多元统计分析方法：用SPSS工具（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 克劳斯·巴克豪斯（德）本德·埃里克森 [德]伍尔夫·普林克 [中]王煦逸 [德]儒尔夫·威伯 著

图书标签:

• 多元统计
• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育统计
• 统计学
• SPSS工具
• 方法论

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543227392

版次：2

商品编码：12112389

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：522

字数：877000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：大众

本书是德国该领域的经典著作，它受到各个运用领域师生与读者的推崇，特别在经济管理、工程学、自然科学、医学、心理学和社会学等领域得到广泛的运用。本书的特色为，在涉及zui低限度数学知识的前提下，运用通俗易懂的语言，并结合具体案例来介绍所有的多元统计方法，同时，详细解释了统计软件SPSS15.0中文版的相应运用步骤，使读者能够更进一步地深入理解有关内容，从而使本书具有很强的运用可操作性。

内容简介

本书涉及多元统计分析中基础的九种方法：回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、列联表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析。还增加了四种高等多元统计分析方法分别为多维尺度、对应分析、神经网络、结构方程模型。在行文时，作者把对数学基础的要求降到了zui低限度，自始至终利用一个例子，通过通俗易懂的语言阐述有关方法的原理和运用，并从方法运用的角度出发，介绍了SPSS软件在有关方面的运行步骤，重点说明读者在运用这些方法时可以把握和调整的方面以及每个方法客观的一面。本书可以整本作为教材，也可以根据需要参阅各章的内容，各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的，运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者，使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子，确保各个专业的读者都能够理解例子的含义，并通过例子掌握各种方法的运用，进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本书官方www.multivariate.de得到更进一步的信息，我们还为中国读者设立了一个特别区域，使得不懂德语的读者也可以在网上得到我们的有关服务。本书可以作为非数学专业本科和研究生的教材，也可以作为各专业研究人员和工程技术人员的工具书。

作者简介

　　[德]克劳斯?巴克豪斯，德国明斯特大学市场学教授、B2B营销研究所所长、市场学研究中心主任，德国柏林工业大学名誉教授。

　　[德]本德?埃里克森，德国马格德堡大学市场和市场研究学教授。

　　[德]伍尔夫?普林克，德国柏林欧洲管理和技术学院院长，德国柏林洪堡大学市场学教授。

　　[中]王煦逸，管理控制学教授，同济大学中德学院普华永道会计和管理控制学讲座教授，泽尔滕经济管理研究所常务副所长。

　　[德]儒尔夫?威伯，德国特里尔大学市场学教授，电子商务研究中心主任。

目录

导论
第1章 回归分析
第2章 时间序列分析
第3章 方差分析
第4章 判别分析
第5章 逻辑回归
第6章 列联表和相合性分析
第7章 因子分析
第8章 聚类分析
第9章 联合分析
第10章多维尺度
第11章对应分析
第12章神经网络
第13章结构方程模型

前言/序言

　　本书第一版出版以后，以其严谨的理论描述、贴近实际的运用案例、结合软件的实用性和通俗易懂的表述方式得到了广大读者的好评，在短期内销售一空，也使得本书的第二版能够和各位读者见面。

　　鉴于各种多元分析方法在各个领域运用的进一步深入，特别是在经济管理领域，多元分析的运用不仅仅涉及传统的方法，如多元回归、聚类分析、判别分析和逻辑回归等，各种高级方法的运用也逐渐普及。为了满足读者的需求，在第一版的基础上，本书第二版增加了四种常用的高级多元统计方法，即结构方程模型、神经网络、对应分析和多维尺度。第二版继承了第一版的传统，新增章节的表述方式保持了原来的风格，读者可以不纠缠于数学方法的证明，而在了解基本思路的基础上，直接使用软件进行有关运算，从而得出相关结论。在软件方面，结构方程模型运用AMOS5.0软件，神经网络使用SPSSClementine9.0版本，对应分析和多维尺度使用SPSS19.0。

　　本书的翻译工作得到了同济大学中德学院普华永道(PwC)会计和管理控制学教席的大力支持，该教席的硕士生胡婷秋、倪艺文、孔小龙以及北京航空航天大学德语专业王雨薇同学（该教席未来的硕士生）的大力支持，曹阳、刘豪、刘慧等同学对于书中软件运算的截图工作给予了大力支持，蒂森电梯有限公司财务部史雯婷经理（该教席毕业的硕士生）也为本书的出版提供了帮助，最后还要感谢上海世纪出版集团格致出版社程倩女士，她承担了本书大量的编辑工作，对于本书的出版作出了重要的贡献。对于所有参与本书出版的各界人士在此表示衷心的感谢。

　　希望本书对于各位读者在多元分析运用领域有所帮助，如有信息反馈，可以直接和wangxy@tongji.edu.cn联系。

　　KlausBackhaus克劳斯巴克豪斯

　　BerndErichson本德埃里克森

　　WulffPlinke伍尔夫普林克

　　XuyiWang王煦逸

　　RolfWeiber儒尔夫威伯

　　2017年春于明斯特、马格德堡、柏林、上海和特里尔

统计学方法与数据分析：从基础到实践 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、理解世界的基石。无论是学术研究、市场分析、科学实验，还是社会调查，都离不开对数据的深入挖掘和科学分析。本书旨在为您提供一套系统而实用的统计分析方法论，帮助您掌握从数据收集、整理到模型构建、结果解释的全过程，从而更有效地理解和利用数据，做出更明智的判断。 本书内容涵盖了统计学领域的关键概念、常用方法以及前沿技术，并强调了这些方法在实际应用中的落地。我们相信，掌握这些工具和理念，将极大地提升您解决复杂问题的能力，并在您的专业领域中脱颖而出。 第一部分：统计学基础与数据准备 在深入复杂的统计模型之前，建立坚实的统计学基础至关重要。本部分将引导您理解统计学的基本原理，并掌握数据处理的必备技能。 统计学概览与思维方式： 我们将首先介绍统计学的基本概念，包括总体与样本、参数与统计量、描述性统计与推断性统计等。更重要的是，我们将探讨统计学思维方式的核心，即如何从不确定性中提取确定性的信息，如何量化和评估风险，以及如何避免常见的统计误区。您将学会用统计的视角审视问题，理解数据背后的逻辑。 数据类型与度量尺度： 理解不同类型的数据（定性数据、定量数据）及其对应的度量尺度（名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）是进行有效分析的前提。我们将详细讲解各种数据类型的特征，以及不同尺度数据在分析方法上的差异，帮助您选择最适合的数据处理和分析工具。 数据收集与抽样方法： 科学的数据收集是有效分析的基础。本章将介绍各种常用的数据收集方法，如调查问卷、实验设计、观察法等，并深入探讨抽样方法的重要性。我们将解析概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、优缺点及适用场景，帮助您构建具有代表性的样本，确保分析结果的可靠性。 数据清洗与预处理： 现实世界的数据往往是“脏”的，包含缺失值、异常值、重复值等问题。本章将聚焦于数据清洗与预处理的关键技术，包括识别和处理缺失值（删除法、插补法）、检测和处理异常值（箱线图法、Z分数法、IQR法）、数据标准化与归一化（Min-Max标准化、Z分数标准化）、数据转换（对数转换、平方根转换）以及数据编码（独热编码、序数编码）等。熟练掌握这些技术，能够显著提高后续分析的质量和效率。 描述性统计： 在推断性分析之前，对数据进行初步的描述和概括是必不可少的步骤。本章将详细介绍描述性统计的核心指标，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）、偏度与峰度等。同时，我们将讲解可视化描述方法，如直方图、箱线图、散点图、条形图等，帮助您直观地理解数据的分布特征和潜在规律。 第二部分：推断性统计与假设检验 描述性统计为我们提供了对数据的初步了解，而推断性统计则能帮助我们从样本推断总体，做出具有统计学意义的结论。 概率论基础与概率分布： 概率论是推断性统计的理论基石。本章将回顾概率论的基本概念，如随机事件、概率、条件概率、独立性等。我们将重点讲解几种重要的概率分布，包括离散型概率分布（二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）。理解这些分布的性质和应用场景，对于后续的参数估计和假设检验至关重要。 参数估计： 参数估计旨在利用样本信息来估计总体的未知参数。本章将介绍点估计和区间估计两种方法。我们将讲解最大似然估计、矩估计等点估计方法，并重点阐述置信区间的概念和计算，包括均值、比例、方差的置信区间，以及置信水平与区间宽度的关系。 假设检验的基本原理： 假设检验是推断性统计的核心工具，用于检验关于总体的某个断言（假设）是否成立。本章将详细阐述假设检验的逻辑流程，包括原假设（H0）与备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、显著性水平（α）的确定、P值的计算与解释、以及做出统计决策（拒绝H0或不拒绝H0）的标准。我们将强调理解和避免第二类错误（β）的重要性。 均值与比例的假设检验： 本章将应用假设检验的基本原理，针对均值和比例的推断进行具体讲解。我们将介绍单样本Z检验、单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验，以及单样本比例检验、两样本比例检验等常用方法。针对不同研究场景，您将学会如何选择合适的检验方法，并正确解读检验结果。 方差的假设检验： 除了均值和比例，方差也是一个重要的总体参数。本章将介绍F检验，用于比较两个或多个总体的方差是否相等，以及卡方检验，用于检验单个总体的方差是否等于一个特定值。这些方法在方差分析等更复杂的模型中起着基础性作用。 第三部分：相关性、回归分析与方差分析 在掌握了基本的统计推断方法后，我们进一步探讨变量之间的关系，以及如何利用模型进行预测和比较。 相关性分析： 相关性分析用于度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（用于连续变量）和Spearman秩相关系数（用于排序变量），并深入讲解如何解释相关系数的取值范围、显著性以及注意事项，包括相关不等于因果的原则。 简单线性回归： 简单线性回归是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的模型。本章将详细讲解回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义，以及回归模型的假设检验（F检验和t检验）。您将学会如何利用简单线性回归模型进行预测。 多元线性回归： 当因变量与多个自变量之间存在线性关系时，多元线性回归就成为必要的工具。本章将扩展简单线性回归的概念，讲解如何引入多个自变量，如何解释多个回归系数，以及多重共线性等问题。我们将介绍模型选择的策略（如逐步回归），并深入探讨模型诊断，包括残差分析、Cook距离等，以确保模型的有效性和可靠性。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一种用于比较三个或三个以上组别均值是否存在显著差异的方法。本章将详细介绍单因素方差分析（One-way ANOVA）的原理、F统计量的计算与解释，以及事后检验（如Tukey HSD）的应用。我们将讲解如何区分组内平方和与组间平方和，以及如何理解ANOVA表的各项内容。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 当研究中包含多个分类自变量时，多因素方差分析可以同时考察各因素的主效应和交互效应。本章将讲解双因素方差分析（Two-way ANOVA）的原理，包括主效应、交互效应的检验，以及如何解读复杂的方差分析结果。 第四部分：非参数统计、分类数据分析与高级主题 除了参数统计方法，当数据不满足参数检验的假设时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。同时，我们也将触及一些更高级的分析技术。 非参数统计方法： 当数据不服从正态分布或方差不齐等假设时，非参数检验是必不可少的。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对样本t检验）、Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）等。您将学会如何在何种情况下选择非参数检验，并正确解释其结果。 分类数据分析： 对于定性数据，卡方检验是进行关联性分析的基础。本章将深入讲解卡方拟合优度检验（检验样本分布是否与理论分布一致）和卡方独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联）。我们将讨论列联表的构建和解释，以及Fisher精确检验在小样本情况下的应用。 聚类分析与因子分析（介绍）： 本章将对两种常用的探索性数据分析技术进行介绍。聚类分析旨在将相似的对象分组，揭示数据的内在结构。因子分析则用于识别观测变量背后潜在的、不可见的公共因子，以简化变量维度。我们将简要介绍这些方法的原理、应用场景以及基本解读思路。 多变量数据分析简介（介绍）： 随着数据复杂性的增加，多变量分析技术越来越受到重视。本章将对主成分分析（PCA）、判别分析等常用多变量分析方法进行初步介绍，让您对如何同时处理和分析多个变量有一个初步的认识。 结语 本书的内容编排旨在循序渐进，从基础概念到高级应用，希望能帮助您构建一个扎实的统计分析知识体系。统计学是一门不断发展的学科，其应用范围广泛且深入。我们鼓励您在学习过程中，将理论知识与实际问题相结合，通过反复实践，不断提升数据分析的能力。掌握本书所介绍的统计方法，您将能够更自信地驾驭数据，从中发掘有价值的信息，做出更具洞察力的决策，并在您的学习和工作中取得更大的成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容着实让我眼前一亮。我原本以为学习多元统计分析会是一件枯燥乏味的事情，充满了复杂的公式和晦涩的理论。然而，作者用一种非常生动、循序渐进的方式将这些概念娓娓道来。书中的例子非常贴合实际，不仅仅是理论的罗列，更重要的是它教会我如何将理论应用到实际问题中去。特别是关于因子分析和聚类分析的部分，我之前一直对这些概念有些模糊，但通过书中的详细讲解和SPSS操作演示，我终于豁然开朗。每一个步骤都讲解得很清晰，即使是初学者也能轻松跟上。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在案例分析上的深度。它并非简单地罗列SPSS的菜单功能，而是通过一系列精心设计的案例，展示了如何在真实的研究场景中运用多元统计方法来解决问题。比如，在市场调研的章节，作者演示了如何运用判别分析来预测客户的购买倾向，以及如何用对应分析来分析不同产品和消费者群体之间的关系。这些案例都非常具有启发性，让我看到了统计学在商业决策中的巨大价值。而且，书中的SPSS操作截图非常清晰，每一个按钮、每一个选项的含义都解释得很到位，跟着书中的步骤一步一步操作，几乎不会出错。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁大气，我尤其喜欢封面上那种渐变的蓝色调，给人一种专业而又沉静的感觉。拿到手里，厚度适中，纸张的触感也很舒服，闻起来有淡淡的书香，这些细节都让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。我本来就对统计学有着浓厚的兴趣，尤其是在数据分析日益重要的今天，掌握一些多元统计分析方法就显得尤为关键。我听说SPSS是一款非常强大的统计软件，很多人都在使用，但自己一直没有机会系统地学习。这本书的标题直接点明了内容，让我觉得它会是一个很好的切入点，既能了解理论，又能上手操作，这正是我想要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到欣喜的是它在理论与实践之间的完美平衡。作者并没有回避理论深度，但同时又非常注重SPSS软件的应用。我能够清晰地看到每一个统计模型背后的逻辑，同时又能熟练地运用SPSS来执行这些分析。书中对于各种统计假设的解释，以及如何检查这些假设的有效性，也做得非常到位。这让我不仅仅是学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”。这对于我今后独立进行数据分析，避免出现常见的统计陷阱，至关重要。我还会继续反复研读这本书，相信它会成为我数据分析道路上的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究生的我，在撰写毕业论文的过程中，经常需要处理大量的数据。这本书无疑为我提供了一个强大的工具箱。我曾经在进行问卷数据分析时遇到瓶颈，不知道如何有效地归纳和总结数据中的潜在模式。这本书介绍的主成分分析和回归分析等方法，为我提供了全新的视角和解决方案。我跟着书中的步骤，成功地对我的问卷数据进行了降维处理，并找到了几个关键的潜在变量，这极大地简化了我的后续分析。书中的图表制作也非常精美，让我能够更直观地展示我的分析结果，这对于论文的撰写非常有帮助。

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送货快，质量好

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