多水平统计模型的Stata程序实现_谢传波_百度文库
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多水平统计模型的Stata程序实现_谢传波
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多水平统计模型简介SPSS操作
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多水平统计模型简介SPSS操作
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3秒自动关闭窗口SPSS统计分析实例精选_毕业论文书籍《SPSS统计分析实例精选》_希赛网图书
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SPSS统计分析实例精选
价　　格：38.00&元
所属类别：
作　　者：蔡建琼 于惠芳 朱志洪 等
出版时间：
所属学科：
页　　数：426
出 &版 社：清华大学出版社
本书是以spss全套英文文献作为指南，按照spss最新版本13.0的新功能、新特色编写而成的(输出风格截然不同于spss 12.0以前的版本)。.
本书的前17章囊括了各种基本统计分析法。第18章后面各章涵盖了常用的专业统计和高级统计知识，可满足本科生、研究生、科研工作者进行各种定量分析的需求。有些章节，如数据快速输入(data list法)、复方差分析、结合分析和对应分析等知识，是本书的特色之一，也是当今社会调查和市场调研的精锐武器。..
本书力求写成国内spss分析应用的精品教材，可作为全国高校经济学、统计学、市场营销学、医学、心理学、人文社会学、管理学、运筹学专业计算机统计分析的教材，同时，本书也是统计师、科研人员、行政管理人员以及广大自然科学工作者进行课题研究及定量分析的首选参考书。...
《SPSS统计分析实例精选》书籍目录
spss的关键命令.1.1 spss自身的程序结构(即过程)1.2 spss的程序(命令)行1.2.1 一个简单的spss程序例子1.2.2 spss的操作命令1.2.3 spss的数据编码1.2.4 另一个简单的spss编程习题1第2章
采用命令法快速输入数据2.1 spss的简单命令2.2 对问卷中数据的编码2.3 定义spss变量的属性2.4 spss数据的固定格式2.5 spss数据的自由格式2.6 建立spss的命令文件2.7 spss命令文件的4种格式2.8 编程后立即进行统计分析2.9 调用老命令文件(程序)进行统计分析2.10 正确编辑spss原始数据小结2.11 统计分析的最佳方案.习题2第3章
数据备份与分组3.1 创建新变量3.1.1 通过compute对话框创建新变量3.1.2 采用compute命令创建新变量3.1.3 数学函数3.1.4 缺失值函数3.2 采用if命令进行条件变换及逻辑校验3.2.1 if命令格式3.2.2 关系表达式中的关系符3.2.3 逻辑表达式中的运算符3.2.4 两种缺失值的逻辑函数3.2.5 缺失值的处理3.2.6 if命令的对话框3.3 数据重新分组3.3.1 单击对话框重新编码数据的实例3.3.2 recode命令的格式3.3.3 recode在命令文件中的位置3.4 计算有相同情况的次数3.5 spss的运算次序3.6 运算符的用法习题3第4章
图文并茂的spss图形4.1 数据要求4.2 绘制条形图4.3 在graphs中绘制“一图多变量”的条形图4.4 在graphs中进一步绘制多变量的条形图4.5 直方图的描述4.6 图文并茂的圆形图4.6.1 对话框法4.6.2 命令法习题4第5章
spss统计分析的预备知识5.1 总体与样本5.2 参数与统计量5.3 正态分布5.4 经验规则的应用5.5 正态分布的假设检验5.5.1 检验正态性的重要统计量5.5.2 检验正态性的其他图示法5.6 显著性水平与α值习题5第6章
数据的排序、行列互换及抽样和加权6.1 spss的data editor窗口6.2 几十个cases的数据输入法6.3 成百上千个cases的数据输入法6.4 个案排序6.5 数据的行列互换6.6 限选个案cases进行局部统计6.6.1 限选某个子总体进行统计6.6.2 提取随机样本进行统计6.6.3 限选前n个cases6.7 个案加权6.8 data中的其他菜单命令习题6第7章
用frequencies和tables描述频次7.1 应用frequencies过程的预备知识7.2 绘制单变量的频率表7.3 进一步通过table过程绘制多变量的频率表7.4 更深入的分析7.5 paste回来的程序习题7第8章
多选项的统计技术8.1 多选项的计算机编码8.2 多选项中二分法与分类法的区别8.2.1 多选项分类法8.2.2 多选项二分法8.3 多选项的数据及程序8.4 多选项频次分布表及分析8.5 多选项的交叉汇总表及分析8.5.1 交叉汇总表的统计法8.5.2 输出的交叉汇总表8.5.3 交叉汇总表分析习题8第9章
采用crosstabs过程对双变量交叉汇总9.1 双变量交叉汇总法9.1.1 统计方法9.1.2 分析方法9.2 次序―次序(定序―定序)变量用gamma或d系数测量9.3 比例―比例(定比―定比)变量用皮尔逊corr系数测量9.4 标称―区间(定类―定距)变量用eta系数测量9.5 标称―次序(定类―定序)变量用λ系数测量9.6 标称―标称(定类―定类)变量用λ系数测量9.7 crosstabs对话框的应用9.8 crosstabs过程的命令总表习题9第10章
两个子总体均值的比较10.1 描述子总体均值的差异(means过程的应用)10.1.1 寻找相关方面10.1.2 论证所用的数据及其程序10.1.3 高考成绩与父亲职业的关系10.1.4 不同地区考生的成绩分析10.1.5 采用对话框进行统计10.1.6 means过程的命令、子命令的功能及用法10.2 一个样本ttest10.2.1 一个样本ttest的程序及数据10.2.2 一个样本ttest的对话框10.2.3 一个样本ttest的假设检验10.2.4 一个样本ttest结果分析10.3 独立样本t-test的应用10.3.1 采用命令法进行独立样本t检验10.3.2 采用对话框法进行独立样本t检验10.4 配对差值t-test10.4.1 采用对话框进行配对差值t-test10.4.2 配对差值ttest的结果分析10.4.3 采用命令统计法进行配对差值t检验10.5 单因素方差分析10.5.1 one-way anova的菜单位置10.5.2 采用对话框比较两组平均成绩的差异10.5.3 one-way anova的结果分析习题10第11章
采用explore探测数据的正态性11.1 explore过程可探测数据的错误来源11.2 explore探测的数据11.3 图形显示之一： 直方图11.4 图形显示之二： 茎叶图11.5 框图11.6 统计分析前对假设的检验11.7 幂转换的形式11.7.1 幂转换11.7.2 正态性检验11.8 集中趋势分布的3种较佳平稳测度11.9 采用explore的对话框进行数据探测11.10 在syntax窗口编程习题11第12章
过程anova的应用12.1 anova过程的应用之一： 描述统计12.2 anova过程的应用之二： 方差分析12.2.1 方差分析的假设12.2.2 方差分析的结果12.2.3 交互效应的检验12.3 主效应的检验12.4 anova 过程的命令及其用法12.5 采用对话框做anova(多因素方差)分析习题12第13章
非参数检验13.1 非参数检验过程的菜单和数据文件13.2 chi-square(卡方)单样本检验13.3 binomial(二项式)检验13.4 药量的runs检验13.5 单样本的kolmogorov-smirnov 检验13.6 双样本的kolmogorov-smirnov 检验13.7 k个独立样本的kruskal-wallis检验13.8 成对样本的wilcoxon signed ranks 检验13.9 k对样本的 friedman 检验习题13第14章
相关分析14.1 双变量相关分析14.1.1 数据14.1.2 从相关矩阵看“sars疫情”与广东气温的关系14.1.3 缺失值的剔除法对相关矩阵的影响14.1.4 correlation的对话框细节14.1.5 运行correlation 过程命令14.2 偏相关分析14.2.1 计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”14.2.2 如何辨别变量之间的虚假相关14.2.3 找回隐含相关14.2.4 通过对话框进行偏相关分析14.2.5 偏相关主对话框的应用说明14.2.6 将对话框中已选择的命令粘贴到syntax窗口14.3 偏相关命令表习题14第15章
cox regression 过程的医学应用15.1 只有一个协变量的coxreg回归模型15.1.1 幸存函数的计算15.1.2 基线与幸存时间的关系15.1.3 危险率函数15.2 多协变量coxreg回归模型15.2.1 含多个协变量的一般模型15.2.2 有3个协变量的回归模型15.2.3 多个协变量模型的主要参数15.3 回归模型的假设检验15.4 选择预测的协变量..15.4.1 选择协变量的理论依据15.4.2 两种常用的选择变量法15.5 向前选择变量的例子15.5.1 例子中的程序和数据15.5.2 输出结果15.5.3 第1步进入方程的变量15.5.4 第2步进入方程的变量15.5.5 考察模型及其回归系数15.5.6 第2个变量进入方程后的模型15.5.7 第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰15.5.8 成比例危险率模型15.6 对话框的用法15.6.1 cox regression主对话框15.6.2 定义status变量的对话框15.6.3 画图的对话框15.7 coxreg过程的命令及子命令习题15第16章
品牌研究中的结合分析16.1 结合分析的要领16.2 采用正交设计建立卡片16.3 精品购物的一个调查例子16.4 结合分析的方法16.5 市场预测与决策16.6 结合分析的命令习题16第17章
多元线性回归17.1 多元线性回归模型的拟合优度17.2 多元回归的基本条件17.3 设定异常值和影响点17.3.1 从标准残差看异常值17.3.2 检测5个最大及最小的异常值17.4 数据不符合回归假设时的处理法17.5 向前选择变量法17.6 自后淘汰变量法17.7 逐步回归法17.8 多元回归中影响点的检测17.9 多元共线性诊断17.10 解释回归模型17.11 在对话框中运行线性回归习题17第18章
非线性回归分析18.1 曲线估计18.1.1 曲线估计过程的菜单位置18.1.2 曲线估计的数据及其统计法18.1.3 存储临时变量18.2 二分的逻辑斯蒂克回归18.2.1 采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.2 采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.3 二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析18.2.4 三种常用的回归法18.3 多分逻辑斯蒂克回归分析18.4 two-stage least-squares回归18.4.1 two-stage least-squares回归例子18.4.2 结果分析18.5 nonlinear regression过程在人口普查与预测中的应用18.5.1 从非线性回归模型解出初始值18.5.2 非线性回归模型的主要统计量18.5.3 人口预测18.6 利用probit过程分析单位概率18.6.1 中度效果分析18.6.2 三组预测水平值的比较18.6.3 各组药效的比较习题18第19章
聚类分析19.1 二阶聚类19.1.1 二阶聚类的特点19.1.2 二阶聚类的数据19.1.3 二阶聚类的对话框例子19.1.4 二阶聚类的结果分析19.1.5 二阶聚类小结19.2 谱系聚类19.3 个案q聚类19.3.1 从冰柱图看聚类结果19.3.2 平均连接法的图表19.3.3 从树形图分析聚类成员19.4 变量r聚类习题19第20章
判别分析20.1 从抽烟与心脏病的关系入手研究20.1.1 选择分析的个案20.1.2 组间均值差别20.1.3 wilks的λ值20.1.4 相关系数的评价20.1.5 判别系数的估计20.1.6 判别函数的解释20.1.7 bayes的分组规则20.1.8 判别分的计算及分组20.1.9 个案分组后的概括统计表20.1.10 判别分的直方图(两种版本的比较)20.1.11 计算错误分组的比例20.1.12 不正确分组的期望比例20.1.13 判别分析的其他统计量20.1.14 判别函数与变量二者之间的关系20.1.15 费歇尔分组函数系数20.2 逐步判别法20.3 其他几种选择变量的标准20.4 三组判别分析20.5 当违背假设时的情形20.6 判别分析对话框的用法20.7 判别分析的命令总表习题20第21章
因素分析及对应分析21.1 因素分析所用的数据21.2 因素分析的对话框设置法21.3 输出结果及其分析21.3.1 因素的初始统计量(共通性)21.3.2 因素抽取21.4 用主成分法抽取前3个因素21.5 通过未加权最小二乘法抽取因素21.6 提炼主成分21.7 转轴前后的对比21.8 对转轴效果的验证21.9 因素分析21.10 社会调研与市场分析中的对应分析习题21第22章
复方差分析22.1 什么是复方差分析22.2 假设与检验22.2.1 假设的必要条件22.2.2 检验假设22.3 多因变量二水平模型的假设检验22.3.1 多因变量之间相关性的检验22.3.2 因变量联合分布为正态性的假设与检验22.3.3 方差齐性检验22.4 双因变量单因素的hotelling t2检验22.4.1 单因变量的hotelling t2检验22.4.2 参数估计22.5 因变量是多水平(多样本)模型的假设检验22.5.1 本节分析用的数据及程序22.5.2 进行描述统计22.5.3 进行主成分分析或bartlett的球状检验22.5.4 多元差异性检验22.5.5 效应检验22.6 用残差检验效度22.6.1 观察值、期望值及其残差22.6.2 参数的系数估计22.6.3 均值的预测22.7 最后的一点启示22.8 采用glm对话框进行复方差分析习题22第23章
反复测量方差分析23.1 什么是反复测量23.2 绘出图形并进行描述统计23.2.1 描述性统计量23.2.2 图形描述23.3 均值差的分析23.3.1 转换变量23.3.2 正交正态差对照的图示23.4 检验各种效应的差别23.4.1 检验常数效应23.4.2 关于方差分析表23.4.3 检验考试对象效应23.4.4 平均的单因变量显著性检验23.4.5 选择多元或一元结果23.5 选择polynomial等其他对照23.6 二因子的设计模型23.6.1 二因子模型的检验23.6.2 变量的转换23.7 效应的假设检验23.8 增加一个对象间的因子后的交互效应23.8.1 对象内与对象间的因子模型23.8.2 有组间因子时的非饱和模型23.8.3 有组间因子时的饱和模型23.9 带有一个常数协变量的协方差分析23.9.1 协方差的预分析23.9.2 协方差分析23.9.3 方差分析后的线性模型23.10 方差分析的图示习题23附录a 习题参考答案附录b 如何阅读本书参考文献...
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······　　SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical&Package&for&the&Social&Sciences，即“社会科学统计软件包”。最近，伴随SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已决定将软件的英文全称更改为Statistical&Product&and&Service&Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在作出重大调整。 　　20世纪60年代末，美国斯坦福大学的3位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地拓展了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。
图1&SPSS数据输入窗口
　　SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看）.。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。是非专业统计人员的首选统计软件。在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入(见上图)与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大地方便了中、高级用户。&
图2&SPSS输出结果窗口
　　从战略的观点来看，SPSS显然是把相当的精力放在了用户界面的开发上。友好的界面掩盖了他的许多弱点，由于所采用战略的不同，SPSS在最新统计方法的纳入上，比如多水平统计模型、神经网络、GEEs等，不是直接纳入，而是为之发展一些专门软件，因此它们在SPSS中均难觅芳踪；另外，由于SPSS采用VB编制，计算速度也远远慢于其他统计软件；其输出结果虽然漂亮，但不能和WORD等常用文字处理软件直接兼容。这些都可以说是SPSS的致命伤。&&