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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115347206
商品编码：16588934885
包装：平装
开本：16
出版时间：2014-01-01
具体描述
内容介绍
基本信息
| 书名： | SPSS统计分析从入门到精通(D2版)(含光盘) | ||
| 作者： | 杜强//贾丽艳//严先锋 | 开本： | |
| 定价： | 79 | 页数： | |
| 现价： | 见1；CY=CY部 | 出版时间 | 2014-07-01 |
| 书号： | 9787115347206 | 印刷时间： | |
| 出版社： | 人民邮电出版社 | 版次： | |
| 商品类型： | 正版图书 | 印次： | |
D1章 SPSS 20概述 1
1.1 SPSS简介 1
1.2 SPSS的安装、启动和退出 3
1.2.1 SPSS 20的安装 3
1.2.2 SPSS的启动 4
1.2.3 SPSS 20的退出 6
1.3 SPSS 20的界面及设置 6
1.3.1 常用界面 7
1.3.2 常规选项参数 10
1.3.3 查看器选项参数 12
1.3.4 文件位置选项参数 13
1.3.5 输出选项参数 14
1.3.6 图表选项参数 15
1.3.7 多重归因选项参数 17
1.3.8 枢轴表选项参数 18
1.3.9 数据选项参数 20
1.3.10 货币选项参数 21
1.3.11 脚本选项参数 22
1.3.12 语法编辑器选项参数 23
D2章 数据文件的建立与操作 24
2.1 数据编辑器与数据文件 24
2.1.1 数据编辑器 24
2.1.2 数据文件 27
2.2 常量、变量、操作符和表达式 28
2.2.1 常量与变量 28
2.2.2 操作符与表达式 32
2.2.3 如何定义一个变量 33
2.2.4 概率事件 38
2.3 输入数据 38
2.3.1 输入数据的方法 38
2.3.2 查看文件信息和变量信息 38
2.4 编辑数据文件 40
2.4.1 在单元格中编辑数据 40
2.4.2 插入变量与删除变量 41
2.4.3 插入观测量与删除观测量 41
2.4.4 数据的剪切、复制和粘贴 42
2.4.5 撤销操作 43
2.5 对数据文件的操作 43
2.5.1 数据文件的打开与保存 43
2.5.2 数据库文件的转换 44
D3章 数据文件的操作 53
3.1 数据文件的一般操作 53
3.1.1 数据排序 53
3.1.2 数据文件的拆分 54
3.1.3 数据文件的合并 56
3.1.4 数据文件的转置 59
3.1.5 变量取值的求秩 60
3.1.6 变量值的重新编码 62
3.1.7 计算新变量 66
3.2 分类汇总 69
3.2.1 数据描述 69
3.2.2 分类汇总的参数设置 69
3.2.3 分类汇总的结果 71
3.3 观测量的加权 72
3.4 数据文件的结构重组 73
3.4.1 选择数据重组方式 74
3.4.2 变量组到观测量组的重组 75
3.4.3 观测量组到变量组的重组 79
3.4.4 转置重组 82
D4章 基本统计分析功能 84
4.1 OLAP在线分析过程 84
4.1.1 数据描述 84
4.1.2 OLAP过程的操作和设置 84
4.2 个案汇总分析 88
4.2.1 个案汇总分析的参数设置 88
4.2.2 输出结果 89
4.3 按行和列的汇总分析 90
4.3.1 按行汇总过程 90
4.3.2 按列汇总过程 94
4.4 频数分析 96
4.4.1 数据描述 96
4.4.2 对分类变量的频数分析 96
4.4.3 对连续变量的频数分析 98
4.5 描述性统计分析 100
4.5.1 数据描述 100
4.5.2 描述性分析过程 100
4.6 探索性分析过程 101
4.6.1 数据描述 102
4.6.2 探索性分析实例 102
4.7 列联表分析过程 105
4.7.1 数据描述 105
4.7.2 列联表分析的参数设置 106
4.7.3 列联表分析的输出结果 109
4.8 Bootstrap简介与设置 110
4.8.1 Bootstrap简介 110
4.8.2 Bootstrap参数设置 110
D5章 均值比较和T检验 113
5.1 均值分析过程 114
5.1.1 原理与方法 114
5.1.2 SPSS实例分析 114
5.2 单样本T检验 116
5.2.1 原理与方法 116
5.2.2 SPSS实例分析 117
5.3 D立样本T检验 118
5.3.1 原理与方法 118
5.3.2 SPSS实例分析 119
5.4 配对样本T检验 120
5.4.1 原理与方法 120
5.4.2 SPSS实例分析 121
D6章 非参数检验 123
6.1 非参数检验简介 123
6.1.1 非参数检验与参数检验 123
6.1.2 非参数检验的优点 124
6.1.3 非参数检验的缺点 124
6.2 卡方检验 124
6.2.1 原理与方法 125
6.2.2 数据和问题描述 126
6.2.3 卡方检验实例分析 126
6.3 二项式检验 128
6.3.1 原理与方法 128
6.3.2 数据和问题描述 128
6.3.3 二项式检验实例分析 129
6.4 游程检验 130
6.4.1 原理与方法 130
6.4.2 数据和问题描述 130
6.4.3 游程检验实例分析 131
6.5 单样本Kolmogorov-SmirDv检验 132
6.5.1 原理与方法 132
6.5.2 数据和问题描述 132
6.5.3 单样本K-S检验实例分析 133
6.6 两个D立样本检验 134
6.6.1 原理与方法 134
6.6.2 数据和问题描述 134
6.6.3 两个D立样本检验实例分析 135
6.7 k个D立样本的检验 136
6.7.1 原理与方法 136
6.7.2 数据和问题描述 137
6.7.3 k个D立样本检验实例分析 137
6.8 两个相关样本的检验 138
6.8.1 原理与方法 138
6.8.2 数据和问题描述 140
6.8.3 两个相关样本检验的实例分析 140
6.9 k个相关样本的检验 141
6.9.1 原理与方法 141
6.9.2 数据和问题描述 143
6.9.3 k个相关样本检验的实例分析 143
D7章 多重响应分析 145
7.1 多重响应概述 145
7.2 多重响应变量集的定义 145
7.3 多重响应变量集的频率分析 147
7.4 多重响应变量集的交叉表分析 148
7.5 用表过程研究多重响应变量集 151
7.5.1 多重响应变量集的定义 151
7.5.2 建立包含多重响应变量集的表格 151
D8章 回归分析 155
8.1 线性回归 155
8.1.1 一元线性回归的基本原理 155
8.1.2 多元线性回归的基本原理 157
8.1.3 模型假设的其他检验 158
8.1.4 问题描述和数据准备 159
8.1.5 线性回归分析的设置和操作 159
8.1.6 案例的结果分析 163
8.2 曲线回归 166
8.2.1 曲线回归的基本原理 166
8.2.2 问题描述和数据准备 167
8.2.3 曲线回归分析的设置和操作 167
8.2.4 案例的结果分析 169
8.3 非线性回归 170
8.3.1 非线性回归简介 170
8.3.2 问题描述和数据准备 172
8.3.3 非线性回归的参数设置 173
8.3.4 案例的结果分析 177
8.4 二元Logistic回归 177
8.4.1 二元Logistic回归的数学原理 178
8.4.2 问题描述和数据准备 179
8.4.3 二元Logistic回归的参数设置 180
8.4.4 案例的结果分析 184
8.5 多元Logistic回归分析 187
8.5.1 多元Logistic回归的原理简介 187
8.5.2 问题描述和数据准备 187
8.5.3 多元Logistic回归参数设置 188
8.5.4 案例的结果分析 192
8.6 有序回归 194
8.6.1 问题描述和数据准备 194
8.6.2 有序回归的参数设置 195
8.6.3 案例的结果分析 198
8.7 概率单位回归分析 200
8.7.1 概率单位回归分析简介 200
8.7.2 问题描述和数据准备 201
8.7.3 概率单位回归的参数设置 201
8.7.4 案例的结果分析 203
8.8 加权回归分析 204
8.8.1 加权回归分析简介 204
8.8.2 问题描述和数据准备 205
8.8.3 加权回归的参数设置 206
8.8.4 案例的结果分析 206
8.9 二阶段zui小二乘回归 208
8.9.1 二阶段zui小二乘回归的基本原理 208
8.9.2 问题描述和数据准备 208
8.9.3 二阶段zui小二乘回归的参数设置 209
8.9.4 案例的结果分析 210
8.10 zui佳尺度回归 211
8.10.1 zui佳尺度回归原理 211
8.10.2 问题描述和数据准备 211
8.10.3 zui佳尺度回归的参数设置 212
8.10.4 案例的结果分析 216
D9章 方差分析 220
9.1 方差分析简介 220
9.1.1 t检验与方差分析的比较 220
9.1.2 方差分析的基本原理 221
9.2 单因素方差分析 223
9.2.1 原理与方法 223
9.2.2 单因素方差分析实例 223
9.3 多因素方差分析过程 228
9.3.1 原理与方法 228
9.3.2 二因素方差分析实例 231
9.3.3 协方差分析实例 238
9.3.4 交互效应中随机因素的分析 241
9.4 多元方差分析 245
9.4.1 原理与方法 245
9.4.2 多元方差分析实例 245
9.5 重复测量设计的方差分析 247
9.5.1 原理与方法 247
9.5.2 SPSS实例分析 248
9.6 方差成分分析 253
9.6.1 原理简介 253
9.6.2 SPSS实例分析 253
9.7 正交试验设计 256
9.7.1 正交试验设计简述 257
9.7.2 SPSS实例分析 257
9.7.3 正交试验设计的方差分析 259
D10章 相关分析 261
10.1 相关分析的基本概念 261
10.1.1 相关分析的特点和应用 261
10.1.2 相关系数的计算 262
10.1.3 SPSS提供的相关分析功能 263
10.2 两变量相关分析 263
10.2.1 问题描述和数据准备 264
10.2.2 相关分析的参数设置 264
10.2.3 案例的结果分析 265
10.3 偏相关分析 266
10.3.1 偏相关分析的基本原理 266
10.3.2 偏相关分析实例 267
10.4 距离分析 268
10.4.1 距离分析的基本概念 268
10.4.2 距离分析的参数设置 269
10.4.3 距离分析实例 272
D11章 因子分析 275
11.1 因子分析的原理简介 275
11.1.1 因子分析的基本思想 275
11.1.2 因子分析和主成分分析的联系 275
11.1.3 因子分析的基本步骤 276
11.2 SPSS因子分析的应用实例 277
11.2.1 数据描述 277
11.2.2 SPSS因子分析过程的设置 278
11.2.3 结果分析 282
D12章 分类分析 288
12.1 聚类分析的原理简介 288
12.1.1 聚类分析的基本概念 288
12.1.2 聚类分析的一般原理 289
12.2 快速样本聚类过程 291
12.2.1 快速聚类简介 291
12.2.2 问题描述和数据准备 291
12.2.3 SPSS快速聚类的设置 292
12.2.4 案例的结果分析 294
12.3 系统聚类 295
12.3.1 系统聚类简介 295
12.3.2 问题描述和数据准备 295
12.3.3 SPSS系统聚类的设置 296
12.3.4 案例的结果分析 299
12.3.5 对聚类结果的进一步分析 301
12.4 两步聚类分析 302
12.4.1 两步聚类简介 302
12.4.2 问题描述和数据准备 303
12.4.3 SPSS两步聚类的设置 304
12.4.4 案例的结果分析 307
12.5 一般判别分析 310
12.5.1 判别分析的基本原理 310
12.5.2 问题描述和数据准备 311
12.5.3 判别分析的参数设置 312
12.5.4 案例的结果分析 314
12.6 逐步判别分析实例 318
12.6.1 问题描述和数据准备 318
12.6.2 逐步判别的参数设置 319
12.6.3 案例的结果分析 321
12.7 决策树分析 324
12.7.1 决策树分类的基本原理 324
12.7.2 决策树过程的参数设置 326
12.7.3 问题描述和数据准备 339
12.7.4 案例分析 339
D13章 生存分析 346
13.1 生存分析简介 346
13.1.1 生存分析的基本概念 346
13.1.2 生存分析的数据特点 348
13.1.3 生存分析的常用方法 348
13.1.4 SPSS中的生存分析过程 348
13.2 寿命表分析 348
13.2.1 寿命表分析简介 349
13.2.2 寿命表分析的基本步骤 349
13.2.3 寿命表实例分析 350
13.3 Kaplan-Meier分析 352
13.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤 353
13.3.2 生存曲线的比较和检验 353
13.3.3 Kaplan-Meier分析实例 353
13.4 Cox回归模型 357
13.4.1 Cox回归模型的原理简介 357
13.4.2 Cox回归实例分析 358
D14章 信度分析 366
14.1 信度分析 366
14.1.1 信度分析的基本原理 366
14.1.2 问题描述和数据准备 368
14.1.3 信度分析的参数设置 368
14.1.4 案例的结果分析 370
14.2 多维尺度分析 371
14.2.1 多维尺度分析简介 371
14.2.2 问题描述和数据准备 371
14.2.3 ALSCAL过程的参数设置 371
14.2.4 案例的结果分析 374
D15章 时间序列分析 377
15.1 SPSS的时间序列分析概览 377
15.1.1 创建模型的通用设置选项 378
15.1.2 应用模型的通用设置选项 383
15.2 时间序列数据的预分析 384
15.2.1 缺失值替换 384
15.2.2 定义日期变量 385
15.2.3 时间序列的平稳化 386
15.3 指数平滑模型 388
15.3.1 指数平滑的基本原理 388
15.3.2 指数平滑模型的参数设置 389
15.3.3 指数平滑模型实例分析 391
15.4 ARIMA模型 395
15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395
15.4.2 ARIMA模型的参数设置 396
15.4.3 ARIMA模型实例分析 398
15.5 季节分解模型 400
15.5.1 季节分解法概述 401
15.5.2 季节分解模型实例分析 401
D16章 对数线性模型 406
16.1 对数线性模型概述 406
16.1.1 简单列联表分析的不足 406
16.1.2 对数线性模型的基本形式 406
16.2 常规对数线性模型过程 407
16.2.1 常规过程概述 407
16.2.2 问题描述和数据准备 407
16.2.3 常规过程的参数设置 408
16.2.4 案例的结果分析 410
16.3 Logit过程 411
16.3.1 Logit过程概述 411
16.3.2 问题描述和数据准备 412
16.3.3 Logit过程的参数设置 412
16.3.4 案例的结果分析 413
16.4 模型选择过程 415
16.4.1 模型选择过程概述 415
16.4.2 问题描述和数据准备 416
16.4.3 层次对数线性模型的操作过程 416
16.4.4 案例的结果分析 417
D17章 对应分析 420
17.1 对应分析的基本原理 420
17.1.1 对应分析与因子分析 420
17.1.2 SPSS中的对应分析 421
17.1.3 使用对应分析的注意事项 421
17.2 简单对应分析 421
17.2.1 简单对应分析的数学原理 421
17.2.2 SPSS简单对应分析实例 422
17.3 多元对应分析 427
17.3.1 多元对应分析的基本概念及其特点 428
17.3.2 多元对应分析的参数设置 428
17.3.3 实例的结果分析 434
D18章 缺失值分析 438
18.1 缺失值分析的概念 438
18.1.1 缺失值的表现方式 438
18.1.2 SPSS中的缺失值处理方法 439
18.2 缺失值分析的参数设置 439
18.3 缺失值分析的实例 443
D19章 统计图形 448
19.1 概述 448
19.1.1 数据和变量的准备 448
19.1.2 图表构建程序的基本操作 450
19.1.3 旧对话框作图 451
19.1.4 图形的编辑 452
19.2 条形图 452
19.2.1 数据和问题描述 452
19.2.2 用图表构建程序作条形图 452
19.2.3 用对话框创建条形图 455
19.3 线形图 456
19.3.1 数据和问题描述 457
19.3.2 用图表构建程序作线形图 457
19.3.3 用对话框创建线形图 458
19.4 面积图 459
19.4.1 数据和问题描述 459
19.4.2 用图表构建程序作面积图 460
19.4.3 用对话框创建面积图 461
19.5 饼图 462
19.5.1 数据和问题描述 462
19.5.2 用图表构建程序作饼图 462
19.5.3 用对话框创建饼图 464
19.6 高低图 464
19.6.1 数据和问题描述 464
19.6.2 用图表构建程序作高低图 464
19.6.3 用对话框创建高低图 466
19.7 帕累托图 469
19.7.1 数据和问题描述 469
19.7.2 用对话框创建帕累托图 470
19.8 控制图 471
19.8.1 数据和问题描述 471
19.8.2 用对话框创建控制图 471
19.9 箱图 477
19.9.1 数据和问题描述 477
19.9.2 用图表构建程序作箱图 477
19.9.3 用对话框创建箱图 479
19.10 误差条图 480
19.10.1 数据和问题描述 480
19.10.2 用对话框创建误差条图 480
19.11 散点图 481
19.11.1 数据和问题描述 481
19.11.2 用图表构建程序作散点图 481
19.11.3 用对话框创建散点图 484
19.12 直方图 486
19.12.1 数据和问题描述 486
19.12.2 用图表构建程序作直方图 486
19.13 P-P概率图 487
19.13.1 数据和问题描述 487
19.13.2 用对话框创建P-P概率图 488
19.14 Q-Q概率图 490
19.14.1 数据和问题描述 490
19.14.2 用对话框创建Q-Q概率图 490
19.15 时间序列图 491
19.15.1 普通序列图 491
19.15.2 自相关序列图和偏相关序列图 494
19.15.3 互相关序列图 496
19.16 双轴线图 498
19.16.1 数据和问题描述 498
19.16.2 用图表构建程序作双轴线图 498
D20章 上市公司财务危机预警分析 500
20.1 财务危机预警的应用简介 500
20.1.1 财务危机的定量定义方法 500
20.1.2 财务危机预警的模型选择 501
20.2 数据描述 501
20.2.1 数据说明 501
20.2.2 指标选择 501
20.2.3 补充说明 502
20.3 分析方法概述 503
20.3.1 判别分析 503
20.3.2 Logistic回归方法 503
20.4 SPSS建模过程和结论分析 504
20.4.1 SPSS数据筛选操作 504
20.4.2 SPSS判别分析建模与分析 507
20.4.3 Logistic回归建模与分析 511
20.5 进一步的分析与应用 514
20.5.1 分类结果的应用分析 515
20.5.2 建模方法的改进 515
20.6 建议和推广 515
20.6.1 时间序列研究 515
20.6.2 数据的有效预警期 515
20.6.3 指标的简化方法 516
D21章 影响汇率的因素分析 517
21.1 汇率影响因素简介 517
21.2 数据描述 518
21.3 分析方法概述 519
21.3.1 探索性分析 519
21.3.2 多元回归分析 519
21.4 SPSS建模过程和结论分析 520
21.4.1 数据准备 520
21.4.2 探索性分析 521
21.4.3 多元回归分析 522
21.5 进一步的分析与应用 525
21.5.1 剔除存在共线性的外汇储备变量 525
21.5.2 回归模型的进一步改进 526
21.5.3 两个回归模型的比较 527
21.6 建议和推广 528
21.6.1 时间序列研究 528
21.6.2 汇率影响因素的定性分析 528
D22章 因子分析在成绩综合评价中的应用 529
22.1 学生成绩的综合评价简介 529
22.2 数据描述 529
22.3 分析方法概述 530
22.3.1 应用因子分析进行成绩综合评价的步骤 530
22.3.2 应用因子分析进行成绩综合评价的注意事项 531
22.4 SPSS建模过程和结论分析 532
22.4.1 数据准备 532
22.4.2 SPSS因子分析建模与分析 534
22.5 进一步的分析与应用 537
22.6 建议和推广 538
22.6.1 高中生的成绩综合评价 538
22.6.2 对缺失数据的处理 538
22.6.3 多种方法结合的综合评价模型 539
D23章 高等教育办学条件的聚类分析 540
23.1 数据描述 540
23.1.1 关于基本办学条件指标合格与否的判定 540
23.1.2 指标选取 542
23.1.3 数据格式 542
23.2 聚类分析法简述 542
23.3 SPSS建模过程和结论分析 543
23.3.1 对专科院校进行聚类的设置操作 543
23.3.2 对本科院校的分析 547
23.4 建议和推广 550
D24章 试卷信度的检验与分析 551
24.1 试卷信度检验的背景简介 551
24.1.1 测验内容的自身方面 551
24.1.2 施测过程 551
24.1.3 被测试者的自身因素 551
24.2 数据描述 552
24.3 分析方法概述 552
24.3.1 试卷信度的基本计算公式 552
24.3.2 试卷信度的估计方法 553
24.4 SPSS建模过程和结论分析 554
24.4.1 SPSS信度分析的参数设置 554
24.4.2 结果分析 554
24.5 建议和推广 556
D25章 多因素试验的设计与分析 557
25.1 试验设计简介 557
25.1.1 试验设计的应用 557
25.1.2 试验设计问题的解决步骤 558
25.2 数据描述 558
25.3 分析方法概述 559
25.3.1 正交设计方法 559
25.3.2 综合评分方法 560
25.4 SPSS建模过程和结论分析 561
25.4.1 数据标准化 561
25.4.2 性能指标权重的确定 563
25.4.3 利用权重求综合指标 563
25.4.4 对综合得分的进一步分析 564
25.5 建议和推广 565
部分习题答案提示 567
习题2 567
习题3 567
习题4 567
习题5 568
习题6 568
习题7 569
习题8 569
习题9 569
习题10 570
习题11 570
习题12 570
习题13 571
习题14 571
习题15 571
习题16 571
习题17 572
习题18 572
习题19 572
参考文献 573
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深入数据解读的旅程：掌握统计分析的力量 数据，作为现代社会不可或缺的组成部分，正以前所未有的速度和规模涌现。无论是商业决策、科学研究，还是社会洞察，都越来越依赖于从海量信息中提取有价值的见解。而统计学，正是驾驭数据、揭示规律、做出明智判断的关键工具。本书旨在带领您踏上一段深入数据解读的旅程，帮助您掌握统计分析的核心理念与实用技巧，从而在各行各业中运用数据驱动的力量，实现“从入门到精通”的蜕变。 为什么学习统计分析？ 在这个信息爆炸的时代，仅仅收集数据是远远不够的。我们需要具备解读数据、理解数据背后故事的能力。学习统计分析，您将能够： 做出更明智的决策： 从商业领域的市场分析、用户行为预测，到科研领域的实验设计、结果评估，统计分析能为您提供坚实的数据支撑，减少盲目性，提高决策的准确性和效率。 发现隐藏的规律： 数据中往往蕴藏着我们肉眼难以察觉的模式和趋势。统计分析技术可以帮助您识别这些规律，洞察事物的本质，甚至预测未来的发展方向。 评估不确定性： 现实世界充满不确定性。统计学提供了量化和管理风险的工具，让您能够评估结果的可信度，理解偏差的来源，并做出更稳健的判断。 进行严谨的科学研究： 在学术研究中，统计分析是验证假设、解释现象、传播知识的基石。掌握统计方法，您就能更有效地设计研究、分析数据，并清晰地呈现研究成果。 提升个人竞争力： 无论您的专业背景是什么，对统计分析的掌握都能极大地提升您的职业竞争力。在数据驱动的职场环境中，具备数据素养的人才越来越受到青睐。 本书将带您走向何方？ 本书并非枯燥乏味的理论堆砌，而是一次循序渐进的实践指导。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的分析技术，确保您在每一个阶段都能建立起扎实的理解。 一、 统计学基础：构建坚实的地基 在深入复杂的分析之前，我们首先需要建立起对统计学基本概念的清晰认识。这部分内容将为您打下坚实的基础： 数据的类型与度量： 了解不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及它们对应的度量尺度（如名义、顺序、间隔、比率），是后续分析的前提。我们将探讨如何恰当地收集和整理这些数据。 描述性统计： 如何用简洁的数字和图表来概括和呈现数据的基本特征？我们将学习如何计算和解释均值、中位数、众数、方差、标准差等核心指标，以及如何利用直方图、箱线图、散点图等可视化工具来直观地展示数据分布和关系。 概率论基础： 概率是理解统计推断的钥匙。我们将回顾概率的基本概念，包括事件、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布），以及它们在统计分析中的重要作用。 抽样与抽样分布： 在很多情况下，我们无法分析全部总体，只能通过样本进行推断。本书将介绍不同的抽样方法，并详细阐述抽样分布的概念，特别是中心极限定理，这是统计推断的理论基石。 二、 推断性统计：从样本到总体的智慧 在掌握了描述性统计的基础上，我们将进入推断性统计的领域，学习如何利用样本信息对总体做出有根据的推断： 参数估计： 如何根据样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）？我们将学习点估计和区间估计的概念，并理解置信区间的意义，它为我们提供了对参数真实值的一个范围估计。 假设检验： 这是推断性统计的核心内容之一。我们将学习如何提出和检验统计假设，包括原假设和备择假设。本书将详细介绍各种常用的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验、F检验等，并深入讲解p值的含义，帮助您正确解读检验结果，判断统计显著性。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异时，方差分析就显得尤为重要。我们将学习单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用。 三、 关联性分析：探索变量间的内在联系 数据中的变量往往不是孤立存在的，它们之间可能存在着各种关联。本部分内容将帮助您揭示这些联系： 相关分析： 如何度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向？我们将学习计算和解释 Pearson 相关系数，并理解相关性和因果性的区别。 回归分析： 回归分析是预测和建模的核心工具。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立一个线性模型来预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。随后，我们将深入到多元线性回归，理解如何处理多个预测变量，以及如何进行模型诊断和变量选择。 分类变量的分析： 对于定性变量之间的关系，我们将学习使用卡方检验等方法来检验它们之间是否存在关联。 四、 高级统计技术：拓展您的分析视野 为了应对更复杂的实际问题，本书还将触及一些更高级的统计技术，为您打开更广阔的分析视野： 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设条件时（如正态性），非参数检验就成为一种有力的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验方法，如 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis 检验等。 多变量统计初步： 随着数据维度的增加，理解多变量之间的复杂关系变得尤为重要。我们将简要介绍主成分分析（PCA）、因子分析等降维和模式识别技术，以及聚类分析等分类技术。 时间序列分析简介： 对于具有时间顺序的数据（如股票价格、销售额），时间序列分析可以帮助我们理解其内在的趋势、季节性和周期性，并进行预测。 五、 案例驱动的学习：理论与实践的融合 本书的灵魂在于其丰富的案例研究。我们将结合实际生活和工作场景，运用所学的统计知识来解决具体问题。每个章节都将配有精心设计的案例，从数据的收集、整理、初步分析，到选择合适的统计方法、进行模型构建和结果解读，我们将全程指导您完成数据分析的全过程。通过这些案例，您将： 理解统计方法的实际应用场景： 看到枯燥的公式如何在现实世界中发挥巨大的作用。 掌握数据分析的完整流程： 学习如何从一个具体的问题出发，规划数据收集、分析策略，并最终得出可执行的结论。 培养独立解决问题的能力： 通过模仿和实践，您将逐渐学会将所学知识灵活运用到自己面临的实际问题中。 本书的学习价值： 本书的设计理念是以“实用”为导向，以“精通”为目标。我们力求让每一位读者都能在掌握基本概念的同时，逐步提升分析能力，最终能够独立运用统计学解决复杂问题。无论您是初学者，还是希望深化统计分析技能的进阶者，本书都将是您宝贵的学习伙伴。 数据驱动的未来，从这里启航！ 在这个数据就是力量的时代，掌握统计分析技能，就是掌握了理解世界、洞察未来、创造价值的关键钥匙。本书将陪伴您，一步一个脚印，从统计分析的入门者，成长为能够驾驭数据、解决实际问题的精通者。让我们一起开启这场激动人心的学习之旅吧！
用户评价
评分
我是一名研究生，正在撰写我的毕业论文，统计分析是论文中不可或缺的一部分。在选择 SPSS 教材时，我做了不少功课，最终选择了《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》。事实证明，我的选择非常明智。这本书的编排逻辑非常清晰，从最基础的 SPSS 界面操作，到数据管理，再到各种常用统计方法的讲解，层层递进，非常适合我这种需要快速掌握 SPSS 进行论文分析的读者。我尤其赞赏书中对各种统计检验的讲解，比如 t 检验、方差分析、卡方检验等，作者都给出了非常详细的步骤演示，并且深入分析了结果的解释，这对于我理解和应用这些方法非常有帮助。书中还包含了一些更高级的统计模型，如回归分析和因子分析，这些内容对于我的研究非常有启发性。我最看重的是，这本书不仅仅教授“如何做”，更强调“为什么这样做”。它会解释每种统计方法的假设条件，以及在什么情况下适合使用，这让我能够根据我的研究问题，选择最恰当的统计方法，而不是盲目套用。我还在书中找到了关于如何进行数据可视化和报告撰写的建议，这对我最终呈现论文成果非常有价值。光盘中的案例数据也让我能够进行实际操作，对照书中的讲解进行练习，巩固所学知识。这本书为我的论文研究提供了坚实的数据分析基础，让我信心倍增。
评分作为一个曾经对统计学感到非常头疼的人，我抱着试一试的心态购买了《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》。这本书给我带来了极大的惊喜，它完全颠覆了我对统计分析的刻板印象。作者的写作风格非常幽默风趣，将枯燥的统计概念讲解得生动有趣，让我不再感到畏惧。书中用了很多贴近生活的例子，来解释各种统计方法的原理，让我能够更容易理解抽象的理论。我特别喜欢书中对 SPSS 软件的讲解，每一个操作都讲解得非常详细， even 到了鼠标点击哪个按钮、输入哪个参数的程度，这对于初学者来说实在是太友好了。我之前尝试过其他一些 SPSS 教材，但要么过于理论化，要么操作步骤不够清晰，总是让我感到一头雾水。这本书则完全不同，它就像一个耐心的老师，一步一步地带着我前进。我尤其对书中关于如何解读 SPSS 输出结果的部分印象深刻，作者详细地讲解了每个指标的含义，以及如何根据这些指标来得出结论，这让我不再害怕面对那些复杂的表格和数字。光盘中的练习题和配套数据也让我能够进行大量的实践操作，加深理解。我现在感觉自己对 SPSS 的掌握程度有了很大的提升，并且开始享受使用 SPSS 进行数据分析的过程。
评分我是一名在市场调研领域工作的资深从业者，多年来一直使用 Excel 进行数据分析，但随着业务需求的不断深入，我意识到需要更强大的统计分析工具。在朋友的推荐下，我入手了《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》，这本书为我打开了新的视野。书中对 SPSS 软件功能的介绍非常全面，从数据录入、管理，到各种高级统计分析，都进行了深入的讲解。我特别欣赏书中对各种统计分析方法的应用场景的详细阐述，例如，在市场细分、用户画像、产品效果评估等方面，作者都提供了具体的案例和操作指导。这对于我来说，能够直接将学到的知识应用到工作中，解决实际问题。书中关于假设检验、回归分析、聚类分析等章节，我反复研读，并结合光盘中的案例数据进行实践，对这些方法的理解和应用能力有了显著提升。我尤其看重书中关于数据预处理和数据可视化部分的讲解，这对于保证分析结果的准确性和报告的易读性至关重要。这本书不仅提升了我对 SPSS 软件的掌握程度，更重要的是，它帮助我深化了对统计分析理论的理解，让我能够更科学、更严谨地开展市场调研工作。
评分作为一名对数据分析充满好奇的业余爱好者，我在寻找一本能够系统学习 SPSS 的书籍时，《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》映入我的眼帘。这本书的质量绝对超出我的预期。它以一种非常系统和全面的方式，将 SPSS 软件的操作和统计分析的理论相结合。从最基本的 SPSS 界面布局，到如何导入和管理不同格式的数据，再到各种常见的统计分析方法，例如描述性统计、相关分析、假设检验等，这本书都进行了详尽的讲解。我最喜欢的是，书中在讲解每一种统计方法时，都会先介绍其基本原理，然后给出详细的 SPSS 操作步骤，最后还会对结果进行深入的解读，这让我能够真正理解“为什么”和“怎么做”。书中还包含了一些进阶的统计技术，例如方差分析、卡方检验，甚至是更复杂的回归分析，这些内容让我能够应对更广泛的数据分析需求。光盘里附带的丰富案例数据，也为我提供了大量的实践机会，让我能够边学边练，巩固知识。这本书让我摆脱了之前那种零散地学习 SPSS 的状态，构建了一个完整和扎实的知识体系，让我对未来深入学习数据分析充满了信心。
评分作为一个 SPSS 爱好者，我最近入手了这本《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》，实在是非常惊喜！这本书简直就是为像我一样，想要系统学习 SPSS 的读者量身打造的。我一直对统计分析很感兴趣，但总觉得无从下手，各种概念和软件操作总是让我头疼。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它从最基础的 SPSS 界面介绍开始，一步一步引导读者熟悉软件的各项功能。我特别喜欢它在讲解每一个统计方法时，都配有详细的操作步骤和图示，让我能够跟着书本一步一步来，不至于感到迷茫。而且，它不仅仅是停留在操作层面，更重要的是，它深入浅出地解释了各种统计方法的原理和适用场景，这对于真正理解统计分析至关重要。我之前看的一些资料，要么操作太粗略，要么理论太晦涩，这本书的平衡做得非常好。我尤其对书中关于数据预处理和数据清洗的章节印象深刻，这部分内容往往被忽视，但却是统计分析成功的关键。作者在这部分花了很大的篇幅，详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行变量转换等，这些都是我在实际工作中经常遇到的问题，有了这本书的指导，我感觉自己处理数据的能力有了质的飞跃。光盘的加入更是锦上添花，里面的案例数据和模板让我能够立刻上手实践，加深对理论知识的理解。我迫不及待地想继续深入学习下去，探索更多高级的统计分析方法。
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