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內(nèi)容簡介

　　《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》是軟件英文名稱的首字母縮寫，全稱為Statistical Package for the Social Sciences，即“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件之一。目前國內(nèi)針對(duì)有關(guān)SPSS在教育領(lǐng)域應(yīng)用的專門論著還較少，編寫《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》的主要目的是彌補(bǔ)這部分內(nèi)容，為廣大教育科學(xué)研究工作者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提供一個(gè)參考工具。《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》的主要思路是：將教育科研中經(jīng)常遇到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問題，歸納分成幾類典型的教育問題，并說明解決這些問題的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，最后以典型的教育科研的實(shí)際問題作為案例，說明如何應(yīng)用SPSS來解決這些問題?！禨PSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》希望幫助那些對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)了解不太深的非數(shù)學(xué)工作者，特別是教育科學(xué)工作者，學(xué)習(xí)運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)技術(shù)。使用者僅需要關(guān)心某個(gè)問題應(yīng)該采用何種統(tǒng)計(jì)方法，并掌握對(duì)計(jì)算結(jié)果的解釋，而不需要了解其具體運(yùn)算過程，更加方便準(zhǔn)確地分析教育相關(guān)數(shù)據(jù)，促進(jìn)其教育研究工作的開展。《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》所配光盤為教材中引用的例題，學(xué)習(xí)者可直接在SPSS軟件環(huán)境下操作練習(xí)?！禨PSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》可作為教育技術(shù)及相關(guān)專業(yè)的本科生及專科生教材，也可作為廣大教育科研工作者、教育統(tǒng)計(jì)人員和其他科研工作者的參考書。

作者簡介

暫缺《SPSS在教育統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章 SPSS與教育統(tǒng)計(jì)
1.1 SPSS概述
1.1.1 啟動(dòng)SPSS
1.1.2 SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口
1.1.3 SPSS結(jié)果輸出窗口
1.1.4 退出SPSS
1.2 教育統(tǒng)計(jì)中的問題
1.2.1 數(shù)據(jù)采集
1.2.2 教育統(tǒng)計(jì)的常見問題類型
1.3 SPSS如何解決教育統(tǒng)計(jì)中的
問題
習(xí)題
第2章數(shù)據(jù)文件的處理
2.1 定義變量
2.1.1 定義數(shù)據(jù)項(xiàng)的變量名（Name）
2.1.2 定義變量類型（Type）
2.1.3 變量長度（Width）
2.1.4 變量小數(shù)點(diǎn)位數(shù)（Decimals）
2.1.5 變量標(biāo)簽（Label）
2.1.6 變量值標(biāo)簽（Values）
2.1.7 缺失值的定義方式（Missing）
2.1.8 變量的顯示寬度（（Mumns）
2.1.9 變量顯示的對(duì)齊方式（Align）
2.1.10 變量的測試尺度（Measure）
2.2 輸入數(shù)據(jù)
2.2.1 按變量輸入數(shù)據(jù)
2.2.2 按觀察量序號(hào)輸入數(shù)據(jù)
2.2.3 按全屏幕任意單元格輸入數(shù)據(jù)
2.3 編輯數(shù)據(jù)
2.3.1 數(shù)據(jù)的搜索
2.3.2 觀察量的增加和刪除
2.3.3 數(shù)據(jù)的排序
2.3.4 數(shù)據(jù)的行列互換
2.3.5 選擇觀察量的子集
2.3.6 數(shù)據(jù)的分類匯總
2.3.7 缺失值的替代
2.3.8 數(shù)據(jù)次序的確定
2.3.9 數(shù)據(jù)的剪切、復(fù)制和粘貼
2.4 處理變量
2.4.1 增加和刪除一個(gè)變量
2.4.2 指定加權(quán)變量
2.4.3 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編碼
2.4.4 根據(jù)已存在的變量建立新變量
2.4.5 產(chǎn)生計(jì)數(shù)變量
2.4.6 產(chǎn)生分組變量
2.4.7 變量的自動(dòng)賦值
2.4.8 變量定義信息的查詢
2.4.9 變量集的定義和使用
2.5 數(shù)據(jù)文件的拆分與合并
2.5.1 數(shù)據(jù)文件的拆分
2.5.2 數(shù)據(jù)文件的合并
2.6 數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)和讀取
2.6.1 數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)
2.6.2 其他類型數(shù)據(jù)文件的讀入
習(xí)題二
第3章數(shù)據(jù)清理與基本統(tǒng)計(jì)分析
3.1 數(shù)據(jù)清理
3.1.1 奇異數(shù)據(jù)的檢查與清理
3.1.2 數(shù)據(jù)項(xiàng)（變量）之間的邏輯檢查與清理
3.2 基本統(tǒng)計(jì)分析
3.2.1 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
3.2.2 描述性統(tǒng)計(jì)
3.2.3 均值、均值標(biāo)準(zhǔn)誤差、中位數(shù)、眾數(shù)和全距
3.2.4 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
3.2.5 四分位數(shù)、十分位數(shù)和百分位數(shù)
3.2.6 峰度和偏度
3.3 參數(shù)估計(jì)
3.3.1 總體均值（u）與總體方差（a2）的估計(jì)
3.3.2 總體均值的置信區(qū)間的計(jì)算
習(xí)題三
第4章統(tǒng)計(jì)報(bào)表
4.1 OLAP Cubes過程
4.1.1 例題與數(shù)據(jù)文件
4.1.2 統(tǒng)計(jì)分析過程
4.1.3 結(jié)果和討論
4.2 Case Summaries過程
4.2.1 例題與數(shù)據(jù)文件
4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析過程
4.2.3 結(jié)果和討論
4.3 Report Summariesin Rows過程
4.3.1 例題與數(shù)據(jù)文件
4.3.2 統(tǒng)計(jì)分析過程
4.3.3 結(jié)果和討論
4.4 Repoa Summariesin Columns過程
4.4.1 例題與數(shù)據(jù)文件
4.4.2 統(tǒng)計(jì)分析過程
4.4.3 結(jié)果和討論
習(xí)題四
第5章 T檢驗(yàn)
5.1 配對(duì)T檢驗(yàn)
5.1.1 基本概念與方法
5.1.2 例題與數(shù)據(jù)文件
5.1.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
5.1.4 結(jié)果和討論
5.2 兩組獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)
5.2.1 基本概念與方法
5.2.2 例題與數(shù)據(jù)文件
5.2.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
5.2.4 結(jié)果和討論
習(xí)題五
第6章方差分析
6.1 單因素方差分析
6.1.1 基本概念與方法
6.1.2 例題與數(shù)據(jù)文件
6.1.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
6.1.4 結(jié)果和討論
6.2 無重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
6.2.1 基本概念與方法
6.2.2 例題與數(shù)據(jù)文件
6.2.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
6.2.4 結(jié)果和討論¨
6.3 重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
6.3.1 基本概念與方法
6.3.2 例題與數(shù)據(jù)文件
6.3.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
6.3.4 結(jié)果和討論
6.4 協(xié)方差分析
6.4.1 基本概念與方法
6.4.2 例題與數(shù)據(jù)文件
6.4.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
6.4.4 結(jié)果和討論
習(xí)題六
第7章相關(guān)分析
7.1 連續(xù)變量的相關(guān)分析
7.1.1 基本概念與方法
7.1.2 例題與數(shù)據(jù)文件
7.1.3 統(tǒng)計(jì)分析過程
7.1.4 結(jié)果和討論
7.2 等級(jí)變量的相關(guān)分析
7.2.1 基本概念與方法
7.2.2 例題與數(shù)據(jù)文件
……
第8章回歸分析
第9章非參數(shù)檢驗(yàn)
第10章卡方檢驗(yàn)
第11章聚類分析
第12章因子分析與主成分分析
第13章統(tǒng)計(jì)圖形
參考文獻(xiàn)