Directorio de ejemplos seleccionados de análisis estadístico de SPSS
Capítulo 1 Comandos clave de SPSS
1.1 Estructura del programa propio de SPSS (es decir, proceso)
1.2 Línea (comando) del programa de SPSS
1.2.1 Un ejemplo sencillo de programa SPSS
1.2.2 Comandos de operación de SPSS
1.2.3 Codificación de datos SPSS
1.2.4 Otra programación sencilla de SPSS
Ejercicio 1
Capítulo 2 Utilice el método de comando para ingresar datos rápidamente
2.1 Comandos simples de SPSS
2.2 Codificación de los datos en el cuestionario
2.3 Definir los atributos de las variables de SPSS
2.4 Formato fijo de los datos de SPSS
2.5 Formato libre de los datos de SPSS
2.6 Crear comando de SPSS archivos
2.7 Cuatro formatos de archivos de comandos de SPSS
2.8 Realizar análisis estadístico inmediatamente después de la programación
2.9 Llamar archivos de comandos antiguos (Programa) Realizar análisis estadístico
2.10 Editar correctamente el resumen de datos originales de SPSS
2.11 La mejor solución para análisis estadístico
Ejercicio 2
Capítulo 3 Copia de seguridad y agrupación de datos
3.1 Crear nuevas variables
3.1.1 Crear nuevas variables a través del cuadro de diálogo Calcular
3.1.2 Usar el comando COMPUTAR para crear nuevas variables Variables
3.1.3 Funciones matemáticas
3.1.4 Funciones de valores perdidos
3.2 Uso de comandos IF para transformación condicional y verificación lógica
3.2.1 Formato de comando IF
3.2.2 Operadores relacionales en expresiones relacionales
3.2.3 Operadores en expresiones lógicas
3.2.4 Dos tipos de funciones lógicas para valores faltantes
3.2.5 Procesamiento de valores faltantes
3.2.6 El cuadro de diálogo del comando IF
3.3 Reagrupación de datos
p>
3.3.1 Ejemplo de grabación de datos haciendo clic en el cuadro de diálogo
3.3.2 Formato del comando RECODE
3.3.3 Ubicación de RECODE en el archivo de comando
p>
3.4 Contando el número de veces que ocurre la misma situación
3.5 Orden de operación de SPSS
3.6 Uso de operadores
Ejercicio 3
Capítulo 4 Gráficos de SPSS con imágenes y textos
4.1 Requisitos de datos
4.2 Dibujar gráficos de barras
4.3 Dibujar "un gráfico con múltiples variables" en Gráficos Gráfico de barras
4.4 Dibujo adicional de un gráfico de barras multivariable en Gráficos
4.5 Descripción del histograma
4.6 Gráfico circular con imágenes y texto
4.6.1 Método del cuadro de diálogo
4.6.2 Método del comando
Ejercicio 4
Capítulo 5 Conocimientos preliminares del análisis estadístico de SPSS
5.1 Población y muestra
5.2 Parámetros y estadísticas
5.3 Distribución normal
5.4 Aplicación de reglas empíricas
5.5 Prueba de hipótesis de distribución normal
5.5.1 Estadísticas importantes para probar la normalidad
5.5.2 Otros métodos gráficos para probar la normalidad
5.6 Nivel de significancia y valor alfa
Ejercicio 5
Capítulo 6 Clasificación de datos, intercambio de filas y columnas, muestreo y ponderación
6.1 Ventana del editor de datos de SPSS
6.2 Método de entrada de datos para docenas de casos
6,3 cientos
Método de entrada de datos para miles de casos
6.4 Clasificación de casos
6.5 Intercambio de filas y columnas de datos
6.6 Selección limitada de casos para estadísticas locales
6.6.1 Limitar la selección de una determinada subpoblación para estadísticas
6.6.2 Extraer muestras aleatorias para estadísticas
6.6.3 Limitar la selección de los primeros n casos
6.7 Ponderación de casos
6.8 Otros comandos de menú en Datos
Ejercicio 6
Capítulo 7 Usar frecuencias y tablas para describir frecuencias
7.1 Conocimientos preliminares de la aplicación del proceso de Frecuencias
7.2 Elaboración de una tabla de frecuencias de una sola variable
7.3 Elaboración adicional de una tabla de frecuencias de múltiples variables a través del proceso TABLA
7.4 Análisis más profundo
7.5 Programa devuelto por Pegar
Ejercicio 7
Capítulo 8 Técnicas estadísticas de opción múltiple
8.1 Codificación informática de opción múltiple
8.2 La diferencia entre dicotomía y clasificación en múltiples opciones
8.2.1 Clasificación en múltiples opciones
8.2.2 Dicotomía en múltiples opciones
8.3 Datos y procedimientos de opción múltiple
8.4 Tabla de distribución de frecuencias de opción múltiple y análisis
8.5 Tabla de resumen cruzado de opción múltiple y análisis
8.5.1 Método estadístico de tabla resumen cruzada
8.5.2 Tabla resumen cruzada de salida
8.5.3 Análisis de tabla resumen cruzada
Ejercicio 8
Capítulo 9 Uso del proceso de tablas cruzadas para resumen cruzado bivariado
9.1 Método de resumen cruzado bivariado
9.1.1 Método estadístico
9.1.2 Método de análisis
9.2 Las variables ordinal-ordinal (ordinal-ordinal) se miden con el coeficiente Gamma o D
9.3 Variables proporcionales-proporcionales (razón constante-razón constante) se miden con el coeficiente CORR de Pearson
9.4 Las variables de intervalo nominal (clasificación-distancia fija) se miden con coeficientes Eta
9.5 Las variables nominales-ordinales (clasificación-ordenación) se miden con λ coeficiente
9.6 Las variables nominal-nominal (clasificadas-clasificadas) se miden con coeficientes lambda
9.7 Aplicación del cuadro de diálogo Crosstabs
9.8 Resumen de comandos para el Procedimiento CROSSTABS
Ejercicio 9
Capítulo 10 Comparación de dos medias de subpoblaciones
10.1 Describir la diferencia en las medias de subpoblaciones (aplicación del proceso MEANS)
10.1.1 Buscando aspectos relevantes
10.1.2 Datos y procedimientos utilizados para la demostración
10.1.3 La relación entre las puntuaciones del examen de acceso a la universidad y la ocupación del padre
10.1.4. Análisis de puntuaciones de candidatos de diferentes regiones
10.1.5 Uso de cuadros de diálogo para estadísticas
10.1.6 Funciones y uso de comandos y subcomandos en los MEDIOS proceso
10.2 Un ejemplo de T?TEST
10.2.1 Un ejemplo de programa y datos de T?TEST
10.2.2 Un ejemplo de cuadro de diálogo de T?TEST
10.2.3 Prueba de hipótesis de una muestra T?TEST
10.2.4 Análisis de los resultados de una muestra T?TEST
10.3 Aplicación de una muestra independiente T?TEST
10.3.1 Utilice el método de comando para realizar la prueba T de muestra independiente
10.3.2 Utilice el método del cuadro de diálogo para realizar la prueba T de muestra independiente
10.4 Diferencia pareada T?TEST
10.4.1 Usar el cuadro de diálogo para hacer coincidir la diferencia T?TEST
10.4.2 Análisis de resultados de la prueba T de diferencias pareadas
10.4.3 Uso del método de estadística de comando para realizar la prueba T de diferencias pareadas
10.5 Análisis de varianza de un factor
10.5.1 Ubicación en el menú de One?Way ANOVA
10.5.2 Usar el cuadro de diálogo para comparar la diferencia en las puntuaciones promedio de dos grupos
10.5.3 Análisis de resultados de One? Way ANOVA
p>Ejercicio 10
Capítulo 11 Uso de Explore para detectar la normalidad de los datos
11.1 El proceso Explore puede detectar fuentes de errores de datos
11.2 Explorar datos detectados
11.3 Visualización gráfica uno: histograma
11.4 Visualización gráfica dos: diagrama de tallo y hoja
11.5 Diagrama de bloques
11.6 Prueba de hipótesis antes del análisis estadístico
11.7 Forma de transformación de potencia
11.7.1 Transformación de potencia
11.7.2 Prueba de normalidad
11.8 Tres mejores medidas estacionarias de distribución de tendencia central
11.9 Uso del cuadro de diálogo Explorar para la detección de datos
11.10 Programación en la ventana Sintaxis
Ejercicios 11
Capítulo 12 Aplicación del proceso ANOVA
12.1 Aplicación uno del proceso ANOVA: Estadística descriptiva
12.2 Aplicación dos del proceso ANOVA: Análisis de varianza
12.2.1 Supuestos del análisis de varianza
12.2.2 Resultados del análisis de varianza
12.2.3 Prueba de efectos de interacción
12.3 Pruebas principales de efectos
12.4 Comandos y uso del procedimiento ANOVA
12.5 Uso de cuadros de diálogo para realizar análisis ANOVA (varianza multifactorial)
Ejercicio 12
Capítulo 13 Prueba no paramétrica
13.1 Menús y archivos de datos del proceso de prueba no paramétrica
13.2 ¿Chi cuadrado (Chi-cuadrado) de muestra única? prueba
13.3 Prueba binomial (binomial)
13.4 Ejecuta prueba de dosificación
13.5 Prueba de Kolmogorov de muestra única
13.6 Dos -muestra Prueba de Kolmogorov?
13.7 Prueba de Kruskal-Wallis de K muestras independientes
13.8 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon de muestras pareadas
13.9 Prueba de Friedman de K pares de muestras
Ejercicio 13
Capítulo 14 Análisis de correlación
14.1 Análisis de correlación bivariada
14.1.1 Datos
14.1.2 Observando la relación entre la "epidemia de SARS" y la temperatura en Guangdong desde la matriz de correlación
14.1.3 El impacto del método de eliminación de valores faltantes en la matriz de correlación
14.1.4 Cuadro de diálogo de correlación Detalles
14.1.5 Ejecución del comando de proceso de correlación
14.2 Análisis de correlación parcial
14.2.1 El principio de calcular la coeficiente de correlación parcial y el "orden" de la correlación parcial
14.2.2 Cómo identificar correlaciones espurias entre variables
14.2.3 Recuperar correlaciones implícitas
14.2 .4 Realizar análisis de correlación parcial a través del cuadro de diálogo
14.2.5 Instrucciones de aplicación para el cuadro de diálogo principal relacionado parcial
14.2.6 Pegue el comando seleccionado en el cuadro de diálogo en la Sintaxis ventana<
/p>
14.3 Lista de comandos de correlación parcial
Ejercicio 14
Capítulo 15 Aplicaciones médicas del proceso de regresión de Cox
15.1 COXREG con un solo modelo de regresión covariable
15.1.1 Cálculo de la función de supervivencia
15.1.2 Relación entre el tiempo inicial y el tiempo de supervivencia
15.1.3 Función de tasa de riesgo
15.2 Modelo de regresión COXREG multicovariable
15.2.1 Modelo general con múltiples covariables
15.2.2 Modelo de regresión con 3 covariables
15.2.3 Principales parámetros de modelos de covariables múltiples
15.3 Prueba de hipótesis de modelos de regresión
15.4 Selección de covariables predichas
15.4.1 Selección Bases teóricas de las covariables
15.4 .2 Dos métodos de selección de variables comúnmente utilizados
15.5 Ejemplos de selección directa de variables
15.5.1 Procedimiento en el ejemplo y los datos
15.5.2 Resultados de salida
15.5.3 Variables ingresadas a la ecuación en el primer paso
15.5.4 Variables ingresadas a la ecuación en el segundo paso
p>
15.5.5 Examinar el modelo y sus coeficientes de regresión
15.5.6 El modelo después de ingresar la segunda variable en la ecuación
15.5.7 El modelo después de ingresar la segunda variable la ecuación ¿Se pueden eliminar las variables?
15.5.8 Modelo de tasa de riesgo proporcional
15.6 Uso del cuadro de diálogo
15.6.1 Cuadro de diálogo principal de Regresión de Cox
p>
15.6.2 Cuadro de diálogo para definir variables de Estado
15.6.3 Cuadro de diálogo para dibujar
15.7 Comandos y subcomandos del procedimiento COXREG
Ejercicio 15
Capítulo 16 Análisis combinado en investigación de marcas
16.1 Conceptos básicos del análisis combinado
16.2 Uso del diseño ortogonal para crear tarjetas
16.3 Un ejemplo de investigación de compras en boutique
16.4 Método de análisis combinado
16.5 Previsión del mercado y toma de decisiones
16.6 Comandos de análisis combinado
Ejercicio 16
Capítulo 17 Regresión lineal múltiple
17.1 Bondad de ajuste del modelo de regresión lineal múltiple
17.2 Condiciones básicas de Regresión múltiple
17.3 Establecer valores atípicos y puntos de influencia
17.3.1 Observar valores atípicos a partir de residuos estándar
17.3.2 Detectar los cinco valores atípicos más grandes y más pequeños
p >17.4 Cómo tratar datos que no cumplen con los supuestos de regresión
17.5 Método de selección directa de variables
17.6 Método de eliminación posterior de variables
17.7 Método de regresión por pasos
17.8 Detección de puntos de influencia en regresión múltiple
17.9 Diagnóstico lineal multivariado
17.10 Interpretación del modelo de regresión
17.11 En Ejecutar regresión lineal en el cuadro de diálogo
Ejercicio 17
Capítulo 18 Análisis de regresión no lineal
18.1 Estimación de curvas
18.1.1 Menú Curva Ubicación del proceso de estimación
18.1.2 Datos de estimación de curva y su método estadístico
18.1.3 Almacenamiento de variables temporales
18.2 Regresión de palo logístico dicotómico
18.2.1 Utilice el método del cuadro de diálogo para realizar una regresión logística binaria
18.2.2 Utilice el método de comando para realizar una regresión logística binaria
18.2 .3 Salida y análisis de regresión logística binaria
18.2.4 Tres comunes
Método de regresión utilizado
18.3 Análisis de regresión logística múltiple
18.4 Regresión de mínimos cuadrados en dos etapas
18.4.1 Ejemplo de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas
18.4.2 Análisis de resultados
18.5 Aplicación del proceso de regresión no lineal en censos y pronósticos
18.5.1 Resolución a partir del modelo de regresión no lineal Valor inicial
18.5.2 Principales estadísticas del modelo de regresión no lineal
18.5.3 Predicción poblacional
18.6 Análisis de probabilidad unitaria mediante proceso Probit
18.6.1 Análisis de efecto moderado
18.6.2 Comparación de los valores del nivel de predicción entre tres grupos
18.6.3 Comparación de la eficacia del fármaco entre cada grupo
Ejercicio 18
Capítulo 19 Análisis de conglomerados
19.1 Agrupación de segundo orden
19.1.1 Características de la agrupación de segundo orden
19.1.2 Datos de agrupación de segundo orden
19.1.3 Ejemplo de cuadro de diálogo de agrupamiento de segundo orden
19.1.4 Análisis de resultados de agrupamiento de segundo orden
19.1.5 Resumen de agrupamiento de segundo orden
19.2 Agrupación de linaje
19.3 Agrupación de caso Q
19.3.1 Agrupación de resultados del gráfico de carámbanos
19.3.2 Gráfico del método de vinculación promedio
19.3.3 Análisis de miembros del clúster a partir del dendrograma
19.4 Agrupación de la variable R
Ejercicio 19
Capítulo 20 Análisis discriminante
20.1 Estudiar la relación entre fumar y enfermedades cardíacas
20.1.1 Seleccionar casos para análisis
20.1.2 Diferencia de medias entre grupos
20.1.3 Valor lambda de Wilks
20.1.4 Evaluación del coeficiente de correlación
20.1.5 Discriminación Estimación de coeficientes
20.1.6 Interpretación de funciones discriminantes
20.1.7 Reglas de agrupación de Bayes
20.1.8 Cálculo y agrupación de puntuaciones discriminantes
20.1.9 Tabla de resumen de estadísticas después de agrupar casos
20.1 .10 Histograma de puntuaciones discriminantes (comparación de dos versiones)
20.1.11 Cálculo de proporción de agrupaciones incorrectas
20.1.12 Proporción esperada de agrupaciones incorrectas
20.1 .13 Otras estadísticas del análisis discriminante
20.1.14 Función discriminante y variable La relación entre
20.1.15 Coeficiente de la función de agrupación de Fisher
20.2 Método de discriminación por pasos
20.3 Varios otros criterios para seleccionar variables
20.4 Tres grupos de análisis discriminante
20.5 Situación en la que se violan los supuestos
20.6 Uso del cuadro de diálogo de análisis discriminante
20.7 Lista resumida de comandos de análisis discriminante
Ejercicio 20
Capítulo 21 Análisis factorial y análisis de correspondencia
21.1 Datos utilizado para el análisis factorial
21.2 Configuración de diálogo para el análisis factorial Método
21.3 Resultados y análisis de salida
21.3.1 Estadísticas iniciales de factores (*** generalidad)
21.3.2 Extracción de factores
p>21.4 Utilice el método de componentes principales para extraer los primeros tres factores
21.5 Extraiga factores mediante el método de mínimos cuadrados no ponderados
21.6 Extraer los componentes principales
21.7 Comparación antes y después del eje giratorio
21.8 Verificación del efecto del eje giratorio
21.9 Factores
Análisis
21.10 Análisis de correspondencias en investigación social y análisis de mercado
Ejercicio 21
Capítulo 22 Análisis de varianza complejo
22.1 ¿Qué es el análisis complejo? de varianza
22.2 Hipótesis y prueba
22.2.1 Condiciones necesarias para la hipótesis
22.2.2 Prueba de hipótesis
22.3 Hipótesis de factores múltiples prueba de modelo de dos niveles de variables
22.3.1 Prueba de correlación entre múltiples variables dependientes
22.3.2 Hipótesis y prueba de normalidad de la distribución conjunta de variables dependientes
p>
22.3.3 Prueba de homogeneidad de varianzas
22.4 Prueba T2 de Hotelling para factor único con variables dependientes dobles
22.4.1 Prueba T2 de Hotelling para variable dependiente única
22.4.2 Estimación de parámetros
22.5 Prueba de hipótesis de un modelo multinivel (múltiples muestras) donde la variable dependiente es
22.5.1 Datos y procedimientos utilizado para el análisis en esta sección
22.5.2 Realizar estadísticas descriptivas
22.5.3 Realizar análisis de componentes principales o prueba de esfericidad de Bartlett
22.5.4 Diferencia multivariada test
22.5.5 Test de efecto
22.6 Utilizar residuos para probar la validez
22.6.1 Valores observados, valores esperados y sus residuales
22.6.2 Estimación de coeficientes de parámetros
22.6.3 Predicción de la media
22.7 Inspiración final
22.8 Análisis de varianza complejo utilizando el cuadro de diálogo GLM
Ejercicios 22
Capítulo 23 Análisis de varianza de medidas repetidas
23.1 Qué son las medidas repetidas
23.2 Dibujar gráficos y realizar estadísticas descriptivas
23.2 .1 Estadística descriptiva
23.2.2 Descripción gráfica
23.3 Análisis de diferencias de medias
23.3.1 Variables de transformación
23.3 .2 Ilustración de la comparación de diferencias normales ortogonales
23.4 Probar la diferencia de varios efectos
23.4.1 Probar el efecto constante
23.4 .2 Acerca de la tabla de Análisis de varianza
23.4.3 Prueba del efecto del sujeto de prueba
23.4.4 Prueba de significancia de variable dependiente única promedio
23.4.5 Seleccionar resultados multivariados o univariados
23.5 Seleccionar controles polinomiales y otros controles
23.6 Modelo de diseño de dos factores
23.6.1 Prueba del modelo de dos factores
23.6.2 Transformación de variables
23.7 Prueba de hipótesis de efectos
23.8 Efecto de interacción después de agregar un factor entre sujetos
23.8.1 Factores dentro y Modelo entre sujetos
23.8.2 Modelo no saturado con factores entre grupos
23.8.3 Modelo saturado con factores entre grupos
23.9 Con un análisis de covarianza constante de covariables
23.9.1 Preanálisis de covarianza
23.9.2 Análisis de covarianza
23.9.3 Modelo lineal después del análisis de varianza
23.10 Ilustración del análisis de varianza
Ejercicio 23
Apéndice A Referencia Respuestas a los ejercicios
Apéndice B Cómo leer este libro
Referencias