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IBM SPSS19統計軟體應用教程(第2版全國高等醫藥院校教材)

作者：陳平雁//黃浙明
出版社：人民衛生
ISBN：9787117162302

出版日期：2012/09/01
裝幀：平裝
頁數：416

人民幣：RMB 43 元售價：元

內容大鋼

    陳平雁等編著的《IBM SPSS19統計軟體應用教程》介紹了最新版的IBM SPSS軟體——IBM SPSS 19的新增功能、運行環境和主要特點，數據文件的建立、導入與導出，數據的格式與編輯，常用統計分析方法的應用，統計分析結果的含義，統計圖形的繪製與編輯，輸出結果的編輯，系統參數的設置等內容。
    《IBM SPSS19統計軟體應用教程》以非統計專業人員為主要對象，以醫學和生物學科研數據為實例，側重數據文件格式、操作步驟以及統計分析結果的解釋，通俗易懂，便於自學。
    《IBM SPSS19統計軟體應用教程》可作為醫學院校研究生和本科生的教材，亦可用作培訓和繼續教育的教材，同時還可供廣大非統計專業的科研和教學人員自學使用。對於統計專業人員，本書亦不失其重要參考價值。

作者介紹

陳平雁//黃浙明

第一章概述
第一節 SPSS版本的演變過程
第二節 IBM SPSS 19的新增功能
第三節 IBM SPSS 19的運行環境
第四節主要窗口及其功能
第五節顯示菜單(View)
第二章數據文件的建立、導入和導出
第一節數據文件的建立、導入和導出
第二節數據的讀寫屬性設置
第三章數據文件的整理(Data)
第一節數據編輯
第二節數據核驗(Validation)
第三節辨識重複觀察單位(Identify Duplicate Cases)
第四節辨識異常觀察單位(Identify Unusual Cases)
第五節觀測值排序(Sott Cases)
第六節觀測變數排序(Sort Variables)
第七節數據轉置(Transpose)
第八節合併文件(Merge Files)
第九節重建數據結構(Restructure)
第十節數據分類匯總(Aggregate Data)
第十一節正交設計(Orthogonal Design)
第十二節複製數據集(Copy Dataset)
第十三節拆分文件(Split Files)
第十四節選擇觀察單位(Select Cases)
第十五節變數值加權(Weight Cases)
第四章數據轉換(Transform)
第一節計算產生變數(Compme Variable)
第二節各觀測單位的觀測值計數(Count Values within Cases)
第三節數值序列移動(ShiftValues)
第四節重新賦值(Recode)
第五節自動重新賦值(Automatic Recode)
第六節可視分類器(Visual Binning)
第七節最優化分類器(Optimal Binning)
第八節數據準備(Prepare Data for Modeling)
第九節觀測單位排秩(Rank Cases)
第十節日期型變數轉換導向(Date andTimeWizard)
第十一節產生時間序列變數(Create Time Series)
第十二節缺失值的替代(Replace MissingValues)
第十三節隨機數生成器(Random Number Generators)
第十四節運行未完成的變數變換(Run Pending Transforms)
第五章數據匯總報告(Reports)
第一節編碼本(Codebook)
第二節在線分析處理多維數據(0LAP Cubes)
第三節數據匯總(Case Summaries)
第四節行匯總報告(Report Summaries in Rows)
第五節列匯總報告(Report Summaries in Columns)
第六章基本統計分析(Descriptive Statistics)
第一節頻數分佈分析(Frequencies)
第二節描述性統計分析(Descriptives)
第三節探索性分析(Explore)

第四節列聯表資料分析(Crosstabs)
第五節比值分析(Ratio)
第六節 P—P∕Q—Q概率圖(P．P Plots∕Q—Q Plots)
第七章統計表(Tables)
第一節自定義統計表(CustomTables)
第二節定義多項應答集(Multiple Response Sets)
第八章均數比較((Compare Means)
第一節定量資料基本分析(Means)
第二節單樣本t檢驗(One—Sample T Test)
第三節獨立樣本t檢驗(Independent-Samples T Test)
第四節配對樣本t檢驗(Paired—Samples T Test)
第五節單向方差分析(One-Way ANOVA)
第九章一般線性模型(General Linear Model)
第一節一般線性模型單變數分析的基本過程
第二節完全隨機設計資料的方差分析
第三節隨機單位組設計資料的方差分析
第四節拉丁方設計資料的方差分析
第五節析因設計資料的方差分析
第六節裂區設計資料的方差分析
第七節二階段交叉設計資料的方差分析
第八節嵌套設計資料的方差分析
第九節正交設計資料的方差分析
第十節協方差分析
第十一節重複測量數據的方差分析
第十章相關與回歸分析(Correlate∕Regression)
第一節雙變數相關分析(Bivariate)
第二節偏相關分析(Partial)
第三節線性回歸(Linear Regression)
第四節曲線估計(Curve Estimation)
第五節非線性回歸(Nonlinear Regression)
第六節二分類logistic回歸分析(Binary Logistic)
第七節多分類logistic回歸分析(Multinomial Logistic)
第八節等級logistic回歸分析(Ordinal Logistic)
第九節概率單位分析(ProbitAnalysis)
第十一章聚類∕判別分析(Classify)和因子，主成分分析(Factor)
第一節兩步聚類(TwoStep Cluster)
第二節 K類中心聚類(K—Means Cluster)
第三節系統聚類(Hierarchical Cluster)
第四節判別分析(DiscriminantAnalysis)
第五節因子分析及主成分分析(Dam Reduction)
第十二章信度分析(ReliabilityAnalysis)
第一節信度分析的一般過程
第二節信度評價實例
第十三章非參數檢驗(Nonparametric Test)
第一節智能分析模塊概述
第二節兩個或多個獨立樣本的非參數檢驗
(Nonparametric Tests：Two or More Independent Samples)
第三節兩個或多個相關樣本的非參數檢驗
(Nonparametric Tests：Two or More Related Samples)
第四節 X2檢驗(Chi-Square Test)

第五節樣本率與總體率比較的二項分佈檢驗(Binomial)
第六節游程檢驗(Runs Test)
第七節單樣本K—s擬合優度檢驗(1-Sample K—S Test)
第八節兩獨立樣本非參數檢驗(2 Independent Samples Tests)
第九節多個獨立樣本非參數檢驗(K Independent Samples Test)
第十節兩相關樣本的非參數檢驗(2 Related Samples Test)
第十一節多個相關樣本的非參數檢驗(K Related Samples Test)
第十四章生存分析(Survival)
第一節壽命表法(Life Tables)
第二節 Kaplan-Meier法(Kaplan—Meier)
第三節 Cox回歸模型(Cox Regression)
第四節伴時Cox回歸模型(Time—Dependent Cox Model)
第十五章統計圖形(Graphs)
第一節圖形生成器(Chart Builder)
第二節條圖(Bar)
第三節三維條圖(3-D Bar)
第四節線圖(Line)
第五節面積圖(Area)
第六節圓圖(Pie)
第七節高低圖(High-Low)
第八節箱圖(Boxplot)
第九節誤差限圖(Error Bar)
第十節分群金字塔型圖(Population Pyramid)
第十一節散點圖(Scatter)
第十二節直方圖(Histogram)
第十三節統計圖形的編輯
第十六章系統參數的設置與分析結果的編輯和導出
第一節系統參數的設置
第二節分析結果的編輯和導出
附錄 IBM SPSS 19函數族(Function group)
參考文獻
英中文索引
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