菜鸟学SPSS数据分析

《菜鸟学SPSS数据分析》深入浅出地介绍了SPSS 24.0的基本操作和数据分析方法。

本书共有12章，主要分为两大部分：

第一部分为SPSS与数据分析基础知识（第1~5章），主要介绍SPSS界面功能、SPSS与数据分析、数据的管理、报表的生成、图形的生成；

第二部分为数据分析方法（第6~12章），主要介绍描述性分析、假设检验、参数检验、非参数检验、卡方检验、方差分析、相关分析。

《菜鸟学SPSS数据分析》内容不仅涵盖统计分析理论知识，而且在每一种统计分析方法中都结合了实际案例、完整的操作步骤、结果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面图详细阐述，产生的结果都配有界面图和文字的完整解读，简单易懂、清晰全面，十分适合初学者阅读。

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涵盖数据分析基础知识，60个生活实例带你轻松学SPSS数据分析

每一个案例都有详细的阐述，每一个结果都有完整的解读

前言

SPSS数据分析的利器

哈佛大学社会学教授加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论是学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据时代来临，对数据分析技能的要求越来越高。作为一款功能强大、方便易用的数据分析软件，SPSS广受数据分析爱好者和从业者的欢迎，所有的功能都以对话框选项的形式呈现，界面统一、规范，用户只要掌握一定的Windows操作技能，通晓一定的统计分析原理，就可以使用该软件。随着版本的升级，SPSS的功能愈发强大，被广泛应用于诸多行业及学术研究中。

本书的作者均来自SPSS学堂（微信公众号），最初通过微信公众号发布文章得到了诸多粉丝的关注，恰逢出版社的邀约，学堂将推文重新汇编整理成书。SPSS学堂一直致力于为数据分析爱好者带来高质量的文章，希望通过对本书的学习，各位读者都能对SPSS的基本操作有着更加深刻的认识，能熟练掌握并运用于实际的研究或工作中。

本书内容及服务

本书适合于想系统学习SPSS软件却不知如何着手的读者朋友们。

本书的内容循序渐进，重在对基础性的操作进行讲解，从理论到思路，每一节都配有案例，每一部分都有细致的讲解，力求使读者（尤其是初学者）能更好地理解、运用SPSS。SPSS学堂提供售后服务，若有不理解之处，可以关注微信公众号进行留言，我们会对大家的疑问进行解答。当然，除本书的内容外，我们的公众号还有其他精品文章，欢迎关注。另外，本书还有SPSS社群供各位读者讨论和交流，希望大家加入。

对于本书的阅读有如下建议：

若时间充裕，请从头到尾精读一遍，尤其是案例需要实际动手去操作练习；

若时间不充裕，可就自己急切想要知道的内容有针对性地查阅目录，根据需求到相应的章节重点研读。

本书作者

本书由SPSS学堂的多位作者共同编写，其中，蒋胡英参与编写了1.3、2.1、3.5、3.10、3.15、3.16、5.3、6.2、7.2、9.3、10.1、11.2、12.1、12.3章节；郭佳桦参与编写了1.2、3.1、3.3、3.8、3.13、5.1、5.7、6.3、9.4、9.5、9.8、10.4、11.6章节；但婉欣参与编写了1.4、3.4、3.9、3.14、5.2、5.4、6.1、7.3、9.2、9.9、11.1、11.3、12.2章节；陈联参与编写了1.5、2.2、3.6、3.12、4.1、4.2、5.5、6.4、9.6、10.2、10.3、11.4、12.4章节；李玉星参与编写了1.1、3.2、3.7、3.11、4.3、5.6、8.1、8.2、8.3、9.1、9.7、11.5章节；7.1 节由李玉星、蒋胡英、陈联共同编写。

需要特别说明的是，一本书的编写需要投入大量的时间与精力，各位作者在编写时尽可能地保持正确与严谨，但也难免会存在疏漏之处，还请各位专家和广大读者不吝赐教。

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第1章 SPSS与数据分析1
1．1 数据分析思路概述1
1．1．1 数据分析的一般思路1
1．1．2 使用SPSS进行数据分析的优势2
1．2 明确数据分析目的2
1．2．1 为什么要明确数据分析目的3
1．2．2 如何明确数据分析目的3
1．2．3 明确数据分析目的需要注意什么3
1．3 数据采集4
1．3．1 采集方法4
1．3．2 采集流程4
1．4 数据分析5
1．4．1 数据的预处理5
1．4．2 数据的描述统计6
1．4．3 数据的推论统计6
1．5 撰写SPSS报告8
1．5．1 撰写报告的逻辑思路8
1．5．2 撰写报告的注意事项9

第2章 SPSS界面功能介绍10
2．1 SPSS基本界面介绍10
2．1．1 数据编辑窗口10
2．1．2 数据视图11
2．1．3 变量视图12
2．1．4 结果输出窗口12
2．2 常用参数设置13
2．2．1 “常规”选项卡13
2．2．2 “语言”选项卡14
2．2．3 “查看器”选项卡14
2．2．4 “数据”选项卡15
2．2．5 “货币”选项卡16
2．2．6 “输出”选项卡17
2．2．7 “图表”选项卡17
2．2．8 “透视表”选项卡18
2．2．9 “文件位置”选项卡18
2．2．10 “脚本”选项卡19
2．2．11 “多重插补”选项卡20
2．2．12 “语法编辑器”选项卡20

第3章 数据的管理22
3．1 数据的录入与保存22
3．1．1 定义变量22
3．1．2 录入数据26
3．1．3 保存数据27
3．2 其他格式数据的导入27
3．2．1 Excel数据的导入28
3．2．2 文本数据的导入30
3．3 数据的重构34
3．3．1 数据结构34
3．3．2 数据重构（横向结构→纵向结构）35
3．3．3 数据重构（纵向结构→横向结构）39
3．4 数据的合并41
3．4．1 添加个案（纵向合并）42
3．4．2 添加变量（横向合并）44
3．5 标识重复个案47
3．5．1 为何要标识重复个案47
3．5．2 “双十一”交易明细分析：删除重复数据48
3．6 数据的拆分50
3．6．1 拆分文件（比较组）51
3．6．2 拆分文件（按组来组织输出）53
3．7 数据的筛选53
3．7．1 数据筛选概述53
3．7．2 收入与生活满意度分析：数据的筛选54
3．8 数据的加权56
3．8．1 什么是加权56
3．8．2 “春节回家吗？”分析：数据的加权56
3．8．3 为什么要加权57
3．8．4 总结59
3．9 数据的汇总59
3．9．1 化学成绩分析：简单数据汇总59
3．9．2 化学成绩分析：多重数据汇总61
3．10 新变量的生成63
3．10．1 课程成绩分析：生成新变量64
3．10．2 “如果”按钮65
3．11 个案中值的计数67
3．11．1 满意度分析：统计个案中值67
3．11．2 拓展知识70
3．12 对变量重新赋值71
3．12．1 信用评分分析：重新编码为不同变量71
3．12．2 职工奖金分析：重新编码为相同的变量73
3．13 可视化分段76
3．13．1 什么是可视分箱76
3．13．2 北京月度价格分析：可视分箱分组76
3．14 个案排秩80
3．14．1 化学成绩分析：利用个案排秩81
3．14．2 化学成绩分析：利用自动重新编码83
3．15 缺失值的处理84
3．15．1 人均消费性支出分析：替换缺失值85
3．15．2 删除缺失值86
3．16 数据的排序88
3．16．1 多变量的单向排序89
3．16．2 多变量的混合排序90

第4章 报表的生成93
4．1 交叉表93
4．1．1 交叉表概述93
4．1．2 制作交叉表93
4．2 定制表97
4．2．1 定制表概述97
4．2．2 定制表的各项功能97
4．3 定制表的实例操作101
4．3．1 问卷调查分析：制作定制表101
4．3．2 购物频次分析：制作定制表103

第5章 图形的生成106
5．1 图表构建器介绍106
5．1．1 如何使用“图表构建器”106
5．1．2 使用图表构建器总结108
5．2 直方图109
5．2．1 利用“图表构建器”绘制直方图109
5．2．2 利用“直方图”菜单绘制直方图110
5．3 折线图113
5．3．1 利用“旧对话框”绘制折线图113
5．3．2 利用“图表构建器”绘制折线图115
5．4 饼图117
5．4．1 利用“图表构建器”绘制饼图117
5．4．2 利用“饼图”菜单绘制饼图119
5．5 条形图120
5．5．1 利用“旧对话框”绘制条形图120
5．5．2 利用“图表构建器”绘制条形图123
5．6 箱图125
5．6．1 利用“图表构建器”绘制箱图125
5．6．2 利用“旧对话框”绘制箱图127
5．6．3 利用“描述统计”制作箱图128
5．7 散点图130
5．7．1 简单散点图130
5．7．2 矩阵散点图132
5．7．3 重叠散点图133
5．7．4 三维散点图135

第6章 描述性分析137
6．1 描述统计与变量分布形态137
6．1．1 集中趋势137
6．1．2 离散趋势138
6．1．3 分布形态140
6．2 频率分析141
6．2．1 分类变量的频率分析142
6．2．2 连续变量的频率分析144
6．3 描述统计145
6．3．1 描述统计概述145
6．3．2 考生信息分析：描述统计145
6．4 探索性分析148
6．4．1 身高、体重分析：探索性分析148
6．4．2 结果解读151

第7章 假设检验155
7．1 假设检验概述155
7．1．1 假设检验的基本思想155
7．1．2 假设检验的四大步骤155
7．1．3 假设检验的意义156
7．1．4 单尾检验和双尾检验156
7．1．5 假设检验需要注意的问题157
7．2 Z分布与t分布158
7．2．1 Z分布158
7．2．2 t分布159
7．2．3 Z分布与t分布的关系160
7．3 第一类错误和第二类错误160
7．3．1 判断假设检验的四种情况161
7．3．2 婴儿奶粉市场投放分析：第一类错误和第二类错误161
7．3．3 如何控制两类错误162

第8章 参数检验――t检验163
8．1 单样本t检验163
8．1．1 概述163
8．1．2 初中生体重分析：单样本t检验163
8．2 独立样本t检验165
8．2．1 适用条件及假设检验165
8．2．2 健株与病株差异性分析：独立样本t检验166
8．3 成对样本t检验170
8．3．1 概述171
8．3．2 检测血磷值分析：成对样本t检验171

第9章 非参数检验174
9．1 非参数检验综述174
9．1．1 基本概念174
9．1．2 单样本的非参数检验174
9．1．3 两个独立样本的非参数检验175
9．1．4 多个独立样本的非参数检验176
9．1．5 两配对样本的非参数检验177
9．1．6 多配对样本的非参数检验177
9．2 游程检验178
9．2．1 游程检验概述178
9．2．2 消费额数据分析：游程检验179
9．3 单样本K-S检验181
9．3．1 单样本K-S检验概述181
9．3．2 耗油量数据分析：单样本K-S检验182
9．4 二项分布检验184
9．4．1 二项分布检验概述184
9．4．2 检验答题正确率分析：二项分布检验184
9．5 两个独立样本的非参数检验185
9．5．1 概述185
9．5．2 不同工艺类型产品的使用寿命数据分析：曼-惠特尼U检验、
K-S检验、游程检验及极端反应检验186
9．6 多个独立样本的非参数检验189
9．6．1 检验方法189
9．6．2 股票收益率对比分析：Kruskal-Wallis H检验、中位数检验及Jonckheere-Terpstra检验189
9．7 两个相关样本的非参数检验191
9．7．1 概述191
9．7．2 患者血磷值差异分析：Wilcoxon符号秩检验及符号检验191
9．8 多个相关样本的非参数检验193
9．8．1 概述193
9．8．2 产品销售额差异分析：Friedman检验及Kendall W检验193
9．9 非参数检验与参数检验的比较195
9．9．1 非参数检验与参数检验的区别195
9．9．2 非参数检验与参数检验的优缺点195
9．9．3 非参数检验与参数检验的分类195

第10章 卡方检验196
10．1 卡方检验综述196
10．1．1 卡方检验原理196
10．1．2 数字偏好分析：卡方检验196
10．2 拟合优度检验199
10．2．1 概述199
10．2．2 专业学科分布比例分析：拟合优度检验199
10．3 独立性检验201
10．3．1 独立性检验的适用条件201
10．3．2 学历与消费水平分析：独立性检验202
10．4 一致性检验204
10．4．1 概述204
10．4．2 评价结果分析：一致性检验204

第11章 方差分析208
11．1 单因素完全随机方差分析208
11．1．1 F检验208
11．1．2 前提条件209
11．1．3 媒体推广效果分析：单因素完全随机方差分析210
11．2 单因素重复测量方差分析214
11．2．1 F检验214
11．2．2 重复测量设计的优缺点215
11．2．3 前提条件215
11．2．4 满意度指标分析：单因素重复测量方差分析215
11．3 两因素完全随机方差分析221
11．3．1 分析思路221
11．3．2 假设检验222
11．3．3 阅读速度影响因素分析：两因素完全随机方差分析222
11．4 两因素重复测量方差分析228
11．4．1 两因素重复测量方差分析概述228
11．4．2 命题反应分析：两因素重复测量方差分析228
11．5 单因素多元方差分析231
11．5．1 分析思路232
11．5．2 身高和体重数据分析：单因素多元方差分析232
11．6 两因素多元方差分析238
11．6．1 两因素多元方差分析概述238
11．6．2 大学生支出情况分析：两因素多元方差分析238

第12章 相关分析243
12．1 皮尔逊相关分析243
12．1．1 理论概述243
12．1．2 影响超市销售的因素分析：皮尔逊相关分析244
12．2 肯德尔等级相关分析247
12．2．1 肯德尔相关系数247
12．2．2 大学排名数据分析：肯德尔等级相关分析247
12．3 斯皮尔曼等级相关分析249
12．3．1 斯皮尔曼等级相关系数249
12．3．2 知名度和服务质量相关性分析：斯皮尔曼等级相关分析250
12．4 偏相关分析251
12．4．1 理论概述251
12．4．2 投资额与收益率的相关性分析：偏相关分析251
参考文献254