具体描述
内容简介
《SPSS数据统计与分析》结合具体案例介绍了SPSS的重点功能和常用功能。《SPSS数据统计与分析》主要包括4个方面的内容：SPSS基础，包括软件基本情况、基本操作、数据文件的使用和预处理等；SPSS基本统计，包括描述性统计、均值比较、方差分析、回归分析等；SPSS高级统计，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等；案例部分，通过案例介绍SPSS在不同领域的综合应用，而且涉及数据搜集和调查方法、数据分析报告的撰写方法和技巧等内容。《SPSS数据统计与分析》层次分明，理论与实践相结合，适合作为相关专业的教材使用。
目录
基础知识篇
第1章 spss与数据分析概述
1.1 spss软件版本、安装与启动
1.2 spss的工作界面、主要菜单与功能
1.3 spss数据统计与分析的墓本步骤和基本操作
第2章 spss数据预处理
2.1 spss数据的创建
2.2 spss数据的编辑
基本统计篇
第3章 数据描述性分析
3.1 频数分析过程
3.2 描述分析过程
3.3 求分组平均数
3.4 交叉分组描述过程
3.5 基础统计图分析图的制作
第4章 均值的比较与检验
4.1 单样本的t检验
4.2 独立样本的t检验
4.3 配对样本的t检验
第5章 方差分析
5.1 单因素方差分析
5.2 多因素方差分析
5.3 协方差分析
5.4 多元方差分析
第6章 相关与回归分析
6.1 相关分析及其显著性检验
6.2 一元线性回归分析
6.3 多元线性回归分析
第7章 非参数检验
7.1 卡方检验
7.2 单样本k-s检验
7.3 两独立样本和配对样本的非参数检验
7.4 多个独立样本和配对样本的非参数检验
高级统计篇
第8章 因子分析
8.1 概述
8.2 例题：主成分分析
8.3 例题：因子分析
第9章 聚类分析
9.1 概述
9.2 例题：层次聚类分析
9.3 例题：快速聚类分析
第10章 判别分析
10.1 概述
10.2 例题
第11章 时间序列分析
11.1 概述
11.2 建立时间序列趋势模型
11.3 时间序列的季节变动分析
11.4 指数平滑法
11.5 arima模型
综合应用篇
第12章 教育管理中的统计与分析实例
12.1 案例背景
12.2 数据的搜集与清理
12.3 数据的预处理
12.4 学习成绩的描述性分析
12.5 影响学习成绩的因素探讨
12.6 数据分析报告的撰写与演示
第13章 电子商务管理中的统计与分析实例
13.1 案例背景
13.2 数据的搜集与预处理
13.3 客户分析
13.4 销售数据分析
13.5 数据分析报告的撰写与演示
参考文献
前言/序言
《现代计量经济学导论：理论、方法与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一套系统、严谨且富有洞察力的现代计量经济学知识体系。不同于许多仅仅停留在理论推导或软件操作层面的教材，本书将理论精髓、实证方法与前沿应用融会贯通，力求帮助读者掌握运用严谨的统计学工具分析经济现象、解答现实问题的能力。本书的写作风格注重逻辑清晰、循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂模型和前沿研究领域，旨在培养读者独立思考和批判性分析的能力，而非简单地灌输结论。 核心内容与结构： 本书共分为四个主要部分，共计十五章，层层递进，构建起完整的计量经济学知识框架： 第一部分：计量经济学基础（共三章） 第一章：计量经济学导论与研究方法 本章首先界定计量经济学的概念、研究对象及其在经济学研究中的独特地位。我们将探讨计量经济学与其他经济学分支（如微观经济学、宏观经济学、统计学）的联系与区别，强调其作为连接经济理论与现实数据的桥梁作用。 接着，我们将详细阐述计量经济学研究的一般步骤，包括：提出经济问题、建立理论模型、选择和收集数据、建立计量模型、估计模型参数、检验模型假设、解释结果并得出结论。这一过程将以清晰的逻辑链条展现，帮助读者理解研究的系统性。 此外，本章还将介绍计量经济学研究中常用的数据类型，如横截面数据、时间序列数据、面板数据和汇总数据，并讨论它们各自的特点、优缺点以及在不同分析场景下的适用性。 最后，我们将简要介绍计量经济学研究的道德规范与潜在的挑战，为读者树立严谨的研究态度。 第二章：简单线性回归模型（一元线性回归） 本章是计量经济学的基础，我们将深入解析一元线性回归模型。从模型的基本形式 $Y = eta_0 + eta_1X + u$ 出发，详细解释每个变量的含义：被解释变量（Y）、解释变量（X）、截距项（$eta_0$）、斜率系数（$eta_1$）和随机扰动项（u）。 我们将重点介绍普通最小二乘法（OLS）的原理，包括其核心思想——最小化残差平方和。通过推导，读者将理解OLS估计量是如何得出的，并了解其在满足一定假设下的优良统计性质（无偏性、一致性）。 本书将花费大量篇幅讲解OLS估计的假设条件，即高斯-马尔可夫假设（Gauss-Markov Assumptions）。我们将逐一列举这些假设，并深入分析违反这些假设可能带来的后果，例如：模型设定误差、变量遗漏、多重共线性、异方差性和自相关性。理解这些假设是后续进行模型诊断和选择恰当估计方法的基础。 此外，本章还将介绍如何评估一元线性回归模型的拟合优度，包括决定系数（R-squared）的含义和解释，以及估计模型参数的显著性检验（t检验）。 第三章：多元线性回归模型（多元回归） 在掌握了一元线性回归的基础上，本章将模型推广到包含多个解释变量的多元线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1X_1 + eta_2X_2 + ... + eta_kX_k + u$。我们将解释多元回归模型中斜率系数的经济学含义，即在控制其他变量不变的情况下，某个解释变量变化一个单位对被解释变量的影响。 多元回归模型同样采用OLS进行参数估计，本章将介绍OLS在多元模型下的推导和性质。读者将理解，只要满足高斯-马尔可夫假设，OLS估计量仍然具有一定的优良性质。 本章重点讨论在多元回归中可能出现的问题，特别是 多重共线性。我们将解释多重共线性是如何发生的，它对OLS估计量的影响（标准误增大，估计不稳定），以及如何通过一些迹象（如高R-squared但低t统计量、变量系数符号或大小不合理）来诊断多重共线性。并介绍一些缓解多重共线性的方法（如增加样本量、剔除高度相关的变量、采用岭回归等，尽管后者将作为进阶内容稍后提及）。 此外，我们还将介绍如何进行多元回归模型的显著性检验，包括F检验，用于检验所有解释变量的系数是否同时显著不为零。 第二部分：计量模型的进阶与诊断（共四章） 第四章：模型设定与变量选择 本章关注模型设定的重要性，即正确选择解释变量、确定变量的形式以及处理变量之间的关系。我们将探讨线性模型的局限性，并介绍如何通过非线性变换（如对数变换、平方项、交互项）来捕捉变量之间的非线性关系。 重点讲解 虚变量（Dummy Variables） 的使用，包括如何用虚变量表示定性信息（如性别、地区、政策实施），如何处理具有多个类别的定性变量（如引入多个虚变量），以及如何使用虚变量进行结构性突变检验和交互效应分析。 本章还将深入探讨 交互项（Interaction Terms） 的建模，解释交互项如何捕捉两个解释变量之间的联合效应，并提供模型设定中判断是否需要引入交互项的指导。 最后，我们将讨论模型选择的标准，如信息准则（AIC, BIC）和调整的R-squared，以及常用的逐步回归、向前选择、向后剔除等变量选择方法，同时警示其潜在的弊端。 第五章：异方差性及其处理 异方差性（Heteroskedasticity）是计量模型中一个普遍存在的问题，它违反了高斯-马尔可夫假设中的方差同质性。本章将详细解释异方差性的概念，以及其发生的原因，例如：不同个体或部门的规模差异、观测误差随时间变化等。 我们将重点介绍诊断异方差性的方法，包括图示法（残差图）和统计检验方法（如White检验、Breusch-Pagan检验）。 异方差性会导致OLS估计量的方差估计不一致，从而影响统计推断的有效性。本章将介绍处理异方差性的方法，包括：加权最小二乘法（WLS） 的原理和应用，以及异方差稳健标准误（Robust Standard Errors） 的计算和解释。我们将重点比较这些方法的优劣和适用场景。 第六章：自相关性及其处理 自相关性（Autocorrelation）是时间序列数据中常见的现象，即同一个变量在不同时间点的观测值之间存在相关性。本章将解释自相关性的概念、类型（正自相关、负自相关、高阶自相关），以及其发生的原因（如滞后效应、变量遗漏）。 我们将详细讲解如何诊断自相关性，主要介绍 Durbin-Watson检验（DW检验） 的原理和局限性，以及更一般的 Breusch-Godfrey检验。 自相关性同样会导致OLS估计量的方差估计不一致，影响统计推断。本章将介绍处理自相关性的方法，包括：广义差分法（Generalized Differencing）（例如Cochrane-Orcutt方法、Prais-Winsten方法）的原理和应用，以及自相关稳健标准误（HAC Standard Errors，Newey-West标准误） 的计算和解释。 第七章：内生性问题及其解决 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最棘手的问题之一，它意味着解释变量与随机扰动项之间存在相关性，导致OLS估计量产生偏误和不一致。本章将深入剖析内生性的几种主要来源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）（已在一元和多元回归中初步提及）、测量误差偏误（Measurement Error Bias）、联立方程偏误（Simultaneity Bias） 和 内生性工具变量（Instrumental Variables）。 我们将详细介绍处理内生性问题的核心方法：工具变量法（Instrumental Variables, IV）。详细讲解工具变量的两个核心条件：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。 本章将介绍两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS） 的具体操作步骤和原理，并解释2SLS估计量的性质。 此外，我们还将介绍 间接最小二乘法（Indirect Least Squares, ILS） 和 三阶段最小二乘法（Three-Stage Least Squares, 3SLS）（作为理论性的介绍），以及如何检验工具变量的有效性，例如弱工具变量检验。 第三部分：特定计量模型与分析（共四章） 第八章：时间序列分析基础 本章开启时间序列分析的学习，重点关注具有时间顺序的数据。我们将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicality），以及平稳性（Stationarity）的概念及其重要性。 我们将介绍几种经典的线性时间序列模型：自回归模型（Autoregressive Models, AR）、移动平均模型（Moving Average Models, MA） 和 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Models, ARMA）。详细讲解模型的结构、参数的含义以及模型的识别。 本章还将介绍 单位根检验（Unit Root Tests）（如ADF检验、PP检验）用于检验序列的平稳性，以及协整（Cointegration） 的概念，解释协整是如何克服非平稳序列分析中的问题的，并介绍检验协整的方法（如Engle-Granger检验、Johansen检验）。 第九章：向量自回归（VAR）模型与协整模型 在ARIMA模型的基础上，本章将引入更复杂的向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态相互关系。我们将解释VAR模型的结构，以及如何选择模型的滞后阶数。 VAR模型在宏观经济分析中应用广泛，本章将介绍如何利用VAR模型进行脉冲响应分析（Impulse Response Analysis），即分析一个变量的冲击如何传导到其他变量；以及方差分解（Variance Decomposition），用于衡量各个变量对模型预测误差方差的贡献度。 本章还将深化对协整模型的讨论，特别是 向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）。我们将解释VECM如何结合VAR模型和协整关系，用于描述变量在长期均衡关系下的短期调整过程。 第十章：面板数据模型 面板数据（Panel Data）结合了横截面和时间序列的特点，提供了更丰富的信息。本章将详细介绍面板数据的结构，以及其相比于纯粹的横截面或时间序列数据的优势（如控制个体效应、提高估计效率）。 我们将重点讲解两种主要的面板数据模型：固定效应模型（Fixed Effects Model, FE） 和 随机效应模型（Random Effects Model, RE）。详细阐述两种模型的假设、估计方法（如Within Estimator, Between Estimator, GMM）以及如何进行模型选择（如Hausman检验）。 本章还将介绍面板数据分析中的其他问题，例如：面板数据中的异方差性和自相关性，以及相应的处理方法。 第十一章：离散选择模型（Binary Choice Models） 当被解释变量是定性变量时，传统的线性回归模型不再适用。本章将专注于处理定性被解释变量的模型，特别是 二元选择模型（Binary Choice Models），如因变量只有两个取值的情况（例如：是否购买某种产品、是否获得贷款）。 我们将详细介绍 Logit模型 和 Probit模型 的原理、假设以及参数的解释。与线性回归不同，Logit和Probit模型的参数本身并不直接代表边际效应，因此本章将重点讲解如何计算和解释边际效应（Marginal Effects），以及如何进行模型拟合优度的检验（如Pseudo R-squared）。 本章还将简要介绍多项Logit模型（Multinomial Logit）和序数Logit模型（Ordered Logit）作为进一步的拓展。 第四部分：前沿主题与实证应用（共四章） 第十二章：事件研究法与政策评估 事件研究法（Event Study）是一种广泛应用于评估特定事件（如政策出台、公司公告、技术革新）对某个变量影响的实证方法。本章将详细介绍事件研究法的基本框架，包括：定义事件窗口、估计基准模型、计算异常收益（或效应）以及统计检验。 本章将重点介绍 双重差分法（Difference-in-Differences, DID），这是一种常用的政策评估方法，用于估计一项政策或干预措施对特定群体的影响。我们将详细阐述DID方法的逻辑、假设条件（平行趋势假设），以及如何构建DID模型进行估计。 此外，本章还将介绍其他政策评估方法，如 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD） 的基本思想和适用场景。 第十三章：模型诊断与稳健性检验 本章将系统性地回顾并深化模型诊断的重要性。在完成模型估计后，详细检验模型的各项假设是否得到满足，以及模型结果的稳健性。 我们将重温并汇总各种模型诊断的工具和方法，包括：残差分析（检验正态性、同方差性、无自相关性）、Cook距离和杠杆值（识别离群点和强影响点）、方差膨胀因子（VIF，诊断多重共线性）、DW统计量、BG统计量（诊断自相关性）、White检验、BP检验（诊断异方差性）等。 稳健性检验（Robustness Checks） 是确保研究结论可靠性的关键步骤。本章将介绍如何通过改变模型设定、剔除极端观测值、使用不同的估计方法或样本来检验研究结果的稳健性。 第十四章：结构性模型与一般均衡分析简介 本章将介绍计量经济学中更为宏观和结构性的分析方法，虽然不对其进行深入的数学推导，但旨在为读者勾勒出这些方法的轮廓和应用场景。 我们将初步介绍 联立方程模型（Simultaneous Equation Models） 的思想，以及其与单方程模型的区别。简要介绍结构性方程的识别问题（Identification Problem）和估计方法（如ILs, 2SLS, 3SLS）。 此外，还将简要介绍 动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE） 的基本概念，以及其在宏观经济政策分析中的作用，使其成为连接微观基础与宏观现象的桥梁。 第十五章：前沿计量方法与研究方向展望 本章旨在为读者打开视野，介绍一些当前计量经济学研究的前沿领域和新兴方法。 我们将简要介绍 机器学习在计量经济学中的应用，例如：用于变量选择、预测、处理高维数据和非线性关系的模型（如Lasso, Ridge, 随机森林等），以及它们在经济学研究中的潜力。 本章还将介绍 因果推断（Causal Inference） 的方法和重要性，包括对准实验（Quasi-experiments）、匹配方法（Matching Methods）以及反事实分析（Counterfactual Analysis）的介绍。 最后，本章将对计量经济学未来可能的发展方向进行展望，鼓励读者持续学习和探索。 本书特点： 理论与实践并重： 每一章的理论讲解都伴随着清晰的数学推导，同时结合实际经济学案例，展示模型如何在现实世界中应用，以及如何解释研究结果。 注重逻辑与深度： 知识点之间环环相扣，从基础到进阶，层层深入，帮助读者建立完整的知识体系，而非碎片化学习。 强调批判性思维： 鼓励读者理解模型假设的局限性，并学会诊断和处理模型可能出现的问题，培养独立分析和解决问题的能力。 覆盖广泛： 涵盖了计量经济学最核心和最常用的模型与方法，包括线性回归、时间序列、面板数据、离散选择模型以及政策评估方法。 面向未来： 介绍了一些前沿的研究方法和方向，为读者未来的深入学习和研究打下基础。 本书适合作为高等院校经济学、金融学、统计学、管理学等相关专业本科生、硕士生和博士生的教材或参考书，也适用于从事相关领域研究和实务的专业人士，希望通过严谨的定量分析解决实际经济问题。通过学习本书，读者将能够独立完成经济问题的实证研究，并对研究结果进行客观、审慎的解读。
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