统计分析入门与应用--SPSS中文版+SmartPLS 3(PLS_SEM) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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萧文龙着 著

图书标签:

• 统计分析
• SPSS
• SmartPLS
• PLS-SEM
• 数据分析
• 统计学
• 应用统计
• 社会科学
• 计量经济学
• 研究方法

出版社： 碁峰资讯股份有限公司

ISBN：9789863479482

商品编码：16089074

内容简介

本书以实用的角度引导学员从学习社会科学概念开始介绍，到完成一份专题、研究生论文和论文投稿，对于大学部专题，硕博士学生，量化的研究人员都有莫大的帮助。以统计分析(多变量分析)为主轴，整合了理论的介绍、量化的研究、量表的发展、卡方检定、因素分析、回归分析、区别分析和逻辑回归、单因子变异数分析、多变量变异数分析、典型相关分析、信度和效度分析、联合分析多、元尺度和集群分析，第二代统计技术?结构方程模式(SEM)。内容涵盖SmartPLS 3基本操作、PLS-SEM结构方程模式的学习范例、反映性和形成性指标与模式的指定、二阶和高阶因果关系、SEM结构方程模式实例、中介和调节变量的应用、论文结构、研究范例和Hayes PROCESS for SPSS软件使用说明。

探寻数据背后的真相：现代数据分析与建模的基石 本书是一本旨在全面介绍现代数据分析核心理念、方法与实践的深度指南，特别侧重于推断性统计、多元分析以及构建复杂因果关系的建模技术。全书结构严谨，内容涵盖了从基础概率论在实际问题中的应用，到高级结构方程模型（SEM）的构建与检验，旨在为读者打下坚实的数据素养和研究能力。 --- 第一部分：数据驱动决策的基石——描述性统计与推断性统计基础 本部分致力于为读者构建起理解和处理数据的基本框架。我们深入探讨了数据类型的分类、数据的清洗与预处理的必要性，强调了数据质量对于后续分析结果可靠性的决定性作用。 描述性统计的艺术： 我们不仅介绍了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、四分位数）的计算，更着重讲解了如何通过恰当的图表（如箱线图、直方图、散点图矩阵）来可视化数据分布特征，识别潜在的异常值和偏态问题。 概率论与抽样的桥梁： 推断性统计是本书的第一个核心支柱。我们详细阐述了大数定律和中心极限定理的实际意义，解释了抽样分布如何使得我们能够从样本推断总体。重点讲解了参数估计的原理，包括点估计与区间估计，并强调了置信区间的实际解释——它代表了我们在多大程度上能够相信我们的估计范围。 假设检验的严谨性： 假设检验是科学研究的核心工具。本书系统地剖析了零假设与备择假设的构建，详细讲解了I型和II型错误的概念及其在实际研究中的成本考量。我们深入探讨了T检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）的适用场景、模型假设（如正态性、方差齐性）的检验方法，以及如何根据检验结果得出具有统计学意义的结论。对于非参数检验，我们也进行了必要的介绍，以应对数据不满足正态性或样本量较小的情况。 --- 第二部分：探究变量间关系的矩阵——多元回归分析的精深 回归分析是量化变量间线性关系的最常用工具。本书对回归模型进行了深入且细致的讲解，超越了简单的最小二乘法介绍。 多元线性回归的构建与解读： 我们详细解析了回归方程的系数解释（在控制其他变量不变的情况下，自变量对因变量的影响），以及模型拟合优度（R²、调整后R²）的准确评估。特别强调了多重共线性的识别（如使用VIF值）与处理策略，因为共线性是影响回归模型稳定性的主要因素。 模型诊断与稳健性： 一个有效的回归模型必须经过严格的诊断。本书系统介绍了残差分析——如何通过残差图（残差对拟合值、对自变量等）来检验线性关系、同方差性和残差的正态性。针对违反假设的情况，我们探讨了数据转换方法以及使用稳健回归技术的必要性。 超越线性：非线性与交互作用： 为了处理更复杂的现实世界关系，我们引入了多项式回归来捕捉曲线关系。更重要的是，我们深入探讨了交互作用效应（Interaction Effects）的建模，解释了如何通过引入乘积项来检验一个变量对另一个变量影响的强度是否会因第三个变量的水平而发生变化，并提供了在回归系数和图形化展示方面的详尽解读。 分类变量的纳入： 如何在回归模型中有效纳入分类自变量（如性别、教育水平）？本书详细讲解了虚拟变量（Dummy Variables）的编码方式，包括参考水平的选择及其对系数解释的影响，确保读者能够准确处理混合型自变量的模型。 --- 第三部分：探索模式与结构——因子分析与聚类分析 本部分聚焦于数据降维和变量内在结构的发现，是进行更高级建模（如结构方程模型）前的关键准备步骤。 因子分析（Factor Analysis）： 因子分析是用于识别潜在构念的有力工具。我们首先区分了探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的应用边界。在EFA部分，本书详细介绍了主成分分析（PCA）与主轴因子分解（PAF）的区别，着重讲解了特征值与碎石图（Scree Plot）在确定因子数量上的应用，以及因子旋转（正交旋转与斜交旋转）的目的和对结果解释的影响，确保提取出的因子具有清晰的理论意义。 聚类分析（Cluster Analysis）： 聚类分析旨在发现数据中自然形成的群组。我们全面对比了层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）和非层次聚类（如K-均值）的优缺点及操作步骤。特别是K-均值，我们强调了初始质心的选择对最终结果的敏感性，并介绍了确定最优簇数目的启发式方法。本书旨在帮助读者理解如何根据研究目的选择合适的聚类方法，并对形成的簇进行恰当的命名和特征描述。 --- 第四部分：构建因果链条的终极工具——路径分析与结构方程模型理论基础 本书的第四部分将读者带入高级统计建模的殿堂，系统性地介绍构建复杂理论模型的方法。 路径分析（Path Analysis）的逻辑： 路径分析是结构方程模型的基础。我们在此部分重点阐述理论模型的建立，如何将研究假设转化为可检验的路径图。解析了直接效应、间接效应和总效应的计算与解释，特别是如何运用乘积法则来量化间接影响，这是理解中介机制的关键。 结构方程模型（SEM）的完整框架： SEM是一种整合了因子分析和回归分析的强大技术。本书详细介绍了SEM的两个核心组成部分：测量模型（CFA）和结构模型。 1. 测量模型评估： 详细讲解了如何通过因子载荷（Factor Loadings）、组合信度（CR）和平均方差萃取量（AVE）来评估潜变量的收敛效度和区分效度。 2. 结构模型评估： 强调了模型拟合指标的重要性，包括绝对拟合指标（如$chi^2$、RMSEA、SRMR）和增量拟合指标（如CFI、TLI）。我们指导读者如何系统性地评估模型是否足够贴合观测数据。 3. 中介与调节作用的SEM检验： 在SEM框架下，我们展示了如何利用间接效应的显著性检验（如Bootstrap法）来确认中介效应的存在，以及如何将调节变量纳入结构模型，从而更精确地检验复杂的理论关系。 模型修正与理论的迭代： 本书反对盲目地根据拟合指标进行模型修正。我们强调，模型修正必须以理论为指导，并详细分析了修正指数（Modification Indices）的含义，确保任何模型调整都是对已有理论的合理深化，而非纯粹的统计“拟合”。 --- 总而言之，本书提供了一套从基础统计思维到高级模型构建的完整、连贯的学习路径。它不仅教授读者“如何操作”软件中的特定功能，更致力于阐明每一种统计方法背后的“为什么”和“何时用”，从而培养读者独立、严谨地运用数据科学工具解决复杂研究问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是初学者接触统计分析的福音！我之前对SPSS一直有些畏惧，总觉得那些复杂的菜单和选项让人望而却步。但这本书的结构非常清晰，从最基础的概念讲起，比如描述性统计、假设检验，都用通俗易懂的语言和生动的例子进行了讲解。更重要的是，它完全采用SPSS中文版界面进行演示，这意味着我再也不用在翻译和理解菜单之间来回切换，可以直接跟着书上的步骤一步步操作。每一个案例都贴近实际应用，让我能很快理解统计方法是如何在真实场景中解决问题的。比如，在处理调查问卷数据时，书中详细展示了如何进行信效度分析，以及如何运用SPSS进行回归分析来预测某些结果，这对于我完成毕业论文的数据分析部分非常有帮助。而且，不仅仅是理论讲解，作者还提供了大量练习题和数据文件，让我可以在实践中巩固所学知识。我记得有一次，我在进行数据清洗时遇到了困难，翻到书中关于数据预处理的部分，果然找到了我需要的解决方案，真是太及时了！这本书的价值在于它真正实现了“入门”二字，让统计分析不再是高高在上的学问，而是人人都可以掌握的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点在于它并没有将SPSS和SmartPLS 3割裂开来，而是巧妙地融合了两者在数据分析中的应用。我之前在使用SPSS进行初步数据探索和预处理后，往往需要转向其他工具进行更复杂的建模，这个过程会带来一些不便。这本书的好处在于，它会引导你如何利用SPSS完成数据准备工作，例如数据清洗、变量转换等，然后无缝衔接，将处理好的数据导入SmartPLS 3进行PLS-SEM分析。这样的流程设计大大提高了我的工作效率。书中关于如何将SPSS生成的各种统计结果（如描述性统计、相关系数矩阵）与SmartPLS 3的分析结果进行相互印证，也给了我很多启发。这让我能够从不同的角度审视我的数据和模型，发现一些之前可能忽略的潜在问题。而且，书中对于各种分析场景下的模型构建策略也进行了详细的探讨，比如在样本量不足的情况下，PLS-SEM的优势得以凸显，这对于我所在的领域非常有参考价值。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对PLS-SEM（偏最小二乘结构方程模型）的理解简直是脱胎换骨！一直以来，SEM在我看来都是一个相当高深的领域，尤其是涉及一些更高级的模型构建和验证。然而，这本书以SmartPLS 3中文版为载体，将PLS-SEM的整个流程拆解得井井有条。从模型构建的理论基础，到如何在SmartPLS中具体操作，包括测量模型和结构模型的绘制、路径系数的解释、模型拟合度的评估，甚至到一些更细致的方面，比如中介效应和调节效应的检验，都进行了详尽的阐述。我印象最深刻的是书中关于“测量模型信效度评估”部分的讲解，不同于传统的CFA（验证性因子分析）中对标准化因子载荷、AVE、CR等指标的机械理解，这本书更侧重于从理论和实践角度去解读这些指标的意义，以及如何根据实际情况调整模型。而且，SmartPLS 3的界面本身就比较直观，加上作者的指导，整个操作过程变得流畅许多。书中提供的案例也都非常有代表性，涵盖了市场营销、管理学等多个领域，让我能够清晰地看到PLS-SEM是如何被用来检验复杂的关系网络的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大特色是其“应用导向”的设计，它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是将大量的统计分析理论与实际的商业和学术问题相结合。我是一名市场营销专业的学生，在进行用户行为分析时，常常需要探究多个变量之间的复杂关系，而SPSS在处理这类问题时显得有些捉襟见肘。这本书引入SmartPLS 3，让我能够构建出更加精细化的模型，比如消费者购买意愿模型，其中包含了品牌忠诚度、广告感知、产品质量等多个潜在变量，并检验它们之间的相互影响。书中提供的案例非常丰富，涵盖了品牌管理、消费者研究、人力资源管理等多个领域，让我能够根据自己的研究兴趣找到对应的分析方法和操作步骤。更重要的是，作者在讲解过程中，并没有回避一些可能出现的分析难题，例如如何处理测量误差、如何选择合适的模型拟合指标等，并给出了切实可行的解决方案。这本书让我觉得，统计分析不再是理论书本上的公式，而是解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望将统计分析成果可视化并进行深度探究的读者来说，这本书简直是打开了新世界的大门。它没有停留在SPSS进行基础的统计计算，而是巧妙地将SmartPLS 3引入，提供了一种全新的建模视角。我之前尝试过一些SEM软件，但总觉得学习曲线很陡峭，而且对于研究假设较多、变量之间关系复杂的模型，SPSS就显得力不从心了。这本书恰恰解决了这个问题。它不仅仅是教你如何操作软件，更重要的是，它深入浅出地讲解了PLS-SEM的优势，特别是在处理高阶模型、共同方法偏差以及预测性模型构建方面的能力。书中对于如何构建和评估复杂的测量模型，比如多层级因子模型，以及如何分析潜在变量之间的直接、间接和总效应，都有非常详尽的图文说明。我特别喜欢书中关于“模型解释与报告”的部分，它提供了如何清晰地呈现PLS-SEM分析结果的范例，包括如何撰写学术论文中关于模型构建和结果解释的章节，这对于提升我的研究报告质量大有裨益。