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第1章 SPSS Statistics 24.0概况 1

1.1 SPSS Statistics 24.0概述 1

1.1.1 SPSS概况 1

1.1.2 SPSS Statistics 24.0特点 2

1.1.3 SPSS Statistics 24.0新增功能 3

1.1.4 SPSS Statistics 24.0包含模块 4

1.2 SPSS Statistics 24.0的安装、卸载及环境要求 6

1.2.1 SPSS Statistics 24.0的安装与卸载 6

1.2.2 SPSS Statistics 24.0的环境要求 11

1.3 SPSS Statistics 24.0相关设置 11

1.3.1 常规功能设置 11

1.3.2 语言功能设置 12

1.3.3 查看功能设置 12

1.3.4 设置有关数据的参数 14

1.3.5 货币设置 15

1.3.6 设置输出标签的参数 16

1.3.7 设置图表的参数 17

1.3.8 透视表设置 19

1.3.9 设置文件位置的参数 20

1.3.10 设置脚本的参数 21

1.3.11 设置多重插补 22

1.3.12 设置语法编辑器窗口的参数 22

1.4 小结 24

思考题 24

参考文献 24

第2章 商务数据文件的建立与管理 25

2.1 商务数据 25

2.1.1 商务数据概述 25

2.1.2 商务数据的计量尺度 27

2.2 变量的设置及操作 28

2.2.1 变量名 28

2.2.2 变量类型的定义及操作 28

2.2.3 变量标签 32

2.2.4 变量缺失值 34

2.3 数据文件的编辑 34

2.3.1 数据的收集 34

2.3.2 SPSS数据编辑功能 36

2.3.3 数据的录入与导入 38

2.3.4 数据文件的打开与保存 41

2.4 数据文件的基本管理 42

2.4.1 SPSS数据的定位 42

2.4.2 数据的插入与删除 43

2.4.3 数据的剪切、复制和粘贴 45

2.4.4 数据排序 46

2.4.5 数据文件的转置 46

2.4.6 数据文件的拆分与合并 47

2.4.7 其他操作 50

2.5 小结 50

思考题 51

参考文献 51

第3章 数据预处理与基本统计分析 52

3.1 数据预处理 52

3.1.1 数据排序 52

3.1.2 数据选取 52

3.1.3 数据汇总 55

3.2 基本统计量与统计分析 57

3.2.1 基本统计量 57

3.2.2 基本统计分析及步骤 59

3.3 案例分析 73

3.3.1 频数分析案例演示 73

3.3.2 描述分析案例演示 76

3.3.3 探索性分析案例演示 77

3.3.4 交叉表分析案例演示 81

3.3.5 比率分析案例演示 84

3.4 小结 84

思考题 85

参考文献 85

第4章 假设检验 86

4.1 假设检验概述 86

4.2 参数检验 87

4.2.1 平均值分析过程 88

4.2.2 单样本T检验 89

4.2.3 独立样本T检验 90

4.2.4 成对样本T检验 92

4.3 非参数检验 92

4.3.1 卡方检验 93

4.3.2 二项分布检验 94

4.3.3 游程检验 95

4.3.4 单样本K-S检验 96

4.3.5 独立样本检验 98

4.3.6 相关样本检验 101

4.4 案例分析 104

4.4.1 参数检验案例分析 104

4.4.2 非参数检验案例分析 107

4.5 小结 113

思考题 113

参考文献 113

第5章 方差分析 115

5.1 方差分析概述 115

5.2 单因素方差分析 116

5.2.1 单因素方差分析概述 116

5.2.2 单因素方差分析的SPSS操作 117

5.3 多因素方差分析 120

5.3.1 多因素分析方差分析概述 120

5.3.2 多因素方差分析的SPSS操作 121

5.4 案例分析 124

5.4.1 单因素方差分析案例 124

5.4.2 多因素方差分析案例 127

5.5 小结 130

思考题 130

参考文献 131

第6章 相关分析 132

6.1 相关分析概念 132

6.1.1 相关分析概述 132

6.1.2 相关系数计算 134

6.1.3 双变量相关分析的操作 136

6.2 偏相关分析 137

6.2.1 偏相关分析概述 137

6.2.2 偏相关分析的操作 139

6.3 距离分析 139

6.3.1 距离分析概述 140

6.3.2 距离分析的操作 141

6.4 案例分析 144

6.4.1 双变量相关分析案例 144

6.4.2 偏相关分析案例 145

6.4.3 距离分析案例 148

6.5 小结 149

思考题 150

参考文献 150

第7章 回归分析 152

7.1 线性回归 152

7.1.1 线性回归分析的原理 152

7.1.2 线性回归模型 152

7.1.3 线性回归的SPSS操作 153

7.2 非线性回归 157

7.2.1 非线性回归的原理 157

7.2.2 非线性回归模型 158

7.2.3 非线性回归的SPSS操作 159

7.3 Logistic回归 162

7.3.1 二项Logistic回归 163

7.3.2 多分变量Logistic回归 167

7.3.3 有序变量Logistic回归 170

7.4 案例分析 174

7.4.1 线性回归案例分析 174

7.4.2 非线性回归案例分析 177

7.4.3 Logistic回归案例分析 179

7.5 小结 180

思考题 180

参考文献 180

第8章 时间序列分析 181

8.1 时间序列概述 181

8.1.1 时间序列的组成部分 181

8.1.2 时间序列的数学模型 182

8.1.3 时间序列的分析步骤 183

8.1.4 SPSS时间序列分析功能 183

8.2 时间序列数据的预处理 191

8.2.1 缺失值替换 191

8.2.2 定义时间变量 192

8.2.3 时间序列的平稳化 192

8.3 指数平滑模型过程 193

8.3.1 指数平滑的基本原理 193

8.3.2 指数平滑模型的参数设置 195

8.4 ARIMA模型 196

8.4.1 ARIMA模型的基本原理 196

8.4.2 ARIMA模型的参数设置 199

8.5 季节分解模型过程 201

8.5.1 季节分解的基本原理 201

8.5.2 季节分解模型的参数设置 202

8.6 案例分析 203

8.6.1 指数平滑模型案例分析 203

8.6.2 季节分解模型案例分析 205

8.6.3 ARIMA模型案例分析 209

8.7 小结 212

思考题 212

参考文献 212

第9章 主成分分析 213

9.1 主成分分析概述 213

9.1.1 主成分分析的基本思想 213

9.1.2 主成分分析的基本原理 214

9.1.3 主成分分析的几何意义 214

9.2 主成分的推导及性质 215

9.2.1 总体主成分及其性质 215

9.2.2 样本主成分及其性质 219

9.3 主成分分析的基本步骤 220

9.4 主成分分析的SPSS操作 221

9.5 案例分析 225

9.6 小结 228

思考题 229

参考文献 230

第10章 因子分析 231

10.1 因子分析概述 231

10.1.1 因子分析概念和原理 231

10.1.2 因子分析基本步骤 233

10.2 因子分析的SPSS操作 235

10.3 案例分析 239

10.4 小结 245

思考题 245

参考文献 246

第11章 聚类分析 248

11.1 聚类分析概述 248

11.1.1 聚类分析简介 248

11.1.2 数据结构及数据标准化 249

11.1.3 相似性度量 250

11.2 系统聚类 252

11.2.1 系统聚类基本思想 252

11.2.2 系统聚类常用方法 252

11.2.3 系统聚类分析步骤 254

11.3 K-means聚类 255

11.3.1 K-means聚类基本思想 255

11.3.2 算法分析过程 255

11.3.3 K-means算法优缺点分析 256

11.4 聚类分析的SPSS操作 257

11.4.1 系统聚类法操作步骤 257

11.4.2 K-means聚类法操作步骤 260

11.5 案例分析 262

11.6 小结 265

思考题 266

参考文献 267

第12章 判别分析 268

12.1 判别分析概述 268

12.1.1 判别分析基本原理 268

12.1.2 常用判别分析方法 269

12.1.3 判别分析基本步骤 274

12.2 判别分析的SPSS操作 274

12.3 案例分析 281

12.4 小结 287

思考题 287

参考文献 287

第13章 对应分析 288

13.1 对应分析概述 288

13.1.1 对应分析基本思想 288

13.1.2 列联表及列联表分析 289

13.1.3 对应分析基本理论 292

13.1.4 对应分析的步骤 297

13.2 对应分析的SPSS操作 298

13.2.1 简单对应分析的SPSS操作 298

13.2.2 多重对应分析的SPSS步骤 302

13.3 案例分析 308

13.4 小结 313

思考题 313

参考文献 314

第14章 典型相关分析 315

14.1 典型相关分析基本理论 315

14.1.1 典型相关分析的概念 315

14.1.2 总体典型相关分析 316

14.1.3 样本典型相关分析 320

14.1.4 典型相关系数的显著性检验 321

14.2 典型相关分析的SPSS操作 322

14.3 案例分析 324

14.4 小结 326

思考题 327

参考文献 327

第15章 对数线性模型 328

15.1 对数线性模型概述 328

15.1.1 对数线性模型的基本概念 328

15.1.2 对数线性模型理论与方法 329

15.2 对数线性模型的SPSS操作步骤 331

15.2.1 模型选择对数线性分析 331

15.2.2 常规对数线性分析 333

15.2.3 Logit对数线性分析 336

15.3 案例分析 336

15.4 小结 341

思考题 341

参考文献 342

第16章 神经网络 343

16.1 神经网络概述 343

16.1.1 神经网络历史及现状 343

16.1.2 神经网络特征与功能 344

16.1.3 神经网络模型 345

16.2 SPSS神经网络模型的设置 347

16.2.1 多层感知器（MLP）的设置 347

16.2.2 径向基函数（RBF）的设置 353

16.3 案例分析 355

16.4 小结 363

思考题 363

参考文献 363

第17章 数据可视化 364

17.1 数据可视化概述 364

17.2 SPSS 24.0可视化工具 364

17.3 可视化案例分析 374

17.4 小结 377

思考题 377

参考文献 378

第18章 SPSS Modeler简介 379

18.1 SPSS Modeler介绍 379

18.2 SPSS Modeler特点 380

18.3 SPSS Modeler功能 383

18.4 SPSS Modeler数据挖掘流程 388

18.5 小结 392

思考题 392

参考文献 392

第19章 SPSS其他产品系列简介 393

19.1 SPSS Collaboration and Deployment Services简介 393

19.2 SPSS Data Collection简介 396

19.3 SPSS Decision Management简介 398

19.4 SPSS Analytic Server简介 400

19.5 小结 408

思考题 409

参考文献 409

第20章 SPSS 25.0简介 410

20.1 SPSS 25.0的版本与功能 410

20.2 SPSS 25.0的新增功能 412

20.3 小结 415

思考题 415

参考文献 415

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