統(tǒng)計(jì)學(xué)：基于SPSS的應(yīng)用

第1章 導(dǎo)論
1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)概述
1.1.1 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.1.2 身邊的統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念
1.2.1 總體和樣本
1.2.2 參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量
1.2.3 變量和數(shù)據(jù)
1.3 SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件
1.3.1 SPSS簡(jiǎn)介
1.3.2 SPSS的主要窗口
第2章 數(shù)據(jù)收集與錄入
2.1 數(shù)據(jù)的來(lái)源
2.1.1 數(shù)據(jù)的間接來(lái)源
2.1.2 數(shù)據(jù)的直接來(lái)源
2.1.3 抽樣方案的設(shè)計(jì)
2.2 問卷的設(shè)計(jì)
2.2.1 問卷調(diào)查與問卷
2.2.2 問卷的基本結(jié)構(gòu)
2.2.3 問卷設(shè)計(jì)的注意事項(xiàng)
2.3 數(shù)據(jù)的錄入
2.3.1 問卷的編碼
2.3.2 在SPSS中錄人數(shù)據(jù)
第3章 數(shù)據(jù)的整理與轉(zhuǎn)換
3.1 數(shù)據(jù)的整理
3.1.1 個(gè)案排序
3.1.2 數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)置
3.1.3 數(shù)據(jù)文件的合并
3.1.4 數(shù)據(jù)文件的分類匯總
3.1.5 數(shù)據(jù)文件的拆分
3.1.6 個(gè)案的選擇
3.1.7 個(gè)案的加權(quán)
3.2 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
3.2.1 變量的重新編碼
3.2.2 變量的運(yùn)算
3.2.3 變量的計(jì)數(shù)
3.2.4 個(gè)案的排秩
第4章 數(shù)據(jù)的概括與描述
4.1 集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)
4.1.1 集中趨勢(shì)的測(cè)量
4.1.2 離散趨勢(shì)的測(cè)量
4.1.3 分布形狀的測(cè)量
4.2 定性數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)
4.3 定量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)
4.3.1 基本的描述性統(tǒng)計(jì)
4.3.2 探索性分析
第5章 概率基礎(chǔ)
5.1 什么是概率
5.1.1 幾個(gè)基本概念
5.1.2 計(jì)算概率的三種方法
5.2 隨機(jī)變量的概率分布
5.2.1 隨機(jī)變量及其概括性度量
5.2.2 離散型隨機(jī)變量的概率分布
5.2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
5.3 抽樣分布
5.3.1 抽樣分布的基本原理
5.3.2 小樣本抽樣分布
5.3.3 統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差
第6章 參數(shù)檢驗(yàn)
6.1 參數(shù)估計(jì)
6.1.1 什么是參數(shù)估計(jì)
6.1.2 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
6.1.3 一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
6.1.4 兩個(gè)總體參數(shù)比較的區(qū)間估計(jì)
6.2 假設(shè)檢驗(yàn)
……
第7章 交叉表和關(guān)聯(lián)分析
第8章 方差分析
第9章 相關(guān)與回歸分析
第10章 非參數(shù)檢驗(yàn)