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2.1 定義變量
2.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和查看
2.3 數(shù)據(jù)的編輯和輸出
3.1 數(shù)據(jù)排序
3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置
3.3 數(shù)據(jù)文件的合并
3.4 數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)重組
3.5 分類匯總
3.6 文件拆分
3.7 選擇個(gè)案
3.8 個(gè)案加權(quán)
3.9 計(jì)算新變量
3.10 對(duì)個(gè)案內(nèi)值的計(jì)數(shù)
3.11 變量的重新編碼
3.12 個(gè)案等級(jí)排序
4.1 頻數(shù)分析
4.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.3 探索性分析
4.4 聯(lián)列表分析
5.1 平均值檢驗(yàn)
5.2 單樣本的t檢驗(yàn)
5.3 兩獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)
5.4 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)
6.1卡方檢驗(yàn)
6.2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)
6.3 游程檢驗(yàn)
6.4 單樣本k-s檢驗(yàn)
6.5 兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
6.6 多獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
6.7 兩配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
6.8 多配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
7.2 單因素方差分析
7.3 多因素方差分析
7.4 協(xié)方差分析
7.5 多元方差分析
7.6 重復(fù)測(cè)量方差分析
8.2 兩變量相關(guān)分析
8.3 偏相關(guān)分析
8.4 距離分析
9.1 線性回歸
9.2 曲線估計(jì)
9.3 非線性回歸
9.4 二logistic回歸
9.5 多元logistic回歸
9.6 有序回歸
9.7 概率單位回歸
9.8加權(quán)回歸
10.1 快速聚類
10.2 系統(tǒng)聚類
10.3 兩步聚類
11.2 一般判別分析
11.3 逐步判別分析
12.2 因子分析
13.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析
13.3 多元對(duì)應(yīng)分析
14.1 信度分析
14.2 多維尺度分析
15.2 壽命表分析
15.3 kaplan-meier
15.4 cox回歸模型
16.1 時(shí)間序列預(yù)處理
16.2 序列圖
16.3 周期性分解
16.4 譜分析
16.5 自相關(guān)
16.6-7創(chuàng)建時(shí)間序列模型和應(yīng)用時(shí)間序列模型
16.8 交叉相關(guān)性
17.1 圖形構(gòu)建器
17.2 條形圖
17.3 折線圖
17.4 面積圖
17.5 餅圖
17.6 高低圖
17.7 箱圖
17.8 誤差條形圖
17.9 人口金字塔
17.10 散點(diǎn)圖
17.11直方圖
17.12 P-P_Q-Q圖
17.13 比較子組圖
17.14 回歸變量圖
18.1 SPSS在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益中的應(yīng)用
19.1 SPSS在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的應(yīng)用
高中名師課程-從基礎(chǔ)到提高
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