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第1章 抽样调查与SPSS概述 1

1.1 抽样调查概述 1

1.1.1 抽样调查的概念与特点 1

1.1.2 抽样调查的过程 2

1.1.3 对抽样调查的评价 2

1.2 调查问卷的一般问题 3

1.2.1 问卷的结构 3

1.2.2 问卷的类型 4

1.2.3 编制问卷的过程 5

1.3 测量与封闭式题目的类型 7

1.3.1 变量的测量水平 7

1.3.2 封闭式题目的类型 10

1.3.3 利克特量表 12

1.4 对问卷统计分析的基本内容 13

1.4.1 以正确的观念指导统计分析 13

1.4.2 选择统计分析内容与方法的依据 13

1.4.3 统计分析的主要内容 14

1.5 SPSS及其在抽样调查中的应用 16

1.5.1 SPSS公司与SPSS统计软件包 16

1.5.2 SPSS的安装、启动与退出 17

1.5.3 SPSS的运行方式 18

1.5.4 SPSS的操作环境 19

1.5.5 对话框 21

1.5.6 中英文版本的转换与变量列表 22

1.5.7 SPSS在抽样调查中的应用 23

附录 北京市大学生学情调查问卷 24

第2章 调查数据的预处理 29

2.1 对答卷的审核与编码 29

2.1.1 对答卷质量的审核 29

2.1.2 对问卷进行编码 30

2.2 建立SPSS格式的数据文件 35

2.2.1 利用数据编辑器窗口建立数据文件 35

2.2.2 Excel格式数据文件的转换 41

2.2.3 数据文件的合并 42

2.3 数据的净化 49

2.3.1 利用“探索（Explore）”清理极端值 49

2.3.2 利用“交叉表（Crosstabs）”检查互斥数据 53

2.3.3 重复个案的排查 54

2.3.4 答卷录入质量的检查 57

2.4 数据文件的整理 58

2.4.1 缺失值的处理 58

2.4.2 逆向题目的重新计分 64

2.4.3 选取数据子集 66

2.4.4 数据文件的拆分 70

2.4.5 数据文件行与列的转置 72

2.5 在数据文件中生成新变量 73

2.5.1 定类变量的计数 74

2.5.2 定序变量的综合指标 77

2.5.3 定量变量转化为定性变量 77

2.6 对个案加权 82

2.6.1 何时需要对个案加权 82

2.6.2 利用“加权个案（Weight Cases）”进行加权 83

2.6.3 对个案加权应注意的问题 84

附表 84

第3章 调查数据的分布特征 86

3.1 一个单选题的统计表与统计图——单变量的频数分析 86

3.1.1 频数分布表 86

3.1.2 常用的统计图 89

3.2 一个单选题的数据分布特征——单变量的特征量数 92

3.2.1 数据的集中趋势 92

3.2.2 数据的离中趋势 98

3.2.3 偏度与峰度 102

3.2.4 参数估计 104

3.2.5 相对量数 108

3.3 利用SPSS对一个单选题的统计分析 109

3.3.1 利用“频率（Frequencies）”作统计分析 109

3.3.2 利用“描述（Descriptives）”作数据特征分析 114

3.3.3 利用“探索（Explore）”作数据特征分析 115

3.3.4 利用“探索（Explore）”求总体比例的置信区间 117

3.4 多个单选题交叉分组下的频数分析——多变量的交互分析 118

3.4.1 交叉表 118

3.4.2 常用统计图 120

3.5 利用SPSS对多个单选题作交互分析 123

3.5.1 利用“交叉表（Crosstabs）”对多变量频数作交互分析 123

3.5.2 利用“探索（Explore）”计算分组数据的特征量数 126

3.5.3 利用“均值（Means） ”计算分组数据的特征量数 128

3.6 利用SPSS做多项选择题的频数分析——多响应变量分析 129

3.6.1 多响应变量分析的提出 129

3.6.2 SPSS中多响应变量分析的功能 129

3.6.3 利用“多重响应（Multiple Response）”做多项选择题的频数分析 130

3.7 利用“比率（Ratio）”做比率分析 133

3.7.1 “比率（Ratio）”的结构与功能 133

3.7.2 操作步骤 135

3.7.3 输出结果及其解释 135

附表 136

第4章 统计图的制作与编辑 138

4.1 复式条形图的绘制 138

4.1.1 “条形图（Bar Charts）”的功能与结构 138

4.1.2 “个案组摘要”模式下的条形图 139

4.1.3 “各个变量的摘要”模式下的条形图 144

4.1.4 “个案值”模式下的条形图 146

4.2 线图 147

4.2.1 “线图（Line Charts）”的功能与结构 147

4.2.2 “个案组摘要”模式下的线图 148

4.2.3 “各个变量的摘要”模式下的线图 149

4.2.4 “个案值”模式下的线图 150

4.3 人口金字塔图 151

4.3.1 “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能与结构 151

4.3.2 绘制金字塔图的操作步骤 152

4.3.3 绘制金字塔图的几点说明 152

4.4 统计图的编辑 153

4.4.1 图形编辑窗口概述 153

4.4.2 对条形图的编辑 156

4.4.3 对其他图形的编辑 163

4.5 作图与读图 166

4.5.1 掌握制作统计图的基本原则 167

4.5.2 学会审图，谨防统计图中的“陷阱” 168

4.5.3 学会读图，抓住重点深人思考 169

附表 170

第5章 正态总体均值的差异检验——不同群体差异的比较之一 171

5.1 假设检验概述 171

5.1.1 假设检验的思路 172

5.1.2 假设检验的一般步骤 174

5.1.3 关于假设检验的几点说明 175

5.1.4 利用SPSS进行假设检验的步骤 177

5.2 统计检验的前期工作——对数据分布特征的检验 178

5.2.1 利用“探索：图（Explore： Plots）”考察数据特征 178

5.2.2 利用“单样本K- S检验（1-sample K- S）”检验考察数据分布 185

5.3 单个正态总体均值的检验——单个群体与其总体均值差异的比较 187

5.3.1 单样本T检验概述 187

5.3.2 “单样本T检验（One-Samples T Test）”的操作步骤 188

5.3.3 输出结果及其解释 189

5.4 两个独立正态总体差异的检验——两个群体差异的比较之一 189

5.4.1 使用两个独立样本t检验的条件及思路 190

5.4.2 利用“独立样本T检验（Independent-Samples T Test）”进行t检验 190

5.5 两个配对正态总体差异的显著性检验——两个群体差异的比较之二 193

5.5.1 使用配对样本t检验的前提条件与思路 193

5.5.2 利用“配对样本T检验（Paired-Samples T Test）”进行t检验 194

5.6 单因素方差分析——多个群体差异的比较 196

5.6.1 单因素方差分析概述 196

5.6.2 利用“单因素ANOVA（One-Way ANOVA）”进行检验 200

附表 209

第6章 非正态总体的差异检验——不同群体差异比较之二 210

6.1 两个独立样本的非参数检验 210

6.1.1 非参数检验概述 210

6.1.2 SPSS提供的四种检验方法 210

6.1.3 利用“两个独立样本（2 Independent-Samples）”进行差异检验 213

6.2 两个相关样本差异的非参数检验 217

6.2.1 SPSS提供的四种检验方法之比较 218

6.2.2 利用“两个相关样本（2 Related-Samples）”进行差异检验 219

6.3 多个独立样本的非参数检验 221

6.3.1 使用多个独立样本的非参数检验的前提条件 221

6.3.2 SPSS提供的三种检验方法 221

6.3.3 利用“K个独立样本（K Independent Samples）”进行检验 224

6.4 多个相关样本的非参数检验 225

6.4.1 使用多个相关样本的非参数检验的前提条件 226

6.4.2 三种非参数检验方法的思路 226

6.4.3 利用“K个相关样本（K Related Samples）”进行检验 228

6.5 对比例的一致性检验 230

6.5.1 单个总体比例的检验 231

6.5.2 多个群体比例差异的比较 236

附表 244

第7章 事物间的相关关系 247

7.1 相关关系概述 247

7.1.1 函数关系与相关关系 247

7.1.2 散点图 248

7.1.3 相关系数 251

7.2 两个定性变量的相关分析 253

7.2.1 “分析（Analyze）”中有关相关分析的菜单 253

7.2.2 利用“交叉表（Crosstabs）”进行X2独立性检验 255

7.2.3 两个定类变量间的相关系数 257

7.2.4 两个定序变量间的相关系数 260

7.3 定量变量的相关分析 267

7.3.1 两个定量变量的相关分析 267

7.3.2 定类变量与定量变量的相关分析 274

7.4 两个事物之间关系的进一步分析 278

7.4.1 详析分析的提出 278

7.4.2 利用SPSS做详析分析 281

7.5 单变量多因素方差分析 287

7.5.1 多因素方差分析概述 287

7.5.2 “单变量（Univariate）”的功能与结构 289

7.5.3 利用“单变量（Univariate）”进行单变量多因素方差分析 294

7.5.4 应用方差分析过程中的几点说明 299

附表 303

第8章 线性回归与曲线回归——事物间的非确定性因果关系之一 305

8.1 一元线性回归分析 305

8.1.1 回归分析概述 305

8.1.2 一元线性回归方程的建立 306

8.2 多元线性回归分析 316

8.2.1 一元与多元线性回归模型的比较 316

8.2.2 多重共线性的诊断 318

8.2.3 奇异值与影响点的诊断与处理 320

8.2.4 应用线性回归方程过程中的若干问题 322

8.3 利用“线性回归（Linear Regression）”进行线性回归分析 323

8.3.1 “线性（Linear）”的结构与功能 323

8.3.2 利用“线性（Linear）”进行线性回归分析 328

8.4 曲线估计 338

8.4.1 非线性关系的线性化 338

8.4.2 “曲线估计（Curve Estimation）”的功能与结构 339

8.4.3 利用“曲线估计（Curve Estimation）”进行曲线估计 341

8.4.4 应用曲线估计过程中的若干问题 343

附表 345

第9章 Logistic回归分析——事物间的非确定性因果关系之二 346

9.1 Logistic回归分析概述 346

9.1.1 Logistic回归分析的提出 346

9.1.2 Logistic回归的基本思路 347

9.1.3 Logistic回归方程中的虚拟变量 347

9.1.4 Logistic回归方程中系数的直观解释 348

9.1.5 Logistic回归方程的检验 349

9.2 二项Logistic回归 350

9.2.1 二项Logistic回归分析的适用范围与步骤 350

9.2.2 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的功能与结构 351

9.2.3 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的应用 355

9.3 多项Logistic回归分析 359

9.3.1 多项Logistic回归分析模型 359

9.3.2 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的功能与结构 360

9.3.3 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的应用 363

9.4 多项有序回归分析 367

9.4.1 多项有序回归分析的功能与结构 367

9.4.2 多项有序回归分析的应用 369

第10章 对调查对象的分类 373

10.1 距离与相似性度量 373

10.1.1 聚类分析概述 373

10.1.2 聚类分析中对“亲疏程度”的测量 375

10.1.3 进行“亲疏程度”度量时应注意的问题 377

10.2 系统聚类 378

10.2.1 使用系统聚类分析的条件与步骤 378

10.2.2 “系统聚类（Hierarchical Cluster）”的功能与结构 380

10.2.3 利用“系统聚类（Hierarchical Cluster）”进行分析聚类 384

10.3 K-均值聚类 389

10.3.1 使用K-均值聚类的条件与步骤 389

10.3.2 “K-均值聚类（K- Means Cluster）”的结构与功能 390

10.3.3 利用“K-均值聚类（K- Means Cluster）”进行聚类分析 393

第11章 问卷的质量分析 398

11.1 问卷的项目分析 398

11.1.1 项目分析的基本方法 398

11.1.2 利用SPSS进行项目分析 399

11.2 问卷的信度分析 400

11.2.1 对信度的估计 400

11.2.2 “可靠性分析（Reliability Analysis）”的结构与功能 403

11.2.3 利用“可靠性分析（Reliability Analysis）进行信度分析 405

11.3 问卷的效度分析 409

11.3.1 问卷的内容效度 409

11.3.2 效标关联效度 411

11.3.3 结构效度 412

11.4 主成分分析 413

11.4.1 主成分分析的基本思路 413

11.4.2 主成分分析的基本步骤 416

11.5 因子分析 416

11.5.1 因子分析概述 417

11.5.2 因子分析的基本思路 417

11.5.3 因子分析的基本步骤 419

11.5.4 “因子分析（Factor Analysis）”的功能与结构 423

11.5.5 利用“因子分析（Factor Analysis）”进行结构效度分析 427

11.5.6 利用因子得分进行分类与评价 433

附表 437

参考文献 439