SPSSAU科研数据分析方法与应用

目录

第一篇 数据分析入门

第1 章 SPSSAU 平台概述 . 2

1.1 SPSSAU 平台简介 . 2

1.2 SPSSAU 平台使用 . 4

1.3 获得帮助 . 9

第2 章 数据探索及分析 . 12

2.1 分析方法数据格式 . 12

2.2 探索数据特征 . 14

2.2.1 两种数据类型 . 14

2.2.2 定类数据探索分析 . 15

2.2.3 定量数据探索分析 . 15

2.2.4 小结 . 18

2.3 数据分布之正态性分析 . 19

2.3.1 正态分布图示法 . 19

2.3.2 正态分布检验法 . 21

2.3.3 正态分布转换处理 . 22

2.3.4 小结 . 23

2.4 常用分析方法选择 . 23

2.4.1 定类或定量数据分析方法 . 24

2.4.2 定类和定类数据分析方法 . 26

2.4.3 定类和定量数据分析方法 . 27

2.4.4 定量和定量数据分析方法 . 29

2.4.5 小结 . 30

第3 章 数据清理 . 31

3.1 数据标签设置 . 31

3.2 数据编码 . 34

3.3 异常值处理 . 36

3.4 生成变量 . 38

3.4.1 常用处理 . 38

3.4.2 量纲处理 . 39

3.4.3 科学计算 . 42

3.4.4 汇总处理 . 42

3.4.5 日期相关处理 . 42

3.4.6 其他 . 43

3.5 标题处理 . 44

第二篇 常用研究方法应用

第4 章 差异关系研究 . 48

4.1 t 检验 . 49

4.1.1 正态分布与方差齐性 . 50

4.1.2 t 检验分析步骤 . 51

4.1.3 单样本t 检验 52

4.1.4 配对样本t 检验 53

4.1.5 独立样本t 检验 54

4.1.6 概要t 检验 55

4.2 方差分析 . 57

4.2.1 方法概述 . 58

4.2.2 方差分析类型的选择 . 60

4.2.3 单因素方差分析 . 61

4.2.4 双因素及多因素方差分析 . 65

4.2.5 简单效应分析 . 68

4.3 卡方检验 . 69

4.3.1 方法概述 . 69

4.3.2 2×2 四格表卡方检验 71

4.3.3 R×C 列联表卡方检验与多重比较 . 73

4.3.4 fisher 卡方检验 . 76

4.3.5 配对卡方检验 . 78

4.3.6 分层卡方检验 . 79

4.3.7 卡方拟合优度检验 . 83

4.4 非参数秩和检验 . 84

4.4.1 方法介绍 . 84

4.4.2 单样本Wilcoxon 检验 . 85

4.4.3 两组独立样本Mann-Whitney 检验 . 86

4.4.4 多组独立样本Kruskal-Wallis 检验 . 87

4.4.5 配对样本Wilcoxon 秩和检验 . 89

4.4.6 多样本Friedman 检验 91

第5 章 相关影响关系研究 93

5.1 相关分析 . 94

5.1.1 相关关系概述 . 94

5.1.2 相关分析步骤 . 96

5.1.3 两个变量相关实例分析 . 97

5.1.4 偏相关实例分析 . 101

5.2 线性回归 . 103

5.2.1 线性回归模型与检验 . 104

5.2.2 线性回归适用条件 . 105

5.2.3 线性回归的一般步骤 . 106

5.2.4 多重线性回归的实例分析 . 107

5.2.5 逐步线性回归的实例分析 . 114

5.2.6 有哑变量的线性回归 . 117

5.3 Logistic 回归 . 120

5.3.1 方法概述 . 121

5.3.2 二元Logistic 回归 123

5.3.3 多分类Logistic 回归 129

5.3.4 有序Logistic 回归 132

5.3.5 条件Logistic 回归 136

5.4 曲线与非线性回归 . 138

5.4.1 方法概述 . 138

5.4.2 曲线回归 . 139

5.4.3 非线性回归 . 143

第6 章 信息浓缩及聚类研究 147

6.1 因子分析 . 148

6.1.1 基本原理 . 148

6.1.2 分析步骤 . 149

6.1.3 因子分析实例分析 . 151

6.2 主成分分析 . 156

6.2.1 思想与应用 . 156

6.2.2 与因子分析的区别 . 157

6.2.3 分析步骤 . 158

6.2.4 主成分实例分析 . 159

6.3 对应分析 . 164

6.3.1 方法概述 . 164

6.3.2 简单对应分析 . 166

6.3.3 多重对应分析 . 169

6.4 多维尺度分析 . 171

6.4.1 方法概述 . 171

6.4.2 矩阵数据实例分析 . 173

6.4.3 原始数据实例分析 . 175

6.5 聚类分析 . 177

6.5.1 聚类方法的选择 . 177

6.5.2 K-means 聚类 180

6.5.3 K-prototype 聚类 . 184

6.5.4 分层聚类 . 188

第三篇 数据综合评价及预测

第7 章 权重关系研究 . 192

7.1 权重计算方法 . 192

7.1.1 主观赋权法 . 193

7.1.2 客观赋权法 . 193

7.2 主成分分析法 . 194

7.2.1 权重计算步骤 . 194

7.2.2 主成分分析法权重计算实例 . 195

7.3 熵值法 . 197

7.3.1 基本原理 . 198

7.3.2 熵值法权重计算实例 . 199

7.4 层次分析法 . 202

7.4.1 原理介绍 . 202

7.4.2 层次分析法流程 . 205

7.4.3 层次分析法实例分析 . 206

7.5 其他权重法 . 210

7.5.1 CRITIC 权重法 . 210

7.5.2 独立性权重法 . 213

7.5.3 信息量权重法 . 215

第8 章 数据预测分析 . 218

8.1 ARIMA 模型 . 219

8.1.1 ARMA 模型分析流程 219

8.1.2 ARMA 模型案例 225

8.2 指数平滑法 . 230

8.2.1 一次指数平滑法 . 231

8.2.2 二次指数平滑法 . 233

8.2.3 三次指数平滑法 . 235

8.3 灰色预测模型 . 238

8.3.1 灰色预测模型原理 . 238

8.3.2 灰色预测模型分析 . 240

8.4 马尔可夫预测 . 243

第9 章 优劣决策分析 . 247

9.1 TOPSIS 法 . 247

9.1.1 TOPSIS 法原理 . 247

9.1.2 TOPSIS 法案例 . 249

9.1.3 TOPSIS 法问题探讨 . 252

9.2 熵权TOPSIS 法 254

9.2.1 熵权TOPSIS 法原理 254

9.2.2 熵权TOPSIS 法案例 255

9.3 秩和比法 . 259

9.3.1 秩和比原理 . 259

9.3.2 RSR 案例 260

9.4 Vikor 法 . 264

9.4.1 Vikor 法原理 . 264

9.4.2 Vikor 法案例 . 265

第10 章 常用综合评价分析 271

10.1 灰色关联法 . 272

10.1.1 灰色关联法原理 . 272

10.1.2 灰色关联法案例 . 273

10.1.3 广义关联度 . 277

10.2 模糊综合评价法 . 279

10.2.1 模糊综合评价法原理 . 279

10.2.2 模糊综合评价案例 . 280

10.3 数据包络分析 . 284

10.3.1 数据包络分析原理 . 284

10.3.2 数据包络分析案例 . 288

10.4 耦合协调度 . 293

10.4.1 耦合协调度原理 . 293

10.4.2 耦合协调度案例 . 295

10.5 综合指数 . 298

10.6 DEMATEL 302

10.7 ISM 307

第四篇 问卷数据分析

第11 章 问卷研究分析方法 314

11.1 单选题与多选题分析 . 314

11.1.1 分析思路 . 315

11.1.2 频数统计实例分析 . 316

11.1.3 卡方检验实例分析 . 320

11.2 填空题分析 . 321

11.2.1 分析思路 . 321

11.2.2 实例分析 . 322

11.3 项目分析 . 325

11.3.1 原理介绍 . 325

11.3.2 实例分析 . 327

11.4 效度分析 . 329

11.4.1 结构效度 . 329

11.4.2 实例分析 . 330

11.5 信度分析 . 333

11.5.1 信度系数 . 333

11.5.2 实例分析 . 335

11.6 验证性因子分析 . 336

11.6.1 方法概述 . 337

11.6.2 验证性因子分析步骤 . 338

11.6.3 验证性因子分析实例分析 . 342

11.7 路径分析 . 349

11.7.1 方法概述 . 349

11.7.2 实例分析 . 351

11.8 结构方程模型 . 355

11.8.1 方法概述 . 355

11.8.2 实例分析 . 358

11.8.3 结构方程模型分析讨论 . 363

11.9 中介效应分析 . 363

11.9.1 中介变量与中介效应 . 364

11.9.2 中介效应检验流程与实例 . 365

11.9.3 多重中介效应分析与实例 . 369

11.10 调节效应分析 . 372

11.10.1 调节变量与调节效应 . 372

11.10.2 简单斜率与斜率图 . 373

11.10.3 调节效应分析步骤与实例 . 374

11.11 有调节的中介分析 . 378

11.11.1 方法概述 . 378

11.11.2 有调节的中介作用实例 . 382

第12 章 常用市场研究分析 385

12.1 PSM 分析 386

12.1.1 原理介绍 . 386

12.1.2 实例分析 . 388

12.2 联合分析 . 391

12.2.1 基本概念与分析步骤 . 391

12.2.2 联合分析实例 . 394

12.3 NPS 分析 . 399

12.3.1 原理介绍 . 399

12.3.2 NPS 实例分析 . 400

12.4 KANO 模型分析. 402

12.4.1 原理介绍 . 402

12.4.2 KANO 模型实例分析 405

第五篇 医学数据分析

第13 章 医学研究常用方法 410

13.1 比率与风险 . 411

13.1.1 单个比率与两个比率的检验 . 411

13.1.2 优势比与相对危险度 . 414

13.2 剂量反应 . 417

13.2.1 方法概述 . 417

13.2.2 实例分析 . 419

13.3 生存分析 . 421

13.3.1 生存数据与生存分析 . 421

13.3.2 Kaplan-Meier 生存分析 423

13.3.3 Cox 回归分析 . 427

13.4 重复测量方差分析 . 431

13.4.1 方法概述 . 431

13.4.2 单因素重复测量方差分析 . 433

13.4.3 双因素重复测量方差分析 . 437

13.5 Roc 曲线分析 440

13.5.1 诊断试验与Roc 曲线 . 440

13.5.2 Roc 曲线分析步骤与实例 442

13.5.3 Roc 曲线差异比较 445

第14 章 一致性评价检验方法 448

14.1 Kappa 系数 449

14.1.1 Kappa 系数类型 450

14.1.2 简单Kappa 系数 . 451

14.1.3 加权Kappa 系数 . 452

14.1.4 Fleiss′s Kappa 系数 454

14.2 Kendall 协调系数 . 456

14.2.1 概念与适用条件 . 456

14.2.2 实例分析 . 457

14.3 ICC 组内相关系数 . 458

14.3.1 概念与适用条件 . 458

14.3.2 ICC 组内相关系数模型类型 . 459

14.3.3 ICC 组内相关系数实例分析 . 461

14.4 rwg 组内评分者一致性 464

14.4.1 方法概述 . 464

14.4.2 rwg 实例分析 466

14.5 Bland ALtman 图 468

14.5.1 方法概述 . 468

14.5.2 Bland ALtman 图实例分析 469

参考文献 . 472