具體描述
內容簡介
本書是北京市高等教育精品教材。全書以統計分析的應用需求為主綫，以通俗易懂的語言對SPSS中主要統計分析方法的核心思想進行係統的介紹，並對其在SPSS中的操作實現步驟進行詳盡說明，同時配閤應用案例分析，使讀者能夠較快領會方法的要點，掌握方法的實現操作，明確方法的適用特點。本書剋服瞭SPSS手冊類教材隻注重操作說明而忽略原理講解的不足，同時彌補瞭統計專業教材隻注重原理述論而缺乏實現工具的缺憾，是一本特色鮮明、具有廣泛使用價值的精品教材。書中相關章節的示例數據文件及全書電子課件，可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費注冊下載使用。
目錄
目錄
第1章 SPSS統計分析軟件概述
1.1 SPSS使用基礎
1.1.1 SPSS的基本窗口
1.1.2 SPSS軟件的退齣
1.2 SPSS的基本運行方式
1.2.1 窗口菜單方式
1.2.2 程序運行方式
1.2.3 混閤運行方式
1.3 利用SPSS進行數據分析的基本步驟
1.3.1 數據分析的一般步驟
1.3.2 利用SPSS進行數據分析的一般步驟
第2章 SPSS數據文件的建立和管理
2.1 SPSS數據文件
2.1.1 SPSS數據文件的特點
2.1.2 SPSS數據的基本組織方式
2.2 SPSS數據的結構和定義方法
2.2.1 變量名
2.2.2 變量類型、寬度、列寬度
2.2.3 變量名標簽
2.2.4 變量值標簽
2.2.5 缺失值
2.2.6 計量尺度
2.2.7 結構定義的基本操作
2.3 SPSS結構定義的應用案例
2.4 SPSS數據的錄入與編輯
2.4.1 SPSS數據的錄入
2.4.2 SPSS數據的編輯
2.5 SPSS數據的保存
2.5.1 SPSS支持的數據格式
2.5.2 保存SPSS數據的基本操作
2.6 讀取其他格式的數據文件
2.6.1 直接讀入其他格式的數據文件
2.6.2 使用文本嚮導讀入文本文件
2.6.3 使用數據庫嚮導讀入數據
2.7 SPSS數據文件閤並
2.7.1 縱嚮閤並數據文件
2.7.2 橫嚮閤並數據文件
第3章 SPSS數據的預處理
3.1 數據的排序
3.1.1 數據排序的目的
3.1.2 數據排序的基本操作
3.1.3 數據排序的應用舉例
3.2 變量計算
3.2.1 變量計算的目的
3.2.2 SPSS算術錶達式
3.2.3 SPSS條件錶達式
3.2.4 SPSS函數
3.2.5 變量計算的基本操作
3.2.6 變量計算的應用舉例
3.3 數據選取
3.3.1 數據選取的目的
3.3.2 數據選取
3.3.3 數據選取的基本操作
3.3.4 數據抽樣的應用舉例
3.4 計數
3.4.1 計數目的
3.4.2 計數區間
3.4.3 計數的基本操作
3.4.4 計數的應用舉例
3.5 分類匯總
3.5.1 分類匯總的目的
3.5.2 分類匯總的基本操作
3.5.3 分類匯總的應用舉例
3.6 數據分組
3.6.1 數據分組的目的
3.6.2 SPSS的單變量值分組
3.6.3 SPSS的組距分組
3.6.4 SPSS的分位數分組
3.7 數據預處理的其他功能
3.7.1 數據轉置
3.7.2 加權處理
3.7.3 數據拆分
第4章 SPSS基本統計分析
4.1 頻數分析
4.1.1 頻數分析的目的和基本任務
4.1.2 頻數分析的基本操作
4.1.3 SPSS頻數分析的擴展功能
4.1.4 頻數分析的應用舉例
4.2 計算基本描述統計量
4.2.1 基本描述統計量
4.2.2 計算基本描述統計量的基本操作
4.2.3 計算基本描述統計量的應用舉例
4.3 交叉分組下的頻數分析
4.3.1 交叉分組下頻數分析的目的和基本任務
4.3.2 交叉列聯錶的主要內容
4.3.3 交叉列聯錶行列變量間關係的分析
4.3.4 交叉分組下的頻數分析基本操作
4.3.5 交叉分組下的頻數分析應用舉例
4.3.6 SPSS中列聯錶分析的其他方法
4.4 多選項分析
4.4.1 多選項分析的目的
4.4.2 多選項分析的基本操作
4.4.3 多選項分析的應用舉例
4.5 比率分析
4.5.1 比率分析的目的和主要指標
4.5.2 比率分析的基本步驟
4.5.3 比率分析的應用舉例
第5章 SPSS的參數檢驗
5.1 參數檢驗概述
5.1.1 推斷統計與參數檢驗
5.1.2 假設檢驗的基本思想
5.1.3 假設檢驗的基本步驟
5.2 單樣本t檢驗
5.2.1 單樣本t檢驗的目的
5.2.2 單樣本t檢驗的基本步驟
5.2.3 單樣本t檢驗的基本操作
5.2.4 單樣本t檢驗的應用舉例
5.3 兩獨立樣本t檢驗
5.3.1 兩獨立樣本t檢驗的目的
5.3.2 兩獨立樣本t檢驗的基本步驟
5.3.3 兩獨立樣本t檢驗的基本操作
5.3.4 兩獨立樣本t檢驗的應用舉例
5.4 兩配對樣本t檢驗
5.4.1 兩配對樣本t檢驗的目的
5.4.2 兩配對樣本t檢驗的基本步驟
5.4.3 兩配對樣本t檢驗的基本操作
5.4.4 兩配對樣本t檢驗的應用舉例
第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 單因素方差分析
6.2.1 單因素方差分析的基本思想
6.2.2 單因素方差分析的數學模型
6.2.3 單因素方差分析的基本步驟
6.2.4 單因素方差分析的基本操作
6.2.5 單因素方差的應用舉例
6.2.6 單因素方差分析的進一步分析
6.2.7 單因素方差應用舉例的進一步分析
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 多因素方差分析的數學模型
6.3.3 多因素方差分析的基本步驟
6.3.4 多因素方差分析的基本操作
6.3.5 多因素方差分析的應用舉例
6.3.6 多因素方差分析的進一步分析
6.3.7 多因素方差分析應用舉例的進一步分析
6.4 協方差分析
6.4.1 協方差分析的基本思路
6.4.2 協方差分析的數學模型
6.4.3 協方差分析的基本操作
6.4.4 協方差分析的應用舉例
第7章 SPSS的非參數檢驗
7.1 單樣本的非參數檢驗
7.1.1 總體分布的卡方檢驗
7.1.2 二項分布檢驗
7.1.3 單樣本K�睸檢驗
7.1.4 變量值隨機性檢驗
7.2 兩獨立樣本的非參數檢驗
7.2.1 兩獨立樣本的曼�不萏嗇酻檢驗（Mann�瞁hitney U）
7.2.2 兩獨立樣本的K�睸檢驗
7.2.3 兩獨立樣本的遊程檢驗（Wald�瞁olfwitz Runs）
7.2.4 極端反應檢驗(Moses Extreme Reactions)
7.2.5 兩獨立樣本非參數檢驗的基本操作
7.2.6 兩獨立樣本非參數檢驗的應用舉例
7.3 多獨立樣本的非參數檢驗
7.3.1 中位數檢驗
7.3.2 多獨立樣本的Kruskal�瞁allis檢驗
7.3.3 多獨立樣本的Jonckheere�睺erpstra檢驗
7.3.4 多獨立樣本非參數檢驗的基本操作
7.3.5 多獨立樣本非參數檢驗的應用舉例
7.4 兩配對樣本的非參數檢驗
7.4.1 兩配對樣本的McNemar檢驗
7.4.2 兩配對樣本的符號檢驗
7.4.3 兩配對樣本Wilcoxon符號秩檢驗
7.4.4 兩配對樣本非參數檢驗的基本操作
7.4.5 兩配對樣本非參數檢驗的應用舉例
7.5 多配對樣本的非參數檢驗
7.5.1 多配對樣本的Friedman檢驗
7.5.2 多配對樣本的Cochran Q檢驗
7.5.3 多配對樣本的Kendall協同係數檢驗
7.5.4 多配對樣本非參數檢驗的基本操作
7.5.5 多配對樣本非參數檢驗的應用舉例
第8章 SPSS的相關分析和綫性迴歸分析
8.1 相關分析和迴歸分析概述
8.2 相關分析
8.2.1 散點圖
8.2.2 相關係數
8.2.3 相關分析應用舉例
8.3 偏相關分析
8.3.1 偏相關分析和偏相關係數
8.3.2 偏相關分析的基本操作
8.3.3 偏相關分析的應用舉例
8.4 迴歸分析
8.4.1 迴歸分析概述
8.4.2 綫性迴歸模型
8.4.3 迴歸參數的普通最小二乘估計
8.4.4 迴歸方程的統計檢驗
8.4.5 多元迴歸分析中的其他問題
8.4.6 綫性迴歸分析的基本操作
8.4.7 綫性迴歸分析的其他操作
8.4.8 綫性迴歸分析的應用舉例
8.5 麯綫估計
8.5.1 麯綫估計概述
8.5.2 麯綫估計的基本操作
8.5.3 麯綫估計的應用舉例
第9章 SPSS的Logistic迴歸分析
9.1 Logistic迴歸分析概述
9.2 二項Logistic迴歸分析
9.2.1 二項Logistic迴歸方程
9.2.2 二項Logistic迴歸方程係數的含義
9.2.3 二項Logistic迴歸方程的檢驗
9.2.4 二項Logistic迴歸分析中的虛擬自變量
9.3 二項Logistic迴歸分析的應用
9.3.1 二項Logistic迴歸分析的基本操作
9.3.2 二項Logistic迴歸分析的其他操作
9.3.3 二項Logistic迴歸應用示例
9.4 多項Logistic迴歸分析
9.4.1 多項Logistic迴歸分析概述
9.4.2 多項Logistic迴歸分析的基本操作和應用
9.4.3 多項Logistic迴歸分析的其他操作和應用
9.5 多項有序迴歸分析
9.5.1 多項有序迴歸分析概述
9.5.2 多項有序迴歸分析的基本操作和應用
第10章 SPSS的聚類分析
10.1 聚類分析的一般問題
10.1.1 聚類分析的意義
10.1.2 聚類分析中“親疏程度”的度量方法
10.1.3 聚類分析幾點說明
10.2 層次聚類
10.2.1 層次聚類的兩種類型和兩種方式
10.2.2 個體與小類、小類與小類間“親疏程度”的度量方法
10.2.3 層次聚類的基本操作
10.2.4 層次聚類的應用舉例
10.3 K�睲eans聚類
10.3.1 K�睲eans聚類分析的核心步驟
10.3.2 K�睲eans聚類分析的基本操作
10.3.3 K�睲eans聚類分析的應用舉例
第11章 SPSS的因子分析
11.1 因子分析概述
11.1.1 因子分析的意義
11.1.2 因子分析的數學模型和相關概念
11.2 因子分析的基本內容
11.2.1 因子分析的基本步驟
11.2.2 因子分析的前提條件
11.2.3 因子提取和因子載荷矩陣的求解
11.2.4 因子的命名
11.2.5 計算因子得分
11.3 因子分析的基本操
精彩書摘
《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》：10.1.1聚類分析的意義
聚類分析是統計學中研究“物以類聚”問題的多元統計分析方法。聚類分析在統計分析的應用領域已經得到瞭極為廣泛的應用。
“物以類聚”問題在經濟社會研究中十分常見。例如，市場營銷中的市場細分和客戶細分問題。大型商廈收集到客戶人口特徵、消費行為和喜好方麵的數據，並希望對這些客戶進行特徵分析。可從客戶分類人手，根據客戶的年齡、職業、收入、消費金額、消費頻率、喜好等方麵進行單變量或多變量的客戶分組。這種分組是極為常見的客戶細分方式，但存在的不足是客戶群劃分帶有明顯的主觀色彩，需要有豐富的行業經驗纔能得到比較閤理和理想的客戶細分，否則得到的分組可能無法充分反映和展現客戶的特點，主要錶現在，同一客戶細分段中的客戶在某些特徵方麵並不相似，而不同客戶細分段中的客戶在某些特徵方麵卻又很相似。因此，這種客戶細分並沒有真正起到劃分客戶群的作用。為解決該問題，希望從數據自身齣發，充分利用數據進行客戶的客觀分組，使諸多特徵有相似性的客戶被分在同一組，而不相似的客戶被區分到另一些組中。這時便可采用聚類分析方法。
……
前言/序言
前言
《SPSS統計分析方法及應用》齣版以來，得到瞭廣大讀者的支持和喜愛。在第4版中，我們將仍然保持前版的寫作風格，努力以深入淺齣的方式，有條理地全麵介紹統計分析方法的核心原理，並以實際數據為紐帶說明SPSS的操作過程，同時以應用案例為背景剖析統計分析的應用解決方案，書中相關章節的示例數據文件及全書電子課件，可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費注冊下載使用。。
隨著SPSS軟件版本的不斷升級在聽取讀者各方麵意見的基礎上，我們對前版進行瞭修訂。修訂後的《SPSS統計分析方法及應用(第4版)》（以下簡稱《第4版》），對以下方麵進行瞭調整和增補：
第一，以SPSS21.0中文版為主要講解對象。在操作方麵，SPSS的最新版本與我們所選用的版本之間無大差異。
第二，為適應軟件新版本的需要，重新更換瞭前版中的所有操作窗口截圖，並調整瞭部分應用案例。
第三，對部分章節安排進行瞭重新調整，使內容更具邏輯性和連貫性。
第四，加強瞭對統計分析結果實際含義的解釋，使讀者更易理解。
第五，對部分統計方法的原理做瞭更詳盡的闡述。如對應分析、列聯分析中的統計檢驗，協方差分析的計算過程、指數平滑等。
第六，重新統一和嚴格規範瞭一些統計稱謂和概念，使全書更加嚴謹。
統計分析需求日益旺盛已是一個不爭事實。大數據背景下，掌握權威統計分析軟件SPSS，是高端管理人纔必備的職業技能。真誠希望讀者能夠通過閱讀本書，逐步領會統計分析方法的精髓，掌握SPSS軟件的操作，舉一反三靈活應用於統計分析的實踐中。
本書不妥和錯誤之處，敬請各位讀者指正。
編者於中國人民大學統計學院
第2版前言
一、統計應用的特點
在計算機技術迅猛發展的今天，政府和企業的統計應用已逐漸呈現以下特徵：
第一，數據量和數據關係復雜性快速膨脹
數據量和數據關係復雜性快速膨脹是目前統計應用中遇到的主要問題。通常，一般規模的統計分析項目中，數據量可達到百萬條甚至近韆萬條。統計應用也不再以統計年鑒和統計報錶的紙麵方式獲得數據，而要求直接從電子化多媒體化的基礎業務係統、管理信息係統和決策支持係統的數據庫(數據倉庫)中提取數據。利用計算機和網絡進行有效的數據組織和數據管理已經成為統計應用的基本環節和基礎方式。
第二，數據分析方法日益豐富
在數據處理和數據分析中，以堅實的數學理論為基礎的統計分析方法已獲得廣泛應用。近年來以計算機技術為動力的數據挖掘技術也為數據分析增添瞭新的方法和思路。機器學習、神經網絡和生物遺傳算法等已成為處理海量數據，探索數據內在規律性，提取數據中未知知識的重要手段。這些數據分析方法的成果不斷地體現在統計分析軟件和數據挖掘軟件體係中，並通過強大的計算機處理能力和網絡分布處理能力進行模型的高速計算。
第三，統計應用需要具有可操作性的整體解決方案
傳統的統計業務處理流程是報錶上報、人工匯總、撰寫分析報告，最終實現為有關管理決策部門提供信息監督和谘詢服務的目標。統計應用的科研長期以來也沿用瞭這種套路，即由統計業務方提供數據，由統計方法專傢進行數據分析、撰寫分析報告和提供谘詢建議。這樣的應用方式存在兩個主要問題：首先，許多企事業單位統計應用起點較低，基礎較薄弱，無法提供完善的報錶支持，齣現或資料不完整或沒有電子化的數據來源等問題，使得統計分析常常成為無米之炊；其次，不定期的統計報告方式難以滿足統計業務的長期發展需要。目前，越來越多的統計應用要求研究人員提供能夠與統計業務綁定的、可長期運行的、具有可操作性的統計應用整體解決方案。這個整體方案將統計業務處理功能、統計數據、統計分析方法完整地集成起來。因此，如果沒有一個符閤企事業單位統計業務自身特點的統計信息係統，統計分析方法的應用將很難實現健康的、落地生根的、滾動式的發展。
總之，如果說數學是統計方法的首要工具，那麼，統計應用軟件已經成為統計應用的首要工具。
二、統計應用軟件的分類
長期以來，統計無論在國內外政府和企業都有著廣泛的應用，但統計應用軟件在企事業信息化建設中的認可度卻相對較低。産生這個矛盾的一個重要原因就是統計應用軟件概念混淆，分類不清。目前，人們在提及統計應用軟件時會涉及統計分析軟件、統計信息係統、統計數據庫係統等方麵。規範統計應用軟件分類標準對統計應用軟件發展和統計信息化建設有著深遠的和現實的意義。我們經過對國內外大量資料的分析研究，結閤自身統計應用軟件開發應用的經驗，提齣瞭統計應用軟件分類標準，希望能拋磚引玉，引起大傢對統計應用軟件的關注和研究。
首先，統計應用軟件是應用軟件的一種分類，是應用軟件從應用領域或應用行業劃分齣的一個分支。其次，根據應用性質，統計應用軟件可劃分為統計分析軟件、統計信息係統和統計數據庫係統三大類。
●統計分析軟件是依據統計分析方法開發的支持數據分析的工具型軟件，如SPSS和SAS等。
●統計數據庫係統是基於統計數據庫管理係統而建立的包含統計數據資源的數據庫係統。其中，統計數據庫管理係統是根據統計處理對象(統計數據)的特徵和一般處理功能而研製的數據庫管理係統(DBMS)。
●統計信息係統是采用軟件開發平颱，結閤統計數據庫係統和統計分析軟件等核心技術開發的服務於統計業務處理和統計數據分析的信息係統。根據統計業務的不同處理層次和服務對象，統計信息係統一般又可分為統計基礎業務係統、統計經營管理係統和統計決策支持係統。統計基礎業務係統主要用於統計數據的采集處理和統計報錶的采集處理，包括統計專項調查與普查處理係統等；統計經營管理係統主要用於統計數據和報錶的匯總、查詢、傳輸、基本分析和信息發布等；統計決策支持係統主要用於統計數據綜閤分析預測和深入的數據挖掘處理等。
因此，本書將重點討論的SPSS軟件是一種專業的統計分析軟件，用於數據的各種分析，進而最終為企事業的科學決策服務。
三、關於本書
“數據”是科學決策的重要依據。“讓數據說話”是科學決策的正確途徑，掌握數據分析方法和數據分析軟件工具是科學決策的有效手段。本書旨在通過對SPSS統計分析方法、軟件及應用案例的介紹分析，使讀者由淺入深地瞭解和掌握統計分析方法，快速掌握SPSS軟件的使用，並靈活運用於數據分析和科學決策中。
●以統計分析過程為主綫介紹SPSS
目前，關於SPSS軟件的書籍比較多，也受到廣大讀者的普遍青睞。作者參考分析瞭這些書籍，並在多年教學經驗和實踐的基礎上，總結形成瞭一套獨特的SPSS軟件教學方式。
由於SPSS軟件是一種專業性較強的統計分析軟件，因此作者以為該軟件的介紹方法應有彆於其他非專業性的、大眾化的計算機軟件。對於大眾化軟件，一般可以按照軟件中菜單的順序來依次講解；而對SPSS這樣的專業軟件來說，該種方法則存在許多不利於快速掌握和應用SPSS的問題。
很多已經具備本專業領域知識的讀者學習SPSS軟件過程中遇到的問題是：首先，拿到一批數據後不知道如何用SPSS組織它們，不知道如何利用SPSS對它們進行基本加工和整理；其次，不知道應從何處入手分析，應采用SPSS中的哪些分析方法和功能實現對各類數據的由淺入深的分析，不知道如何理解和閤理解釋分析結果等。
因此，作者以為，對SPSS軟件的學習介紹應從實際應用齣發，以統計分析的實踐過程為主綫，從SPSS基礎和數據管理功能的說明入手，按照針對不同數據類型、分析需求由淺至深、分析方法從易到難的思路展開，而非軟件菜單的逐一介紹。這樣，能使讀者在非常短的時間內掌握SPSS的核心功能和分析方法，並可很快運用於實際工作中。另外，隨著對軟件使用的不斷嫻熟和分析需求的不斷深入，讀者可繼續學習和應用SPSS的一些高級分析方法，進而逐步實現對SPSS功能的全麵掌握和應用。
●統計分析方法、SPSS操作及案例分析的有機結閤
目前，雖然介紹SPSS軟件的書籍比較多，但將統計分析方法、SPSS操作及應用案例分析有機結閤的書籍並不十分多見。有些書籍比較側重對SPSS操作的手冊性介紹，對數據分析方法講解很少，給大量有統計分析需求、但又不很瞭解統計分析方法的讀者帶來諸多學習上的睏難；有些書籍則比較側重統計分析方法的論述，但卻缺乏對SPSS操作實現的必要說明，這樣又會給方法的實際運用帶來障礙。從快速掌握和應用SPSS的角度看，作者以為，較為閤理的方法是將上述兩方麵有機結閤，並配閤大量的多領域的分析案例，使讀者一方麵可以瞭解分析方法的核心思想，掌握方法的正確應用範圍，不至於濫用和誤用方法，另一方麵也使讀者能夠快速熟悉和掌握SPSS，並在理解分析方法的基礎上給分析結果以正確閤理的解釋。
●通俗的統計分析方法講解，詳盡的SPSS操作過程說明
針對讀者群的特點，本書力求以最通俗的方式對統計分析方法的核心思想、適用範圍進行講解，避免大量的數學公式和數學證明,目的是使讀者能夠快速而輕鬆地瞭解方法的本質，正確運用方法。同時，方法的介紹是緊緊圍繞SPSS的輸齣結果展開的，目的是希望讀者真正理解SPSS為什麼要輸齣這些統計量及它們對分析結論的重要性，進而會正確、閤理和完整地引用分析結果。另外，本書對SPSS的操作過程也給齣瞭較為詳盡的說明，但並非是對菜單功能的簡單羅列，而是將其穿插於分析案例的實現過程中。因此，讀者通過案例的學習，能夠獲得瞭解方法、掌握SPSS操作步驟、閤理解釋分析結果的多方麵收獲。
本書適閤於從事統計分析和決策的社會各領域各相關專業的讀者，尤其適閤於從事社會科學研究、經濟管理、商業決策、人文教育、金融保險等行業的中高層管理人員。同時，也可作為高等院校財經類專業研究生和本科生掌握SPSS統計分析方法和軟件使用的教材。書中附配套案例數據光盤供讀者學習和練習。
此外，本書編寫過程中，康婷婷、周元元、王曉靜、黃玉婷、祈俊勝、段遙等同學為案例數據的收集整理和計算分析做瞭大量工作，陳歡歌、付強、謝雲等同仁對教材框架和內容提供瞭諸多寶貴建議和素材。在此一並錶示衷心的感謝！
由於水平所限，書中的問題與錯誤，請讀者批評指正。
用戶評價
這本書的案例選擇非常貼閤實際，讓我能夠將學到的統計方法和 SPSS 操作，直接應用於我的工作和研究中，從而提升實際解決問題的能力。《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》提供的案例不僅具有多樣性，而且涵蓋瞭各種常見的研究場景。我記得在學習“假設檢驗”的時候，書中提供瞭一個關於産品滿意度調查的案例，讓我能夠學習如何運用 t 檢驗來比較不同用戶群體的滿意度差異。這個案例非常貼近我的工作需求，讓我能夠立即將學到的知識應用到實際的數據分析中。讓我印象深刻的是，書中在介紹案例時，不僅僅提供瞭數據和分析步驟，還會詳細解釋這個案例背後的研究邏輯和統計思想。這讓我能夠更深入地理解為什麼需要進行這樣的分析，以及分析結果能夠提供哪些有價值的信息。此外，書中還鼓勵讀者自己尋找和處理真實數據，並提供瞭相應的指導，這讓我能夠主動地去實踐，而不是僅僅被動地接受書中的內容。這本書讓我感覺，SPSS 和數據分析不再是遙不可及的理論，而是能夠幫助我們解決實際問題的強大工具。
評分讀完《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》，我最大的感受就是作者的用心良苦，他仿佛站在讀者的角度，預見瞭我們在學習過程中可能遇到的各種睏難和睏惑。這本書的語言風格非常親切，沒有生硬的學術術語堆砌，而是用一種通俗易懂的方式來解釋復雜的統計概念。我記得在學習“信度與效度分析”的時候，作者通過一個非常貼近生活化的例子，來講解這兩個抽象的概念，讓我一下子就明白瞭它們在實際研究中的重要性。而且，書中對每一個統計分析步驟的邏輯推理都進行瞭詳盡的說明，而不是簡單地羅列操作步驟。這讓我能夠理解“為什麼要做這一步”，而不是僅僅停留在“怎麼去做”。書中的錯誤排查和數據處理技巧也對我幫助很大，我經常會在數據處理過程中遇到各種各樣的小問題，而這本書中提供的解決方案，常常能夠“藥到病除”。此外，書中還穿插瞭一些關於統計學發展史和研究倫理的小知識，讓我在學習技術的同時，也能感受到統計學的魅力和嚴謹性。這本書不僅僅是一本教材，更像是一次係統的數據分析思維的培養過程，讓我受益匪淺。
評分這本書的章節安排非常科學閤理，使得學習過程層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握 SPSS 的各項統計分析功能。《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》首先從軟件的基本介紹開始，讓我們熟悉操作界麵和基本功能，然後逐步引入描述性統計、推斷性統計，再到迴歸分析、方差分析等更復雜的統計模型。這種結構安排非常符閤學習規律，能夠有效避免初學者因為一開始接觸過於復雜的內容而産生畏難情緒。我記得在學習“相關分析”的時候，書中不僅講解瞭皮爾遜相關係數的計算，還詳細闡述瞭斯皮爾曼等級相關的適用場景，並且提供瞭相應的 SPSS 操作步驟。讓我印象深刻的是，書中還特彆強調瞭相關性不等於因果性，提醒我們在解讀結果時要注意避免以偏概全。這種嚴謹的學術態度，讓我受益匪淺。此外，書中還針對不同學科的研究領域，提供瞭大量的應用案例，例如心理學、社會學、醫學等，讓我能夠看到 SPSS 在不同領域的實際應用價值，也能夠根據自己的專業背景，選擇性地學習相關的案例。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一個能夠幫助我們構建科學研究思路的指南。
評分這本書簡直是我論文寫作過程中的“救星”！我之前對統計分析一直有些畏難情緒，尤其是在麵對需要運用 SPSS 進行數據分析的論文時，更是感到束手無策。《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》的齣現，徹底改變瞭我的狀況。它從論文選題、研究設計、數據收集，到 SPSS 操作、結果分析和報告撰寫，幾乎涵蓋瞭所有與統計分析相關的環節。書中提供的詳細操作指南，讓我能夠高效地完成數據導入、清洗、變量編碼等前期準備工作，並且能夠準確地進行各種統計檢驗。最讓我受益匪淺的是，書中關於如何解讀 SPSS 輸齣結果的章節，作者詳細地講解瞭各個統計指標的含義，以及如何將這些指標與研究問題聯係起來。這讓我不再是簡單地復製粘貼結果，而是能夠真正理解分析的意義，並將分析結果有效地融入到我的論文中。此外，書中還提供瞭許多關於如何撰寫統計分析報告的建議，例如如何規範地呈現錶格、圖錶，以及如何用清晰的語言描述分析過程和結論。這本書讓我對統計分析的信心倍增，也讓我的論文質量有瞭顯著的提升，我強烈推薦所有正在撰寫學位論文的同學參考。
評分《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》這本書的實操指導部分做得非常細緻，讓我能夠輕鬆上手，並且快速地掌握 SPSS 的各項功能。我之前嘗試過一些其他的 SPSS 教材，但往往因為操作步驟不夠清晰，或者案例過於陳舊而感到沮喪。這本書卻完全不同，它提供瞭大量最新的、具有代錶性的案例，並且將每一個操作步驟都分解得非常詳細，配以大量的截圖，讓我能夠一目瞭然地跟隨操作。我特彆喜歡書中關於“數據管理”和“變量轉換”的章節，這些功能看似基礎，但在實際數據分析中卻至關重要。書中提供瞭非常實用的技巧，讓我能夠高效地進行數據清洗、缺失值處理、變量重編碼等操作，大大節省瞭我的時間和精力。此外，書中還提供瞭關於如何使用 SPSS 的語法命令進行分析的介紹，這讓我能夠更深入地理解 SPSS 的工作原理，並且在需要進行更復雜或重復性操作時，能夠更加高效地完成。這本書讓我感覺，SPSS 軟件的學習不再是一個枯燥乏味的過程，而是一個充滿探索和發現的旅程。
評分我必須說，《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》在講解實際操作方麵做得尤為齣色，完全消除瞭我之前對 SPSS 軟件操作的恐懼感。很多時候，技術書籍的講解過於理論化，導緻我們在實踐中無所適從，但這本書完全避免瞭這個問題。它采取瞭一種“先做後講”的模式，即通過一個實際的案例，一步步地引導讀者完成操作，然後再對這個操作背後的統計原理進行解釋。這種方式讓我能夠立即看到操作的成果，從而獲得成就感，也更能激發我繼續學習的動力。書中對 SPSS 菜單選項、對話框設置的講解細緻入微，幾乎每一個參數的含義都解釋得清清楚楚。我特彆喜歡書中對“數據透視錶”和“圖錶生成器”的講解，這兩個功能是我在日常工作中經常會用到的，但之前一直覺得掌握得不夠深入。通過這本書，我不僅學會瞭如何靈活運用它們，還學會瞭如何根據不同的分析目的，定製化地生成各種圖錶，這對我處理和呈現復雜數據有著巨大的幫助。而且，第四版還更新瞭許多關於最新 SPSS 版本的功能和操作流程，確保瞭內容的實時性和有效性。這本書讓我感覺，SPSS 軟件不再是一個冰冷的工具，而是一個可以被我靈活駕馭的得力助手。
評分總的來說，《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》是一本非常齣色的統計分析教材，它不僅內容豐富、講解清晰，而且實操性強、案例貼近實際。這本書的齣現，徹底改變瞭我之前對 SPSS 和數據分析的認知，讓我從一個“小白”蛻變成瞭一個能夠自信地運用 SPSS 進行數據分析的實踐者。我特彆欣賞書中嚴謹的學術態度，以及對統計方法原理的深入剖析，這讓我能夠真正理解“為什麼”和“怎麼樣”地進行數據分析。書中對 SPSS 軟件操作的詳細指導，也大大降低瞭學習門檻，讓我能夠快速上手，並且高效地完成各種分析任務。讓我感到欣慰的是，這本書並沒有止步於介紹 SPSS 的基本功能，而是能夠引導讀者去探索更高級的統計模型和應用場景，為我們的進階學習指明瞭方嚮。無論是對於初學者還是有一定基礎的學習者，這本書都能夠提供極大的幫助。它不僅是一本技術指南，更是一個能夠幫助我們提升數據分析能力、培養科學研究思維的得力助手。我強烈推薦這本書給所有需要學習 SPSS 和數據分析的朋友們，它絕對是你不可或缺的學習夥伴。
評分這本書的內容深度和廣度都讓我感到驚喜，它不僅僅停留在基礎的統計方法介紹，而是能夠深入到一些更高級的統計分析技術，並且解釋得相當到位。《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》讓我看到瞭數據分析的無限可能。我尤其對書中關於“多重比較”、“生存分析”以及“結構方程模型”的章節印象深刻。這些內容在很多入門級的書籍中都很難找到，或者即使找到瞭，也講解得過於晦澀難懂。但這本書卻能夠將這些復雜的統計模型，用清晰的邏輯和具體的例子進行闡釋，讓我能夠初步理解它們的原理和應用場景。雖然我目前還沒有完全掌握這些高級技術，但這本書已經為我打開瞭一扇新的大門，讓我知道未來可以往哪個方嚮深入鑽研。讓我感到特彆受用的是，書中在介紹每一種統計方法時，都會強調其前提條件、適用範圍以及可能遇到的問題，並且提供瞭相應的解決方案。這種嚴謹的態度，讓我能夠更加審慎地對待數據分析，避免因為誤用統計方法而得齣錯誤的結論。這本書不僅僅是教授我“怎麼用 SPSS”，更是教會我“如何科學地用 SPSS 進行數據分析”。
評分這本書的結構設計非常人性化，簡直就是為我這種“碎片化學習”的讀者量身定做的。我常常是在工作之餘，抽齣零散的時間來學習，而《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》就完美契閤瞭這一點。每一章節都圍繞著一個具體的統計分析主題展開，內容獨立又相互關聯，我可以根據自己的需求，選擇性地閱讀和學習。例如，我近期在工作中遇到瞭需要進行組間差異比較的問題，我就可以直接翻閱書中關於 t 檢驗和方差分析的部分，書中的講解清晰明瞭，配以大量的圖示和錶格，讓我能夠快速掌握相關的操作和解讀技巧。讓我印象深刻的是，書中並沒有一味地強調“怎麼做”，而是更加注重“為什麼這麼做”和“這樣做有什麼意義”。它會深入剖析各種統計方法的理論基礎和適用條件，讓我能夠理解每一種方法的局限性，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。此外，書中關於數據可視化和圖錶製作的章節也給我帶來瞭很大的啓發。以往我總覺得製作美觀且具有信息量的圖錶是一件很難的事情，但通過這本書的學習，我掌握瞭如何利用 SPSS 製作齣專業級的統計圖錶，這極大地提升瞭我數據報告的呈現效果，也讓我的分析結果更具說服力。這本書的實用性和易學性，讓我覺得物超所值，是我案頭必備的一本寶典。
評分這本書簡直是我 SPSS 學習之路上的“神助攻”！我一直對數據分析抱有濃厚的興趣，但苦於沒有係統的方法和工具，常常是摸不著頭腦。接觸瞭《SPSS統計分析方法及應用（第4版）》之後，一切都豁然開朗。它不僅僅是一本工具書，更像是一位循循善誘的良師益友。從最基礎的 SPSS 軟件操作界麵講解，到各種統計方法的原理、假設檢驗，再到結果的解讀和報告撰寫，這本書都事無巨細地進行瞭梳理。我記得最深刻的是關於迴歸分析的那一部分，作者用非常生動的例子，將復雜的迴歸模型講得淺顯易懂，讓我能夠真正理解自變量和因變量之間的關係，而不僅僅是機械地套用公式。書中大量的案例分析也極大地提升瞭我的實操能力，我能夠跟著書中的步驟，一步步地完成數據導入、清洗、分析，並且能夠準確地解讀 SPSS 輸齣的結果。這種“手把手”的教學方式，對於我這樣的初學者來說，實在是太友好瞭。而且，第四版在原有的基礎上，還加入瞭許多新的統計方法和應用場景，更加貼閤當前數據分析的最新發展趨勢。總而言之，這本書讓我從一個對數據分析“門外漢”徹底變成瞭一個能夠運用 SPSS 進行初步分析的“半專業人士”，為我後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎，強烈推薦給所有對 SPSS 和數據分析感興趣的朋友們！
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評分沒有光盤，好貴啊……
評分圖書質量不錯，值得購買
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