SPSS在社会经济分析中的应用
2009-8
中国科学技术大学出版社
王伏虎
376
SPSS是世界上最常用的统计软件之一，其应用领域涵盖了自然科学和社会经济科学的各个领域，由于其友好的用户界面和简单易学的操作方法深受广大用户的喜爱。由于工作的原因，笔者在过去的几年间和许多使用SPSS统计软件的用户有所接触，并且了解到他们在使用SPSS统计软件时遇到的问题，主要有下面三个：第一，很多人都在使用SPSS统计软件处理日常工作中的一些数据，但是面对各种各样的实际问题和SPSS提供的众多统计分析方法无从下手，不知道应该选择SPSS的哪个模块来解决问题。第二，SPSS统计软件功能非常强大，作为一个权威和严肃的专业统计软件，它为各种统计方法的检验以及数据的分析提供了众多的输出统计量，很多用户对输出统计量只知其然而不知其所以然，无法梳理出输出统计量之间的关系，没有办法探寻出社会经济现象之间的数量规律性。第三，目前SPSS统计软件方面的书籍不少，但是要寻找到一本既深入分析实际的社会经济问题，又介绍SPSS强大统计分析功能的书籍非常困难。正是从试图解决这三个问题的目标出发，笔者才有了撰写这本书的规划并花大力气完成了这一规划。呈献给广大读者的本书共分10章，通过对具体的社会经济案例的分析介绍了SPSS在社会经济中的应用。本书最大的特点是将SPSS的基本操作、常用技巧和统计分析方法融合在一起，侧重于统计分析结果的解读，着力于读者在阅读本书以后能够举一反三，选择合适的统计分析方法解决实际问题，能够得心应手地使用SPSS统计软件处理日常工作。
本书以SPSS 16.0版本为基础，主要介绍SPSS统计软件在社会经济领域中的应用。作者从统计专业用户的角度出发，通过生动的社会经济案例，讲述如何利用SPSS统计软件分析问题。书中不仅简要概述了SPSS统计软件的主要模块所涉及的统计分析原理和方法，而且介绍了SPSS统计软件的基本操作和常用技巧，重点在于如何利用SPSS统计软件分析实际的社会经济问题。 全书共10章，内容涉及社会学、经济学、心理学等众多领域，适合从事SPSS应用以及各类数据分析工作的读者阅读和使用。
前言第1章 数据文件的报表分析 1.1 在线分层分析(OLAPCube) 1.2 个案汇总(CaseSummaries)分析第2章 SPSS描述性统计分析 2.1 频数分析 2.2 描述性统计分析 2.3 探索性分析 2.4 列联表分析 2.4.1 名义变量的列联表分析 2.4.2 定序变量的列联表分析 2.4.3 列联表中的相对风险分析 2.4.4 列联表中的一致性检验 2.5 比率(Ratio)分析第3章 均值比较 3.1 均值分析 3.2 单样本均值检验 3.3 独立样本均值检验 3.4 配对样本均值检验 3.5 单因素方差分析(One一WayANOVA)第4章 单变量方差分析 4.1 单变量的双因素方差分析 4.2 单变量的协方差分析 4.3 单变量的随机效应方差分析 4.4 单变量的混合效应模型第5章 相关分析 5.1 双变量相关分析 5.2 偏相关分析第6章 回归模型分析 6.1 一元线性回归模型 6.2 曲线估计 6.3 非线性回归 6.4 多元线性回归模型 6.5 二元逻辑斯蒂回归模型 6.6 多元逻辑斯蒂回归模型第7章 聚类分析和判别分析 7.1 两步聚类分析 7.2 K-Mean聚类法 7.3 系统聚类法 7.4 判别分析第8章 主成分分析和因子分析 8.1 主成分分析 8.2 因子分析第9章 时间序列分析 9.1 指数平滑法 9.1.1 简单指数平滑模型 9.1.2 霍特模型 9.1.3 温特斯模型 9.1.4 模型的预测 9.2 自回归模型 9.3 ARIMA模型 9.3.1 ARIMA模型的构成 9.3.2 ARIMA模型的建模过程 9.4 季节分解第10章 非参数检验 10.1 卡方检验 10.2 二项检验 10.3 游程检验 10.4 单样本科尔莫哥洛夫一斯米洛夫检验 10.5 两个独立样本的非参数检验 10.5.1 曼一惠特尼检验 10.5.2 双样本的科尔莫哥洛夫一斯米洛夫检验 10.5.3 MosesExtremeReaction(Moses极端反应)检验 10.5.3 Wald-Wolfowitz游程 10.6 多个独立样本的检验 10.6.1 克鲁斯卡尔一沃利斯检验 10.6.2 中位数检验 10.6.3 Jonckhere-Terpstra多样本检验 10.7 两个相关样本的非参数检验 10.7.1 威斯康星符号秩检验 10.7.2 符号检验 10.7.3 麦克内曼变化显著性检验 10.8 多个相关样本的非参数检验 10.8.1 弗里德曼检验 10.8.2 肯德尔协和系数 10.8.3 Cochran’sQ检验参考文献
插图：SPSS的Online Analytical Processing（在线分层分析）主要用来分析尺度变量（Scale Variable），也就是所谓的数值变量，在SPSS的OLAP Cube对话框中，它们被称为Summary Variable（汇总变量）。我们可以选择输出尺度变量的多种统计量，从简单的计数、求和、比例等统计量到集中趋势、离散趋势等复杂的描述性统计量。利用在线分层分析时必须选择分组变（Grouping Variable），输出结果中的OLAP Cube（在线分层表）中，分组变量以层字段（Layer）的方式显示在表格的左上角，待分析的尺度变量是作为行字N：（Row），以行的形式显示出来，描述性统计量作为列字（Column），以列的形式显示出来。通过SPSS提供的Pivo-tlng Tray功能，在OLAP Cube中可以很方便地实现层字段、列字段和页字段的转化，这一功能非常类似于Excel中的数据透视表。我们还可以在描述性统计量表中设置表格的标题和脚注。【例1.1】电信公司客户流失情况分析。一家电信公司想减少客户流失率，也就是客户转向其他电信供应商的比例。客户流失率和客户的年龄、家庭收入、使用电信公司业务的数量及时间以及月消费金额都可能存在一定的关系。打开“电信公司客户流失率.sav”。使用在线分析过程对客户流失率进行分析。数据文件中使用的变量名、变量标签值及变量类型见表1.1。
《SPSS在社会经济分析中的应用》是由中国科学技术大学出版社出版的。
很经典的书，值得一看
非常适合基本的应用。