在第十二章中,我们对事件史分析的基本概念和模型作了介绍。 但在事件史分析的实际操作中,研究人员常常发现数据预处理是一项很麻烦 的工作。在应用其他分析方法时,输入的数据资料都往往已经具备相当标准化的 格式,无需再进行处理。与此相比,应用事件史分析的实际数据格式却往往因不 同的调查、不同的专题而有数据格式方面的很大差别

不言而喻,一切统计分析都是以数据为基础的,因此统计软件的数据管理 能力非常重要。SPSS以其豪华的界面为依托,为用户提供的便捷的数据管理功 能,下面我们就来具体看一下

3.1 相关概念. 3 3.1.1 购物篮分析.3 3.1.2 支持度、置信度与关联规则.4 3.1.3 关联规则挖掘.4 3.2 频繁项集的产生. 5 3.2.1 格结构.5 3.2.2 Apriori 性质.6 3.2.2 Apriori 算法.6 3.3 规则的产生. 7 3.3.1 由频繁项集产生关联规则.7 3.3.2 基于置信度的剪枝.8 3.3.2 提高 Apriori 方法的有效性.8 3.4 关联规则挖掘在图情领域中的应用. 10 3.4.1 在信息检索中的应用.10 3.4.2 在图书馆服务中的应用.11 3.4.3 在学科关系中的应用.11 3.5 关联规则挖掘的案例与软件操作. 12 3.5.1 关联规则挖掘（SPSS Modeler） .12 3.5.2 关联规则挖掘（R 语言）.18

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现

描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断 的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的 几个模块则集中在 Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的 四个过程: Frequencies过程的特色是产生频数表; Descriptives过程则进行 一般性的统计描述; Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;

事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤

直线回归分析 Analyze regression\\ Linear 问题:某地一年级12名女大学生的体重(kg)X与肺活量 (L)Y数据如下表 1、肺活量与体重之间是否有直线关系?如果有直线关系试用直线回归方程描述

1. 认识软件 2. 数据录入与定义 编码——录入数据——定义数据 3. 数据整理 变换——排序 4. 其他常用内容 选择统计分析用的记录和变量 数据转置DATA--TRANSPOSE 数据文件拆分与合并DATA--MERGE FILES

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第一章 数据分析概述与软件入门 第二章 数据录入与数据获取 第三章 数据管理 第四章 连续变量的统计描述与参数估计 第五章 分类变量的统计描述与参数