SPSS实战与统计思维（新时代·技术新未来）

第一篇 统计思维
第1章 核心统计概念 002
1.1 总体与样本（population and sample） 002
1.1.1 总体 002
1.1.2 样本 002
1.2 参数与统计量（parameter and statistics） 002
1.3 概率与频率（probability and frequency） 003
1.3.1 概率 003
1.3.2 频率 004
1.4 误差（error）004
1.5 同质与变异（homogeneity and variation） 006
1.5.1 同质 006
1.5.2 变异 006
1.6 随机化原则（random principle） 006
1.7 因素与水平（factor and level） 007
1.7.1 因素 007
1.7.2 水平 007
1.8 变量（variable） 007
1.8.1 计量变量 008
1.8.2 计数变量 008
1.8.3 等级变量 008

1.8.4 变量之间相互转换 008
第2章 常见统计设计 009
2.1 成组设计 009
2.2 配比设计 009
2.2.1 配对设计 010
2.2.2 配伍组设计 010
2.3 析因设计 010
2.4 重复测量设计 011
2.5 其他设计 012
第3章 统计思想 013
3.1 抽样的思想 013
3.2 总体推断思想 013
3.3 反证法思想 014
3.4 小概率思想 014
3.5 误差控制思想 015
第二篇 SPSS数据库构建与数据管理
第4章 SPSS简介与数据库构建 018
4.1 SPSS简介 018
4.2 SPSS 24.0安装 018
4.2.1 确定计算机系统 019
4.2.2 安装步骤 019
4.3 SPSS启动与退出 022
4.4 SPSS 24.0窗口简介 022
4.4.1 数据编辑窗口 022
4.4.2 变量编辑窗口 023
4.4.3 结果输出窗口 024

VII
目 录
4.5 SPSS数据库构建 024
4.5.1 间接法数据库构建 025
4.5.2 直接法数据库构建 027
4.5.3 数据编辑 029
4.6 SPSS分析过程三级窗口 030
4.6.1 一级窗口（数据窗口） 030
4.6.2 二级窗口（功能窗口） 031
4.6.3 三级窗口（参数窗口） 031
第5章 SPSS 24.0数据管理 032
5.1 文件、编辑、查看菜单介绍 032
5.1.1 文件（常用5个） 033
5.1.2 编辑（常用5个） 034
5.1.3 查看 035
5.2 10项常用数据管理功能 036
5.2.1 排序个案（sort cases）（☆） 036
5.2.2 转置文件（transpose） 037
5.2.3 合并文件（merge files） 039
5.2.4 拆分文件（split files） 043
5.2.5 选择个案（select cases）（☆）045
5.2.6 加权个案（weight cases）（☆） 049
5.2.7 计算变量（compute） 051
5.2.8 重新编码（recode） 051
5.2.9 自动重新编码 053
5.2.10 缺失值替换（replace missing value） 055
第三篇 初级统计说一说（描述性统计）
第6章 统计描述指标 058
6.1 计量变量 058

6.1.1 集中趋势 059
6.1.2 离散趋势 060
6.2 等级变量 062
6.3 计数变量 062
6.3.1 率（rate） 063
6.3.2 构成比（constituent ratio） 063
6.3.3 相对比（relative ratio） 063
第7章 统计表 064
7.1 统计表的结构 064
7.2 制表原则 065
7.3 统计表分类 066
7.4 SPSS定制专业统计表 066
7.5 SPSS统计结果展示方式 070
第8章 统计图 072
8.1 SPSS 24.0绘图功能简介 072
8.1.1 图表构建器简介 073
8.1.2 图形画板模板选择程序 077
8.2 条形图（Bar）079
8.2.1 统计图的结构 081
8.2.2 统计图的绘图原则 081
8.2.3 统计图形的选择 081
8.2.4 模块解读 082
8.2.5 统计图编辑 086
8.3 3-D条形图（3-D Bar） 088
8.4 线图（Line） 089
8.5 面积图（Area）091
8.5.1 简单面积图 091
8.5.2 堆积面积图 092
8.6 饼图（Pie） 093

8.7 高低图（High-Low Charts） 094
8.8 箱图（Boxplot） 096
8.9 误差条图（Error bar） 097
8.10 人口金字塔图（population Pyramid） 099
8.11 散点图（Scatter） 100
8.11.1 简单分布散点图 101
8.11.2 矩阵分布散点图 101
8.11.3 简单点图 102
8.11.4 重叠分布散点图 103
8.11.5 3-D分布散点图 103
8.12 直方图（Histogram） 104
第四篇 中级统计比一比（差异性分析）
第9章 t检验 108
9.1 基本思想与类型 108
9.2 单样本t检验 109
9.2.1 设计思想 109
9.2.2 案例实战 109
9.2.3 案例解析 109
9.2.4 实战步骤 110
9.2.5 结果解读 110
9.2.6 拓展理解 111
9.3 两独立样本t检验 111
9.3.1 设计思想 111
9.3.2 案例实战 112
9.3.3 案例解析 112
9.3.4 实战步骤 112
9.3.5 结果解读 113
9.3.6 拓展理解 114

9.4 配对样本t检验 114
9.4.1 设计思想 114
9.4.2 案例实战 115
9.4.3 案例解析 115
9.4.4 实战步骤 116
9.4.5 结果解读 116
9.4.6 拓展理解 117
9.5 t检验小结 118
第10章 方差分析 119
10.1 单因素设计方差分析 119
10.2 随机区组设计方差分析 124
10.3 析因设计方差分析 129
10.4 重复测量设计方差分析 135
10.5 协方差分析 159
10.6 交叉设计方差分析 163
10.7 拉丁方设计方差分析 165
10.8 嵌套设计方差分析 168
10.8.1 两因素嵌套 169
10.8.2 三因素嵌套 172
10.9 正交设计方差分析 177
10.10 裂区设计方差分析 181
第11章 卡方检验 185
11.1 成组四格表卡方 186
11.2 成组R×C表 189
11.3 成组R×C表效应指标比较 191
11.4 R×C表确切概率法 192
11.5 线性趋势卡方 193
11.6 配对设计方表 194

11.7 分层卡方 196
11.8 卡方分割 199
第12章 等级资料比较 201
12.1 R×C表（单向有序） 201
12.1.1 列有序 201
12.1.2 行有序 201
12.2 R×C表（双向有序） 202
12.2.1 属性相同 202
12.2.2 属性不同 203
第13章 非参数检验 205
13.1 非参数卡方 205
13.2 二项检验 207
13.3 游程检验 208
13.4 单样本K-S检验 209
13.5 2独立样本检验 210
13.6 K独立样本检验 212
13.7 2个相关样本检验 214
13.8 K个相关样本检验 216
13.9 非参数检验和参数检验 218
13.9.1 非参数检验的优点 219
13.9.2 非参数检验的缺点 219
13.9.3 两种检验的选择与效度 219
第14章 多元方差分析 220
14.1 单组资料 220
14.2 两组比较 222
14.3 多组比较 223
14.4 轮廓分析 226

第五篇 高级找关系（统计模型）
第15章 关联与相关分析 232
15.1 相关与关联简介 232
15.1.1 基本概念 232
15.1.2 关联与相关的类型 233
15.2 Pearson相关及偏相关 236
15.2.1 Pearson相关 236
15.2.2 偏相关分析 239
15.3 Spearman相关及偏相关 243
15.3.1 Spearman相关 243
15.3.2 Spearman偏相关 244
15.4 典型相关 246
15.5 拓展：相关的校正 249
第16章 线性回归 251
16.1 简单线性回归 251
16.1.1 线性回归条件 251
16.1.2 线性回归建模策略 252
16.2 多重线性回归 257
第17章 Logistic回归 262
17.1 二项Logistic回归 262
17.2 有序Logistic回归 267
17.3 多项Logistic回归 269
17.4 条件Logistic回归 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 寿命表法 278
18.3 Kaplan-Meier法 282
18.4 Cox回归 285
18.5 时间依赖Cox回归 288
第19章 聚类与判别分析 290
19.1 系统聚类 290
19.1.1 简介 290
19.1.2 基本思想 290
19.1.3 案例实战 290
19.1.4 案例解析 291
19.1.5 实战步骤 291
19.1.6 结果解读 292
19.1.7 拓展理解 294
19.2 快速聚类 295
19.2.1 简介 295
19.2.2 基本思想 295
19.2.3 案例实战 295
19.2.4 案例解析 295
19.2.5 案例实战 296
19.2.6 结果解读 297
19.2.7 拓展理解 299
19.3 两步聚类 299
19.3.1 简介 299
19.3.2 基本思想 299
19.3.3 案例实战 300
19.3.4 案例解析 300
19.3.5 案例实战 300
19.3.6 结果解读 300
19.3.7 拓展理解 302
19.4 Fisher判别与Bayes判别303

19.4.1 简介 303
19.4.2 基本思想 303
19.4.3 案例实战 303
19.4.4 案例解析 303
19.4.5 案例实战 303
19.4.6 主要结果解读 304
19.4.7 知识小结 306
第20章 主成分与因子分析 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 主成分回归 315
20.1.4 主成分评价 318
20.2 因子分析 321
20.2.1 因子分析思想 321
20.2.2 因子分析实战 321
第六篇 专项统计 325
第21章 信度与效度分析 326
21.1 信度分析 326
21.1.1 信度分类 326
21.1.2 信度优化方法 328
21.2 效度分析 331
21.2.1 效度分类 331
20.2.2 效度分析实战 332
第22章 ROC曲线 337
22.1 诊断试验与ROC概述 337

22.2 连续性计量资料ROC 340
22.2.1 问题（1）ROC实战 340
22.2.2 问题（2）ROC实战 342
22.2.3 问题（3）多指标联合诊断 348
第23章 中介效应与调节效应 350
23.1 中介效应与调节效应简介 350
23.2 中介效应SPSS实现 352
23.2.1 案例实战 352
23.2.2 案例解读 352
23.2.3 实战步骤 352
23.2.4 结果解读 353
23.3 调节效应SPSS实现（X与M均为分类变量） 354
23.3.1 案例实战 355
23.3.2 案例实战 355
23.3.3 结果解读 355
23.4 调节效应SPSS实现（M为分类变量，X为连续变量） 356
23.4.1 案例实战 356
23.4.2 案例实战 356
23.4.3 结果解读 356
23.5 调节效应SPSS实现（M为连续变量，X为分类或者连续变量） 357
23.5.1 案例实战 357
23.5.2 案例实战 357
23.5.3 结果解读 358
23.6 Process插件安装 359
23.7 Process分析中介效应 361
23.7.1 实战步骤 361
23.7.2 结果解读 362
23.8 Process分析调节效应 363
23.8.1 实战步骤 363
23.8.2 结果解读 364

第24章 倾向性评分 366
24.1 PSM匹配 366
24.1.1 简介 366
24.1.2 基本思想 366
24.1.3 案例实战 367
24.1.4 实战步骤 367
24.2 PS分层 373
24.2.1 简介 373
24.2.2 案例实战 373
24.3 PS回归 375
24.3.1 简介 375
24.3.2 案例实战 376
24.4 PS加权 376
24.4.1 简介 376
24.4.2 案例实战 377
第25章 多重响应分析 378
25.1 多重响应变量定义与数据录入 378
25.1.1 多重二分法 378
25.1.2 多重分类法 379
25.2 定义多重响应变量集 380
25.3 不定项多选题频率描述分析 382
25.4 不定项多选题频率差异卡方检验 383
25.5 不定项多选题交叉表分析 384
25.6 不定项多选题交叉表卡方检验 386
第26章 一致性分析 389
26.1 定性资料一致性评价 389
26.1.1 配对四格表（有金标准） 389
26.1.2 配对四格表（无金标准） 390
26.1.3 等级资料R×C表一致性评价 391

26.2 计量资料一致性评价 392
26.2.1 配对t检验 392
26.2.2 Pearson相关系数 392
26.2.3 组内相关系数（Intra-class correlation coefficients，ICC） 392
26.2.4 Bland-Altman法 394
26.2.5 最小二乘回归 395
26.2.6 Deming回归 396
26.2.7 Passing-Bablok回归估计 398
后记 400
参考文献 402

终于鼓起勇气，准备独自撰写一本SPSS实用教程。教书18载，看见太多的学生、
教师及相关科研工作者为统计分析而发愁。我也经常纳闷，咱们本科生、研究生及博士
生阶段都学习了统计，为什么一到用时就惊慌失措呢？这其中必然有教师和学生两方面
的原因，教师应付教学，学生应付考试，但归根结底还是统计老师的原因。
虽然古人告诉我们“不仅要知其然，还要知其所以然”，但是松哥对此表示不同意，
在科技发展如此迅猛的今天，我们能够知其然已属不易，知其所以然已不可能。比如手
机已经成为我们生活的一部分，咱们会用就可以了，何必追究其工作原理，除非通信就
是你的研究专业。对于统计学习，松哥一直提倡实战主义，因为需要数据分析的绝大多
数用户都是非统计专业人士，过多的学习和掌握统计学的公式推导，就已将非统计专业
人士的精力消耗殆尽，面对后续分析的学习，已经没有继续的勇气。所以对于初学者，
如果能用简明形象的语言传授其统计的思想，然后以实际案例进行分析与解读，其效果
将远胜于前者。正所谓：为伊消得人憔悴，一用就错学不会；舍得应付换应用，案例实
战真英雄。
鉴于此，松哥立意写一本没有统计公式的统计分析与SPSS实战教程，一些统计思
想与理论尽量用一些白话方式进行表达。思想阐明以后，就以实际案例进行案例分析，
SPSS实战操作与结果的详细解读。其实松哥在2014年曾出过一本《SPSS统计分析大全》，
销量很好，出版社已经多次加印，但回头看还有很多地方不太完善，甚至今天松哥对当
时的写作思路都开始否定。于是决定，重新撰写一本《SPSS实战与统计思维》，这是一
个疯狂的、自虐式的决定，松哥给自己一年的时间，将自己的经验与心得呈现在读者的
面前，松哥相信这会是一本值得收藏的好书！
本书分为六个篇章进行讲述，第一篇：统计思维；第二篇：SPSS数据库构建与数据
管理；第三篇：初级统计说一说（描述性统计）；第四篇：中级统计比一比（差异性分析）；
第五篇：高级找关系（统计模型）；第六篇：专项统计。本书定位是一本初学者的入门宝典，
中级用户的提升指南，高级用户的拓展手册。本书发行后会继续征集读者意见，修订完善，
最终成为一本SPSS学习的红宝书！
本书得到安徽省教育厅重点研究项目（2015jyxm186）、安徽中医药大学教学研究课
题（NO.YB201012）和（2013xjzc012）资助，特此感谢。
写书是无比艰辛的，给自己一个目标，在岁月的河流中，留下活过的印记！立字为据！
松哥统计
2017年5月21日
于安徽合肥