SPSS实战指南：从入门到精通

"这是一份详细的SPSS实用教程，适合于数学建模的学习者使用，教程以PDF形式呈现，包含了丰富的实例，使学习者即使不深入理解理论，也能通过实例操作掌握SPSS软件的运用。相比MATLAB，SPSS在建模方面显得更为便捷。教程由章节构成，涵盖SPSS的基础知识、数据处理、统计分析等多个方面，并在每一章末尾设有思考题以巩固学习。" 本教程共分为14章，全面介绍了SPSS软件的各个方面： 1. **SPSS10.0概述**：这部分介绍SPSS的特点、系统要求、安装与启动方法，以及退出程序的操作，为初学者提供了入门指导。 2. **SPSS的系统简介**：讲解SPSS的命令类型、系统的运行管理及帮助功能，帮助用户熟悉软件的运行环境。 3. **数据输入与交换**：涵盖了数据类型、文件管理、数据输入与编辑、数据交换、结果输出以及打印，是进行数据分析前的基础步骤。 4. **为分析作好准备**：讲解如何整理数据文件，进行分类汇总和数据的变换计算，为后续的统计分析打下基础。 5. **统计分析功能概述**：概括了SPSS的数值分析和图形分析能力，让读者了解SPSS的统计功能范围。 6. **统计描述**：包括频数分布表分析、Descriptives过程和平均数分析，用于了解数据的基本统计特性。 7. **相关分析**：讲解相关分析的基本概念，如两变量相关、偏相关和距离分析，用于探究变量间的关联性。 8. **均值比较与T检验**：涉及单样本、独立样本和配对样本T检验，用于比较不同组间的均值差异。 9. **方差分析**：介绍了方差分析的基本概念，包括单因素、协方差、多元方差分析以及重复测量设计的方差分析，用于分析多组数据的差异。 10. **回归分析**：包括线性回归、曲线拟合、逻辑回归和bCOX回归，用于预测和解释变量间的关系。 11. **聚类与判别**：涉及聚类分析（如快速样本聚类和分层聚类）和判别分析，用于将数据分组和建立分类模型。 12. **因子分析**：介绍了因子分析的基本概念和Factor过程，用于减少数据的维度。 13. **列联表分析**：讲解Crosstabs过程，以及卡方检验在四格表和R×C表中的应用，用于分析分类变量之间的关系。 14. **非参数检验**：涵盖了多种非参数检验，如卡方检验、二项分布检验、游程检验、K-S检验和不同样本间的检验，适用于非正态分布的数据。 每个章节后都设有思考题，旨在引导学习者思考和应用所学知识，提高实践能力。这份教程是学习和提升SPSS技能的理想资料，无论你是初学者还是有一定经验的建模者，都能从中受益。