編輯推薦:SPSS(目前稱為“PASW”)是目前世界上應(yīng)用*廣泛的統(tǒng)計(jì)分析軟件，具有功能強(qiáng)大、操作簡單、界面友好等特點(diǎn)，普遍應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)等社會科學(xué)領(lǐng)域。但目前財(cái)務(wù)管理、會計(jì)領(lǐng)域的SPSS應(yīng)用方面的書籍還非常匱乏，這不利于財(cái)會專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技能的學(xué)習(xí)和提高。基于此，我們圍繞財(cái)務(wù)管理和會計(jì)工作中常見的數(shù)據(jù)類型和統(tǒng)計(jì)分析工作內(nèi)容，以SPSS 18.0中文版為操作軟件，結(jié)合具體案例，詳細(xì)地介紹SPSS各個(gè)主要功能模塊的統(tǒng)計(jì)原理、操作步驟及結(jié)果解釋。
本書主要包括以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)。
1. 貼近實(shí)戰(zhàn)的數(shù)據(jù)和案例
本書的演示案例都是財(cái)務(wù)管理、會計(jì)工作經(jīng)常涉及的數(shù)據(jù)處理與分析問題，案例所用的數(shù)據(jù)均來自公開資源的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)(少數(shù)為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù))，因而針對性和實(shí)踐性強(qiáng)。
2. 詳細(xì)的“原理介紹+步驟演示+結(jié)果解釋”
本書對每一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析方法都先介紹其基本統(tǒng)計(jì)原理、公式，然后配以詳細(xì)的SPSS操作步驟圖示，*后對SPSS輸出結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)說明和解釋，因而操作性和實(shí)用性強(qiáng)。
3. 配套的“案例數(shù)據(jù)+課后習(xí)題+視頻教學(xué)”
本書每一章節(jié)的案例都有數(shù)據(jù)供讀者自行練習(xí)，同時(shí)，每一章都有相應(yīng)的課后習(xí)題和答案，此外，我們還在互聯(lián)網(wǎng)上開設(shè)視頻教學(xué)網(wǎng)址供讀者觀看學(xué)習(xí)，因而非常有利于讀者的復(fù)習(xí)和自學(xué)。

內(nèi)容簡介:本書采用SPSS 18.0中文版，介紹了SPSS在財(cái)會類專業(yè)中的應(yīng)用。全書共9個(gè)章節(jié)，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)文件管理、描述統(tǒng)計(jì)、t 檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析模塊以及非參數(shù)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、因子分析等高級統(tǒng)計(jì)分析模塊。為了方便教學(xué)及讀者自學(xué)，本書除了提供每個(gè)章節(jié)的演示案例數(shù)據(jù)外，還專門為讀者錄制了各個(gè)重要知識點(diǎn)的微課教學(xué)視頻，因而是一本方便實(shí)用的SPSS學(xué)習(xí)教材。
除了主要面向財(cái)會類專業(yè)，本書還可以作為經(jīng)濟(jì)、市場營銷及其他管理類專業(yè)本?？茖W(xué)生的統(tǒng)計(jì)分析課程教材，也可以作為財(cái)會類從業(yè)人員學(xué)習(xí)SPSS統(tǒng)計(jì)分析的參考書。

目錄:第1章 SPSS概述 1
1.1 SPSS簡介 2
1.2 SPSS的安裝與運(yùn)行 3
1.2.1 SPSS的版本及運(yùn)行環(huán)境 3
1.2.2 SPSS的安裝 3
1.2.3 SPSS的運(yùn)行 3
1.3 SPSS的主要窗口及菜單功能 4
1.3.1 SPSS的主要窗口 4
1.3.2 SPSS的菜單功能 8
1.4 SPSS的系統(tǒng)設(shè)置 11
小結(jié) 13
思考與練習(xí) 14
第2章 數(shù)據(jù)的建立與管理 15
2.1 數(shù)據(jù)的建立 16
2.1.1 變量的屬性 16
2.1.2 數(shù)據(jù)的直接錄入 21
2.2 數(shù)據(jù)的打開與保存 27
2.2.1 外部數(shù)據(jù)的打開 27
2.2.2 SPSS數(shù)據(jù)的保存 30
2.3 數(shù)據(jù)的管理 31
2.3.1 數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 31
2.3.2 數(shù)據(jù)的合并 36
2.3.3 數(shù)據(jù)的排序 41
2.3.4 選擇個(gè)案 41
2.3.5 計(jì)算變量 44
2.3.6 變量值的重新編碼 45
小結(jié) 49
思考與練習(xí) 49
第3章 描述統(tǒng)計(jì) 51
3.1 變量類型 52
3.1.1 按數(shù)據(jù)反映的測量水平劃分 52
3.1.2 按數(shù)據(jù)是否具有連續(xù)性劃分 53
3.2 統(tǒng)計(jì)量 54
3.2.1 集中量數(shù) 54
3.2.2 差異量數(shù) 55
3.3 數(shù)據(jù)分布 56
3.3.1 正態(tài)分布 56
3.3.2 偏態(tài)分布 57
3.4 頻率分析的SPSS過程 57
3.4.1 定類和定序變量描述 58
3.4.2 定距和定比變量描述 63
3.5 描述分析的SPSS過程 68
3.5.1 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù) 68
3.5.2 描述分析的SPSS過程 69
3.6 數(shù)據(jù)探索的SPSS過程 71
3.7 交叉表分析的SPSS過程 75
小結(jié) 79
思考與練習(xí) 79
第4章 參數(shù)檢驗(yàn) 81
4.1 假設(shè)檢驗(yàn) 82
4.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)概述 82
4.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的小概率原理 83
4.1.3 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 83
4.2 單樣本t檢驗(yàn) 84
4.2.1 單樣本t檢驗(yàn)概述 84
4.2.2 單樣本t檢驗(yàn)的步驟 84
4.2.3 單樣本t檢驗(yàn)的SPSS過程 86
4.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 89
4.3.1 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)概述 89
4.3.2 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的原理和步驟 89
4.3.3 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的SPSS過程 91
4.4 兩配對樣本t檢驗(yàn) 94
4.4.1 兩配對樣本t檢驗(yàn)的研究目的 94
4.4.2 兩配對樣本t檢驗(yàn)的原理和步驟 95
4.4.3 兩配對樣本t檢驗(yàn)的SPSS過程 96
小結(jié) 98
思考與練習(xí) 99
第5章 方差分析 101
5.1 單因素方差分析 102
5.1.1 單因素方差分析的基本原理 102
5.1.2 單因素方差分析的基本步驟 104
5.1.3 方差齊性檢驗(yàn) 104
5.1.4 多重比較檢驗(yàn) 105
5.1.5 單因素方差分析的SPSS過程 106
5.2 多因素方差分析 113
5.2.1 多因素方差分析的基本原理 113
5.2.2 多因素方差分析的基本步驟 114
5.2.3 多因素方差分析的方法及應(yīng)用概述 115
5.2.4 多因素方差分析的SPSS過程 116
5.3 協(xié)方差分析 122
5.3.1 協(xié)方差分析的基本原理 122
5.3.2 協(xié)方差分析需要滿足的假設(shè)條件 123
5.3.3 協(xié)方差分析的SPSS過程 123
小結(jié) 129
思考與練習(xí) 129
第6章 非參數(shù)檢驗(yàn) 131
6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡介 132
6.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)和參數(shù)檢驗(yàn)的異同 132
6.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn) 133
6.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的SPSS過程 133
6.2 卡方檢驗(yàn) 134
6.2.1 卡方檢驗(yàn)的一般原理 134
6.2.2 分布擬合檢驗(yàn) 134
6.2.3 獨(dú)立性檢驗(yàn) 140
6.3 二項(xiàng)檢驗(yàn) 144
6.3.1 二項(xiàng)檢驗(yàn)的原理 144
6.3.2 二項(xiàng)檢驗(yàn)的SPSS過程 144
6.4 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 146
6.4.1 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的一般原理 146
6.4.2 Mann-Whitney U檢驗(yàn) 147
6.5 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 149
6.5.1 兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的一般原理 149
6.5.2 符號檢驗(yàn) 149
小結(jié) 152
思考與練習(xí) 152
第7章 相關(guān)分析 155
7.1 散點(diǎn)圖 156
7.1.1 散點(diǎn)圖概述 156
7.1.2 散點(diǎn)圖的SPSS過程 157
7.2 簡單線性相關(guān) 159
7.2.1 Pearson相關(guān)系數(shù) 160
7.2.2 Spearman等級相關(guān) 162
7.2.3 Kendall的tau-b系數(shù) 165
7.3 偏相關(guān)分析 166
7.3.1 偏相關(guān)概述 166
7.3.2 偏相關(guān)的SPSS過程 167
小結(jié) 169
思考與練習(xí) 169
第8章 回歸分析 173
8.1 回歸方程的構(gòu)建步驟 174
8.2 一元線性回歸方程 175
8.2.1 一元線性回歸方程求解 175
8.2.2 一元線性回歸方程擬合度檢驗(yàn) 176
8.2.3 一元線性回歸的SPSS過程 177
8.3 多元線性回歸方程 180
8.3.1 多元線性回歸方程求解 180
8.3.2 多元線性回歸方程擬合度檢驗(yàn) 180
8.3.3 多重共線性 182
8.3.4 多元線性回歸的SPSS過程 182
小結(jié) 189
思考與練習(xí) 189
第9章 部分高級分析方法 193
9.1 聚類分析 194
9.1.1 兩步聚類 195
9.1.2 K-均值聚類 197
9.1.3 系統(tǒng)聚類 202
9.2 判別分析 207
9.2.1 判別分析概述 207
9.2.2 判別分析的SPSS過程 208
9.3 因子分析 214
9.3.1 因子分析概述 214
9.3.2 因子分析的SPSS過程 216
小結(jié) 222
思考與練習(xí) 222
參考文獻(xiàn) 224