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随机化分组-spss
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2007.01 随机数字排序 分组 编号及配单位组 * * 随机化分组的SPSS实现 预防系卫生统计学教研室
刘小钰 产生随机数： Transform Compute
（计算新变量） Rv.Uniform （均匀分布随机数字函数）
随机数字排序： Transform Rank Cases…
（排序） SPSS随机化分组过程名 1. 完全随机设计分组的SPSS实现 例1　现有籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名战士，试作完全随机分为三组。 将30名战士按体重从1到30编号。 编号及定义变量 … … … 产生随机数字 Transform →Compute… Compute Variable对话框 RV.UNIFORM min,max
产生均匀分布在[min,max] 区间中的随机数。 … … … 产生新变量“随机数字” Transform →Rank Cases… Rank Cases 对话框 产生一个新变量“R随机数字”，即“随机数字”的秩 Transform →Recode… →Into Different Variable… Recode into Different Variables对话框 Recode into Different Variables： Old and New Values对话框 Recode into Different Variables对话框 产生新变量“实验分组” 标明每一个战士的组别 例2 设有同性别、体重在一定范围内的健康动物15只，试作单位组随机分为三组。 2. 单位组随机分组的SPSS实现 … 受试对象 配单位组 随机化处理 … T1 T2 Tk … T1 T2 Tk 单位组2 单位组1 1.将实验动物按体重编号
2.将体重相近的每3个动物配成一个单位组，并编号。
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SPSS 12.0软件的使用 之二随机抽样及随机分组的实现
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3秒自动关闭窗口明静书院SPSS统计分析大全
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内容提要
&本书由浅入深，全面、系统地介绍了SPSS19.0的应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，几乎涉及SPSS目前的绝大部分应用范畴。书中提供了大量应用案例，供读者实战演练。另外，本书配1张DVD光盘，收录了作者为本书录制的16小时配套高清教学视频及书中所有案例的数据文件。　本书共30章，分为3篇。第1篇为SPSS19.0软件基础篇，涵盖SPSS19.0概述、数据管理、统计描述分析及基本统计分析的报表制作；第2篇为基本统计分析方法篇，涵盖T检验、方差分析、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计图制作、诊断试验与ROC分析、缺失值分析、非参数检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、SPSS中随机化过程的实现及典型相关；第3篇为高级统计分析篇，涵盖Logistic回归、对数线性模型、生存分析与Cox模型、聚类与判别分析、主成分与因子分析、多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对应分析、神经网络模型、曲线回归与非线性回归、多重线性回归与相关、路径分析、中介效应与调节效应分析。t　　本书不仅适合SPSS初学者阅读，也适合有一定基础的人员阅读。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研，连锁和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头必备参考书；医药学、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。t&t&&超值、大容量DVD光盘&t&&16.4小时多媒体教学视频t&&《SPSS统计分析大全》实例源数据t&17.3小时SAS统计分析教学视频（）
目录
t第1篇&SPSS软件基础篇&第1章&SPSS&19.0概述（&教学视频：51分钟）&1.1&SPSS&19.0简介&1.1.1&SPSS&19.0统计软件的优点&1.1.2&SPSS&19.0软件新增功能&1.1.3&SPSS&19.0统计软件的环境要求&1.2&SPSS&19.0安装、启动与退出&1.2.1&SPSS&19.0安装&1.2.2&SPSS&19.0的启动&1.2.3&SPSS&19.0的退出&1.3&主要窗口和功能&1.3.1&数据编辑窗口&1.3.2&结果输出窗口&1.3.3&变量编辑窗口&1.3.4&语法编辑器窗口&1.3.5&脚本编写窗口&1.3.6&图表编辑窗口&1.4&构建数据库&1.4.1&操作步骤&1.4.2&模块解读&1&1.4.3&实例详解&第2章&数据管理（&教学视频：65分钟）&2.1&数据的打开&2.1.1&SPSS的数据文件类型&2.1.2&模块解读&2.2&数据的保存&2.2.1&SPSS数据保存&2.2.2&保存类型&2.3&数据的整理&2.3.1&数据的合并&2.3.2&数据个案的拆分&2.3.3&数据个案的排序&2.3.4&数据的分类汇总&2.3.5&数据的加权&2.3.6&重复数据的查找&2.3.7&个案的选择&2.3.8&计算新变量&2.3.9&变量值的重新编码&第3章&统计描述分析（&教学视频：21分钟）&3.1&频数分布分析（Frequencies）&3.2&描述性统计分析（Descriptives）&3.3&探索性分析（Explore）&第4章&基本统计分析的报表制作（&教学视频：28分钟）&4.1&代码本&4.1.1&模块解读&4.1.2&实例详解&4.2&在线分析处理报告（OLAP）&4.2.1&模块解读&4.2.2&实例详解&4.3&个案摘要报告&4.3.1&模块解读&4.3.2&实例详解&4.4&行形式摘要报告&4.4.1&模块解读&4.4.2&实例详解&4.5&列形式摘要报告&4.5.1&模块解读&4.5.2&实例详解t&第2篇&基本统计分析方法篇&第5章&T检验（&教学视频：37分钟）&5.1&均值（Means）过程&5.2&单样本T检验&5.2.1&原理&5.2.2&模块解读&5.2.3&实例详解&5.3&独立样本T检验&5.3.1&原理&5.3.2&模块解读&5.3.3&实例详解&5.4&配对样本T检验&5.4.1&原理&5.4.2&模块解读&5.4.3&实例详解&第6章&方差分析（&教学视频：64分钟）&6.1&单因素方差分析&79&6.1.1&原理&79&6.1.2&模块解读&80&6.1.3&实例详解&83&6.2&随机区组设计方差分析&86&6.2.1&原理&86&6.2.2&模块解读&86&6.2.3&实例详解&91&6.3&析因设计方差分析&93&6.3.1&原理&93&6.3.2&模块解读&93&6.3.3&实例详解&94&6.4&交叉设计方差分析&94&6.4.1&原理&94&6.4.2&模块解读&95&6.4.3&实例详解&95&6.5&拉丁方设计方差分析&96&6.5.1&原理&96&6.5.2&模块解读&96&6.5.3&实例详解&96&6.6&协方差分析&97&6.6.1&原理&97&6.6.2&模块解读&98&6.6.3&实例详解&98&6.7&嵌套设计方差分析&99&6.7.1&原理&99&6.7.2&模块解读&100&6.7.3&实例详解&100&6.8&重复测量数据方差分析&101&6.8.1&原理&101&6.8.2&模块解读&102&6.8.3&实例详解&103&第7章&定性资料统计推断（&教学视频：42分钟）&7.1&成组设计四格表资料卡方检验&106&7.1.1&原理&106&7.1.2&模块解读&107&7.2&配对设计四格表资料卡方检验&109&7.2.1&原理&109&7.2.2&模块解读&110&7.3&成组设计行乘列表资料的卡方检验&111&7.3.1&多个样本率比较&111&7.3.2&原理&112&7.3.3&模块解读&112&7.3.4&多个构成比之间的比较&115&7.3.5&原理&115&7.3.6&模块解读&115&7.4&似然比检验和确切概率法&118&7.4.1&似然比检验&118&7.4.2&确切概率法&120&7.5&卡方检验的多重比较&123&7.5.1&原理&123&7.5.2&模块解读&124&第8章&有序定性资料统计推断（&教学视频：21分钟）&8.1&单向有序行×列表数据的分析&127&8.1.1&两组单向有序分类资料的秩和检验&127&8.1.2&多组单向有序定性资料的秩和检验&129&8.1.3&两两比较的秩和检验（T检验法）&130&8.2&双向有序属性相同行×列表数据的分析&131&8.3&双向有序属性不同行×列表数据的分析&133&8.4&SPSS软件实现有序定性资料的分析方法&134&8.5&小结&140&第9章&统计图（&教学视频：41分钟）&9.1&SPSS&19.0绘图功能简介&141&9.1.1&图表构建程序简介&142&9.1.2&图形画板模板选择程序&146&9.2&条形图（Bar）&148&9.2.1&统计图的结构&150&9.2.2&统计图的绘图原则&150&9.2.3&统计图型的选择&150&9.2.4&模块解读&151&9.2.5&统计图编辑&153&9.3&3-D条形图（3-D&Bar）&156&9.4&线图（Line）&158&9.5&面积图（Area）&159&9.5.1&简单面积图&159&9.5.2&堆积面积图&159&9.6&饼图（Pie）&161&9.7&高低图（High-Low&Charts）&162&9.8&箱图（Boxplot）&164&9.9&误差条图（Error&bar）&165&9.10&人口金字塔图（population&Pyramid）&167&9.11&散点图（Scatter）&167&9.11.1&简单分布散点图&168&9.11.2&矩阵分布散点图&168&9.11.3&简单点图&169&9.11.4&重叠分布散点图&170&9.11.5&3-D分布散点图&171&9.12&直方图（Histogram）&171&9.13&时间序列图（Time&Series&Plot）&172&第10章&诊断试验与ROC分析（&教学视频：13分钟）&10.1&常用诊断试验的评价指标&175&10.1.1&常用的诊断试验评价指标&175&10.1.2&提高诊断试验效率的方法&178&10.2&ROC曲线&180&10.2.1&ROC分析的基本原理&181&10.2.2&模块解读&181&10.2.3&实例详解&182&第11章&缺失值分析（&教学视频：27分钟）&11.1&缺失值分析简介&185&11.1.1&缺失值的类别&185&11.1.2&SPSS中的缺失值处理方法&186&11.2&SPSS缺失值分析&187&11.2.1&模块解读&187&11.2.2&实例详解&190&第12章&非参数检验（&教学视频：43分钟）&12.1&非参数检验简介&195&12.1.1&非参数检验和参数检验&195&12.1.2&非参数检验的优点&195&12.1.3&非参数检验的缺点&195&12.2&卡方检验&196&12.2.1&卡方检验的概念&196&12.2.2&原理和方法&196&12.2.3&模块解读&196&12.2.4&实例详解&197&12.3&二项式检验&199&12.3.1&原理&199&12.3.2&模块解读&199&12.3.3&实例详解&200&12.4&游程检验&201&12.4.1&基本概念&201&12.4.2&原理和方法&201&12.4.3&模块解读&202&12.4.4&实例详解&202&12.5&单样本K-S检验&203&12.5.1&原理和方法&203&12.5.2&模块解读&203&12.5.3&实例详解&204&12.6&两独立样本检验&205&12.6.1&原理和方法&205&12.6.2&模块解读&206&12.6.3&实例详解&207&12.7&K个独立样本检验&208&12.7.1&原理和方法&208&12.7.2&模块解读&209&12.7.3&实例详解&210&12.8&两个相关样本检验&211&12.8.1&原理与方法&211&12.8.2&模块解读&212&12.8.3&实例详解&212&12.9&K个相关样本检验&214&12.9.1&原理与方法&214&12.9.2&模块解读&215&12.9.3&实例详解&215&第13章&简单线性回归与相关（&教学视频：36分钟）&13.1&相关分析简介&217&13.1.1&基本概念&217&13.1.2&相关系数的计算&218&13.1.3&SPSS中的相应功能&219&13.2&双变量相关&219&13.2.1&原理&219&13.2.2&分析实例&221&13.2.3&Spearman等级相关系数&223&13.2.4&Kendall等级相关系数&223&13.3&偏相关分析&224&13.3.1&偏相关分析的含义&224&13.3.2&偏相关系数的计算&224&13.3.3&分析实例&225&13.4&距离相关&226&13.4.1&距离测量与相似性测量指标&227&13.4.2&分析实例&228&13.5&简单回归分析&230&13.5.1&原理&230&13.5.2&分析实例&232&13.5.3&相关与回归分析的区别和联系&233&13.6&小结&234&第14章&多重响应分析（&教学视频：21分钟）&14.1&多重响应变量定义与数据录入&235&14.2&多重响应变量集的定义&237&14.3&多重响应变量集的频率分析&239&14.4&多重响应变量交叉表分析&240&第15章&SPSS中随机化过程的实现（&教学视频：38分钟）&15.1&基本原理&243&15.2&模块解读&244&15.3&实例详解&247&15.3.1&随机抽样&247&15.3.2&随机分组&249&第16章&典型相关（&教学视频：12分钟）&16.1&原理解读&253&16.2&研究步骤&254&16.3&实例详解&254t&第3篇&高级统计分析篇&第17章&Logistic回归（&教学视频：33分钟）&17.1&二项分类Logistic回归&260&17.1.1&原理&260&17.1.2&模块解读&261&17.1.3&实例详解&264&17.2&条件Logistic回归&267&17.3&有序Logistic回归&268&17.3.1&原理&269&17.3.2&模块解读&269&17.3.3&实例分析&272&17.4&多项分类Logistic回归&273&17.4.1&原理&273&17.4.2&模块解读&274&17.4.3&实例分析&275&第18章&对数线性模型（&教学视频：41分钟）&第19章&生存分析与Cox模型（&教学视频：55分钟）&第20章&聚类和判别（&教学视频：44分钟）&第21章&主成分与因子分析（&教学视频：33分钟）&第22章&多元方差分析（&教学视频：31分钟）&第23章&时间序列分析（&教学视频：35分钟）&第24章&信度分析（&教学视频：18分钟）&第25章&对应分析（&教学视频：39分钟）&第26章&神经网络模型（&教学视频：23分钟）&第27章&曲线回归与非线性回归（&教学视频：17分钟）&第28章&多重线性回归与相关（&教学视频：11分钟）&第29章&路径分析（&教学视频：13分钟）&第30章&中介效应与调节效应分析（&教学视频：33分钟）
作者介绍
　　武松，硕导，SPSS高级数据分析师，教育部数据分析工程师，国内多家杂志编委。博士毕业于中国疾病预防控制中心。现为安徽省中医药科学院数据挖掘室主任、精鼎数据分析公司首席顾问及安徽中医药大学统计学教研室教师。承担SPSS软件、统计学及科研设计等多门课程的教学工作。有丰富的教学经验及数据分析与挖掘实战经验。　　潘发明，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，国家自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中SCI23篇。主编教材2部，参编6部。
序言
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