- 电子工业出版社
- 9787121127601
- 1-1
- 350740
- 16开
- 2011年1月
- 712
- 应用统计学
- 研究生、本科
内容简介
本书以综合性的实例为前提，根据研究问题的类型，着重讲述统计方法的选择和统计结果的解释等实际应用，全书包括12章，内容包括SPSS的基本功能与统计方法的选择，数据资料的整理与描述，常见的几种概率分布，参数估计，常用的概率抽样方法，总体参数的假设检验，非参数假设检验，多因素方差分析，相关与回归分析，聚类与判别分析，因子分析与主成分分析等内容。为便于读者学习，本书所附光盘中包含书中所有例题数据。
读者对象：本书例题丰富，实用性强，提供正确使用统计的方法及对统计结果的科学解释，是非统计专业本科生和研究生首选的实操教材，也是统计学专业的学生更好地使用软件解决实际问题必不可少的参考书。
读者对象：本书例题丰富，实用性强，提供正确使用统计的方法及对统计结果的科学解释，是非统计专业本科生和研究生首选的实操教材，也是统计学专业的学生更好地使用软件解决实际问题必不可少的参考书。
目录
第1章 SPSS的基本功能与统计方法的选择
1.1 SPSS主要功能概述
1.1.1 SPSS的主菜单简介
1.1.2 SPSS的主要统计分析功能
1.1.3 SPSS的菜单与应用统计分析工作的主要步骤的对应关系
1.2 研究设计
1.2.1 研究指标的选择与设计
1.2.2 研究对象的确定
1.2.3 抽样设计
1.2.4 样本容量的确定
1.2.5 实验设计中用到的一些基本术语
1.2.6 常用的实验设计
1.2.7 在研究设计中的统计分析预案
1.2.8 在研究设计中需要用到SPSS中的子菜单、过程和程序
1.3 整理数据资料
1.3.1 在SPSS中建立数据文件
1.3.2 在SPSS中读取数据文件
1.3.3 在SPSS中合并数据文件
1.4 分析数据资料
1.4.1 研究目的是对数据资料作一般性描述
1.4.2 研究目的是对不同总体在相同指标上是否有差异进行推断
1.4.3 研究目的是检查两个或多个变量之间的关联或相关
1.4.4 研究目的是缩减指标
第2章 数据资料的整理与描述
2.1 SPSS数据文件的制作
2.1.1 统计资料的类型与变量类型、测度类型的对应关系
2.1.2 建立调查问卷的数据文件
2.1.3 将EXCEL中建立的数据文件变成SPSS中数据文件
2.1.4 数据文件的合并
2.1.5 数据文件的转置和重新构建
2.1.6 其他特殊数据文件的建立
2.2 数据资料的整理：频数分布表的制作
2.2.1 定性数据资料频数分布表的制作
2.2.2 定量数据资料频数分布表的制作
2.3 数据资料的描述
2.3.1 统计图
2.3.2 统计表
2.3.3 统计量
2.3.4 分布形态
2.4 探索分析
2.4.1 探究分析的意义
2.4.2 实例分析
2.5 计算派生指标
2.6 排名
2.7 分析多重应答集
2.7.1 多选题的处理
2.7.2 排序题的处理
第3章 常见的几种概率分布
3.1 事件和概率
3.1.1 事件
3.1.2 事件之间的关系和运算
3.1.3 事件的频率和概率
3.2 随机变量和概率分布
3.2.1 随机变量
3.2.2 离散型随机变量的概率分布
3.2.3 连续型随机变量的分布
第4章 参数估计
4.1 参数的点估计
4.1.1 参数的矩估计法
4.1.2 参数的极大似然估计法
4.1.3 估计量的评选标准
4.2 参数的区间估计
4.2.1 区间估计的概念
4.2.2 正态总体均值的置信区间
4.2.3 正态总体方差的置信区间
4.2.4 两个正态总体均值差和方差比的区间估计
4.2.5 非正态总体参数的近似区间估计
4.2.6 其他总体参数及参数的区间估计
4.2.7 估计值的误差限及估计精度
第5章 几种常用的概率抽样方法
5.1 抽样概述
5.2 简单随机抽样
5.2.1 样本容量的确定
5.2.2 简单随机抽样过程
5.2.3 简单随机抽样的估计
5.3 系统随机抽样
5.3.1 系统随机抽样概述
5.3.2 系统随机抽样在SPSS中的实现
5.3.3 系统随机抽样的估计
5.4 PPS抽样
5.4.1 PPS抽样概述
5.4.2 PPS抽样在SPSS中的实现
5.4.3 PPS抽样的估计
5.5 PPS Brewer抽样
5.5.1 PPS Brewer抽样概述
5.5.2 PPS Brewer抽样在SPSS中实现
5.5.3 PPS Brewer抽样的估计
5.6 分层随机抽样
5.6.1 样本容量的确定
5.6.2 分层随机抽样过程
5.6.3 分层随机抽样的估计
5.7 整群抽样
5.7.1 整群抽样概述
5.7.2 整群抽样在SPSS中的实现
5.7.3 整群抽样的估计
5.7.4 整群抽样的实例分析
5.8 多阶抽样
5.8.1 多阶抽样概述
5.8.2 多阶抽样实例分析
第6章 假设检验
6.1 假设检验概述
6.1.1 何谓统计假设
6.1.2 可否直接根据试验结果数据值大小来做出拒绝或不拒绝统计假设的结论
6.1.3 何谓统计检验
6.1.4 假设检验的种类
6.1.5 假设检验中易犯的两类错误
6.2 一元正态总体均值差异的显著性检验
6.2.1 单样本t检验
6.2.2 独立样本t检验
6.2.3 配对样本t检验
6.2.4 单因素方差分析
6.3 多元正态总体均值差异的显著性检验
6.3.1 多元正态分布基本概述
6.3.2 多元正态总体均值差异的检验方法
6.3.3 多个协方差阵相等检验—Box＇s M 检验
6.3.4 随机误差的独立性检验—Bartlett球型检验
6.3.5 实例分析
6.4 非正态总体参数的假设检验
6.4.1 非正态总体的均值检验
6.4.2 指数分布总体参数的检验
第7章 非参数假设检验
7.1 二项分布检验
7.1.1 二项分布检验概述
7.1.2 二项分布检验实例分析
7.2 卡方拟合分布检验
7.2.1 对多项分布各项概率已知时卡方拟合分布检验
7.2.2 对多项分布各项概率未知时的卡方拟合分布检验
7.3 序列随机性的游程检验
7.3.1 游程检验概述
7.4 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
7.4.1 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验基本概述
7.4.2 实例分析
7.5 两个独立样本的检验
7.5.1 曼-惠特尼U检验和威尔科克森秩和检验
7.5.2 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验Z检验
7.5.3 摩西极端值反应检验
7.5.4 沃尔德-乌尔夫威兹游程检验
7.6 多个独立样本的检验
7.6.1 克鲁斯卡-沃里斯H检验
7.6.2 中位数检验
7.6.3 乔卡契尔-特普斯特拉检验
7.7 两个相关样本检验
7.7.1 威尔科克森检验
7.7.2 符号检验
7.7.3 麦内玛检验
7.7.4 边缘同质检验
7.8 多个相关样本检验
7.8.1 弗里德曼检验
7.8.2 肯德尔调和系数（Kendall’s W）检验
7.8.3 克科伦Q检验
7.9 交叉表资料的检验
7.9.1 二维交叉表资料的独立性检验
7.9.2 多维交叉表资料的条件独立性和齐性检验
第8章 多因素方差分析和协方差分析
8.1 单因变量单因素嵌套设计中的方差分析
8.1.1 单因变量单因素嵌套设计的基本概述
8.1.2 单因变量单因素嵌套设计实例分析
8.2 单因变量单因素随机区组设计中的方差分析
8.2.1 单因变量单因素随机区组设计的基本概述
8.2.2 单因变量单因素随机区组设计实例分析
8.3 单因变量多因素试验的方差分析
8.3.1 单因变量双因素完全随机试验的方差分析
8.3.2 单因变量三因素完全随机试验的方差分析
8.4 单因变量协方差分析
8.4.1 单因变量协方差分析基本概述
8.4.2 单因变量协方差分析的实例分析
8.5 重复测量资料的方差分析
8.5.1 重复测量资料方差分析的基本概述
8.5.2 重复测量资料实例分析
第9章 正交试验设计与数据分析方法
9.1 正交试验设计方法的优点和特点
9.1.1 正交表
9.1.2 正交试验设计方法
9.2 正交试验设计的基本步骤
9.3 正交试验设计实例
9.4 正交试验设计的极差分析
9.4.1 极差分析的基本步骤
9.4.2 极差分析法的实例分析
9.5 正交试验设计的方差分析
9.5.1 正交试验设计方差分析的基本原理
9.5.2 正交试验设计方差分析实例
第10章 相关与回归分析
10.1 线性与趋势性相关分析
10.1.1 Pearson（皮尔逊）相关系数
10.1.2 Spearman（斯皮尔曼）秩相关
10.1.3 Kendall＇s tau-b（肯德尔-b）相关系数
10.2 偏相关分析
10.2.1 偏相关的概念
10.2.2 偏相关实例分析
10.3 距离分析
10.3.1 距离分析概述
10.3.2 距离分析的实例分析
10.4 典型相关
10.4.1 典型相关分析的数学模型
10.4.2 典型相关系数的检验
10.4.3 冗余测度
10.4.4 实例分析
10.5 线性回归分析
10.5.1 线性回归分析概述
10.5.2 一元线性回归分析
10.5.3 曲线估计-一元非线性回归
10.5.4 多元线性回归分析
10.6 逻辑斯蒂回归分析
10.6.1 逻辑斯蒂回归分析概述
10.6.2 二元逻辑斯蒂回归分析
10.6.3 多项逻辑斯蒂回归分析
第11章 聚类分析与判别分析
11.1 聚类分析
11.1.1 聚类分析的作用
11.1.2 聚类分析中常用的统计量
11.1.3 系统聚类法
11.1.4 典型指标的选择
11.1.5 动态聚类分析
11.1.6 判别分析
第12章 主成分分析、因子分析与对应分析
12.1 主成分分析
12.1.1 主成分分析及其基本思想
12.1.2 主成分分析的数学模型及求法
12.1.3 主成分的性质
12.1.4 主成分的应用及其注意点
12.1.5 主成分实例分析
12.2 因子分析
12.2.1 因子分析的数学模型及模型系数的统计意义
12.2.2 因子载荷矩阵的估计
12.2.3 因子旋转
12.2.4 因子得分
12.2.5 实例分析
12.3 对应分析
12.3.1 对应分析的基本原理
12.3.2 对应分析实例分析
1.1 SPSS主要功能概述
1.1.1 SPSS的主菜单简介
1.1.2 SPSS的主要统计分析功能
1.1.3 SPSS的菜单与应用统计分析工作的主要步骤的对应关系
1.2 研究设计
1.2.1 研究指标的选择与设计
1.2.2 研究对象的确定
1.2.3 抽样设计
1.2.4 样本容量的确定
1.2.5 实验设计中用到的一些基本术语
1.2.6 常用的实验设计
1.2.7 在研究设计中的统计分析预案
1.2.8 在研究设计中需要用到SPSS中的子菜单、过程和程序
1.3 整理数据资料
1.3.1 在SPSS中建立数据文件
1.3.2 在SPSS中读取数据文件
1.3.3 在SPSS中合并数据文件
1.4 分析数据资料
1.4.1 研究目的是对数据资料作一般性描述
1.4.2 研究目的是对不同总体在相同指标上是否有差异进行推断
1.4.3 研究目的是检查两个或多个变量之间的关联或相关
1.4.4 研究目的是缩减指标
第2章 数据资料的整理与描述
2.1 SPSS数据文件的制作
2.1.1 统计资料的类型与变量类型、测度类型的对应关系
2.1.2 建立调查问卷的数据文件
2.1.3 将EXCEL中建立的数据文件变成SPSS中数据文件
2.1.4 数据文件的合并
2.1.5 数据文件的转置和重新构建
2.1.6 其他特殊数据文件的建立
2.2 数据资料的整理：频数分布表的制作
2.2.1 定性数据资料频数分布表的制作
2.2.2 定量数据资料频数分布表的制作
2.3 数据资料的描述
2.3.1 统计图
2.3.2 统计表
2.3.3 统计量
2.3.4 分布形态
2.4 探索分析
2.4.1 探究分析的意义
2.4.2 实例分析
2.5 计算派生指标
2.6 排名
2.7 分析多重应答集
2.7.1 多选题的处理
2.7.2 排序题的处理
第3章 常见的几种概率分布
3.1 事件和概率
3.1.1 事件
3.1.2 事件之间的关系和运算
3.1.3 事件的频率和概率
3.2 随机变量和概率分布
3.2.1 随机变量
3.2.2 离散型随机变量的概率分布
3.2.3 连续型随机变量的分布
第4章 参数估计
4.1 参数的点估计
4.1.1 参数的矩估计法
4.1.2 参数的极大似然估计法
4.1.3 估计量的评选标准
4.2 参数的区间估计
4.2.1 区间估计的概念
4.2.2 正态总体均值的置信区间
4.2.3 正态总体方差的置信区间
4.2.4 两个正态总体均值差和方差比的区间估计
4.2.5 非正态总体参数的近似区间估计
4.2.6 其他总体参数及参数的区间估计
4.2.7 估计值的误差限及估计精度
第5章 几种常用的概率抽样方法
5.1 抽样概述
5.2 简单随机抽样
5.2.1 样本容量的确定
5.2.2 简单随机抽样过程
5.2.3 简单随机抽样的估计
5.3 系统随机抽样
5.3.1 系统随机抽样概述
5.3.2 系统随机抽样在SPSS中的实现
5.3.3 系统随机抽样的估计
5.4 PPS抽样
5.4.1 PPS抽样概述
5.4.2 PPS抽样在SPSS中的实现
5.4.3 PPS抽样的估计
5.5 PPS Brewer抽样
5.5.1 PPS Brewer抽样概述
5.5.2 PPS Brewer抽样在SPSS中实现
5.5.3 PPS Brewer抽样的估计
5.6 分层随机抽样
5.6.1 样本容量的确定
5.6.2 分层随机抽样过程
5.6.3 分层随机抽样的估计
5.7 整群抽样
5.7.1 整群抽样概述
5.7.2 整群抽样在SPSS中的实现
5.7.3 整群抽样的估计
5.7.4 整群抽样的实例分析
5.8 多阶抽样
5.8.1 多阶抽样概述
5.8.2 多阶抽样实例分析
第6章 假设检验
6.1 假设检验概述
6.1.1 何谓统计假设
6.1.2 可否直接根据试验结果数据值大小来做出拒绝或不拒绝统计假设的结论
6.1.3 何谓统计检验
6.1.4 假设检验的种类
6.1.5 假设检验中易犯的两类错误
6.2 一元正态总体均值差异的显著性检验
6.2.1 单样本t检验
6.2.2 独立样本t检验
6.2.3 配对样本t检验
6.2.4 单因素方差分析
6.3 多元正态总体均值差异的显著性检验
6.3.1 多元正态分布基本概述
6.3.2 多元正态总体均值差异的检验方法
6.3.3 多个协方差阵相等检验—Box＇s M 检验
6.3.4 随机误差的独立性检验—Bartlett球型检验
6.3.5 实例分析
6.4 非正态总体参数的假设检验
6.4.1 非正态总体的均值检验
6.4.2 指数分布总体参数的检验
第7章 非参数假设检验
7.1 二项分布检验
7.1.1 二项分布检验概述
7.1.2 二项分布检验实例分析
7.2 卡方拟合分布检验
7.2.1 对多项分布各项概率已知时卡方拟合分布检验
7.2.2 对多项分布各项概率未知时的卡方拟合分布检验
7.3 序列随机性的游程检验
7.3.1 游程检验概述
7.4 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
7.4.1 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验基本概述
7.4.2 实例分析
7.5 两个独立样本的检验
7.5.1 曼-惠特尼U检验和威尔科克森秩和检验
7.5.2 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验Z检验
7.5.3 摩西极端值反应检验
7.5.4 沃尔德-乌尔夫威兹游程检验
7.6 多个独立样本的检验
7.6.1 克鲁斯卡-沃里斯H检验
7.6.2 中位数检验
7.6.3 乔卡契尔-特普斯特拉检验
7.7 两个相关样本检验
7.7.1 威尔科克森检验
7.7.2 符号检验
7.7.3 麦内玛检验
7.7.4 边缘同质检验
7.8 多个相关样本检验
7.8.1 弗里德曼检验
7.8.2 肯德尔调和系数（Kendall’s W）检验
7.8.3 克科伦Q检验
7.9 交叉表资料的检验
7.9.1 二维交叉表资料的独立性检验
7.9.2 多维交叉表资料的条件独立性和齐性检验
第8章 多因素方差分析和协方差分析
8.1 单因变量单因素嵌套设计中的方差分析
8.1.1 单因变量单因素嵌套设计的基本概述
8.1.2 单因变量单因素嵌套设计实例分析
8.2 单因变量单因素随机区组设计中的方差分析
8.2.1 单因变量单因素随机区组设计的基本概述
8.2.2 单因变量单因素随机区组设计实例分析
8.3 单因变量多因素试验的方差分析
8.3.1 单因变量双因素完全随机试验的方差分析
8.3.2 单因变量三因素完全随机试验的方差分析
8.4 单因变量协方差分析
8.4.1 单因变量协方差分析基本概述
8.4.2 单因变量协方差分析的实例分析
8.5 重复测量资料的方差分析
8.5.1 重复测量资料方差分析的基本概述
8.5.2 重复测量资料实例分析
第9章 正交试验设计与数据分析方法
9.1 正交试验设计方法的优点和特点
9.1.1 正交表
9.1.2 正交试验设计方法
9.2 正交试验设计的基本步骤
9.3 正交试验设计实例
9.4 正交试验设计的极差分析
9.4.1 极差分析的基本步骤
9.4.2 极差分析法的实例分析
9.5 正交试验设计的方差分析
9.5.1 正交试验设计方差分析的基本原理
9.5.2 正交试验设计方差分析实例
第10章 相关与回归分析
10.1 线性与趋势性相关分析
10.1.1 Pearson（皮尔逊）相关系数
10.1.2 Spearman（斯皮尔曼）秩相关
10.1.3 Kendall＇s tau-b（肯德尔-b）相关系数
10.2 偏相关分析
10.2.1 偏相关的概念
10.2.2 偏相关实例分析
10.3 距离分析
10.3.1 距离分析概述
10.3.2 距离分析的实例分析
10.4 典型相关
10.4.1 典型相关分析的数学模型
10.4.2 典型相关系数的检验
10.4.3 冗余测度
10.4.4 实例分析
10.5 线性回归分析
10.5.1 线性回归分析概述
10.5.2 一元线性回归分析
10.5.3 曲线估计-一元非线性回归
10.5.4 多元线性回归分析
10.6 逻辑斯蒂回归分析
10.6.1 逻辑斯蒂回归分析概述
10.6.2 二元逻辑斯蒂回归分析
10.6.3 多项逻辑斯蒂回归分析
第11章 聚类分析与判别分析
11.1 聚类分析
11.1.1 聚类分析的作用
11.1.2 聚类分析中常用的统计量
11.1.3 系统聚类法
11.1.4 典型指标的选择
11.1.5 动态聚类分析
11.1.6 判别分析
第12章 主成分分析、因子分析与对应分析
12.1 主成分分析
12.1.1 主成分分析及其基本思想
12.1.2 主成分分析的数学模型及求法
12.1.3 主成分的性质
12.1.4 主成分的应用及其注意点
12.1.5 主成分实例分析
12.2 因子分析
12.2.1 因子分析的数学模型及模型系数的统计意义
12.2.2 因子载荷矩阵的估计
12.2.3 因子旋转
12.2.4 因子得分
12.2.5 实例分析
12.3 对应分析
12.3.1 对应分析的基本原理
12.3.2 对应分析实例分析
