内容简介

本书采用SPSS 18.0中文版，介绍了SPSS在财会类专业中的应用。全书共9个章节，主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述统计、t 检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础统计分析模块以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为了方便教学及读者自学，本书除了提供每个章节的演示案例数据外，还专门为读者录制了各个重要知识点的微课教学视频，因而是一本方便实用的SPSS学习教材。

  除了主要面向财会类专业，本书还可以作为经济、市场营销及其他管理类专业本专科学生的统计分析课程教材，也可以作为财会类从业人员学习SPSS统计分析的参考书。

前言

　　

　　随着会计信息化的发展，对各类财务和会计数据的处理与分析成为财务管理与会计工作的核心内容。但长期以来，人们对财会数据的处理应用大多只停留在数据的常规处理与管理上，例如数据的采集、编码、分类、核验、运算以及数据文件的管理和数据指标的一般性描述，如样本量、最小值、最大值、平均值等，缺少对不同数据指标之间关系的推断统计与分析，因而不能发现财会数据指标之间的差异性和相关性，难以为企业财务决策提供更为科学有效的统计依据。在财会相关软件上，目前也多局限于Excel、Access数据库管理系统、VF(Visual Foxpro)数据库管理系统以及金蝶、用友等专业财务管理软件的应用，而SPSS、Eviews等统计分析软件的应用则非常匮乏。在现代社会，产品开发、市场研究与预测及投资管理等企业决策越来越依赖财务数据的分析，对财会数据的统计分析也越来越得到管理者的重视，这一趋势可以体现在市场研究专员、数据分析师、投资分析师、财务分析师和精算师等数据统计分析人才需求持续旺盛上。因此，财会专业学生及从业人员必须紧跟形势，学习掌握数据统计分析的基本原理和软件操作，提高自身数据统计分析技能，成为不仅会做账和管理数据，还会对数据进行统计分析并作出财务决策的高级财会人才。

　　SPSS(目前称为“PASW”)是目前世界上应用最广泛的统计分析软件，具有功能强大、操作简单、界面友好等特点，普遍应用于经济学、管理学、社会学、心理学和教育学等社会科学领域。但目前财务管理、会计领域的SPSS应用方面的书籍还非常匮乏，这不利于财会专业学生数据统计分析技能的学习和提高。基于此，我们围绕财务管理和会计工作中常见的数据类型和统计分析工作内容，以SPSS 18.0中文版为操作软件，结合具体案例，详细地介绍SPSS各个主要功能模块的统计原理、操作步骤及结果解释。

　　本书主要包括以下几个方面的特点。

1. 贴近实战的数据和案例

　　本书的演示案例都是财务管理、会计工作经常涉及的数据处理与分析问题，案例所用的数据均来自公开资源的财务数据(少数为经济数据)，因而针对性和实践性强。

2. 详细的“原理介绍+步骤演示+结果解释”

　　本书对每一个统计分析方法都先介绍其基本统计原理、公式，然后配以详细的SPSS操作步骤图示，最后对SPSS输出结果进行详细说明和解释，因而操作性和实用性强。

3. 配套的“案例数据+课后习题+视频教学”

　　本书每一章节的案例都有数据供读者自行练习，同时，每一章都有相应的课后习题和答案，此外，我们还在互联网上开设视频教学网址供读者观看学习，因而非常有利于读者的复习和自学。

　　本书编写人员均来自广西大学行健文理学院应用统计领域的一线教师，长期从事财务管理、会计学、市场营销和心理学等专业的SPSS统计分析课程教学工作，由李金德、欧贤才任主编，秦晶、连娟、黄蕙玲任副主编。具体分工如下：连娟负责第1章和第2章的编写；欧贤才负责第3章的编写；秦晶负责第4章和第5章的编写；黄蕙玲负责第6章和第9章的编写；李金德负责第7章和第8章的编写。全书由李金德统稿，并由李金德和欧贤才审校。

　　由于编写人员知识和经验所限，书中难免有错漏之处，恳请读者将发现的问题或有关意见和建议反馈给我们，以便我们进行更正和修订。此外，我们的案例数据以及视频教学下载网址为http://www.tup.com.cn。

 

目录

　　

第1章  SPSS概述 1

1.1  SPSS简介 2

1.2  SPSS的安装与运行 3

1.2.1  SPSS的版本及运行环境 3

1.2.2  SPSS的安装 3

1.2.3  SPSS的运行 3

1.3  SPSS的主要窗口及菜单功能 4

1.3.1  SPSS的主要窗口 4

1.3.2  SPSS的菜单功能 8

1.4  SPSS的系统设置 11

小结 13

思考与练习 14

第2章  数据的建立与管理 15

2.1  数据的建立 16

2.1.1  变量的属性 16

2.1.2  数据的直接录入 21

2.2  数据的打开与保存 27

2.2.1  外部数据的打开 27

2.2.2  SPSS数据的保存 30

2.3  数据的管理 31

2.3.1  数据检验 31

2.3.2  数据的合并 36

2.3.3  数据的排序 41

2.3.4  选择个案 41

2.3.5  计算变量 44

2.3.6  变量值的重新编码 45

小结 49

思考与练习 49

第3章  描述统计 51

3.1  变量类型 52

3.1.1  按数据反映的测量水平划分 52

3.1.2  按数据是否具有连续性划分 53

3.2  统计量 54

3.2.1  集中量数 54

3.2.2  差异量数 55

3.3  数据分布 56

3.3.1  正态分布 56

3.3.2  偏态分布 57

3.4  频率分析的SPSS过程 57

3.4.1  定类和定序变量描述 58

3.4.2  定距和定比变量描述 63

3.5  描述分析的SPSS过程 68

3.5.1  标准分数 68

3.5.2  描述分析的SPSS过程 69

3.6  数据探索的SPSS过程 71

3.7  交叉表分析的SPSS过程 75

小结 79

思考与练习 79

第4章  参数检验 81

4.1  假设检验 82

4.1.1  假设检验概述 82

4.1.2  假设检验的小概率原理 83

4.1.3  假设检验的基本步骤 83

4.2  单样本t检验 84

4.2.1  单样本t检验概述 84

4.2.2  单样本t检验的步骤 84

4.2.3  单样本t检验的SPSS过程 86

4.3  两独立样本t检验 89

4.3.1  两独立样本t检验概述 89

4.3.2  两独立样本t检验的原理和步骤 89

4.3.3  两独立样本t检验的SPSS过程 91

4.4  两配对样本t检验 94

4.4.1  两配对样本t检验的研究目的 94

4.4.2  两配对样本t检验的原理和步骤 95

4.4.3  两配对样本t检验的SPSS过程 96

小结 98

思考与练习 99

第5章  方差分析 101

5.1  单因素方差分析 102

5.1.1  单因素方差分析的基本原理 102

5.1.2  单因素方差分析的基本步骤 104

5.1.3  方差齐性检验 104

5.1.4  多重比较检验 105

5.1.5  单因素方差分析的SPSS过程 106

5.2  多因素方差分析 113

5.2.1  多因素方差分析的基本原理 113

5.2.2  多因素方差分析的基本步骤 114

5.2.3  多因素方差分析的方法及应用概述 115

5.2.4  多因素方差分析的SPSS过程 116

5.3  协方差分析 122

5.3.1  协方差分析的基本原理 122

5.3.2  协方差分析需要满足的假设条件 123

5.3.3  协方差分析的SPSS过程 123

小结 129

思考与练习 129

第6章  非参数检验 131

6.1  非参数检验简介 132

6.1.1  非参数检验和参数检验的异同 132

6.1.2  非参数检验的优缺点 133

6.1.3  非参数检验的SPSS过程 133

6.2  卡方检验 134

6.2.1  卡方检验的一般原理 134

6.2.2  分布拟合检验 134

6.2.3  独立性检验 140

6.3  二项检验 144

6.3.1  二项检验的原理 144

6.3.2  二项检验的SPSS过程 144

6.4  两独立样本非参数检验 146

6.4.1  两独立样本非参数检验的一般原理 146

6.4.2  Mann-Whitney U检验 147

6.5  两相关样本非参数检验 149

6.5.1  两相关样本非参数检验的一般原理 149

6.5.2  符号检验 149

小结 152

思考与练习 152

第7章  相关分析 155

7.1  散点图 156

7.1.1  散点图概述 156

7.1.2  散点图的SPSS过程 157

7.2  简单线性相关 159

7.2.1  Pearson相关系数 160

7.2.2  Spearman等级相关 162

7.2.3  Kendall的tau-b系数 165

7.3  偏相关分析 166

7.3.1  偏相关概述 166

7.3.2  偏相关的SPSS过程 167

小结 169

思考与练习 169

第8章  回归分析 173

8.1  回归方程的构建步骤 174

8.2  一元线性回归方程 175

8.2.1  一元线性回归方程求解 175

8.2.2  一元线性回归方程拟合度检验 176

8.2.3  一元线性回归的SPSS过程 177

8.3  多元线性回归方程 180

8.3.1  多元线性回归方程求解 180

8.3.2  多元线性回归方程拟合度检验 180

8.3.3  多重共线性 182

8.3.4  多元线性回归的SPSS过程 182

小结 189

思考与练习 189

第9章  部分高级分析方法 193

9.1  聚类分析 194

9.1.1  两步聚类 195

9.1.2  K-均值聚类 197

9.1.3  系统聚类 202

9.2  判别分析 207

9.2.1  判别分析概述 207

9.2.2  判别分析的SPSS过程 208

9.3  因子分析 214

9.3.1  因子分析概述 214

9.3.2  因子分析的SPSS过程 216

小结 222

思考与练习 222

参考文献 224

 

　　

　　

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　编  者