第一篇 統計思維
第1章 核心統計概念 002
1.1 總體與樣本（population and sample） 002
1.1.1 總體 002
1.1.2 樣本 002
1.2 參數與統計量（parameter and statistics） 002
1.3 概率與頻率（probability and frequency） 003
1.3.1 概率 003
1.3.2 頻率 004
1.4 誤差（error）004
1.5 同質與變異（homogeneity and variation） 006
1.5.1 同質 006
1.5.2 變異 006
1.6 隨機化原則（random principle） 006
1.7 因素與水平（factor and level） 007
1.7.1 因素 007
1.7.2 水平 007
1.8 變量（variable） 007
1.8.1 計量變量 008
1.8.2 計數變量 008
1.8.3 等級變量 008
1.8.4 變量之間相互轉換 008
第2章 常見統計設計 009
2.1 成組設計 009
2.2 配比設計 009
2.2.1 配對設計 010
2.2.2 配伍組設計 010
2.3 析因設計 010
2.4 重複測量設計 011
2.5 其他設計 012
第3章 統計思想 013
3.1 抽樣的思想 013
3.2 總體推斷思想 013
3.3 反證法思想 014
3.4 小概率思想 014
3.5 誤差控制思想 015
第二篇 SPSS數據庫構建與數據管理
第4章 SPSS簡介與數據庫構建 018
4.1 SPSS簡介 018
4.2 SPSS 24.0安裝 018
4.2.1 確定計算機系統 019
4.2.2 安裝步驟 019
4.3 SPSS啟動與退出 022
4.4 SPSS 24.0窗口簡介 022
4.4.1 數據編輯窗口 022
4.4.2 變量編輯窗口 023
4.4.3 結果輸出窗口 024
VII
目 錄
4.5 SPSS數據庫構建 024
4.5.1 間接法數據庫構建 025
4.5.2 直接法數據庫構建 027
4.5.3 數據編輯 029
4.6 SPSS分析過程三級窗口 030
4.6.1 一級窗口（數據窗口） 030
4.6.2 二級窗口（功能窗口） 031
4.6.3 三級窗口（參數窗口） 031
第5章 SPSS 24.0數據管理 032
5.1 文件、編輯、查看菜單介紹 032
5.1.1 文件（常用5個） 033
5.1.2 編輯（常用5個） 034
5.1.3 查看 035
5.2 10項常用數據管理功能 036
5.2.1 排序個案（sort cases）（☆） 036
5.2.2 轉置文件（transpose） 037
5.2.3 合併文件（merge files） 039
5.2.4 拆分文件（split files） 043
5.2.5 選擇個案（select cases）（☆）045
5.2.6 加權個案（weight cases）（☆） 049
5.2.7 計算變量（compute） 051
5.2.8 重新編碼（recode） 051
5.2.9 自動重新編碼 053
5.2.10 缺失值替換（replace missing value） 055
第三篇 初級統計說一說（描述性統計）
第6章 統計描述指標 058
6.1 計量變量 058
6.1.1 集中趨勢 059
6.1.2 離散趨勢 060
6.2 等級變量 062
6.3 計數變量 062
6.3.1 率（rate） 063
6.3.2 構成比（constituent ratio） 063
6.3.3 相對比（relative ratio） 063
第7章 統計表 064
7.1 統計表的結構 064
7.2 製表原則 065
7.3 統計表分類 066
7.4 SPSS定制專業統計表 066
7.5 SPSS統計結果展示方式 070
第8章 統計圖 072
8.1 SPSS 24.0繪圖功能簡介 072
8.1.1 圖表構建器簡介 073
8.1.2 圖形畫板模板選擇程序 077
8.2 條形圖（Bar）079
8.2.1 統計圖的結構 081
8.2.2 統計圖的繪圖原則 081
8.2.3 統計圖形的選擇 081
8.2.4 模塊解讀 082
8.2.5 統計圖編輯 086
8.3 3-D條形圖（3-D Bar） 088
8.4 線圖（Line） 089
8.5 面積圖（Area）091
8.5.1 簡單面積圖 091
8.5.2 堆積面積圖 092
8.6 餅圖（Pie） 093
8.7 高低圖（High-Low Charts） 094
8.8 箱圖（Boxplot） 096
8.9 誤差條圖（Error bar） 097
8.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 099
8.11 散點圖（Scatter） 100
8.11.1 簡單分佈散點圖 101
8.11.2 矩陣分佈散點圖 101
8.11.3 簡單點圖 102
8.11.4 重疊分佈散點圖 103
8.11.5 3-D分佈散點圖 103
8.12 直方圖（Histogram） 104
第四篇 中級統計比一比（差異性分析）
第9章 t檢驗 108
9.1 基本思想與類型 108
9.2 單樣本t檢驗 109
9.2.1 設計思想 109
9.2.2 案例實戰 109
9.2.3 案例解析 109
9.2.4 實戰步驟 110
9.2.5 結果解讀 110
9.2.6 拓展理解 111
9.3 兩獨立樣本t檢驗 111
9.3.1 設計思想 111
9.3.2 案例實戰 112
9.3.3 案例解析 112
9.3.4 實戰步驟 112
9.3.5 結果解讀 113
9.3.6 拓展理解 114
9.4 配對樣本t檢驗 114
9.4.1 設計思想 114
9.4.2 案例實戰 115
9.4.3 案例解析 115
9.4.4 實戰步驟 116
9.4.5 結果解讀 116
9.4.6 拓展理解 117
9.5 t檢驗小結 118
第10章 方差分析 119
10.1 單因素設計方差分析 119
10.2 隨機區組設計方差分析 124
10.3 析因設計方差分析 129
10.4 重複測量設計方差分析 135
10.5 協方差分析 159
10.6 交叉設計方差分析 163
10.7 拉丁方設計方差分析 165
10.8 嵌套設計方差分析 168
10.8.1 兩因素嵌套 169
10.8.2 三因素嵌套 172
10.9 正交設計方差分析 177
10.10 裂區設計方差分析 181
第11章 卡方檢驗 185
11.1 成組四格表卡方 186
11.2 成組R×C表 189
11.3 成組R×C表效應指標比較 191
11.4 R×C表確切概率法 192
11.5 線性趨勢卡方 193
11.6 配對設計方表 194
11.7 分層卡方 196
11.8 卡方分割 199
第12章 等級資料比較 201
12.1 R×C表（單向有序） 201
12.1.1 列有序 201
12.1.2 行有序 201
12.2 R×C表（雙向有序） 202
12.2.1 屬性相同 202
12.2.2 屬性不同 203
第13章 非參數檢驗 205
13.1 非參數卡方 205
13.2 二項檢驗 207
13.3 遊程檢驗 208
13.4 單樣本K-S檢驗 209
13.5 2獨立樣本檢驗 210
13.6 K獨立樣本檢驗 212
13.7 2個相關樣本檢驗 214
13.8 K個相關樣本檢驗 216
13.9 非參數檢驗和參數檢驗 218
13.9.1 非參數檢驗的優點 219
13.9.2 非參數檢驗的缺點 219
13.9.3 兩種檢驗的選擇與效度 219
第14章 多元方差分析 220
14.1 單組資料 220
14.2 兩組比較 222
14.3 多組比較 223
14.4 輪廓分析 226
第五篇 高級找關係（統計模型）
第15章 關聯與相關分析 232
15.1 相關與關聯簡介 232
15.1.1 基本概念 232
15.1.2 關聯與相關的類型 233
15.2 Pearson相關及偏相關 236
15.2.1 Pearson相關 236
15.2.2 偏相關分析 239
15.3 Spearman相關及偏相關 243
15.3.1 Spearman相關 243
15.3.2 Spearman偏相關 244
15.4 典型相關 246
15.5 拓展：相關的校正 249
第16章 線性回歸 251
16.1 簡單線性回歸 251
16.1.1 線性回歸條件 251
16.1.2 線性回歸建模策略 252
16.2 多重線性回歸 257
第17章 Logistic回歸 262
17.1 二項Logistic回歸 262
17.2 有序Logistic回歸 267
17.3 多項Logistic回歸 269
17.4 條件Logistic回歸 272
第18章 生存分析 277
18.1 生存分析概述 277
18.1.1 基本概念 277
18.1.2 生存分析方法 278
18.2 壽命表法 278
18.3 Kaplan-Meier法 282
18.4 Cox回歸 285
18.5 時間依賴Cox回歸 288
第19章 聚類與判別分析 290
19.1 系統聚類 290
19.1.1 簡介 290
19.1.2 基本思想 290
19.1.3 案例實戰 290
19.1.4 案例解析 291
19.1.5 實戰步驟 291
19.1.6 結果解讀 292
19.1.7 拓展理解 294
19.2 快速聚類 295
19.2.1 簡介 295
19.2.2 基本思想 295
19.2.3 案例實戰 295
19.2.4 案例解析 295
19.2.5 案例實戰 296
19.2.6 結果解讀 297
19.2.7 拓展理解 299
19.3 兩步聚類 299
19.3.1 簡介 299
19.3.2 基本思想 299
19.3.3 案例實戰 300
19.3.4 案例解析 300
19.3.5 案例實戰 300
19.3.6 結果解讀 300
19.3.7 拓展理解 302
19.4 Fisher判別與Bayes判別303
19.4.1 簡介 303
19.4.2 基本思想 303
19.4.3 案例實戰 303
19.4.4 案例解析 303
19.4.5 案例實戰 303
19.4.6 主要結果解讀 304
19.4.7 知識小結 306
第20章 主成分與因子分析 308
20.1 主成分分析 308
20.1.1 主成分思想 308
20.1.2 主成分分析 310
20.1.3 主成分回歸 315
20.1.4 主成分評價 318
20.2 因子分析 321
20.2.1 因子分析思想 321
20.2.2 因子分析實戰 321
第六篇 專項統計 325
第21章 信度與效度分析 326
21.1 信度分析 326
21.1.1 信度分類 326
21.1.2 信度優化方
天天爆殺 
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