出版时间:2012-3 出版社:电子工业 作者:邓维斌 页数:291
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内容概要
本书基于最新SPSS
19中文版进行编写,以统计分析的实际应用为主线,在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上,以54个实例为载体对SPSS
19中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明,并对相关领域的23个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。全书共有思考与练习题63个,以供巩固学习效果和课后练习。
本书内容覆盖了SPSS
19中常用的统计分析方法,共12章,第1章介绍SPSS的基础知识;第2章介绍统计数据的收集与预处理;第3章介绍图表的创建与编辑;第4~12章介绍SPSS
19的各种统计方法,包括描述性统计分析、参数估计与假设检验(包括参数与非参数检验)、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析。与教材配套的资源包括所有实例、典型案例和习题的数据文件,课程PPT教案,以及思考与练习题的参考答案,可登录华信教育资源网免费下载。
本书可作为高等院校经济学、管理学、教育学、心理学等相关专业本科生和研究生教材,也可供从事统计分析和决策的各领域工作者学习参考。
书籍目录
第1章 统计分析软件概述
第2章 统计数据的收集与预处理
第3章 图表的创建与编辑
第4章 描述性统计分析
第5章 参数估计与假设检验
第6章 方差分析
第7章 相关分析
第8章 回归分析
第9章 聚类和判别分析
第10章 主成分分析和因子分析
第11章 时间序列分析
第12章 信度分析
章节摘录
版权页: 插图: 5.3参数检验及非参数检验 统计学中经常通过样本来分析总体,即从样本的观察或试验结果的特征来对总体特征进行估计和推断。利用样本数据对总体特征的推断通常有以下两种情况: (1)在总体分布已知(如总体为正态分布)的情况下,对总体包含的参数进行推断的问题称为参数检验。 (2)在总体分布未知的情况下,根据样本数据对总体的分布形式或特征进行推断,通常采用的统计推断方法是非参数检验方法。 5.3.1 参数检验简介 参数检验的总体分布形式是已知的或假定的,只是一些参数的取值或范围未知,分析的主要目的是估计参数的取值范围,或对其进行某种统计检验。如正态总体的均值是否与某个值存在显著差异,两个总体的均值是否有显著差异等。这类统计推断问题通常采用参数检验的方法来实现。参数检验不仅可以针对一个总体的检验问题,也可以针对两个或多个总体的比较问题。 本章所介绍的T检验过程都可以用SPSS“分析”菜单中“比较均值”子菜单下的各项来实现,主要包括①单样本T检验,检验单个变量的均值与假设检验值之间是否存在差异;②独立样本T检验,检验两组来自独立总体的样本,其独立总体的均值或中心位置是否一样;③配对样本T检验,检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。对于该子菜单中的单因素方差分析(One—WayANOVA)在以后的章节中介绍。 5.3.2非参数检验简介 在数据分析过程中,由于种种原因,经常无法获知总体分布形态,也很难对总体分布形态做出较为准确的假定,但又希望能根据样本数据对总体的分布形式或特征进行推断,获得尽可能多的总体信息,参数检验的方法不再适用,此时通常采用非参数检验的方法。非参数检验是在总体分布未知的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法,在推断过程中不涉及有关总体分布的参数,而是检验总体某些有关的性质,如总体的分布位置、分布形状之间的比较等。如以均值比较为例,参数检验比较的是各样本的均值是否相等,而非参数检验比较的是各样本的中位数(中位数是分布位置的一种衡量)是否相等。 与参数检验的原理相同,非参数检验过程也是先根据问题提出原假设,然后利用统计学原理构造出适当的统计量,最后利用样本数据计算统计量的概率P值,与显著性水平a进行比较,得出拒绝或者接受原假设的结论。 SPSS中进行非参数检验可由“分析”菜单中的“非参数检验”菜单项中的各项来实现。相较于低版本,SPSS 19中非参数检验方法的菜单发生了很大的变化。以前包括卡方(c)、二项式(B)、游程(R)、1—样本k—s(1)、2个独立样(2)、K个独立样本(K)、2个相关样本(L)、K个相关样本(S)共8个子菜单。前四种方法通常用来做分布的拟合优度检验,即检验样本所在的总体是否服从某个已知的理论分布。
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