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包郵 社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用
作者：張小山
開本：
26cm
頁(yè)數(shù)：
339頁(yè)
讀者評(píng)分：5分1條評(píng)論
本類榜單：教材銷量榜
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社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787568042321
- 條形碼：9787568042321 ; 978-7-5680-4232-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用 本書特色
本書依托作者多年的教學(xué)和科研實(shí)踐，借鑒了國(guó)內(nèi)外的研究成果，精心挑選與實(shí)際生活密切相關(guān)的大量例題和習(xí)題，通過(guò)系統(tǒng)合理的編排和深入淺出的講解，力圖讓數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者也能既輕松又扎實(shí)地掌握在社會(huì)研究中常用的統(tǒng)計(jì)方法及其實(shí)際操作技術(shù)。全書體系規(guī)范、取舍得當(dāng)、敘述清晰、通俗易懂，較好地滿足了廣大學(xué)生學(xué)習(xí)社會(huì)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)的需要。
社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書在扼要介紹社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心概念、發(fā)展簡(jiǎn)史、學(xué)科背景之后, 著重介紹了該門學(xué)科的基本原理與方法, 尤其是在社會(huì)研究領(lǐng)域里有關(guān)數(shù)據(jù)資料的整理、分析和推理的具體技術(shù), 主要包括: 單變量和雙變量的描述性統(tǒng)計(jì) ; 基礎(chǔ)概率與常用統(tǒng)計(jì)分布 ; 參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn) ; 方差分析與回歸分析 ; SPSS軟件的應(yīng)用等。
社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用 目錄
社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SPSS應(yīng)用(第二版)目錄目錄
**編導(dǎo)論
**章社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)概述(2)
**節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本含義(2)
一、相關(guān)概念(2)
二、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的含義(3)
第二節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)史(4)
一、古典時(shí)期(5)
二、近代時(shí)期(6)
三、現(xiàn)代時(shí)期(7)
第三節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在社會(huì)研究中的地位與作用(9)
一、社會(huì)研究的含義及體系(9)
二、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)背景與哲學(xué)基礎(chǔ)(13)
三、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的作用(15)
第二章隨機(jī)現(xiàn)象與基礎(chǔ)概率(18)
**節(jié)隨機(jī)現(xiàn)象及其特征(18)
第二節(jié)概率的定義(19)
一、隨機(jī)事件(19)
二、隨機(jī)事件的概率(20)
三、古典概率類型(20)
第三節(jié)概率的加法定理(21)
一、特殊情況(21)
二、一般情況(21)
第四節(jié)概率的乘法定理(22)
一、特殊情況(22)
二、一般情況(23)
三、概率論在日常生活中運(yùn)用的幾個(gè)例子(25)
第五節(jié)概率與二項(xiàng)分布(26)
一、隨機(jī)變量的含義(26)
二、隨機(jī)變量的概率分布(27)
三、二項(xiàng)分布(30)
第三章統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)備與統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用(34)
**節(jié)資料處理(34)
一、資料的審核、復(fù)查(34)
二、問卷編碼和變量設(shè)置(34)
第二節(jié)SPSS軟件簡(jiǎn)介(36)
一、SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展(36)
二、SPSS與其他常用統(tǒng)計(jì)軟件比較(37)
三、SPSS的安裝、啟動(dòng)與界面(37)
第三節(jié)SPSS數(shù)據(jù)的基本操作(39)
一、數(shù)據(jù)的輸入(39)
二、數(shù)據(jù)文件的調(diào)用和保存(41)
三、數(shù)據(jù)的清理(44)
四、數(shù)據(jù)文件的編輯(46)
五、數(shù)據(jù)文件的整理(47)
六、變量的變換和計(jì)算(50)
第二編單變量統(tǒng)計(jì)
第四章數(shù)據(jù)的組織與展示(54)
**節(jié)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與類型(54)
一、數(shù)據(jù)的概念與特征(54)
二、數(shù)據(jù)的類型(54)
第二節(jié)定類數(shù)據(jù)的組織與展示(57)
一、定類數(shù)據(jù)的組織(57)
二、定類數(shù)據(jù)的圖示(58)
第三節(jié)定序數(shù)據(jù)的組織與展示(60)
一、定序數(shù)據(jù)的組織(60)
二、定序變量的圖示：累積頻數(shù)分布圖(60)
第四節(jié)定距數(shù)據(jù)的組織與展示(62)
一、數(shù)據(jù)分組(62)
二、分組的步驟(63)
三、定距數(shù)據(jù)的圖示：直方圖(64)
第五節(jié)數(shù)據(jù)組織與展示的SPSS應(yīng)用(65)
一、頻數(shù)分布(65)
二、條形圖和餅圖(67)
三、累積頻數(shù)分布圖(68)
四、定距數(shù)據(jù)的分組(72)
五、直方圖(77)
第五章集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì)測(cè)量(81)
**節(jié)集中趨勢(shì)測(cè)量(81)
一、定類變量：眾數(shù)(81)
二、定序變量：中位數(shù)(83)
三、定距變量：均值(85)
四、眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較(87)
第二節(jié)離散趨勢(shì)測(cè)量(88)
一、定類變量：異眾比率(88)
二、定序變量：四分位差(89)
三、定距變量：標(biāo)準(zhǔn)差與方差(91)
四、相對(duì)離散程度：離散系數(shù)(93)
第三節(jié)單變量描述分析的SPSS應(yīng)用(94)
一、單變量描述分析的基本過(guò)程(94)
二、單變量描述分析的實(shí)例分析(96)
第六章正態(tài)分布及其他常用分布(100)
**節(jié)正態(tài)分布的含義及性質(zhì)(100)
一、頻數(shù)分布與正態(tài)曲線(100)
二、正態(tài)分布的數(shù)學(xué)表達(dá)式(101)
第二節(jié)正態(tài)分布曲線下的面積(102)
第三節(jié)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(103)
一、標(biāo)準(zhǔn)值與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(103)
二、標(biāo)準(zhǔn)值的實(shí)際意義(104)
第四節(jié)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表的使用(105)
第五節(jié)其他常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分布(108)
一、t分布(109)
二、χ2分布(109)
三、F分布(110)
第六節(jié)運(yùn)用SPSS檢驗(yàn)正態(tài)分布(112)
一、直方圖(112)
二、PP圖(113)
第七章參數(shù)估計(jì)(116)
**節(jié)抽樣分布(116)
一、總體與樣本(116)
二、概率抽樣的幾種類型(117)
三、統(tǒng)計(jì)量(117)
四、抽樣分布(117)
五、樣本均值的抽樣分布(118)
第二節(jié)參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)(120)
一、總體均值與方差的點(diǎn)估計(jì)(120)
二、總體比例的點(diǎn)估計(jì)值(121)
三、點(diǎn)估計(jì)值的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(121)
第三節(jié)單總體均值與比例的區(qū)間估計(jì)(123)
一、單總體均值的區(qū)間估計(jì)(124)
二、大樣本總體比例的區(qū)間估計(jì)(128)
第四節(jié)兩總體均值差異和比例差異的區(qū)間估計(jì)(130)
一、兩總體均值差的區(qū)間估計(jì)(130)
二、兩個(gè)總體比例差的區(qū)間估計(jì)(133)
第五節(jié)樣本容量的確定(134)
一、估計(jì)總體均值時(shí)樣本容量的確定(135)
二、估計(jì)總體比例時(shí)樣本容量的確定(135)
三、估計(jì)兩個(gè)總體均值差時(shí)樣本容量的確定(136)
四、估計(jì)兩個(gè)總體比例之差時(shí)樣本容量的確定(137)
第六節(jié)單總體均值與比例區(qū)間估計(jì)的SPSS應(yīng)用(137)
一、單均值的區(qū)間估計(jì)(137)
二、單總體比例的區(qū)間估計(jì)(140)
第八章單總體假設(shè)檢驗(yàn)(147)
**節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)概述(147)
一、統(tǒng)計(jì)推論與假設(shè)檢驗(yàn)(147)
二、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想(147)
三、假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念(148)
第二節(jié)單個(gè)總體均值和比例的假設(shè)檢驗(yàn)(154)
一、單個(gè)總體均值的檢驗(yàn)(154)
二、單個(gè)總體比例的檢驗(yàn)(158)
第三節(jié)單均值和單比例假設(shè)檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(158)
第三編雙變量統(tǒng)計(jì)
第九章兩總體假設(shè)檢驗(yàn)(164)
**節(jié)均值差異的假設(shè)檢驗(yàn)(164)
一、大樣本的Z檢驗(yàn)(164)
二、小樣本的t檢驗(yàn)(165)
第二節(jié)比例差異的假設(shè)檢驗(yàn)(168)
第三節(jié)均值差異比較與檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(169)
一、Means過(guò)程(170)
二、獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)(174)
三、配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)(178)
第十章交互分類與χ2檢驗(yàn)(183)
**節(jié)交互分類和交互分類表(183)
一、交互分類的作用(183)
二、交互分類表的表現(xiàn)形式(186)
三、交互分類表的形式要求(189)
第二節(jié)χ2檢驗(yàn)(190)
一、χ2檢驗(yàn)的基本假定和原假設(shè)(190)
二、χ2檢驗(yàn)的計(jì)算公式和檢驗(yàn)步驟(190)
三、χ2檢驗(yàn)的其他運(yùn)用(193)
第三節(jié)關(guān)系強(qiáng)度的測(cè)定(195)
一、系數(shù)和Q系數(shù)(196)
二、V系數(shù)(197)
三、C系數(shù)（列聯(lián)系數(shù)）(197)
第四節(jié)交互分類與χ2檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(198)
一、進(jìn)行交互分類的基本過(guò)程(198)
二、實(shí)例分析(201)
第十一章相關(guān)分析(209)
**節(jié)相關(guān)的基本性質(zhì)(209)
一、相關(guān)關(guān)系的程度(209)
二、相關(guān)關(guān)系的方向(211)
三、相關(guān)關(guān)系的類型(211)
四、相關(guān)的對(duì)稱性(211)
五、消減誤差比例的意義(213)
第二節(jié)相關(guān)測(cè)量法(214)
一、兩個(gè)定類變量：λ，τy(214)
二、兩個(gè)定序變量：Gamma，dY(217)
三、兩個(gè)定距變量：簡(jiǎn)單線性回歸(b)和積矩相關(guān)(r)(223)
四、定類變量與定序變量：λ，τy(227)
五、定類變量與定距變量：相關(guān)比率E2(228)
六、定序變量與定距變量：相關(guān)比率E2(229)
七、小結(jié)(230)
第三節(jié)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)(231)
一、兩定類變量：χ2檢驗(yàn)(231)
二、兩定序變量：Z檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)(232)
三、兩定距變量：F檢驗(yàn)(234)
四、定類/定距變量：F檢驗(yàn)（或單因素方差分析）(235)
五、總結(jié)：相關(guān)測(cè)量法與檢驗(yàn)法(237)
第四節(jié)相關(guān)測(cè)量和檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(238)
一、Crosstabs中的相關(guān)分析(238)
二、Correlate中的相關(guān)分析(242)
第十二章方差分析(249)
**節(jié)方差分析的概念與基本原理(249)
一、什么是方差分析(249)
二、方差分析的基本思想(250)
三、方差分析的基本假定(250)
第二節(jié)單因素方差分析(251)
第三節(jié)多因素方差分析簡(jiǎn)介(255)
一、基本思路(255)
二、注意事項(xiàng)(256)
第四節(jié)方差分析的SPSS應(yīng)用(257)
一、單因素方差分析的基本過(guò)程(257)
二、單因素方差分析的實(shí)例分析(258)
三、單因素方差分析的多重比較檢驗(yàn)(261)
第四編多變量統(tǒng)計(jì)
第十三章詳析分析與偏相關(guān)(266)
**節(jié)詳析分析(266)
一、因果分析(266)
二、闡明分析(268)
三、條件分析(269)
第二節(jié)偏相關(guān)分析(270)
一、偏相關(guān)系數(shù)(270)
二、偏相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)(273)
第三節(jié)偏相關(guān)分析的SPSS運(yùn)用(274)
一、偏相關(guān)的操作過(guò)程(274)
二、案例分析(275)
第十四章多元回歸分析(279)
**節(jié)一元線性回歸(280)
一、一元線性回歸方程(280)
二、標(biāo)準(zhǔn)回歸方程(280)
三、一元線性回歸方程的檢驗(yàn)(281)
第二節(jié)復(fù)相關(guān)(283)
一、復(fù)相關(guān)與決定系數(shù)(283)
二、復(fù)相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)(284)
第三節(jié)多元線性回歸(285)
一、多元線性回歸方程(285)
二、多重共線性及其診斷參數(shù)(288)
三、回歸方程的檢驗(yàn)(289)
四、逐步回歸分析(291)
五、虛擬變量(292)
第四節(jié)對(duì)數(shù)回歸分析(294)
一、從多元線性回歸到對(duì)數(shù)回歸(295)
二、對(duì)數(shù)回歸（logistic regression）(295)
三、多項(xiàng)對(duì)數(shù)回歸（multinomial logistic regression）(298)
第五節(jié)線性回歸的SPSS應(yīng)用(299)
一、線性回歸的分析過(guò)程(300)
二、奇異值、影響點(diǎn)的確定(305)
三、實(shí)例分析(306)
第六節(jié)對(duì)數(shù)回歸分析的SPSS應(yīng)用(312)
一、binary logistic的分析過(guò)程(312)
二、實(shí)例分析(315)
附錄(321)
附錄A隨機(jī)數(shù)字表(321)
附錄B標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表(322)
附錄CZ檢驗(yàn)：常用的顯著度（α）與對(duì)應(yīng)的臨界值（Z0）(324)
附錄Dr值化為Z值(325)
附錄Et分布表(326)
附錄Fχ2分布表(328)
附錄GF分布表(330)
部分練習(xí)題答案(333)
參考文獻(xiàn)(337)
后記(340)
**編導(dǎo)論
**章社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)概述(2)
**節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本含義(2)
一、相關(guān)概念(2)
二、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的含義(3)
第二節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)史(4)
一、古典時(shí)期(5)
二、近代時(shí)期(6)
三、現(xiàn)代時(shí)期(7)
第三節(jié)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在社會(huì)研究中的地位與作用(9)
一、社會(huì)研究的含義及體系(9)
二、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)背景與哲學(xué)基礎(chǔ)(13)
三、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的作用(15)
第二章隨機(jī)現(xiàn)象與基礎(chǔ)概率(18)
**節(jié)隨機(jī)現(xiàn)象及其特征(18)
第二節(jié)概率的定義(19)
一、隨機(jī)事件(19)
二、隨機(jī)事件的概率(20)
三、古典概率類型(20)
第三節(jié)概率的加法定理(21)
一、特殊情況(21)
二、一般情況(21)
第四節(jié)概率的乘法定理(22)
一、特殊情況(22)
二、一般情況(23)
三、概率論在日常生活中運(yùn)用的幾個(gè)例子(25)
第五節(jié)概率與二項(xiàng)分布(26)
一、隨機(jī)變量的含義(26)
二、隨機(jī)變量的概率分布(27)
三、二項(xiàng)分布(30)
第三章統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)備與統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用(34)
**節(jié)資料處理(34)
一、資料的審核、復(fù)查(34)
二、問卷編碼和變量設(shè)置(34)
第二節(jié)SPSS軟件簡(jiǎn)介(36)
一、SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展(36)
二、SPSS與其他常用統(tǒng)計(jì)軟件比較(37)
三、SPSS的安裝、啟動(dòng)與界面(37)
第三節(jié)SPSS數(shù)據(jù)的基本操作(39)
一、數(shù)據(jù)的輸入(39)
二、數(shù)據(jù)文件的調(diào)用和保存(41)
三、數(shù)據(jù)的清理(44)
四、數(shù)據(jù)文件的編輯(46)
五、數(shù)據(jù)文件的整理(47)
六、變量的變換和計(jì)算(50)
第二編單變量統(tǒng)計(jì)
第四章數(shù)據(jù)的組織與展示(54)
**節(jié)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與類型(54)
一、數(shù)據(jù)的概念與特征(54)
二、數(shù)據(jù)的類型(54)
第二節(jié)定類數(shù)據(jù)的組織與展示(57)
一、定類數(shù)據(jù)的組織(57)
二、定類數(shù)據(jù)的圖示(58)
第三節(jié)定序數(shù)據(jù)的組織與展示(60)
一、定序數(shù)據(jù)的組織(60)
二、定序變量的圖示：累積頻數(shù)分布圖(60)
第四節(jié)定距數(shù)據(jù)的組織與展示(62)
一、數(shù)據(jù)分組(62)
二、分組的步驟(63)
三、定距數(shù)據(jù)的圖示：直方圖(64)
第五節(jié)數(shù)據(jù)組織與展示的SPSS應(yīng)用(65)
一、頻數(shù)分布(65)
二、條形圖和餅圖(67)
三、累積頻數(shù)分布圖(68)
四、定距數(shù)據(jù)的分組(72)
五、直方圖(77)
第五章集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì)測(cè)量(81)
**節(jié)集中趨勢(shì)測(cè)量(81)
一、定類變量：眾數(shù)(81)
二、定序變量：中位數(shù)(83)
三、定距變量：均值(85)
四、眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較(87)
第二節(jié)離散趨勢(shì)測(cè)量(88)
一、定類變量：異眾比率(88)
二、定序變量：四分位差(89)
三、定距變量：標(biāo)準(zhǔn)差與方差(91)
四、相對(duì)離散程度：離散系數(shù)(93)
第三節(jié)單變量描述分析的SPSS應(yīng)用(94)
一、單變量描述分析的基本過(guò)程(94)
二、單變量描述分析的實(shí)例分析(96)
第六章正態(tài)分布及其他常用分布(100)
**節(jié)正態(tài)分布的含義及性質(zhì)(100)
一、頻數(shù)分布與正態(tài)曲線(100)
二、正態(tài)分布的數(shù)學(xué)表達(dá)式(101)
第二節(jié)正態(tài)分布曲線下的面積(102)
第三節(jié)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(103)
一、標(biāo)準(zhǔn)值與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(103)
二、標(biāo)準(zhǔn)值的實(shí)際意義(104)
第四節(jié)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表的使用(105)
第五節(jié)其他常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分布(108)
一、t分布(109)
二、χ2分布(109)
三、F分布(110)
第六節(jié)運(yùn)用SPSS檢驗(yàn)正態(tài)分布(112)
一、直方圖(112)
二、PP圖(113)
第七章參數(shù)估計(jì)(116)
**節(jié)抽樣分布(116)
一、總體與樣本(116)
二、概率抽樣的幾種類型(117)
三、統(tǒng)計(jì)量(117)
四、抽樣分布(117)
五、樣本均值的抽樣分布(118)
第二節(jié)參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)(120)
一、總體均值與方差的點(diǎn)估計(jì)(120)
二、總體比例的點(diǎn)估計(jì)值(121)
三、點(diǎn)估計(jì)值的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(121)
第三節(jié)單總體均值與比例的區(qū)間估計(jì)(123)
一、單總體均值的區(qū)間估計(jì)(124)
二、大樣本總體比例的區(qū)間估計(jì)(128)
第四節(jié)兩總體均值差異和比例差異的區(qū)間估計(jì)(130)
一、兩總體均值差的區(qū)間估計(jì)(130)
二、兩個(gè)總體比例差的區(qū)間估計(jì)(133)
第五節(jié)樣本容量的確定(134)
一、估計(jì)總體均值時(shí)樣本容量的確定(135)
二、估計(jì)總體比例時(shí)樣本容量的確定(135)
三、估計(jì)兩個(gè)總體均值差時(shí)樣本容量的確定(136)
四、估計(jì)兩個(gè)總體比例之差時(shí)樣本容量的確定(137)
第六節(jié)單總體均值與比例區(qū)間估計(jì)的SPSS應(yīng)用(137)
一、單均值的區(qū)間估計(jì)(137)
二、單總體比例的區(qū)間估計(jì)(140)
第八章單總體假設(shè)檢驗(yàn)(147)
**節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)概述(147)
一、統(tǒng)計(jì)推論與假設(shè)檢驗(yàn)(147)
二、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想(147)
三、假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念(148)
第二節(jié)單個(gè)總體均值和比例的假設(shè)檢驗(yàn)(154)
一、單個(gè)總體均值的檢驗(yàn)(154)
二、單個(gè)總體比例的檢驗(yàn)(158)
第三節(jié)單均值和單比例假設(shè)檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(158)
第三編雙變量統(tǒng)計(jì)
第九章兩總體假設(shè)檢驗(yàn)(164)
**節(jié)均值差異的假設(shè)檢驗(yàn)(164)
一、大樣本的Z檢驗(yàn)(164)
二、小樣本的t檢驗(yàn)(165)
第二節(jié)比例差異的假設(shè)檢驗(yàn)(168)
第三節(jié)均值差異比較與檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(169)
一、Means過(guò)程(170)
二、獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)(174)
三、配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)(178)
第十章交互分類與χ2檢驗(yàn)(183)
**節(jié)交互分類和交互分類表(183)
一、交互分類的作用(183)
二、交互分類表的表現(xiàn)形式(186)
三、交互分類表的形式要求(189)
第二節(jié)χ2檢驗(yàn)(190)
一、χ2檢驗(yàn)的基本假定和原假設(shè)(190)
二、χ2檢驗(yàn)的計(jì)算公式和檢驗(yàn)步驟(190)
三、χ2檢驗(yàn)的其他運(yùn)用(193)
第三節(jié)關(guān)系強(qiáng)度的測(cè)定(195)
一、系數(shù)和Q系數(shù)(196)
二、V系數(shù)(197)
三、C系數(shù)（列聯(lián)系數(shù)）(197)
第四節(jié)交互分類與χ2檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(198)
一、進(jìn)行交互分類的基本過(guò)程(198)
二、實(shí)例分析(201)
第十一章相關(guān)分析(209)
**節(jié)相關(guān)的基本性質(zhì)(209)
一、相關(guān)關(guān)系的程度(209)
二、相關(guān)關(guān)系的方向(211)
三、相關(guān)關(guān)系的類型(211)
四、相關(guān)的對(duì)稱性(211)
五、消減誤差比例的意義(213)
第二節(jié)相關(guān)測(cè)量法(214)
一、兩個(gè)定類變量：λ，τy(214)
二、兩個(gè)定序變量：Gamma，dY(217)
三、兩個(gè)定距變量：簡(jiǎn)單線性回歸(b)和積矩相關(guān)(r)(223)
四、定類變量與定序變量：λ，τy(227)
五、定類變量與定距變量：相關(guān)比率E2(228)
六、定序變量與定距變量：相關(guān)比率E2(229)
七、小結(jié)(230)
第三節(jié)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)(231)
一、兩定類變量：χ2檢驗(yàn)(231)
二、兩定序變量：Z檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)(232)
三、兩定距變量：F檢驗(yàn)(234)
四、定類/定距變量：F檢驗(yàn)（或單因素方差分析）(235)
五、總結(jié)：相關(guān)測(cè)量法與檢驗(yàn)法(237)
第四節(jié)相關(guān)測(cè)量和檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用(238)
一、Crosstabs中的相關(guān)分析(238)
二、Correlate中的相關(guān)分析(242)
第十二章方差分析(249)
**節(jié)方差分析的概念與基本原理(249)
一、什么是方差分析(249)
二、方差分析的基本思想(250)
三、方差分析的基本假定(250)
第二節(jié)單因素方差分析(251)
第三節(jié)多因素方差分析簡(jiǎn)介(255)
一、基本思路(255)
二、注意事項(xiàng)(256)
第四節(jié)方差分析的SPSS應(yīng)用(257)
一、單因素方差分析的基本過(guò)程(257)
二、單因素方差分析的實(shí)例分析(258)
三、單因素方差分析的多重比較檢驗(yàn)(261)
第四編多變量統(tǒng)計(jì)
第十三章詳析分析與偏相關(guān)(266)
**節(jié)詳析分析(266)
一、因果分析(266)
二、闡明分析(268)
三、條件分析(269)
第二節(jié)偏相關(guān)分析(270)
一、偏相關(guān)系數(shù)(270)
二、偏相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)(273)
第三節(jié)偏相關(guān)分析的SPSS運(yùn)用(274)
一、偏相關(guān)的操作過(guò)程(274)
二、案例分析(275)
第十四章多元回歸分析(279)
**節(jié)一元線性回歸(280)
一、一元線性回歸方程(280)
二、標(biāo)準(zhǔn)回歸方程(280)
三、一元線性回歸方程的檢驗(yàn)(281)
第二節(jié)復(fù)相關(guān)(283)
一、復(fù)相關(guān)與決定系數(shù)(283)
二、復(fù)相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)(284)
第三節(jié)多元線性回歸(285)
一、多元線性回歸方程(285)
二、多重共線性及其診斷參數(shù)(288)
三、回歸方程的檢驗(yàn)(289)
四、逐步回歸分析(291)
五、虛擬變量(292)
第四節(jié)對(duì)數(shù)回歸分析(294)
一、從多元線性回歸到對(duì)數(shù)回歸(295)
二、對(duì)數(shù)回歸（logistic regression）(295)
三、多項(xiàng)對(duì)數(shù)回歸（multinomial logistic regression）(298)
第五節(jié)線性回歸的SPSS應(yīng)用(299)
一、線性回歸的分析過(guò)程(300)
二、奇異值、影響點(diǎn)的確定(305)
三、實(shí)例分析(306)
第六節(jié)對(duì)數(shù)回歸分析的SPSS應(yīng)用(312)
一、binary logistic的分析過(guò)程(312)
二、實(shí)例分析(315)
附錄(321)
附錄A隨機(jī)數(shù)字表(321)
附錄B標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表(322)
附錄CZ檢驗(yàn)：常用的顯著度（α）與對(duì)應(yīng)的臨界值（Z0）(324)
附錄Dr值化為Z值(325)
附錄Et分布表(326)
附錄Fχ2分布表(328)
附錄GF分布表(330)
部分練習(xí)題答案(333)
參考文獻(xiàn)(337)
后記(340)
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商品評(píng)論(1條)
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