SPSS实战与统计思维（新时代·技术新未来）

本书从统计学思维开始，由浅入深，全面系统地讲解了SPSS实战应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，涉及SPSS目前绝大部分的应用范畴。本书涵盖SPSS概述、数据管理、统计描述分析、基本统计分析的报表制作、t检验、方差分析、Logistic回归、中介效应与调节效应分析以及大量的专项统计方法。本书以案例式教学为特色，书中提供了大量的应用案例，供读者实战演练。
本书不仅适合有一定统计基础的人员阅读，也适合SPSS初学者。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头参考书。信息技术、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。

武松（松哥统计），安徽中医药大学副教授，中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学博士，世界中联临床科研统计学会理事，国家高级统计分析师，SPSS高级数据分析师，微信公众号精鼎统计（data973）创始人。擅长SPSS、SPSS-Modeler、SAS、Stata、Revman等多种统计软件，国内多家杂志统计专业审稿人员，目前主持课题8项，协作子课题11项，SPSS专著1部，有8部图书作为副主编，参与过“十一五”“十二五”“国家自然基金”“卫生部专项基金”等百余项课题数据分析。在国家刊物以第作者或通讯作者发表文章40余篇，其中SCI/Medline收录5篇，获得国家发明专利1项，获得上海市出入境检验检疫局科技兴检三等奖1项；近年致力于数据分析与挖掘技术的研究与推广，举办SPSS数据培训近百场，培训风格幽默风趣，化复杂难懂的统计于举例与比喻之中，是业界1受欢迎的SPSS统计讲师之一。主编的《SPSS统计分析大全》一书累计印刷15次，销量4万多册，雄踞多个图书销售网站统计软件类图书榜首。

第一篇 统计思维

第1章 核心统计概念 002

1.1 总体与样本（population and sample） 002

1.1.1 总体 002

1.1.2 样本 002

1.2 参数与统计量（parameter and statistics） 002

1.3 概率与频率（probability and frequency） 003

1.3.1 概率 003

1.3.2 频率 004

1.4 误差（error）004

1.5 同质与变异（homogeneity and variation） 006

1.5.1 同质 006

1.5.2 变异 006

1.6 随机化原则（random principle） 006

1.7 因素与水平（factor and level） 007

1.7.1 因素 007

1.7.2 水平 007

1.8 变量（variable） 007

1.8.1 计量变量 008

1.8.2 计数变量 008

1.8.3 等级变量 008



1.8.4 变量之间相互转换 008

第2章 常见统计设计 009

2.1 成组设计 009

2.2 配比设计 009

2.2.1 配对设计 010

2.2.2 配伍组设计 010

2.3 析因设计 010

2.4 重复测量设计 011

2.5 其他设计 012

第3章 统计思想 013

3.1 抽样的思想 013

3.2 总体推断思想 013

3.3 反证法思想 014

3.4 小概率思想 014

3.5 误差控制思想 015

第二篇 SPSS数据库构建与数据管理

第4章 SPSS简介与数据库构建 018

4.1 SPSS简介 018

4.2 SPSS 24.0安装 018

4.2.1 确定计算机系统 019

4.2.2 安装步骤 019

4.3 SPSS启动与退出 022

4.4 SPSS 24.0窗口简介 022

4.4.1 数据编辑窗口 022

4.4.2 变量编辑窗口 023

4.4.3 结果输出窗口 024



VII

目 录

4.5 SPSS数据库构建 024

4.5.1 间接法数据库构建 025

4.5.2 直接法数据库构建 027

4.5.3 数据编辑 029

4.6 SPSS分析过程三级窗口 030

4.6.1 一级窗口（数据窗口） 030

4.6.2 二级窗口（功能窗口） 031

4.6.3 三级窗口（参数窗口） 031

第5章 SPSS 24.0数据管理 032

5.1 文件、编辑、查看菜单介绍 032

5.1.1 文件（常用5个） 033

5.1.2 编辑（常用5个） 034

5.1.3 查看 035

5.2 10项常用数据管理功能 036

5.2.1 排序个案（sort cases）（☆） 036

5.2.2 转置文件（transpose） 037

5.2.3 合并文件（merge files） 039

5.2.4 拆分文件（split files） 043

5.2.5 选择个案（select cases）（☆）045

5.2.6 加权个案（weight cases）（☆） 049

5.2.7 计算变量（compute） 051

5.2.8 重新编码（recode） 051

5.2.9 自动重新编码 053

5.2.10 缺失值替换（replace missing value） 055

第三篇 初级统计说一说（描述性统计）

第6章 统计描述指标 058

6.1 计量变量 058



6.1.1 集中趋势 059

6.1.2 离散趋势 060

6.2 等级变量 062

6.3 计数变量 062

6.3.1 率（rate） 063

6.3.2 构成比（constituent ratio） 063

6.3.3 相对比（relative ratio） 063

第7章 统计表 064

7.1 统计表的结构 064

7.2 制表原则 065

7.3 统计表分类 066

7.4 SPSS定制专业统计表 066

7.5 SPSS统计结果展示方式 070

第8章 统计图 072

8.1 SPSS 24.0绘图功能简介 072

8.1.1 图表构建器简介 073

8.1.2 图形画板模板选择程序 077

8.2 条形图（Bar）079

8.2.1 统计图的结构 081

8.2.2 统计图的绘图原则 081

8.2.3 统计图形的选择 081

8.2.4 模块解读 082

8.2.5 统计图编辑 086

8.3 3-D条形图（3-D Bar） 088

8.4 线图（Line） 089

8.5 面积图（Area）091

8.5.1 简单面积图 091

8.5.2 堆积面积图 092

8.6 饼图（Pie） 093



8.7 高低图（High-Low Charts） 094

8.8 箱图（Boxplot） 096

8.9 误差条图（Error bar） 097

8.10 人口金字塔图（population Pyramid） 099

8.11 散点图（Scatter） 100

8.11.1 简单分布散点图 101

8.11.2 矩阵分布散点图 101

8.11.3 简单点图 102

8.11.4 重叠分布散点图 103

8.11.5 3-D分布散点图 103

8.12 直方图（Histogram） 104

第四篇 中级统计比一比（差异性分析）

第9章 t检验 108

9.1 基本思想与类型 108

9.2 单样本t检验 109

9.2.1 设计思想 109

9.2.2 案例实战 109

9.2.3 案例解析 109

9.2.4 实战步骤 110

9.2.5 结果解读 110

9.2.6 拓展理解 111

9.3 两独立样本t检验 111

9.3.1 设计思想 111

9.3.2 案例实战 112

9.3.3 案例解析 112

9.3.4 实战步骤 112

9.3.5 结果解读 113

9.3.6 拓展理解 114



9.4 配对样本t检验 114

9.4.1 设计思想 114

9.4.2 案例实战 115

9.4.3 案例解析 115

9.4.4 实战步骤 116

9.4.5 结果解读 116

9.4.6 拓展理解 117

9.5 t检验小结 118

第10章 方差分析 119

10.1 单因素设计方差分析 119

10.2 随机区组设计方差分析 124

10.3 析因设计方差分析 129

10.4 重复测量设计方差分析 135

10.5 协方差分析 159

10.6 交叉设计方差分析 163

10.7 拉丁方设计方差分析 165

10.8 嵌套设计方差分析 168

10.8.1 两因素嵌套 169

10.8.2 三因素嵌套 172

10.9 正交设计方差分析 177

10.10 裂区设计方差分析 181

第11章 卡方检验 185

11.1 成组四格表卡方 186

11.2 成组R×C表 189

11.3 成组R×C表效应指标比较 191

11.4 R×C表确切概率法 192

11.5 线性趋势卡方 193

11.6 配对设计方表 194



11.7 分层卡方 196

11.8 卡方分割 199

第12章 等级资料比较 201

12.1 R×C表（单向有序） 201

12.1.1 列有序 201

12.1.2 行有序 201

12.2 R×C表（双向有序） 202

12.2.1 属性相同 202

12.2.2 属性不同 203

第13章 非参数检验 205

13.1 非参数卡方 205

13.2 二项检验 207

13.3 游程检验 208

13.4 单样本K-S检验 209

13.5 2独立样本检验 210

13.6 K独立样本检验 212

13.7 2个相关样本检验 214

13.8 K个相关样本检验 216

13.9 非参数检验和参数检验 218

13.9.1 非参数检验的优点 219

13.9.2 非参数检验的缺点 219

13.9.3 两种检验的选择与效度 219

第14章 多元方差分析 220

14.1 单组资料 220

14.2 两组比较 222

14.3 多组比较 223

14.4 轮廓分析 226



第五篇 高级找关系（统计模型）

第15章 关联与相关分析 232

15.1 相关与关联简介 232

15.1.1 基本概念 232

15.1.2 关联与相关的类型 233

15.2 Pearson相关及偏相关 236

15.2.1 Pearson相关 236

15.2.2 偏相关分析 239

15.3 Spearman相关及偏相关 243

15.3.1 Spearman相关 243

15.3.2 Spearman偏相关 244

15.4 典型相关 246

15.5 拓展：相关的校正 249

第16章 线性回归 251

16.1 简单线性回归 251

16.1.1 线性回归条件 251

16.1.2 线性回归建模策略 252

16.2 多重线性回归 257

第17章 Logistic回归 262

17.1 二项Logistic回归 262

17.2 有序Logistic回归 267

17.3 多项Logistic回归 269

17.4 条件Logistic回归 272

第18章 生存分析 277

18.1 生存分析概述 277

18.1.1 基本概念 277

18.1.2 生存分析方法 278



18.2 寿命表法 278

18.3 Kaplan-Meier法 282

18.4 Cox回归 285

18.5 时间依赖Cox回归 288

第19章 聚类与判别分析 290

19.1 系统聚类 290

19.1.1 简介 290

19.1.2 基本思想 290

19.1.3 案例实战 290

19.1.4 案例解析 291

19.1.5 实战步骤 291

19.1.6 结果解读 292

19.1.7 拓展理解 294

19.2 快速聚类 295

19.2.1 简介 295

19.2.2 基本思想 295

19.2.3 案例实战 295

19.2.4 案例解析 295

19.2.5 案例实战 296

19.2.6 结果解读 297

19.2.7 拓展理解 299

19.3 两步聚类 299

19.3.1 简介 299

19.3.2 基本思想 299

19.3.3 案例实战 300

19.3.4 案例解析 300

19.3.5 案例实战 300

19.3.6 结果解读 300

19.3.7 拓展理解 302

19.4 Fisher判别与Bayes判别303



19.4.1 简介 303

19.4.2 基本思想 303

19.4.3 案例实战 303

19.4.4 案例解析 303

19.4.5 案例实战 303

19.4.6 主要结果解读 304

19.4.7 知识小结 306

第20章 主成分与因子分析 308

20.1 主成分分析 308

20.1.1 主成分思想 308

20.1.2 主成分分析 310

20.1.3 主成分回归 315

20.1.4 主成分评价 318

20.2 因子分析 321

20.2.1 因子分析思想 321

20.2.2 因子分析实战 321

第六篇 专项统计 325

第21章 信度与效度分析 326

21.1 信度分析 326

21.1.1 信度分类 326

21.1.2 信度优化方法 328

21.2 效度分析 331

21.2.1 效度分类 331

20.2.2 效度分析实战 332

第22章 ROC曲线 337

22.1 诊断试验与ROC概述 337



22.2 连续性计量资料ROC 340

22.2.1 问题（1）ROC实战 340

22.2.2 问题（2）ROC实战 342

22.2.3 问题（3）多指标联合诊断 348

第23章 中介效应与调节效应 350

23.1 中介效应与调节效应简介 350

23.2 中介效应SPSS实现 352

23.2.1 案例实战 352

23.2.2 案例解读 352

23.2.3 实战步骤 352

23.2.4 结果解读 353

23.3 调节效应SPSS实现（X与M均为分类变量） 354

23.3.1 案例实战 355

23.3.2 案例实战 355

23.3.3 结果解读 355

23.4 调节效应SPSS实现（M为分类变量，X为连续变量） 356

23.4.1 案例实战 356

23.4.2 案例实战 356

23.4.3 结果解读 356

23.5 调节效应SPSS实现（M为连续变量，X为分类或者连续变量） 357

23.5.1 案例实战 357

23.5.2 案例实战 357

23.5.3 结果解读 358

23.6 Process插件安装 359

23.7 Process分析中介效应 361

23.7.1 实战步骤 361

23.7.2 结果解读 362

23.8 Process分析调节效应 363

23.8.1 实战步骤 363

23.8.2 结果解读 364



第24章 倾向性评分 366

24.1 PSM匹配 366

24.1.1 简介 366

24.1.2 基本思想 366

24.1.3 案例实战 367

24.1.4 实战步骤 367

24.2 PS分层 373

24.2.1 简介 373

24.2.2 案例实战 373

24.3 PS回归 375

24.3.1 简介 375

24.3.2 案例实战 376

24.4 PS加权 376

24.4.1 简介 376

24.4.2 案例实战 377

第25章 多重响应分析 378

25.1 多重响应变量定义与数据录入 378

25.1.1 多重二分法 378

25.1.2 多重分类法 379

25.2 定义多重响应变量集 380

25.3 不定项多选题频率描述分析 382

25.4 不定项多选题频率差异卡方检验 383

25.5 不定项多选题交叉表分析 384

25.6 不定项多选题交叉表卡方检验 386

第26章 一致性分析 389

26.1 定性资料一致性评价 389

26.1.1 配对四格表（有金标准） 389

26.1.2 配对四格表（无金标准） 390

26.1.3 等级资料R×C表一致性评价 391



26.2 计量资料一致性评价 392

26.2.1 配对t检验 392

26.2.2 Pearson相关系数 392

26.2.3 组内相关系数（Intra-class correlation coefficients，ICC） 392

26.2.4 Bland-Altman法 394

26.2.5 最小二乘回归 395

26.2.6 Deming回归 396

26.2.7 Passing-Bablok回归估计 398

后记 400

参考文献 402