SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杜强，贾丽艳，严先锋 著

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• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 量化研究
• 统计软件
• 入门
• 进阶

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115347206

版次：02

商品编码：11487951

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

页数：573

正文语种：中文

内容简介

　　《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界面进行讲解和操作，致力于使读者全面了解SPSS，了解和学习如何使用SPSS进行数据融合、数据分析、结果展示等工作，《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》介绍的是SPSS的窗口和对话框操作方式，着重于SPSS分析软件的实际应用。
　　全书共分25章。第1～3章重点讲解了数据和文件的管理操作，以及SPSS系统环境的设置。第4～18章主要介绍各种统计分析方法及其对应SPSS过程的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20～25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案例，包括上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。
　　《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》适合自然科学和社会科学各领域、各专业的研究人员多层次的需要，也可供相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士以及管理人员和决策者等学习与参考。

内页插图

目录

目　录

第1章　SPSS 20概述　1
1．1　SPSS简介　1
1．2　SPSS的安装、启动和退出　3
1．2．1　SPSS 20的安装　3
1．2．2　SPSS的启动　4
1．2．3　SPSS 20的退出　6
1．3　SPSS 20的界面及设置　6
1．3．1　常用界面　7
1．3．2　常规选项参数　10
1．3．3　查看器选项参数　12
1．3．4　文件位置选项参数　13
1．3．5　输出选项参数　14
1．3．6　图表选项参数　15
1．3．7　多重归因选项参数　17
1．3．8　枢轴表选项参数　18
1．3．9　数据选项参数　20
1．3．10　货币选项参数　21
1．3．11　脚本选项参数　22
1．3．12　语法编辑器选项参数　23

第2章　数据文件的建立与操作　24
2．1　 数据编辑器与数据文件　24
2．1．1　数据编辑器　24
2．1．2　数据文件　27
2．2　常量、变量、操作符和表达式　28
2．2．1　常量与变量　28
2．2．2　操作符与表达式　32
2．2．3　如何定义一个变量　33
2．2．4　概率事件　38
2．3　输入数据　38
2．3．1　输入数据的方法　38
2．3．2　查看文件信息和变量信息　38
2．4　编辑数据文件　40
2．4．1　在单元格中编辑数据　40
2．4．2　插入变量与删除变量　41
2．4．3　插入观测量与删除观测量　41
2．4．4　数据的剪切、复制和粘贴　42
2．4．5　撤销操作　43
2．5　对数据文件的操作　43
2．5．1　数据文件的打开与保存　43
2．5．2　数据库文件的转换　44

第3章　数据文件的操作　53
3．1　数据文件的一般操作　53
3．1．1　数据排序　53
3．1．2　数据文件的拆分　54
3．1．3　数据文件的合并　56
3．1．4　数据文件的转置　59
3．1．5　变量取值的求秩　60
3．1．6　变量值的重新编码　62
3．1．7　计算新变量　66
3．2　分类汇总　69
3．2．1　数据描述　69
3．2．2　分类汇总的参数设置　69
3．2．3　分类汇总的结果　71
3．3　观测量的加权　72
3．4　数据文件的结构重组　73
3．4．1　选择数据重组方式　74
3．4．2　变量组到观测量组的重组　75
3．4．3　观测量组到变量组的重组　79
3．4．4　转置重组　82

第4章　基本统计分析功能　84
4．1　OLAP在线分析过程　84
4．1．1　数据描述　84
4．1．2　OLAP过程的操作和设置　84
4．2　个案汇总分析　88
4．2．1　个案汇总分析的参数设置　88
4．2．2　输出结果　89
4．3　按行和列的汇总分析　90
4．3．1　按行汇总过程　90
4．3．2　按列汇总过程　94
4．4　频数分析　96
4．4．1　数据描述　96
4．4．2　对分类变量的频数分析　96
4．4．3　对连续变量的频数分析　98
4．5　描述性统计分析　100
4．5．1　数据描述　100
4．5．2　描述性分析过程　100
4．6　探索性分析过程　101
4．6．1　数据描述　102
4．6．2　探索性分析实例　102
4．7　列联表分析过程　105
4．7．1　数据描述　105
4．7．2　列联表分析的参数设置　106
4．7．3　列联表分析的输出结果　109
4．8　Bootstrap简介与设置　110
4．8．1　Bootstrap简介　110
4．8．2　Bootstrap参数设置　110

第5章　均值比较和T检验　113
5．1　均值分析过程　114
5．1．1　原理与方法　114
5．1．2　SPSS实例分析　114
5．2　单样本T检验　116
5．2．1　原理与方法　116
5．2．2　SPSS实例分析　117
5．3　独立样本T检验　118
5．3．1　原理与方法　118
5．3．2　SPSS实例分析　119
5．4　配对样本T检验　120
5．4．1　原理与方法　120
5．4．2　SPSS实例分析　121

第6章　非参数检验　123
6．1　非参数检验简介　123
6．1．1　非参数检验与参数检验　123
6．1．2　非参数检验的优点　124
6．1．3　非参数检验的缺点　124
6．2　卡方检验　124
6．2．1　原理与方法　125
6．2．2　数据和问题描述　126
6．2．3　卡方检验实例分析　126
6．3　二项式检验　128
6．3．1　原理与方法　128
6．3．2　数据和问题描述　128
6．3．3　二项式检验实例分析　129
6．4　游程检验　130
6．4．1　原理与方法　130
6．4．2　数据和问题描述　130
6．4．3　游程检验实例分析　131
6．5　单样本Kolmogorov-Smirnov检验　132
6．5．1　原理与方法　132
6．5．2　数据和问题描述　132
6．5．3　单样本K-S检验实例分析　133
6．6　两个独立样本检验　134
6．6．1　原理与方法　134
6．6．2　数据和问题描述　134
6．6．3　两个独立样本检验实例分析　135
6．7　k个独立样本的检验　136
6．7．1　原理与方法　136
6．7．2　数据和问题描述　137
6．7．3　k个独立样本检验实例分析　137
6．8　两个相关样本的检验　138
6．8．1　原理与方法　138
6．8．2　数据和问题描述　140
6．8．3　两个相关样本检验的实例分析　140
6．9　k个相关样本的检验　141
6．9．1　原理与方法　141
6．9．2　数据和问题描述　143
6．9．3　k个相关样本检验的实例分析　143

第7章　多重响应分析　145
7．1　多重响应概述　145
7．2　多重响应变量集的定义　145
7．3　多重响应变量集的频率分析　147
7．4　多重响应变量集的交叉表分析　148
7．5　用表过程研究多重响应变量集　151
7．5．1　多重响应变量集的定义　151
7．5．2　建立包含多重响应变量集的表格　151

第8章　回归分析　155
8．1　线性回归　155
8．1．1　一元线性回归的基本原理　155
8．1．2　多元线性回归的基本原理　157
8．1．3　模型假设的其他检验　158
8．1．4　问题描述和数据准备　159
8．1．5　线性回归分析的设置和操作　159
8．1．6　案例的结果分析　163
8．2　曲线回归　166
8．2．1　曲线回归的基本原理　166
8．2．2　问题描述和数据准备　167
8．2．3　曲线回归分析的设置和操作　167
8．2．4　案例的结果分析　169
8．3　非线性回归　170
8．3．1　非线性回归简介　170
8．3．2　问题描述和数据准备　172
8．3．3　非线性回归的参数设置　173
8．3．4　案例的结果分析　177
8．4　二元Logistic回归　177
8．4．1　二元Logistic回归的数学原理　178
8．4．2　问题描述和数据准备　179
8．4．3　二元Logistic回归的参数设置　180
8．4．4　案例的结果分析　184
8．5　多元Logistic回归分析　187
8．5．1　多元Logistic回归的原理简介　187
8．5．2　问题描述和数据准备　187
8．5．3　多元Logistic回归参数设置　188
8．5．4　案例的结果分析　192
8．6　有序回归　194
8．6．1　问题描述和数据准备　194
8．6．2　有序回归的参数设置　195
8．6．3　案例的结果分析　198
8．7　概率单位回归分析　200
8．7．1　概率单位回归分析简介　200
8．7．2　问题描述和数据准备　201
8．7．3　概率单位回归的参数设置　201
8．7．4　案例的结果分析　203
8．8　加权回归分析　204
8．8．1　加权回归分析简介　204
8．8．2　问题描述和数据准备　205
8．8．3　加权回归的参数设置　206
8．8．4　案例的结果分析　206
8．9　二阶段最小二乘回归　208
8．9．1　二阶段最小二乘回归的基本原理　208
8．9．2　问题描述和数据准备　208
8．9．3　二阶段最小二乘回归的参数设置　209
8．9．4　案例的结果分析　210
8．10　最佳尺度回归　211
8．10．1　最佳尺度回归原理　211
8．10．2　问题描述和数据准备　211
8．10．3　最佳尺度回归的参数设置　212
8．10．4　案例的结果分析　216

第9章　方差分析　220
9．1　方差分析简介　220
9．1．1　t检验与方差分析的比较　220
9．1．2　方差分析的基本原理　221
9．2　单因素方差分析　223
9．2．1　原理与方法　223
9．2．2　单因素方差分析实例　223
9．3　多因素方差分析过程　228
9．3．1　原理与方法　228
9．3．2　二因素方差分析实例　231
9．3．3　协方差分析实例　238
9．3．4　交互效应中随机因素的分析　241
9．4　多元方差分析　245
9．4．1　原理与方法　245
9．4．2　多元方差分析实例　245
9．5　重复测量设计的方差分析　247
9．5．1　原理与方法　247
9．5．2　SPSS实例分析　248
9．6　方差成分分析　253
9．6．1　原理简介　253
9．6．2　SPSS实例分析　253
9．7　正交试验设计　256
9．7．1　正交试验设计简述　257
9．7．2　SPSS实例分析　257
9．7．3　正交试验设计的方差分析　259

第10章　相关分析　261
10．1　相关分析的基本概念　261
10．1．1　相关分析的特点和应用　261
10．1．2　相关系数的计算　262
10．1．3　SPSS提供的相关分析功能　263
10．2　两变量相关分析　263
10．2．1　问题描述和数据准备　264
10．2．2　相关分析的参数设置　264
10．2．3　案例的结果分析　265
10．3　偏相关分析　266
10．3．1　偏相关分析的基本原理　266
10．3．2　偏相关分析实例　267
10．4　距离分析　268
10．4．1　距离分析的基本概念　268
10．4．2　距离分析的参数设置　269
10．4．3　距离分析实例　272

第11章　因子分析　275
11．1　因子分析的原理简介　275
11．1．1　因子分析的基本思想　275
11．1．2　因子分析和主成分分析的联系　275
11．1．3　因子分析的基本步骤　276
11．2　SPSS因子分析的应用实例　277
11．2．1　数据描述　277
11．2．2　SPSS因子分析过程的设置　278
11．2．3　结果分析　282

第12章　分类分析　288
12．1　聚类分析的原理简介　288
12．1．1　聚类分析的基本概念　288
12．1．2　聚类分析的一般原理　289
12．2　快速样本聚类过程　291
12．2．1　快速聚类简介　291
12．2．2　问题描述和数据准备　291
12．2．3　SPSS快速聚类的设置　292
12．2．4　案例的结果分析　294
12．3　系统聚类　295
12．3．1　系统聚类简介　295
12．3．2　问题描述和数据准备　295
12．3．3　SPSS系统聚类的设置　296
12．3．4　案例的结果分析　299
12．3．5　对聚类结果的进一步分析　301
12．4　两步聚类分析　302
12．4．1　两步聚类简介　302
12．4．2　问题描述和数据准备　303
12．4．3　SPSS两步聚类的设置　304
12．4．4　案例的结果分析　307
12．5　一般判别分析　310
12．5．1　判别分析的基本原理　310
12．5．2　问题描述和数据准备　311
12．5．3　判别分析的参数设置　312
12．5．4　案例的结果分析　314
12．6　逐步判别分析实例　318
12．6．1　问题描述和数据准备　318
12．6．2　逐步判别的参数设置　319
12．6．3　案例的结果分析　321
12．7　决策树分析　324
12．7．1　决策树分类的基本原理　324
12．7．2　决策树过程的参数设置　326
12．7．3　问题描述和数据准备　339
12．7．4　案例分析　339

第13章　生存分析　346
13．1　生存分析简介　346
13．1．1　生存分析的基本概念　346
13．1．2　生存分析的数据特点　348
13．1．3　生存分析的常用方法　348
13．1．4　SPSS中的生存分析过程　348
13．2　寿命表分析　348
13．2．1　寿命表分析简介　349
13．2．2　寿命表分析的基本步骤　349
13．2．3　寿命表实例分析　350
13．3　Kaplan-Meier分析　352
13．3．1　Kaplan-Meier分析的步骤　353
13．3．2　生存曲线的比较和检验　353
13．3．3　Kaplan-Meier分析实例　353
13．4　Cox回归模型　357
13．4．1　Cox回归模型的原理简介　357
13．4．2　Cox回归实例分析　358

第14章　信度分析　366
14．1　信度分析　366
14．1．1　信度分析的基本原理　366
14．1．2　问题描述和数据准备　368
14．1．3　信度分析的参数设置　368
14．1．4　案例的结果分析　370
14．2　多维尺度分析　371
14．2．1　多维尺度分析简介　371
14．2．2　问题描述和数据准备　371
14．2．3　ALSCAL过程的参数设置　371
14．2．4　案例的结果分析　374

第15章　时间序列分析　377
15．1　SPSS的时间序列分析概览　377
15．1．1　创建模型的通用设置选项　378
15．1．2　应用模型的通用设置选项　383
15．2　时间序列数据的预分析　384
15．2．1　缺失值替换　384
15．2．2　定义日期变量　385
15．2．3　时间序列的平稳化　386
15．3　指数平滑模型　388
15．3．1　指数平滑的基本原理　388
15．3．2　指数平滑模型的参数设置　389
15．3．3　指数平滑模型实例分析　391
15．4　ARIMA模型　395
15．4．1　ARIMA模型的基本原理　395
15．4．2　ARIMA模型的参数设置　396
15．4．3　ARIMA模型实例分析　398
15．5　季节分解模型　400
15．5．1　季节分解法概述　401
15．5．2　季节分解模型实例分析　401

第16章　对数线性模型　406
16．1　对数线性模型概述　406
16．1．1　简单列联表分析的不足　406
16．1．2　对数线性模型的基本形式　406
16．2　常规对数线性模型过程　407
16．2．1　常规过程概述　407
16．2．2　问题描述和数据准备　407
16．2．3　常规过程的参数设置　408
16．2．4　案例的结果分析　410
16．3　Logit过程　411
16．3．1　Logit过程概述　411
16．3．2　问题描述和数据准备　412
16．3．3　Logit过程的参数设置　412
16．3．4　案例的结果分析　413
16．4　模型选择过程　415
16．4．1　模型选择过程概述　415
16．4．2　问题描述和数据准备　416
16．4．3　层次对数线性模型的操作过程　416
16．4．4　案例的结果分析　417

第17章　对应分析　420
17．1　对应分析的基本原理　420
17．1．1　对应分析与因子分析　420
17．1．2　SPSS中的对应分析　421
17．1．3　使用对应分析的注意事项　421
17．2　简单对应分析　421
17．2．1　简单对应分析的数学原理　421
17．2．2　SPSS简单对应分析实例　422
17．3　多元对应分析　427
17．3．1　多元对应分析的基本概念及其特点　428
17．3．2　多元对应分析的参数设置　428
17．3．3　实例的结果分析　434

第18章　缺失值分析　438
18．1　缺失值分析的概念　438
18．1．1　缺失值的表现方式　438
18．1．2　SPSS中的缺失值处理方法　439
18．2　缺失值分析的参数设置　439
18．3　缺失值分析的实例　443

第19章　统计图形　448
19．1　概述　448
19．1．1　数据和变量的准备　448
19．1．2　图表构建程序的基本操作　450
19．1．3　旧对话框作图　451
19．1．4　图形的编辑　452
19．2　条形图　452
19．2．1　数据和问题描述　452
19．2．2　用图表构建程序作条形图　452
19．2．3　用对话框创建条形图　455
19．3　线形图　456
19．3．1　数据和问题描述　457
19．3．2　用图表构建程序作线形图　457
19．3．3　用对话框创建线形图　458
19．4　面积图　459
19．4．1　数据和问题描述　459
19．4．2　用图表构建程序作面积图　460
19．4．3　用对话框创建面积图　461
19．5　饼图　462
19．5．1　数据和问题描述　462
19．5．2　用图表构建程序作饼图　462
19．5．3　用对话框创建饼图　464
19．6　高低图　464
19．6．1　数据和问题描述　464
19．6．2　用图表构建程序作高低图　464
19．6．3　用对话框创建高低图　466
19．7　帕累托图　469
19．7．1　数据和问题描述　469
19．7．2　用对话框创建帕累托图　470
19．8　控制图　471
19．8．1　数据和问题描述　471
19．8．2　用对话框创建控制图　471
19．9　箱图　477
19．9．1　数据和问题描述　477
19．9．2　用图表构建程序作箱图　477
19．9．3　用对话框创建箱图　479
19．10　误差条图　480
19．10．1　数据和问题描述　480
19．10．2　用对话框创建误差条图　480
19．11　散点图　481
19．11．1　数据和问题描述　481
19．11．2　用图表构建程序作散点图　481
19．11．3　用对话框创建散点图　484
19．12　直方图　486
19．12．1　数据和问题描述　486
19．12．2　用图表构建程序作直方图　486
19．13　P-P概率图　487
19．13．1　数据和问题描述　487
19．13．2　用对话框创建P-P概率图　488
19．14　Q-Q概率图　490
19．14．1　数据和问题描述　490
19．14．2　用对话框创建Q-Q概率图　490
19．15　时间序列图　491
19．15．1　普通序列图　491
19．15．2　自相关序列图和偏相关序列图　494
19．15．3　互相关序列图　496
19．16　双轴线图　498
19．16．1　数据和问题描述　498
19．16．2　用图表构建程序作双轴线图　498

第20章　上市公司财务危机预警分析　500
20．1　财务危机预警的应用简介　500
20．1．1　财务危机的定量定义方法　500
20．1．2　财务危机预警的模型选择　501
20．2　数据描述　501
20．2．1　数据说明　501
20．2．2　指标选择　501
20．2．3　补充说明　502
20．3　分析方法概述　503
20．3．1　判别分析　503
20．3．2　Logistic回归方法　503
20．4　SPSS建模过程和结论分析　504
20．4．1　SPSS数据筛选操作　504
20．4．2　SPSS判别分析建模与分析　507
20．4．3　Logistic回归建模与分析　511
20．5　进一步的分析与应用　514
20．5．1　分类结果的应用分析　515
20．5．2　建模方法的改进　515
20．6　建议和推广　515
20．6．1　时间序列研究　515
20．6．2　数据的有效预警期　515
20．6．3　指标的简化方法　516

第21章　影响汇率的因素分析　517
21．1　汇率影响因素简介　517
21．2　数据描述　518
21．3　分析方法概述　519
21．3．1　探索性分析　519
21．3．2　多元回归分析　519
21．4　SPSS建模过程和结论分析　520
21．4．1　数据准备　520
21．4．2　探索性分析　521
21．4．3　多元回归分析　522
21．5　进一步的分析与应用　525
21．5．1　剔除存在共线性的外汇储备变量　525
21．5．2　回归模型的进一步改进　526
21．5．3　两个回归模型的比较　527
21．6　建议和推广　528
21．6．1　时间序列研究　528
21．6．2　汇率影响因素的定性分析　528

第22章　因子分析在成绩综合评价中的应用　529
22．1　学生成绩的综合评价简介　529
22．2　数据描述　529
22．3　分析方法概述　530
22．3．1　应用因子分析进行成绩综合评价的步骤　530
22．3．2　应用因子分析进行成绩综合评价的注意事项　531
22．4　SPSS建模过程和结论分析　532
22．4．1　数据准备　532
22．4．2　SPSS因子分析建模与分析　534
22．5　进一步的分析与应用　537
22．6　建议和推广　538
22．6．1　高中生的成绩综合评价　538
22．6．2　对缺失数据的处理　538
22．6．3　多种方法结合的综合评价模型　539

第23章　高等教育办学条件的聚类分析　540
23．1　数据描述　540
23．1．1　关于基本办学条件指标合格与否的判定　540
23．1．2　指标选取　542
23．1．3　数据格式　542
23．2　聚类分析法简述　542
23．3　SPSS建模过程和结论分析　543
23．3．1　对专科院校进行聚类的设置操作　543
23．3．2　对本科院校的分析　547
23．4　建议和推广　550

第24章　试卷信度的检验与分析　551
24．1　试卷信度检验的背景简介　551
24．1．1　测验内容的自身方面　551
24．1．2　施测过程　551
24．1．3　被测试者的自身因素　551
24．2　数据描述　552
24．3　分析方法概述　552
24．3．1　试卷信度的基本计算公式　552
24．3．2　试卷信度的估计方法　553
24．4　SPSS建模过程和结论分析　554
24．4．1　SPSS信度分析的参数设置　554
24．4．2　结果分析　554
24．5　建议和推广　556

第25章　多因素试验的设计与分析　557
25．1　试验设计简介　557
25．1．1　试验设计的应用　557
25．1．2　试验设计问题的解决步骤　558
25．2　数据描述　558
25．3　分析方法概述　559
25．3．1　正交设计方法　559
25．3．2　综合评分方法　560
25．4　SPSS建模过程和结论分析　561
25．4．1　数据标准化　561
25．4．2　性能指标权重的确定　563
25．4．3　利用权重求综合指标　563
25．4．4　对综合得分的进一步分析　564
25．5　建议和推广　565

部分习题答案提示　567
习题2　567
习题3　567
习题4　567
习题5　568
习题6　568
习题7　569
习题8　569
习题9　569
习题10　570
习题11　570
习题12　570
习题13　571
习题14　571
习题15　571
习题16　571
习题17　572
习题18　572
习题19　572

参考文献　573

前言/序言

SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 内容简介 《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》是一本旨在帮助读者系统掌握SPSS统计分析软件，并将其应用于实际研究和业务场景的权威指南。本书以其清晰的逻辑、详实的案例以及循序渐进的教学方法，将统计学理论与SPSS软件操作完美结合，无论是统计学初学者，还是希望深入提升SPSS应用能力的专业人士，都能从中获益匪浅。 本书共分为十六章，结构严谨，内容全面，涵盖了SPSS统计分析的各个重要方面。 第一部分：SPSS 基础入门 第一章 SPSS 软件概述 本章将带领读者全面认识SPSS软件。首先，我们会介绍SPSS在统计分析领域的地位和重要性，以及它在学术研究、市场调研、医学统计、社会科学等众多领域的广泛应用。接着，详细讲解SPSS软件的安装与启动过程，确保读者能够顺利进入软件环境。随后，我们将深入剖析SPSS的用户界面，包括菜单栏、工具栏、数据编辑器窗口、输出查看器窗口等核心组成部分，并解释它们各自的功能和操作方式。通过对SPSS基本框架的认知，为后续的学习打下坚实的基础。 第二章 SPSS 数据管理 数据是统计分析的基石。本章将聚焦于SPSS强大的数据管理功能。我们会详细讲解如何创建新数据集，包括如何输入、编辑和保存数据。特别会强调数据录入的规范性，如变量定义（变量名、变量类型、标签、数值和字符串格式、小数位数、测量尺度等）的重要性，以及如何设置变量属性以确保数据的准确性和一致性。此外，还将介绍SPSS的数据导入与导出功能，支持Excel、CSV、TXT、数据库等多种格式，解决实际工作中数据来源多样化的问题。数据转换也是本章的重点，包括变量重编码（创建新变量、合并变量、值标签重编码）、变量计算、数据排序、数据选择（选择个案、选择变量）、拆分文件、合并文件等，这些技能对于数据预处理和后续分析至关重要。 第三章 SPSS 基础统计分析 在掌握了数据管理的基本技能后，本章将引导读者进行SPSS基础的描述性统计分析。我们将介绍如何计算描述性统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值、四分位数、偏度、峰度等，并解释这些统计量在描述数据分布特征方面的意义。更重要的是，我们将讲解如何通过SPSS绘制各种图表来直观地展示数据，包括直方图、饼图、条形图、折线图、散点图、箱线图等。通过这些图表，读者可以更清晰地了解数据的分布形态、趋势和异常值，为进一步的推断性统计分析提供感性认识。 第二部分：SPSS 推断性统计分析 第四章 假设检验基础 假设检验是推断性统计的核心。本章将系统介绍假设检验的基本原理、逻辑和步骤。我们会解释原假设（H0）和备择假设（H1）的概念，显著性水平（α）的意义，以及P值的解释。读者将学习如何根据研究问题设定合适的假设，并理解不同类型的错误（第一类错误和第二类错误）及其影响。通过清晰的讲解，帮助读者理解统计推断的逻辑框架，为后续学习各种具体的假设检验方法奠定理论基础。 第五章 单样本t检验与配对样本t检验 本章将深入讲解两种常用的t检验方法。首先，我们会介绍单样本t检验，用于检验单个样本的均值是否显著不同于一个已知的总体均值，并演示如何在SPSS中执行该检验，解读其输出结果。接着，我们将讲解配对样本t检验，适用于比较同一组对象在不同时间点或不同处理下的均值差异，例如前后测数据的比较，以及如何使用SPSS进行配对样本t检验。通过丰富的案例，读者将熟练掌握在不同情境下选择和应用这两种t检验。 第六章 独立样本t检验 独立样本t检验是比较两个独立样本均值差异的常用方法。本章将详细介绍独立样本t检验的原理，包括其假设条件（如方差齐性）和进行检验的步骤。在SPSS中，我们会演示如何执行独立样本t检验，以及如何解读Levene检验（用于检验方差是否齐性）和t检验本身的输出结果。通过实际操作，读者将能够有效地比较不同组别之间均值的差异，例如比较不同教学方法下学生成绩的差异。 第七章 方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是更合适的选择。本章将系统讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括其基本思想是将总的变异分解为组间变异和组内变异。我们将演示如何在SPSS中执行单因素方差分析，并重点讲解F检验的解读。当方差分析结果显著时，本章还将介绍事后检验（Post-Hoc Tests），如Tukey、Bonferroni等，用于确定具体哪些组别之间存在显著差异，从而揭示数据背后的具体原因。 第八章 卡方检验 卡方检验是分析分类变量之间关联性的一种重要非参数检验方法。本章将深入讲解卡方检验的原理，包括其在检验两个分类变量是否独立或相关方面的应用。我们将详细演示如何在SPSS中进行卡方检验，包括创建列联表（contingency tables）、计算期望频数，以及解读卡方统计量、P值和自由度。此外，还会介绍Fisher精确检验，尤其适用于小样本数据。通过本章的学习，读者将能够有效地分析分类数据中的关联模式。 第九章 相关分析 相关分析用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。本章将介绍Pearson积矩相关系数，用于衡量两个连续变量之间的线性相关性，以及Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数，用于衡量两个有序变量或非参数变量之间的相关性。我们将演示如何在SPSS中进行不同类型的相关分析，并重点讲解相关系数的取值范围（-1到+1）以及P值的解释，从而判断相关关系是否显著。 第十章 回归分析（一）：简单线性回归 回归分析是预测和解释变量之间关系的重要工具。本章将聚焦于最基础的简单线性回归，即分析一个自变量如何预测一个因变量。我们将深入讲解回归模型的构建，包括回归方程的建立、回归系数（斜率和截距）的含义，以及R²（决定系数）对模型拟合优度的解释。在SPSS中，我们将演示如何执行简单线性回归分析，并详细解读模型的ANOVA表、系数表以及残差分析，确保模型的可信度和有效性。 第三部分：SPSS 高级统计分析与应用 第十一章 回归分析（二）：多元线性回归 当存在多个自变量影响一个因变量时，就需要使用多元线性回归。本章将在此基础上，介绍如何构建和解释多元线性回归模型。我们将讲解如何同时引入多个自变量，并解读每个自变量的回归系数及其显著性，以及如何评估整个模型的拟合优度。本章还将探讨多重共线性问题及其诊断方法（如VIF），以及如何选择和剔除变量（向前法、向后法、逐步法）来优化模型。此外，还将简要介绍虚拟变量（dummy variable）在处理分类自变量时的应用。 第十二章 因子分析与主成分分析 因子分析和主成分分析是用于降维和探索变量潜在结构的重要统计技术。本章将详细介绍因子分析的原理，即通过识别少数潜在因子来解释多个观测变量之间的共变关系。我们将演示如何在SPSS中执行因子分析，包括选择因子提取方法（如最大似然法、主轴因子法）、确定因子数量（碎石图、特征值）、因子旋转（正交旋转、斜交旋转）以及因子得分的计算。主成分分析也将被介绍，作为因子分析的另一种降维方法，强调其在最大化方差解释方面的特点。 第十三章 聚类分析 聚类分析是一种将相似的对象分组的无监督学习方法。本章将介绍两种主要的聚类方法：层次聚类和K-均值聚类。我们将讲解层次聚类的基本原理，包括凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）的算法，并通过树状图（dendrogram）来展示聚类过程和结果。K-均值聚类的算法将被详细讲解，包括如何选择K值、计算簇中心以及案例分配到簇的过程。本章将帮助读者掌握如何根据数据的特性选择合适的聚类方法，并解读聚类结果，为市场细分、用户画像等应用场景提供支持。 第十四章 判别分析 判别分析用于构建判别模型，从而根据一组变量的测量值来预测一个对象所属的类别。本章将介绍判别分析的基本原理，包括如何计算判别函数，以及如何评估模型的预测能力。我们将演示如何在SPSS中执行判别分析，包括选择预测变量和分组变量，解读判别函数和分类统计量（如混淆矩阵、准确率）。通过实际案例，读者将学会如何利用判别分析进行风险评估、客户分类等。 第十五章 时间序列分析基础 时间序列分析是处理和分析随时间变化的观测数据的方法。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。我们将讲解一些常用的时间序列模型，如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）以及ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）。在SPSS中，我们将演示如何绘制时间序列图、计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）以识别模型参数，以及如何拟合ARIMA模型并进行预测。 第十六章 SPSS 案例分析与应用 本章是全书的总结与升华，通过一系列来自不同领域的真实案例，将前面章节所学的统计分析方法融会贯通。我们将涵盖市场营销、教育心理、医学研究、金融投资等多个领域的实际问题，演示如何运用SPSS进行数据预处理、选择恰当的统计方法、执行分析、解释结果，并给出科学的结论和建议。这些案例将帮助读者理解统计分析在解决实际问题中的重要作用，并提升其独立运用SPSS进行研究的能力。 本书特点： 理论与实践并重： 紧密结合统计学理论，深入浅出地讲解统计概念，同时提供大量的SPSS软件操作演示，使读者既懂“为什么”，也懂“怎么做”。 内容系统全面： 覆盖SPSS统计分析从基础数据管理到高级模型构建的全部核心内容，满足不同层次读者的学习需求。 案例丰富实用： 选用贴近实际研究和业务场景的案例，具有高度的可操作性和借鉴意义。 语言清晰易懂： 采用通俗易懂的语言，避免过多专业术语的堆砌，降低学习难度。 结构逻辑清晰： 章节之间循序渐进，层层递进，构建完整的知识体系。 通过学习《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》，读者将能够熟练掌握SPSS软件的使用技巧，深刻理解各种统计方法的原理与应用，并能够独立运用SPSS解决实际工作和研究中的统计分析问题，从而显著提升其数据分析能力和解决问题的水平。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）》，这本书的封面设计我个人非常喜欢，那种沉稳又不失活力的蓝色，让人在拿到书的时候就有一种亲切感。我平时工作涉及一些数据分析，但之前一直是用Excel做一些基础的统计，总感觉效率不高，而且一些更深入的分析方法也无从下手。偶然的机会听同事推荐了SPSS，就想着找一本靠谱的书来学习。在对比了几本之后，我选择了这一本，主要是看中了“从入门到精通”这个标题，觉得它应该能覆盖我从零开始学习到能够独立处理一些分析需求的全过程。拿到书后，我翻阅了一下目录，内容安排得挺有条理的，从基础的数据录入、管理，到描述性统计，再到各种推断性统计方法，最后还有一些数据可视化和模型构建的内容。我尤其期待后面的章节，希望能学到如何进行方差分析、回归分析以及一些高级的统计模型。这本书的排版也很好，字体大小适中，图表清晰，读起来不会有压迫感，而且纸张的质感也让我觉得很舒服，不像有些书那样薄薄的，容易损坏。整体来说，这本书给我一种专业、系统、易于学习的感觉，我迫不及待地想开始我的SPSS学习之旅了。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在生物医学领域工作的研究人员，工作中经常需要处理大量的实验数据，并进行统计分析以验证研究假设。过去，我主要依赖一些科研人员常用的专业统计软件，但这些软件的学习成本非常高，且界面相对不够友好。《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）》这本书，给了我一个全新的视角。我了解到，SPSS在医学统计领域也有着广泛的应用，并且它的操作界面相较于一些高度专业的软件，更加直观易懂。我特别关注书中关于生存分析、多因素回归模型等章节，这些内容对于我的研究课题至关重要。我期望这本书能够帮助我更高效地进行数据预处理，选择合适的统计模型，并准确地解释分析结果。书中提供的案例和讲解，我相信能够帮助我快速掌握SPSS在生物医学统计方面的应用技巧，从而提升我的研究效率和论文发表质量。这本书的出版，对于我们这些需要进行数据分析的科研人员来说，无疑是一份宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一名教育工作者，我一直致力于提升教学的科学性和有效性。在课程设计、教学效果评估以及学生学习状况分析方面，我都希望能借助更科学的工具。《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）》这本书，正好契合了我的这一需求。我了解到，SPSS不仅在商业和科研领域应用广泛，在教育学研究中也扮演着重要角色。书中关于因子分析、聚类分析等多元统计方法的介绍，我非常感兴趣，因为这些方法对于挖掘影响学生学习效果的关键因素，以及对学生进行科学分群具有重要意义。我期待通过学习这本书，能够掌握如何运用SPSS来分析学生考试成绩、学习行为数据，从而为教学改进提供数据支持。这本书的“从入门到精通”的定位，也让我觉得非常安心，相信它能帮助我从零基础逐步掌握SPSS的各项功能，最终能够独立运用SPSS解决我在教学和研究中遇到的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场调研领域摸爬滚打多年的老兵，我深知数据分析对于洞察消费者行为、优化营销策略的重要性。过去，我依赖的是经验和直觉，但随着市场竞争的加剧，科学、量化的分析变得越来越不可或缺。我之前也接触过一些统计软件，但总觉得它们过于复杂，学习曲线陡峭，难以快速上手。《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）》这本书，在我看来，恰好填补了这一市场空白。它不仅仅是一本软件操作手册，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者理解统计学的核心概念，并将这些概念与SPSS软件的功能紧密结合。我了解到这本书在案例的选择上非常贴合实际工作场景，例如市场细分、用户画像构建、广告效果评估等，这对于我们这种业务导向型的工作者来说，无疑是极大的福音。我非常欣赏作者在解释统计原理时，能够用通俗易懂的语言，避免过多的学术术语，同时又不失严谨性。我相信，通过这本书的学习，我能够更有效地利用SPSS来挖掘数据背后的价值，为公司的决策提供更强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的大学生，专业是社会学。在撰写毕业论文的过程中，我发现数据分析是必不可少的一个环节，特别是问卷调查数据的处理和解读。在此之前，我对SPSS的了解仅限于听说过，完全没有实际操作经验。在老师的推荐下，我入手了《SPSS统计分析从入门到精通（第2版）》。拿到书后，我首先被它的内容深度所吸引。它从最基础的SPSS界面介绍开始，一步步教你如何输入、清洗数据，然后讲解描述性统计，比如均值、标准差、频率分布等。最让我惊喜的是，它还详细介绍了卡方检验、t检验、ANOVA等常用的推断性统计方法，并且用非常直观的图示和清晰的步骤指导如何在SPSS中实现这些分析。我特别喜欢书中对于每个统计方法的应用场景和结果解读的讲解，这让我不仅仅是学会了操作，更重要的是理解了背后的统计逻辑。对于我这样的新手来说，能够清晰地知道什么时候应该用什么方法，以及如何根据SPSS的输出报告来解释结果，这简直是太有用了。这本书的语言风格也很亲切，读起来没有压力，感觉像是在和一位耐心友好的老师交流。

评分☆☆☆☆☆

作品不错，值得一看。

评分☆☆☆☆☆

不错呀，等着用，快递给力

评分☆☆☆☆☆

很详细，很好。但是对于未学过统计学的，里面统计学知识的介绍基本上无用，更像是总结。看了统计学的还是有一些参数设置（更高级的统计学概念）看不懂。所以，好书，但是别扣概念。

评分☆☆☆☆☆

满减购买，实惠！

评分☆☆☆☆☆

最新版本的，不错啊，好好学习吧

评分☆☆☆☆☆

还没有看这本书 觉得还不错吧 厚度挺厚的

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，是入门级的，推荐

评分☆☆☆☆☆

有功夫看看

评分☆☆☆☆☆

不错，好好研究