目录

  • 1 绪论
    • 1.1 什么是教育统计学
    • 1.2 新建课程目录
    • 1.3 教育统计学中的几个基本概念
    • 1.4 练习题
  • 2 常用的统计表与统计图
    • 2.1 数据来源
    • 2.2 统计表
    • 2.3 统计图
  • 3 数据分布的特征量
    • 3.1 集中量
    • 3.2 差异量
    • 3.3 形态量
  • 4 概率与概率分布
    • 4.1 概率的一般概念
    • 4.2 二项分布
    • 4.3 正态分布
  • 5 抽样分布及总体平均数的推断
    • 5.1 抽样的基本概念及其方法
    • 5.2 抽样分布
    • 5.3 总体平均数的估计
    • 5.4 假设检验的基本原理
    • 5.5 总体平均数的显著性检验
  • 6 方差分析
    • 6.1 方差分析的基本原理
    • 6.2 独立样本的方差分析
    • 6.3 相关样本的方差分析
  • 7 χ2检验和非参数检验
    • 7.1 卡方检验
  • 8 相关与回归
    • 8.1 相关与回归
  • 9 实践项目1 SPSS数据文件的建立与编辑
    • 9.1 SPSS概述
    • 9.2 数据文件的建立
    • 9.3 数据文件的编辑
    • 9.4 数据文件的整理
  • 10 实践项目2 应用SPSS统计分析特征量
    • 10.1 Frequencies过程
    • 10.2 Descriptives过程
    • 10.3 crosstabs过程
  • 11 实践项目3 Reports和Tables菜单详解及实例应用
    • 11.1 Reports过程与Tables过程
  • 12 实践项目4 Compare Means菜单详解及实例应用
    • 12.1 One-Sample T Test
    • 12.2 Paired Sample T Test
    • 12.3 Independent Sample T Test
    • 12.4 ANOVA
  • 13 实践项目5 Correlate相关分析菜单详解及案例分析
    • 13.1 Correlate过程
    • 13.2 Crosstabs过程
  • 14 实践项目6  Regression菜单详解及案例分析
    • 14.1 线性回归
    • 14.2 曲线拟合
  • 15 统计学与SPSS
    • 15.1 认识统计学与SPSS
      • 15.1.1 课程介绍
      • 15.1.2 什么是统计学
      • 15.1.3 为什么要学习统计
      • 15.1.4 社会学研究的科学性
      • 15.1.5 社会调查资料的特性
      • 15.1.6 概率抽样的方法
      • 15.1.7 变量及变量层次
    • 15.2 单变量的统计描述
      • 15.2.1 分布、统计表、统计图
      • 15.2.2 集中趋势测量法
      • 15.2.3 离散趋势测量法
    • 15.3 概率及其运算
      • 15.3.1 概率
      • 15.3.2 概率分布、数学期望
      • 15.3.3 概率分布方差计算
    • 15.4 正态分布与极限定理
      • 15.4.1 正态分布
      • 15.4.2 标准正态分布
      • 15.4.3 标准正态分布表
      • 15.4.4 大数定理
      • 15.4.5 章节知识回顾
    • 15.5 参数估计
      • 15.5.1 统计推论之核心概念
      • 15.5.2 参数点估计
      • 15.5.3 区间估计之抽样分布
      • 15.5.4 区间估计
      • 15.5.5 区间估计的实际应用
      • 15.5.6 区间估计的实际应用2
    • 15.6 假设检验
      • 15.6.1 统计假设
      • 15.6.2 统计检验的相关概念
    • 15.7 单总体假设检验
      • 15.7.1 大样本总体均值检验步骤
      • 15.7.2 单总体的假设检验例题
      • 15.7.3 单总体假设检验课后练习
    • 15.8 二总体假设检验
      • 15.8.1 二总体假设检验(独立样本)
      • 15.8.2 二总体假设检验(配对样本)
    • 15.9 列联表(定类-定类)
      • 15.9.1 列联表/卡方检验/关联强度
数据文件的整理

当数据窗口中已经建立或读入了一个数据文件后,就可以对该数据文件进行分析了。但在许多情况下,SPSS的分析过程往往对数据的格式有特殊的要求,或者我们只对观测值中满足某一条件的数据进行分析,这是就需要对数据文件进行整理,然后对数据进行统计分析。

(一)数据的排序与行列转置

1.排序执行Data---Sort Cases命令

2.行列转置:原来的一条记录转置成一个变量,而原来的一个变量转置成一个记录。执行Data——Transpose命令

(二)数据文件的分组、筛选与合并

1.数据文件的分组

在进行数据处理时,经常要对文件中的观察量进行分组分析。应该注意此处的“拆分”并不是从物理结构上分成两个数据文件,而只是在进行该项运算前,进行形式上的拆分。

执行Data——Split File

2.数据文件的筛选

在对数据文件的统计分析中,有时并不需要对所有数据进行分析,而是根据某种要求只分析其中的一部分,这是可以通过Select Cases过程来简化分析过程。

执行Data——Select

3.数据文件的合并

  SPSS可以将多个数据文件合并,合并的方式包括两种:数据文件的纵向合并(增加观测量)和数据文件的横向合并(增加变量)。

Add Case的功能是从外部数据文件中增加观测量到当前数据文件中。在这种合并中,依据两个数据文件中的变量名进行数据对接,要求合并的数据文件有相同的变量。执行Data——Merge Files——Add Cases。

Add Variables就是从外部数据文件增加变量到当前数据文件,即将一个数据文件的内容拼到数据编辑窗口当前数据的右边,依据两个数据文件的观测量进行数据对接,合并后的数据文件中包含相同的记录。

执行Data——Merge File——Add Variables