具体描述
内容简介
本书是北京市高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适用特点。本书克服了SPSS手册类教材只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。书中相关章节的示例数据文件及全书电子课件，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费注册下载使用。
目录
目录
第1章 SPSS统计分析软件概述
1.1 SPSS使用基础
1.1.1 SPSS的基本窗口
1.1.2 SPSS软件的退出
1.2 SPSS的基本运行方式
1.2.1 窗口菜单方式
1.2.2 程序运行方式
1.2.3 混合运行方式
1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤
1.3.1 数据分析的一般步骤
1.3.2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤
第2章 SPSS数据文件的建立和管理
2.1 SPSS数据文件
2.1.1 SPSS数据文件的特点
2.1.2 SPSS数据的基本组织方式
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
2.2.1 变量名
2.2.2 变量类型、宽度、列宽度
2.2.3 变量名标签
2.2.4 变量值标签
2.2.5 缺失值
2.2.6 计量尺度
2.2.7 结构定义的基本操作
2.3 SPSS结构定义的应用案例
2.4 SPSS数据的录入与编辑
2.4.1 SPSS数据的录入
2.4.2 SPSS数据的编辑
2.5 SPSS数据的保存
2.5.1 SPSS支持的数据格式
2.5.2 保存SPSS数据的基本操作
2.6 读取其他格式的数据文件
2.6.1 直接读入其他格式的数据文件
2.6.2 使用文本向导读入文本文件
2.6.3 使用数据库向导读入数据
2.7 SPSS数据文件合并
2.7.1 纵向合并数据文件
2.7.2 横向合并数据文件
第3章 SPSS数据的预处理
3.1 数据的排序
3.1.1 数据排序的目的
3.1.2 数据排序的基本操作
3.1.3 数据排序的应用举例
3.2 变量计算
3.2.1 变量计算的目的
3.2.2 SPSS算术表达式
3.2.3 SPSS条件表达式
3.2.4 SPSS函数
3.2.5 变量计算的基本操作
3.2.6 变量计算的应用举例
3.3 数据选取
3.3.1 数据选取的目的
3.3.2 数据选取
3.3.3 数据选取的基本操作
3.3.4 数据抽样的应用举例
3.4 计数
3.4.1 计数目的
3.4.2 计数区间
3.4.3 计数的基本操作
3.4.4 计数的应用举例
3.5 分类汇总
3.5.1 分类汇总的目的
3.5.2 分类汇总的基本操作
3.5.3 分类汇总的应用举例
3.6 数据分组
3.6.1 数据分组的目的
3.6.2 SPSS的单变量值分组
3.6.3 SPSS的组距分组
3.6.4 SPSS的分位数分组
3.7 数据预处理的其他功能
3.7.1 数据转置
3.7.2 加权处理
3.7.3 数据拆分
第4章 SPSS基本统计分析
4.1 频数分析
4.1.1 频数分析的目的和基本任务
4.1.2 频数分析的基本操作
4.1.3 SPSS频数分析的扩展功能
4.1.4 频数分析的应用举例
4.2 计算基本描述统计量
4.2.1 基本描述统计量
4.2.2 计算基本描述统计量的基本操作
4.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
4.3 交叉分组下的频数分析
4.3.1 交叉分组下频数分析的目的和基本任务
4.3.2 交叉列联表的主要内容
4.3.3 交叉列联表行列变量间关系的分析
4.3.4 交叉分组下的频数分析基本操作
4.3.5 交叉分组下的频数分析应用举例
4.3.6 SPSS中列联表分析的其他方法
4.4 多选项分析
4.4.1 多选项分析的目的
4.4.2 多选项分析的基本操作
4.4.3 多选项分析的应用举例
4.5 比率分析
4.5.1 比率分析的目的和主要指标
4.5.2 比率分析的基本步骤
4.5.3 比率分析的应用举例
第5章 SPSS的参数检验
5.1 参数检验概述
5.1.1 推断统计与参数检验
5.1.2 假设检验的基本思想
5.1.3 假设检验的基本步骤
5.2 单样本t检验
5.2.1 单样本t检验的目的
5.2.2 单样本t检验的基本步骤
5.2.3 单样本t检验的基本操作
5.2.4 单样本t检验的应用举例
5.3 两独立样本t检验
5.3.1 两独立样本t检验的目的
5.3.2 两独立样本t检验的基本步骤
5.3.3 两独立样本t检验的基本操作
5.3.4 两独立样本t检验的应用举例
5.4 两配对样本t检验
5.4.1 两配对样本t检验的目的
5.4.2 两配对样本t检验的基本步骤
5.4.3 两配对样本t检验的基本操作
5.4.4 两配对样本t检验的应用举例
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 单因素方差分析
6.2.1 单因素方差分析的基本思想
6.2.2 单因素方差分析的数学模型
6.2.3 单因素方差分析的基本步骤
6.2.4 单因素方差分析的基本操作
6.2.5 单因素方差的应用举例
6.2.6 单因素方差分析的进一步分析
6.2.7 单因素方差应用举例的进一步分析
6.3 多因素方差分析
6.3.1 多因素方差分析的基本思想
6.3.2 多因素方差分析的数学模型
6.3.3 多因素方差分析的基本步骤
6.3.4 多因素方差分析的基本操作
6.3.5 多因素方差分析的应用举例
6.3.6 多因素方差分析的进一步分析
6.3.7 多因素方差分析应用举例的进一步分析
6.4 协方差分析
6.4.1 协方差分析的基本思路
6.4.2 协方差分析的数学模型
6.4.3 协方差分析的基本操作
6.4.4 协方差分析的应用举例
第7章 SPSS的非参数检验
7.1 单样本的非参数检验
7.1.1 总体分布的卡方检验
7.1.2 二项分布检验
7.1.3 单样本K�睸检验
7.1.4 变量值随机性检验
7.2 两独立样本的非参数检验
7.2.1 两独立样本的曼�不萏啬酻检验（Mann�瞁hitney U）
7.2.2 两独立样本的K�睸检验
7.2.3 两独立样本的游程检验（Wald�瞁olfwitz Runs）
7.2.4 极端反应检验(Moses Extreme Reactions)
7.2.5 两独立样本非参数检验的基本操作
7.2.6 两独立样本非参数检验的应用举例
7.3 多独立样本的非参数检验
7.3.1 中位数检验
7.3.2 多独立样本的Kruskal�瞁allis检验
7.3.3 多独立样本的Jonckheere�睺erpstra检验
7.3.4 多独立样本非参数检验的基本操作
7.3.5 多独立样本非参数检验的应用举例
7.4 两配对样本的非参数检验
7.4.1 两配对样本的McNemar检验
7.4.2 两配对样本的符号检验
7.4.3 两配对样本Wilcoxon符号秩检验
7.4.4 两配对样本非参数检验的基本操作
7.4.5 两配对样本非参数检验的应用举例
7.5 多配对样本的非参数检验
7.5.1 多配对样本的Friedman检验
7.5.2 多配对样本的Cochran Q检验
7.5.3 多配对样本的Kendall协同系数检验
7.5.4 多配对样本非参数检验的基本操作
7.5.5 多配对样本非参数检验的应用举例
第8章 SPSS的相关分析和线性回归分析
8.1 相关分析和回归分析概述
8.2 相关分析
8.2.1 散点图
8.2.2 相关系数
8.2.3 相关分析应用举例
8.3 偏相关分析
8.3.1 偏相关分析和偏相关系数
8.3.2 偏相关分析的基本操作
8.3.3 偏相关分析的应用举例
8.4 回归分析
8.4.1 回归分析概述
8.4.2 线性回归模型
8.4.3 回归参数的普通最小二乘估计
8.4.4 回归方程的统计检验
8.4.5 多元回归分析中的其他问题
8.4.6 线性回归分析的基本操作
8.4.7 线性回归分析的其他操作
8.4.8 线性回归分析的应用举例
8.5 曲线估计
8.5.1 曲线估计概述
8.5.2 曲线估计的基本操作
8.5.3 曲线估计的应用举例
第9章 SPSS的Logistic回归分析
9.1 Logistic回归分析概述
9.2 二项Logistic回归分析
9.2.1 二项Logistic回归方程
9.2.2 二项Logistic回归方程系数的含义
9.2.3 二项Logistic回归方程的检验
9.2.4 二项Logistic回归分析中的虚拟自变量
9.3 二项Logistic回归分析的应用
9.3.1 二项Logistic回归分析的基本操作
9.3.2 二项Logistic回归分析的其他操作
9.3.3 二项Logistic回归应用示例
9.4 多项Logistic回归分析
9.4.1 多项Logistic回归分析概述
9.4.2 多项Logistic回归分析的基本操作和应用
9.4.3 多项Logistic回归分析的其他操作和应用
9.5 多项有序回归分析
9.5.1 多项有序回归分析概述
9.5.2 多项有序回归分析的基本操作和应用
第10章 SPSS的聚类分析
10.1 聚类分析的一般问题
10.1.1 聚类分析的意义
10.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
10.1.3 聚类分析几点说明
10.2 层次聚类
10.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
10.2.2 个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的度量方法
10.2.3 层次聚类的基本操作
10.2.4 层次聚类的应用举例
10.3 K�睲eans聚类
10.3.1 K�睲eans聚类分析的核心步骤
10.3.2 K�睲eans聚类分析的基本操作
10.3.3 K�睲eans聚类分析的应用举例
第11章 SPSS的因子分析
11.1 因子分析概述
11.1.1 因子分析的意义
11.1.2 因子分析的数学模型和相关概念
11.2 因子分析的基本内容
11.2.1 因子分析的基本步骤
11.2.2 因子分析的前提条件
11.2.3 因子提取和因子载荷矩阵的求解
11.2.4 因子的命名
11.2.5 计算因子得分
11.3 因子分析的基本操
精彩书摘
《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》：10.1.1聚类分析的意义
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法。聚类分析在统计分析的应用领域已经得到了极为广泛的应用。
“物以类聚”问题在经济社会研究中十分常见。例如，市场营销中的市场细分和客户细分问题。大型商厦收集到客户人口特征、消费行为和喜好方面的数据，并希望对这些客户进行特征分析。可从客户分类人手，根据客户的年龄、职业、收入、消费金额、消费频率、喜好等方面进行单变量或多变量的客户分组。这种分组是极为常见的客户细分方式，但存在的不足是客户群划分带有明显的主观色彩，需要有丰富的行业经验才能得到比较合理和理想的客户细分，否则得到的分组可能无法充分反映和展现客户的特点，主要表现在，同一客户细分段中的客户在某些特征方面并不相似，而不同客户细分段中的客户在某些特征方面却又很相似。因此，这种客户细分并没有真正起到划分客户群的作用。为解决该问题，希望从数据自身出发，充分利用数据进行客户的客观分组，使诸多特征有相似性的客户被分在同一组，而不相似的客户被区分到另一些组中。这时便可采用聚类分析方法。
……
前言/序言
前言
《SPSS统计分析方法及应用》出版以来，得到了广大读者的支持和喜爱。在第4版中，我们将仍然保持前版的写作风格，努力以深入浅出的方式，有条理地全面介绍统计分析方法的核心原理，并以实际数据为纽带说明SPSS的操作过程，同时以应用案例为背景剖析统计分析的应用解决方案，书中相关章节的示例数据文件及全书电子课件，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费注册下载使用。。
随着SPSS软件版本的不断升级在听取读者各方面意见的基础上，我们对前版进行了修订。修订后的《SPSS统计分析方法及应用(第4版)》（以下简称《第4版》），对以下方面进行了调整和增补：
第一，以SPSS21.0中文版为主要讲解对象。在操作方面，SPSS的最新版本与我们所选用的版本之间无大差异。
第二，为适应软件新版本的需要，重新更换了前版中的所有操作窗口截图，并调整了部分应用案例。
第三，对部分章节安排进行了重新调整，使内容更具逻辑性和连贯性。
第四，加强了对统计分析结果实际含义的解释，使读者更易理解。
第五，对部分统计方法的原理做了更详尽的阐述。如对应分析、列联分析中的统计检验，协方差分析的计算过程、指数平滑等。
第六，重新统一和严格规范了一些统计称谓和概念，使全书更加严谨。
统计分析需求日益旺盛已是一个不争事实。大数据背景下，掌握权威统计分析软件SPSS，是高端管理人才必备的职业技能。真诚希望读者能够通过阅读本书，逐步领会统计分析方法的精髓，掌握SPSS软件的操作，举一反三灵活应用于统计分析的实践中。
本书不妥和错误之处，敬请各位读者指正。
编者于中国人民大学统计学院
第2版前言
一、统计应用的特点
在计算机技术迅猛发展的今天，政府和企业的统计应用已逐渐呈现以下特征：
第一，数据量和数据关系复杂性快速膨胀
数据量和数据关系复杂性快速膨胀是目前统计应用中遇到的主要问题。通常，一般规模的统计分析项目中，数据量可达到百万条甚至近千万条。统计应用也不再以统计年鉴和统计报表的纸面方式获得数据，而要求直接从电子化多媒体化的基础业务系统、管理信息系统和决策支持系统的数据库(数据仓库)中提取数据。利用计算机和网络进行有效的数据组织和数据管理已经成为统计应用的基本环节和基础方式。
第二，数据分析方法日益丰富
在数据处理和数据分析中，以坚实的数学理论为基础的统计分析方法已获得广泛应用。近年来以计算机技术为动力的数据挖掘技术也为数据分析增添了新的方法和思路。机器学习、神经网络和生物遗传算法等已成为处理海量数据，探索数据内在规律性，提取数据中未知知识的重要手段。这些数据分析方法的成果不断地体现在统计分析软件和数据挖掘软件体系中，并通过强大的计算机处理能力和网络分布处理能力进行模型的高速计算。
第三，统计应用需要具有可操作性的整体解决方案
传统的统计业务处理流程是报表上报、人工汇总、撰写分析报告，最终实现为有关管理决策部门提供信息监督和咨询服务的目标。统计应用的科研长期以来也沿用了这种套路，即由统计业务方提供数据，由统计方法专家进行数据分析、撰写分析报告和提供咨询建议。这样的应用方式存在两个主要问题：首先，许多企事业单位统计应用起点较低，基础较薄弱，无法提供完善的报表支持，出现或资料不完整或没有电子化的数据来源等问题，使得统计分析常常成为无米之炊；其次，不定期的统计报告方式难以满足统计业务的长期发展需要。目前，越来越多的统计应用要求研究人员提供能够与统计业务绑定的、可长期运行的、具有可操作性的统计应用整体解决方案。这个整体方案将统计业务处理功能、统计数据、统计分析方法完整地集成起来。因此，如果没有一个符合企事业单位统计业务自身特点的统计信息系统，统计分析方法的应用将很难实现健康的、落地生根的、滚动式的发展。
总之，如果说数学是统计方法的首要工具，那么，统计应用软件已经成为统计应用的首要工具。
二、统计应用软件的分类
长期以来，统计无论在国内外政府和企业都有着广泛的应用，但统计应用软件在企事业信息化建设中的认可度却相对较低。产生这个矛盾的一个重要原因就是统计应用软件概念混淆，分类不清。目前，人们在提及统计应用软件时会涉及统计分析软件、统计信息系统、统计数据库系统等方面。规范统计应用软件分类标准对统计应用软件发展和统计信息化建设有着深远的和现实的意义。我们经过对国内外大量资料的分析研究，结合自身统计应用软件开发应用的经验，提出了统计应用软件分类标准，希望能抛砖引玉，引起大家对统计应用软件的关注和研究。
首先，统计应用软件是应用软件的一种分类，是应用软件从应用领域或应用行业划分出的一个分支。其次，根据应用性质，统计应用软件可划分为统计分析软件、统计信息系统和统计数据库系统三大类。
●统计分析软件是依据统计分析方法开发的支持数据分析的工具型软件，如SPSS和SAS等。
●统计数据库系统是基于统计数据库管理系统而建立的包含统计数据资源的数据库系统。其中，统计数据库管理系统是根据统计处理对象(统计数据)的特征和一般处理功能而研制的数据库管理系统(DBMS)。
●统计信息系统是采用软件开发平台，结合统计数据库系统和统计分析软件等核心技术开发的服务于统计业务处理和统计数据分析的信息系统。根据统计业务的不同处理层次和服务对象，统计信息系统一般又可分为统计基础业务系统、统计经营管理系统和统计决策支持系统。统计基础业务系统主要用于统计数据的采集处理和统计报表的采集处理，包括统计专项调查与普查处理系统等；统计经营管理系统主要用于统计数据和报表的汇总、查询、传输、基本分析和信息发布等；统计决策支持系统主要用于统计数据综合分析预测和深入的数据挖掘处理等。
因此，本书将重点讨论的SPSS软件是一种专业的统计分析软件，用于数据的各种分析，进而最终为企事业的科学决策服务。
三、关于本书
“数据”是科学决策的重要依据。“让数据说话”是科学决策的正确途径，掌握数据分析方法和数据分析软件工具是科学决策的有效手段。本书旨在通过对SPSS统计分析方法、软件及应用案例的介绍分析，使读者由浅入深地了解和掌握统计分析方法，快速掌握SPSS软件的使用，并灵活运用于数据分析和科学决策中。
●以统计分析过程为主线介绍SPSS
目前，关于SPSS软件的书籍比较多，也受到广大读者的普遍青睐。作者参考分析了这些书籍，并在多年教学经验和实践的基础上，总结形成了一套独特的SPSS软件教学方式。
由于SPSS软件是一种专业性较强的统计分析软件，因此作者以为该软件的介绍方法应有别于其他非专业性的、大众化的计算机软件。对于大众化软件，一般可以按照软件中菜单的顺序来依次讲解；而对SPSS这样的专业软件来说，该种方法则存在许多不利于快速掌握和应用SPSS的问题。
很多已经具备本专业领域知识的读者学习SPSS软件过程中遇到的问题是：首先，拿到一批数据后不知道如何用SPSS组织它们，不知道如何利用SPSS对它们进行基本加工和整理；其次，不知道应从何处入手分析，应采用SPSS中的哪些分析方法和功能实现对各类数据的由浅入深的分析，不知道如何理解和合理解释分析结果等。
因此，作者以为，对SPSS软件的学习介绍应从实际应用出发，以统计分析的实践过程为主线，从SPSS基础和数据管理功能的说明入手，按照针对不同数据类型、分析需求由浅至深、分析方法从易到难的思路展开，而非软件菜单的逐一介绍。这样，能使读者在非常短的时间内掌握SPSS的核心功能和分析方法，并可很快运用于实际工作中。另外，随着对软件使用的不断娴熟和分析需求的不断深入，读者可继续学习和应用SPSS的一些高级分析方法，进而逐步实现对SPSS功能的全面掌握和应用。
●统计分析方法、SPSS操作及案例分析的有机结合
目前，虽然介绍SPSS软件的书籍比较多，但将统计分析方法、SPSS操作及应用案例分析有机结合的书籍并不十分多见。有些书籍比较侧重对SPSS操作的手册性介绍，对数据分析方法讲解很少，给大量有统计分析需求、但又不很了解统计分析方法的读者带来诸多学习上的困难；有些书籍则比较侧重统计分析方法的论述，但却缺乏对SPSS操作实现的必要说明，这样又会给方法的实际运用带来障碍。从快速掌握和应用SPSS的角度看，作者以为，较为合理的方法是将上述两方面有机结合，并配合大量的多领域的分析案例，使读者一方面可以了解分析方法的核心思想，掌握方法的正确应用范围，不至于滥用和误用方法，另一方面也使读者能够快速熟悉和掌握SPSS，并在理解分析方法的基础上给分析结果以正确合理的解释。
●通俗的统计分析方法讲解，详尽的SPSS操作过程说明
针对读者群的特点，本书力求以最通俗的方式对统计分析方法的核心思想、适用范围进行讲解，避免大量的数学公式和数学证明,目的是使读者能够快速而轻松地了解方法的本质，正确运用方法。同时，方法的介绍是紧紧围绕SPSS的输出结果展开的，目的是希望读者真正理解SPSS为什么要输出这些统计量及它们对分析结论的重要性，进而会正确、合理和完整地引用分析结果。另外，本书对SPSS的操作过程也给出了较为详尽的说明，但并非是对菜单功能的简单罗列，而是将其穿插于分析案例的实现过程中。因此，读者通过案例的学习，能够获得了解方法、掌握SPSS操作步骤、合理解释分析结果的多方面收获。
本书适合于从事统计分析和决策的社会各领域各相关专业的读者，尤其适合于从事社会科学研究、经济管理、商业决策、人文教育、金融保险等行业的中高层管理人员。同时，也可作为高等院校财经类专业研究生和本科生掌握SPSS统计分析方法和软件使用的教材。书中附配套案例数据光盘供读者学习和练习。
此外，本书编写过程中，康婷婷、周元元、王晓静、黄玉婷、祈俊胜、段遥等同学为案例数据的收集整理和计算分析做了大量工作，陈欢歌、付强、谢云等同仁对教材框架和内容提供了诸多宝贵建议和素材。在此一并表示衷心的感谢！
由于水平所限，书中的问题与错误，请读者批评指正。
用户评价
这本书简直是我 SPSS 学习之路上的“神助攻”！我一直对数据分析抱有浓厚的兴趣，但苦于没有系统的方法和工具，常常是摸不着头脑。接触了《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》之后，一切都豁然开朗。它不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的良师益友。从最基础的 SPSS 软件操作界面讲解，到各种统计方法的原理、假设检验，再到结果的解读和报告撰写，这本书都事无巨细地进行了梳理。我记得最深刻的是关于回归分析的那一部分，作者用非常生动的例子，将复杂的回归模型讲得浅显易懂，让我能够真正理解自变量和因变量之间的关系，而不仅仅是机械地套用公式。书中大量的案例分析也极大地提升了我的实操能力，我能够跟着书中的步骤，一步步地完成数据导入、清洗、分析，并且能够准确地解读 SPSS 输出的结果。这种“手把手”的教学方式，对于我这样的初学者来说，实在是太友好了。而且，第四版在原有的基础上，还加入了许多新的统计方法和应用场景，更加贴合当前数据分析的最新发展趋势。总而言之，这本书让我从一个对数据分析“门外汉”彻底变成了一个能够运用 SPSS 进行初步分析的“半专业人士”，为我后续更深入的学习打下了坚实的基础，强烈推荐给所有对 SPSS 和数据分析感兴趣的朋友们！
评分这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜，它不仅仅停留在基础的统计方法介绍，而是能够深入到一些更高级的统计分析技术，并且解释得相当到位。《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》让我看到了数据分析的无限可能。我尤其对书中关于“多重比较”、“生存分析”以及“结构方程模型”的章节印象深刻。这些内容在很多入门级的书籍中都很难找到，或者即使找到了，也讲解得过于晦涩难懂。但这本书却能够将这些复杂的统计模型，用清晰的逻辑和具体的例子进行阐释，让我能够初步理解它们的原理和应用场景。虽然我目前还没有完全掌握这些高级技术，但这本书已经为我打开了一扇新的大门，让我知道未来可以往哪个方向深入钻研。让我感到特别受用的是，书中在介绍每一种统计方法时，都会强调其前提条件、适用范围以及可能遇到的问题，并且提供了相应的解决方案。这种严谨的态度，让我能够更加审慎地对待数据分析，避免因为误用统计方法而得出错误的结论。这本书不仅仅是教授我“怎么用 SPSS”，更是教会我“如何科学地用 SPSS 进行数据分析”。
评分这本书的案例选择非常贴合实际，让我能够将学到的统计方法和 SPSS 操作，直接应用于我的工作和研究中，从而提升实际解决问题的能力。《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》提供的案例不仅具有多样性，而且涵盖了各种常见的研究场景。我记得在学习“假设检验”的时候，书中提供了一个关于产品满意度调查的案例，让我能够学习如何运用 t 检验来比较不同用户群体的满意度差异。这个案例非常贴近我的工作需求，让我能够立即将学到的知识应用到实际的数据分析中。让我印象深刻的是，书中在介绍案例时，不仅仅提供了数据和分析步骤，还会详细解释这个案例背后的研究逻辑和统计思想。这让我能够更深入地理解为什么需要进行这样的分析，以及分析结果能够提供哪些有价值的信息。此外，书中还鼓励读者自己寻找和处理真实数据，并提供了相应的指导，这让我能够主动地去实践，而不是仅仅被动地接受书中的内容。这本书让我感觉，SPSS 和数据分析不再是遥不可及的理论，而是能够帮助我们解决实际问题的强大工具。
评分这本书简直是我论文写作过程中的“救星”！我之前对统计分析一直有些畏难情绪，尤其是在面对需要运用 SPSS 进行数据分析的论文时，更是感到束手无策。《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》的出现，彻底改变了我的状况。它从论文选题、研究设计、数据收集，到 SPSS 操作、结果分析和报告撰写，几乎涵盖了所有与统计分析相关的环节。书中提供的详细操作指南，让我能够高效地完成数据导入、清洗、变量编码等前期准备工作，并且能够准确地进行各种统计检验。最让我受益匪浅的是，书中关于如何解读 SPSS 输出结果的章节，作者详细地讲解了各个统计指标的含义，以及如何将这些指标与研究问题联系起来。这让我不再是简单地复制粘贴结果，而是能够真正理解分析的意义，并将分析结果有效地融入到我的论文中。此外，书中还提供了许多关于如何撰写统计分析报告的建议，例如如何规范地呈现表格、图表，以及如何用清晰的语言描述分析过程和结论。这本书让我对统计分析的信心倍增，也让我的论文质量有了显著的提升，我强烈推荐所有正在撰写学位论文的同学参考。
评分我必须说，《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》在讲解实际操作方面做得尤为出色，完全消除了我之前对 SPSS 软件操作的恐惧感。很多时候，技术书籍的讲解过于理论化，导致我们在实践中无所适从，但这本书完全避免了这个问题。它采取了一种“先做后讲”的模式，即通过一个实际的案例，一步步地引导读者完成操作，然后再对这个操作背后的统计原理进行解释。这种方式让我能够立即看到操作的成果，从而获得成就感，也更能激发我继续学习的动力。书中对 SPSS 菜单选项、对话框设置的讲解细致入微，几乎每一个参数的含义都解释得清清楚楚。我特别喜欢书中对“数据透视表”和“图表生成器”的讲解，这两个功能是我在日常工作中经常会用到的，但之前一直觉得掌握得不够深入。通过这本书，我不仅学会了如何灵活运用它们，还学会了如何根据不同的分析目的，定制化地生成各种图表，这对我处理和呈现复杂数据有着巨大的帮助。而且，第四版还更新了许多关于最新 SPSS 版本的功能和操作流程，确保了内容的实时性和有效性。这本书让我感觉，SPSS 软件不再是一个冰冷的工具，而是一个可以被我灵活驾驭的得力助手。
评分总的来说，《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》是一本非常出色的统计分析教材，它不仅内容丰富、讲解清晰，而且实操性强、案例贴近实际。这本书的出现，彻底改变了我之前对 SPSS 和数据分析的认知，让我从一个“小白”蜕变成了一个能够自信地运用 SPSS 进行数据分析的实践者。我特别欣赏书中严谨的学术态度，以及对统计方法原理的深入剖析，这让我能够真正理解“为什么”和“怎么样”地进行数据分析。书中对 SPSS 软件操作的详细指导，也大大降低了学习门槛，让我能够快速上手，并且高效地完成各种分析任务。让我感到欣慰的是，这本书并没有止步于介绍 SPSS 的基本功能，而是能够引导读者去探索更高级的统计模型和应用场景，为我们的进阶学习指明了方向。无论是对于初学者还是有一定基础的学习者，这本书都能够提供极大的帮助。它不仅是一本技术指南，更是一个能够帮助我们提升数据分析能力、培养科学研究思维的得力助手。我强烈推荐这本书给所有需要学习 SPSS 和数据分析的朋友们，它绝对是你不可或缺的学习伙伴。
评分读完《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》，我最大的感受就是作者的用心良苦，他仿佛站在读者的角度，预见了我们在学习过程中可能遇到的各种困难和困惑。这本书的语言风格非常亲切，没有生硬的学术术语堆砌，而是用一种通俗易懂的方式来解释复杂的统计概念。我记得在学习“信度与效度分析”的时候，作者通过一个非常贴近生活化的例子，来讲解这两个抽象的概念，让我一下子就明白了它们在实际研究中的重要性。而且，书中对每一个统计分析步骤的逻辑推理都进行了详尽的说明，而不是简单地罗列操作步骤。这让我能够理解“为什么要做这一步”，而不是仅仅停留在“怎么去做”。书中的错误排查和数据处理技巧也对我帮助很大，我经常会在数据处理过程中遇到各种各样的小问题，而这本书中提供的解决方案，常常能够“药到病除”。此外，书中还穿插了一些关于统计学发展史和研究伦理的小知识，让我在学习技术的同时，也能感受到统计学的魅力和严谨性。这本书不仅仅是一本教材，更像是一次系统的数据分析思维的培养过程，让我受益匪浅。
评分这本书的结构设计非常人性化，简直就是为我这种“碎片化学习”的读者量身定做的。我常常是在工作之余，抽出零散的时间来学习，而《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》就完美契合了这一点。每一章节都围绕着一个具体的统计分析主题展开，内容独立又相互关联，我可以根据自己的需求，选择性地阅读和学习。例如，我近期在工作中遇到了需要进行组间差异比较的问题，我就可以直接翻阅书中关于 t 检验和方差分析的部分，书中的讲解清晰明了，配以大量的图示和表格，让我能够快速掌握相关的操作和解读技巧。让我印象深刻的是，书中并没有一味地强调“怎么做”，而是更加注重“为什么这么做”和“这样做有什么意义”。它会深入剖析各种统计方法的理论基础和适用条件，让我能够理解每一种方法的局限性，从而在实际应用中做出更明智的选择。此外，书中关于数据可视化和图表制作的章节也给我带来了很大的启发。以往我总觉得制作美观且具有信息量的图表是一件很难的事情，但通过这本书的学习，我掌握了如何利用 SPSS 制作出专业级的统计图表，这极大地提升了我数据报告的呈现效果，也让我的分析结果更具说服力。这本书的实用性和易学性，让我觉得物超所值，是我案头必备的一本宝典。
评分《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》这本书的实操指导部分做得非常细致，让我能够轻松上手，并且快速地掌握 SPSS 的各项功能。我之前尝试过一些其他的 SPSS 教材，但往往因为操作步骤不够清晰，或者案例过于陈旧而感到沮丧。这本书却完全不同，它提供了大量最新的、具有代表性的案例，并且将每一个操作步骤都分解得非常详细，配以大量的截图，让我能够一目了然地跟随操作。我特别喜欢书中关于“数据管理”和“变量转换”的章节，这些功能看似基础，但在实际数据分析中却至关重要。书中提供了非常实用的技巧，让我能够高效地进行数据清洗、缺失值处理、变量重编码等操作，大大节省了我的时间和精力。此外，书中还提供了关于如何使用 SPSS 的语法命令进行分析的介绍，这让我能够更深入地理解 SPSS 的工作原理，并且在需要进行更复杂或重复性操作时，能够更加高效地完成。这本书让我感觉，SPSS 软件的学习不再是一个枯燥乏味的过程，而是一个充满探索和发现的旅程。
评分这本书的章节安排非常科学合理，使得学习过程层层递进，让我能够循序渐进地掌握 SPSS 的各项统计分析功能。《SPSS统计分析方法及应用（第4版）》首先从软件的基本介绍开始，让我们熟悉操作界面和基本功能，然后逐步引入描述性统计、推断性统计，再到回归分析、方差分析等更复杂的统计模型。这种结构安排非常符合学习规律，能够有效避免初学者因为一开始接触过于复杂的内容而产生畏难情绪。我记得在学习“相关分析”的时候，书中不仅讲解了皮尔逊相关系数的计算，还详细阐述了斯皮尔曼等级相关的适用场景，并且提供了相应的 SPSS 操作步骤。让我印象深刻的是，书中还特别强调了相关性不等于因果性，提醒我们在解读结果时要注意避免以偏概全。这种严谨的学术态度，让我受益匪浅。此外，书中还针对不同学科的研究领域，提供了大量的应用案例，例如心理学、社会学、医学等，让我能够看到 SPSS 在不同领域的实际应用价值，也能够根据自己的专业背景，选择性地学习相关的案例。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一个能够帮助我们构建科学研究思路的指南。
评分没有光盘，好贵啊……
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评分书没有包装真的有种二手书的感觉。。。
评分怎么没有光盘呢？
评分不错
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评分不错?
评分图书质量不错，值得购买
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