内容简介
SPSS是目前应用非常广泛的数据分析软件之一，在很多领域深受用户喜爱。本书以SPSS 25.0为基础，详细介绍了多种常用分析方法的原理和实现技术。全书分为9章，包括SPSS分析软件概述、SPSS数据文件的建立与管理、SPSS数据预处理、描述分析、因子分析、聚类分析、线性回归分析、逻辑回归分析、数据分析实训。本书结合案例，详细介绍了使用SPSS解决实际问题的方法，并对结果数据进行了解读。
本书的应用性较强，内容浅显易懂，并配有大量的图表。本书可作为高等院校统计学、管理学、营销学、人力资源等专业数据分析相关课程的教材，也可供相关领域的技术人员自学使用。
展开全文
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- 前言
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- 目录
- 01
- SPSS分析软件概述
- 第1章
- 1.1 SPSS的发展及特点
- 1.2 SPSS的主要窗口
- 1.2.1 数据编辑器窗口
- 1.2.2 结果查看器窗口
- 1.3 SPSS数据分析流程
- 1．研究目的确定
- 2．数据文件准备
- 3．数据预处理
- 4．数据分析
- 5．报告撰写
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 02
- SPSS数据文件的建立与管理
- 第2章
- 2.1 在SPSS中定义变量
- 1．变量名称
- 2．变量类型
- 3．变量标签
- 4．变量值标签
- 5．缺失值
- 6．测量
- 7．角色
- 2.2 SPSS数据文件的建立和管理
- 2.2.1 SPSS数据的录入
- 2.2.2 导入其他类型的数据文件
- 1．使用Excel向导导入Excel文件
- 2．使用文本向导导入文本文件
- 2.3 SPSS数据文件的合并
- 2.3.1 字段合并
- 2.3.2 个案合并
- 2.4 SPSS数据文件的拆分
- 2.4.1 拆分文件
- 2.4.2 拆分为文件
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 03
- SPSS数据预处理
- 第3章
- 3.1 数据排序
- 3.1.1 数据排序的作用
- 3.1.2 SPSS数据排序的应用举例
- 3.2 数据去重
- 3.2.1 数据去重的方法
- 3.2.2 SPSS数据去重的应用举例
- 3.3 变量计算
- 3.3.1 变量计算的目的
- 1．派生新变量
- 2．变换数据的原有分布
- 3.3.2 SPSS算术表达式
- 3.3.3 SPSS条件表达式
- 1．简单条件表达式
- 2．复合条件表达式
- 3.3.4 SPSS函数
- 3.3.5 SPSS变量计算的应用举例
- 3.4 重新编码
- 3.4.1 重新编码的目的
- 3.4.2 SPSS重新编码的应用举例
- 3.5 数据分组
- 3.5.1 数据分组的目的
- 1．确定分组数目
- 2．确定组距
- 3.5.2 SPSS数据分组的应用举例
- 3.6 数据选取
- 3.6.1 数据选取的目的
- 1．提高数据分析效率
- 2．检验模型
- 3.6.2 数据选取的方法
- 1．按指定条件选取
- 2．随机选取
- 3．选取某一区域内的样本
- 4．通过筛选器变量选取
- 3.6.3 SPSS数据选取的应用举例
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 04
- 描述分析
- 第4章
- 4.1 单变量的描述分析
- 4.1.1 定性变量的描述分析
- 1．编制频数分布表
- 2．绘制统计图形
- 3．频数分布的SPSS实现
- 4.1.2 定量变量的描述分析
- 1．基本描述统计量
- 2．统计图形
- 3．基本描述统计量的SPSS实现
- 4.2 双变量的描述分析
- 4.2.1 定量变量与定性变量的描述分析
- 1．定量变量与定性变量的图形描述
- 2．定量变量与定性变量的描述分析SPSS应用举例
- 4.2.2 双定量变量的描述分析
- 1．双定量变量的图形描述
- 2．双定量变量的描述分析SPSS应用举例
- 4.2.3 双定性变量的描述分析
- 1．双定性变量的图形描述
- 2．双定性变量的描述分析SPSS应用举例
- 4.3 数据分析相关岗位的薪资影响因素分析报告
- 4.3.1 背景介绍
- 4.3.2 数据说明
- 4.3.3 描述分析
- 1．对数平均薪资的分布
- 2．自变量与因变量的关系
- 4.3.4 小结
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 05
- 因子分析
- 第5章
- 5.1 因子分析概述
- 5.1.1 因子分析的基本思想及其数学模型
- 5.1.2 因子分析中的相关概念
- 1．因子载荷
- 2．变量共同度
- 3．因子的方差贡献
- 5.2 因子分析的基本步骤
- 5.2.1 确定因子分析的前提条件
- 1．计算相关系数矩阵
- 2．反映像相关矩阵检验
- 3．KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验
- 4．巴特利特球形度(Bartlett Test of Sphericity)检验
- 5.2.2 构造因子变量
- 1．根据特征值确定因子数
- 2．根据因子的累积方差贡献率确定因子数
- 5.2.3 使因子变量更具可解释性
- 5.2.4 计算每个样本的因子得分
- 5.3 因子分析的基本实现及解读
- 5.3.1 因子分析的SPSS实现
- 5.3.2 因子分析的SPSS结果解读
- 1．确定因子分析的前提条件
- 2．构造因子变量
- 3．使因子变量更具可解释性
- 4．计算因子变量得分
- 5.4 学生成绩的影响因子分析报告
- 5.4.1 背景介绍
- 5.4.2 数据说明
- 5.4.3 因子分析
- 1．因子分析的前提条件
- 2．构造因子变量
- 3．使因子变量更具可解释性
- 4．计算因子变量得分
- 5．计算因子综合得分
- 5.4.4 小结
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 06
- 聚类分析
- 第6章
- 6.1 聚类分析概述
- 6.1.1 聚类分析的概念
- 6.1.2 聚类算法
- 1．从聚类结果角度划分
- 2．从聚类变量类型角度划分
- 3．从聚类原理角度划分
- 6.2 K-means聚类
- 6.2.1 K-means聚类的基本概念
- 1．K-means聚类对“亲疏”程度的测度
- 2．K-means聚类过程
- 3．聚类前应排除的影响因素
- 6.2.2 K-means聚类的SPSS实现及结果解读
- 1．K-means聚类的SPSS基本操作
- 2．K-means聚类的SPSS结果解读
- 6.3 系统聚类
- 6.3.1 系统聚类的基本概念
- 1．系统聚类方式
- 2．系统聚类对“亲疏”程度的测度
- 6.3.2 系统聚类的SPSS实现及结果解读
- 1．系统聚类的SPSS基本操作
- 2．系统聚类的SPSS结果解读
- 6.4 移动通信客户聚类分析报告
- 6.4.1 背景介绍
- 6.4.2 数据说明
- 6.4.3 聚类分析
- 1．K-means聚类
- 2．系统聚类
- 6.4.4 小结
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 07
- 线性回归分析
- 第7章
- 7.1 回归分析概述
- 7.1.1 回归分析的概念
- 7.1.2 回归分析的基本要素
- 1．因变量
- 2．自变量
- 3．相关性
- 7.1.3 线性回归分析模型
- 1．一元线性回归分析模型
- 2．多元线性回归分析模型
- 7.2 线性回归分析模型的变量准备、SPSS实现及结果解读
- 7.2.1 线性回归分析模型的变量准备
- 7.2.2 线性回归分析模型的SPSS实现及结果解读
- 1．线性回归分析模型的SPSS实现
- 2．线性回归分析模型的SPSS结果解读
- 7.2.3 对数线性回归分析模型
- 7.3 电影票房影响因素分析报告
- 7.3.1 背景介绍
- 7.3.2 数据说明
- 7.3.3 描述分析
- 1．因变量
- 2．自变量
- 7.3.4 对数线性回归分析模型
- 7.3.5 小结
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 08
- 逻辑回归分析
- 第8章
- 8.1 逻辑回归分析概述
- 1．逻辑回归分析与线性回归分析的关系
- 2．逻辑回归分析模型
- 3．阈值
- 4．模型评价
- 8.2 逻辑回归分析模型的实现与解读
- 8.2.1 变量的准备
- 1．缺失值处理
- 2．新变量生成
- 8.2.2 逻辑回归分析模型的SPSS实现及结果解读
- 1．逻辑回归分析模型的SPSS实现
- 2．逻辑回归分析模型的SPSS结果解读
- 8.2.3 逻辑回归分析模型的ROC曲线绘制与解读
- 1．ROC曲线的概念
- 2．ROC曲线的绘制
- 8.3 泰坦尼克号生存影响因素分析报告
- 8.3.1 背景介绍
- 8.3.2 数据说明
- 8.3.3 描述分析
- 1．年龄
- 2．船票费用
- 3．船舱等级
- 4．性别
- 5．家庭规模
- 6．登船港口
- 8.3.4 逻辑回归分析模型
- 8.3.5 模型的预测与评估
- 1．混淆矩阵
- 2．ROC曲线
- 8.3.6 小结
- 本章思维导图
- 实训案例
- 1．案例
- 2．实训目的
- 3．实训任务
- 课后习题
- 一、单项选择题
- 二、判断题
- 三、综合题
- 09
- 数据分析实训
- 第9章
- 9.1 石家庄空气质量分析
- 1．案例
- 2．数据说明
- 9.2 重庆租房信息分析
- 1．背景介绍
- 2．数据说明
- 9.3 影响红酒评价量的因素分析
- 1．背景介绍
- 2．数据说明
- 9.4 人力资源薪资影响因素分析
- 1．背景介绍
- 2．数据说明
- 9.5 西安夏季小龙虾销量分析
- 1．背景介绍
- 2．数据说明
- 9.6 基于考试分数的学习成绩指标构建及学生分类
- 1．背景介绍
- 2．数据说明
- 9.7 报告的写作规范及评分标准
- 9.7.1 报告的写作规范
- 1．背景介绍
- 2．数据介绍与说明
- 3．描述分析
- 4．数据建模与解读
- 5．结论与建议
- 9.7.2 报告的评分标准
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- 参考文献
- 附录D
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2021
作者：主编
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出版时间：2021
作者：主编
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