SPSS统计分析--应用案例教程
￥42.00定价
作者： 廖小官
出版时间：2016年7月
出版社：南京大学出版社
- 南京大学出版社
- 9787305165306
- 28168
- 2016年7月
- 未分类
- 未分类
- C819
内容简介
廖小官主编的《SPSS统计分析--应用案例教程(高等院校十三五规划教材)》分成五个部分。第一部分为特征描述，主要分析方法包括单变量描述统计、复合变量描述统计（分类变量与分类变量，分类变量与尺度变量）和多重响应变量的描述统计。第二部分为特征检验，分析方法主要为参数检验（单样本、独立样本、成对双样本的均值检验，单因素方差分析）和非参数检验（卡方检验、二项检验、游程检验、单样本K-S检验、独立双样本、相关双样本、独立多样本和相关多样本检验）。第三部分为关系分析，主要包括相关分析、一般线性回归分析、有序因变量回归、Logit回归分析、广义线性回归分析、神经网络分析。第四部分为特征判别，主要有聚类分析、判别分析、控制图形与ROC。第五部分为数据问题分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。
目录
第1章 绪论
第一部分 特征描述
第2章 描述统计分析
2.1 频数分析
2.2 描述分析
2.3 探索性分析
2.4 列联表分析
第3章 描述统计分析（二）
3.1 概述报告程序分析
3.3 均值程序
3.4 多重响应分析
3.5 比率统计量
第4章 因子分析
4.1 因子分析的数据降维
4.2 因子分析的结构探测
第二部分 特征检验
第5章 均值--T检验
5.1 单样本T检验
5.2 成对样本T检验
5.3 独立样本的T检验
5.4 单因素方差分析
第6章 非参数分析
6.1 卡方检验
6.2 二项检验
6.3 游程检验
6.4 单样本KS检验
6.5 非参数独立双样本检验
6.6 非参数独立多样本检验
6.7 非参数相关双样本检验
6.8 非参数相关多样本检验
第三部分 关系分析
第7章 相关分析
7.1 双变量相关
7.2 偏相关分析
第8章 一般单变量线性模型
8.1 双因素方差分析
8.2 GLM单变量的协方差分析
8.3 GLM单变量的随机影响分析
第9章 线性回归分析与曲线估计
9.1 线性回归分析
9.2 曲线估计
第10章 离散因变量模型
10.1 二元、多元名义Logit模型
10.2 有序因变量回归
10.3 二元probit模型
第11章 广义线性模型与广义方程估计
11.1 广义线性模型简介
11.2 计数因变量模型
11.3 正值因变量模型--伽玛分布回归
11.4 间隔截取生存数据分析
11.5 广义方程估计
第12章 神经网络分析
12.1 多层感知的单因变量分析
12.2 多层感应的多变量分析
第四部分 特征判别
第13章 分类
13.1 两步聚类
13.2 分层聚类分析
13.3 K均值聚类分析
13.4 最近相邻分析
13.5 判别分析
第14章 控制图形与
14.1 控制图形
14.2 ROC
第五部分 数据问题
第15章 可靠性分析
第16章 缺失数据处理
16.1 缺失值分析
16.2 多重插入
第一部分 特征描述
第2章 描述统计分析
2.1 频数分析
2.2 描述分析
2.3 探索性分析
2.4 列联表分析
第3章 描述统计分析（二）
3.1 概述报告程序分析
3.3 均值程序
3.4 多重响应分析
3.5 比率统计量
第4章 因子分析
4.1 因子分析的数据降维
4.2 因子分析的结构探测
第二部分 特征检验
第5章 均值--T检验
5.1 单样本T检验
5.2 成对样本T检验
5.3 独立样本的T检验
5.4 单因素方差分析
第6章 非参数分析
6.1 卡方检验
6.2 二项检验
6.3 游程检验
6.4 单样本KS检验
6.5 非参数独立双样本检验
6.6 非参数独立多样本检验
6.7 非参数相关双样本检验
6.8 非参数相关多样本检验
第三部分 关系分析
第7章 相关分析
7.1 双变量相关
7.2 偏相关分析
第8章 一般单变量线性模型
8.1 双因素方差分析
8.2 GLM单变量的协方差分析
8.3 GLM单变量的随机影响分析
第9章 线性回归分析与曲线估计
9.1 线性回归分析
9.2 曲线估计
第10章 离散因变量模型
10.1 二元、多元名义Logit模型
10.2 有序因变量回归
10.3 二元probit模型
第11章 广义线性模型与广义方程估计
11.1 广义线性模型简介
11.2 计数因变量模型
11.3 正值因变量模型--伽玛分布回归
11.4 间隔截取生存数据分析
11.5 广义方程估计
第12章 神经网络分析
12.1 多层感知的单因变量分析
12.2 多层感应的多变量分析
第四部分 特征判别
第13章 分类
13.1 两步聚类
13.2 分层聚类分析
13.3 K均值聚类分析
13.4 最近相邻分析
13.5 判别分析
第14章 控制图形与
14.1 控制图形
14.2 ROC
第五部分 数据问题
第15章 可靠性分析
第16章 缺失数据处理
16.1 缺失值分析
16.2 多重插入
