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编辑推荐

从数据分析的具体需求入手，基于案例开展教学，弱化对统计学原理的阐述；
强化对软件功能输入、输出的解释与说明，保证工具应用的严谨性，对输出结果解释的正确性；
最后结合作者开展的几个数据分析类教研项目，设计综合性案例，便于学习者模仿。
教材配套教学所用的电子资源，包含开展数据分析所需要的原始数据、教学所用的PPT、课后思考题和实践环节的解答等，对于部分重点章节，配套微视频。

内容简介

本书是在教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想下，基于大数据时代对人才培养的要求而编写的。本书从信息处理与应用的视角入手，探索了基于SPSS和EXCEL环境的数据预处理和数据分析技术。本书由6章组成：数据统计分析的概念、数据梳理与统计描述、数据的差异显著性检验、数据的关联性分析、数据的降维与聚类分析、信度与效度的检验内容。
与同类教材相比，本书比较注重对各种统计分析方法适应范畴的讲解，以保证读者在面对具体研究项目时，能够正确地选择有效方法；与此同时，本书还非常注重对各统计分析方法的输出结果进行讲解，对输出表格内相关数据项之间的关系及其边界值进行了重点说明，从而保证读者在获得了数据的分析结果后能够准确地总结出有价值的研究结论；另外，本书主要面向非统计类专业学生，注意了语言和术语的通俗化和易于理解性。
本书深入浅出，注重系统性和理论性，涵盖知识面较广，既可以作为高等院校数据处理类课程的教材，也可作为有志青年的自学参考资料。

作者简介

马秀麟，北京师范大学教育技术学院副教授,讲授课程： 多媒体技术与网页制作、动态网站建设、社会科学统计分析软件应用、大学计算机应用基础、教育管理信息系统、信息技术与课程整合。主要研究领域：信息技术教育、教育信息管理、教育信息化.

内页插图

目录

第1章　数据统计分析的概念　1
学习指导　1
1.1　数据分析能力培养的背景及其意义　2
1.1.1　数据分析能力培养的背景　2
1.1.2　数据分析能力培养的意义　3
1.2　数据处理的层次与数据分析　6
1.2.1　数据管理与数据采集的三个层次　6
1.2.2　数据分析与数据挖掘技术的出现　6
1.3　数据描述与数据分析简介　7
1.3.1　常见的数据描述方法　7
1.3.2　常见的数据分析技术　8
1.4　数据分析与挖掘软件　9
1.4.1　数据统计与分析软件　9
1.4.2　数据挖掘技术及应用　10
1.5　数据分析环境（SPSS与Excel）　11
1.5.1　数据的组织与数据结构　11
1.5.2　Excel的数据分析环境　12
1.5.3　SPSS的数据分析环境　14
习题　18
第2章　数据梳理与统计描述　20
学习指导　20
2.1　数据分析中的基础概念　21
2.1.1　数据描述及其概念　21
2.1.2　数据的分布形态　25
2.1.3　数据分析中的常见思路与
评价策略　27
2.2　数据编辑技术简介　28
2.2.1　Excel的数据编辑　28
2.2.2　SPSS的数据编辑　32
2.2.3　数据文件的打开与整合　35
2.2.4　数据排序　37
2.2.5　数据文件拼合　39
2.2.6　数据检索与抽样　41
2.2.7　数据的计算与计数　44
2.2.8　数据的加权处理　47
2.3　数据重编码与规范化　48
2.3.1　对字符型变量的数值化编码　48
2.3.2　对定距变量的离散化编码　50
2.3.3　数据重编码——Z分数　54
2.3.4　数据重编码——求秩分　55
2.3.5　数据重编码——正态得分　57
2.3.6　数据的分类汇总　59
2.3.7　对缺失值的标记与处理　60
2.4　数据的统计描述　62
2.4.1　基本统计量　62
2.4.2　数据频度分析　65
2.4.3　数据分布形态的判定　68
2.4.4　箱体图与茎叶图　73
2.4.5　低测度数据的描述　75
2.4.6　数据摘要报告　78
习题　85
第3章　数据的差异显著性检验　88
学习指导　88
3.1　数据差异显著性检验的基础概念　89
3.1.1　数据差异显著性检验的概念　89
3.1.2　数据差异显著性检验的流程　90
3.1.3　差异显著性检验的类别及
其适应性　91
3.2　T检验——两组数据的均值差异
显著性检验　93
3.2.1　T检验的含义、方法与适应性　93
3.2.2　配对样本的T检验　96
3.2.3　独立样本的T检验　100
3.2.4　单样本的T检验　106
3.2.5　T检验的实用案例　107
3.3　方差分析　111
3.3.1　方差分析的目标、方法与类别　111
3.3.2　单因素方差分析　113
3.3.3　多因素方差分析　118
3.3.4　协方差分析　125
3.3.5　多因变量的方差分析　127
3.3.6　方差分析的实用案例　130
3.4　非参数检验　134
3.4.1　不明形态数据差异显著性检验的
策略　134
3.4.2　两关联样本的非参数检验　135
3.4.3　多关联样本的非参数检验　138
3.4.4　两独立样本的非参数检验　140
3.4.5　多独立样本的非参数检验　143
3.4.6　非参数检验的实用案例　145
3.5　低测度数据的差异性与拟合优度
检验　149
3.5.1　低测度数据分析的特点与
卡方检验　149
3.5.2　面向期望分布的卡方检验　150
3.5.3　基于交叉表的卡方检验　152
3.5.4　基于K-S检验的分布形态判断　154
3.5.5　游程检验与随机分布　155
3.5.6　二项分布检验　157
习题　159
第4章　数据的关联性分析　162
学习指导　162
4.1　数据关联性分析综述　163
4.1.1　数据关联性分析的类型　163
4.1.2　SPSS中数据关联性分析的技术　165
4.2　数据的相关性分析　166
4.2.1　对中高测度数据的相关性
分析技术　166
4.2.2　中高测度数据相关性分析的
实用案例　168
4.2.3　偏相关分析　173
4.2.4　低测度数据相关性分析的
概念与思路　176
4.2.5　低测度数据相关性分析的
实用案例　178
4.3　线性回归分析技术　185
4.3.1　线性回归的关键概念　185
4.3.2　一元线性回归的实用案例　187
4.3.3　多元线性回归概念与关键技术　192
4.3.4　多元线性回归的实用案例　195
4.4　曲线回归技术　199
4.4.1　曲线回归的基础知识　199
4.4.2　曲线回归的实用案例　201
4.5　二元Logistic回归分析技术　205
4.5.1　二元Logistic回归的概念　205
4.5.2　二元Logistic回归的实用案例　209
习题　216
第5章　数据的降维与聚类分析　219
学习指导　219
5.1　基于数据的归纳分析　220
5.1.1　归纳分析的概念　220
5.1.2　统计学中的分类分析　220
5.1.3　统计学中的降维分析　221
5.1.4　分类分析中对元素间距离的
判定方法　222
5.2　分层聚类分析　224
5.2.1　分层聚类的概念及特点　224
5.2.2　分层聚类在降维中的实用案例　225
5.2.3　分层聚类在分类中的实用案例　232
5.3　K-Means聚类分析　236
5.3.1　K-Means聚类的概念　236
5.3.2　K-Means聚类的实用案例　237
5.4　判别分析　241
5.4.1　判别分析的概念与思路　241
5.4.2　判别分析的实用案例　243
5.5　因子分析　250
5.5.1　因子分析的定义与特点　250
5.5.2　因子分析的实用案例　253
5.5.3　因子分析的补充说明　256
5.6　对应分析　259
5.6.1　对应分析的概念　259
5.6.2　对应分析的实用案例　259
习题　264
第6章　信度与效度的检验　266
学习指导　266
6.1　信度和效度的概念　267
6.1.1　信度的概念与主要技术　267
6.1.2　效度的概念与主要技术　268
6.1.3　社会调查中保证信度效度的
常见方法　269
6.2　SPSS的信度检验　270
6.2.1　信度检验的主要技术　270
6.2.2　信度检验的实用案例　272
6.3　效度检验方法　277
6.3.1　效度检验的主要技术　277
6.3.2　效度检验的实用案例　278
6.4　如何构造有效的调研指标体系　282
6.4.1　构造有效指标体系的方法　282
6.4.2　用德尔菲法检查结构效度　288
习题　291
参考文献　293

前言/序言

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