内容简介

第1章介绍了统计分析对数据测量尺度的理解，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度四类尺度和SPSS中的变量类型并不相同，注意不要混淆。除了基本操作以外，本章介绍的建立多应答问题交叉表的方法值得特别关注。
　　第2章的内容是均值比较和正态性检验，应该说是比较容易的部分。
　　第3章讲非参数统计方法，读者可以通过操作分析过程，体会一下Conover那段话的含义。秩的概念和计算方法是非参数方法的基础，可以花一点时间通过例3.1熟悉秩的计算。此后的内容就是比较程式化的，要点是根据问题的类型选择相应的分析方法。比如两组独立数据集中趋势的比较要使用Mann-Whitney检验，成对数据集中趋势的比较要使用符号检验和Wilcoxon符号秩检验，等等。判断问题类型和分析方法之间合适与否是应用统计方法的关键所在。
　　第4章介绍相关分析和回归分析。要点是区分变量之间的数量关系和逻辑关系，尤其要注意数量关系导致的伪相关现象，要知道滥用回归分析模型是滥用统计方法的重灾区。从数据分析的一般方法来看，对数据的处理可以是任意的，就是说没有人能够阻止你用SPSS建立几个任意变量之间的回归模型，但这个模型的分析结果有无意义就是另外一回事了。逐步回归是建立回归模型的必经阶段，一些起码的模型检验手段，比如偏相关系数、异方差、残差序列相关、多重共线性对于回归分析都是必不可少的。
　　第5章介绍方差分析。方差分析在实际使用的时候，也有一个变量选择问题，即考察多少个因素是一个大问题。建议尽量使用多因素方差分析的框架来设计试验。
　　第6章介绍调查数据的信度分析和效度分析。问卷设计和调查实施是非常复杂的领域，最好结合阅读介绍量表设计的书来熟悉软件操作。