本书是在第5版11.8节及之后内容的基础上，基于软件SPSS 26，根据读者的反馈意见修订而成的。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均设置了对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从数据解释、数据文件结构、方法选择、操作步骤，以及对输出结果的分析解释方面给予了说明。本书保留第5版的统计分析方法，对基本操作的内容等进行了压缩、修正及简化。对于SPSS 26中的界面改动部分及新增按钮部分，本书进行了相应图形及文字方面的解释、修改和补充。在内容上，本书增加了分位数回归、ROC曲线、ROC分析、贝叶斯推断等内容。为方便读者阅读，本书所有例题数据均按章节编号，上传至华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）。为便于教学，我们为将本书作为教材的教师免费提供电子课件，登录华信教育资源网便可下载使用。本书可以作为要求掌握统计分析方法和SPSS软件操作的高等院校的本科生、研究生的教材和自学参考书，也适用于数据分析或统计应用各领域、各专业的研究人员、中高层管理人员和决策者。
朱红兵，从事本科生、研究生的统计学和统计软件的教学工作，获北京市科协青年优秀论文奖，被评为北京市优秀青年骨干教师。代表性作品：《SPSS统计分析（第5版）》（主编）\《应用统计与SPSS应用》（编著）\《社会科学统计分析方法及应用(第4版)》（译）.朱一力, 北京体育学院教师, 从事本科生、研究生的统计学和统计软件的教学工作，参与编写《SPSS统计分析（第5版）》.
目 录
第1章 对数线性模型及其他回归分析1
1.1 加权回归1
1.1.1 加权回归的概念1
1.1.2 加权回归过程2
1.1.3 加权回归分析实例3
1.2 两阶最小二乘法5
1.2.1 两阶最小二乘法的概念5
1.2.2 两阶最小二乘法过程7
1.2.3 两阶最小二乘法分析实例8
1.3 最优尺度回归10
1.3.1 最优尺度回归的概念10
1.3.2 最优尺度回归过程20
1.3.3 最优尺度回归分析实例28
1.4 对数线性模型31
1.4.1 对数线性模型的概念31
1.4.2 一般对数线性回归分析34
1.4.3 Logit对数线性回归分析42
1.4.4 选择模型对数线性回归分析49
1.5 分位数回归57
1.5.1 分位数回归分析概述57
1.5.2 分位数回归过程57
1.5.3 分位数回归分析实例64
习题167
第2章 非参数检验68
2.1 卡方检验69
2.1.1 卡方检验的基本概念69
2.1.2 卡方检验过程69
2.1.3 卡方检验分析实例71
2.2 二项分布检验73
2.2.1 二项分布检验的基本概念与操作73
2.2.2 二项分布检验分析实例74
2.3 游程检验75
2.3.1 游程检验的基本概念75
2.3.2 游程检验过程76
2.3.3 游程检验分析实例76
2.4 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验77
2.4.1 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验的基本概念77
2.4.2 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验过程78
2.4.3 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验分析实例78
2.5 两个独立样本检验79
2.5.1 两个独立样本检验的用途与基本操作79
2.5.2 两个独立样本检验分析实例83
2.6 多个独立样本检验84
2.6.1 多个独立样本检验的用途与操作84
2.6.2 多个独立样本检验分析实例86
2.7 两个相关样本检验87
2.7.1 两个相关样本检验的用途与操作87
2.7.2 两个相关样本检验分析实例89
2.8 多个相关样本检验90
2.8.1 多个相关样本检验的用途与操作90
2.8.2 多个相关样本检验分析实例91
2.9 新版非参数假设检验的界面及其使用方法92
2.9.1 单样本检验92
2.9.2 独立样本检验100
2.9.3 相关样本检验106
习题2113
第3章 聚类分析与判别分析114
3.1 聚类分析、判别分析及其分析过程114
3.1.1 聚类分析114
3.1.2 判别分析115
3.2 两步聚类115
3.2.1 两步聚类的概述及有关术语115
3.2.2 两步聚类过程117
3.2.3 两步聚类分析实例120
3.3 快速聚类122
3.3.1 快速聚类概述122
3.3.2 快速聚类过程123
3.3.3 快速聚类分析实例125
3.4 系统聚类129
3.4.1 系统聚类概述129
3.4.2 系统聚类过程130
3.4.3 样品聚类分析实例136
3.4.4 变量聚类概述143
3.4.5 变量聚类分析实例143
3.5 判别分析147
3.5.1 判别分析概述147
3.5.2 判别分析过程149
3.5.3 判别分析实例154
3.5.4 逐步判别分析161
3.6 ROC曲线167
3.6.1 ROC曲线的基本原理167
3.6.2 ROC曲线的基本过程168
3.6.3 ROC曲线实例169
3.7 ROC分析171
3.7.1 ROC分析概述171
3.7.2 ROC分析过程171
3.7.3 ROC分析实例173
习题3175
第4章 因子分析与对应分析176
4.1 主成分分析与因子分析176
4.1.1 主成分分析与因子分析概述176
4.1.2 因子分析过程181
4.1.3 因子分析实例187
4.1.4 利用因子得分进行聚类190
4.1.5 市场研究中的顾客偏好分析194
4.2 对应分析197
4.2.1 对应分析概述197
4.2.2 对应分析过程198
4.2.3 对应分析实例202
习题4204
第5章 信度分析与多维尺度分析205
5.1 信度分析205
5.1.1 信度分析的概念205
5.1.2 信度分析过程208
5.1.3 信度分析实例211
5.2 多维尺度分析212
5.2.1 多维尺度分析的功能与数据要求212
5.2.2 多维尺度分析过程212
5.2.3 多维尺度分析实例215
习题5217
第6章 结合分析218
6.1 结合分析概述218
6.2 正交试验设计219
6.2.1 试验设计中的问题219
6.2.2 正交试验设计的思路219
6.2.3 正交试验设计过程221
6.2.4 正交试验设计实例223
6.2.5 正交试验设计过程语句225
6.3 试验设计结果的打印231
6.3.1 设计结果打印过程231
6.3.2 打印调查用卡片实例232
6.3.3 正交试验设计打印过程语句233
6.4 结合分析语句与实例234
6.4.1 结合分析语句235
6.4.2 结合分析语句实例239
6.5 结合分析实例243
6.5.1 课题分析与正交试验设计243
6.5.2 调查准备与调查245
6.5.3 结合分析编程与结果分析247
习题6251
第7章 时间序列分析252
7.1 时间序列的建立和平稳化253
7.1.1 缺失值数据的替换253
7.1.2 建立时间序列新变量254
7.2 序列图257
7.2.1 序列图过程257
7.2.2 序列图应用实例259
7.3 建立时间序列模型260
7.3.1 指数平滑与ARIMA模型概述261
7.3.2 选择分析变量273
7.3.3 选择统计量280
7.3.4 图表282
7.3.5 输出项目的过滤283
7.3.6 保存新变量284
7.3.7 建模的其他选项285
7.3.8 时间序列分析实例286
7.4 应用传统模型290
7.4.1 应用时间序列模型过程290
7.4.2 应用时间序列模型分析实例291
7.5 自相关292
7.5.1 自相关系数与偏自相关系数的计算292
7.5.2 自相关图294
7.5.3 自相关分析过程295
7.5.4 自相关分析实例296
7.6 季节性分解法298
7.6.1 季节性分解法模型298
7.6.2 季节性分解法分析过程300
7.6.3 季节性分解法分析实例301
7.7 频谱分析302
7.7.1 频谱分析概述302
7.7.2 频谱分析过程305
7.7.3 频谱分析实例306
7.8 互相关307
7.8.1 互相关概述307
7.8.2 互相关过程308
7.8.3 互相关实例309
习题7310
第8章 生存分析311
8.1 生存分析概述311
8.1.1 生存分析与生存数据311
8.1.2 生存时间函数312
8.1.3 Kaplan-Meier法312
8.1.4 Cox回归模型313
8.1.5 Cox依时协变量回归模型313
8.2 寿命表分析314
8.2.1 寿命表分析概述314
8.2.2 寿命表分析过程314
8.2.3 寿命表分析实例316
8.3 Kaplan-Meier分析319
8.3.1 Kaplan-Meier分析概述319
8.3.2 Kaplan-Meier分析过程319
8.3.3 Kaplan-Meier分析实例322
8.4 Cox回归分析323
8.4.1 Cox回归分析概述323
8.4.2 Cox回归分析过程324
8.4.3 Cox回归分析实例329
8.5 Cox依时协变量回归分析331
8.5.1 Cox依时协变量回归分析过程331
8.5.2 Cox依时协变量回归分析实例333
习题8336
第9章 生成统计图337
9.1 概述337
9.2 条形图和三维条形图337
9.2.1 选择图类型338
9.2.2 简单条形图338
9.2.3 复式条形图341
9.2.4 堆积条形图342
9.2.5 三维条形图343
9.3 线图、面积图、盘高-盘低图和饼图344
9.3.1 选择图形类型344
9.3.2 堆积面积图345
9.3.3 多线折线图346
9.3.4 垂直线图346
9.3.5 简单盘高-盘低-收盘图347
9.3.6 簇状盘高-盘低-收盘图348
9.3.7 简单范围条形图349
9.3.8 差别面积图350
9.3.9 饼图351
9.4 箱图和误差条形图352
9.4.1 选择箱图和误差条形图类型352
9.4.2 简单箱图352
9.4.3 复式箱图353
9.4.4 简单误差条形图353
9.4.5 复式误差条形图354
9.5 散点图355
9.5.1 选择散点图模式355
9.5.2 简单散点图355
9.5.3 重叠散点图356
9.5.4 矩阵散点图357
9.5.5 简单点图358
9.6 直方图359
9.7 帕累托图360
9.7.1 选择帕累托图类型360
9.7.2 简单帕累托图360
9.7.3 堆积帕累托图362
9.8 控制图363
9.8.1 选择控制图类型363
9.8.2 平均值控制图、极差控制图、标准差控制图364
9.8.3 单值控制图和移动极差控制图366
9.8.4 不合格品率控制图和不合格品数控制图367
9.8.5 缺陷数控制图和单位缺陷数控制图369
习题9370
第10章 编辑统计图371
10.1 认识图形组成371
10.2 编辑平面统计图372
10.2.1 图形编辑途径和操作372
10.2.2 改变图形构成373
10.2.3 图形与文字修饰380
10.2.4 坐标轴的编辑382
10.2.5 图形的修饰385
10.2.6 图内线条的编辑386
10.2.7 饼图编辑388
10.2.8 散点图的编辑390
10.2.9 文件管理394
习题10395
第11章 贝叶斯推断396
11.1 贝叶斯统计推断概述396
11.1.1 贝叶斯公式396
11.1.2 贝叶斯统计学396
11.1.3 贝叶斯统计推断中用到一些基本术语397
11.1.4 贝叶斯统计决策中用到一些基本术语399
11.1.5 几种常见先验条件下的后验分布399
11.1.6 “贝叶斯统计信息”菜单项涉及过程与SPSS其他过程的联系与
区别400
11.2 贝叶斯单样本正态分布推断分析401
11.2.1 贝叶斯单样本正态分布推断分析过程402
11.2.2 贝叶斯单样本正态分布分析实例405
11.3 贝叶斯单样本二项分布推断分析407
11.3.1 贝叶斯单样本二项分布推断分析过程407
11.3.2 贝叶斯单样本二项分布推断分析实例409
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