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第一篇 问卷设计与资料处理 4

Chapter 1问卷设计与资料预先处理 4

1.1问卷设计 4

问卷的含义 4

问卷的类型 4

问卷的基本结构 5

问卷设计的原则和步骤 7

问卷样例 9

问卷设计技术 11

编制问卷要注意的问题 15

1.2资料采访编辑与电脑定义 16

资料采访编辑 16

电脑定义 17

IBM SPSS资料档案的建立 20

Chapter 2问卷资料的统计图显示 24

2.1条形图 24

条形图的概念 24

条形图的基本操作 24

举例 25

2.2线形图 31

线形图的概念 31

线形图的基本操作 31

举例 32

2.3区域图 37

区域图的概念 37

区域图的基本操作 37

举例 38

2.4圆饼图 41

圆饼图的概念 41

圆饼图的基本操作 41

举例 42

2.5直方图 45

直方图的概念 45

操作举例 45

图 47

散布图/点状图的概念 47

散布图/点状图的基本操作 47

举例 47

2.7盒形图 55

盒形图的概念 55

盒形图的基本操作 56

举例 56

2.8股价图 59

股价图的概念 59

股价图的基本操作 59

举例 60

2.9误差长条图 64

误差长条图的概念 64

误差长条图的基本操作 64

举例 65

2.10人口金字塔图 68

人口金字塔图的概念 68

人口金字塔图的基本操作及举例 68

Chapter 3问卷资料的报表输出 72

3.1简单记录报表 72

线上分析处理 72

观察值摘要 75

建立商务报表 77

3.2进阶报表 82

复选题分析集 82

自订表格 84

第二篇 基本统计分析 94

Chapter 4 IBM SPSS叙述性统计分析 94

4.1次数分配 94

次数分配的基本原理 94

次数分配的基本操作 94

次数分配的应用举例 94

4.2计算基本描述性统计量 99

基本描述性统计量的基本原理 99

计算基本描述性统计量的基本操作 99

计算基本描述性统计量的应用举例 100

4.3交叉分组下的次数分配 102

交叉分组下的次数分配的基本原理 102

交叉分组下的次数分配的基本操作 103

交叉分组下的次数分配的应用举例 103

4.4比率分析 109

比率分析的基本原理 109

比率分析的基本操作 109

比率分析的应用举例 109

Chapter 5 IBM SPSS的参数检定 114

5.1单一样本t检定 114

单一样本t检定的基本原理 114

单一样本t检定的基本操作 115

单一样本t检定的应用举例 115

5.2独立样本t检定 117

独立样本t检定的基本原理 117

独立样本t检定的基本操作 118

独立样本t检定的应用举例 119

5.3成对样本t检定 121

成对样本t检定的基本原理 121

成对样本t检定的基本操作 122

成对样本t检定的应用举例 123

第三篇 进阶统计分析 128

Chapter 6 IBM SPSS的变异数分析 128

6.1变异数分析的基本原理和一般假设 128

变异数分析的基本原理 128

变异数分析的假设检定 129

6.2单因素变异数分析 129

单因素变异数分析的基本原理 129

单因素变异数分析的基本操作 130

单因素变异数分析的应用举例 131

6.3双因素变异数分析 136

双因素变异数分析的基本原理 136

双因素变异数分析的基本操作 140

不重复试验的双因素变异数分析举例 140

重复试验的双因素变异数分析举例 148

6.4共变异数分析 153

共变异数分析的基本原理 153

共变异数分析的基本操作 153

共变异数分析的应用举例 153

Chapter 7 IBM SPSS的无母数检定 158

7.1卡方检定 158

卡方检定的基本原理 158

卡方检定的基本操作 158

卡方检定的应用举例 159

7.2二项式检定 162

二项式检定的基本原理 162

二项式检定的基本操作 163

二项式检定的应用举例 163

7.3连检定 165

连检定的基本原理 165

连检定的基本操作 166

连检定的应用举例 166

7.4单一样本K-S检定 168

单一样本K-S检定的基本原理 168

单一样本K-S检定的基本操作 168

单一样本K-S检定的应用举例 169

7.5二个独立样本的无母数检定 171

二个独立样本检定的基本原理 171

二个独立样本检定的基本操作 172

二个独立样本检定的应用举例 172

7.6 K个独立样本的无母数检定 177

K个独立样本检定的基本原理 177

K个独立样本检定的基本操作 177

K个独立样本检定的应用举例 178

7.7二个相关样本的无母数检定 181

二个相关样本检定的基本原理 181

二个相关样本检定的基本操作 182

二个相关样本检定的应用举例 183

7.8 K个相关样本的无母数检定 185

K个相关样本检定的基本原理 185

K个相关样本检定的基本操作 186

K个相关样本检定的应用举例 187

Chapter 8 IBM SPSS的相关分析和回归分析 192

8.1相关分析 192

相关分析的基本原理 192

相关分析的基本操作 192

相关分析的应用举例 193

8.2偏相关分析 196

偏相关分析的基本原理 196

偏相关分析的基本操作 196

偏相关分析的应用举例 197

8.3 线性回归分析 199

线性回归分析的基本原理 200

线性回归分析的基本操作 202

线性回归分析的应用举例 202

8.4曲线估计 212

曲线估计的基本原理 212

曲线估计的基本操作 212

曲线估计的应用举例 213

8.5二项Logistic回归 216

二项Logistic回归的基本原理 216

二项Logistic回归的基本操作 217

二项Logistic回归的应用举例 218

Chapter 9 IBM SPSS的集群分析 230

9.1分层集群 230

分层集群的基本原理 230

分层集群的基本操作 231

分层集群的应用举例 231

9.2 K-Means集群 240

K-Means集群的基本原理 240

K-Means集群的基本操作 240

K-Means集群的应用举例 241

Chapter 10 IBM SPSS的因数分析 250

10.1因数分析的基本原理 250

10.2因数分析的基本操作 251

10.3因数分析的应用举例 251

Chapter 11 IBM SPSS的对应分析 251

11.1对应分析的基本原理 262

11.2对应分析的基本操作 263

11.3对应分析的应用举例 264

Chapter 12 IBM SPSS的信度分析 264

12.1信度分析的基本原理 274

12.2信度分析的基本操作 275

12.3信度分析的应用举例 275

克朗巴哈α系数模式执行结果的解释 278

折半信度系数模式执行结果的解释 280

Chapter 13 IBM SPSS的时间序列分析 284

13.1时间序列分析概述 284

时间序列基本原理 284

时间序列资料整理 284

绘制时间序列图形 286

13.2指数平滑法 295

指数平滑法的基本原理 295

指数平滑法的基本操作 296

指数平滑法的应用举例 297

13.3 ARIMA模型 306

ARIMA模型的基本原理 306

ARIMA模型的基本操作 306

ARIMA模型的应用举例 307

13.4专家模型设定 312

专家模型的基本操作 312

专家模型的应用举例 313

第四篇 综合运用 320

Chapter 14 IBM SPSS在人力资源管理中的应用 320

14.1问题描述 320

14.2分析步骤 320

IT企业员工工作激励因素理论分析 320

IT企业员工的需求集群分析 321

14.3实例结果分析 322

变数设定分析 322

样本资料分析 324

实例结论 328

Chapter 15 IBM SPSS在证券分析中的应用 330

15.1问题描述 330

15.2分析步骤 330

资料整理 330

资料间的相互关系 331

因数分析 332

15.3实例结果分析 335

Chapter 16 IBM SPSS在商业领域中的应用 338

16.1问题描述 338

16.2分析步骤 338

建立IBM SPSS资料档案 338

绘制散布图 339

相关系数分析 339

回归分析 340

16.3实例结果分析 342

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