spss统计分析基础 高级教程

SPSS经典教材之一。本书主要针对SPSS 的中、高级用户，定位为应用统计专业的研究生教材和其他专业的统计分析参考书。它以SPSS 12.0 的功能为准，以统计理论为主线，详细介绍了SPSS 中的各种多变量统计模型和多元统计分析方法。在保持全书简明易懂风格的基础上，对统计理论作了详细的讲解。全书内容共分四大部分:第一部分讲解了一般线性模型和混合线性模型，并重点对前者中的方差分析模型进行了介绍;第二部分则在此基础上进一步介绍了回归模型，包括对连续因变量建模的线性回归模型、线性回归的衍生模型、通径分析模型和非线性回归模型，以及对分类因变量建模的Logistic 模型族和Probit 模型;第三部分系统介绍了因子分析、判别分析、对应分析、多维尺度分析等多元统计方法的原理及其在SPSS 中的实现;第四部分则对信度分析、生存分析、缺失值分析方法等较难归类，但又比较重要的统计分析方法进行了讲解。各章后均提供了参考文献和思考练习题，书后附录则以流程图的方式提纲草领地给出了统计方法的分类体系，便于读者理解。另外，为便于读者自行对比分析结果，书中大部分表为SPSS 自动生成的。因此，大部分表及表题为英文。 需要指出的是，作为本套丛书的通用统计教材，本高级教程严格遵循了统 计理论这一主线，在统计方法的纳入上是有所选择的。方法体系中比较特殊的时间序列模型并未纳入本书范畴，另有分册专门介绍;而对于联合分析、多维偏好分析、离散选择分析等在方法原理上并无特别之处，行业应用特点明显的模型，则将被放在相应的行业应用分册中讲解，本书不再专门介绍。除作为各专业研究生的统计教材和参考书外，本书还适用于各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者。