本書通過詳細的圖文步驟介紹了使用SPSS進行統(tǒng)計分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介紹SPSS的基礎操作、數(shù)據(jù)處理、繪圖等內(nèi)容；第6～13章則圍繞SPSS中的常用統(tǒng)計與檢驗方法展開，介紹了如何使用SPSS進行描述性統(tǒng)計、假設檢驗、相關性檢驗、方差分析、非參數(shù)檢驗，以及使用SPSS實現(xiàn)邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類分析與生存分析的方法等內(nèi)容。本書內(nèi)容通俗易懂，實用性強，能夠幫助讀者快速掌握常見統(tǒng)計分析方法和SPSS的使用，特別適合SPSS的入門讀者閱讀，也可作為社會科學、經(jīng)濟學、醫(yī)學等統(tǒng)計相關專業(yè)的教材使用。

在數(shù)字時代，數(shù)據(jù)已無可爭議地成為驅動各領域發(fā)展的核心要素。在面對海量且紛繁的數(shù)據(jù)時，如何從中提取有價值的信息，并做出精準且明智的決策，成為橫亙在各領域研究者和決策者面前的關鍵挑戰(zhàn)。
SPSS（Statistical Product Service Solutions）作為最早采用圖形菜單驅動界面的統(tǒng)計分析軟件，其突出特點是簡單易用，且輸出高效美觀。用戶只需要有基本的計算機操作技能，熟悉統(tǒng)計原理，便可很快上手SPSS并開展數(shù)據(jù)分析相關工作。因此，SPSS在社會調(diào)查、市場研究、健康研究等領域都得到了廣泛的應用與認可。
盡管SPSS的界面化操作稱得上簡單，但在實踐中，不同讀者仍難免會遇到各類問題，諸如數(shù)據(jù)處理方面的問題、選擇各類統(tǒng)計分析方法時的疑惑、對具體分析操作選項的不熟悉，以及對分析結果理解的偏差等。為此，編者結合相關工作與培訓實踐，通過豐富的案例，以詳細的圖文步驟對SPSS統(tǒng)計分析的基礎應用進行解讀，力求幫助讀者快速掌握SPSS，并實現(xiàn)學以致用。
本書的特色
·零基礎入門：本書從最基礎的SPSS操作開始，介紹SPSS的常用分析方法與圖表繪制等內(nèi)容，零基礎新手也可輕松入門。
·注重實用性：以簡單的實例指導SPSS使用和數(shù)據(jù)分析方法，適當穿插易于理解的統(tǒng)計學基礎。
·贈送資源：本書提供配套的數(shù)據(jù)集，并贈送講解視頻（注：視頻內(nèi)容與本書存在部分差異），可幫助讀者高效、直觀地學習重點內(nèi)容。讀者可訪問www.cip.com.cn/Service/Download搜索本書并獲取相關資源的下載鏈接。
本書的主要內(nèi)容
第1章帶領讀者快速了解SPSS的相關操作及運行方式與工作原理。
第2章從數(shù)據(jù)入手，介紹SPSS中的變量特征，以及數(shù)據(jù)的讀取與輸出等。
第3章介紹SPSS的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)轉換，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的排序、篩選、重編碼，以及數(shù)據(jù)分箱等。
第4章和第5章主要介紹SPSS的圖表繪制。
第6章從描述性統(tǒng)計角度切入，介紹數(shù)據(jù)頻率、分布、描述、異常值等的分析方法。
第7章主要介紹常用的假設檢驗方法，包括卡方檢驗、t檢驗等。
第8章介紹相關性檢驗以及回歸模型的應用等。
第9章介紹方差分析與事后檢驗。
第10章介紹實現(xiàn)非參數(shù)檢驗的方法，包括單樣本、獨立樣本、相關樣本非參數(shù)檢驗。
第11章介紹如何在SPSS中應用邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等統(tǒng)計機器學習模型。
第12章主要介紹二階聚類和K均值聚類的應用。
第13章介紹了幾種生存模型的應用。
本書讀者對象
·SPSS零基礎入門人員
·社會學、經(jīng)濟學、管理學、醫(yī)藥等專業(yè)的師生
·數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)科學相關領域的從業(yè)人員
·其他對SPSS統(tǒng)計分析感興趣的讀者
本書在編寫過程中力求兼顧嚴謹性與易讀性，但限于編者水平有限，疏漏之處在所難免，望廣大讀者批評指正。

編者

無

第1章 初識SPSS 1
1.1 SPSS的運行方式 2
1.2 SPSS的工作原理 2
1.3 在需要時獲得幫助 4
1.4 快速了解界面與操作 4

第2章 SPSS 數(shù)據(jù) 14
2.1 變量定義 15
2.1.1 變量名稱 16
2.1.2 變量類型 17
2.1.3 寬度、小數(shù)點位和標簽 18
2.1.4 值 19
2.1.5 缺失 20
2.1.6 列、對齊和測量 20
2.1.7 角色 20
2.2 SPSS讀取數(shù)據(jù) 21
2.2.1 從文本文件獲取數(shù)據(jù) 23
2.2.2 讀取Excel文件 25
2.3 SPSS輸出分析結果 26
2.3.1 復制和粘貼輸出 30
2.3.2 導出輸出 31
2.3.3 打印數(shù)據(jù) 32

第3章 數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)轉換 33
3.1 排序案例 34
3.2 篩選數(shù)據(jù)集中的行 35
3.3 拆分數(shù)據(jù) 37
3.4 重新編碼變量 40
3.4.1 重新編碼成不同的變量 40
3.4.2 自動重新編碼 43
3.5 數(shù)據(jù)分箱 44
3.6 最優(yōu)分箱 48
3.7 計算新變量 50
3.7.1 使用條件計算新變量 51
3.7.2 使用系統(tǒng)變量 53
3.8 合并數(shù)據(jù) 54
3.8.1 按行合并 54
3.8.2 按列合并 55

第4章 SPSS 繪圖 58
4.1 使用圖表構建器繪圖 59
4.1.1 基本元素 63
4.1.2 組/點ID 63
4.1.3 標題/腳注 65
4.1.4 元素屬性 66
4.1.5 圖表外觀 67
4.1.6 選項 67
4.2 使用圖形畫板模板選擇器繪圖 68
4.3 常見圖形繪制 70
4.3.1 散點圖與折線圖 70
4.3.2 點圖 73
4.3.3 條形圖 74
4.3.4 直方圖 75
4.3.5 面積圖 77
4.3.6 堆積條形圖 79
4.3.7 餅圖 81

第5章 SPSS 圖表優(yōu)化 83
5.1 修改圖表 84
5.2 修改表格 87

第6章 描述性統(tǒng)計 90
6.1 測量水平 91
6.2 匯總統(tǒng)計 92
6.3 分類變量的頻率 93
6.4 變量的分布 95
6.5 描述過程 97
6.6 異常值分析 98

第7章 假設檢驗 101
7.1 樣本與總體 102
7.2 交叉表 104
7.3 卡方檢驗 106
7.4 t檢驗 107
7.4.1 平均值與單樣本t檢驗 107
7.4.2 獨立樣本t檢驗 109
7.4.3 摘要獨立樣本t檢驗 111
7.4.4 配對樣本的t檢驗 112

第8章 相關性檢驗 114
8.1 繪制散點圖 115
8.2 雙變量分析 116
8.3 簡單線性回歸 118
8.4 多元線性回歸 122

第9章 方差分析 127
9.1 單因素方差分析 128
9.2 事后檢驗 130

第10章 非參數(shù)檢驗 133
10.1 單樣本非參數(shù)檢驗 134
10.2 獨立樣本非參數(shù)檢驗 137
10.3 相關樣本非參數(shù)檢驗 140

第11章 常用統(tǒng)計機器學習模型 144
11.1 邏輯回歸 145
11.2 決策樹 150
11.3 神經(jīng)網(wǎng)絡 156

第12章 聚類分析 165
12.1 二階聚類 166
12.2 K均值聚類 168

第13章 生存分析 171
13.1 壽命表 172
13.2 Kaplan-Meier模型 177
13.3 Cox生存模型 179