内容介绍

“项目1 应用统计与SPSS准备”，引领读者踏入统计分析的世界。读者将学习数据的分类与测量尺度、概率基础等理论知识，掌握SPSS软件的数据获取、清洗与整理等基本操作，为后续分析筑牢根基。

“项目2 描述统计与SPSS制图”，通过对机构数量、指数收益率、涨跌幅等数据进行分析，教会读者运用描述性统计量与各类图形展示数据特征，帮助其在接触数据时快速把握整体情况，发现规律与异常值。

“项目3 统计检验与SPSS实战”，深入探讨参数检验和方差分析。通过对投资交易计划可行性、基金业绩差异、不同行业企业资产负债率等实际案例进行分析，读者将学会运用统计检验方法验证假设、比较差异，为决策提供有力支撑。

“项目4 回归分析与SPSS实战”，包含线性回归和二元Logistic回归，对预测变量间线性关系、分析二分类因变量与自变量关系进行详细讲解与实战指导，对预测建模与变量关系提供方法论支持。

“项目5 聚类分析与SPSS实战”和“项目6因子分析与SPSS实战”，分别介绍数据分类与降维方法。通过对上市公司、个人信用贷款客户数据及地区综合发展情况进行分析，读者将学会发现数据潜在结构，为市场细分、综合评价等工作提供支持。

目录

上篇·列信息

项目1 应用统计与SPSS准备 /1 

教学前哨：导学地图、教学目标 /3 

任务驱动：任务1、任务2 /5 

任务1 应用统计与 SPSS初识 /5 

1.1 理论：数据的分类与测量尺度 /5 

1.2 理论：概率基础 /7 

1.3 理论：SPSS简介与界面初识 /13 

任务2 数据获取与 SPSS预处理 /17 

2.1 理论：常用财经数据的获取 /17 

2.2 实战：数据下载与保存 /18 

2.3 实战：数据清洗与整理 /22 

与时俱进：信息安全有保障，数据使用须合法 /37 

学以致用：客观题测试、综合实训 /38 

项目2 描述统计与SPSS制图 /39 

教学前哨：导学地图、教学目标 /41 

任务驱动：任务1、任务2 /43 

任务1 频数与描述性统计 /43 

1.1 理论：频数分析的目的和基本任务 /43 

1.2 实战：对机构数量进行频数分析 /45 

1.3 理论：基本描述统计量 /49 

1.4 实战：对指数月连续复合收益率作描述统计分析 /51 

任务2 SPSS制图 /53 

2.1 实战：对指数月连续复合收益率作直方图 /53 

2.2 实战：对指数月连续复合收益率作箱型图 /58 

2.3 实战：对上市企业的涨跌幅作条形图 /63 

与时俱进：世界坐标中的中国经济基本面 /67 

学以致用：客观题测试、综合实训 /68 

中篇·析规律 

项目3 统计检验与SPSS实战 /69 

教学前哨：导学地图、教学目标 /71 

任务驱动：任务1、任务2 /73 

任务1 参数检验与 SPSS实战 /73 

1.1 理论：假设检验的基本思想和具体步骤 /73 

1.2 实战：上证50ETF交易计划可行性单样本t检验 /75 

1.3 实战：上证50ETF和沪深300ETF比较配对样本t检验 /80 

1.4 实战：2类基金业绩差异独立样本t检验 /83 

任务2 方差分析与 SPSS实战 /88 

2.1 理论：方差分析的适用情境和相关概念 /88 

2.2 理论：单因素方差分析的基本思想和具体步骤 /89 

2.3 实战：企业资产负债率单因素方差分析 /90 

2.4 理论：多因素方差分析的基本思想和具体步骤 /95 

2.5 实战：企业资产负债率多因素方差分析 /97 

与时俱进：戈塞特与t检验 /100 

学以致用：客观题测试、综合实训 /101 

项目4 回归分析与SPSS实战 /103 

教学前哨：导学地图、教学目标 /105 

任务驱动：任务1、任务2 /107 

任务1 线性回归与 SPSS实战 /107 

1.1 理论：回归分析概述 /107 

1.2 理论：线性回归模型 /110 

1.3 实战：对华发股份月收益率的决定与预测作多元线性回归 /112 

任务2 二元Logistic回归与 SPSS实战 /123 

2.1 理论：二元 Logistic回归模型的适用情境和模型估计 /123 

2.2 实战：对贷款人信用分析与违约概率预测作二元 Logistic回归 /126 

与时俱进：高斯与最小二乘回归 /132 

学以致用：客观题测试、综合实训 /133 

下篇·找原因 

项目5 聚类分析与SPSS实战 /135 

教学前哨：导学地图、教学目标 /137 

任务驱动：任务1、任务2 /139 

任务1 认识聚类分析 /139 

1.1 理论：什么是聚类分析 /139 

1.2 理论：相似性的度量 /139 

1.3 理论：聚类分析的主要方法 /140 

1.4 理论：数据标准化、随机排序与最佳类别数 /141 

任务2 聚类分析与 SPSS实战 /142 

2.1 理论：层次聚类的基本原理与具体步骤 /142 

2.2 实战：对 A 股卫生行业上市公司作层次聚类分析 /144 

2.3 理论：K-均值聚类的基本原理与具体步骤 /147 

2.4 实战：对 A 股卫生行业上市公司作 K-均值聚类分析 /148 

2.5 理论：两步聚类法的基本原理与具体步骤 /151 

2.6 实战：对个人信用贷款客户数据作两步聚类分析 /152 

与时俱进：中国经济区划的演变 /157 

学以致用：客观题测试、综合实训 /158 

项目6 因子分析与SPSS实战 /159 

教学前哨：导学地图、教学目标 /161 

任务驱动：任务1、任务2 /163 

任务1 因子分析理论知识 /163 

1.1 理论：因子分析的相关概念 /163 

1.2 理论：因子分析的类型与比较 /164 

任务2 因子分析 SPSS实战 /167 

2.1 理论：因子分析的基本步骤 /167 

2.2 实战：对全国各地区的综合发展情况作因子分析 /170 

与时俱进：因子分析的发展及蕴含的中国古代哲学思想 /177 

学以致用：客观题测试、综合实训 /178