前辅文
 第一部分 软件入门与数据管理
  第1章 SPSS入门
   1.1 软件概述
    1.1.1 SPSS发展简史
    1.1.2 SPSS的产品定位
    1.1.3 SPSS的基本特点
    1.1.4 SPSS的Client/Server结构与模块化结构
   1.2 SPSS操作入门
    1.2.1 SPSS的安装与激活
    1.2.2 SPSS的启动与退出
    1.2.3 SPSS的操作方式
    1.2.4 SPSS对话框操作基本规范
   1.3 SPSS的窗口、菜单项和结果输出
    1.3.1 SPSS的4种窗口
    1.3.2 SPSS菜单项
    1.3.3 SPSS的4种结果输出
    1.3.4 分析结果的保存和导出
   1.4 SPSS的系统选项与扩展资源
    1.4.1 系统选项
    1.4.2 网站资源
    1.4.3 安装Python/R扩展
   1.5 SPSS的帮助系统
    1.5.1 学习向导
    1.5.2 软件操作帮助
    1.5.3 针对高级用户的帮助功能
   1.6 数据分析方法论概述
    1.6.1 严格设计支持下的统计方法论
    1.6.2 半试验研究支持下的统计方法论
    1.6.3 偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论
   思考与练习
  第2章 数据录入与数据获取
   2.1 CCSS项目背景介绍
    2.1.1 项目背景
    2.1.2 项目问卷
   2.2 数据格式概述
    2.2.1 统计软件中数据的录入格式
    2.2.2 变量属性
   2.3 在SPSS中直接建立数据集
    2.3.1 操作界面说明
    2.3.2 开放题和单选题的设定与录入
    2.3.3 多选题的设定与录入
   2.4 读入外部数据
    2.4.1 读取电子表格数据文件
    2.4.2 读取文本数据文件
    2.4.3 用ODBC接口读取各种数据库文件
   2.5 数据的保存
    2.5.1 保存为SAV格式
    2.5.2 保存为其他数据格式
   2.6 数据编辑窗口常用操作技巧
    2.6.1 数据录入技巧
    2.6.2 快速定位技巧
    2.6.3 窗口操作与切换技巧
   思考与练习
  第3章 变量级别的数据管理
   3.1 变量赋值
    3.1.1 常用基本概念
    3.1.2 界面介绍
    3.1.3 案例：年龄变量S3的分组
   3.2 已有变量值的分组合并
    3.2.1 对连续变量进行分组合并
    3.2.2 分类变量类别的合并
   3.3 连续变量的离散化
    3.3.1 可视离散化
    3.3.2 最优离散化
   3.4 自动重编码、编秩与数值计数
    3.4.1 自动重编码
    3.4.2 数据编秩
    3.4.3 指定数值的查找与计数
   3.5 转换菜单中的其他功能
   思考与练习
  第4章 文件级别的数据管理
   4.1 几个常用过程
    4.1.1 个案排序
    4.1.2 拆分文件
    4.1.3 选择个案
    4.1.4 加权个案
    4.1.5 分类汇总
   4.2 多个数据文件的合并
    4.2.1 一些基本概念
    4.2.2 数据文件的纵向拼接
    4.2.3 数据文件的横向合并
   4.3 数据文件的重组与转置
    4.3.1 数据的长型与宽型格式
    4.3.2 长型格式转换为宽型格式
    4.3.3 宽型格式转换为长型格式
    4.3.4 数据转置
   4.4 数据菜单中的其他功能
   思考与练习
  第5章 大型研究项目的数据管理
   5.1 数据字典
    5.1.1 数据字典简介
    5.1.2 定义变量属性
    5.1.3 复制数据属性
    5.1.4 新建自定义属性和设置新变量的测量级别
   5.2 数据核查
    5.2.1 数据核查概述
    5.2.2 数据验证模块
    5.2.3 标识重复个案
    5.2.4 双录核查
   5.3 数据准备
    5.3.1 标识异常个案
    5.3.2 数据自动准备
    5.3.3 数据的匿名化
    5.3.4 使用变量集
   思考与练习
  第6章 SPSS编程
   6.1 CCSS项目的数据处理需求
   6.2 SPSS编程入门
    6.2.1 基本语法规则
    6.2.2 SPSS程序的创建方式
    *6.2.3 结构化语句简介
    6.2.4 简单程序示例
   6.3 语法编辑窗口操作入门
    6.3.1 语法编辑窗口界面
    6.3.2 程序的运行与调试
   6.4 宏程序与INSERT命令
    6.4.1 宏程序
    6.4.2 INSERT命令
   6.5 OMS与程序自动化
    6.5.1 OMS
    6.5.2 程序自动化
   思考与练习
 第二部分 统计描述与统计图表
  第7章 连续变量的统计描述与参数估计
   7.1 连续变量的统计描述指标体系
    7.1.1 集中趋势的描述指标
    7.1.2 离散趋势的描述指标
    7.1.3 分布特征及其他趋势的描述指标
    7.1.4 SPSS中的相应功能
   7.2 连续变量的参数估计指标体系
    7.2.1 正态分布
    7.2.2 参数的点估计
    7.2.3 参数的区间估计
    7.2.4 SPSS中的相应功能
   7.3 案例：信心指数的统计描述
    7.3.1 使用频率过程进行分析
    7.3.2 使用描述过程进行分析
    7.3.3 使用探索过程进行分析
   7.4 Bootstrap方法
    7.4.1 模型介绍
    7.4.2 案例：对总指数进行Bootstrap估计
    思考与练习
  第8章 分类变量的统计描述与参数估计
   8.1 指标体系概述
    8.1.1 单个分类变量的统计描述
    8.1.2 多个分类变量的联合描述
    8.1.3 多选题的统计描述
    8.1.4 分类变量的参数估计
    8.1.5 SPSS中的相应功能
   8.2 案例：对学历等背景变量进行描述
    8.2.1 使用频率过程进行描述
    8.2.2 使用交叉表过程进行描述
   8.3 案例：对多选题C0还贷状况进行描述
    8.3.1 设定多选题变量集
    8.3.2 多选题的频数列表
    8.3.3 多选题的列联表分析
    思考与练习
  第9章 数据的报表呈现
   9.1 统计表入门
    9.1.1 统计表的基本框架
    9.1.2 表头、数据区与汇总项
    9.1.3 单元格的数据类型
    9.1.4 几种基本表格类型
    9.1.5 SPSS中的报表功能
    9.1.6 SPSS中统计表的基本绘制步骤
   9.2 简单案例：题目A3的标准统计报表制作
    9.2.1 案例介绍
    9.2.2 绘制表格基本框架
    9.2.3 设置摘要统计量及格式
    9.2.4 调整各种显示细节
   9.3 复杂案例：题目A3a的标准统计报表制作
    9.3.1 案例介绍
    9.3.2 多选题、表格基本框架及汇总项的设定
    9.3.3 设定分类变量小结和汇总项
    9.3.4 “定制表”对话框的其他选项卡
   9.4 表格的编辑
    9.4.1 基本编辑操作
    9.4.2 主要编辑菜单功能介绍
    9.4.3 表格属性的详细设置
   9.5 表格模板技术
   思考与练习
  第10章 数据的图形展示
   10.1 统计图概述
    10.1.1 统计图的基本框架
    10.1.2 统计图的种类
    10.1.3 SPSS的统计绘图功能
   10.2 直方图和茎叶图
    10.2.1 案例：绘制消费者信心值的直方图
    10.2.2 图形的基本编辑操作
    10.2.3 直方图图形框架的修改
    10.2.4 直方图的衍生图形
    10.2.5 茎叶图
   10.3 箱图
    10.3.1 案例：用箱图分月份考察消费者信心的分布
    10.3.2 箱图的编辑
   10.4 饼图
    10.4.1 案例：分城市、月份考察样本性别比例
    10.4.2 饼图的编辑
   10.5 条图与误差图
    10.5.1 简单条图案例：比较不同职业人群的消费者信心值
    10.5.2 复式条图案例：分职业进一步比较不同人群的现状和预期指数
    10.5.3 分段条图与百分条图案例：比较不同月份的A3a选项比例分布
    10.5.4 条图的编辑
    10.5.5 带误差线的条图与误差图
   10.6 线图、面积图、点图与垂线图
    10.6.1 多重线图案例：分城市比较信心指数随时间的变化趋势
    10.6.2 线图的编辑
    10.6.3 面积图、点图与垂线图
   10.7 散点图
    10.7.1 简单散点图案例：年龄S3与消费者信心指数间的关系
    10.7.2 散点图的编辑
    10.7.3 分组散点图案例：分性别考察年龄对信心指数值的影响
    10.7.4 散点图矩阵案例：年龄S3与现状指数、预期指数的关系
    10.7.5 三维散点图
   10.8 P-P图和Q-Q图
    10.8.1 P-P图
    10.8.2 Q-Q图
   10.9 控制图与Pareto图
    10.9.1 控制图
    10.9.2 Pareto图
   10.10 其他统计图
    10.10.1 ROC曲线
    10.10.2 高-低图
    10.10.3 时间序列分析中使用的图形
   思考与练习
 第三部分 常用假设检验方法
  第11章 分布类型的检验
   11.1 假设检验的基本思想
    11.1.1 问题的提出
    11.1.2 小概率事件与小概率反证法
    11.1.3 假设检验的标准步骤
    11.1.4 假设检验的两类错误
    11.1.5 假设检验中的其他问题
   11.2 正态分布检验
    11.2.1 K-S检验的原理
    11.2.2 案例：考察信心指数分布是否服从正态分布
   11.3 二项分布检验
    11.3.1 二项分布检验的原理
    11.3.2 案例：考察抽样数据的性别分布是否平衡
   11.4 游程检验
    11.4.1 游程检验的原理
    11.4.2 案例：考察CCSS抽样数据是否随机
   11.5 本章小结
   思考与练习
  第12章 连续变量的统计推断（一）——t检验
   12.1 t检验概述
    12.1.1 t检验的基本原理
    12.1.2 SPSS中的相应功能
   12.2 样本均数与总体均数的比较
    12.2.1 案例：基期广州信心指数均值与基准值的比较
    12.2.2 单样本t检验中的其他问题
   12.3 成组设计两样本均数的比较
    12.3.1 方法原理
    12.3.2 案例：考察婚姻状况对信心指数的影响
    12.3.3 两样本t检验的适用条件
   12.4 正态性、方差齐性的考察与应对策略
    12.4.1 正态性的考察方法
    12.4.2 方差齐性的考察方法
    12.4.3 数据不符合适用条件时的应对策略
   12.5 配对设计样本均数的比较
    12.5.1 方法原理
    12.5.2 案例：同一受访者前后信心值的比较
   12.6 本章小结
   思考与练习
  第13章 连续变量的统计推断（二）——单因素方差分析
   13.1 方差分析概述
    13.1.1 为什么要进行方差分析
    13.1.2 方差分析的基本思想
    13.1.3 单因素方差分析的适用条件
   13.2 案例：北京消费者不同时点信心指数的比较
   13.3 均数间的多重比较
    13.3.1 直接校正检验水准
    13.3.2 专用的两两比较方法
    13.3.3 两两比较方法的选择策略
    13.3.4 多重比较结果出现矛盾时的解释
    13.3.5 案例：不同时点信心指数的两两比较
    13.3.6 制表模块的两两比较输出
   13.4 各组均数的精细比较
    *13.4.1 方法原理
    13.4.2 案例：一个时点与另两个时点均数的比较
   13.5 组间均数的趋势检验
    13.5.1 方法原理
    13.5.2 案例：对信心指数的变化做趋势检验
   13.6 本章小结
   思考与练习
  第14章 有序分类变量的统计推断——非参数检验
   14.1 非参数检验概述
    14.1.1 非参数检验的特点
    14.1.2 非参数检验预备知识
   14.2 两个配对样本的非参数检验
    14.2.1 方法原理
    14.2.2 案例：同一受访者前后单项指标的比较
   14.3 两个独立样本的非参数检验
    14.3.1 方法原理
    14.3.2 案例：不同收入家庭经济现状感受值的比较
   14.4 多个独立样本的非参数检验
    14.4.1 方法原理
    14.4.2 案例：北京消费者不同时点的题目得分比较
   14.5 多个相关样本的非参数检验
    14.5.1 Friedman检验
    14.5.2 Kendall协同系数检验与Cochran检验
   14.6 秩变换分析方法
    14.6.1 秩变换分析原理简介
    14.6.2 案例：用秩变换来比较不同时点的家庭经济感受值
   14.7 本章小结
   思考与练习
  第15章 无序分类变量的统计推断——卡方检验
   15.1 卡方检验概述
    15.1.1 卡方检验的基本原理
    15.1.2 卡方检验的用途
    15.1.3 SPSS中的相应功能
   15.2 单样本案例：考察抽样数据的性别分布
   15.3 两样本案例：不同收入级别家庭的轿车拥有率比较
   15.4 卡方检验的事后两两比较
   15.5 确切概率法和蒙特卡洛法
    15.5.1 Yates校正与确切概率法
    15.5.2 蒙特卡洛法简介
    15.5.3 蒙特卡洛法的SPSS实现
   15.6 两分类变量间关联程度的度量
    15.6.1 相对危险度与优势比
    15.6.2 案例：计算家庭收入级别和轿车拥有情况的关联程度
   15.7 一致性检验与配对卡方检验
    15.7.1 Kappa一致性检验
    15.7.2 配对卡方检验
   15.8 分层卡方检验
   15.9 本章小结
   思考与练习
  第16章 相关分析
   16.1 相关分析简介
    16.1.1 相关分析的指标体系
    16.1.2 SPSS中的相应功能
   16.2 简单相关分析
    16.2.1 方法原理
    16.2.2 案例：考察信心指数值和年龄的相关性
    16.2.3 秩相关系数
    16.2.4 Kendall等级相关系数
   16.3 偏相关分析
    16.3.1 方法原理
    16.3.2 案例：控制家庭收入的影响之后考察年龄的作用
   16.4 本章小结
   思考与练习
  第17章 线性回归模型入门
   17.1 线性回归模型简介
    17.1.1 相关分析与回归分析的联系与区别
    17.1.2 简单回归分析的原理和要求
   17.2 案例：建立用年龄预测总信心指数值的回归方程
   17.3 多重线性回归模型入门
    17.3.1 模型简介
    17.3.2 多重线性回归模型的标准分析步骤
    17.3.3 回归方程中的自变量筛选方法
    17.3.4 SPSS中与多重线性回归模型相关的功能
    17.3.5 案例：建立自变量包括年龄、性别、家庭收入的信心指数回归方程
   17.4 本章小结
   思考与练习
 第四部分 统计实战案例集锦
  第18章 CCSS项目的自动化生产
   18.1 项目背景
   18.2 分析思路
   18.3 具体操作
   18.4 项目总结与讨论
   思考与练习
  第19章 X药物治疗原发性高血压的临床试验研究
   19.1 项目背景
    19.1.1 研究概况
    19.1.2 研究方法
   19.2 数据准备
   19.3 基线情况比较
   19.4 疗效评价
   19.5 安全性评价
   19.6 结论与总结
   思考与练习
  第20章 咖啡屋需求调查
   20.1 项目背景
   20.2 数据预分析
   20.3 主体问卷分析
   20.4 项目总结与讨论
   思考与练习
  第21章 牙膏新品购买倾向研究
   21.1 项目背景
   21.2 分析思路
   21.3 数据预分析
   21.4 数据建模
   21.5 项目总结与讨论
   思考与练习
  第22章 证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析
   22.1 项目背景
   22.2 数据的采集
   22.3 数据预分析
   22.4 数据建模
   22.5 项目总结与讨论
   思考与练习
 附录
  附录1 各种情形下最常用的统计检验方法索引
  附录2 SPSS函数一览表
  附录3 统计术语英汉名词对照表
 参考文献