多元統計分析方法：用SPSS工具（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 剋勞斯·巴剋豪斯（德）本德·埃裏剋森 [德]伍爾夫·普林剋 [中]王煦逸 [德]儒爾夫·威伯 著

圖書標籤:

• 多元統計
• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育統計
• 統計學
• SPSS工具
• 方法論

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543227392

版次：2

商品編碼：12112389

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：522

字數：877000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：大眾

本書是德國該領域的經典著作，它受到各個運用領域師生與讀者的推崇，特彆在經濟管理、工程學、自然科學、醫學、心理學和社會學等領域得到廣泛的運用。本書的特色為，在涉及zui低限度數學知識的前提下，運用通俗易懂的語言，並結閤具體案例來介紹所有的多元統計方法，同時，詳細解釋瞭統計軟件SPSS15.0中文版的相應運用步驟，使讀者能夠更進一步地深入理解有關內容，從而使本書具有很強的運用可操作性。

內容簡介

本書涉及多元統計分析中基礎的九種方法：迴歸分析、時間序列分析、方差分析、判彆分析、邏輯迴歸、列聯錶與相閤性分析、因子分析、聚類分析和聯閤分析。還增加瞭四種高等多元統計分析方法分彆為多維尺度、對應分析、神經網絡、結構方程模型。在行文時，作者把對數學基礎的要求降到瞭zui低限度，自始至終利用一個例子，通過通俗易懂的語言闡述有關方法的原理和運用，並從方法運用的角度齣發，介紹瞭SPSS軟件在有關方麵的運行步驟，重點說明讀者在運用這些方法時可以把握和調整的方麵以及每個方法客觀的一麵。本書可以整本作為教材，也可以根據需要參閱各章的內容，各章具有相對獨立性。本書所有的運算都是用SPSS簡體中文版完成的，運算的主要步驟通過屏幕截圖展示給讀者，使得讀者能夠很快掌握SPSS的運用。作者選取瞭通俗易懂的市場研究方麵的例子，確保各個專業的讀者都能夠理解例子的含義，並通過例子掌握各種方法的運用，進而能夠融會貫通到其他的應用領域。讀者可以在本書官方www.multivariate.de得到更進一步的信息，我們還為中國讀者設立瞭一個特彆區域，使得不懂德語的讀者也可以在網上得到我們的有關服務。本書可以作為非數學專業本科和研究生的教材，也可以作為各專業研究人員和工程技術人員的工具書。

作者簡介

　　[德]剋勞斯?巴剋豪斯，德國明斯特大學市場學教授、B2B營銷研究所所長、市場學研究中心主任，德國柏林工業大學名譽教授。

　　[德]本德?埃裏剋森，德國馬格德堡大學市場和市場研究學教授。

　　[德]伍爾夫?普林剋，德國柏林歐洲管理和技術學院院長，德國柏林洪堡大學市場學教授。

　　[中]王煦逸，管理控製學教授，同濟大學中德學院普華永道會計和管理控製學講座教授，澤爾滕經濟管理研究所常務副所長。

　　[德]儒爾夫?威伯，德國特裏爾大學市場學教授，電子商務研究中心主任。

目錄

導論
第1章 迴歸分析
第2章 時間序列分析
第3章 方差分析
第4章 判彆分析
第5章 邏輯迴歸
第6章 列聯錶和相閤性分析
第7章 因子分析
第8章 聚類分析
第9章 聯閤分析
第10章多維尺度
第11章對應分析
第12章神經網絡
第13章結構方程模型

前言/序言

　　本書第一版齣版以後，以其嚴謹的理論描述、貼近實際的運用案例、結閤軟件的實用性和通俗易懂的錶述方式得到瞭廣大讀者的好評，在短期內銷售一空，也使得本書的第二版能夠和各位讀者見麵。

　　鑒於各種多元分析方法在各個領域運用的進一步深入，特彆是在經濟管理領域，多元分析的運用不僅僅涉及傳統的方法，如多元迴歸、聚類分析、判彆分析和邏輯迴歸等，各種高級方法的運用也逐漸普及。為瞭滿足讀者的需求，在第一版的基礎上，本書第二版增加瞭四種常用的高級多元統計方法，即結構方程模型、神經網絡、對應分析和多維尺度。第二版繼承瞭第一版的傳統，新增章節的錶述方式保持瞭原來的風格，讀者可以不糾纏於數學方法的證明，而在瞭解基本思路的基礎上，直接使用軟件進行有關運算，從而得齣相關結論。在軟件方麵，結構方程模型運用AMOS5.0軟件，神經網絡使用SPSSClementine9.0版本，對應分析和多維尺度使用SPSS19.0。

　　本書的翻譯工作得到瞭同濟大學中德學院普華永道(PwC)會計和管理控製學教席的大力支持，該教席的碩士生鬍婷鞦、倪藝文、孔小龍以及北京航空航天大學德語專業王雨薇同學（該教席未來的碩士生）的大力支持，曹陽、劉豪、劉慧等同學對於書中軟件運算的截圖工作給予瞭大力支持，蒂森電梯有限公司財務部史雯婷經理（該教席畢業的碩士生）也為本書的齣版提供瞭幫助，最後還要感謝上海世紀齣版集團格緻齣版社程倩女士，她承擔瞭本書大量的編輯工作，對於本書的齣版作齣瞭重要的貢獻。對於所有參與本書齣版的各界人士在此錶示衷心的感謝。

　　希望本書對於各位讀者在多元分析運用領域有所幫助，如有信息反饋，可以直接和wangxy@tongji.edu.cn聯係。

　　KlausBackhaus剋勞斯巴剋豪斯

　　BerndErichson本德埃裏剋森

　　WulffPlinke伍爾夫普林剋

　　XuyiWang王煦逸

　　RolfWeiber儒爾夫威伯

　　2017年春於明斯特、馬格德堡、柏林、上海和特裏爾

統計學方法與數據分析：從基礎到實踐 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、理解世界的基石。無論是學術研究、市場分析、科學實驗，還是社會調查，都離不開對數據的深入挖掘和科學分析。本書旨在為您提供一套係統而實用的統計分析方法論，幫助您掌握從數據收集、整理到模型構建、結果解釋的全過程，從而更有效地理解和利用數據，做齣更明智的判斷。 本書內容涵蓋瞭統計學領域的關鍵概念、常用方法以及前沿技術，並強調瞭這些方法在實際應用中的落地。我們相信，掌握這些工具和理念，將極大地提升您解決復雜問題的能力，並在您的專業領域中脫穎而齣。 第一部分：統計學基礎與數據準備 在深入復雜的統計模型之前，建立堅實的統計學基礎至關重要。本部分將引導您理解統計學的基本原理，並掌握數據處理的必備技能。 統計學概覽與思維方式： 我們將首先介紹統計學的基本概念，包括總體與樣本、參數與統計量、描述性統計與推斷性統計等。更重要的是，我們將探討統計學思維方式的核心，即如何從不確定性中提取確定性的信息，如何量化和評估風險，以及如何避免常見的統計誤區。您將學會用統計的視角審視問題，理解數據背後的邏輯。 數據類型與度量尺度： 理解不同類型的數據（定性數據、定量數據）及其對應的度量尺度（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度）是進行有效分析的前提。我們將詳細講解各種數據類型的特徵，以及不同尺度數據在分析方法上的差異，幫助您選擇最適閤的數據處理和分析工具。 數據收集與抽樣方法： 科學的數據收集是有效分析的基礎。本章將介紹各種常用的數據收集方法，如調查問捲、實驗設計、觀察法等，並深入探討抽樣方法的重要性。我們將解析概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、優缺點及適用場景，幫助您構建具有代錶性的樣本，確保分析結果的可靠性。 數據清洗與預處理： 現實世界的數據往往是“髒”的，包含缺失值、異常值、重復值等問題。本章將聚焦於數據清洗與預處理的關鍵技術，包括識彆和處理缺失值（刪除法、插補法）、檢測和處理異常值（箱綫圖法、Z分數法、IQR法）、數據標準化與歸一化（Min-Max標準化、Z分數標準化）、數據轉換（對數轉換、平方根轉換）以及數據編碼（獨熱編碼、序數編碼）等。熟練掌握這些技術，能夠顯著提高後續分析的質量和效率。 描述性統計： 在推斷性分析之前，對數據進行初步的描述和概括是必不可少的步驟。本章將詳細介紹描述性統計的核心指標，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距）、偏度與峰度等。同時，我們將講解可視化描述方法，如直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等，幫助您直觀地理解數據的分布特徵和潛在規律。 第二部分：推斷性統計與假設檢驗 描述性統計為我們提供瞭對數據的初步瞭解，而推斷性統計則能幫助我們從樣本推斷總體，做齣具有統計學意義的結論。 概率論基礎與概率分布： 概率論是推斷性統計的理論基石。本章將迴顧概率論的基本概念，如隨機事件、概率、條件概率、獨立性等。我們將重點講解幾種重要的概率分布，包括離散型概率分布（二項分布、泊鬆分布）和連續型概率分布（正態分布、t分布、卡方分布、F分布）。理解這些分布的性質和應用場景，對於後續的參數估計和假設檢驗至關重要。 參數估計： 參數估計旨在利用樣本信息來估計總體的未知參數。本章將介紹點估計和區間估計兩種方法。我們將講解最大似然估計、矩估計等點估計方法，並重點闡述置信區間的概念和計算，包括均值、比例、方差的置信區間，以及置信水平與區間寬度的關係。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是推斷性統計的核心工具，用於檢驗關於總體的某個斷言（假設）是否成立。本章將詳細闡述假設檢驗的邏輯流程，包括原假設（H0）與備擇假設（H1）的設定、檢驗統計量的選擇、顯著性水平（α）的確定、P值的計算與解釋、以及做齣統計決策（拒絕H0或不拒絕H0）的標準。我們將強調理解和避免第二類錯誤（β）的重要性。 均值與比例的假設檢驗： 本章將應用假設檢驗的基本原理，針對均值和比例的推斷進行具體講解。我們將介紹單樣本Z檢驗、單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗，以及單樣本比例檢驗、兩樣本比例檢驗等常用方法。針對不同研究場景，您將學會如何選擇閤適的檢驗方法，並正確解讀檢驗結果。 方差的假設檢驗： 除瞭均值和比例，方差也是一個重要的總體參數。本章將介紹F檢驗，用於比較兩個或多個總體的方差是否相等，以及卡方檢驗，用於檢驗單個總體的方差是否等於一個特定值。這些方法在方差分析等更復雜的模型中起著基礎性作用。 第三部分：相關性、迴歸分析與方差分析 在掌握瞭基本的統計推斷方法後，我們進一步探討變量之間的關係，以及如何利用模型進行預測和比較。 相關性分析： 相關性分析用於度量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。本章將介紹Pearson積矩相關係數（用於連續變量）和Spearman秩相關係數（用於排序變量），並深入講解如何解釋相關係數的取值範圍、顯著性以及注意事項，包括相關不等於因果的原則。 簡單綫性迴歸： 簡單綫性迴歸是研究一個因變量與一個自變量之間綫性關係的模型。本章將詳細講解迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的意義，以及迴歸模型的假設檢驗（F檢驗和t檢驗）。您將學會如何利用簡單綫性迴歸模型進行預測。 多元綫性迴歸： 當因變量與多個自變量之間存在綫性關係時，多元綫性迴歸就成為必要的工具。本章將擴展簡單綫性迴歸的概念，講解如何引入多個自變量，如何解釋多個迴歸係數，以及多重共綫性等問題。我們將介紹模型選擇的策略（如逐步迴歸），並深入探討模型診斷，包括殘差分析、Cook距離等，以確保模型的有效性和可靠性。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一種用於比較三個或三個以上組彆均值是否存在顯著差異的方法。本章將詳細介紹單因素方差分析（One-way ANOVA）的原理、F統計量的計算與解釋，以及事後檢驗（如Tukey HSD）的應用。我們將講解如何區分組內平方和與組間平方和，以及如何理解ANOVA錶的各項內容。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 當研究中包含多個分類自變量時，多因素方差分析可以同時考察各因素的主效應和交互效應。本章將講解雙因素方差分析（Two-way ANOVA）的原理，包括主效應、交互效應的檢驗，以及如何解讀復雜的方差分析結果。 第四部分：非參數統計、分類數據分析與高級主題 除瞭參數統計方法，當數據不滿足參數檢驗的假設時，非參數統計方法提供瞭重要的替代方案。同時，我們也將觸及一些更高級的分析技術。 非參數統計方法： 當數據不服從正態分布或方差不齊等假設時，非參數檢驗是必不可少的。本章將介紹一些常用的非參數檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗（替代獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（替代配對樣本t檢驗）、Kruskal-Wallis H檢驗（替代單因素ANOVA）等。您將學會如何在何種情況下選擇非參數檢驗，並正確解釋其結果。 分類數據分析： 對於定性數據，卡方檢驗是進行關聯性分析的基礎。本章將深入講解卡方擬閤優度檢驗（檢驗樣本分布是否與理論分布一緻）和卡方獨立性檢驗（檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯）。我們將討論列聯錶的構建和解釋，以及Fisher精確檢驗在小樣本情況下的應用。 聚類分析與因子分析（介紹）： 本章將對兩種常用的探索性數據分析技術進行介紹。聚類分析旨在將相似的對象分組，揭示數據的內在結構。因子分析則用於識彆觀測變量背後潛在的、不可見的公共因子，以簡化變量維度。我們將簡要介紹這些方法的原理、應用場景以及基本解讀思路。 多變量數據分析簡介（介紹）： 隨著數據復雜性的增加，多變量分析技術越來越受到重視。本章將對主成分分析（PCA）、判彆分析等常用多變量分析方法進行初步介紹，讓您對如何同時處理和分析多個變量有一個初步的認識。 結語 本書的內容編排旨在循序漸進，從基礎概念到高級應用，希望能幫助您構建一個紮實的統計分析知識體係。統計學是一門不斷發展的學科，其應用範圍廣泛且深入。我們鼓勵您在學習過程中，將理論知識與實際問題相結閤，通過反復實踐，不斷提升數據分析的能力。掌握本書所介紹的統計方法，您將能夠更自信地駕馭數據，從中發掘有價值的信息，做齣更具洞察力的決策，並在您的學習和工作中取得更大的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容著實讓我眼前一亮。我原本以為學習多元統計分析會是一件枯燥乏味的事情，充滿瞭復雜的公式和晦澀的理論。然而，作者用一種非常生動、循序漸進的方式將這些概念娓娓道來。書中的例子非常貼閤實際，不僅僅是理論的羅列，更重要的是它教會我如何將理論應用到實際問題中去。特彆是關於因子分析和聚類分析的部分，我之前一直對這些概念有些模糊，但通過書中的詳細講解和SPSS操作演示，我終於豁然開朗。每一個步驟都講解得很清晰，即使是初學者也能輕鬆跟上。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當簡潔大氣，我尤其喜歡封麵上那種漸變的藍色調，給人一種專業而又沉靜的感覺。拿到手裏，厚度適中，紙張的觸感也很舒服，聞起來有淡淡的書香，這些細節都讓我對即將展開的閱讀之旅充滿瞭期待。我本來就對統計學有著濃厚的興趣，尤其是在數據分析日益重要的今天，掌握一些多元統計分析方法就顯得尤為關鍵。我聽說SPSS是一款非常強大的統計軟件，很多人都在使用，但自己一直沒有機會係統地學習。這本書的標題直接點明瞭內容，讓我覺得它會是一個很好的切入點，既能瞭解理論，又能上手操作，這正是我想要的。

評分☆☆☆☆☆

我尤其欣賞這本書在案例分析上的深度。它並非簡單地羅列SPSS的菜單功能，而是通過一係列精心設計的案例，展示瞭如何在真實的研究場景中運用多元統計方法來解決問題。比如，在市場調研的章節，作者演示瞭如何運用判彆分析來預測客戶的購買傾嚮，以及如何用對應分析來分析不同産品和消費者群體之間的關係。這些案例都非常具有啓發性，讓我看到瞭統計學在商業決策中的巨大價值。而且，書中的SPSS操作截圖非常清晰，每一個按鈕、每一個選項的含義都解釋得很到位，跟著書中的步驟一步一步操作，幾乎不會齣錯。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到欣喜的是它在理論與實踐之間的完美平衡。作者並沒有迴避理論深度，但同時又非常注重SPSS軟件的應用。我能夠清晰地看到每一個統計模型背後的邏輯，同時又能熟練地運用SPSS來執行這些分析。書中對於各種統計假設的解釋，以及如何檢查這些假設的有效性，也做得非常到位。這讓我不僅僅是學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼做”。這對於我今後獨立進行數據分析，避免齣現常見的統計陷阱，至關重要。我還會繼續反復研讀這本書，相信它會成為我數據分析道路上的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

作為一名研究生的我，在撰寫畢業論文的過程中，經常需要處理大量的數據。這本書無疑為我提供瞭一個強大的工具箱。我曾經在進行問捲數據分析時遇到瓶頸，不知道如何有效地歸納和總結數據中的潛在模式。這本書介紹的主成分分析和迴歸分析等方法，為我提供瞭全新的視角和解決方案。我跟著書中的步驟，成功地對我的問捲數據進行瞭降維處理，並找到瞭幾個關鍵的潛在變量，這極大地簡化瞭我的後續分析。書中的圖錶製作也非常精美，讓我能夠更直觀地展示我的分析結果，這對於論文的撰寫非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，質量好

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