SPSS數(shù)據(jù)分析從小白到高手

1 SPSS概述
1.1 SPSS特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)  2
1.2 SPSS軟件簡(jiǎn)介  2
1.2.1 SPSS啟動(dòng)與退出  2
1.2.2 SPSS界面與窗口  4
1.2.3 SPSS 29新增功能  7
1.2.4 ChatGPT指導(dǎo)SPSS學(xué)習(xí)  9
1.3 SPSS入門基礎(chǔ)  11
1.3.1 常量與變量  11
1.3.2 變量名與變量標(biāo)簽  13
1.3.3 運(yùn)算符與表達(dá)式  14
1.3.4 變量的定義  15
1.4 SPSS參數(shù)設(shè)置  18
1.4.1 常規(guī)參數(shù)設(shè)置  18
1.4.2 輸出參數(shù)設(shè)置  20
1.4.3 圖表參數(shù)設(shè)置  21
2 描述統(tǒng)計(jì)
2.1 描述性分析  24
2.1.1 描述性分析概述  24
2.1.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  26
2.1.3 案例：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值描述性分析  29
2.2 頻數(shù)分析  31
2.2.1 頻數(shù)分析概述  31
2.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  32
2.2.3 案例：居民消費(fèi)水平頻數(shù)分析  34
2.3 探索分析  36
2.3.1 探索分析概述  36
2.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  37
2.3.3 案例：商品評(píng)論得分探索分析  41
2.4 交叉表分析  47
2.4.1 交叉表分析概述  47
2.4.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  47
2.4.3 案例：商品顏色交叉表分析  52
3 T檢驗(yàn)
3.1 均值過(guò)程  55
3.1.1 均值過(guò)程概述  55
3.1.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  55
3.1.3 案例：醫(yī)療前血壓均值比較  58
3.2 單樣本T檢驗(yàn)  60
3.2.1 單樣本T檢驗(yàn)概述  60
3.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  60
3.2.3 案例：醫(yī)療后血壓?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)  62
3.3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)  64
3.3.1 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)概述  64
3.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  64
3.3.3 案例：醫(yī)療后心率血壓獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)  67
3.4 成對(duì)樣本T檢驗(yàn)  69
3.4.1 成對(duì)樣本T檢驗(yàn)概述  69
3.4.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  69
3.4.3 案例：醫(yī)療前后心率血壓成對(duì)樣本T檢驗(yàn)  71
4 方差分析
4.1 單因素方差分析  75
4.1.1 單因素方差分析概述  75
4.1.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  76
4.1.3 案例：當(dāng)前薪金單因素方差分析  81
4.2 多因素方差分析  84
4.2.1 多因素方差分析概述  84
4.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  84
4.2.3 案例：當(dāng)前薪金多因素方差分析  93
4.3 協(xié)方差分析  97
4.3.1 協(xié)方差分析概述  97
4.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  97
4.3.3 案例：當(dāng)前薪金協(xié)方差分析  98
5 相關(guān)分析
5.1 相關(guān)分析概述  102
5.1.1 相關(guān)關(guān)系概述  102
5.1.2 相關(guān)系數(shù)的三種類型  103
5.2 雙變量相關(guān)分析  104
5.2.1 雙變量相關(guān)分析概述  104
5.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  105
5.2.3 案例：鐵路和公路貨運(yùn)量相關(guān)分析  107
5.3 偏相關(guān)分析  109
5.3.1 偏相關(guān)分析概述  109
5.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  110
5.3.3 案例：鐵路和公路貨運(yùn)量偏相關(guān)分析  111
6 回歸分析
6.1 線性回歸  115
6.1.1 線性回歸概述  115
6.1.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  117
6.1.3 案例：貸款申請(qǐng)人負(fù)債率線性回歸  124
6.2 曲線回歸  128
6.2.1 曲線回歸概述  128
6.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  129
6.2.3 案例：信用額度使用率曲線回歸  131
6.3 邏輯回歸  134
6.3.1 邏輯回歸概述  134
6.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  135
6.3.3 案例：貸款客戶是否違約邏輯回歸  140
7 聚類分析
7.1 K均值聚類  145
7.1.1 K均值聚類概述  145
7.1.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  145
7.1.3 案例：藥物臨床效果K均值聚類  148
7.2 分層聚類  151
7.2.1 分層聚類概述  151
7.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  152
7.2.3 案例：居民可支配收入分層聚類  155
7.3 二階聚類  158
7.3.1 二階聚類概述  158
7.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  158
7.3.3 案例：地表水水質(zhì)監(jiān)測(cè)二階聚類  161
8 變量降維
8.1 變量降維概述  165
8.2 因子分析  165
8.2.1 因子分析概述  165
8.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  167
8.2.3 案例：地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力因子分析  172
8.3 主成分分析  176
8.3.1 主成分分析概述  176
8.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  177
8.3.3 案例：地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力主成分分析  179
9 時(shí)間序列分析
9.1 時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)處理  182
9.1.1 SPSS定義時(shí)間變量  182
9.1.2 SPSS時(shí)序數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理  182
9.1.3 案例：制造業(yè)PMI數(shù)據(jù)預(yù)處理  184
9.2 指數(shù)平滑法  187
9.2.1 指數(shù)平滑法概述  187
9.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  190
9.2.3 案例：利用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)制造業(yè)PMI  199
9.3 ARIMA模型  201
9.3.1 ARIMA模型概述  201
9.3.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  204
9.3.3 案例：利用ARIMA模型預(yù)測(cè)制造業(yè)PMI  207
10 調(diào)查問(wèn)卷及其分析
10.1 調(diào)查問(wèn)卷及其處理  212
10.1.1 調(diào)查問(wèn)卷概述  212
10.1.2 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)錄入  213
10.2 信度分析  215
10.2.1 信度分析概述  215
10.2.2 SPSS操作及選項(xiàng)設(shè)置  216
10.2.3 案例：電商網(wǎng)站渠道問(wèn)卷信度分析  221
10.3 多重響應(yīng)分析  223
10.3.1 多重響應(yīng)分析概述  223
10.3.2 SPSS變量定義數(shù)據(jù)集  225
10.3.3 SPSS多重響應(yīng)頻率分析  226
10.3.4 SPSS多重響應(yīng)交叉分析  228
11 SPSS缺失值分析 
11.1 缺失值分析概述  232
11.1.1 缺失值概述  232
11.1.2 缺失值的表現(xiàn)形式  232
11.1.3 SPSS缺失值數(shù)據(jù)處理  233
11.2 SPSS的缺失值分析過(guò)程  233
11.2.1 SPSS缺失值分析  233
11.2.2 案例：客戶貸款申請(qǐng)數(shù)據(jù)缺失值分析  239
12 SPSS數(shù)據(jù)可視化
12.1 SPSS繪圖功能概述  246
12.1.1 圖表構(gòu)建器概述  246
12.1.2 圖形畫(huà)板模板選擇器概述  252
12.1.3 直接創(chuàng)建可視化圖形  258
12.2 條形圖  259
12.2.1 條形圖及其類型  259
12.2.2 案例：繪制簡(jiǎn)單條形圖  261
12.2.3 案例：繪制分類條形圖  268
12.2.4 案例：繪制堆積條形圖  268
12.3 折線圖  271
12.3.1 折線圖及其類型  271
12.3.2 案例：繪制簡(jiǎn)單線圖  271
12.3.3 案例：繪制多重線圖  273
12.4 餅圖  274
12.4.1 餅圖及其類型  274
12.4.2 案例：繪制餅圖  274
12.5 散點(diǎn)圖  275
12.5.1 散點(diǎn)圖及其類型  275
12.5.2 案例：繪制簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖  276
12.5.3 案例：繪制矩陣散點(diǎn)圖  276
12.6 箱圖  278
12.6.1 箱圖及其類型  278
12.6.2 案例：繪制簡(jiǎn)單箱圖  278
12.6.3 案例：繪制分類箱圖  279
12.7 雙軸圖及其案例  280
12.7.1 雙軸圖及其類型  280
12.7.2 案例：繪制雙軸圖  281
12.8 關(guān)系圖及其案例  282
12.8.1 關(guān)系圖及其設(shè)置  282
12.8.2 案例：繪制關(guān)系圖  284
13 案例：航空業(yè)客戶價(jià)值畫(huà)像
13.1 研究背景  287
13.1.1 客戶價(jià)值概念  287
13.1.2 客戶價(jià)值畫(huà)像概述  287
13.1.3 客戶價(jià)值畫(huà)像重要性  288
13.2 RFM模型  288
13.2.1 什么是RFM模型  288
13.2.2 RFM模型的應(yīng)用  290
13.3 SPSS操作步驟  291
13.3.1 “變量”選項(xiàng)卡  293
13.3.2 “分箱化”選項(xiàng)卡  293
13.3.3 “保存”選項(xiàng)卡  295
13.3.4 “輸出”選項(xiàng)卡  296
13.4 SPSS結(jié)果介紹  297
13.4.1 RFM分箱計(jì)數(shù)  297
13.4.2 分箱計(jì)數(shù)表  298
13.4.3 RFM熱圖  299
13.4.4 RFM直方圖  300
13.4.5 RFM散點(diǎn)圖  301
13.4.6 RFM得分  302
13.5 案例小結(jié)  302
14 案例：武漢市空氣質(zhì)量分析
14.1 案例背景概述  305
14.1.1 案例研究意義  305
14.1.2 空氣質(zhì)量指數(shù)  305
14.1.3 案例數(shù)據(jù)采集  308
14.2 數(shù)據(jù)可視化分析  308
14.2.1 歷年AQI總體比較分析  308
14.2.2 歷年空氣質(zhì)量等級(jí)分布  309
14.2.3 污染物濃度散點(diǎn)圖矩陣  309
14.3 AQI數(shù)據(jù)分析  310
14.3.1 污染物濃度描述性分析  310
14.3.2 污染物濃度相關(guān)分析  311
14.3.3 AQI線性回歸建模  312
14.4 案例小結(jié)  314