复习提纲
1、第一章统计学和SPSS统计分析软件简介
（1）统计分析的基本概念
●统计分析的基本概念和有关术语
●统计数据的分类及各类型特点
●统计分析的步骤
●抽样方法的分类，及其各分类所包含的具体方法、特点和适用条件
题型：选择填空判断，问答题
2、第二章数据文件的建立和管理
（1）掌握SPSS数据集的数据结构的建立和编辑；
●数据的存储格式
●SPSS的数据存储形式和数据结构
●SPSS包含哪些类型数据，各有什么特点，变量名命名规则
（2）掌握SPSS软件读入和存储电子表格、数据库、文本文件等各类格式的数据文件方法；
●SPSS可以读取哪些格式的文件
●SPSS可以保存哪些格式的文件
（3）学习合并两个数据文件的方法；
●数据合并分类，及其各类数据合并方法的用途和使用前提要求
（4）学习查找重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取
●重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的用途和使用
前提要求
题型：选择填空判断
3、第三章基本统计分析
（1）描述性统计和推断性统计的相关基本概念（ppt中章节的所有内容）
●统计学的分类，及其各类的概念和特点（中心趋势描述、离散趋势描述、分布
的形状）
●统计量的概念和分类，及其各类统计量的名称，特点和用途
（2）对数据进行描述的图形化方法
●统计图表分几类，各有什么用途
（3）数据计数
●目的和思路
（4）分类汇总
●目的和思路
（5）频率分析
●目的和思路
（6）交叉分组下的频度分析
●目的和思路
（7）分析和解释
●目的和思路
（8）多选项分析
●目的和思路
（9）比率分析
●目的和思路
题型：选择填空判断
4、第四章参数检验
（1）推断统计的概念及方法
（2）假设检验概述（原因，原理，方法，思想，步骤）
（3）单样本t检验的目的，方法，使用条件，原假设，步骤
（4）两独立样本t检验
●什么是两独立样本，有什么要求
●两独立样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤和检验结果
解释
●对两独立样本t检验结果的解释
（5）两配对样本t检验
●什么是两配对样本，有什么要求
●两配对样本t检验的目的，方法（手段），使用条件，原假设，步骤
●对两独立样本t检验结果的解释
（6）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
题型：选择填空判断问答题
5、第五章方差分析
（1）方差分析概述
●t检验与方差分析的区别
●方差分析的思想，相关术语（涉及的变量及其特点,g各变量间的关系），用途，
适用条件，分类
（2）单因素方差分析
●单因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造，
检验步骤和结果解释
（3）多因素方差分析
●多因素方差分析与单因素方差分析的区别
●多因素方差分析的用途，适用条件，基本思路，原假设，检验统计量的构造，
检验步骤和结果解释
（4）协方差分析
●什么是协方差分析，何时使用，基本思路，原假设
（5）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
题型：选择填空判断问答题
6、第六章非参数检验
（1）非参数检验简介
●非参数检验的用途和内容，非参数检验与参数检验的区别
●非参数检验方法的优点，非参数检验的应用范围
（2）单样本非参数检验方法
●单样本非参数检验方法包含几种方法
●卡方检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释
●二项（分布）检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释
●Kolmogorov-Smirnov检验的用途（可检验那些理论分布），适用条件，基本思想，
原假设，结果解释
●游程的计算，游程检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，结果解释（3）两独立样本非参数检验方法
●独立样本非参数检验的用途
●曼-惠特尼（Mann-Whitney U）检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结
果解释
●Kolmogorov-Smimov检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
●Wald-Wolfowitz游程检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
●极端反应检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
（4）两配对样本非参数检验方法
●配对样本非参数检验的用途
●McNemar检验的用途，适用条件，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
●符号检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释，存在的不足
●Wilcoxon符号秩检验的用途，基本思想，原假设，检验步骤，结果解释
●符号检验与Wilcoxon符号秩检验的联系与区别
（5）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
题型：选择填空判断问答题
7、第七章相关分析
（1）相关分析的基本概念
●客观事物之间关系的分类
●什么是相关分析
●相关关系的分类
●相关分析的作用
（2）各种散点图
●散点图的用途及绘制原理
●散点图的类别
（3）相关系数
●相关系数的用途，计算步骤，常用的线性相关系数有哪些
●Pearson相关系数的适用条件，特点和结果解读，Pearson相关系数检验的原假
设
●Spearman等级相关系数的适用条件，特点和结果解读，Spearman相关系数检
验的原假设
●Kendall tau系数的适用条件，特点和结果解读，Kendall tau相关系数检验的原假
设
●什么是偏相关分析，为什么需要偏相关分析
（4）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
题型：选择填空判断
8、第八章回归分析
（1）回归分析的基本概念
●什么是回归分析，回归分析的分类有哪些，获得回归线的常用方法有哪些，回
归分析的步骤有哪几步
●回归分析与相关分析的关系是什么
（2）线性回归分析
●什么是线性回归，线性回归的分类，何时进行线性回归分析
●什么是一元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义
●什么是多元线性回归，其模型如何表示，包含哪些变量，各变量有何意义
●采用什么方法确定回归方程的参数，其原理是什么
（3）线性回归分析结果的检验
●对线性回归分析结果的测度指标包含哪些
●拟合优度检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性）
●回归方程的显著性检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性），
回归方程的显著性检验与拟合优度检验的关系
●回归系数的显著性检验的用途，原理和结果解读（包含一元线性和多元线性），
回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验的关系
●残差是什么，如何定义（含公式）
●残差分析的用途，其主要任务包含哪些
●如何实现对残差均值为零的分析，如何解读
●什么是残差独立性，如何实现对残差的独立性分析，如何解读
●什么是异方差，如何实现对异方差的分析，如何解读
●什么是异常值，如何实现对样本异常值的探测，如何解读
（4）线性回归分析的使用情境（适用于那些例子）
题型：选择填空判断问答题
9、第九章主成分分析
（1）主成分分析的目的和功能
●主成分分析的目的
●主成分分析的主要功能
●主成分分析的步骤
●主成分分析结果的解读（共同度，方差贡献率）
（2）主成分分析的应用条件
●主成分分析的适用条件是什么
●那些统计量可用于检验主成分分析的适用情况
●如何选择相关系数举证或协方差矩阵进行主成分分析
（3）各种方法的使用情境（各种方法适用于那些例子）
题型：选择填空判断。