IBM SPSS統計軟體應用(供研究生及科研人員用國家衛生健康委員會十三五規劃教材)/科研人員核心能力提升導引叢書
內容大鋼
本書在《IBM SPSS 19統計軟體應用教程》（第2版）的基礎上進行了更新和充實。全書共有l8章：第一章介紹了IBM SPSS軟體的演變過程和主要窗口；第二、三章介紹了有關數據文件的建立、導入、導出、編輯和整理等內容，尤其在第三章中，添加關於Data主菜單的五個子菜單介紹，分別是跨文件調整字元串寬度（Adjust String Widths Across Files）、搜索權重（Rake Weights）、傾向評分匹配（Propensity Score Matching）、病例對照匹配（Case Control Matching）和拆分為文件（Split Dateset into Separate Files）；第四章介紹了數據轉換方法；第五章是有關數據匯總和簡單的描述性報告的內容；第六章介紹了基本統計分析方法，包括頻數分佈分析、描述性統計分析、探索性分析、列聯表資料分析及比值分析等；第七章介紹的統計表體現了列表的靈活性和方便性；第八章以單變數的t檢驗為主，用參數方法進行均數比較；第九章介紹的一般線性模型的單變數分析頗有特色，列舉了10種實驗設計的方差分析方法，這些設計包括完全隨機設計、隨機單位組設計、拉丁方設計、析因設計、裂區設計、二階段交叉設計、嵌套設計和正交設計等資料的方差分析，以及協方差分析和重複測量數據的方差分析；第十、十一章介紹了雙變數相關分析、偏相關分析、線性回歸、曲線估計、非線性回歸、概率單位分析、聚類分析、判別分析、因子分析與主成分分析及各種logistic回歸分析等內容；第十二章以實際資料為背景，應用IBM SPSS的不同過程對信度分析做了較系統的介紹，突出實際問題的解決；第十三章較全面地介紹了非參數檢驗，尤其體現出其在等級資料的處理優勢，此外，還簡要介紹了新增的智能分析模塊；第十四章是流行病學常用到的生存分析方法，由於IBM SPSS未提供條件logistic分析的專門模塊，此章同時結合實例介紹了如何借助Cox回歸分析實現這一功能；第十五章介紹了診斷試驗中常用的受試者操作特徵曲線（ROC曲線）；第十六章介紹了廣義估計方程，主要針對醫學研究領域內大量出現的存在缺失的重複測量數據，且反應變數常為分類變數的情形；第十七章介紹了統計圖形的繪製和編輯，具有很強的實用性和針對性；最後一章屬於應用軟體的基本操作內容，即系統參數的設置，以及分析結果的編輯和導出。附錄部分為IBM SPSS 25函數族具體函數的定義與應用，以便查閱。按照國際慣例，備有中英文索引，列出了本書所涉及的常用統計學術語及縮略語。
目錄
第一章 概述
第一節 SPSS版本的演變過程
第二節 主要窗口及其功能
一、數據編輯窗
二、結果輸出窗
三、程序編輯窗
第三節 顯示菜單
第二章 數據文件的建立、導入和導出
一、在SPSS環境下建立數據文件
二、數據文件的導入
三、數據保存與導出
四、數據的讀寫屬性設置
第三章 數據文件的整理
第一節 數據編輯
一、定義變數特徵
二、對未知測量精度的變數進行設置
三、拷貝變數特徵
四、自定義屬性
五、定義時間
六、定義多重應答變數
第二節 數據核驗
第三節 辨識重複觀察單位
第四節 辨識異常觀察單位
第五節 觀測值排序
第六節 觀測變數排序
第七節 數據轉置
第八節 合併文件
第九節 重建數據結構
第十節 數據分類匯總
第十一節 正交設計
第十二節 複製數據集
第十三節 拆分文件
第十四節 選擇觀察單位
第十五節 觀察單位加權
第十六節 跨文件調整字元串寬度
第十七節 搜索權重
第十八節 傾向評分匹配
第十九節 病例對照匹配
第二十節 拆分為文件
第四章 數據轉換
第一節 計算產生變數
第二節 各觀測單位的觀測值計數
第三節 數值序列移動
第四節 重新賦值
第五節 自動重新賦值
第六節 可視分類器
第七節 最優化分類器
第八節 數據準備
第九節 觀測單位排秩
第十節 日期型變數轉換導向
第十一節 產生時間序列變數
第十二節 缺失值替代
第十三節 隨機數生成器
第十四節 運行未完成的變數變換
第五章 數據匯總報告
第一節 編碼本
第二節 即時分析過程
第三節 數據匯總
第四節 行匯總報告
第五節 列匯總報告
第六章 基本統計分析
第一節 頻數分佈分析
第二節 描述性統計分析
第三節 探索性分析
第四節 列聯表資料分析
一、兩個獨立樣本率比較的X2檢驗
二、R×C表資料的X2檢驗
三、配對計數資料的X2檢驗和K係數檢驗
四、分層資料的X2檢驗
第五節 比值分析
第六節 P-P概率圖及Q-Q概率圖
第七章 統計表
第一節 自定義統計表
一、基本統計表的一般定義
二、基本統計表的統計量輸出
第二節 定義多項應答集
第八章 均數比較
第一節 定量資料基本分析
第二節 單樣本t檢驗
第三節 獨立樣本t檢驗
第四節 配對樣本t檢驗
第五節 單向方差分析
第九章 一般線性模型
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
一、正交設計
二、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
一、單個重複測量因素的方差分析
二、兩個重複測量因素的方差分析
第十章 相關與回歸分析
第一節 雙變數相關分析
第二節 偏相關分析
第三節 線性回歸
第四節 曲線估計
第五節 非線性回歸
第六節 二分類logistic回歸分析
第七節 多分類logistic回歸分析
第八節 等級logistic回歸分析
第九節 概率單位分析
第十一章 聚類/判別分析和因子/主成分分析
第一節 兩步聚類
第二節 k均值聚類
第三節 系統聚類
第四節 判別分析
第五節 因子分析及主成分分析
第十二章 信度分析
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
第一節 智能分析模塊概述
一、單樣本檢驗
二、兩個或多個獨立樣本的非參數檢驗
三、兩個或多個相關樣本的非參數檢驗
第二節 X2檢驗
第三節 樣本率與總體率比較的二項分佈檢驗
第四節 游程檢驗
第五節 單樣本科爾莫戈羅夫-斯米爾諾夫檢驗
第六節 兩獨立樣本非參數檢驗
一、兩組計量資料的比較
二、等級/頻數表資料
第七節 多個獨立樣本非參數檢驗
一、多組計量資料的比較
二、多組等級/頻數表資料的比較
第八節 兩相關樣本的非參數檢驗
第九節 多個相關樣本的非參數檢驗
第十四章 生存分析
第一節 壽命表法
第二節 Kaplan-Meier法
第三節 Cox回歸模型
第四節 伴時Cox回歸模型
第十五章 受試者操作特徵曲線
第十六章 廣義估計方程
第十七章 統計圖形
第一節 圖形生成器
第二節 條圖
第三節 三維條圖
第四節 線圖
第五節 面積圖
第六節 圓圖
第七節 高低圖
第八節 箱圖
第九節 誤差棒圖
第十節 分群金字塔圖
第十一節 散點圖
第十二節 直方圖
第十三節 統計圖形的編輯
一、統計圖形編輯器界面
二、圖形特徵的編輯
三、添加和顯示圖形元素
第十八章 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
一、一般設置
二、語言設置
三、結果輸出窗
四、數據輸出窗
五、數值型變數的設置
六、變數的輸出方式
七、圖形輸出格式
八、樞軸表輸出格式
九、文件位置
十、腳本編輯
十一、多重填補設置
十二、語法編輯器設置
第二節 分析結果的編輯和導出
一、保存結果文件
二、顯示和隱藏分析結果
三、移動、刪除及拷貝結果內容
四、樞軸表的編輯
五、分析結果的導出
參考文獻
附錄 IBM SPSS 25函數族
中英文名詞對照索引
獲取圖書配套增值內容步驟說明
[an error occurred while processing this directive]
[