目 錄

第一部分 SPSS統(tǒng)計(jì)學(xué)入門篇
第1章 SPSS入門 2
1.1 SPSS簡(jiǎn)介 2
1.2 SPSS安裝要求、啟動(dòng)與關(guān)閉 3
1.2.1 SPSS安裝要求 3
1.2.2 SPSS啟動(dòng)與關(guān)閉 3
1.2.3 SPSS軟件常用窗口 5
1.3 SPSS選項(xiàng)設(shè)置 7
1.3.1 常規(guī)選項(xiàng)卡 7
1.3.2 語(yǔ)言選項(xiàng)卡 8
1.3.3 查看器選項(xiàng)卡 8
1.3.4 數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡 9
1.3.5 輸出選項(xiàng)卡 10
1.3.6 圖表選項(xiàng)卡 11
1.4 SPSS界面設(shè)置 12
1.4.1 狀態(tài)欄設(shè)置 12
1.4.2 網(wǎng)格線設(shè)置 12
1.4.3 菜單設(shè)置 13
1.4.4 字體設(shè)置 14
1.5 數(shù)據(jù)編輯器的基本操作 14
1.5.1 數(shù)據(jù)編輯器的變量視圖操作 15
1.5.2 數(shù)據(jù)編輯器的數(shù)據(jù)視圖操作 18
1.6 本章習(xí)題 20
第2章 數(shù)據(jù)加工處理 21
2.1 變量和樣本觀測(cè)值基本操作 21
2.1.1 變量和觀測(cè)值的移動(dòng)、復(fù)制與刪除 21
2.1.2 在現(xiàn)有數(shù)據(jù)文件中增加新的變量 22
2.1.3 在現(xiàn)有數(shù)據(jù)文件中增加新的樣本觀測(cè)值 22
2.2 根據(jù)現(xiàn)有的變量建立新變量 23
2.2.1 通過(guò)變量計(jì)算生成新變量 23
2.2.2 通過(guò)對(duì)樣本觀測(cè)值計(jì)數(shù)生成新的變量 25
2.2.3 量表得分或分類變量重新編碼操作 28
2.2.4 連續(xù)變量編碼為分類變量 32
2.2.5 生成虛擬變量 36
2.3 數(shù)據(jù)讀取 36
2.3.1 SPSS數(shù)據(jù)文件的打開(kāi)與保存 36
2.3.2 SPSS支持的其他格式的數(shù)據(jù)文件 37
2.3.3 讀取Stata數(shù)據(jù)文件 38
2.3.4 讀取Excel數(shù)據(jù)文件 39
2.3.5 讀取文本數(shù)據(jù)文件 41
2.4 數(shù)據(jù)查找 45
2.4.1 按照觀測(cè)值序號(hào)查找單元格 45
2.4.2 按照變量值查找數(shù)據(jù) 45
2.5 數(shù)據(jù)行列轉(zhuǎn)置 46
2.6 數(shù)據(jù)排序 47
2.6.1 對(duì)數(shù)據(jù)按照變量進(jìn)行排序 47
2.6.2 對(duì)數(shù)據(jù)按照樣本觀測(cè)值進(jìn)行排序 48
2.7 數(shù)據(jù)加權(quán)處理 49
2.8 數(shù)據(jù)合并 50
2.8.1 按照樣本觀測(cè)值合并數(shù)據(jù)文件 50
2.8.2 按照變量合并數(shù)據(jù)文件 52
2.9 數(shù)據(jù)分解 55
2.10 數(shù)據(jù)匯總 57
2.11 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組 59
2.11.1 由變量組到樣本觀測(cè)值組的重組 59
2.11.2 由樣本觀測(cè)值組到變量組的重組 62
2.12 數(shù)據(jù)缺失值處理 64
2.13 本章習(xí)題 66
第3章 統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí) 67
3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)常用的基本概念 67
3.1.1 總體、樣本與統(tǒng)計(jì)推斷 67
3.1.2 頻率與概率 68
3.1.3 條件概率、獨(dú)立事件與全概率公式 68
3.1.4 概率函數(shù)與概率密度函數(shù) 69
3.2 概率分布 69
3.2.1 離散型概率分布 69
3.2.2 連續(xù)型概率分布 70
3.3 統(tǒng)計(jì)量 73
3.3.1 集中趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量 74
3.3.2 離散趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量 75
3.3.3 分布趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量 76
3.4 大數(shù)定律與中心極限定理 77
3.4.1 大數(shù)定律 77
3.4.2 中心極限定理 77
3.5 參數(shù)估計(jì) 78
3.5.1 點(diǎn)估計(jì) 78
3.5.2 區(qū)間估計(jì) 79
3.5.3 參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性、有效性以及一致性 80
3.6 假設(shè)檢驗(yàn) 80
3.6.1 假設(shè)檢驗(yàn)概述 81
3.6.2 T檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)和F檢驗(yàn) 82
3.6.3 參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn) 84
3.6.4 模型設(shè)定檢驗(yàn) 85
3.7 本章習(xí)題 85
第二部分 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)案例應(yīng)用
第4章 統(tǒng)計(jì)圖形繪制 88
4.1 3種典型的圖形繪制方法 89
4.1.1 圖表構(gòu)建器 89
4.1.2 圖形畫(huà)板模板選擇器 92
4.1.3 舊對(duì)話框 94
4.2 條形圖：繪制世界部分地區(qū)不同年齡區(qū)間人口占比條形圖 97
4.2.1 條形圖的類型 97
4.2.2 簡(jiǎn)單條形圖 98
4.2.3 分類條形圖 101
4.2.4 分段條形圖 102
4.3 直方圖：繪制晨鳴紙業(yè)A股每日收盤(pán)價(jià)直方圖 103
4.4 箱圖：繪制陜西、浙江、江蘇、福建四個(gè)省份星級(jí)酒店?duì)I業(yè)額箱圖 104
4.4.1 箱圖的類型 105
4.4.2 簡(jiǎn)單箱圖 105
4.4.3 簇狀箱圖 106
4.5 散點(diǎn)圖：繪制美國(guó)制造業(yè)PMI指數(shù)、中小企業(yè)樂(lè)觀指數(shù)、失業(yè)率散點(diǎn)圖 107
4.5.1 散點(diǎn)圖的類型 108
4.5.2 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖 108
4.5.3 重疊散點(diǎn)圖 109
4.5.4 矩陣散點(diǎn)圖 110
4.5.5 三維散點(diǎn)圖 111
4.6 折線圖：繪制中國(guó)沿海省市海洋生產(chǎn)總值折線圖 112
4.6.1 折線圖的類型 112
4.6.2 簡(jiǎn)單折線圖 112
4.6.3 多線折線圖 114
4.6.4 垂線折線圖 114
4.7 面積圖：繪制美國(guó)對(duì)外國(guó)買家出售住房的銷售額面積圖 116
4.7.1 面積圖的類型 116
4.7.2 簡(jiǎn)單面積圖 116
4.7.3 堆積面積圖 117
4.8 餅圖：分析主要國(guó)家和地區(qū)半導(dǎo)體銷售占比 118
4.9 誤差條形圖：繪制歐洲不同國(guó)家航空公司飛機(jī)利用率誤差條形圖 119
4.9.1 誤差條形圖的類型 120
4.9.2 簡(jiǎn)單誤差條形圖 120
4.9.3 簇狀誤差條形圖 121
4.10 雙軸線圖：繪制中國(guó)歷年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與GDP雙軸線圖 122
4.11 時(shí)間序列趨勢(shì)圖：分析中國(guó)網(wǎng)約車訂單總量、網(wǎng)約車公司經(jīng)營(yíng)許可量 124
4.11.1 時(shí)間序列趨勢(shì)圖 124
4.11.2 自相關(guān)序列圖和偏自相關(guān)序列圖 124
4.11.3 互相關(guān)序列圖 126
4.12 高低圖：繪制美的集團(tuán)A股股價(jià)高低圖 127
4.13 本章習(xí)題 127
第5章 描述統(tǒng)計(jì)分析 129
5.1 頻率分析 129
5.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 129
5.1.2 案例應(yīng)用分析汽車制造業(yè)上市公司盈利能力指標(biāo) 130
5.1.3 結(jié)果解讀 132
5.2 描述分析 134
5.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 134
5.2.2 案例應(yīng)用分析上海金交所黃金現(xiàn)貨收盤(pán)價(jià) 134
5.2.3 結(jié)果解讀 135
5.3 探索分析 136
5.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 136
5.3.2 案例應(yīng)用分析我國(guó)新能源汽車月度產(chǎn)量 136
5.3.3 結(jié)果解讀 139
5.4 交叉表分析 143
5.4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 143
5.4.2 案例應(yīng)用分析專用設(shè)備制造業(yè)上市公司ESG數(shù)據(jù) 143
5.4.3 結(jié)果解讀 147
5.5 本章習(xí)題 149
第6章 均值比較、T檢驗(yàn)、單因素方差分析 150
6.1 平均值分析 150
6.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 150
6.1.2 案例應(yīng)用分析中美等國(guó)家年平均光伏安裝量 150
6.1.3 結(jié)果解讀 152
6.2 單樣本T檢驗(yàn) 154
6.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 154
6.2.2 案例應(yīng)用分析中國(guó)有色市場(chǎng)1#銅的價(jià)格 154
6.2.3 結(jié)果解讀 155
6.3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 156
6.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 156
6.3.2 案例應(yīng)用分析不同類型國(guó)家的替代能源和核能占能耗總量的比重 156
6.3.3 結(jié)果解讀 158
6.4 成對(duì)樣本T檢驗(yàn) 158
6.4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 159
6.4.2 案例應(yīng)用分析辦公電腦通過(guò)軟件優(yōu)化開(kāi)機(jī)時(shí)間的效果 159
6.4.3 結(jié)果解讀 159
6.5 單因素ANOVA檢驗(yàn) 160
6.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 160
6.5.2 案例應(yīng)用分析部分歐洲國(guó)家外匯儲(chǔ)備量 160
6.5.3 結(jié)果解讀 163
6.6 本章習(xí)題 165
第7章 非參數(shù)檢驗(yàn) 167
7.1 卡方檢驗(yàn) 167
7.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 167
7.1.2 案例應(yīng)用分析工商銀行A股每日漲跌幅數(shù)據(jù) 168
7.1.3 結(jié)果解讀 170
7.2 二項(xiàng)檢驗(yàn) 171
7.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 171
7.2.2 案例應(yīng)用分析某地區(qū)新生兒性別差異 171
7.2.3 結(jié)果解讀 172
7.3 單樣本K-S檢驗(yàn) 172
7.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 173
7.3.2 案例應(yīng)用分析上海期貨交易所螺紋鋼期貨收盤(pán)價(jià) 173
7.3.3 結(jié)果解讀 174
7.4 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 174
7.4.1 正態(tài)性檢驗(yàn)回顧 174
7.4.2 案例應(yīng)用分析德國(guó)、荷蘭的年通貨膨脹率差異 175
7.4.3 結(jié)果解讀 176
7.5 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 177
7.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 177
7.5.2 案例應(yīng)用分析試驗(yàn)藥品服藥前后的效果 177
7.5.3 結(jié)果解讀 178
7.6 K個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 179
7.6.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 179
7.6.2 案例應(yīng)用分析中國(guó)、韓國(guó)、日本的失業(yè)率差異 179
7.6.3 結(jié)果解讀 181
7.7 K個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) 181
7.7.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 181
7.7.2 案例應(yīng)用分析主要城市日照時(shí)數(shù)差異 181
7.7.3 結(jié)果解讀 183
7.8 本章習(xí)題 183
第三部分 高級(jí)統(tǒng)計(jì)案例應(yīng)用
第8章 多因素方差分析與多因變量分析 186
8.1 多因素方差分析 186
8.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 186
8.1.2 案例應(yīng)用分析德國(guó)、法國(guó)、西班牙、意大利四個(gè)國(guó)家的住房擁擠率 187
8.1.3 結(jié)果解讀 194
8.2 多因變量分析 197
8.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 197
8.2.2 案例應(yīng)用分析我國(guó)部分省份地方政府債券收益率影響因素 197
8.2.3 結(jié)果解讀 201
8.3 本章習(xí)題 208
第9章 相關(guān)分析 209
9.1 雙變量相關(guān)分析 209
9.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 209
9.1.2 案例應(yīng)用分析國(guó)際原油價(jià)格和黃金價(jià)格的相關(guān)性 210
9.1.3 結(jié)果解讀 212
9.2 偏相關(guān)分析 213
9.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 213
9.2.2 案例應(yīng)用分析商業(yè)銀行公司存貸款增長(zhǎng)的相關(guān)性 213
9.2.3 結(jié)果解讀 215
9.3 本章習(xí)題 216
第10章 回歸分析 217
10.1 線性回歸分析 217
10.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 217
10.1.2 案例應(yīng)用分析歐元區(qū)20國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的影響因素 218
10.1.3 結(jié)果解讀 222
10.2 加權(quán)最小二乘回歸分析 227
10.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 227
10.2.2 案例應(yīng)用分析中等收入國(guó)家航空運(yùn)輸客運(yùn)量的影響因素 227
10.2.3 結(jié)果解讀 229
10.3 曲線估算回歸分析 230
10.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 230
10.3.2 案例應(yīng)用分析英國(guó)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)失業(yè)救濟(jì)率的影響 230
10.3.3 結(jié)果解讀 232
10.4 二元Logistic回歸分析 234
10.4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 235
10.4.2 案例應(yīng)用分析商業(yè)銀行公司客戶信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素 235
10.4.3 結(jié)果解讀 239
10.5 多元Logistic回歸分析 242
10.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 242
10.5.2 案例應(yīng)用分析血糖含量與年齡、糖攝入量、運(yùn)動(dòng)量的關(guān)系 243
10.5.3 結(jié)果解讀 246
10.6 有序回歸分析 249
10.6.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 249
10.6.2 案例應(yīng)用分析生產(chǎn)車間工人年度獎(jiǎng)金檔次 250
10.6.3 結(jié)果解讀 252
10.7 非線性回歸分析 253
10.7.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 253
10.7.2 案例應(yīng)用分析工作年限對(duì)績(jī)效年薪的影響 254
10.7.3 結(jié)果解讀 256
10.8 本章習(xí)題 257
第四部分 專業(yè)統(tǒng)計(jì)案例應(yīng)用
第11章 因子分析 260
11.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 260
11.2 案例應(yīng)用分析39家上市銀行風(fēng)險(xiǎn)與效益指標(biāo) 262
11.3 結(jié)果解讀 268
11.4 本章習(xí)題 275
第12章 信度分析 276
12.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 276
12.2 案例應(yīng)用分析自我效能感調(diào)查問(wèn)卷信度 277
12.3 結(jié)果解讀 280
12.4 本章習(xí)題 283
第13章 聚類分析 284
13.1 二階聚類分析 284
13.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 284
13.1.2 案例應(yīng)用分析私募基金業(yè)績(jī)表現(xiàn) 285
13.1.3 結(jié)果解讀 288
13.2 K均值聚類分析 289
13.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 289
13.2.2 案例應(yīng)用分析A股電氣機(jī)械和器材制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo) 289
13.2.3 結(jié)果解讀 292
13.3 系統(tǒng)聚類分析 294
13.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 294
13.3.2 案例應(yīng)用分析美股酒店及汽車旅館公司盈利能力 294
13.3.3 結(jié)果解讀 298
13.4 本章習(xí)題 301
第14章 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 302
14.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理 302
14.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 302
14.1.2 案例應(yīng)用分析甘肅省歷年降雨量月度數(shù)據(jù) 303
14.1.3 結(jié)果解讀 305
14.2 專家建模器 306
14.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 306
14.2.2 案例應(yīng)用分析日本東京部分零售商品價(jià)格走勢(shì) 307
14.2.3 結(jié)果解讀 314
14.3 指數(shù)平滑法、ARIMA模型 315
14.4 季節(jié)分解模型 317
14.4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 317
14.4.2 案例應(yīng)用分析德國(guó)歷年貿(mào)易差額月度數(shù)據(jù) 318
14.4.3 結(jié)果解讀 319
14.5 本章習(xí)題 320
第15章 生存分析 321
15.1 壽命表分析 321
15.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 322
15.1.2 案例應(yīng)用分析患者鍛煉強(qiáng)度與生存時(shí)間之間的關(guān)系 323
15.1.3 結(jié)果解讀 326
15.2 Kaplan-Meier分析 328
15.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 328
15.2.2 案例應(yīng)用分析藥物種類和劑量對(duì)生存時(shí)間的影響 328
15.2.3 結(jié)果解讀 331
15.3 Cox回歸分析 334
15.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 334
15.3.2 案例應(yīng)用分析年齡、吸煙、康復(fù)訓(xùn)練和住院時(shí)間對(duì)生存時(shí)間的影響 335
15.3.3 結(jié)果解讀 338
15.4 本章習(xí)題 340
第五部分 AI工具應(yīng)用
第16章 DeepSeek等AI工具的應(yīng)用 342
16.1 AI工具對(duì)學(xué)習(xí)SPSS統(tǒng)計(jì)分析的作用 342
16.2 SPSS統(tǒng)計(jì)分析AI提示實(shí)例 343
16.2.1 圖形繪制AI簡(jiǎn)單提示示例 343
16.2.2 線性回歸分析AI簡(jiǎn)單提示示例 344
16.2.3 二元Logistic回歸AI簡(jiǎn)單提示示例 345
16.2.4 因子分析AI系統(tǒng)提示示例 346
16.2.5 生存分析AI系統(tǒng)提示示例 347
16.2.6 AI提示應(yīng)用總結(jié) 348