本书《SPSS 11.0统计分析教程》的**篇,由4部分15章及1个附录组成。主要内容包括:一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析、非线性回归及其他回归过程、对数线性模型、聚类分析与判别分析、因子分析与对应分析、信度分析与多维尺度分析、生存分析、缺失值分析等。本书作者从统计专业用户的角度出发,结合自身多年SPSS使用经验,在以风趣、明快的笔触介绍软件操作的同时,注意将相应的统计学知识融入其中。书中既有深入浅出的软件功能介绍,又有针对实际问题的解决办法,更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。

**部分 一般线性与汇合线性模型
第1章 征服一般线性模型——General Linear Model菜单详解(上)
第2章 征服一般线性模型——General Linear Model菜单详解(下)
第3章 混合线性模型入门--Mixed Model菜单详解
第二部分 回归分析
第4章 多元线性回归与曲线拟合——Regression菜单详解(上)
第5章 分类资料的回归分析——Regression菜单详解(中)
第6章 非线性回归及其他回归过程——Regression菜单详解(下)
第三部分 多元统计分析方法
第7章 对数线性模型——Loglinear菜单详解
第8章 聚类分析与判别分析——Classify菜单详解
第9章 因子分析与对应分析——Data Reduction菜单详解
第10章 信度分析与多维尺度分析——Scale菜单详解
第11章 结合分析
第四部分 其他**统计分析方法
第12章 岁月如歌
第13章 生存分析——Survival菜单详解
第14章 缺失值分析——Missing Value Analysis过程详解
第15章 其他统计分析功能——不得不说的故事
附录

本书分为基础篇和**篇两册,共31章,内容以SPSS 11为准,包括了全部10个模块的所有主要功能。在写法上充分注意了通俗易懂:基础篇涵盖了常用的统计分析方法,入门部分强调文字轻松愉快,同时体现出SPSS操作上*具特色的功能和操作技巧。其中第1章专为初学者而准备,如果希望快速入门,读者可以在学习完第1章后直接跳到基础统计部分继续学习;基础统计部分充分考虑到了非统计专业人员的特点,将统计理论融入软件介绍之中,力求深入浅出;**篇中的统计模块介绍则以统计学理论为准绳,立足于应用实便将统计方法、界面操作与结果解释结合讲述,使读者学后能真正掌握相应方法,而不是只明白了对话框的中文含义。