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统计分析,教程,精通,基础教程,入门
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基本信息
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- 作者：
- 出版社：
- ISBN：9787302347897
- 出版日期：2014 年4月 30
- 开本：16开
- 页码：488
- 版次：1-1
- 所属分类：
内容简介
《spss统计分析大全》由浅入深，全面、系统地介绍了spss 19.0的应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，几乎涉及spss目前的绝大部分应用范畴。书中提供了大量应用案例，供读者实战演练。另外，本书配1张dvd光盘，收录了作者为本书录制的16小时配套高清教学视频及书中所有案例的数据文件。
《spss统计分析大全》共30章，分为3篇。第1篇为spss 19.0软件基础篇，涵盖spss 19.0概述、数据管理、统计描述分析及基本统计分析的报表制作；第2篇为基本统计分析方法篇，涵盖t检验、方差分析、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计图制作、诊断试验与roc分析、缺失值分析、非参数检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、spss中随机化过程的实现及典型相关；第3篇为高级统计分析篇，涵盖logistic回归、对数线性模型、生存分析与cox模型、聚类与判别分析、主成分与因子分析、多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对应分析、神经网络模型、曲线回归与非线性回归、多重线性回归与相关、路径分析、中介效应与调节效应分析。
《spss统计分析大全》不仅适合spss初学者阅读，也适合有一定基础的人员阅读。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头必备参考书；医药学、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。
作译者
武松 副教授，硕导，spss高级数据分析师，教育部数据分析工程师，国内多家杂志编委。博士毕业于中国疾病预防控制中心。现为安徽省中医药科学院数据挖掘室主任、精鼎数据分析公司首席顾问及安徽中医药大学统计学教研室教师。承担spss软件、统计学及科研设计等多门课程的教学工作。有丰富的教学经验及数据分析与挖掘实战经验。
潘发明 教授，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，国家自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中 sci 23篇。主编教材2部，参编6部。
潘发明 教授，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，国家自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中 sci 23篇。主编教材2部，参编6部。
目录
《spss统计分析大全》
第1篇 spss软件基础篇
第1章 spss 19.0概述（ 教学视频：51分钟） 2
1.1 spss 19.0简介 2
1.1.1 spss 19.0统计软件的优点 2
1.1.2 spss 19.0软件新增功能 3
1.1.3 spss 19.0统计软件的环境要求 3
1.2 spss 19.0安装、启动与退出 4
1.2.1 spss 19.0安装 4
1.2.2 spss 19.0的启动 4
1.2.3 spss 19.0的退出 5
1.3 主要窗口和功能 5
1.3.1 数据编辑窗口 5
1.3.2 结果输出窗口 6
1.3.3 变量编辑窗口 6
1.3.4 语法编辑器窗口 7
1.3.5 脚本编写窗口 8
1.3.6 图表编辑窗口 8
1.4 构建数据库 9
1.4.1 操作步骤 9
第1篇 spss软件基础篇
第1章 spss 19.0概述（ 教学视频：51分钟） 2
1.1 spss 19.0简介 2
1.1.1 spss 19.0统计软件的优点 2
1.1.2 spss 19.0软件新增功能 3
1.1.3 spss 19.0统计软件的环境要求 3
1.2 spss 19.0安装、启动与退出 4
1.2.1 spss 19.0安装 4
1.2.2 spss 19.0的启动 4
1.2.3 spss 19.0的退出 5
1.3 主要窗口和功能 5
1.3.1 数据编辑窗口 5
1.3.2 结果输出窗口 6
1.3.3 变量编辑窗口 6
1.3.4 语法编辑器窗口 7
1.3.5 脚本编写窗口 8
1.3.6 图表编辑窗口 8
1.4 构建数据库 9
1.4.1 操作步骤 9
.1.4.2 模块解读 10
1.4.3 实例详解 12
第2章 数据管理（ 教学视频：65分钟） 15
2.1 数据的打开 15
2.1.1 spss的数据文件类型 15
2.1.2 模块解读 15
2.2 数据的保存 23
2.2.1 spss数据保存 24
2.2.2 保存类型 24
2.3 数据的整理 24
2.3.1 数据的合并 25
2.3.2 数据个案的拆分 27
2.3.3 数据个案的排序 28
2.3.4 数据的分类汇总 29
2.3.5 数据的加权 31
2.3.6 重复数据的查找 32
2.3.7 个案的选择 34
2.3.8 计算新变量 36
2.3.9 变量值的重新编码 39
第3章 统计描述分析（ 教学视频：21分钟） 43
3.1 频数分布分析（frequencies） 43
3.2 描述性统计分析（descriptives） 46
3.3 探索性分析（explore） 47
第4章 基本统计分析的报表制作（ 教学视频：28分钟） 54
4.1 代码本 54
4.1.1 模块解读 54
4.1.2 实例详解 55
4.2 在线分析处理报告（olap） 57
4.2.1 模块解读 58
4.2.2 实例详解 59
4.3 个案摘要报告 60
4.3.1 模块解读 61
4.3.2 实例详解 61
4.4 行形式摘要报告 62
4.4.1 模块解读 62
4.4.2 实例详解 64
4.5 列形式摘要报告 65
4.5.1 模块解读 65
4.5.2 实例详解 66
第2篇 基本统计分析方法篇
第5章 t检验（ 教学视频：37分钟） 68
5.1 均值（means）过程 68
5.2 单样本t检验 69
5.2.1 原理 69
5.2.2 模块解读 70
5.2.3 实例详解 70
5.3 独立样本t检验 72
5.3.1 原理 72
5.3.2 模块解读 73
5.3.3 实例详解 74
5.4 配对样本t检验 76
5.4.1 原理 76
5.4.2 模块解读 76
5.4.3 实例详解 77
第6章 方差分析（ 教学视频：64分钟） 79
6.1 单因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模块解读 80
6.1.3 实例详解 83
6.2 随机区组设计方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模块解读 86
6.2.3 实例详解 91
6.3 析因设计方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模块解读 93
6.3.3 实例详解 94
6.4 交叉设计方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模块解读 95
6.4.3 实例详解 95
6.5 拉丁方设计方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模块解读 96
6.5.3 实例详解 96
6.6 协方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模块解读 98
6.6.3 实例详解 98
6.7 嵌套设计方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模块解读 100
6.7.3 实例详解 100
6.8 重复测量数据方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模块解读 102
6.8.3 实例详解 103
第7章 定性资料统计推断（ 教学视频：42分钟） 106
7.1 成组设计四格表资料卡方检验 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模块解读 107
7.2 配对设计四格表资料卡方检验 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模块解读 110
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验 111
7.3.1 多个样本率比较 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模块解读 112
7.3.4 多个构成比之间的比较 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模块解读 115
7.4 似然比检验和确切概率法 118
7.4.1 似然比检验 118
7.4.2 确切概率法 120
7.5 卡方检验的多重比较 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模块解读 124
第8章 有序定性资料统计推断（ 教学视频：21分钟） 127
8.1 单向有序行×列表数据的分析 127
8.1.1 两组单向有序分类资料的秩和检验 127
8.1.2 多组单向有序定性资料的秩和检验 129
8.1.3 两两比较的秩和检验（t检验法） 130
8.2 双向有序属性相同行×列表数据的分析 131
8.3 双向有序属性不同行×列表数据的分析 133
8.4 spss软件实现有序定性资料的分析方法 134
8.5 小结 140
第9章 统计图（ 教学视频：41分钟） 141
9.1 spss 19.0绘图功能简介 141
9.1.1 图表构建程序简介 142
9.1.2 图形画板模板选择程序 146
9.2 条形图（bar） 148
9.2.1 统计图的结构 150
9.2.2 统计图的绘图原则 150
9.2.3 统计图型的选择 150
9.2.4 模块解读 151
9.2.5 统计图编辑 153
9.3 3-d条形图（3-d bar） 156
9.4 线图（line） 158
9.5 面积图（area） 159
9.5.1 简单面积图 159
9.5.2 堆积面积图 159
9.6 饼图（pie） 161
9.7 高低图（high-low charts） 162
9.8 箱图（boxplot） 164
9.9 误差条图（error bar） 165
9.10 人口金字塔图（population pyramid） 167
9.11 散点图（scatter） 167
9.11.1 简单分布散点图 168
9.11.2 矩阵分布散点图 168
9.11.3 简单点图 169
9.11.4 重叠分布散点图 170
9.11.5 3-d分布散点图 171
9.12 直方图（histogram） 171
9.13 时间序列图（time series plot） 172
第10章 诊断试验与roc分析（ 教学视频：13分钟） 175
10.1 常用诊断试验的评价指标 175
10.1.1 常用的诊断试验评价指标 175
10.1.2 提高诊断试验效率的方法 178
10.2 roc曲线 180
10.2.1 roc分析的基本原理 181
10.2.2 模块解读 181
10.2.3 实例详解 182
第11章 缺失值分析（ 教学视频：27分钟） 185
11.1 缺失值分析简介 185
11.1.1 缺失值的类别 185
11.1.2 spss中的缺失值处理方法 186
11.2 spss缺失值分析 187
11.2.1 模块解读 187
11.2.2 实例详解 190
第12章 非参数检验（ 教学视频：43分钟） 195
12.1 非参数检验简介 195
12.1.1 非参数检验和参数检验 195
12.1.2 非参数检验的优点 195
12.1.3 非参数检验的缺点 195
12.2 卡方检验 196
12.2.1 卡方检验的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模块解读 196
12.2.4 实例详解 197
12.3 二项式检验 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模块解读 199
12.3.3 实例详解 200
12.4 游程检验 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模块解读 202
12.4.4 实例详解 202
12.5 单样本k-s检验 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模块解读 203
12.5.3 实例详解 204
12.6 两独立样本检验 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模块解读 206
12.6.3 实例详解 207
12.7 k个独立样本检验 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模块解读 209
12.7.3 实例详解 210
12.8 两个相关样本检验 211
12.8.1 原理与方法 211
12.8.2 模块解读 212
12.8.3 实例详解 212
12.9 k个相关样本检验 214
12.9.1 原理与方法 214
12.9.2 模块解读 215
12.9.3 实例详解 215
第13章 简单线性回归与相关（ 教学视频：36分钟） 217
13.1 相关分析简介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相关系数的计算 218
13.1.3 spss中的相应功能 219
13.2 双变量相关 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析实例 221
13.2.3 spearman等级相关系数 223
13.2.4 kendall等级相关系数 223
13.3 偏相关分析 224
13.3.1 偏相关分析的含义 224
13.3.2 偏相关系数的计算 224
13.3.3 分析实例 225
13.4 距离相关 226
13.4.1 距离测量与相似性测量指标 227
13.4.2 分析实例 228
13.5 简单回归分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析实例 232
13.5.3 相关与回归分析的区别和联系 233
13.6 小结 234
第14章 多重响应分析（ 教学视频：21分钟） 235
14.1 多重响应变量定义与数据录入 235
14.2 多重响应变量集的定义 237
14.3 多重响应变量集的频率分析 239
14.4 多重响应变量交叉表分析 240
第15章 spss中随机化过程的实现（ 教学视频：38分钟） 243
15.1 基本原理 243
15.2 模块解读 244
15.3 实例详解 247
15.3.1 随机抽样 247
15.3.2 随机分组 249
第16章 典型相关（ 教学视频：12分钟） 253
16.1 原理解读 253
16.2 研究步骤 254
16.3 实例详解 254
第3篇 高级统计分析篇
第17章 logistic回归（ 教学视频：33分钟） 260
17.1 二项分类logistic回归 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模块解读 261
17.1.3 实例详解 264
17.2 条件logistic回归 267
17.3 有序logistic回归 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模块解读 269
17.3.3 实例分析 272
17.4 多项分类logistic回归 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模块解读 274
17.4.3 实例分析 275
第18章 对数线性模型（ 教学视频：41分钟） 278
18.1 对数线性模型概述 278
18.2 常规过程（general） 279
18.2.1 模块解读 279
18.2.2 实例详解 281
18.3 logit过程 287
18.3.1 模块解读 287
18.3.2 实例详解 288
18.4 模型选择过程 291
18.4.1 模块解读 292
18.4.2 案例详解 292
第19章 生存分析与cox模型（ 教学视频：55分钟） 296
19.1 非参数分析 296
19.1.1 寿命表法模块解读 297
19.1.2 寿命表法实例详解 299
19.1.3 kaplan-meier法模块解读 300
19.1.4 实例详解 303
19.2 cox回归模型 305
19.2.1 方法介绍 305
19.2.2 模块解读 306
19.2.3 实例详解 308
19.3 时间依存变量的处理方法 311
19.3.1 时间依存变量cox 模型 311
19.3.2 cox w/time-dep cov过程操作 312
第20章 聚类和判别（ 教学视频：44分钟） 315
20.1 概述 315
20.1.1 聚类分析基础知识 315
20.1.2 判别分析基础知识 316
20.1.3 spss聚类和判别分析模块 317
20.2 聚类分析 326
20.2.1 k-中心聚类 326
20.2.2 系统聚类 328
20.3 判别分析 329
20.3.1 简介 329
20.3.2 基本思想 330
20.3.3 实例详解 330
第21章 主成分与因子分析（ 教学视频：33分钟） 334
21.1 主成分分析 334
21.1.1 概述 334
21.1.2 实例与操作 335
21.2 因子分析 339
21.2.1 概述 339
21.2.2 实例与操作 341
21.3 主成分分析与因子分析的区别与联系 344
第22章 多元方差分析（ 教学视频：31分钟） 345
22.1 单因素设计资料多元方差分析 345
22.1.1 单样本分析 345
22.1.2 两样本单因素设计 349
22.2 多因素设计资料的多元方差分析 351
22.2.1 两因素设计 351
22.2.2 配对设计资料的多元方差分析 356
第23章 时间序列分析（ 教学视频：35分钟） 358
23.1 概述 358
23.1.1 时间序列数据及其分析方法 358
23.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 358
23.1.3 spss时间序列分析功能 360
23.2 时间序列数据的预处理 360
23.2.1 定义日期变量 360
23.2.2 创建时间序列 361
23.2.3 填补缺失数据 363
23.3 指数平滑法 364
23.3.1 原理 364
23.3.2 案例分析 365
23.3.3 结果及解释 365
23.4 自回归模型 367
23.4.1 概述 367
23.4.2 自回归模型过程介绍 367
23.4.3 案例分析 368
23.5 arima模型 371
23.5.1 概述 371
23.5.2 arima模型识别、建模和模型评价 372
23.5.3 带有季节因子的arima模型 380
23.6 季节分解模型 381
23.6.1 概述 381
23.6.2 案例分析 382
第24章 信度分析（ 教学视频：18分钟） 384
24.1 基本原理 384
24.2 模块解读 385
24.3 实例详解 387
第25章 对应分析（ 教学视频：39分钟） 389
25.1 简单对应分析 389
25.1.1 概述 389
25.1.2 模块说明 390
25.1.3 实例详解 393
25.2 多重对应分析 395
25.2.1 模块说明 396
25.2.2 实例详解 401
25.3 数值变量对应分析 404
25.3.1 模块说明 404
25.3.2 实例详解 405
第26章 神经网络模型（ 教学视频：23分钟） 408
26.1 多层感受器 408
26.1.1 概述 409
26.1.2 模块解读 410
26.1.3 实例详解 416
26.2 径向基函数 420
26.2.1 概述 420
26.2.2 模块解读 421
26.2.3 实例详解 427
第27章 曲线回归与非线性回归（ 教学视频：17分钟） 434
27.1 曲线直线化变化方法 434
27.1.1 变量的变换 434
27.1.2 变量变换后实现线性回归的步骤 435
27.1.3 实例详解 435
27.2 曲线回归 437
27.2.1 一般步骤 438
27.2.2 spss模块说明 438
27.2.3 实例详解 440
27.3 非线性回归 443
27.3.1 概述 443
27.3.2 非线性回归分析的原理 443
27.3.3 spss模块说明 443
27.3.4 实例详解 446
第28章 多重线性回归与相关（ 教学视频：11分钟） 450
28.1 多重回归分析方法 450
28.1.1 多重回归模型 450
28.1.2 参数估计 451
28.1.3 回归方程假设检验 451
28.1.4 衡量多重回归模型优劣的标准 453
28.1.5 偏相关系数 453
28.1.6 自变量选择 454
28.1.7 spss 模块说明 454
28.1.8 实例详解 457
28.2 共线性解决方案与校正 460
28.2.1 多重共线性的诊断 461
28.2.2 共线性解决方案 461
28.3 残差分析与回归诊断 461
28.4 交互作用与哑变量设置 462
28.4.1 交互作用 462
28.4.2 哑变量设置 463
第29章 路径分析（ 教学视频：13分钟） 464
29.1 概述 464
29.2 模块解读 468
29.3 实例详解 471
29.3.1 路径模型的确定 472
29.3.2 计算回归系数 473
29.3.3 完成路径图 478
第30章 中介效应与调节效应分析（ 教学视频：33分钟） 480
30.1 中介效应分析 480
30.1.1 中介效应的概述 480
30.1.2 中介效应检验过程 480
30.1.3 实例详解 481
30.2 调节效应分析 485
30.2.1 调节效应的概述 485
30.2.2 调节效应检验过程 485
30.2.3 实例详解 485
1.4.3 实例详解 12
第2章 数据管理（ 教学视频：65分钟） 15
2.1 数据的打开 15
2.1.1 spss的数据文件类型 15
2.1.2 模块解读 15
2.2 数据的保存 23
2.2.1 spss数据保存 24
2.2.2 保存类型 24
2.3 数据的整理 24
2.3.1 数据的合并 25
2.3.2 数据个案的拆分 27
2.3.3 数据个案的排序 28
2.3.4 数据的分类汇总 29
2.3.5 数据的加权 31
2.3.6 重复数据的查找 32
2.3.7 个案的选择 34
2.3.8 计算新变量 36
2.3.9 变量值的重新编码 39
第3章 统计描述分析（ 教学视频：21分钟） 43
3.1 频数分布分析（frequencies） 43
3.2 描述性统计分析（descriptives） 46
3.3 探索性分析（explore） 47
第4章 基本统计分析的报表制作（ 教学视频：28分钟） 54
4.1 代码本 54
4.1.1 模块解读 54
4.1.2 实例详解 55
4.2 在线分析处理报告（olap） 57
4.2.1 模块解读 58
4.2.2 实例详解 59
4.3 个案摘要报告 60
4.3.1 模块解读 61
4.3.2 实例详解 61
4.4 行形式摘要报告 62
4.4.1 模块解读 62
4.4.2 实例详解 64
4.5 列形式摘要报告 65
4.5.1 模块解读 65
4.5.2 实例详解 66
第2篇 基本统计分析方法篇
第5章 t检验（ 教学视频：37分钟） 68
5.1 均值（means）过程 68
5.2 单样本t检验 69
5.2.1 原理 69
5.2.2 模块解读 70
5.2.3 实例详解 70
5.3 独立样本t检验 72
5.3.1 原理 72
5.3.2 模块解读 73
5.3.3 实例详解 74
5.4 配对样本t检验 76
5.4.1 原理 76
5.4.2 模块解读 76
5.4.3 实例详解 77
第6章 方差分析（ 教学视频：64分钟） 79
6.1 单因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模块解读 80
6.1.3 实例详解 83
6.2 随机区组设计方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模块解读 86
6.2.3 实例详解 91
6.3 析因设计方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模块解读 93
6.3.3 实例详解 94
6.4 交叉设计方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模块解读 95
6.4.3 实例详解 95
6.5 拉丁方设计方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模块解读 96
6.5.3 实例详解 96
6.6 协方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模块解读 98
6.6.3 实例详解 98
6.7 嵌套设计方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模块解读 100
6.7.3 实例详解 100
6.8 重复测量数据方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模块解读 102
6.8.3 实例详解 103
第7章 定性资料统计推断（ 教学视频：42分钟） 106
7.1 成组设计四格表资料卡方检验 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模块解读 107
7.2 配对设计四格表资料卡方检验 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模块解读 110
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验 111
7.3.1 多个样本率比较 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模块解读 112
7.3.4 多个构成比之间的比较 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模块解读 115
7.4 似然比检验和确切概率法 118
7.4.1 似然比检验 118
7.4.2 确切概率法 120
7.5 卡方检验的多重比较 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模块解读 124
第8章 有序定性资料统计推断（ 教学视频：21分钟） 127
8.1 单向有序行×列表数据的分析 127
8.1.1 两组单向有序分类资料的秩和检验 127
8.1.2 多组单向有序定性资料的秩和检验 129
8.1.3 两两比较的秩和检验（t检验法） 130
8.2 双向有序属性相同行×列表数据的分析 131
8.3 双向有序属性不同行×列表数据的分析 133
8.4 spss软件实现有序定性资料的分析方法 134
8.5 小结 140
第9章 统计图（ 教学视频：41分钟） 141
9.1 spss 19.0绘图功能简介 141
9.1.1 图表构建程序简介 142
9.1.2 图形画板模板选择程序 146
9.2 条形图（bar） 148
9.2.1 统计图的结构 150
9.2.2 统计图的绘图原则 150
9.2.3 统计图型的选择 150
9.2.4 模块解读 151
9.2.5 统计图编辑 153
9.3 3-d条形图（3-d bar） 156
9.4 线图（line） 158
9.5 面积图（area） 159
9.5.1 简单面积图 159
9.5.2 堆积面积图 159
9.6 饼图（pie） 161
9.7 高低图（high-low charts） 162
9.8 箱图（boxplot） 164
9.9 误差条图（error bar） 165
9.10 人口金字塔图（population pyramid） 167
9.11 散点图（scatter） 167
9.11.1 简单分布散点图 168
9.11.2 矩阵分布散点图 168
9.11.3 简单点图 169
9.11.4 重叠分布散点图 170
9.11.5 3-d分布散点图 171
9.12 直方图（histogram） 171
9.13 时间序列图（time series plot） 172
第10章 诊断试验与roc分析（ 教学视频：13分钟） 175
10.1 常用诊断试验的评价指标 175
10.1.1 常用的诊断试验评价指标 175
10.1.2 提高诊断试验效率的方法 178
10.2 roc曲线 180
10.2.1 roc分析的基本原理 181
10.2.2 模块解读 181
10.2.3 实例详解 182
第11章 缺失值分析（ 教学视频：27分钟） 185
11.1 缺失值分析简介 185
11.1.1 缺失值的类别 185
11.1.2 spss中的缺失值处理方法 186
11.2 spss缺失值分析 187
11.2.1 模块解读 187
11.2.2 实例详解 190
第12章 非参数检验（ 教学视频：43分钟） 195
12.1 非参数检验简介 195
12.1.1 非参数检验和参数检验 195
12.1.2 非参数检验的优点 195
12.1.3 非参数检验的缺点 195
12.2 卡方检验 196
12.2.1 卡方检验的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模块解读 196
12.2.4 实例详解 197
12.3 二项式检验 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模块解读 199
12.3.3 实例详解 200
12.4 游程检验 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模块解读 202
12.4.4 实例详解 202
12.5 单样本k-s检验 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模块解读 203
12.5.3 实例详解 204
12.6 两独立样本检验 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模块解读 206
12.6.3 实例详解 207
12.7 k个独立样本检验 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模块解读 209
12.7.3 实例详解 210
12.8 两个相关样本检验 211
12.8.1 原理与方法 211
12.8.2 模块解读 212
12.8.3 实例详解 212
12.9 k个相关样本检验 214
12.9.1 原理与方法 214
12.9.2 模块解读 215
12.9.3 实例详解 215
第13章 简单线性回归与相关（ 教学视频：36分钟） 217
13.1 相关分析简介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相关系数的计算 218
13.1.3 spss中的相应功能 219
13.2 双变量相关 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析实例 221
13.2.3 spearman等级相关系数 223
13.2.4 kendall等级相关系数 223
13.3 偏相关分析 224
13.3.1 偏相关分析的含义 224
13.3.2 偏相关系数的计算 224
13.3.3 分析实例 225
13.4 距离相关 226
13.4.1 距离测量与相似性测量指标 227
13.4.2 分析实例 228
13.5 简单回归分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析实例 232
13.5.3 相关与回归分析的区别和联系 233
13.6 小结 234
第14章 多重响应分析（ 教学视频：21分钟） 235
14.1 多重响应变量定义与数据录入 235
14.2 多重响应变量集的定义 237
14.3 多重响应变量集的频率分析 239
14.4 多重响应变量交叉表分析 240
第15章 spss中随机化过程的实现（ 教学视频：38分钟） 243
15.1 基本原理 243
15.2 模块解读 244
15.3 实例详解 247
15.3.1 随机抽样 247
15.3.2 随机分组 249
第16章 典型相关（ 教学视频：12分钟） 253
16.1 原理解读 253
16.2 研究步骤 254
16.3 实例详解 254
第3篇 高级统计分析篇
第17章 logistic回归（ 教学视频：33分钟） 260
17.1 二项分类logistic回归 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模块解读 261
17.1.3 实例详解 264
17.2 条件logistic回归 267
17.3 有序logistic回归 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模块解读 269
17.3.3 实例分析 272
17.4 多项分类logistic回归 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模块解读 274
17.4.3 实例分析 275
第18章 对数线性模型（ 教学视频：41分钟） 278
18.1 对数线性模型概述 278
18.2 常规过程（general） 279
18.2.1 模块解读 279
18.2.2 实例详解 281
18.3 logit过程 287
18.3.1 模块解读 287
18.3.2 实例详解 288
18.4 模型选择过程 291
18.4.1 模块解读 292
18.4.2 案例详解 292
第19章 生存分析与cox模型（ 教学视频：55分钟） 296
19.1 非参数分析 296
19.1.1 寿命表法模块解读 297
19.1.2 寿命表法实例详解 299
19.1.3 kaplan-meier法模块解读 300
19.1.4 实例详解 303
19.2 cox回归模型 305
19.2.1 方法介绍 305
19.2.2 模块解读 306
19.2.3 实例详解 308
19.3 时间依存变量的处理方法 311
19.3.1 时间依存变量cox 模型 311
19.3.2 cox w/time-dep cov过程操作 312
第20章 聚类和判别（ 教学视频：44分钟） 315
20.1 概述 315
20.1.1 聚类分析基础知识 315
20.1.2 判别分析基础知识 316
20.1.3 spss聚类和判别分析模块 317
20.2 聚类分析 326
20.2.1 k-中心聚类 326
20.2.2 系统聚类 328
20.3 判别分析 329
20.3.1 简介 329
20.3.2 基本思想 330
20.3.3 实例详解 330
第21章 主成分与因子分析（ 教学视频：33分钟） 334
21.1 主成分分析 334
21.1.1 概述 334
21.1.2 实例与操作 335
21.2 因子分析 339
21.2.1 概述 339
21.2.2 实例与操作 341
21.3 主成分分析与因子分析的区别与联系 344
第22章 多元方差分析（ 教学视频：31分钟） 345
22.1 单因素设计资料多元方差分析 345
22.1.1 单样本分析 345
22.1.2 两样本单因素设计 349
22.2 多因素设计资料的多元方差分析 351
22.2.1 两因素设计 351
22.2.2 配对设计资料的多元方差分析 356
第23章 时间序列分析（ 教学视频：35分钟） 358
23.1 概述 358
23.1.1 时间序列数据及其分析方法 358
23.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 358
23.1.3 spss时间序列分析功能 360
23.2 时间序列数据的预处理 360
23.2.1 定义日期变量 360
23.2.2 创建时间序列 361
23.2.3 填补缺失数据 363
23.3 指数平滑法 364
23.3.1 原理 364
23.3.2 案例分析 365
23.3.3 结果及解释 365
23.4 自回归模型 367
23.4.1 概述 367
23.4.2 自回归模型过程介绍 367
23.4.3 案例分析 368
23.5 arima模型 371
23.5.1 概述 371
23.5.2 arima模型识别、建模和模型评价 372
23.5.3 带有季节因子的arima模型 380
23.6 季节分解模型 381
23.6.1 概述 381
23.6.2 案例分析 382
第24章 信度分析（ 教学视频：18分钟） 384
24.1 基本原理 384
24.2 模块解读 385
24.3 实例详解 387
第25章 对应分析（ 教学视频：39分钟） 389
25.1 简单对应分析 389
25.1.1 概述 389
25.1.2 模块说明 390
25.1.3 实例详解 393
25.2 多重对应分析 395
25.2.1 模块说明 396
25.2.2 实例详解 401
25.3 数值变量对应分析 404
25.3.1 模块说明 404
25.3.2 实例详解 405
第26章 神经网络模型（ 教学视频：23分钟） 408
26.1 多层感受器 408
26.1.1 概述 409
26.1.2 模块解读 410
26.1.3 实例详解 416
26.2 径向基函数 420
26.2.1 概述 420
26.2.2 模块解读 421
26.2.3 实例详解 427
第27章 曲线回归与非线性回归（ 教学视频：17分钟） 434
27.1 曲线直线化变化方法 434
27.1.1 变量的变换 434
27.1.2 变量变换后实现线性回归的步骤 435
27.1.3 实例详解 435
27.2 曲线回归 437
27.2.1 一般步骤 438
27.2.2 spss模块说明 438
27.2.3 实例详解 440
27.3 非线性回归 443
27.3.1 概述 443
27.3.2 非线性回归分析的原理 443
27.3.3 spss模块说明 443
27.3.4 实例详解 446
第28章 多重线性回归与相关（ 教学视频：11分钟） 450
28.1 多重回归分析方法 450
28.1.1 多重回归模型 450
28.1.2 参数估计 451
28.1.3 回归方程假设检验 451
28.1.4 衡量多重回归模型优劣的标准 453
28.1.5 偏相关系数 453
28.1.6 自变量选择 454
28.1.7 spss 模块说明 454
28.1.8 实例详解 457
28.2 共线性解决方案与校正 460
28.2.1 多重共线性的诊断 461
28.2.2 共线性解决方案 461
28.3 残差分析与回归诊断 461
28.4 交互作用与哑变量设置 462
28.4.1 交互作用 462
28.4.2 哑变量设置 463
第29章 路径分析（ 教学视频：13分钟） 464
29.1 概述 464
29.2 模块解读 468
29.3 实例详解 471
29.3.1 路径模型的确定 472
29.3.2 计算回归系数 473
29.3.3 完成路径图 478
第30章 中介效应与调节效应分析（ 教学视频：33分钟） 480
30.1 中介效应分析 480
30.1.1 中介效应的概述 480
30.1.2 中介效应检验过程 480
30.1.3 实例详解 481
30.2 调节效应分析 485
30.2.1 调节效应的概述 485
30.2.2 调节效应检验过程 485
30.2.3 实例详解 485
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