数据分析的核心方法是统计。统计实践的有效工具是SPSS。快速掌握SPSS的正确途径是选择一本从SPSS数据分析“零起点”到“大玩家”的好书。它使读者不再感到数据分析高不可攀、实践过程无章可循、统计理论晦涩难懂、结果解读似是而非，而是让读者成为对SPSS应用高屋建瓴、对方法运用游刃有余、对软件操作融会贯通、对结果解读豁然开朗的数据分析高手。《基于SPSS的数据分析(第4版)/统计数据分析与应用丛书》一直不懈地坚持着这个目标并努力成为先行者。
正如英国著名作家赫伯特·乔治·韦尔斯所预言的，“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力！”这个时代已经到来，请从该书开始，勇敢迈出数据分析实践的第一步！

薛薇，博士，中国人民大学应用统计研究中心专职研究员，中国人民大学统计学院副教授。主要开设课程：机器学习，计量经济学，统计软件，统计学。研究方向：机器学习与深度学习算法研究。基于顾客消费行为大数据的客户终身价值统计建模，以及营销与品牌大数据的机器学习算法应用。

第1章 SPSS统计分析软件概述
1.1 SPSS使用基础
1.2 SPSS的基本运行方式
1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤
第2章 SPSS数据文件的建立和管理
2.1 SPSS数据文件
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
2.3 SPSS数据的录入与编辑
2.4 SPSS数据的保存
2.5 读取其他格式的数据文件
2.6 SPSS数据文件合并
第3章 SPSS数据的预处理
3.1 数据的排序
3.2 查找重复个案
3.3 变量计算
3.4 数据选取
3.5 计数
3.6 分类汇总
3.7 数据分组
3.8 数据预处理的其他功能
第4章 SPSS基本统计分析
4.1 频数分析
4.2 计算基本描述统计量
4.3 交叉分组下的频数分析
4.4 多选项分析
4.5 比率分析
第5章 SPSS的参数检验
5.1 参数检验概述
5.2 单样本t检验
5.3 两独立样本t检验
5.4 两配对样本t检验
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 单因素方差分析
6.3 多因素方差分析
6.4 协方差分析
第7章 SPSS的非参数检验
7.1 单样本的非参数检验
7.2 两独立样本的非参数检验
7.3 多独立样本的非参数检验
7.4 两配对样本的非参数检验
7.5 多配对样本的非参数检验
第8章 SPSS的相关分析
8.1 相关分析
8.2 绘制散点图
8.3 计算相关系数
8.4 偏相关分析
第9章 SPSS的线性回归分析
9.1 回归分析概述
9.2 线性回归分析和线性回归模型
9.3 回归方程的统计检验
9.4 多元回归分析中的其他问题
9.5 线性回归分析的基本操作
9.6 线性回归分析的应用举例
9.7 曲线估计
第10章 SPSS的Logistic回归分析
10.1 Logistic回归分析概述
10.2 二项Logistic回归分析
10.3 二项Logistic回归分析的应用
10.4 多项Logistic回归分析
10.5 多项有序回归分析
第11章 SPSS的聚类分析
11.1 聚类分析的一般问题
11.2 层次聚类
11.3 K-Means聚类
第12章 SPSS的因子分析
12.1 因子分析概述
12.2 因子分析的基本内容
12.3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS的判别分析
13.1 判别分析概述
13.2 距离判别法
13.3 Fisher判别法
13.4 贝叶斯判别法
13.5 判别分析的应用