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

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

一、统计学是什么? 1.如果您不能量化某些事情,那么您就不能理解他它,如果您不能理解它,那么您就不能控制它,如果您不能控制它,那么您就不能改进它。 2.统计学是收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。 3.SPSS是统计分析工具软件,它帮助您完成手工难以完成或无法完成的数据处理工作。 4.数据无处不在 5.数据包含的信息很多,但是数据中的信息往往是分散的,但个数据很难直接被应用起来 6.统计学就是把数据转化为信息的科学

第一章 统计分析软件 SPSS 和 R 概述.（3） 第二章 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验.（11） 2.1 实验一 多因素方差分析.（11） 2.2 实验二 协方差分析.（20） 第三章 聚类分析.（26） 3.1 实验一 系统聚类分析.（26） 3.2 实验二 K-均值型聚类法.（31） 第四章 判别分析.（35） 4.1 实验一、实验二 费歇判别法和贝叶斯判别法.（35） 4.3 实验三 逐步判别法.（42） 第五章 主成分分析.（50） 第六章 因子分析.（54） 第七章 对应分析.（60） 第八章 典型相关分析.（68） 第九章 简介定性资料的统计分析.（71） 参考文献 .（76）

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

第一节 方差分析 一、方差分析的基本原理 二、单向分组资料的方差分析 三、两向分组资料的方差分析 第二节 单因素试验结果的统计分析 一、对比和间比试验的统计分析 二、随机区组试验的统计分析 第三节 多因素试验结果的统计分析 第四节 相关与回归分析 一、回归和相关的概念 二、直线回归方程 三、直线回归的假设测验和区间估计 四、直线相关

课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计推断的原理 和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因素 试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称“试 验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等

课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计推断的原理 和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因素 试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称: “试验统计方法”、“试验与统计”、“生物统计”等