．3．4 计
4 章 区间估计与设检验
4．1 均数的区间估计
4．1．1 已知时体均数的置信区间
4．1．2 未知时体均数的置信区间
4．1．3 两体均数间差值的置信区间
4．2 体方差、体标准差的置信区间
4．3 率的区间估计
4．3．1 体率的置信区间
4．3．2 两体率差值的置信区间
4．4 设检验与两类错误
4．4．1 设检验的概念与原理
4．4．2 设检验的两类错误
4．4．3 设检验的基本步骤
4．5 样本含量的估计与检验效能
4．5．1 影响样本量小的因素
4．5．2 体均数区间估计的样本含量
4．5．3 样本均数与体均数比较样本含量估计
4．5．4 完全随设计两样本均数比较的样本含量估计
4．5．5 完全随设计多个样本均数比较的样本含量估计
4．5．6 估计体率时的样本含量估计
4．5．7 样本率与体率比较的样本含量估计
4．5．8 两样本率比较的样本含量估计
4．5．9 多个样本率比较的样本含量估计
4．5．10 直线相关分析的样本含量估计
4．5．11 检验效能
5 章 区间数据的统计推断
5．1 t 检验
5．1．1 单个体均数的t 检验
5．1．2 样本成组t 检验
5．1．3 成对样本t 检验
5．2 单因素方差分析
5．2．1 两组资料的单因素方差分析
5．2．2 多组资料的单因素方差分析
5．3 双因素方差分析
5．3．1 基本分析步骤
5．3．2 关于Univariate 过程对话框的说明
5．4 对比与事后检验
5．4．1 对比
5．4．2 事后检验
5．4．3 Bootstrap
5．5 方差齐性检验
6 章 名义分类数据的统计推断
6．1 四格表数据的卡方检验
6．1．1 一般四格表卡方检验
6．1．2 连续性校正卡方检验
6．2 R×C 无序列联表的卡方检验
6．2．1 多个样本率的卡方检验
6．2．2 多个样本构成的卡方检验
6．3 Fisher's 精确检验
6．3．1 四格表的精确概率
6．3．2 RC 列联表精确概率
7 章 有序数据的统计推断
7．1 R×C 单向有序列联表的检验
7．1．1 Wilcoxon 秩和检验
7．1．2 趋势检验
7．1．3 Kruskal-Wallis 检验
7．1．4 实例与作
7．2 双向有序列联表的检验
7．2．1 Spearman 等级相关
7．2．2 Jonckheere-Terpstra 检验
7．2．3 Cochran-Mantel-Haenszel 统计分析
7．3 几个相关有序样本的非参数检验
7．3．1 2 相关样本的秩检验
7．3．2 多组相关样本检验
8 章 简单线性回归与相关
8．1 一般的简单线性回归
8．1．1 线性回归的概念
8．1．2 建立线性回归方程
8．1．3 回归系数的设检验
8．1．4 实例与作
8．2 加权的简单线性回归
8．2．1 加权小二乘估计
8．2．2 加权线性回归方程的设检验
8．2．3 实例与作
8．3 简单线性相关
8．3．1 概念
8．3．2 线性相关系数的意义和计
8．3．3 相关系数的设检验
8．3．4 实例与作
9 章 线回归与非线性回归
9．1 线直线化变换方
9．1．1 变量的变换
9．1．2 变量变换后实现线性回归的步骤
9．1．3 实例与作
9．2 线回归
9．2．1 一般步骤
9．2．2 SPSS 作提示
9．2．3 实例与作
9．3 非线性回归
9．3．1 基本原理
9．3．2 SPSS 作提示
9．3．3 实例与作
10 章 多重线性回归与相关
10．1 多项回归
10．2 多重回归分析方
10．2．1 多重回归模型
10．2．2 参数估计
10．2．3 回归方程的设检验与拟合优度价
10．2．4 自变量的选择
10．2．5 SPSS 作提示
10．2．6 实例与作
10．3 共线性解决方案与校正
10．3．1 多重共线性的诊断
10．3．2 共线性解决方案
10．4 残差分析与回归诊断
10．5 交互作用与哑变量问题
10．5．1 交互作用
10．5．2 哑变量的设置
10．6 复相关系数与偏相关系数
10．6．1 复相关系数、决定系数与调整决定系数
10．6．2 偏相关系数
11 章 统计图的
11．1 条图
11．2 3-D 条图
11．3 线图
11．4 面积图
11．5 圆图
11．6 图
11．7 帕累托图
11．8 质量控制图
11．9 箱图
11．10 误差条图
11．11 分群字塔图
11．12 散点图
11．13 直方图
11．14 P-P 概率图
11．15 Q-Q 概率图
11．16 序列图
11．17 统计图形的编辑
11．17．1 图形编辑窗口简介
11．17．2 图形特征的编辑
11．17．3 坐标轴编辑
11．17．4 图例的编辑
11．17．5 添加和显示/隐藏图形元素
12 章 诊断试验价与ROC 分析
12．1 常用的诊断试验价指标
12．1．1 正确率
12．1．2 灵敏度
12．1．3 特异度
12．1．4 Youden 指数
12．1．5 阳性似然比
12．1．6 阴性似然比
12．1．7 阳性预测价值
12．1．8 阴性预测价值
12．1．9 优势比及其有关指标
12．1．10 Kappa
12．2 ROC 线
12．2．1 ROC 分析的基本原理
12．2．2 SPSS 作说明
12．2．3 实例与结果解释
13 章 缺失值分析
13．1 缺失值分析简介
13．1．1 基本概念
13．1．2 缺失制
13．1．3 缺失值的常用处理方
13．2 SPSS 作提示
13．2．1 SPSS 的缺失值处理方
13．2．2 缺失值处理的SPSS 作
13．3 结果解释
级 篇
14 章 logistic 回归
14．1 二项分类logistic 回归
14．1．1 方介绍
14．1．2 SPSS 作选项说明
14．1．3 实例与结果解释
14．2 条件logistic 回归
14．2．1 方介绍
14．2．2 SPSS 作选项说明
14．2．3 实例与结果解释
14．3 有序logistic 回归
14．3．1 方介绍
14．3．2 SPSS 作选项说明
14．3．3 实例与结果解释
14．4 多项分类logistic 回归
14．4．1 方介绍
14．4．2 SPSS 作选项说明
14．4．3 实例与结果解释
15 章 对数线性模型与Poisson 回归
15．1 列联表的对数线性模型
15．1．1 方介绍
15．1．2 实例与作
15．2 Poisson 回归
15．2．1 基本原理
15．2．2 实例与作
16 章 生存分析与Cox 模型
16．1 常用术语
16．2 非参数分析
16．2．1 寿命表
16．2．2 Kaplan-Meier
16．3 Cox 回归模型
16．3．1 方介绍
16．3．2 实例与作
16．4 时间依存变量的处理方
16．4．1 时间依存变量Cox 模型
16．4．2 Cox w/Time-Dep Cov 过程作说明
17 章 聚类、判别与决策树分析
17．1 概述
17．1．1 聚类分析基础知识
17．1．2 判别分析基础知识
17．1．3 SPSS 聚类和判别分析模块
17．2 聚类分析
17．2．1 二阶段聚类
17．2．2 K 中心聚类
17．2．3 层次聚类
17．3 判别分析
17．4 决策树分析
17．4．1 基本原理
17．4．2 决策树
17．4．3 作提示
17．4．4 结果解释
18 章 主成分分析与因子分析
18．1 主成分分析
18．1．1 概述
18．1．2 实例与作
18．2 因子分析
18．2．1 概述
18．2．2 实例与作
18．3 主成分分析与因子分析的联系及区别
19 章 多因素方差分析
19．1 随区组设计及其方差分析
19．1．1 概述
19．1．2 实例与作
19．2 析因设计及其方差分析
19．2．1 概述
19．2．2 实例与作
19．3 嵌套设计及其方差分析
19．3．1 概述
19．3．2 实例与作
19．4 交设计及其方差分析
19．4．1 概述
19．4．2 实例与作
20 章 重复测量与混合效应模型
20．1 重复测量方差分析
20．1．1 分层随抽样重复测量数据
20．1．2 重复测量设计临床试验数据
20．2 线性混合效应模型
20．2．1 分层随抽样调查数据的混合效应模型分析
20．2．2 重复测量数据的混合效应模型分析
21 章 多变量方差分析
21．1 单因素设计资料的多元方差分析
21．1．1 单样本分析
21．1．2 两样本单因素设计资料
21．2 多因素资料的多元方差分析
21．2．1 两因素设计
21．2．2 配对设计资料的多元方差分析
21．2．3 重复测量设计资料的多元方差分析
21．3 典型相关分析
22 章 广义线性模型
22．1 概述
22．1．1 模型的组成
22．1．2 常见的几种广义线性模型
22．1．3 广义线性模型的三种估计方程及参数估计
22．1．4 模型诊断
22．2 logistic 回归
22．3 Poisson 对数线性模型
23 章 广义估计方程
23．1 概述
23．1．1 广义估计方程的基本理论
23．1．2 作业相关矩阵
23．1．3 广义估计方程的应用
23．2 实例与作
23．2．1 数据的一般情况
23．2．2 SPSS 作提示与选项说明
23．2．3 SPSS 输出结果及其解释
24 章 对应分析与结合分析
24．1 对应分析
24．1．1 方介绍
24．1．2 SPSS 作选项说明
24．1．3 实例分析
24．1．4 多重对应分析
24．2 结合分析
24．2．1 方介绍
24．2．2 SPSS 作选项说明
24．2．3 实例分析
25 章 信度分析
25．1 重复测量与分半信度
25．1．1 方介绍
25．1．2 实例与作
25．2 Cronbach α 系数
25．2．1 方介绍
25．2．2 SPSS 作选项说明
25．2．3 实例描述
25．3 Kappa 系数
25．3．1 方介绍
25．3．2 实例描述
25．3．3 作选项说明
25．3．4 结果解释
25．4 Kendall 和谐系数
25．4．1 方介绍
25．4．2 实例描述
25．4．3 SPSS 作选项说明
25．4．4 主要结果
26 章 时间序列分析
26．1 概述
26．1．1 时间序列数据及其分析方
26．1．2 时间序列分析的模型、公和记号
26．1．3 SPSS 时间序列分析能
26．2 时间序列数据的预处理
26．2．1 定义期变量
26．2．2 创建时间序列
26．2．3 填补缺失数据
26．3 指数滑
26．3．1 指数滑的原理
26．3．2 指数滑的作
26．4 ARIMA 模型
26．4．1 概述
26．4．2 ARIMA 模型识别、建模和模型价、预测
26．4．3 带有季节因子的ARIMA 模型
26．5 季节性结构分量模型
26．5．1 概述
26．5．2 分析实例
27 章 经模型
27．1 概述
27．1．1 模型的组成
27．1．2 经的数据样本
27．1．3 经的种类
27．2 多层感知器经模型
27．2．1 概述
27．2．2 实例与作
27．3 径向基函数经模型
27．3．1 概述
27．3．2 实例与作
附录A SPSS 函数
附录B SPSS 统计分析程序简介
附录C 统计分析方路径图
参考文献
1 章 概 述
1．1 SPSS 简介
1．2 使用SPSS 行数据分析的基本步骤
1．3 主要窗口和能
1．3．1 数据编辑窗口
1．3．2 结果浏览窗口
1．3．3 程序编辑窗口
1．4 数据编辑窗口输入数据
1．4．1 使用数据窗口输入数据
1．4．2 定义变量
1．4．3 数据输入实例
1．5 SPSS 数据文件的存取
1．5．1 存取保存的SPSS 文件
1．5．2 读取保存的数据文件
1．5．3 读取Excel 子表格数据文件
1．5．4 读取Access 数据库（ODBC 数据接口）
1．5．5 保存SPSS 数据文件
1．6 数据的编辑与整理
1．6．1 发现重复数据
1．6．2 选择数据
1．6．3 定义权重
1．6．4 数据排序
1．6．5 数据转置
1．6．6 数据合并
1．6．7 数据拆分
1．6．8 数据汇
1．6．9 查找数据
1．7 数据转换
1．7．1 公计
1．7．2 数据编码
1．7．3 替缺失数据
1．7．4 数据例编秩
1．7．5 频数分组
1．8 帮助的获取
1．8．1 按专题组织的帮助
1．8．2 对话框内的Help 按钮使用帮助
1．8．3 使用统计教练
1．8．4 使用联帮助和讨论组
2 章 数据类型与统计学描述
2．1 数据分类
2．2 频数表
2．2．1 区间数据频数分段
2．2．2 用Frequencies 编制频数表
2．3 用Descriptives 行区间数据的统计描述
2．3．1 作过程
2．3．2 结果解释
2．4 用Explore 行区间数据的统计描述
2．4．1 作过程
2．4．2 结果解释
2．5 用Bivariate 行变量间的相关与协方差分析
2．5．1 作过程
2．5．2 结果解释
2．5．3 描述性统计分析过程的比较
2．6 名义数据的统计描述
2．6．1 单个名义变量的描述分析
2．6．2 多指标的描述分析
3 章 概率分布与正态性检验
3．1 概率分布
3．1．1 正态分布
3．1．2 二项分布
3．1．3 Poisson 分布
3．2 抽样分布
3．2．1 t 分布
3．2．2 2 分布
3．2．3 F 分布
3．3 正态性检验
3．3．1 P-P 图
3．3．2 Q-Q 图
3．3．3 直方图、箱图与茎叶图
3．3．4 计
4 章 区间估计与设检验
4．1 均数的区间估计
4．1．1 已知时体均数的置信区间
4．1．2 未知时体均数的置信区间
4．1．3 两体均数间差值的置信区间
4．2 体方差、体标准差的置信区间
4．3 率的区间估计
4．3．1 体率的置信区间
4．3．2 两体率差值的置信区间
4．4 设检验与两类错误
4．4．1 设检验的概念与原理
4．4．2 设检验的两类错误
4．4．3 设检验的基本步骤
4．5 样本含量的估计与检验效能
4．5．1 影响样本量小的因素
4．5．2 体均数区间估计的样本含量
4．5．3 样本均数与体均数比较样本含量估计
4．5．4 完全随设计两样本均数比较的样本含量估计
4．5．5 完全随设计多个样本均数比较的样本含量估计
4．5．6 估计体率时的样本含量估计
4．5．7 样本率与体率比较的样本含量估计
4．5．8 两样本率比较的样本含量估计
4．5．9 多个样本率比较的样本含量估计
4．5．10 直线相关分析的样本含量估计
4．5．11 检验效能
5 章 区间数据的统计推断
5．1 t 检验
5．1．1 单个体均数的t 检验
5．1．2 样本成组t 检验
5．1．3 成对样本t 检验
5．2 单因素方差分析
5．2．1 两组资料的单因素方差分析
5．2．2 多组资料的单因素方差分析
5．3 双因素方差分析
5．3．1 基本分析步骤
5．3．2 关于Univariate 过程对话框的说明
5．4 对比与事后检验
5．4．1 对比
5．4．2 事后检验
5．4．3 Bootstrap
5．5 方差齐性检验
6 章 名义分类数据的统计推断
6．1 四格表数据的卡方检验
6．1．1 一般四格表卡方检验
6．1．2 连续性校正卡方检验
6．2 R×C 无序列联表的卡方检验
6．2．1 多个样本率的卡方检验
6．2．2 多个样本构成的卡方检验
6．3 Fisher's 精确检验
6．3．1 四格表的精确概率
6．3．2 RC 列联表精确概率
7 章 有序数据的统计推断
7．1 R×C 单向有序列联表的检验
7．1．1 Wilcoxon 秩和检验
7．1．2 趋势检验
7．1．3 Kruskal-Wallis 检验
7．1．4 实例与作
7．2 双向有序列联表的检验
7．2．1 Spearman 等级相关
7．2．2 Jonckheere-Terpstra 检验
7．2．3 Cochran-Mantel-Haenszel 统计分析
7．3 几个相关有序样本的非参数检验
7．3．1 2 相关样本的秩检验
7．3．2 多组相关样本检验
8 章 简单线性回归与相关
8．1 一般的简单线性回归
8．1．1 线性回归的概念
8．1．2 建立线性回归方程
8．1．3 回归系数的设检验
8．1．4 实例与作
8．2 加权的简单线性回归
8．2．1 加权小二乘估计
8．2．2 加权线性回归方程的设检验
8．2．3 实例与作
8．3 简单线性相关
8．3．1 概念
8．3．2 线性相关系数的意义和计
8．3．3 相关系数的设检验
8．3．4 实例与作
9 章 线回归与非线性回归
9．1 线直线化变换方
9．1．1 变量的变换
9．1．2 变量变换后实现线性回归的步骤
9．1．3 实例与作
9．2 线回归
9．2．1 一般步骤
9．2．2 SPSS 作提示
9．2．3 实例与作
9．3 非线性回归
9．3．1 基本原理
9．3．2 SPSS 作提示
9．3．3 实例与作
10 章 多重线性回归与相关
10．1 多项回归
10．2 多重回归分析方
10．2．1 多重回归模型
10．2．2 参数估计
10．2．3 回归方程的设检验与拟合优度价
10．2．4 自变量的选择
10．2．5 SPSS 作提示
10．2．6 实例与作
10．3 共线性解决方案与校正
10．3．1 多重共线性的诊断
10．3．2 共线性解决方案
10．4 残差分析与回归诊断
10．5 交互作用与哑变量问题
10．5．1 交互作用
10．5．2 哑变量的设置
10．6 复相关系数与偏相关系数
10．6．1 复相关系数、决定系数与调整决定系数
10．6．2 偏相关系数
11 章 统计图的
11．1 条图
11．2 3-D 条图
11．3 线图
11．4 面积图
11．5 圆图
11．6 图
11．7 帕累托图
11．8 质量控制图
11．9 箱图
11．10 误差条图
11．11 分群字塔图
11．12 散点图
11．13 直方图
11．14 P-P 概率图
11．15 Q-Q 概率图
11．16 序列图
11．17 统计图形的编辑
11．17．1 图形编辑窗口简介
11．17．2 图形特征的编辑
11．17．3 坐标轴编辑
11．17．4 图例的编辑
11．17．5 添加和显示/隐藏图形元素
12 章 诊断试验价与ROC 分析
12．1 常用的诊断试验价指标
12．1．1 正确率
12．1．2 灵敏度
12．1．3 特异度
12．1．4 Youden 指数
12．1．5 阳性似然比
12．1．6 阴性似然比
12．1．7 阳性预测价值
12．1．8 阴性预测价值
12．1．9 优势比及其有关指标
12．1．10 Kappa
12．2 ROC 线
12．2．1 ROC 分析的基本原理
12．2．2 SPSS 作说明
12．2．3 实例与结果解释
13 章 缺失值分析
13．1 缺失值分析简介
13．1．1 基本概念
13．1．2 缺失制
13．1．3 缺失值的常用处理方
13．2 SPSS 作提示
13．2．1 SPSS 的缺失值处理方
13．2．2 缺失值处理的SPSS 作
13．3 结果解释
级 篇
14 章 logistic 回归
14．1 二项分类logistic 回归
14．1．1 方介绍
14．1．2 SPSS 作选项说明
14．1．3 实例与结果解释
14．2 条件logistic 回归
14．2．1 方介绍
14．2．2 SPSS 作选项说明
14．2．3 实例与结果解释
14．3 有序logistic 回归
14．3．1 方介绍
14．3．2 SPSS 作选项说明
14．3．3 实例与结果解释
14．4 多项分类logistic 回归
14．4．1 方介绍
14．4．2 SPSS 作选项说明
14．4．3 实例与结果解释
15 章 对数线性模型与Poisson 回归
15．1 列联表的对数线性模型
15．1．1 方介绍
15．1．2 实例与作
15．2 Poisson 回归
15．2．1 基本原理
15．2．2 实例与作
16 章 生存分析与Cox 模型
16．1 常用术语
16．2 非参数分析
16．2．1 寿命表
16．2．2 Kaplan-Meier
16．3 Cox 回归模型
16．3．1 方介绍
16．3．2 实例与作
16．4 时间依存变量的处理方
16．4．1 时间依存变量Cox 模型
16．4．2 Cox w/Time-Dep Cov 过程作说明
17 章 聚类、判别与决策树分析
17．1 概述
17．1．1 聚类分析基础知识
17．1．2 判别分析基础知识
17．1．3 SPSS 聚类和判别分析模块
17．2 聚类分析
17．2．1 二阶段聚类
17．2．2 K 中心聚类
17．2．3 层次聚类
17．3 判别分析
17．4 决策树分析
17．4．1 基本原理
17．4．2 决策树
17．4．3 作提示
17．4．4 结果解释
18 章 主成分分析与因子分析
18．1 主成分分析
18．1．1 概述
18．1．2 实例与作
18．2 因子分析
18．2．1 概述
18．2．2 实例与作
18．3 主成分分析与因子分析的联系及区别
19 章 多因素方差分析
19．1 随区组设计及其方差分析
19．1．1 概述
19．1．2 实例与作
19．2 析因设计及其方差分析
19．2．1 概述
19．2．2 实例与作
19．3 嵌套设计及其方差分析
19．3．1 概述
19．3．2 实例与作
19．4 交设计及其方差分析
19．4．1 概述
19．4．2 实例与作
20 章 重复测量与混合效应模型
20．1 重复测量方差分析
20．1．1 分层随抽样重复测量数据
20．1．2 重复测量设计临床试验数据
20．2 线性混合效应模型
20．2．1 分层随抽样调查数据的混合效应模型分析
20．2．2 重复测量数据的混合效应模型分析
21 章 多变量方差分析
21．1 单因素设计资料的多元方差分析
21．1．1 单样本分析
21．1．2 两样本单因素设计资料
21．2 多因素资料的多元方差分析
21．2．1 两因素设计
21．2．2 配对设计资料的多元方差分析
21．2．3 重复测量设计资料的多元方差分析
21．3 典型相关分析
22 章 广义线性模型
22．1 概述
22．1．1 模型的组成
22．1．2 常见的几种广义线性模型
22．1．3 广义线性模型的三种估计方程及参数估计
22．1．4 模型诊断
22．2 logistic 回归
22．3 Poisson 对数线性模型
23 章 广义估计方程
23．1 概述
23．1．1 广义估计方程的基本理论
23．1．2 作业相关矩阵
23．1．3 广义估计方程的应用
23．2 实例与作
23．2．1 数据的一般情况
23．2．2 SPSS 作提示与选项说明
23．2．3 SPSS 输出结果及其解释
24 章 对应分析与结合分析
24．1 对应分析
24．1．1 方介绍
24．1．2 SPSS 作选项说明
24．1．3 实例分析
24．1．4 多重对应分析
24．2 结合分析
24．2．1 方介绍
24．2．2 SPSS 作选项说明
24．2．3 实例分析
25 章 信度分析
25．1 重复测量与分半信度
25．1．1 方介绍
25．1．2 实例与作
25．2 Cronbach α 系数
25．2．1 方介绍
25．2．2 SPSS 作选项说明
25．2．3 实例描述
25．3 Kappa 系数
25．3．1 方介绍
25．3．2 实例描述
25．3．3 作选项说明
25．3．4 结果解释
25．4 Kendall 和谐系数
25．4．1 方介绍
25．4．2 实例描述
25．4．3 SPSS 作选项说明
25．4．4 主要结果
26 章 时间序列分析
26．1 概述
26．1．1 时间序列数据及其分析方
26．1．2 时间序列分析的模型、公和记号
26．1．3 SPSS 时间序列分析能
26．2 时间序列数据的预处理
26．2．1 定义期变量
26．2．2 创建时间序列
26．2．3 填补缺失数据
26．3 指数滑
26．3．1 指数滑的原理
26．3．2 指数滑的作
26．4 ARIMA 模型
26．4．1 概述
26．4．2 ARIMA 模型识别、建模和模型价、预测
26．4．3 带有季节因子的ARIMA 模型
26．5 季节性结构分量模型
26．5．1 概述
26．5．2 分析实例
27 章 经模型
27．1 概述
27．1．1 模型的组成
27．1．2 经的数据样本
27．1．3 经的种类
27．2 多层感知器经模型
27．2．1 概述
27．2．2 实例与作
27．3 径向基函数经模型
27．3．1 概述
27．3．2 实例与作
附录A SPSS 函数
附录B SPSS 统计分析程序简介
附录C 统计分析方路径图
参考文献
作者介绍
宇传华，主要著作出版情况：《Excel与数据分析》2002年9出版2003年6重印，可观。《Excel统计分析与脑实验》2008年00册《SPSS与统计分析》印数7000册。