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前言1

第一章 数据的初步整理1

数据的特点与分类1

一、数据的特点1

二、数据的分类2

统计表与统计图4

一、数据的统计分组和分类4

二、统计表5

三、统计图8

SPSS软件简介及基本操作10

一、数据的输入11

二、变量命名和数据编码13

三、数据的合并14

四、次数分布表和交互分类表的输出15

五、多项选择题的次数分布表和交互分类表17

六、数据的审核18

七、两个重要的命令——Recode和Computer20

集中量数22

一、算术平均数22

二、中（位）数25

三、众数28

差异量数29

一、全距30

二、异众比率30

三、四分位差31

四、平均差33

五、方差与标准差34

相对差异量数36

一、离散系数36

二、相对位置量数——z分数37

SPSS软件的有关操作38

一、平均数与标准差的操作38

二、其他集中量数与差异量数的操作40

相关概述41

一、相关的概念41

二、相关统计量42

三、消减误差比例43

常用相关统计量的计算44

一、λ（Lambda）相关44

二、τ（tau-y）相关45

三、G（Gamma）相关47

四、相关系数r50

一元线性回归方程51

一、相关与回归51

二、回归线、回归方程与回归系数52

三、最小二乘法和回归系数的计算53

详析模式与偏相关56

一、虚假相关与虚假无关56

二、详析模式57

三、偏相关系数62

SPSS软件中的操作66

一、λ、τ和G相关的操作66

二、相关系数r的操作67

三、偏相关的操作68

四、详析模式的操作69

概率简介70

一、随机现象与随机事件70

二、事件的相互关系71

三、概率的概念71

四、概率的加法与乘法72

随机变量的分布73

一、随机变量73

二、随机变量的分布74

三、随机变量的数字特征75

二项分布和正态分布78

一、二项分布78

二、正态分布80

三、正态分布中的概率计算82

抽样分布与标准误86

一、抽样分布（样本分布）与标准误86

二、平均数分布的标准误86

三、比例分布的标准误89

四、平均数差异的标准误90

五、比例差异的标准误92

大数定理与中心极限定理92

一、贝努里大数定理93

二、切贝谢夫大数定理93

三、中心极限定理93

推论统计的几个基本概念95

一、总体与样本95

二、统计量与参数96

三、抽样误差、随机误差与系统误差97

参数的点估计98

一、衡量估计值好坏的标准98

二、求点估计值的方法——极大似然法100

参数的区间估计102

一、总体平均数的区间估计102

二、总体比例的区间估计106

三、平均数差异的区间估计107

四、比例差异的区间估计109

五、相关系数r的区间估计109

预测值的区间估计111

一、样本范围内的区间估计111

二、总体范围内y的区间估计113

假设检验的几个基本概念117

一、虚无假设与研究假设118

二、显著性水平与否定域119

三、双边检验和单边检验（两端检验和一端检验）119

四、两类错误120

z检验和t检验121

一、平均数单值的假设检验121

二、平均数差异的假设检验124

三、比例的单值检验127

四、比例差异的显著性检验128

x 2检验129

一、x 2检验的基本含义129

二、相关统计量的检验131

三、正态分布的检验136

F检验137

一、F检验的含义137

二、变异数的计算与方差分析表140

三、η 2相关143

四、方差一致性的检验144

SPSS软件的相关操作144

一、平均数检验与比例检验的操作144

二、x 2检验的操作148

三、方差分析的操作149

多元线性回归的建立与解释151

一、多元线性回归方程的建立151

二、回归方程的解释154

三、标准回归方程与标准回归系数155

四、标准回归系数与相关系数的关系157

回归方程的检验158

一、模型的整体线性拟合度检验158

二、自变量作用幅度的检验164

三、多重共线性的检验与容忍度166

虚拟变量的运用167

一、虚拟变量的含义167

二、虚拟变量的编制168

三、虚拟变量在回归模型中的解释168

SPSS软件中的相关操作和逐步回归169

一、基本操作与结果解释169

二、有关选项的说明和操作172

三、含有虚拟变量模型的操作173

四、逐步回归及其操作175

路径分析概述185

一、回归分析与路径分析185

二、路径分析模型和假设条件186

路径系数与残值路径系数的计算188

一、路径系数的计算188

二、残值项路径系数的计算190

因果效应的分解192

一、直接效应与间接效应的分解192

二、相关系数的分解192

路径分析的检验203

Logistic回归的涵义和建立208

一、线性回归的局限与Logistic回归的涵义208

二、回归系数的计算211

三、回归模型的解释212

四、自变量为虚拟变量的Logistic回归213

模型的检验215

一、模型整体的检验215

二、回归系数的检验216

SPSS软件中的操作217

一、“Enter”（强迫进入）方式下的Logistic回归217

二、“Backward：wald”方式下的逐步回归221

对数线性模型的原理和涵义224

一、交叉乘积比224

二、对数线性模型的建立227

三、模型中各项参数的求解229

四、各项参数与交叉乘积比的关系231

2×J表和三维表的对数线性模型235

一、从2×2表到2×J表235

二、从二维表到三维表237

三、对模型中交互效应的解释239

非饱和模型241

一、非饱和模型的涵义241

二、非饱和模型中的次数拟合（理论次数的估计）242

对数线性模型的检验243

一、模型拟合度的检验243

二、分层效应和单项效应的检验245

三、效应参数的检验或估计247

四、单元格的拟合度检验249

利用SPSS统计软件进行对数线性模型分析249

一、操作步骤简要说明249

二、各项输出结果的含义250

三、例题分析258

附表266

附表1 正态分布下的概率值266

附表2 t值表（双侧临界值）268

附表3 x2数值表270

附表4 Fα值表272

附表5 γ值的z转换表275

附表6 相关系数显著性检验表277

参考文献278