具体描述
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《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》是作者多年使用SPSS进行教学、科研与项目实战工作的经验结晶。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》基于IBM SPSS Statistics 24中文版，从统计分析实战的角度详细介绍了SPSS的各种高级统计分析功能，和《SPSS统计分析基础教程》(第3版)一起构成了对该软件的全面介绍。
《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》既可作为高等学校统计学相关课程教材，也可作为培训类教材。
内容简介
《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现，是一本使用SPSS进行高级统计分析的实用性很强的指导书和参考书。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》共分4个部分，分别是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型，回归模型，多元统计分析方法，以及其他统计分析方法。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》基于IBM SPSSS tatistics24中文版，并结合作者多年的统计分析实战经验和SPSS行业应用经验，侧重对统计新方法、新观点的讲解，在保证统计理论严谨的同时注重叙述的浅显易懂，使《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》更加易学易用。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》可作为高等学校本科生和研究生统计学相关课程教材，也可作为市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等工作的人士的参考书。
内页插图
目录
第一部分 一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型第1章 方差分析模型
1．1 模型简介
1．1．1 模型入门
1．1．2 常用术语
1．1．3 适用条件
1．2 案例：胶合板磨损深度的比较
1．2．1 操作说明
1．2．2 结果解释
1．2．3 模型参数的估计值
1．2．4 两两比较
1．2．5 其他常用选项
1．3 两因素方差分析模型
1．3．1 案例：超市规模、货架位置与销售量的关系
1．3．2 边际平均值与轮廓图
1．3．3 拟合劣度检验
1．4 因素各水平间的精细比较
1．4．1 POSTHOC子句
1．4．2 EMMEANS子句
1．4．3 LMATRIX和KMATRIX子句
1．4．4 CONSTRAST子句
1．5 方差分析模型进阶
1．5．1 含随机因子的方差分析模型
1．5．2 白定义检验使用的误差项
1．5．3 4类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用的实验设计分析方法
2．1 仅研究主效应的实验设计方案
2．1．1 完全随机设计
2．1．2 随机区组设计
2．1．3 交叉设计
2．1．4 拉丁方设计
2．2 考虑交互作用的实验设计方案
2．2．1 析因设计
2．2．2 正交设计
2．2．3 均匀设计
2．3 误差项变动的特殊实验设计方案
2．3．1 嵌套设计
2．3．2 重复测量设计
2．3．3 裂区设计
2．4 协方差分析
2．4．1 协方差分析的必要性
2．4．2 平行性假定的检验
2．4．3 计算和检验修正平均值
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3．1 多元方差分析
3．1．1 模型简介
3．1．2 案例：青少年牙齿发育状况跟踪
3．2 重复测量数据的方差分析
3．2．1 模型简介
3．2．2 案例：进一步考察年龄对牙齿发育的影响
思考与练习
参考文献
第4章 线性混合模型
4．1 模型简介
4．1．1 问题的提出
4．1．2 模型人门
4．2 层次聚集性数据案例
4．2．1 拟合基本模型结构
4．2．2 在固定效应中加入自变量
4．2．3 在随机效应中加入自变量
4．2．4 更多自变量的引入
4．2．5 其他常用选项
4．3 重复测量数据案例
4．3．1 对数据的初步分析
4．3．2 拟合基本模型结构
4．3．3 考虑测量间的相关性
4．3．4 更改对测量间相关性的假定
4．3．5 模型中可用的相关矩阵种类
4．4 线性混合模型进阶
4．4．1 线性混合模型的用途
4．4．2 线性混合模型与一般线性
模型的联系
思考与练习
参考文献
第5章 广义线性模型、广义估计方程与广义线性混合模型
5．1 广义线性模型
5．1．1 模型简介
5．1．2 分析案例
5．2 广义估计方程
5．2．1 模型简介
5．2．2 分析案例
5．3 广义线性混合模型
5．3．1 模型简介
5．3．2 分析案例
思考与练习
参考文献
第二部分 回归模型
第6章 多重线性回归模型
6．1 模型简介
6．1．1 基本概念
6．1．2 分析步骤
6．2 案例：销售收入影响因素分析
6．2．1 基本分析结果
6．2．2 回归模型的假设检验
6．2．3 偏回归系数的假设检验
6．2．4 标准化偏回归系数
6．2．5 衡量回归模型效果的指标
6．3 回归预测与区间估计
6．3．1 模型预测值
6．3．2 模型的区间估计
6．3．3 如何将模型用于预测
6．4 残差分析
6．4．1 模型的残差
6．4．2 利用残差考察模型适用条件
6．5 逐步回归
6．5．1 筛选自变量的基本原则
6．5．2 常用的逐步回归方法
6．5．3 案例：固体垃圾排放量与土地种类的关系
6．6 模型的进一步诊断与修正
6．6．1 强影响点的识别与处理
6．6．2 多重共线性的识别与处理
6．6．3 回归模型结果解释时应注意的问题
6．7 自动线性建模
6．7．1 界面说明
6．7．2 案例：生成更高精度的预测模型
思考与练习
参考文献
第7章 线性回归的衍生模型
7．1 非直线趋势的处理：曲线直线化
7．1．1 模型简介
……
第8章 路径分析入门
第9章 非线性回归模型
第10章 二分类Logistic回归模型
第11章 多分类、配对Logistic回归与Probit回归模型
第12章 对数线性模型、Poisson回归模型与潜类别分析
第三部分 多元统计分析方法
第13章 主成分分析、因子分析与多维偏好分析
第14章 对应分析
第15章 典型相关分析
第16章 多维尺度分析
第17章 聚类分析
第18章 经典判别分析
第四部分 其他统计分析方法
第19章 树模型、随机森林与最近邻元素法
第20章 神经网络与支持向量机
第21章 信度分析
第22章 联合分析
第23章 时间序列模型
第24章 生存分析
第25章 缺失值分析
附录1 常见多变量／多元统计分析方法分类图
附录2 Python插件和R插件的安装方法
前言/序言
本书自2004年第1版出版以来，受到了广大读者的欢迎，被国内数百所高校选为本科生或研究生相关课程教材，在此感谢广大读者的支持与厚爱。本书第2版出版于2013年，SPSS在这几年间已经升级了4个版本，而且最新的版本易用性更强，软件功能更丰富，因此需要对全书内容进行有针对性的修订。在第2版的基础上，结合SPSS版本的更新和读者的反馈，本版以IBM SPSSS tatistics24中文版为准，对内容做了如下调整。
1.内容进一步拓展
本书第2版全面覆盖了SPSS自身提供的各种高级统计分析功能，但SPSS提供的主要是成熟且常用的统计模型，许多独特的新模型并未提供。实际上，SPSS通过Python插件和R插件的方式提供了这些模型。为进一步拓展读者的知识面，除介绍SPSS新版本直接提供的新模型外，本书还对一些比较重要的用插件方式提供的模型进行了介绍，包括分位数回归、弗斯I，ogistic：回归、潜类别分析、支持向量机、随机森林、项响应模型等，并在附录中介绍了相应插件的安装方法，以帮助读者及时跟进统计分析领域的最新进展，并在工作中充分发挥SPSS的作用。
2.更加浅显易懂
本书涉及的统计模型都比较复杂，为降低学习难度，确保读者能够掌握相应的统计分析方法，本书在第2版的基础上进一步减少了案例数量。通过对同一案例在不同方法框架下的分析结果进行比较，再辅以对统计理论深入浅出的讲解，降低了初学者的入门难度，最大限度地优化了学习效果，有利于读者学以致用。
本书由张文彤和董伟共同编写，可作为高等学校各专业本科生和研究生的统计学相关课程教材，也可作为市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要进行数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等工作的人士的参考书。学习本书的读者需要具备统计分析及SPSS操作的基础知识，需要补充这部分知识的读者可以先学习《SPSS统计分析基础教程》（第3版）。对于希望进一步提升统计分析和数据挖掘实战能力的读者，则可以在学习完本书后继续阅读作者的实战案例精粹系列书籍，以进一步提高实战经验。为便于读者交流和使用这套书，读者可以关注微信公众号：统计之星。本书的案例数据文件、拓展资料等可到本书配套的数字课程网站和“医学统计之星”网站上下载。
希望广大读者一如既往地踊跃提出自己的宝贵意见和建议，使得本书再次改版时能够更上一层楼，更好地满足大家的学习和工作需求。
用户评价
从读者的角度出发，《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》提供了一种系统性的学习路径。它不只是教会你操作，更重要的是帮助你理解背后的统计原理。我最欣赏的一点是，书中在介绍每一个统计分析方法时，都会花大量篇幅去讲解它的假设条件、适用范围以及结果的解释。这对于避免我们在实际研究中“盲人摸象”，得出不准确的结论至关重要。例如，在讲解回归分析时，它会详细指导你如何检验残差的正态性、同方差性以及独立性，并给出相应的处理建议。这种严谨的态度，对于培养一个合格的统计分析者来说是必不可少的。
评分尽管我对这本书的内容非常满意，但总觉得它在某些方面还可以更进一步。比如，对于一些更前沿的统计模型，如时间序列分析、生存分析等，如果能有更深入的案例分析和模型比较，或许能让读者有更全面的认识。当然，这更多的是一种期待，而非批评。这本书已经为我们提供了一个非常坚实的SPSS统计分析基础，并且在许多方面都做到了极致。它就像一座宝库，每次翻阅都能从中发现新的知识和启发，帮助我在统计分析的道路上不断前进。
评分《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》的语言风格简洁明了，逻辑严谨，非常适合作为一本参考书。书中对各种统计量和统计方法的解释都非常清晰，并且配有大量的图表和示例，有助于读者更好地理解。我特别喜欢书中对统计结果解释的部分，它不仅仅告诉我们如何得出 P 值，更重要的是指导我们如何理解 P 值在实际研究中的意义，以及如何结合研究背景来解释统计发现。例如，在讲解相关分析时，作者会提醒读者注意相关不等于因果，并引导读者从统计学和实际背景出发，对变量之间的关系进行深入的分析。
评分坦白说，作为一本高等学校教材，《SPSS统计分析高级教程（第3版）》在理论深度和实践指导方面都做得相当出色。它非常适合正在学习统计学相关课程的学生，也能够为有一定基础的研究者提供进阶的指导。我特别欣赏书中对统计推断过程的细致描绘，从样本统计量到总体参数的推断，每一步都充满了严谨的逻辑。例如，在介绍卡方检验时，作者不仅给出了计算公式，更深入地解释了它在分析分类变量之间关系时的原理，以及其在不同类型研究中的应用场景。此外，书中还包含了不少对SPSS新版本功能的介绍和使用技巧，这对于及时更新知识、提升操作效率非常有帮助。
评分这本书的实用性是我最看重的一点。它将抽象的统计理论与SPSS软件的实际操作紧密结合，使得学习过程既有理论的高度，又不失实践的落地。我在阅读过程中，常常会对照书中案例，在SPSS中进行实际操作，加深对统计方法的理解。例如，书中对方差分析的讲解，不仅涵盖了单因素、多因素方差分析的原理和步骤，还详细介绍了事后检验方法的选择和解读，以及方差齐性检验等前提条件的检查。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提高了我的学习效率和学习效果。
评分作为一名在统计学领域摸爬滚打了多年的研究生，深知扎实的理论基础和熟练的软件操作是科研的基石。偶然的机会，我接触到了《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》，这本书在我心目中占据了举足轻重的地位，即便它内容详实，但依然有许多值得深入探讨和挖掘的地方。这本书并非只是简单地罗列SPSS的操作步骤，它更侧重于对统计学原理的深入阐释，让读者在理解“为什么”的同时，也掌握“怎么做”。例如，在讲解假设检验时，作者并没有止步于P值的计算，而是详细剖析了零假设、备择假设的设定逻辑，以及I类错误和II类错误的概率意义，并结合实际案例，引导读者根据研究目的和数据特点选择最合适的检验方法，并解读检验结果的实际含义。这种循序渐进、深入浅出的讲解方式，对于初学者来说无疑是一盏明灯，能够帮助他们建立起对统计分析方法的正确认知，避免“知其然而不知其所以然”的尴尬局面。
评分这本书的结构设计也颇具匠心，逻辑清晰，条理分明。从基础的数据录入、管理，到各种常用统计分析方法（如T检验、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等）的应用，再到一些更高级的模型（如多层线性模型、结构方程模型等）的介绍，都安排得恰到好处。每一章都以清晰的目标和丰富的示例驱动，让读者能够跟随作者的思路，一步一步地掌握SPSS的各项功能。尤其令我印象深刻的是，书中对于各种统计方法的适用条件、前提假设以及结果的解释都有非常详尽的说明，这对于避免在实际研究中误用统计方法、得出错误结论至关重要。它不仅仅是一本操作手册，更像是一本统计学思想的启蒙读物，帮助我理解各种统计技术背后的逻辑，从而能够更自信、更灵活地运用它们来解决实际问题。
评分这本书的另一个亮点在于它对统计分析的“过程”进行了细致的刻画。它不仅仅是关于如何使用SPSS的“结果”，更是关于如何进行“分析”的。从数据预处理、变量选择，到模型构建、结果解释，每一个环节都充满了思考和决策。例如，在介绍因子分析时，书中详细讲解了如何进行因子载荷的解释，如何选择合适的因子个数，以及如何对因子进行命名。这些细节对于真正掌握因子分析的精髓至关重要。这种对分析过程的强调，有助于培养读者严谨的科研态度和独立分析问题的能力。
评分这本书对我最大的触动在于它所展现出的统计分析的“艺术性”。在数据面前，我们往往面临着各种选择：用什么方法来分析？如何解释结果？书中并没有给出唯一正确的答案，而是提供了一系列的方法和思路，引导读者根据自己的研究目标和数据特点进行权衡和选择。例如，在介绍多重比较时，作者会清晰地阐述不同多重比较方法的原理和适用条件，以及它们在控制I类错误率方面的差异，让读者能够根据具体情况做出最恰当的选择。这种开放性和指导性，让我在面对实际研究项目时，不再感到无从下手，而是能够更有条理地进行数据探索和分析。
评分在我看来，《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》最大的价值在于它所传达的“统计思维”。书中对每一个统计分析方法的介绍，都不仅仅停留在表面的菜单操作，而是深入挖掘了方法的核心思想、数学原理以及在不同情境下的应用。例如，在讨论回归分析时，作者会详细讲解线性回归的假设，包括残差的正态性、同方差性、独立性等，并指导读者如何通过残差图等诊断工具来检验这些假设，以及在假设不满足时应该如何处理。这种对“为什么”的强调，使得读者能够建立起对统计方法更深刻的理解，而不是仅仅停留在机械地点击按钮。这对于培养独立思考和解决实际问题的能力至关重要，尤其是在面对复杂或非标准化的研究问题时，这种深厚的统计功底能够帮助我们做出更明智的决策。
评分书不错，就是本人水平有限，不太看得懂。
评分京东商品是越来越贵
评分比较专业，还没有细看。
评分感觉就是我想要的书，非专业初学者spss必读第一本书
评分感觉就是我想要的书，非专业初学者spss必读第一本书
评分给舍友买的书
评分东西不错，用起来感觉挺好！
评分我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评，这样其他消费者在购买的时候会作为参考，会影响该商品销量，而商家也会因此改进商品质量。
评分十年前看过第一版
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