全国高等医药院校教材：IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈平雁，黄浙明 编

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 医药统计
• 生物统计
• 数据分析
• SPSS教程
• 高等教育
• 教材
• 医学
• 统计软件

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117162302

版次：2

商品编码：11103202

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-09-01

用纸：胶版纸

页数：406

字数：633000

正文语种：中文

内容简介

《全国高等医药院校教材：IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》介绍了最新版的IBM SPSS软件——IBM SPSS 19的新增功能、运行环境和主要特点，数据文件的建立、导入与导出，数据的格式与编辑，常用统计分析方法的应用，统计分析结果的含义，统计图形的绘制与编辑，输出结果的编辑，系统参数的设置等内容。
《全国高等医药院校教材：IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》以非统计专业人员为主要对象，以医学和生物学科研数据为实例，侧重数据文件格式、操作步骤以及统计分析结果的解释，通俗易懂，便于自学。
《全国高等医药院校教材：IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》可作为医学院校研究生和本科生的教材，亦可用作培训和继续教育的教材，同时还可供广大非统计专业的科研和教学人员自学使用。对于统计专业人员，本书亦不失其重要参考价值。

内页插图

目录

第一章 概述
第一节 SPSS版本的演变过程
第二节 IBM SPSS 19的新增功能
第三节 IBM SPSS 19的运行环境
第四节 主要窗口及其功能
第五节 显示菜单（View）

第二章 数据文件的建立、导入和导出
第一节 数据文件的建立、导入和导出
第二节 数据的读写属性设置

第三章 数据文件的整理（Data）
第一节 数据编辑
第二节 数据核验（Validation）
第三节 辨识重复观察单位（Identify Duplicate Cases）
第四节 辨识异常观察单位（Identify Unusual Cases）
第五节 观测值排序（Sort Cases）
第六节 观测变量排序（Sort Vauriables）
第七节 数据转置（Transpose）
第八节 合并文件（Merge Files）
第九节 重建数据结构（Restructure）
第十节 数据分类汇总（Aggregate Data）
第十一节 正交设计（Orthogonal Design）
第十二节 复制数据集（Copy Dataset）
第十三节 拆分文件（Split Files）
第十四节 选择观察单位（Select Cases）
第十五节 变量值加权（Weight Cases）

第四章 数据转换（Transform）
第一节 计算产生变量（Compute Variable）
第二节 各观测单位的观测值计数（Count Values within Cases）
第三节 数值序列移动（Shift Values）
第四节 重新赋值（Recode）
第五节 自动重新赋值（Automatic Recode）
第六节 可视分类器（Visual Binning）
第七节 最优化分类器（Optimal Binning）
第八节 数据准备（Prepare Data for Modeling）
第九节 观测单位排秩（Rank Cases）
第十节 日期型变量转换导向（Date and Time Wizard）
第十一节 产生时间序列变量（Create Time Series）
第十二节 缺失值的替代（Replace Missing Values）
第十三节 随机数生成器（Random Number Generators）
第十四节 运行未完成的变量变换（Run Pending Transforms）

第五章 数据汇总报告（Reports）
第一节 编码本（Codebook）
第二节 在线分析处理多维数据（OLAP Cubes）
第三节 数据汇总（Case Summaries）
第四节 行汇总报告（Report Summaries in Rows）
第五节 列汇总报告（Report Summaries in Columns）
第六章 基本统计分析（Descriptive Statistics）
第一节 频数分布分析（Frequencies）
第二节 描述性统计分析（Descriptives）
第三节 探索性分析（Explore）
第四节 列联表资料分析（Crosstabs）
第五节 比值分析（Ratio）
第六节 P-P/Q-Q概率图（P-P Plots/Q-Q Plots）

第七章 统计表（Tables）
第一节 自定义统计表（Custom Tables）
第二节 定义多项应答集（Multiple Response Sets）

第八章 均数比较（Compare Means）
第九章 一般线性模型（General Linear Model）
第十章 相关与回归分析（Correlate／Regression）
第十一章 聚类／判别分析（Classify）和因子／主成分分析（Factor）
第十二章 信度分析（Reliability Analysis）
第十三章 非参数检验（Nonparametric Test）
第十四章 生存分析（Survival）
第十五章 统计图形（Graphs）
第十六章 系统参数的设置与分析结果的编辑和导出
附录 IBM SPSS 19函数族（Function group）
参考文献
英中文索引
中英文索引

前言/序言

探索数据背后的真相，驱动医学研究与实践的创新 在快速发展的医学领域，数据分析能力已成为科研人员、临床医生以及相关从业人员不可或缺的核心技能。海量的信息如何在瞬息万变的医学实践中转化为有价值的洞察？如何通过严谨的统计方法揭示疾病的发生规律、评估治疗方案的有效性、优化医疗资源配置？《数据分析与医学决策：理论、方法与实践》（暂定书名）将为您一一解答。 本书旨在为所有希望深入理解并有效运用数据分析来指导医学研究与临床决策的读者提供一套系统、全面且极具实践指导意义的学习路径。我们不仅仅是传授统计软件的操作技巧，更侧重于培养读者的数据思维，使之能够从实际医学问题出发，选择恰当的统计学工具，进行科学的分析，并最终将分析结果转化为可靠的医学结论和可行的实践方案。 核心内容亮点： 一、 理论基石：扎实的统计学理论武装 从基础到前沿的统计学概览： 本书将从最基本的统计学概念讲起，如描述性统计、概率论基础，逐步深入到推断性统计的核心内容，包括假设检验、置信区间、方差分析等。我们将详细阐述各类统计方法的理论依据、适用条件以及潜在的局限性，帮助读者建立起坚实的理论基础。 医学领域常用统计模型的精讲： 针对医学研究的特点，我们将重点讲解回归分析（线性回归、逻辑回归）、生存分析（Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型）、多因素分析、以及针对特定研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究）所需的统计学方法。每个模型都将结合具体的医学案例进行深入剖析，帮助读者理解其在实际应用中的意义。 非参数统计的灵活运用： 在某些数据不满足参数统计模型假设的情况下，非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍秩和检验、符号检验、Spearman秩相关等常用非参数方法，并指导读者如何在实际研究中辨识和选择合适的非参数检验。 二、 方法进阶：构建系统的数据分析框架 从数据获取到数据清洗的规范流程： 强调数据质量是数据分析成功的前提。我们将详细介绍数据采集的注意事项、常见的数据录入错误识别与修正、缺失值处理策略（如剔除、均值填充、回归填充）、异常值检测与处理等数据预处理的关键步骤，确保分析结果的准确性与可靠性。 科学的数据探索与可视化： 在正式建模之前，充分的数据探索（EDA）是必不可少的。本书将引导读者利用统计图表（如直方图、箱线图、散点图、条形图）直观地展现数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的模式，为后续的统计建模提供重要依据。 模型选择与诊断的艺术： 介绍如何根据研究目的、数据类型和变量关系选择最适合的统计模型。同时，我们将重点讲解模型拟合优度检验、残差分析、多重共线性诊断等模型诊断技术，帮助读者评估模型的稳健性与有效性，避免过度拟合或欠拟合。 因果推断的初步探索： 在观察性研究中，如何更准确地评估暴露与结局之间的因果关系是医学研究的难点。本书将介绍一些基本的因果推断概念和常用方法，如匹配法、倾向性评分等，为读者提供理解和应用因果推断的入门指导。 三、 实践导向：真实医学案例的深度解析 跨学科的丰富案例库： 本书精选了来自临床医学（如心血管、肿瘤、传染病、神经科学）、公共卫生、流行病学、药物研发、医学教育等多个领域的真实研究案例。每个案例都将详细展示从研究问题提出、数据准备、统计分析过程、结果解读到最终医学决策的全过程。 案例驱动的学习模式： 我们将摒弃枯燥的理论堆砌，而是以案例为载体，引导读者主动思考，理解统计方法背后的逻辑。读者将有机会接触到不同类型的医学数据，学习如何处理复杂的数据结构，以及如何将统计结果转化为具有临床指导意义的建议。 结果解释与报告的规范： 强调统计分析的最终目的是服务于医学决策。本书将指导读者如何清晰、准确地解读统计分析结果，包括如何撰写具有说服力的研究报告、如何向非统计学专业人士解释复杂的统计概念，以及如何避免常见的统计误读。 四、 前沿视野：洞察未来医学数据分析趋势 大数据时代的挑战与机遇： 随着基因组学、影像学、电子健康记录等大数据资源的涌现，医学数据分析正面临前所未有的机遇。本书将触及大数据分析的基本概念，如特征选择、降维技术，并展望大数据在精准医疗、疾病预测、药物个性化治疗等领域的应用前景。 机器学习与人工智能在医学中的初步应用： 介绍一些与医学数据分析紧密相关的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络）的基本原理，并探讨它们在疾病诊断、预后预测、药物发现等方面的潜力。 伦理与法规的考量： 在数据分析过程中，数据隐私、知情同意、算法公平性等伦理与法规问题日益重要。本书将引导读者关注数据分析的伦理维度，提升其在医学研究和实践中的责任感。 本书适合的读者群体： 医学专业研究生及博士生： 掌握扎实的统计学理论与方法，为毕业论文和后续科研打下坚实基础。 临床医生： 提升科研能力，科学解读文献，为临床决策提供循证依据。 公共卫生与流行病学研究人员： 深入理解疾病传播规律，评估干预措施效果，制定公共卫生策略。 生物医学工程师与数据科学家： 拓展在医学领域的应用视野，利用数据驱动医疗健康创新。 对医学数据分析感兴趣的医药从业者： 提升数据分析素养，更好地理解和参与到医疗健康行业的发展中。 《数据分析与医学决策：理论、方法与实践》不仅是一本学习手册，更是一次数据探索之旅。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信地驾驭医学数据，发现隐藏的规律，为推动医学研究的进步和改善人类健康做出更大贡献。

评分☆☆☆☆☆

在医学统计领域，SPSS是一款经典且强大的软件。当我阅读这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》时，我深刻地感受到了它在内容上的更新和优化，尤其是在针对现代医学研究需求的满足方面。这本书并没有停留在SPSS的基本操作层面，而是深入探讨了许多在医学研究中越来越受到重视的分析方法。例如，书中对多水平模型的讲解就让我耳目一新。在处理具有嵌套结构的数据时，比如学生嵌套在班级，患者嵌套在医院，多水平模型能够更准确地分析数据，这本书详细地演示了如何在SPSS中构建和解释多水平模型，这对于我进行流行病学和医疗服务研究非常有启发。另外，书中对结构方程模型（SEM）的介绍，虽然篇幅有限，但为我提供了一个初步的了解和学习方向。SEM在医学研究中，尤其是在心理健康、健康行为等领域，有着广泛的应用，能够帮助我们理解复杂的因果关系。我尤其欣赏的是，书中对SPSS中“语法”的介绍。对于有一定SPSS基础的用户来说，掌握SPSS语法可以大大提高分析效率，并且能够更好地复现分析过程。这本书在这方面的讲解很到位，让我能够更好地理解和运用SPSS语法。总的来说，这本书是一本集理论、实践和前沿方法于一体的优秀教程，它帮助我拓宽了SPSS的应用视野，提升了我的统计分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在临床一线工作的医生，我经常需要阅读大量的医学文献，而统计学分析是理解这些文献的关键。我曾经尝试过一些SPSS的入门教程，但很多都过于偏重理论，或者操作步骤不够清晰。当我拿到这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》时，我惊喜地发现它解决了我的痛点。这本书的优点在于它的“实用性”和“易读性”。它不是一本堆砌理论的百科全书，而是真正站在读者的角度，解决我们在实际工作中遇到的问题。书中提供了非常多贴近临床研究的案例，例如，在分析某个疾病的危险因素时，书中会演示如何使用SPSS进行多因素logistic回归分析，并指导如何解读OR值和95%CI，这对于我理解文献中关于疾病发病机制的研究非常有帮助。另外，在分析某个治疗方案的有效性时，书中会详细讲解如何进行配对t检验或非配对t检验，以及如何解读P值和效应量，这让我能够更准确地评估文献中治疗效果的证据强度。我特别喜欢书中关于“数据清洗”的章节，很多教程都会忽略这一步，但实际上，数据清洗是统计分析的基础。书中详细介绍了如何识别和处理异常值、缺失值，以及如何进行数据转换，这大大提升了我数据分析的严谨性。而且，SPSS的界面对于我这样的非统计学专业人士来说，可能一开始会有些 daunting，但这本书中的操作步骤讲解得非常细致，配图也清晰，跟着一步步操作，基本不会出错。这本书让我觉得，SPSS并没有那么高不可攀，而是能够真正帮助我们提高临床科研能力的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事流行病学研究的学者，在我的职业生涯中，SPSS始终是我不可或缺的伙伴。然而，随着软件版本的更新和统计方法的不断发展，我总感觉需要与时俱进。当我看到这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》时，我立刻被它所吸引。与一些侧重于基础操作的教程不同，这本书在保留了SPSS核心功能讲解的同时，更深入地探讨了一些在流行病学研究中至关重要的统计模型和分析方法。例如，书中关于逻辑回归和泊松回归的章节，不仅仅是简单地演示如何运行模型，更重要的是，它详细解释了模型参数的含义，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行结果的解释和报告。这对于我进行疾病危险因素的识别和效应量的评估非常有帮助。此外，书中对生存分析的讲解也相当详尽，从Kaplan-Meier曲线的绘制到Cox比例风险模型的构建和解释，都进行了细致的阐述，并结合了医学随访研究的实际数据进行演示。这对于我分析患者的预后和影响预后的因素非常有价值。让我特别赞赏的是，书中还涉及了一些更高级的主题，比如多水平模型和中介效应分析，这些都是当前流行病学研究的热点领域，能够在SPSS中进行这些分析，无疑大大提升了研究的深度和广度。虽然我对SPSS已经非常熟悉，但通过阅读这本书，我仍然学到了许多新的技巧和更深层次的理解，它帮助我优化了我的数据分析流程，提高了分析的效率和准确性。这本书不仅仅是一本教程，更像是一位经验丰富的统计学导师，为我指点迷津。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》的时候，说实话，我怀揣着一种既期待又略带忐忑的心情。作为一名在医学统计领域摸爬滚打多年的老兵，我深知统计软件在科研中的重要性，而SPSS在我眼中一直是一个强大但又有些“老派”的工具。翻开这本书，首先吸引我的是它严谨而又清晰的排版。章节的逻辑划分非常合理，从最基础的数据录入和管理，到各种常用统计方法的讲解，再到高级的应用，层层递进，循序渐进。我特别喜欢它在介绍每个统计方法时，不仅给出了理论的简要回顾，更重要的是，它用大量真实的医学研究案例来引导读者进行操作。这些案例不是那种脱离实际的“教科书式”的例子，而是贴近我们日常科研中会遇到的问题，比如病例对照研究的数据分析，随访研究的生存分析，甚至是多中心临床试验的数据整合。作者在讲解SPSS操作步骤时，截图清晰，标注详细，即便是初学者，也能跟着一步步操作，基本不会迷失方向。而且，书中并没有回避SPSS的一些“隐藏”功能，比如多重插补、结构方程模型等，虽然这些内容可能对初学者来说稍显吃力，但对于有一定基础的读者，无疑提供了更深入的学习路径。这本书的价值在于，它不仅仅是一个操作手册，更是一个能够帮助读者理解统计方法背后的逻辑，并将之应用于实际医学研究的“催化剂”。它让我重新审视了SPSS，发现它依然有着强大的生命力和应用价值，尤其是在一些经典的统计分析领域，其稳定性和易用性是毋庸置疑的。我尤其欣赏的是，作者在讲解一些复杂统计概念时，善于用通俗易懂的语言进行解释，并结合SPSS的具体输出结果进行解读，让抽象的统计量变得具体可感。这对于我这样需要在临床实践中运用统计学知识来解决实际问题的医生来说，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在药学领域工作的研究人员，我对统计分析有着非常迫切的需求，尤其是在药物疗效评价、药物不良反应监测以及药物代谢动力学研究中。我一直听说SPSS在这些领域有着广泛的应用，于是我选择了这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》。这本书最让我感到欣喜的是，它并没有把SPSS仅仅当做一个“计算器”来使用，而是非常注重统计原理与实际应用的结合。例如，在讲解药物疗效的比较时，书中详细介绍了t检验、ANOVA等方法的适用条件和SPSS中的具体操作，并引导读者如何根据P值和置信区间来判断药物的疗效是否存在统计学意义。在讲解药物不良反应的发生率比较时，书中还介绍了卡方检验和Fisher精确检验，并强调了样本量对检验选择的影响。更让我受益匪浅的是，书中关于回归分析的章节，它不仅仅是讲解线性回归，还深入到逻辑回归，这对于分析影响药物疗效的多种因素，或者预测药物不良反应的发生概率非常有帮助。书中还提供了如何解读回归系数、如何进行模型诊断的指导，这让我能够更科学地评估药物的风险-效益比。此外，书中对药物动力学研究中常用的一些统计分析方法，比如药物血药浓度与时间的关系分析，也进行了介绍，虽然篇幅有限，但已经足够为我提供初步的分析思路。这本书就像一个宝藏，让我能够不断挖掘出SPSS在药学研究中的更多可能性，它不仅提升了我的数据分析能力，更帮助我提升了研究的科学性和严谨性。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的医学教育生涯中，我教导过无数学生学习统计学，而SPSS一直是我的首选教学软件。这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》是我近期阅读的一本非常出色的教材，它在原有的基础上进行了更新和优化，更加贴合了当前医学教育的需求。我特别欣赏它在编写风格上的创新，它不像传统的枯燥的理论教材，而是以一种更加生动、互动的方式呈现内容。书中大量的图文并茂的案例，让抽象的统计概念变得形象具体，学生们在学习过程中更容易理解和消化。我喜欢它在引入新概念时，总是先从一个实际的医学研究问题出发，然后引出SPSS中对应的分析方法，这样能够极大地激发学生的学习兴趣。例如，在讲解方差分析时，书中用了一个比较不同教学方法对学生学习成绩影响的案例，让学生通过SPSS来分析哪种教学方法效果更好，这比单纯讲解ANOVA的公式要直观得多。另外，书中对SPSS结果输出的解读也做得非常到位，它不仅给出了SPSS的标准输出，还详细解释了每个统计量的含义，以及如何根据这些输出得出结论。这对于培养学生的批判性思维和数据解读能力非常重要。我尤其看好书中关于数据可视化的部分，它介绍了如何利用SPSS创建各种图表，例如散点图、箱线图、条形图等，这些图表能够更直观地展示数据特征和分析结果，这对于学生在学术会议上做报告或者撰写论文时非常有帮助。总体而言，这本书是一本非常适合高等医药院校教学的教材，它既有深度又有广度，能够有效地帮助学生掌握SPSS在医学统计中的应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物医学领域从事基础研究的研究生，我的工作常常需要处理大量的实验数据，并将这些数据转化为有意义的科学发现。SPSS一直是我分析这些数据的首选工具之一。这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》为我提供了一个非常全面且深入的SPSS学习平台。与我之前接触过的教程相比，这本书在内容上更加丰富，深度上也更胜一筹。它不仅涵盖了SPSS的常用统计分析功能，还引入了一些更高级的分析技术，这对于进行复杂生物学实验数据的处理非常有帮助。例如，书中对多因素方差分析的讲解就非常详尽，它不仅演示了如何进行多因素方差分析，还教会了我如何进行事后检验，以及如何解读交互作用。这对于分析多因素实验设计中的结果至关重要。我尤其看好书中关于卡方检验和相关性分析的章节，它们结合了实际的生物学研究案例，让我能够更好地理解如何用这些方法来分析分类变量和连续变量之间的关系。另外，书中对SPSS中的数据管理功能也进行了详细的介绍，例如如何进行数据合并、数据拆分、变量重编码等等，这些操作对于整理和准备实验数据非常有帮助。我发现，通过学习这本书，我能够更有效地利用SPSS来处理和分析我实验中的数据，从而加速我的研究进程，并获得更可靠的研究结果。这本书为我提供了宝贵的知识和技能，让我在生物医学研究的道路上走得更稳健。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入研究生行列的医学新人，我面对着海量的文献和亟待开展的科研项目，其中统计分析就是一座不可逾越的大山。我听说SPSS是医学领域应用最广泛的统计软件之一，于是抱着“别人都在用，我也得学”的心态，选择了这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》。起初，我对软件的操作界面和各种选项感到非常茫然，感觉就像进入了一个迷宫。但当我翻开这本书，看到那些详细的操作步骤和配图时，我的信心瞬间增加了不少。书中的第一章就非常耐心和细致地讲解了SPSS的界面布局、菜单栏、工具栏等基本元素，让我这个“小白”也能很快熟悉起来。接着，作者循序渐进地引导我如何输入、导入和管理数据，例如如何进行变量的定义、数据类型的选择、缺失值的处理等等，这些基础但至关重要的操作，书中都讲解得非常到位。我最看重的是，书中不仅仅是教我“点哪里”，更重要的是教我“为什么这么点”。比如，在讲解描述性统计时，它会告诉你不同类型的变量适合使用哪些统计量，以及SPSS如何生成这些统计量。在讲解假设检验时，它会让你理解P值的含义，以及如何根据SPSS的输出结果来做出统计推断。让我印象深刻的是，书中关于多重比较的章节，它详细介绍了Bonferroni、Sidak等多种校正方法，并演示了如何在SPSS中进行这些操作，并如何解读校正后的P值，这对于我进行多组均数比较的实验设计至关重要。而且，这本书的案例非常贴合医学研究，例如关于疾病患病率的分析、治疗效果的比较等等，这些案例让我感觉学习SPSS不再是枯燥的软件操作，而是与我的专业研究紧密相连。我真的觉得，这本书为我打开了医学统计的大门，让我看到了科研的希望。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的统计软件教程，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是教会你“为什么这么做”。这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》在这方面做得非常出色。它在介绍SPSS的各种统计功能时，都紧密结合了相应的统计学原理，并且用通俗易懂的语言进行解释。这对于我这样并非科班出身但又需要在工作中运用统计学的人来说，非常重要。例如，在讲解假设检验时，书中不仅演示了SPSS中的操作步骤，还详细解释了原假设、备择假设、P值的含义以及第二类错误的风险，这让我能够真正理解检验的逻辑，而不是盲目地套用公式。我喜欢它在介绍每个统计分析方法时，都会列出其适用的前提条件，以及在SPSS中如何进行这些前提条件的检验。这一点非常关键，因为很多时候，错误的统计方法应用会导致得出错误的结论。书中还提供了非常多关于SPSS结果解读的指导，它会告诉你如何关注输出结果中的关键信息，以及如何根据这些信息来做出科学的判断。这一点对于提升我的数据分析能力和科研水平非常有帮助。我尤其欣赏书中关于“统计报告”的建议，它教我如何将SPSS的分析结果规范地呈现在论文或报告中，这对于提高我的学术写作水平非常有益。总的来说，这本书不仅是一本SPSS的“操作指南”，更是一本统计思维的“启蒙书”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据可视化有着较高要求的医学研究者，我一直在寻找一本能够系统讲解SPSS数据可视化功能的教程。这本《IBM SPSS 19 统计软件应用教程（第2版）》在这方面给我带来了很大的惊喜。虽然SPSS在统计分析方面的功能非常强大，但很多时候，能够清晰、美观地展示数据和分析结果，对于信息的传达至关重要。这本书花费了相当大的篇幅来讲解SPSS中的图表制作功能。它不仅仅是简单地介绍如何创建柱状图、折线图或散点图，更重要的是，它详细地讲解了如何对这些图表进行个性化设置，例如修改坐标轴标签、调整字体大小、改变颜色方案、添加误差线等等，这些细节上的调整，能够让我们的图表更加专业和具有说服力。我特别喜欢书中关于“图表生成器”的讲解，它提供了一个更加直观和灵活的界面来创建各种复杂的图表，而且允许用户进行大量的自定义设置。此外，书中还介绍了一些更高级的可视化技术，例如三维散点图和组合图，这对于展示多维度的医学数据非常有帮助。我发现，通过学习这本书中的可视化技巧，我能够将我的研究结果以更加生动、形象的方式呈现出来，这极大地提升了我的学术交流能力。这本书不仅教会了我如何进行统计分析，更教会了我如何“讲述”我的数据，这对于我在医学研究领域的发展至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于医学生来说，是一本非常好用的统计学书，值得购买

评分☆☆☆☆☆

很实用，讲的很详细，以后还会继续买

评分☆☆☆☆☆

实用

评分☆☆☆☆☆

教育智慧求妙点.从知识到能力，从情感到智慧，教育逐步进入它的最佳境界。教育智慧表现为对教育本

评分☆☆☆☆☆

缺点就是没有按实例讲解。

评分☆☆☆☆☆

书不错，是正版的，送货很快

评分☆☆☆☆☆

年前买的，很划算，京东自营给力啊

评分☆☆☆☆☆

准备学习，统计学非常头疼

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受