SPSS寶典（第3版）

第1 部分 IBM SPSS 19 入門(mén)  第1 章 IBM SPSS Statistics 概述 1.1 SPSS 的發(fā)展簡(jiǎn)史 1.2 IBM SPSS Statistics 19 的特點(diǎn) 1.3 IBM SPSS Statistics 19 對(duì)環(huán)境的要求 1.3.1 對(duì)硬件環(huán)境的要求  1.3.2 對(duì)軟件環(huán)境的要求  1.4 安裝和卸載IBM SPSS Statistics 19  1.4.1 安裝IBM SPSS Statistics 19  1.4.2 卸載IBM SPSS Statistics 19  1.5 IBM SPSS Statistics 19 的啟動(dòng)與退出 1.5.1 啟動(dòng)IBM SPSS Statistics 19 1.5.2 退出IBM SPSS Statistics 19 1.6 IBM SPSS Statistics 19 新增功能 1.7 IBM SPSS Statistics 19 的幫助系統(tǒng)  1.7.1 Topics（主題幫助）  1.7.2 Tutorial（自學(xué)指導(dǎo)）  1.7.3 Cases Studies（案例研究）   1.7.4 Statistics Coach（統(tǒng)計(jì)輔導(dǎo)）   1.7.5 Command Syntax Reference（命令語(yǔ)句參考）   1.7.6 Developer Central（研發(fā)中心）   1.7.7 Algorithms（統(tǒng)計(jì)算法）   1.8 小結(jié) 第2 章 IBM SPSS 19 的窗口及其設(shè)置  2.1 IBM SPSS Statistics 19 的三種運(yùn)行方式 2.1.1 完全窗口菜單運(yùn)行方式 2.1.2 程序運(yùn)行方式 2.1.3 混合運(yùn)行方式 2.2 IBM SPSS Statistics 19 常用對(duì)話(huà)框  2.2.1 SPSS 文件操作對(duì)話(huà)框 2.2.2 SPSS 統(tǒng)計(jì)分析主對(duì)話(huà)框 2.2.3 對(duì)話(huà)框的控制與選擇 2.3 IBM SPSS Statistics 19 的窗口及其設(shè)置  2.3.1 Data Editor（數(shù)據(jù)編輯窗口） 2.3.2 Output（結(jié)果輸出窗口） 2.3.3 SPSS Syntax Editor（語(yǔ)句窗口） 2.3.4 Script（腳本編輯窗口）  2.4 小結(jié) 第3 章 SPSS 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的創(chuàng)建與編輯  3.1 SPSS 數(shù)據(jù)的屬性及其定義方法  3.1.1 變量名（Name）  3.1.2 變量類(lèi)型（Type） 3.1.3 變量標(biāo)簽（Label）  3.1.4 Missing（變量缺失數(shù)據(jù)）  3.1.5 Measure（度量尺度）   3.2 SPSS 數(shù)據(jù)文件的構(gòu)成  3.2.1 SPSS 數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu) 3.2.2 SPSS 數(shù)據(jù)文件中的個(gè)案 3.2.3 創(chuàng)建SPSS 數(shù)據(jù)文件  3.2.4 應(yīng)用實(shí)例：定義SPSS 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.2.5 實(shí)例：大學(xué)教師的問(wèn)卷調(diào)查表 3.2.6 調(diào)查表數(shù)據(jù)變量名及其屬性的設(shè)計(jì) 3.3 SPSS 數(shù)據(jù)的錄入 3.3.1 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)錄入窗口  3.3.2 在數(shù)據(jù)編輯窗口中錄入數(shù)據(jù)  3.4 SPSS 數(shù)據(jù)的編輯 3.4.1 插入和刪除變量  3.4.2 插入和刪除個(gè)案  3.4.3 數(shù)據(jù)的移動(dòng)、復(fù)制和刪除  3.4.4 SPSS 數(shù)據(jù)的定位 3.5 數(shù)據(jù)文件的操作 3.5.1 創(chuàng)建和讀取SPSS 數(shù)據(jù)文件  3.5.2 保存SPSS 數(shù)據(jù)文件  3.6 小結(jié) 第4 章 SPSS 數(shù)據(jù)的管理 4.1 數(shù)據(jù)的排序 4.1.1 SPSS 數(shù)據(jù)排序的基本操作 4.1.2 數(shù)據(jù)排序的一個(gè)例子  4.2 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)置 4.3 重復(fù)個(gè)案的識(shí)別 4.4 數(shù)據(jù)文件的拆分 4.5 數(shù)據(jù)文件的合并 4.5.1 個(gè)案合并  4.5.2 變量合并  4.6 數(shù)據(jù)的分類(lèi)匯總 4.6.1 分類(lèi)匯總的概念  4.6.2 分類(lèi)匯總的操作步驟  4.7 數(shù)據(jù)的加權(quán) 4.8 小結(jié) 第5 章 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與SPSS 函數(shù)  5.1 SPSS 的表達(dá)式 5.1.1 SPSS 算術(shù)表達(dá)式 5.1.2 SPSS 條件表達(dá)式 5.1.3 SPSS 邏輯表達(dá)式. 5.2 SPSS 函數(shù) 5.2.1 算術(shù)函數(shù)（Arithmetic Functions） 5.2.2 統(tǒng)計(jì)函數(shù)（Statistical Functions） 5.2.3 字符串函數(shù)（String Functions） 5.2.4 日期和時(shí)間函數(shù)（Date and Time Functions）  5.2.5 累計(jì)分布函數(shù)（Cumulative Distribution Functions） 5.2.6 逆分布函數(shù)（Inverse Distribution Functions） 5.2.7 隨機(jī)變量函數(shù)（Random Variable Functions）   5.2.8 概率密度函數(shù)（Probability Density Function）  5.2.9 尾部概率函數(shù)（Tail Probability Function） 5.2.10 缺失值函數(shù)（Missing Value Functions） 5.3 變量的計(jì)算  5.3.1 變量計(jì)算的基本操作 5.3.2 實(shí)例：高校提前錄取名單的確定 5.4 數(shù)據(jù)的選取  5.4.1 數(shù)據(jù)選取的基本操作 5.4.2 數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用實(shí)例 5.5 個(gè)案計(jì)數(shù)  5.5.1 個(gè)案計(jì)數(shù)的基本操作 5.5.2 實(shí)例：央視主要節(jié)目的收視率調(diào)查 5.6 數(shù)據(jù)的重新編碼  5.6.1 數(shù)據(jù)的重新編碼 5.6.2 數(shù)據(jù)的自動(dòng)重新編碼 5.6.3 重新編碼的應(yīng)用實(shí)例 5.7 SPSS 變量集  5.7.1 SPSS 變量集的分類(lèi) 5.7.2 定義用戶(hù)變量集 5.7.3 使用用戶(hù)變量集 5.8 小結(jié) 第2 部分 利用SPSS 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析  第6 章 SPSS 的基本統(tǒng)計(jì)分析 6.1 基本統(tǒng)計(jì)量的定義和計(jì)算 6.1.1 描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量 6.1.2 描述離散趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量 6.1.3 描述分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量 6.2 頻數(shù)分析過(guò)程 6.2.1 頻數(shù)分析過(guò)程的SPSS操作  6.2.2 實(shí)例：成年男子血壓數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析  6.2.3 頻數(shù)分析的結(jié)果  6.3 描述性分析過(guò)程 6.3.1 描述性分析的SPSS 操作  6.3.2 實(shí)例：學(xué)生體檢數(shù)據(jù)的描述性分析  6.4 探索性分析過(guò)程 6.4.1 探索性分析問(wèn)題的提出 6.4.2 探索分析的SPSS 操作  6.4.3 Statistic 選項(xiàng)  6.4.4 Plots 選項(xiàng) 6.4.5 Options 選項(xiàng) 6.4.6 實(shí)例：新型合金耐熱性的探索分析  6.4.7 探索分析的結(jié)果  6.5 小結(jié) 第7 章 多重反應(yīng)分析 7.1 多重反應(yīng)分析的基本方法 7.1.1 二分法（Multiple Dichotomies Method） 7.1.2 分類(lèi)法（Multiple Category Method）  7.2 定義多重反應(yīng)分析數(shù)據(jù)集 7.2.1 實(shí)例：消費(fèi)者購(gòu)物場(chǎng)所的調(diào)查  7.2.2 定義多重?cái)?shù)據(jù)集的SPSS操作  7.3 多重反應(yīng)頻數(shù)分析 7.3.1 多重反應(yīng)頻數(shù)分析的SPSS 操作 7.3.2 多重反應(yīng)頻數(shù)分析的結(jié)果  7.4 多重反應(yīng)列聯(lián)表分析  7.4.1 SPSS 基本操作 7.4.2 多重反應(yīng)列聯(lián)表分析的結(jié)果 7.5 小結(jié) 第8 章 SPSS 的自定義表格  8.1 認(rèn)識(shí)自定義表格對(duì)話(huà)框  8.1.1 實(shí)例：個(gè)人家庭情況調(diào)查數(shù)據(jù) 8.1.2 自定義表格的SPSS 操作  8.2 表格的結(jié)構(gòu)和SPSS 實(shí)現(xiàn) 8.2.1 堆棧和嵌套的基本定義 8.2.2 堆棧和嵌套的SPSS 實(shí)現(xiàn)  8.3 自定義表格的選項(xiàng)及其獨(dú)立性檢驗(yàn)  8.3.1 實(shí)例：對(duì)婚姻幸福感認(rèn)同的分析和列表 8.3.2 SPSS 基本操作 8.3.3 Titles 選項(xiàng) 8.3.4 Test Statistics 選項(xiàng)  8.3.5 Options 選項(xiàng) 8.3.6 自定義表格的結(jié)果 8.4 多重反應(yīng)變量集的自定義表格  8.4.1 一般多重變量集自定義表格 8.4.2 SPSS 基本操作 8.4.3 多重反應(yīng)變量集表格的結(jié)果 8.4.4 進(jìn)一步的分析 8.4.5 具有嵌套結(jié)構(gòu)的多重變量集自定義表格 8.4.6 多重變量集的獨(dú)立性檢驗(yàn)  8.4.7 多重變量集的列均值比較和檢驗(yàn) 8.5 小結(jié) 第9 章 均值的比較與檢驗(yàn) 9.1 參數(shù)檢驗(yàn)問(wèn)題的提出 9.2 參數(shù)檢驗(yàn)的基本步驟 9.3 單樣本T 檢驗(yàn) 9.3.1 單樣本T 檢驗(yàn)的基本方法  9.3.2 單樣本T 檢驗(yàn)的SPSS操作  9.3.3 實(shí)例：圓盤(pán)制動(dòng)閘直徑的T 檢驗(yàn) 9.3.4 單樣本T 檢驗(yàn)的結(jié)果  9.4 獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn) 9.4.1 獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)的基本方法  9.4.2 獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)的SPSS操作  9.4.3 實(shí)例：兩組乒乓球得分?jǐn)?shù)據(jù)的T 檢驗(yàn)  9.4.4 獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)的結(jié)果  9.5 配對(duì)樣本T 檢驗(yàn) 9.5.1 配對(duì)樣本T 檢驗(yàn)問(wèn)題的基本方法  9.5.2 配對(duì)樣本T 檢驗(yàn)的SPSS操作  9.5.3 實(shí)例：新藥療效的測(cè)試結(jié)果檢驗(yàn)  9.5.4 配對(duì)樣本T 檢驗(yàn)的結(jié)果  9.6 小結(jié) 第10 章 方差分析 10.1 方差分析的基本原理 10.2 方差分析的概念和假設(shè) 10.3 單因素方差分析 10.3.1 單因素方差分析的SPSS操作 10.3.2 Contrasts 選項(xiàng)  10.3.3 Post Hoc Multiple Comparisions 選項(xiàng)  10.3.4 Options 選項(xiàng) 10.3.5 實(shí)例：來(lái)自4 個(gè)不同行業(yè)的投訴數(shù)據(jù) 10.3.6 單因素方差分析的結(jié)果解釋 10.4 多因素方差分析  10.4.1 多因素方差分析的SPSS操作 10.4.2 Model 選項(xiàng) 10.4.3 Contrasts 選項(xiàng) 10.4.4 Plots 選項(xiàng)  10.4.5 Post Hoc Multiple Comparisions 選項(xiàng)  10.4.6 Save 選項(xiàng)  10.4.7 Options 選項(xiàng) 10.4.8 實(shí)例：機(jī)器和工人兩因素的方差分析 10.4.9 兩因素方差分析的結(jié)果解釋 10.5 協(xié)方差分析  10.5.1 協(xié)方差分析的基本思想 10.5.2 實(shí)例：政府部門(mén)對(duì)培訓(xùn)效果的分析 10.5.3 非飽和模型的SPSS 操作  10.5.4 結(jié)果分析 10.5.5 進(jìn)一步分析：實(shí)例中的飽和模型 10.5.6 飽和模型的結(jié)果解釋 10.6 小結(jié) 第11 章 非參數(shù)檢驗(yàn) 11.1 卡方檢驗(yàn)  11.1.1 卡方檢驗(yàn)的基本原理 11.1.2 卡方檢驗(yàn)的SPSS 操作  11.1.3 實(shí)例：網(wǎng)站流量的泊松分布檢驗(yàn) 11.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)  11.2.1 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的基本原理 11.2.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的SPSS操作 11.2.3 實(shí)例：拋硬幣實(shí)驗(yàn)的二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 11.3 游程檢驗(yàn) 11.3.1 游程檢驗(yàn)的基本原理  11.3.2 游程檢驗(yàn)的SPSS 操作 11.3.3 實(shí)例：體育達(dá)標(biāo)成績(jī)的檢驗(yàn) 11.4 單樣本K-S 檢驗(yàn)  11.4.1 單樣本K-S 檢驗(yàn)的基本原理 11.4.2 單樣本K-S 檢驗(yàn)的SPSS操作 11.4.3 實(shí)例：車(chē)禍?zhǔn)鹿蕯?shù)的泊松分布檢驗(yàn) 11.4.4 實(shí)例的進(jìn)一步分析：考慮性別因素 11.5 兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 11.5.1 兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的SPSS操作 11.5.2 兩獨(dú)立樣本Mann-Whitney U 檢驗(yàn) 11.5.3 兩獨(dú)立樣本的K-S 檢驗(yàn)  11.6 小結(jié) 第12 章 相關(guān)分析 12.1 相關(guān)分析的基本方法 12.2 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 12.2.1 Pearson 簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù) 12.2.2 Spearman 等級(jí)相關(guān)系數(shù)  12.2.3 Kendall τ相關(guān)系數(shù)  12.3 雙變量相關(guān)分析 12.3.1 雙變量相關(guān)分析的SPSS操作 12.3.2 Options 選項(xiàng) 12.3.3 實(shí)例：汽車(chē)價(jià)格和汽車(chē)燃油率的分析 12.3.4 雙變量相關(guān)分析的結(jié)果 12.3.5 進(jìn)一步分析：定序型變量的分析 12.3.6 進(jìn)一步分析的結(jié)果 12.4 偏相關(guān)分析  12.4.1 偏相關(guān)分析的基本原理 12.4.2 偏相關(guān)分析的SPSS 操作步驟 12.4.3 Options 選項(xiàng) 12.4.4 實(shí)例：對(duì)一批體檢數(shù)據(jù)的偏相關(guān)分析 12.4.5 偏相關(guān)分析的結(jié)果 12.4.6 改變控制變量后的結(jié)果 12.5 距離分析  12.5.1 距離分析的基本概念 12.5.2 距離分析的SPSS 操作  12.5.3 Similarity Measure 選項(xiàng)和相似性測(cè)度 12.5.4 Dissimilarity Measure 選項(xiàng)和不相似性測(cè)度 12.5.5 實(shí)例：體檢數(shù)據(jù)的變量距離分析 12.5.6 變量距離分析的結(jié)果 12.5.7 實(shí)例：對(duì)飛機(jī)葉片的個(gè)案距離分析 12.5.8 個(gè)案距離分析的結(jié)果 12.6 小結(jié) 第13 章 回歸分析 13.1 線性回歸分析  13.1.1 線性回歸分析的方法概述 13.1.2 線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型 13.1.3 線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 13.1.4 線性回歸方程的殘差分析 13.1.5 線性回歸分析的SPSS操作 13.1.6 實(shí)例：體檢數(shù)據(jù)中的體重和肺活量的分析 13.1.7 一元線性回歸分析的結(jié)果 13.1.8 多元線性回歸：小學(xué)生語(yǔ)言測(cè)試得分分析 13.1.9 多元線性回歸的結(jié)果  13.1.10 實(shí)例：加權(quán)最小二乘回歸  13.1.11 加權(quán)最小二乘回歸分析的結(jié)果 13.2 曲線參數(shù)估計(jì) 13.2.1 曲線參數(shù)估計(jì)的基本原理  13.2.2 曲線參數(shù)估計(jì)的基本步驟  13.2.3 實(shí)例：金屬?gòu)?qiáng)度測(cè)試的回歸分析 13.2.4 曲線參數(shù)估計(jì)的結(jié)果  13.3 小結(jié) 第14 章 對(duì)數(shù)線性模型 14.1 對(duì)數(shù)線性模型的基本概念 14.1.1 實(shí)例：育齡婦女生育調(diào)查  14.1.2 對(duì)數(shù)線性模型的對(duì)數(shù)頻數(shù)表 14.2 對(duì)數(shù)線性模型的建立 14.2.1 對(duì)數(shù)線性模型的效應(yīng)項(xiàng)  14.2.2 效應(yīng)項(xiàng)的計(jì)算方法  14.3 對(duì)數(shù)線性模型的檢驗(yàn) 14.3.1 對(duì)數(shù)線性模型的檢驗(yàn)項(xiàng)目  14.3.2 對(duì)數(shù)線性模型的參數(shù)估計(jì)  14.3.3 單項(xiàng)效應(yīng)的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn) 14.3.4 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)  14.3.5 交互效應(yīng)檢驗(yàn)  14.3.6 分層效應(yīng)檢驗(yàn)  14.3.7 飽和模型的偏關(guān)聯(lián)檢驗(yàn) 14.4 對(duì)數(shù)線性模型的Model Selection 過(guò)程  14.4.1 層次對(duì)數(shù)線性模型的基本方法 14.4.2 層次對(duì)數(shù)線性模型的SPSS 操作 14.4.3 Model Building 選項(xiàng)和模型的選擇 14.4.4 Model 選項(xiàng) 14.4.5 Options 選項(xiàng) 14.4.6 實(shí)例：育齡婦女生育調(diào)查 14.4.7 實(shí)例分析的結(jié)果 14.5 對(duì)數(shù)線性模型的General 過(guò)程 14.5.1 General 過(guò)程的基本思想 14.5.2 General 過(guò)程的SPSS步驟 14.5.3 Save 選項(xiàng)  14.5.4 Model 選項(xiàng) 14.5.5 Options 選項(xiàng) 14.5.6 實(shí)例分析 14.5.7 Genera 對(duì)數(shù)線性模型的結(jié)果與分析 14.6 對(duì)數(shù)線性模型的Logit 過(guò)程 14.6.1 Logit 過(guò)程的基本思想 14.6.2 Logit 過(guò)程的SPSS 操作 14.6.3 實(shí)例分析 14.6.4 Logit 模型的結(jié)果與分析  14.7 小結(jié) 第15 章 聚類(lèi)分析 15.1 聚類(lèi)分析的基本方法  15.1.1 實(shí)例：不同學(xué)科的能力測(cè)試調(diào)查 15.1.2 距離描述 15.1.3 聚類(lèi)類(lèi)型 15.1.4 聚類(lèi)方法 15.2 不相似測(cè)度的度量方法  15.2.1 定距型變量的不相似測(cè)度 15.2.2 計(jì)數(shù)變量的不相似測(cè)度  15.2.3 二值變量的不相似測(cè)度  15.3 分層聚類(lèi)  15.3.1 分層聚類(lèi)的基本方法 15.3.2 分層聚類(lèi)的SPSS 操作  15.3.3 Method 選項(xiàng) 15.3.4 Save 選項(xiàng)  15.3.5 Statistics 選項(xiàng) 15.3.6 Plots 選項(xiàng) 15.3.7 個(gè)案聚類(lèi)：16 個(gè)地區(qū)的農(nóng)民支出情況分析 15.3.8 個(gè)案聚類(lèi)的結(jié)果分析  15.3.9 確定分類(lèi)數(shù)的討論  15.3.10 變量聚類(lèi)：SPSS 軟件模塊使用的調(diào)查 15.3.11 變量聚類(lèi)的結(jié)果分析  15.4 逐步聚類(lèi)分析 15.4.1 逐步聚類(lèi)分析的基本方法  15.4.2 逐步聚類(lèi)分析的SPSS操作 15.4.3 Iterate 選項(xiàng) 15.4.4 Save 選項(xiàng)  15.4.5 Options 選項(xiàng) 15.4.6 個(gè)案逐步聚類(lèi)分析的結(jié)果  15.4.7 逐步聚類(lèi)：變量聚類(lèi)模式的實(shí)例 15.4.8 變量逐步聚類(lèi)的結(jié)果分析 15.5 二階段聚類(lèi)分析 15.5.1 二階段聚類(lèi)分析的基本原理 15.5.2 二階段聚類(lèi)分析的SPSS操作 15.5.3 Options 選項(xiàng) 15.5.4 Output 選項(xiàng)  15.5.5 個(gè)案聚類(lèi)：不同汽車(chē)車(chē)型的聚類(lèi)分析 15.5.6 二階段個(gè)案聚類(lèi)的結(jié)果 15.6 小結(jié) 第16 章 判別分析 16.1 判別分析過(guò)程的基本原理 16.2 判別分析的SPSS 操作  16.2.1 基本操作  16.2.2 Method 選項(xiàng) 16.2.3 Statistics 選項(xiàng) 16.2.4 Classify 選項(xiàng)  16.2.5 Save 選項(xiàng)  16.3 實(shí)例：對(duì)一組體檢數(shù)據(jù)的判別分析  16.3.1 實(shí)例數(shù)據(jù) 16.3.2 操作步驟 16.4 判別分析的結(jié)果  16.5 小結(jié) 第17 章 因子分析 17.1 因子分析的基本概念  17.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型  17.3 因子分析的基本方法  17.3.1 因子提取 17.3.2 因子旋轉(zhuǎn) 17.3.3 計(jì)算因子得分 17.4 因子分析的SPSS 操作 17.4.1 基本操作 17.4.2 Descriptives 選項(xiàng)  17.4.3 Extraction 選項(xiàng) 17.4.4 Rotation 選項(xiàng)  17.4.5 Scores 選項(xiàng) 17.4.6 Options 選項(xiàng) 17.4.7 因子分析的共同度 17.4.8 因子分析中的總方差解釋 17.4.9 因子分析的碎石圖和解釋 17.4.10 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 17.4.11 因子得分 17.5 實(shí)例：奧運(yùn)項(xiàng)目的因子分析  17.5.1 操作步驟 17.5.2 結(jié)果分析 17.6 小結(jié) 第18 章 對(duì)應(yīng)分析 18.1 對(duì)應(yīng)分析的基本方法  18.2 對(duì)應(yīng)分析的SPSS 操作 18.2.1 實(shí)例：不同職業(yè)人員的吸煙程度調(diào)查 18.2.2 對(duì)應(yīng)分析的基本操作 18.2.3 Model 選項(xiàng) 18.2.4 Statistic 選項(xiàng) 18.2.5 Plots 選項(xiàng) 18.2.6 對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果  18.3 實(shí)例：美國(guó)哲學(xué)博士學(xué)位畢業(yè)人數(shù)的對(duì)應(yīng)分析 18.3.1 實(shí)例數(shù)據(jù)  18.3.2 操作步驟  18.3.3 實(shí)例的對(duì)應(yīng)分析結(jié)果  18.4 多元對(duì)應(yīng)分析 18.4.1 多元對(duì)應(yīng)分析的基本方法 18.4.2 多元對(duì)應(yīng)分析的SPSS操作 18.4.3 Discretization 選項(xiàng) 18.4.4 Missing Values 選項(xiàng)  18.4.5 Options 選項(xiàng) 18.4.6 Output 選項(xiàng)  18.4.7 Save 選項(xiàng)  18.5 實(shí)例：雇員和汽車(chē)的多元對(duì)應(yīng)分析 18.5.1 實(shí)例數(shù)據(jù)  18.5.2 SPSS 操作  18.5.3 多元對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果  18.6 小結(jié) 第19 章 信度分析 19.1 信度分析的概念 19.2 信度分析的基本方法 19.3 信度分析的SPSS 操作  19.3.1 基本操作  19.3.2 Statistics 選項(xiàng) 19.4 實(shí)例：節(jié)目是否繼續(xù)開(kāi)辦的調(diào)查分析 19.4.1 實(shí)例中的調(diào)查數(shù)據(jù)  19.4.2 操作步驟  19.5 信度分析的結(jié)果 19.6 進(jìn)一步的分析 19.6.1 拆半信度系數(shù)模型  19.6.2 Guttman 模型  19.6.3 平行模型（Parallel Model）  19.7 小結(jié) 第20 章 統(tǒng)計(jì)圖形的創(chuàng)建和編輯 20.1 SPSS 圖形的基本功能介紹  20.1.1 圖形生成器（Chart Builder）  20.1.2 交互模式創(chuàng)建圖形（Interactive）  20.1.3 傳統(tǒng)模式創(chuàng)建圖形（Legacy Chart）  20.2 條形圖  20.2.1 條形圖的類(lèi)型和基本操作 20.2.2 簡(jiǎn)單條形圖 20.2.3 復(fù)合條形圖 20.2.4 堆棧條形圖 20.3 三維條形圖（3-D Bar） 20.3.1 三維條形圖的類(lèi)型 20.3.2 個(gè)案分組模式 20.4 小結(jié) 第21 章 SPSS 的命令語(yǔ)句程序設(shè)計(jì)  21.1 Syntax 程序語(yǔ)言概述  21.1.1 Syntax 命令語(yǔ)句的特性  21.1.2 統(tǒng)計(jì)分析方式的選擇 21.2 Syntax 命令語(yǔ)句及其定義規(guī)則  21.2.1 SPSS 命令的類(lèi)型 21.2.2 SPSS 命令的定義規(guī)則及其構(gòu)成 21.2.3 SPSS 命令的顯示順序 21.2.4 SPSS 命令語(yǔ)句的狀態(tài) 21.2.5 SPSS 的子命令 21.2.6 命令執(zhí)行的兩種方式 21.3 創(chuàng)建和運(yùn)行Syntax  21.3.1 認(rèn)識(shí)Syntax 窗口  21.3.2 定制SPSS Syntax 編程環(huán)境 21.3.3 創(chuàng)建和運(yùn)行Syntax 文件 21.3.4 SPSS 程序的類(lèi)型 21.4 SPSS Syntax 語(yǔ)法 21.4.1 流程結(jié)構(gòu)語(yǔ)句  21.4.2 過(guò)程語(yǔ)句  21.4.3 文件操作語(yǔ)句  21.5 Syntax 語(yǔ)句錯(cuò)誤與程序調(diào)試 21.5.1 識(shí)別Syntax 命令的語(yǔ)法錯(cuò)誤 21.5.2 錯(cuò)誤信息  21.5.3 理解錯(cuò)誤信息的含義  21.5.4 修改Syntax 語(yǔ)法錯(cuò)誤 21.5.5 Syntax 語(yǔ)法錯(cuò)誤的實(shí)例分析 21.6 小結(jié) 第22 章 利用SPSS 語(yǔ)句讀取數(shù)據(jù)文件  22.1 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù) 22.1.1 安裝數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)  22.1.2 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表中的數(shù)據(jù)  22.1.3 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)的多個(gè)表  22.2 讀取Excel 文件數(shù)據(jù)  22.2.1 讀取Excel 工作表數(shù)據(jù) 22.2.2 讀取多個(gè)工作表數(shù)據(jù)  22.3 讀取文本文件數(shù)據(jù) 22.3.1 讀取定界文本數(shù)據(jù)文件  22.3.2 讀取逗號(hào)分隔值（CSV）數(shù)據(jù)文件 22.3.3 讀取固定寬度文本數(shù)據(jù)文件 22.4 讀取復(fù)雜文本數(shù)據(jù) 22.4.1 讀取混合數(shù)據(jù)文件 22.4.2 讀取分組數(shù)據(jù)文件 22.4.3 讀取嵌套數(shù)據(jù)文件 22.5 小結(jié) 第23 章 宏 23.1 SPSS 宏概述  23.1.1 SPSS 宏工具概述 23.1.2 SPSS 宏的定義 23.2 SPSS 宏的參數(shù)  23.2.1 SPSS 宏參數(shù)的定義及分類(lèi) 23.2.2 SPSS 宏的關(guān)鍵字參數(shù) 23.2.3 SPSS 宏的位置參數(shù) 23.2.4 參數(shù)的標(biāo)識(shí)符 23.2.5 參數(shù)的默認(rèn)設(shè)置 23.3 SPSS 宏的流程控制結(jié)構(gòu)  23.3.1 IF 結(jié)構(gòu)  23.3.2 循環(huán)結(jié)構(gòu) 23.4 宏的其他操作  23.4.1 宏變量的數(shù)學(xué)運(yùn)算 23.4.2 宏變量中直接讀取分配 23.4.3 字符串操作函數(shù) 23.5 SPSS 宏的調(diào)試  23.5.1 輸出窗口中顯示擴(kuò)展宏語(yǔ)句 23.5.2 結(jié)果窗口中顯示宏參數(shù) 23.6 小結(jié) 參考文獻(xiàn)