基本信息出版社：北京大学出版社
页码：692 页
出版日期：2007年08月
ISBN：7301124724
条形码：9787301124727
版本：第1版
装帧：平装
开本：16/0开
正文语种：中文
丛书名：社会科学研究方法丛书
内容简介 《多变量分析：SPSS的操作与应用》所介绍的多变量分析技术，除了SPSS/Base功能外，也针对Advanced等模块的功能加以说明，如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等，并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外，有关SPSS的外挂程序，包括结构方程模型AMOS与数据探勘Clementine等也多有着墨。
作者简介 林震岩
现职
中原大学企业管理学系教授
中原大学人事室主任
学历
政治大学企业管理博士
政治大学企业管理硕士
台湾大学资讯工程学士
经历
中原大学推广教育中心主任
开南管理学院教务长
专长领域
多变量分析
资讯管理
生产管理
著作
台湾资讯管理个案第I－VII辑
SAS精析与实例
资讯管理理论与实务：企业e化的蓝图与建置
编辑推荐 《多变量分析：SPSS的操作与应用》结合多变量分析与SPSS统计软件，以深入浅出的方式，通过SPSS带领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的观念理解，而不过于强调演算过程。
目录
第一部分 基本操作与数据处理
第一章 SPSS系统总论与基本操作
第一节 SPSS系统简介
第二节 系统的安装与启动
第三节 SPSS数据文件的建立
第四节 数据分析、语句命令与结果输出
第二章 数据转换与处理
第一节 数据转换
第二节 数据处理
第三节 SPSS的函数
第三章 SPSS的统计图形制作
第一节 SPSS绘图功能
第二节 交互式统计图形
第二部分 单变量与多变量总论
第四章 单变量描述性分析
第一节 描述性统计原理
第二节 报告
第三节 描述性统计
第四节 表格
第五节 复选题分析
第六节 描述性分析范例——CRM
第五章 多变量分析总论与信度分析
第一节 统计检验与P值
第二节 多变量分析程序总论
第三节 信度分析与效度分析的原理
第四节 SPSS的信度分析
第五节 信度分析范例
第六章 两变量关联分析
第一节 两变量关联分析原理
第二节 SPSS的Correlate分析
第三节 相关分析范例
第四节 SPSS的Crosstabs分析
第五节 Crosstabs的应用范例
第三部分 平均数与方差分析
第七章 平均数比较分析
第一节 平均数比较检验原理
第二节 One-Way ANOVA检验原理
第三节 SPSS的Means分析
第四节 SPSS的单一样本T检验
第五节 SPSS的独立样本T检验
第六节 SPSS的成对样本T检验
第七节 SPSS的One-Way ANOVA检验
第八节 平均数比较范例
第八章 一般线性模型
第一节 GLM分析的原理
第二节 SPSS的GLM单变量分析
第三节 SPSS的GLM多变量分析
第四节 SPSS的GLM重复测量分析
第五节 GLM一般范例
第六节 GLM综合范例——G移动通信
第四部分 数据简化分析
第九章 主成分分析与因素分析
第一节 主成分分析原理
第二节 因素分析原理
第三节 SPSS的因素分析
第四节 因素分析范例
第十章 聚类分析
第一节 聚类分析原理
第二节 SPSS的层次聚类分析法
第三节 SPSS的K-MeanS聚类分析法
第四节 SPSS的Two Step聚类分析法
第五节 聚类分析范例
第十一章 多维量表分析法
第一节 多维量表分析原理
第二节 SPSS的多维量表分析
第三节 多维量表分析范例
第四节 个体与属性的联合空间图
第五部分 预测分析技术
第十二章 区别分析、TREE、Logistic与Probit回归
第一节 区别分析原理
第二节 SPSS的区别分析程序
第三节 区别分析的范例
第四节 SPSS的TR：EE程序
第五节 Logistic回归分析程序
第六节 Probit程序
第十三章 回归分析与典型相关分析
第一节 回归分析原理
第二节 SPSS的线性回归分析
第三节 线性回归分析范例
第四节 SPSS的曲线估计程序
第五节 典型相关分析原理
第六部分 因果关系分析与其他技术
第十四章 结构方程模型与路径分析
第一节 结构方程模型的原理
第二节 路径分析原理
第三节 SPSS的AMOS系统
第四节 路径分析与结构方程模型范例
第十五章 其他统计检验程序
第一节 非参数检验
第二节 时间序列分析
第三节 联合分析
第四节 数据探勘——Clementine
参考文献
……
序言 多变量分析是社会科学研究者必备的工具，但因该分析牵涉到许多统计技术，学习相当不易。而SPSS包括初等统计与多变量分析的技术，通过统计软件来学习多变量分析技术，可加速学习速度。对教授多变量分析的老师而言，若只教授多变量分析的统计技术，学生不易理解，但若只教授统计分析软件，学生将因缺乏多变量分析理论背景无法理解统计分析的结果。故如何编撰或选择一本适合学生的多变量分析教科书，一直是统计学领域老师们的一个困扰。笔者因有感于目前的多变量分析教科书普遍存在以下问题，而引起撰写本书的动机：
（1）教科书内
文摘 第三节SPSS数据文件的建立
SPSS可以处理的数据包括文字（character）与数字（numeric）数据，在文字数据的处理中，我们可以把Male表示为M，而把Female表示为F，可将文字数据当成数字来处理（诸如排序、计算男女生各有几人），而数字数据则可利用一般的统计分析程序来进行分析。
一个SPSS数据文件是由许多的观测值（Observat，ions，简称Obs，或称Case）所组成，例如，个人、公司、月份、地理区域，每个个体的所有属性（或称变量，如姓名、年龄、身高、体重）组合成一笔记录（record）。每一列的数据代表一个观测值，而每一纵行代表一个变量（Variable）或问卷中某一个问题。
SPSS的数据文件分为五大功能，分别为数据文件建立、数据文件调用、数据编辑、数据处理、数据转换。其中数据处理与转换将在下一章介绍，本节将对其余三项功能加以探讨。此外，本节并对数据文件建立时的重要议题，包括：变量名称、变量类型、缺失值、变量定义等加以讨论。