具体描述
内容简介
《SPSS统计分析（第5版）》是在前4版的基础上，根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于SPSS 20中文版。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，例题涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前4版的统计分析方法，对基本操作的内容、SPSS过程语句介绍及生成统计图形方面的内容进行了压缩，合并了部分章节，增加了自动线性建模、有序回归、二阶段最小二乘法、一般对数线性回归、Logit对数线性回归、模型选择对数线性回归分析、新版非参数假设检验的界面及其使用方法等内容。为方便读者和减少篇幅，书中所有例题数据均按章节编号，并保存在华信教育资源网,读者可自行下载。本书另配有电子教案，向采纳本书作为教材的教师免费提供。
作者简介
卢纹岱，1967年 清华自动控制系毕业1968-1979年 辽宁精密仪器厂1979-1984 北京医疗器械研究所计算机应用室1985-今首都体育学院 计算机教研室中国体育科学学会 计算机应用分会 委员中国计算机基础教育研究会 会员北京市优秀教师
目录
第1章 SPSS概述1．1 软件安装与运行
1．1．1 SPSS软件安装方法
1．1．2 SPSS的启动与退出
1．1．3 SPSS运行管理方式
1．2 窗口及其功能概述
1．2．1 数据编辑窗口
1．2．2 输出窗口
1．2．3 语句窗口
1．2．4 【窗口】菜单
1．2．5 对话框及其使用方法
1．2．6 设置工具栏中的工具图标
按钮
1．3 系统参数设置
1．3．1 参数设置基本操作
1．3．2 常规参数设置
1．3．3 输出观察窗口参数设置
1．3．4 数据属性参数设置
1．3．5 货币变量自定义格式设置
1．3．6 标签输出设置
1．3．7 统计图形参数设置
1．3．8 输出表格参数设置
1．3．9 文件默认存取位置设置
1．3．10 缺失值处理
1．4 统计分析功能概述
1．5 数据与变量
1．5．1 常量与变量
1．5．2 操作符与表达式
1．5．3 观测
1．5．4 SPSS函数
1．6 获得帮助
1．6．1 SPSS帮助系统
1．6．2 右键帮助
习题1
第2章 数据与数据文件
2．1 变量定义与数据编辑
2．1．1 数据编辑器
2．1．2 定义变量
2．1．3 定义日期变量
2．1．4 数据录入与编辑
2．1．5 根据已有的变量建立新变量
2．1．6 打开、保存与查看数据文件
2．2 数据文件的转换
2．2．1 ASCII码数据文件的转换
2．2．2 数据库文件的转换
2．2．3 观测的查重
2．3 数据文件操作
2．3．1 数据文件的拆分与合并
2．3．2 观测的排序与排秩
2．3．3 对变量值重新编码
2．3．4 数据文件的转置与重新构建
2．4 观测的加权与选择
2．4．1 定义加权变量
2．4．2 选择参与分析的观测
习题2
第3章 输出信息的编辑
3．1 输出窗口中的文本浏览与编辑
3．1．1 利用导航器浏览输出信息
3．1．2 编辑导航器中的输出项
3．2 输出表格中信息的编辑
3．2．1 表格编辑工具与常用编辑
方法
3．2．2 表格的转置与行、列、层的
处理
3．2．3 表格外观的设置与编辑
3．2．4 输出信息的复制与打印
习题3
第4章 随机变量与分布函数的应用
4．1 随机变量与分布函数
4．1．1 随机变量及其概率分布
4．1．2 随机变量的函数
4．2 随机变量与分布函数的应用
4．2．1 符合分布要求的随机数的
生成
4．2．2 概率密度函数与累积概率密
度函数的应用
习题4
第5章 日期和时间函数及其运算
5．1 日期时间函数
5．1．1 SPSS日期时间概述
5．1．2 日期时间常量与变量
5．1．3 日期时间函数
5．2 日期时间函数的应用
5．2．1 日期时间型变量的格式转换
5．2．2 日期时间型变量的算术运算
习题5
第6章 构建表格
6．1 自定义表格
6．1．1 自定义表格的概念
6．1．2 自定义表格的操作
6．2 汇总、统计指标与统计检验
6．2．1 统计指标与汇总项
6．2．2 表格中的统计检验
6．3 标题与其他选项
6．3．1 定义表格标题
6．3．2 定义表格选项
6．4 自定义表格实例
6．5 多响应变量的概念与分类
6．5．1 多响应变量的概念与分类
6．5．2 定义与建立多响应变量集
6．5．3 多响应变量的频数分布分析
6．5．4 多响应变量的交叉表分析
6．5．5 使用表功能分析多响应
变量集
习题6
第7章 基本统计分析
7．1 频数分布分析
7．1．1 频数分布分析过程
7．1．2 频数分布分析实例
7．2 描述统计
7．2．1 描述统计中的基本概念
7．2．2 描述统计分析过程
7．2．3 描述统计分析实例
7．3 探索分析
7．3．1 探索分析的意义和数据要求
7．3．2 探索分析过程
7．3．3 探索分析实例
7．4 交叉表分析
7．4．1 交叉表及其独立性卡方检验
的思路
7．4．2 交叉表分析过程
7．4．3 交叉表分析实例
7．5 比率分析
7．5．1 比率分析过程
7．5．2 比率分析实例
7．6 P-P图和Q-Q图
7．6．1 P-P图和Q-Q图分析过程
7．6．2 P-P图和Q-Q图分析实例
习题7
第8章 均值比较与检验
8．1 均值比较与均值比较的检验
8．1．1 均值比较的概念
8．1．2 均值比较与检验的过程
8．2 均值过程
8．2．1 均值过程中的统计量
8．2．2 均值过程操作
8．2．3 分析实例
8．3 单样本T检验
8．3．1 单样本T检验的概念
8．3．2 单样本T检验的实例
8．4 独立样本T检验
8．4．1 独立样本T检验的概念
8．4．2 独立样本T检验的过程
8．4．3 独立样本T检验的实例
8．5 配对样本T检验
8．5．1 配对样本T检验的概念
8．5．2 配对样本T检验的过程
8．5．3 配对样本T检验的实例
习题8
第9章 方差分析
9．1 方差分析的概念与方差分析
过程
9．1．1 方差分析的概念
9．1．2 方差分析中的术语
9．1．3 方差分析过程
9．2 单因素方差分析
9．2．1 简单的一维方差分析
9．2．2 单因素方差分析过程
9．2．3 单因素方差分析实例
9．3 单因变量多因素方差分析
9．3．1 单因变量多因素方差分析
概述
9．3．2 单因变量多因素方差分析
过程
9．3．3 随机区组设计的方差分析
实例
9．3．4 2×2析因试验方差分析实例
9．3．5 拉丁方区组设计的方差分析
实例
9．3．6 协方差分析实例
9．3．7 多维交互效应方差分析实例
9．4 多因变量线性模型的方差
分析
9．4．1 多因变量方差分析概述
9．4．2 多因变量方差分析过程和
数据要求
9．4．3 多因变量线性模型方差
分析实例
9．5 重复测量设计的方差分析
9．5．1 重复测量方差分析概述
9．5．2 重复测量方差分析的数据
文件结构
9．5．3 组内因素的设置与重复测量
方差分析过程
9．5．4 重复测量方差分析实例
9．5．5 关于趋势分析
9．6 方差成分分析
9．6．1 方差成分分析过程
9．6．2 方差成分分析实例
习题9
第10章 相关分析
10．1 相关分析的概念与相关分析
过程
10．1．1 简单相关分析的概念
10．1．2 相关分析过程
10．2 两个变量间的相关分析
10．2．1 两个变量间的相关分析
过程
10．2．2 两个变量间的相关分析
实例
10．3 偏相关分析
10．3．1 偏相关分析的概念
10．3．2 偏相关分析过程
10．3．3 偏相关分析实例
10．4 距离分析
10．4．1 距离分析的概念
10．4．2 距离分析过程
10．4．3 距离分析实例
习题10
第11章 回归分析
11．1 线性回归
11．1．1 一元线性回归
11．1．2 多元线性回归
11．1．3 异常值、影响点、共线性
诊断
11．1．4 变非线性关系为线性关系
11．1．5 线性回归过程
11．1．6 线性回归分析实例
11．1．7 自动线性建模
11．2 曲线估计
11．2．1 曲线回归概述
11．2．2 曲线回归过程
11．2．3 曲线回归分析实例
11．3 二项Logistic回归
11．3．1 Logistic回归模型
11．3．2 二项Logistic回归过程
11．3．3 二项Logistic回归分析
实例
11．4 多分变量Logistic回归
11．4．1 多分变量Logistic回归的
概念
11．4．2 多分变量Logistic回归
过程
11．4．3 多分变量Logistic回归分析
实例
11．5 有序变量Logistic回归
11．5．1 有序变量Logistic回归的
概念
11．5．2 有序变量Logistic回归
过程
11．5．3 有序变量的Logistic回归
分析实例
11．6 概率单位回归
11．6．1 概率单位回归的概念
11．6．2 概率单位回归过程
11．6．3 概率单位回归分析实例
11．7 非线性回归
11．7．1 非线性模型
11．7．2 非线性回归过程
11．7．3 非线性回归分析实例
11．8 加权回归
11．8．1 加权回归的概念
11．8．2 加权回归过程
11．8．3 加权回归分析实例
11．9 二阶段最小二乘法
11．9．1 二阶段最小二乘法的
概念
11．9．2 二阶段最小二乘法过程
11．9．3 二阶段最小二乘法分析
实例
11．10 最优尺度回归
11．10．1 最优尺度回归的概念
11．10．2 最优尺度回归过程
11．10．3 最优尺度回归分析实例
11．11 对数线性模型
11．11．1 对数线性模型的概念
11．11．2 一般对数线性回归分析
11．11．3 Logit对数线性回归分析
11．11．4 模型选择对数线性回归
分析
习题11
第12章 非参数检验
12．1 卡方检验
12．1．1 卡方检验的基本概念
12．1．2 卡方检验过程
12．1．3 卡方检验分析实例
12．2 二项分布检验
12．2．1 二项分布检验的概念与
操作
12．2．2 二项分布检验分析实例
12．3 游程检验
12．3．1 游程检验的基本概念
12．3．2 游程检验过程
12．3．3 游程检验分析实例
12．4 一个样本的柯尔莫哥洛夫-
斯米诺夫检验
12．4．1 一个样本的柯尔莫哥洛夫-
斯米诺夫检验的基本概念
12．4．2 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫
检验过程
12．4．3 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫
检验分析实例
12．5 两个独立样本检验
12．5．1 两个独立样本检验的用途
与基本操作
12．5．2 两个独立样本检验分析
实例
12．6 多个独立样本检验
12．6．1 多个独立样本检验的用途与
操作
12．6．2 多个独立样本检验分析
实例
12．7 两个相关样本检验
12．7．1 两个相关样本检验的用途
与操作
12．7．2 两个相关样本检验分析
实例
12．8 多个相关样本检验
12．8．1 多个相关样本检验的用途
与操作
12．8．2 多个相关样本检验分析
实例
12．9 新版非参数假设检验的界面
及其使用方法
12．9．1 单样本检验
12．9．2 独立样本检验
12．9．3 相关样本检验
习题12
第13章 聚类分析与判别分析
13．1 聚类分析、判别分析及其分析
过程
13．1．1 聚类分析
13．1．2 判别分析
13．2 两步聚类
13．2．1 两步聚类概述
13．2．2 两步聚类过程
13．2．3 两步聚类分析实例
13．3 快速聚类
13．3．1 快速聚类概述
13．3．2 快速聚类过程
13．3．3 快速聚类分析实例
13．4 系统聚类
13．4．1 系统聚类概述
13．4．2 系统聚类过程
13．4．3 样品系统聚类分析实例
13．4．4 变量聚类概述
13．4．5 变量聚类分析实例
13．5 判别分析
13．5．1 判别分析概述
13．5．2 判别分析过程
13．5．3 判别分析实例
13．5．4 逐步判别分析与实例
习题13
第14章 因子分析与对应分析
14．1 主成分分析与因子分析
14．1．1 主成分分析与因子分析
概述
14．1．2 因子分析过程
14．1．3 因子分析实例
14．1．4 利用因子得分进行聚类
14．1．5 市场研究中的顾客偏好
分析
14．2 对应分析
14．2．1 对应分析概述
14．2．2 对应分析过程
14．2．3 对应分析实例
习题14
第15章 信度分析与多维尺度分析
15．1 信度分析
15．1．1 信度分析的概念
15．1．2 信度分析过程
15．1．3 信度分析实例
15．2 多维尺度分析(ALSCAL)
15．2．1 多维尺度分析的功能与
数据要求
15．2．2 多维尺度分析过程
15．2．3 多维尺度分析实例
习题15
第16章 结合分析
16．1 结合分析概述
16．2 正交试验设计
16．2．1 试验设计中的问题
16．2．2 正交试验设计的思路
16．2．3 正交试验设计过程
16．2．4 正交试验设计实例
16．2．5 正交设计过程语句
16．3 试验设计结果的打印
16．3．1 设计结果打印过程
16．3．2 打印调查用卡片实例
16．3．3 正交试验设计打印过程
语句
16．4 结合分析的语句与编程
16．4．1 结合分析过程语句
16．4．2 结合分析语句实例
16．5 结合分析实例
16．5．1 课题分析与正交设计
16．5．2 调查准备与调查
16．5．3 结合分析编程与结果分析
习题16
第17章 时间序列分析
17．1 时间序列的建立和平稳化
17．1．1 缺失值数据的替换
17．1．2 建立时间序列新变量
17．2 序列图
17．2．1 序列图过程
17．2．2 序列图应用实例
17．3 建立时间序列模型
17．3．1 指数平滑与ARIMA模型
概述
17．3．2 选择分析变量
17．3．3 选择统计量
17．3．4 图表
17．3．5 输出项目的过滤
17．3．6 保存新变量
17．3．7 建模的其他选项
17．3．8 时间序列分析实例
17．4 应用时间序列模型
17．4．1 应用时间序列模型过程
17．4．2 应用时间序列模型分析
实例
17．5 自相关
17．5．1 自相关系数与偏自相关
系数的计算
17．5．2 自相关图
17．5．1 自相关分析过程
17．5．3 自相关分析实例
17．6 季节分解法
17．6．1 季节分解法模型
17．6．2 季节分解法分析过程
17．6．3 季节分解法分析实例
17．7 频谱分析
17．7．1 频谱分析概述
17．7．2 频谱分析过程
17．7．3 频谱分析实例
17．8 互相关
17．8．1 互相关概述
17．8．2 互相关过程
17．8．3 互相关实例
习题17
第18章 生存分析
18．1 生存分析概述
18．1．1 生存分析与生存数据
18．1．2 生存时间函数
18．1．3 Kaplan-Meier法
18．1．4 Cox回归模型
18．1．5 Cox依时协变量回归模型
18．2 寿命表分析
18．2．1 寿命表分析概述
18．2．2 寿命表分析过程
18．2．3 寿命表分析实例
18．3 Kaplan-Meier分析
18．3．1 Kaplan-Meier分析概述
18．3．2 Kaplan-Meier分析过程
18．3．3 Kaplan-Meier分析实例
18．4 Cox回归风险比例模型分析
18．4．1 Cox 回归分析概述
18．4．2 Cox 回归分析过程
18．4．3 Cox 回归分析实例
18．5 Cox依时协变量回归模型
分析
18．5．1 Cox 依时协变量回归分析
过程
18．5．2 Cox 依时协变量回归分析
实例
习题18
第19章 生成统计图形
19．1 概述
19．2 条形图和3D条形图
19．2．1 选择图形类型
19．2．2 简单条形图
19．2．3 复式条形图
19．2．4 堆积面堆图
19．2．5 3D条形图
19．3 线图、面积图、高低图和
圆图
19．3．1 选择图形类型
19．3．2 堆积面积图
19．3．3 多线线图
19．3．4 垂线图
19．3．5 简单高-低-闭合图
19．3．6 聚类高低收盘图
19．3．7 简单极差图
19．3．8 差分面积图
19．3．9 饼图
19．4 箱图和误差条图
19．4．1 选择箱图和误差条图类型
19．4．2 简单箱图
19．4．3 复式箱图
19．4．4 简单误差条图
19．4．5 复式误差条图
19．5 散点图
19．5．1 选择散点图图式
19．5．2 简单散点图
19．5．3 重叠散点图
19．5．4 矩阵散点图
19．5．5 简单点图
19．6 直方图
19．7 帕累托图
19．7．1 选择帕累托图类型
19．7．2 简单帕累托图
19．7．3 堆栈帕累托图
19．8 控制图
19．8．1 选择控制图类型
19．8．2 平均值、极差、标准差
控制图
19．8．3 单值-移动极差控制图
19．8．4 不合格品率、不合格品数
控制图
19．8．5 变量缺陷数、单位缺陷数
控制图
习题19
第20章 编辑统计图形
20．1 认识图形组成
20．2 编辑平面统计图
20．2．1 图形编辑途径
20．2．2 改变图形构成
20．2．3 图形与文字修饰
20．2．4 坐标轴的编辑
20．2．5 图条的修饰
20．2．6 图线的编辑
20．2．7 饼图编辑
20．2．8 散点图的编辑
20．2．9 文件管理
习题20
附录A 标准化、距离和相似性的计算
附录B 数据清单
参考文献
前言/序言
用户评价
拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书，我最直观的感受就是它的“厚重感”，不仅仅是纸张的厚度，更是内容上的丰富与扎实。这本书，对于我这样在统计分析领域摸索前行的人来说，简直是一座“宝藏”。它不像一些过于理论化的教材，让人感觉高高在上，也不同于一些过于浅显的教程，让人觉得“不过瘾”。它恰到好处地找到了理论与实践的平衡点，既有深度的理论支撑，又有详实的SPSS操作指导。 这本书在理论讲解方面，最让我印象深刻的是它的“故事化”叙事。作者并没有直接抛出枯燥的定义和公式，而是通过生动的故事和贴近生活的例子，来阐释复杂的统计概念。比如，在讲解“抽样方法”时，它会用一个“民意调查”的场景来引入，让我们理解不同抽样方法可能带来的偏差，以及如何选择最合适的抽样方式。这种“以情动人”的教学方式，让我对统计学不再感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。 然而，这本书的精髓，绝对是它对SPSS软件操作的“事无巨细”的讲解。SPSS软件的功能非常强大，但对于初学者而言，如何从零开始，一步一步地完成一个完整的统计分析，确实需要一本好的指导书。这本书就像一位经验丰富的“领路人”，它详细地介绍了SPSS软件的每一个界面、每一个菜单、每一个选项。我至今还记得，在初次尝试进行“卡方检验”时，面对SPSS复杂的对话框，我曾一度手足无措。但当我翻开这本书，看到书中对每个选项的清晰解释和配有详尽的截图时，我感觉就像在黑暗中找到了一盏明灯。 我曾经在处理一个关于“客户流失预测”的数据集时，遇到了一个棘手的问题：如何对存在缺失值的数据进行有效的回归分析？查阅了各种文献，众说纷纭。最后，我抱着一丝希望，翻开了这本书中关于“回归分析”和“数据预处理”的章节。书中详细讲解了如何识别缺失值，以及常用的几种处理方法，比如均值填充、中位数填充，甚至还有更高级的回归填充法。我按照书中的指导，一步一步地进行操作，最终成功地完成了回归分析，并得出了有价值的预测模型。那一刻，我体会到了“功夫不负有心人”的喜悦。 这本书的语言风格，可以说是“温暖而专业”。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人情味。他会适时地提醒读者注意一些“细枝末节”，比如在进行“方差分析”时，需要满足“方差齐性”的条件，或者在解读“相关系数”时，要避免“因果倒置”。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此钟爱这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“完美融合”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书，说实话，我当时的心情是既期待又有点忐忑。毕竟，统计学对我来说，一直是个有点“高冷”的学科。但这本书的封面设计，就透着一股亲切感，没有那种让人望而却步的学术感。翻开第一页，首先映入眼帘的是清晰的目录，让我对这本书的整体脉络有了一个大概的了解。它几乎涵盖了SPSS能做的所有事情，从最基础的数据录入和管理，到各种复杂的统计分析方法，比如描述性统计、推断性统计，再到更高级的多元统计技术，简直就像一个 SPSS 软件的“操作手册”。 我尤其喜欢作者在讲解理论知识时，那种“循序渐进”的风格。他不会上来就抛出一堆晦涩难懂的公式，而是先从最简单的生活场景入手，用最朴素的语言来解释统计学的基本原理。比如，在讲解“均值”这个概念时，它会用我们日常生活中点餐、买东西的例子来类比，让我们很容易就能理解。这种“化繁为简”的处理方式，让我这个统计学“小白”也感觉没那么吃力了。 这本书最大的亮点，绝对是它极强的“实战指导性”。SPSS 软件本身功能强大，但操作起来却需要一些技巧。这本书就像一位经验丰富的“老司机”，手把手地教你如何驾驭 SPSS。每一个操作步骤，都配有非常详细的图文说明，从菜单的选择，到对话框的填写，再到结果的输出，都讲解得一清二楚。我曾经在进行“相关分析”时，遇到了一个问题，数据格式不对，导致无法生成散点图。翻开这本书，我很快就找到了解决办法，原来是需要先进行一个数据转换操作。这种“按图索骥”的学习方式，让我感到非常有成就感。 我记得有一次，我需要对一个市场调研问卷的数据进行分析，其中包含很多定性数据和定量数据。当时我对如何进行“交叉分析”和“因子分析”感到非常困惑。我翻遍了网上的教程，感觉都过于碎片化，很难形成一个完整的思路。最后，我打开了这本书，找到了关于“多重响应分析”和“因子分析”的章节。书中的讲解非常系统，它不仅告诉我怎么操作，更重要的是，它解释了为什么要在这种情况下使用这种方法，以及如何解读分析结果。按照书中的步骤，我顺利地完成了分析，并且得出了有价值的结论。 这本书的语言风格，可以说是一种“治愈系”的风格。作者的文字，亲切而不失严谨，就像一位老朋友在耐心解答你的疑惑。他会适时地提醒你注意一些常见的“陷阱”，比如在选择统计方法时，需要注意数据的分布形态，或者在解读结果时，避免过度推断。这些“小贴士”，虽然不起眼，但却能帮助我们培养更严谨的统计思维，避免犯一些低级错误。 而且，这本书的排版设计也做得相当出色。每一章的结构都非常清晰，重点突出，段落分明。那些统计图表，绘制得不仅美观，而且非常直观，能够帮助我们更好地理解数据之间的关系。我经常会在学习过程中，反复查看这些图表，加深对知识的理解。 这本书之所以让我如此喜爱，还在于它在理论深度和实践广度之间的完美平衡。它既讲解了统计学背后的数学原理，又提供了SPSS软件的操作指南。这让我能够真正做到“知其然，知其所以然”，而不是仅仅停留在“会操作”的层面。 它对SPSS常用功能的全面介绍，让我看到了SPSS的强大之处。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验和模型构建，再到最后的数据可视化，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都展示了出来，让我对SPSS的应用范围有了更广阔的认识。 这本书的附录内容，更是“锦上添花”。它包含了SPSS的常用快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总的来说，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一位良师益友。它陪伴我走过了统计学学习的许多重要时刻，也帮助我解决了许多棘手的问题。如果你也对SPSS统计分析充满热情，或者正在为数据分析而发愁，那么我强烈推荐你拥有这本书，它一定能成为你学习路上的得力助手。
评分当我第一次拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书的时候，老实说，我的第一反应是“又一本统计学教材”。毕竟，在学术的道路上，我已经接触过不少厚重的书籍，它们往往充斥着公式和理论，让人望而生畏。然而，当我翻开这本书，阅读了前面的几章后，我的看法彻底改变了。这本书以一种非常独特的视角，将SPSS这一强大的统计软件，与严谨的统计学理论巧妙地结合在了一起，为我打开了一扇新的学习之门。 这本书在理论讲解方面，可谓是“大道至简”。作者并没有沉溺于复杂的数学推导，而是用一种极其贴近生活化的语言，将抽象的统计概念变得生动有趣。例如，在讲解“假设检验”的原理时，它会用一个“陪审团审判”的类比，将原假设、备选假设、犯第一类错误和第二类错误的含义，解释得一清二楚，让我在轻松的氛围中就掌握了核心要义。这种“去数学化”的处理方式，极大地降低了统计学学习的门槛，让我这个原本对数学有些“恐惧”的人，也开始享受学习的过程。 然而，这本书最让我称道的，还是其无与伦比的“操作指南”属性。SPSS软件的功能非常强大，但对于初学者来说，如何有效地利用这些功能，往往是一个挑战。这本书就像一位经验丰富的“向导”，带着你一步一步地探索SPSS的各个角落。它详细地介绍了SPSS的界面布局、数据录入、变量管理，以及各种统计分析的执行过程。我特别喜欢书中对每一个参数设置的详细解释，让我不再是盲目地点击，而是真正理解每一个选项背后的意义，从而能够更灵活地运用SPSS解决实际问题。 我曾经在进行一项关于“用户满意度”的调查时，需要对大量的文本数据进行分析，找出影响用户满意度的关键因素。当时我对于如何处理非数值型数据感到非常困惑。我翻阅了大量的资料，但总感觉缺少一个清晰的框架。最后，我打开了这本书关于“因子分析”和“聚类分析”的章节。书中不仅详细讲解了如何将定性数据转化为定量数据，还提供了SPSS中进行这些分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地构建了一个影响用户满意度的模型，并从中发现了非常有价值的洞察。 这本书的语言风格，有一种“润物细无声”的魅力。作者的文字，细腻而又不失力量，仿佛一位循循善诱的长者，在与你进行一场深入的交流。他会适时地提醒你注意一些“细节”，比如在进行统计分析时，需要检查数据的“异常值”，或者在解读结果时，需要考虑“统计显著性”和“实际显著性”的区别。这些“细节”的补充，对于提升我们的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得非常合理，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此推崇这本书，还在于它在理论深度与实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我惊叹于SPSS的“全能”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“雪中送炭”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我来说，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的疑惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分当我第一次拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书时，我就被它沉甸甸的质感和精致的封面设计所吸引。这绝对不是一本普通的入门级教材，它散发着一股扎实、专业的学术气息，让我对它充满了期待。书中的内容，从最基础的数据录入和变量定义，一直延伸到各种复杂的统计模型，例如多元回归、因子分析、聚类分析等等，几乎涵盖了SPSS统计分析的方方面面，就像一本“SPSS武功秘籍”。 这本书最让我欣赏的一点，在于它将抽象的统计理论，通过生活化的案例，变得触手可及。作者并没有堆砌那些晦涩难懂的数学公式，而是用一种非常巧妙的方式，将统计学原理融入到日常生活中。例如，在讲解“平均数”和“中位数”的区别时，它会用一个班级的考试成绩作为例子，让我们直观地理解两者的应用场景和差异。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是充满了趣味和逻辑。 而这本书的“灵魂”所在，无疑是对SPSS软件操作的“手把手”教学。SPSS软件功能强大，但对于初学者来说，往往需要一个清晰的指引。这本书就像一位经验丰富的“老司机”，它详细地介绍了SPSS软件的每一个界面、每一个功能。我曾经在进行“独立样本t检验”时，不确定如何设置分组变量和检验变量，感到有些迷茫。但当我翻开这本书，看到书中对每一个对话框选项的详细解释，以及配有清晰的操作截图时，我感觉豁然开朗，很快就完成了分析。 我记得有一次，我需要对一份用户调查问卷中的数据进行分析，其中包含大量的多项选择题。当时我对于如何进行“多重响应分析”感到非常困惑。我查阅了很多资料，但都觉得不够系统。最后，我翻开了这本书中关于“多重响应分析”的章节。书中不仅详细讲解了如何设置多重响应集，还提供了SPSS中进行分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地完成了分析，并从中发现了用户在产品使用偏好上的显著差异。 这本书的语言风格，是一种“温和而有力”的风格。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人文关怀。他会适时地提醒读者注意一些“细节”，比如在进行“相关分析”时，需要检查数据的“线性关系”，或者在解读“ANOVA”结果时，要注意“事后检验”的应用。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此推崇这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分当我拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书的时候，我首先被它厚实的纸张和精美的排版所吸引。这绝对不是一本简单的操作指南，它透露出一种严谨而深入的学术气息。书中的内容，从最基础的数据录入和变量管理，一直深入到各种高级的统计分析技术，如因子分析、聚类分析、结构方程模型等，几乎涵盖了SPSS软件能够完成的方方面面，仿佛一本 SPSS 的“武功秘籍”。 这本书最让我印象深刻的是，它将枯燥的统计理论，通过生动有趣的案例，变得“活色生香”。作者没有直接罗列复杂的数学公式，而是用一种“讲故事”的方式，将统计学的核心思想娓娓道来。比如，在讲解“相关分析”时，它会用一个“身高与体重”的关系来举例，让我们直观地理解相关系数的含义和应用场景。这种“化抽象为具体”的教学方式，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是充满了逻辑和趣味。 然而，这本书的“精髓”所在，绝对是它对SPSS软件操作的“事无巨细”的指导。SPSS软件功能强大，但对于初学者来说，如何准确地进行每一步操作，往往是学习的难点。这本书就像一位经验丰富的“向导”，它详细地介绍了SPSS软件的每一个界面、每一个菜单、每一个选项。我至今还记得，在初次尝试进行“独立样本t检验”时，不确定如何设置分组变量和检验变量，感到有些迷茫。但当我翻开这本书，看到书中对每个对话框选项的详细解释，以及配有清晰的操作截图时，我感觉豁然开朗，很快就完成了分析。 我曾经在处理一个关于“学生学习成绩”的数据集时，需要进行“方差分析”，以检验不同教学方法对学生成绩的影响。当时我对如何设置因子和协变量感到困惑。我翻阅了很多资料，但都觉得不够系统。最后，我打开了这本书中关于“方差分析”的章节。书中不仅详细讲解了单因素方差分析和双因素方差分析的原理，还提供了SPSS中进行分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地完成了分析，并得出了关于不同教学方法有效性的可靠结论。 这本书的语言风格，可以说是一种“温暖而专业”的风格。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人情味。他会适时地提醒读者注意一些“细节”，比如在进行“回归分析”时，需要检查模型的“残差诊断图”，或者在解读“卡方检验”结果时，要注意“期望频数”的限制。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此钟爱这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分这本《SPSS统计分析（第5版）》，我只能说，它是我在统计学学习的漫漫长路上，遇到的一位“良师益友”。翻开它，一股淡淡的油墨香混合着纸张的清香扑鼻而来，瞬间勾起了我当年在大学课堂上，那个对数字充满敬畏又略显迷茫的自己。这本书的结构设计，堪称精妙绝伦。从最基础的数据准备，如变量的定义、编码，到各种眼花缭乱的统计方法，比如那些听起来就让人“头大”的t检验、方差分析、卡方检验，再到更深层次的回归模型、因子分析，它几乎是将SPSS软件的功能“一网打尽”。 更让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在“点到为止”的讲解，而是力求将每一个统计概念的“前世今生”都娓娓道来。作者并没有用枯燥乏味的数学公式“轰炸”读者，而是巧妙地运用了大量的现实生活案例，将那些抽象的统计原理，变得触手可及。比如，在讲解中心极限定理的时候，它会用一个简单的掷骰子游戏来类比，让我们瞬间理解“样本均值的分布”是如何趋向正态的。这种“润物细无声”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让统计学不再是遥不可及的“象牙塔”。 然而，这本书的精髓，远不止于理论的阐述。它更像是一位耐心的“手把手”教练，将SPSS软件的操作细节，演绎得淋漓尽致。我至今还记得，第一次尝试进行多重线性回归分析时，面对SPSS复杂的选项界面，我曾一度束手无策。但当我翻开这本书，看到书中对每个对话框选项的详细解释，以及配有清晰的截图时，我的信心瞬间回来了。书中的每一步操作，都仿佛是为我量身定制的导航，让我能够准确无误地完成数据分析的每一步。 我曾经遇到过一个棘手的数据清洗问题，数据中存在大量的缺失值，我不知道如何恰当地处理。查阅了无数文献，依然没有找到满意的答案。最后，我抱着试试看的心态，翻开了这本书中关于“数据预处理”的那一章。书中详细讲解了各种缺失值填充的方法，以及各种数据转换的技巧。我按照书中提供的方法，一步一步地进行操作，最终成功地解决了那个困扰我许久的问题。那一刻，我体会到了“海阔凭鱼跃，天高任鸟飞”的畅快淋漓。 这本书的语言风格，更是我心目中的“一股清流”。它没有那些学术著作的“高高在上”，也没有网络教程的“碎片化”。作者的语言，温和而又不失专业，仿佛一位经验丰富的导师，在耳边循循善诱。他会在讲解过程中，适时地提醒读者注意一些“坑”，比如在进行方差分析前，需要检查数据的正态性和方差齐性。这些“善意的提醒”，对于我们这些初学者来说，简直是“救命符”，能够帮助我们避免很多不必要的错误。 而且，这本书在视觉呈现上，也做到了极致。每一章的结构，都清晰得如同地图一般，标题、子标题、重点强调、图表，错落有致，阅读体验极佳。它所配的图表，更是“锦上添花”，那些直观的柱状图、散点图、箱线图，不仅帮助我们更直观地理解数据，也让我们对SPSS强大的图表绘制功能有了更深入的认识。 我特别赞赏这本书在理论与实践之间的“黄金分割点”。它没有因为追求理论的深度，而牺牲了实践的可操作性；也没有因为追求实践的便捷，而忽略了理论的严谨性。它在这两者之间找到了一个完美契合点，让读者既能够理解“为什么”这样做，又能掌握“怎么”去做。这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，让我受益匪浅。 书中对SPSS软件的常用功能的全面介绍，更是让我“如虎添翼”。除了核心的统计分析功能，它还深入讲解了数据录入、管理、转换、以及各种精美图表的绘制。这些基础但至关重要的技能，让我在进行实际数据分析时，能够更加得心应手，从容应对各种挑战。 此外，这本书的附录内容，更是“意外的惊喜”。里面包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号表，以及常见问题的解答。这些细节的补充，让这本书的实用价值更上一层楼，成为了一本真正的“工具书”，可以伴随我们研究的始终。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，不仅仅是一本教材，更是一段学习旅程的“启明星”。它点亮了我对统计学的理解，也武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望掌握SPSS统计分析的精髓，那么这本书绝对是你不可错过的“宝藏”。
评分拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书，我的第一感觉就是“全面”和“实用”。这本书的内容，从最基础的数据录入和变量管理，一直深入到各种复杂的统计分析技术，如回归分析、方差分析、因子分析，甚至是更高级的聚类分析和判别分析，几乎囊括了SPSS软件能够提供的所有统计功能。这对于像我这样需要进行大量数据分析的学生来说，无疑是一本“救星”。 这本书最让我感到惊喜的是，它在讲解理论知识时，并没有采用枯燥的数学公式堆砌，而是通过生动形象的比喻和生活化的案例，将抽象的统计概念变得通俗易懂。例如，在讲解“抽样误差”时，它会用“大海捞针”的比喻来类比，让我们直观地理解抽样误差的来源和影响。这种“化繁为简”的教学方式，让我觉得统计学不再是遥不可及的学术领域，而是与我们的生活息息相关。 然而，这本书的“灵魂”所在，无疑是对SPSS软件操作的“事无巨细”的指导。SPSS软件功能强大，但对于初学者来说，如何准确地进行每一步操作，往往是学习的难点。这本书就像一位经验丰富的“老司机”，它详细地介绍了SPSS软件的每一个界面、每一个菜单、每一个选项。我至今还记得，在初次尝试进行“描述性统计”时，不确定如何选择变量和生成合适的图表，感到有些迷茫。但当我翻开这本书，看到书中对每个对话框选项的详细解释，以及配有清晰的操作截图时，我感觉豁然开朗，很快就完成了分析。 我曾经在进行一项关于“市场营销策略”的调查时，需要对大量的问卷数据进行分析，找出影响消费者购买意愿的关键因素。当时我对于如何进行“多重线性回归”感到非常困惑。我翻阅了很多资料，但都觉得不够系统。最后，我打开了这本书中关于“多重线性回归”的章节。书中不仅详细讲解了回归分析的原理，还提供了SPSS中进行分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地构建了一个预测购买意愿的模型，并从中发现了非常有价值的洞察。 这本书的语言风格，可以说是一种“温暖而专业”的风格。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人情味。他会适时地提醒读者注意一些“细节”，比如在进行“卡方检验”时，需要检查“期望频数”是否大于5，或者在解读“ANOVA”结果时，要注意“多重比较”的运用。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此钟爱这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书，我最直观的感受就是它的“内容厚度”和“实用性”。作为一名正在努力提升数据分析能力的学生，我一直寻找一本能够兼顾理论深度和操作指南的书籍，而这本《SPSS统计分析（第5版）》恰好满足了我的需求。书中的内容，从最基础的数据录入和变量设置，到各种复杂的统计分析方法，比如回归分析、方差分析、因子分析等等，简直就像一个SPSS软件的“全方位解读”。 最让我惊喜的是，这本书在讲解理论知识时，并没有采用枯燥乏味的数学公式轰炸，而是通过生动形象的比喻和生活化的案例，将抽象的统计概念变得通俗易懂。比如，在讲解“方差”这个概念时，它会用一个“大家庭成员身高”的例子来类比，让我们直观地理解方差代表了数据的离散程度。这种“化繁为简”的教学方式，极大地降低了统计学学习的门槛，让学习过程变得更加轻松有趣。 然而，这本书的“灵魂”所在，无疑是对SPSS软件操作的“手把手”教学。SPSS软件功能强大，但对于初学者来说，如何准确地进行每一步操作，往往是学习的难点。这本书就像一位经验丰富的“老司机”，它详细地介绍了SPSS软件的每一个界面、每一个菜单、每一个选项。我至今还记得，在初次尝试进行“相关分析”时，不确定如何选择变量和生成散点图，感到有些迷茫。但当我翻开这本书，看到书中对每个对话框选项的详细解释，以及配有清晰的操作截图时，我感觉豁然开朗，很快就完成了分析。 我曾经在进行一项关于“消费者行为”的调查时，需要对大量的 Likert 量表数据进行分析，找出影响消费者购买意愿的关键因素。当时我对于如何进行“多元线性回归”感到非常困惑。我翻阅了很多资料，但都觉得不够系统。最后，我打开了这本书中关于“多元线性回归”的章节。书中不仅详细讲解了回归分析的原理，还提供了SPSS中进行分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地构建了一个预测购买意愿的模型，并从中发现了非常有价值的洞察。 这本书的语言风格，可以说是一种“温暖而专业”的风格。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人情味。他会适时地提醒读者注意一些“细节”，比如在进行“t检验”时，需要检查数据的“正态性”和“方差齐性”，或者在解读“ANOVA”结果时，要注意“多重比较”的应用。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此钟爱这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分拿到《SPSS统计分析（第5版）》这本书，最先吸引我的，是它那份沉甸甸的分量，以及封面上透着一股专业气息的设计。这让我预感到，这不仅仅是一本简单的操作手册，更是一部深入浅出的统计学百科全书。书中的内容，从最基础的数据准备，到各种经典的统计分析方法，如描述性统计、t检验、方差分析、相关分析、回归分析，再到更复杂的多元统计技术，如因子分析、聚类分析等，简直就像SPSS软件的“说明书”加上“教科书”。 最让我惊喜的是，这本书在讲解理论知识时，并没有采取“填鸭式”的教学方式，而是用一种“循序渐进”的方法，将复杂的统计概念，拆解成易于理解的小单元。作者善于运用生动形象的比喻和生活化的例子，来解释那些抽象的统计原理。比如，在讲解“概率”的概念时，它会用抛硬币、抽奖等例子来引入，让我能够轻松地理解概率的本质。这种“化繁为简”的教学方式，极大地降低了统计学学习的门槛，让学习过程变得充满乐趣。 当然，这本书最核心的价值，在于它对SPSS软件操作的“细致入微”的指导。SPSS软件功能强大，但对于初学者来说，如何准确地进行每一步操作，往往是学习的难点。这本书就像一位经验丰富的“向导”，它详细地介绍了SPSS软件的界面布局、数据录入、变量管理，以及各种统计分析的执行过程。我至今还记得，在初次尝试进行“卡方检验”时，面对SPSS复杂的对话框，我曾一度手足无措。但当我翻开这本书，看到书中对每个选项的清晰解释和配有详尽的截图时，我感觉豁然开朗，很快就完成了分析。 我曾经在处理一个关于“药物疗效”的实验数据时，需要进行“配对样本t检验”。当时我对如何正确设置配对变量感到困惑。我翻阅了网上的教程，但都觉得不够清晰。最后，我打开了这本书中关于“t检验”的章节。书中不仅详细讲解了“配对样本t检验”的原理，还提供了SPSS中进行分析的具体步骤和结果解读方法。按照书中的指导，我成功地完成了分析，并得出了关于药物疗效的可靠结论。 这本书的语言风格，有一种“亲切而专业”的魅力。作者的文字，既有学术的严谨性，又不失人情味。他会适时地提醒读者注意一些“细节”，比如在进行“相关分析”时，需要检查数据的“散点图”是否呈线性关系，或者在解读“ANOVA”结果时，要注意“多重比较”的运用。这些“细节”的补充，对于我们培养严谨的分析能力至关重要。 而且，这本书在视觉呈现上也做得非常出色。每一章的结构都安排得井井有条，重点突出，易于阅读。它所配的SPSS软件操作截图，更是“良心之作”，清晰地展示了每一步的操作流程，让读者能够轻松地跟着书中的指引进行练习。 我之所以如此钟爱这本书，还在于它在理论深度和实践可操作性之间的“神来之笔”。它既能让你深入理解统计学的“为什么”，又能让你熟练掌握SPSS软件的“怎么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是许多同类书籍难以企及的。 书中对SPSS软件的各种常用功能的全面展示，让我看到了SPSS的“强大内功”。从数据清洗、数据转换，到各种统计检验、模型构建，再到数据的可视化呈现，这本书几乎把SPSS的“十八般武艺”都一一展现，让我对SPSS的运用潜力有了更深层次的认识。 不得不提的是，这本书的附录内容，简直是“神来之笔”。它包含了SPSS的各种快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些实用的信息，对于我们日常的使用，提供了极大的便利。 总而言之，《SPSS统计分析（第5版）》这本书，对我而言，是一本集理论、实践、指导于一体的“宝典”。它不仅解答了我对统计学的困惑，更武装了我进行数据分析的技能。如果你也和我一样，渴望在SPSS统计分析领域有所建树，那么这本书绝对是你不可或缺的“伙伴”。
评分这本书，我拿到手的时候，包装得严严实实，拆开那一刻，一股淡淡的书墨香扑鼻而来，瞬间勾起了我当年在象牙塔里埋头苦读的回忆。翻开目录，我惊喜地发现，它涵盖了从最基础的数据录入、变量管理，到各种经典的统计方法，如描述性统计、t检验、方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析，甚至是更进阶的多元统计技术，比如因子分析、聚类分析等等，简直就像一本统计学“百科全书”。 每一章的理论讲解都力求清晰易懂，作者并没有一味堆砌那些晦涩难懂的数学公式，而是用通俗易懂的语言，结合生活中的实际例子，来阐释统计原理。我尤其喜欢它在讲解一些复杂概念时，会采用“循序渐进”的方式，先从最简单的场景入手，然后逐步引入更复杂的模型，让读者能够一步一步地理解，而不是被一堆术语轰炸得晕头转向。 当然，这本书最大的亮点还在于它的实操性。SPSS软件本身就是做统计分析的利器，而这本书更是将SPSS的每一个操作步骤都讲解得细致入微，如同手把手教学一般。从菜单栏的选择，到对话框的填写，再到结果的解读，都配有清晰的截图，让你即使是第一次接触SPSS，也能迅速上手，完成各种分析任务。我常常觉得，这本书就像我桌上的“救命稻草”，每当我遇到SPSS操作上的难题时，翻开它，总能找到解决的办法。 我记得有一次，我需要进行一个复杂的方差分析，涉及到多个因子和协变量，数据量也不小。当时我查阅了很多资料，但总觉得哪里不对劲。最后，我翻到了这本书里关于“多因素方差分析”那一章，书中详细讲解了如何设置模型，如何处理交互项，以及如何解读F检验的p值和效应大小。按照书中的步骤一步一步操作，我竟然顺利地完成了分析，而且对结果的理解也豁然开朗。这种“柳暗花明又一村”的感觉，实在是太棒了。 这本书的语言风格也比较独特，不似某些学术著作那样板着面孔，而是带有一种温和的指导感。作者在讲解过程中，会适时地提醒读者注意一些常见的陷阱和误区，比如在选择统计方法时需要考虑哪些前提条件，在解读结果时需要避免哪些过度推断。这些“小贴士”虽然看似不起眼，但对于初学者来说，却是至关重要的，能够帮助我们少走弯路，培养严谨的统计思维。 还有，这本书的排版设计也相当用心。每一章的结构都很清晰，标题、小标题、正文、图表、示例，层次分明，阅读起来非常舒适。而且，它还配有很多高质量的图表，这些图表不仅直观地展示了统计数据的分布和关系，也帮助我们更好地理解复杂的统计模型。我个人觉得，图文并茂的书籍，更能激发读者的学习兴趣，也更容易将知识内化。 这本书的理论深度和实践广度的结合，是我最欣赏的一点。它没有为了追求“高大上”而牺牲实用性，也没有为了追求“通俗易懂”而省略关键的理论支撑。它在两者之间找到了一个绝佳的平衡点，既能让你理解“为什么”这样做，又能让你知道“怎么”去做。这种“知其然，知其所以然”的学习体验，对于我这样的学习者来说，是弥足珍贵的。 我特别要提到的是，书中对SPSS软件的常用功能进行了非常全面的介绍，不仅仅是数据管理和统计分析，还包括了数据转换、图表绘制等实用功能。这些功能在实际的数据处理过程中，能够极大地提高工作效率。例如，如何进行数据清洗、缺失值处理，如何生成各种符合研究需求的图表，书中都有详细的指导，让我能够更自信地应对各种数据分析场景。 值得一提的是，这本书的附录也相当实用，里面包含了SPSS的一些常用快捷键、统计量符号解释，以及一些常见问题的解答。这些细节的补充，进一步提升了这本书的实用价值，让它成为了一本真正能够陪伴我们整个研究过程的参考书。 总而言之，这本《SPSS统计分析（第5版）》是我在学习统计分析道路上遇到的一本宝藏。它不仅是我理论知识的坚实后盾，更是我实践操作的得力助手。如果你也和我一样，对SPSS统计分析充满兴趣，或者正在为数据分析而烦恼，那么强烈推荐你入手这本书，相信它定能助你一臂之力，让你在数据的海洋中游刃有余。
评分OK
评分很好的一本书，讲解的很清晰，适合初入门者学习，如有配套光盘会更好1
评分学习中！！！！！！！！！
评分内容不错。就是结果解释全是中文版。还是直接英文版比较好
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评分很厚的一本书！要的花一些时间看
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