店鋪： 南京齣版傳媒集團圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115347206
商品編碼：16588934885
包裝：平裝
開本：16
齣版時間：2014-01-01
具體描述
內容介紹
基本信息
| 書名： | SPSS統計分析從入門到精通(D2版)(含光盤) | ||
| 作者： | 杜強//賈麗艷//嚴先鋒 | 開本： | |
| 定價： | 79 | 頁數： | |
| 現價： | 見1；CY=CY部 | 齣版時間 | 2014-07-01 |
| 書號： | 9787115347206 | 印刷時間： | |
| 齣版社： | 人民郵電齣版社 | 版次： | |
| 商品類型： | 正版圖書 | 印次： | |
D1章 SPSS 20概述 1
1.1 SPSS簡介 1
1.2 SPSS的安裝、啓動和退齣 3
1.2.1 SPSS 20的安裝 3
1.2.2 SPSS的啓動 4
1.2.3 SPSS 20的退齣 6
1.3 SPSS 20的界麵及設置 6
1.3.1 常用界麵 7
1.3.2 常規選項參數 10
1.3.3 查看器選項參數 12
1.3.4 文件位置選項參數 13
1.3.5 輸齣選項參數 14
1.3.6 圖錶選項參數 15
1.3.7 多重歸因選項參數 17
1.3.8 樞軸錶選項參數 18
1.3.9 數據選項參數 20
1.3.10 貨幣選項參數 21
1.3.11 腳本選項參數 22
1.3.12 語法編輯器選項參數 23
D2章 數據文件的建立與操作 24
2.1 數據編輯器與數據文件 24
2.1.1 數據編輯器 24
2.1.2 數據文件 27
2.2 常量、變量、操作符和錶達式 28
2.2.1 常量與變量 28
2.2.2 操作符與錶達式 32
2.2.3 如何定義一個變量 33
2.2.4 概率事件 38
2.3 輸入數據 38
2.3.1 輸入數據的方法 38
2.3.2 查看文件信息和變量信息 38
2.4 編輯數據文件 40
2.4.1 在單元格中編輯數據 40
2.4.2 插入變量與刪除變量 41
2.4.3 插入觀測量與刪除觀測量 41
2.4.4 數據的剪切、復製和粘貼 42
2.4.5 撤銷操作 43
2.5 對數據文件的操作 43
2.5.1 數據文件的打開與保存 43
2.5.2 數據庫文件的轉換 44
D3章 數據文件的操作 53
3.1 數據文件的一般操作 53
3.1.1 數據排序 53
3.1.2 數據文件的拆分 54
3.1.3 數據文件的閤並 56
3.1.4 數據文件的轉置 59
3.1.5 變量取值的求秩 60
3.1.6 變量值的重新編碼 62
3.1.7 計算新變量 66
3.2 分類匯總 69
3.2.1 數據描述 69
3.2.2 分類匯總的參數設置 69
3.2.3 分類匯總的結果 71
3.3 觀測量的加權 72
3.4 數據文件的結構重組 73
3.4.1 選擇數據重組方式 74
3.4.2 變量組到觀測量組的重組 75
3.4.3 觀測量組到變量組的重組 79
3.4.4 轉置重組 82
D4章 基本統計分析功能 84
4.1 OLAP在綫分析過程 84
4.1.1 數據描述 84
4.1.2 OLAP過程的操作和設置 84
4.2 個案匯總分析 88
4.2.1 個案匯總分析的參數設置 88
4.2.2 輸齣結果 89
4.3 按行和列的匯總分析 90
4.3.1 按行匯總過程 90
4.3.2 按列匯總過程 94
4.4 頻數分析 96
4.4.1 數據描述 96
4.4.2 對分類變量的頻數分析 96
4.4.3 對連續變量的頻數分析 98
4.5 描述性統計分析 100
4.5.1 數據描述 100
4.5.2 描述性分析過程 100
4.6 探索性分析過程 101
4.6.1 數據描述 102
4.6.2 探索性分析實例 102
4.7 列聯錶分析過程 105
4.7.1 數據描述 105
4.7.2 列聯錶分析的參數設置 106
4.7.3 列聯錶分析的輸齣結果 109
4.8 Bootstrap簡介與設置 110
4.8.1 Bootstrap簡介 110
4.8.2 Bootstrap參數設置 110
D5章 均值比較和T檢驗 113
5.1 均值分析過程 114
5.1.1 原理與方法 114
5.1.2 SPSS實例分析 114
5.2 單樣本T檢驗 116
5.2.1 原理與方法 116
5.2.2 SPSS實例分析 117
5.3 D立樣本T檢驗 118
5.3.1 原理與方法 118
5.3.2 SPSS實例分析 119
5.4 配對樣本T檢驗 120
5.4.1 原理與方法 120
5.4.2 SPSS實例分析 121
D6章 非參數檢驗 123
6.1 非參數檢驗簡介 123
6.1.1 非參數檢驗與參數檢驗 123
6.1.2 非參數檢驗的優點 124
6.1.3 非參數檢驗的缺點 124
6.2 卡方檢驗 124
6.2.1 原理與方法 125
6.2.2 數據和問題描述 126
6.2.3 卡方檢驗實例分析 126
6.3 二項式檢驗 128
6.3.1 原理與方法 128
6.3.2 數據和問題描述 128
6.3.3 二項式檢驗實例分析 129
6.4 遊程檢驗 130
6.4.1 原理與方法 130
6.4.2 數據和問題描述 130
6.4.3 遊程檢驗實例分析 131
6.5 單樣本Kolmogorov-SmirDv檢驗 132
6.5.1 原理與方法 132
6.5.2 數據和問題描述 132
6.5.3 單樣本K-S檢驗實例分析 133
6.6 兩個D立樣本檢驗 134
6.6.1 原理與方法 134
6.6.2 數據和問題描述 134
6.6.3 兩個D立樣本檢驗實例分析 135
6.7 k個D立樣本的檢驗 136
6.7.1 原理與方法 136
6.7.2 數據和問題描述 137
6.7.3 k個D立樣本檢驗實例分析 137
6.8 兩個相關樣本的檢驗 138
6.8.1 原理與方法 138
6.8.2 數據和問題描述 140
6.8.3 兩個相關樣本檢驗的實例分析 140
6.9 k個相關樣本的檢驗 141
6.9.1 原理與方法 141
6.9.2 數據和問題描述 143
6.9.3 k個相關樣本檢驗的實例分析 143
D7章 多重響應分析 145
7.1 多重響應概述 145
7.2 多重響應變量集的定義 145
7.3 多重響應變量集的頻率分析 147
7.4 多重響應變量集的交叉錶分析 148
7.5 用錶過程研究多重響應變量集 151
7.5.1 多重響應變量集的定義 151
7.5.2 建立包含多重響應變量集的錶格 151
D8章 迴歸分析 155
8.1 綫性迴歸 155
8.1.1 一元綫性迴歸的基本原理 155
8.1.2 多元綫性迴歸的基本原理 157
8.1.3 模型假設的其他檢驗 158
8.1.4 問題描述和數據準備 159
8.1.5 綫性迴歸分析的設置和操作 159
8.1.6 案例的結果分析 163
8.2 麯綫迴歸 166
8.2.1 麯綫迴歸的基本原理 166
8.2.2 問題描述和數據準備 167
8.2.3 麯綫迴歸分析的設置和操作 167
8.2.4 案例的結果分析 169
8.3 非綫性迴歸 170
8.3.1 非綫性迴歸簡介 170
8.3.2 問題描述和數據準備 172
8.3.3 非綫性迴歸的參數設置 173
8.3.4 案例的結果分析 177
8.4 二元Logistic迴歸 177
8.4.1 二元Logistic迴歸的數學原理 178
8.4.2 問題描述和數據準備 179
8.4.3 二元Logistic迴歸的參數設置 180
8.4.4 案例的結果分析 184
8.5 多元Logistic迴歸分析 187
8.5.1 多元Logistic迴歸的原理簡介 187
8.5.2 問題描述和數據準備 187
8.5.3 多元Logistic迴歸參數設置 188
8.5.4 案例的結果分析 192
8.6 有序迴歸 194
8.6.1 問題描述和數據準備 194
8.6.2 有序迴歸的參數設置 195
8.6.3 案例的結果分析 198
8.7 概率單位迴歸分析 200
8.7.1 概率單位迴歸分析簡介 200
8.7.2 問題描述和數據準備 201
8.7.3 概率單位迴歸的參數設置 201
8.7.4 案例的結果分析 203
8.8 加權迴歸分析 204
8.8.1 加權迴歸分析簡介 204
8.8.2 問題描述和數據準備 205
8.8.3 加權迴歸的參數設置 206
8.8.4 案例的結果分析 206
8.9 二階段zui小二乘迴歸 208
8.9.1 二階段zui小二乘迴歸的基本原理 208
8.9.2 問題描述和數據準備 208
8.9.3 二階段zui小二乘迴歸的參數設置 209
8.9.4 案例的結果分析 210
8.10 zui佳尺度迴歸 211
8.10.1 zui佳尺度迴歸原理 211
8.10.2 問題描述和數據準備 211
8.10.3 zui佳尺度迴歸的參數設置 212
8.10.4 案例的結果分析 216
D9章 方差分析 220
9.1 方差分析簡介 220
9.1.1 t檢驗與方差分析的比較 220
9.1.2 方差分析的基本原理 221
9.2 單因素方差分析 223
9.2.1 原理與方法 223
9.2.2 單因素方差分析實例 223
9.3 多因素方差分析過程 228
9.3.1 原理與方法 228
9.3.2 二因素方差分析實例 231
9.3.3 協方差分析實例 238
9.3.4 交互效應中隨機因素的分析 241
9.4 多元方差分析 245
9.4.1 原理與方法 245
9.4.2 多元方差分析實例 245
9.5 重復測量設計的方差分析 247
9.5.1 原理與方法 247
9.5.2 SPSS實例分析 248
9.6 方差成分分析 253
9.6.1 原理簡介 253
9.6.2 SPSS實例分析 253
9.7 正交試驗設計 256
9.7.1 正交試驗設計簡述 257
9.7.2 SPSS實例分析 257
9.7.3 正交試驗設計的方差分析 259
D10章 相關分析 261
10.1 相關分析的基本概念 261
10.1.1 相關分析的特點和應用 261
10.1.2 相關係數的計算 262
10.1.3 SPSS提供的相關分析功能 263
10.2 兩變量相關分析 263
10.2.1 問題描述和數據準備 264
10.2.2 相關分析的參數設置 264
10.2.3 案例的結果分析 265
10.3 偏相關分析 266
10.3.1 偏相關分析的基本原理 266
10.3.2 偏相關分析實例 267
10.4 距離分析 268
10.4.1 距離分析的基本概念 268
10.4.2 距離分析的參數設置 269
10.4.3 距離分析實例 272
D11章 因子分析 275
11.1 因子分析的原理簡介 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聯係 275
11.1.3 因子分析的基本步驟 276
11.2 SPSS因子分析的應用實例 277
11.2.1 數據描述 277
11.2.2 SPSS因子分析過程的設置 278
11.2.3 結果分析 282
D12章 分類分析 288
12.1 聚類分析的原理簡介 288
12.1.1 聚類分析的基本概念 288
12.1.2 聚類分析的一般原理 289
12.2 快速樣本聚類過程 291
12.2.1 快速聚類簡介 291
12.2.2 問題描述和數據準備 291
12.2.3 SPSS快速聚類的設置 292
12.2.4 案例的結果分析 294
12.3 係統聚類 295
12.3.1 係統聚類簡介 295
12.3.2 問題描述和數據準備 295
12.3.3 SPSS係統聚類的設置 296
12.3.4 案例的結果分析 299
12.3.5 對聚類結果的進一步分析 301
12.4 兩步聚類分析 302
12.4.1 兩步聚類簡介 302
12.4.2 問題描述和數據準備 303
12.4.3 SPSS兩步聚類的設置 304
12.4.4 案例的結果分析 307
12.5 一般判彆分析 310
12.5.1 判彆分析的基本原理 310
12.5.2 問題描述和數據準備 311
12.5.3 判彆分析的參數設置 312
12.5.4 案例的結果分析 314
12.6 逐步判彆分析實例 318
12.6.1 問題描述和數據準備 318
12.6.2 逐步判彆的參數設置 319
12.6.3 案例的結果分析 321
12.7 決策樹分析 324
12.7.1 決策樹分類的基本原理 324
12.7.2 決策樹過程的參數設置 326
12.7.3 問題描述和數據準備 339
12.7.4 案例分析 339
D13章 生存分析 346
13.1 生存分析簡介 346
13.1.1 生存分析的基本概念 346
13.1.2 生存分析的數據特點 348
13.1.3 生存分析的常用方法 348
13.1.4 SPSS中的生存分析過程 348
13.2 壽命錶分析 348
13.2.1 壽命錶分析簡介 349
13.2.2 壽命錶分析的基本步驟 349
13.2.3 壽命錶實例分析 350
13.3 Kaplan-Meier分析 352
13.3.1 Kaplan-Meier分析的步驟 353
13.3.2 生存麯綫的比較和檢驗 353
13.3.3 Kaplan-Meier分析實例 353
13.4 Cox迴歸模型 357
13.4.1 Cox迴歸模型的原理簡介 357
13.4.2 Cox迴歸實例分析 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 問題描述和數據準備 368
14.1.3 信度分析的參數設置 368
14.1.4 案例的結果分析 370
14.2 多維尺度分析 371
14.2.1 多維尺度分析簡介 371
14.2.2 問題描述和數據準備 371
14.2.3 ALSCAL過程的參數設置 371
14.2.4 案例的結果分析 374
D15章 時間序列分析 377
15.1 SPSS的時間序列分析概覽 377
15.1.1 創建模型的通用設置選項 378
15.1.2 應用模型的通用設置選項 383
15.2 時間序列數據的預分析 384
15.2.1 缺失值替換 384
15.2.2 定義日期變量 385
15.2.3 時間序列的平穩化 386
15.3 指數平滑模型 388
15.3.1 指數平滑的基本原理 388
15.3.2 指數平滑模型的參數設置 389
15.3.3 指數平滑模型實例分析 391
15.4 ARIMA模型 395
15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395
15.4.2 ARIMA模型的參數設置 396
15.4.3 ARIMA模型實例分析 398
15.5 季節分解模型 400
15.5.1 季節分解法概述 401
15.5.2 季節分解模型實例分析 401
D16章 對數綫性模型 406
16.1 對數綫性模型概述 406
16.1.1 簡單列聯錶分析的不足 406
16.1.2 對數綫性模型的基本形式 406
16.2 常規對數綫性模型過程 407
16.2.1 常規過程概述 407
16.2.2 問題描述和數據準備 407
16.2.3 常規過程的參數設置 408
16.2.4 案例的結果分析 410
16.3 Logit過程 411
16.3.1 Logit過程概述 411
16.3.2 問題描述和數據準備 412
16.3.3 Logit過程的參數設置 412
16.3.4 案例的結果分析 413
16.4 模型選擇過程 415
16.4.1 模型選擇過程概述 415
16.4.2 問題描述和數據準備 416
16.4.3 層次對數綫性模型的操作過程 416
16.4.4 案例的結果分析 417
D17章 對應分析 420
17.1 對應分析的基本原理 420
17.1.1 對應分析與因子分析 420
17.1.2 SPSS中的對應分析 421
17.1.3 使用對應分析的注意事項 421
17.2 簡單對應分析 421
17.2.1 簡單對應分析的數學原理 421
17.2.2 SPSS簡單對應分析實例 422
17.3 多元對應分析 427
17.3.1 多元對應分析的基本概念及其特點 428
17.3.2 多元對應分析的參數設置 428
17.3.3 實例的結果分析 434
D18章 缺失值分析 438
18.1 缺失值分析的概念 438
18.1.1 缺失值的錶現方式 438
18.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 439
18.2 缺失值分析的參數設置 439
18.3 缺失值分析的實例 443
D19章 統計圖形 448
19.1 概述 448
19.1.1 數據和變量的準備 448
19.1.2 圖錶構建程序的基本操作 450
19.1.3 舊對話框作圖 451
19.1.4 圖形的編輯 452
19.2 條形圖 452
19.2.1 數據和問題描述 452
19.2.2 用圖錶構建程序作條形圖 452
19.2.3 用對話框創建條形圖 455
19.3 綫形圖 456
19.3.1 數據和問題描述 457
19.3.2 用圖錶構建程序作綫形圖 457
19.3.3 用對話框創建綫形圖 458
19.4 麵積圖 459
19.4.1 數據和問題描述 459
19.4.2 用圖錶構建程序作麵積圖 460
19.4.3 用對話框創建麵積圖 461
19.5 餅圖 462
19.5.1 數據和問題描述 462
19.5.2 用圖錶構建程序作餅圖 462
19.5.3 用對話框創建餅圖 464
19.6 高低圖 464
19.6.1 數據和問題描述 464
19.6.2 用圖錶構建程序作高低圖 464
19.6.3 用對話框創建高低圖 466
19.7 帕纍托圖 469
19.7.1 數據和問題描述 469
19.7.2 用對話框創建帕纍托圖 470
19.8 控製圖 471
19.8.1 數據和問題描述 471
19.8.2 用對話框創建控製圖 471
19.9 箱圖 477
19.9.1 數據和問題描述 477
19.9.2 用圖錶構建程序作箱圖 477
19.9.3 用對話框創建箱圖 479
19.10 誤差條圖 480
19.10.1 數據和問題描述 480
19.10.2 用對話框創建誤差條圖 480
19.11 散點圖 481
19.11.1 數據和問題描述 481
19.11.2 用圖錶構建程序作散點圖 481
19.11.3 用對話框創建散點圖 484
19.12 直方圖 486
19.12.1 數據和問題描述 486
19.12.2 用圖錶構建程序作直方圖 486
19.13 P-P概率圖 487
19.13.1 數據和問題描述 487
19.13.2 用對話框創建P-P概率圖 488
19.14 Q-Q概率圖 490
19.14.1 數據和問題描述 490
19.14.2 用對話框創建Q-Q概率圖 490
19.15 時間序列圖 491
19.15.1 普通序列圖 491
19.15.2 自相關序列圖和偏相關序列圖 494
19.15.3 互相關序列圖 496
19.16 雙軸綫圖 498
19.16.1 數據和問題描述 498
19.16.2 用圖錶構建程序作雙軸綫圖 498
D20章 上市公司財務危機預警分析 500
20.1 財務危機預警的應用簡介 500
20.1.1 財務危機的定量定義方法 500
20.1.2 財務危機預警的模型選擇 501
20.2 數據描述 501
20.2.1 數據說明 501
20.2.2 指標選擇 501
20.2.3 補充說明 502
20.3 分析方法概述 503
20.3.1 判彆分析 503
20.3.2 Logistic迴歸方法 503
20.4 SPSS建模過程和結論分析 504
20.4.1 SPSS數據篩選操作 504
20.4.2 SPSS判彆分析建模與分析 507
20.4.3 Logistic迴歸建模與分析 511
20.5 進一步的分析與應用 514
20.5.1 分類結果的應用分析 515
20.5.2 建模方法的改進 515
20.6 建議和推廣 515
20.6.1 時間序列研究 515
20.6.2 數據的有效預警期 515
20.6.3 指標的簡化方法 516
D21章 影響匯率的因素分析 517
21.1 匯率影響因素簡介 517
21.2 數據描述 518
21.3 分析方法概述 519
21.3.1 探索性分析 519
21.3.2 多元迴歸分析 519
21.4 SPSS建模過程和結論分析 520
21.4.1 數據準備 520
21.4.2 探索性分析 521
21.4.3 多元迴歸分析 522
21.5 進一步的分析與應用 525
21.5.1 剔除存在共綫性的外匯儲備變量 525
21.5.2 迴歸模型的進一步改進 526
21.5.3 兩個迴歸模型的比較 527
21.6 建議和推廣 528
21.6.1 時間序列研究 528
21.6.2 匯率影響因素的定性分析 528
D22章 因子分析在成績綜閤評價中的應用 529
22.1 學生成績的綜閤評價簡介 529
22.2 數據描述 529
22.3 分析方法概述 530
22.3.1 應用因子分析進行成績綜閤評價的步驟 530
22.3.2 應用因子分析進行成績綜閤評價的注意事項 531
22.4 SPSS建模過程和結論分析 532
22.4.1 數據準備 532
22.4.2 SPSS因子分析建模與分析 534
22.5 進一步的分析與應用 537
22.6 建議和推廣 538
22.6.1 高中生的成績綜閤評價 538
22.6.2 對缺失數據的處理 538
22.6.3 多種方法結閤的綜閤評價模型 539
D23章 高等教育辦學條件的聚類分析 540
23.1 數據描述 540
23.1.1 關於基本辦學條件指標閤格與否的判定 540
23.1.2 指標選取 542
23.1.3 數據格式 542
23.2 聚類分析法簡述 542
23.3 SPSS建模過程和結論分析 543
23.3.1 對專科院校進行聚類的設置操作 543
23.3.2 對本科院校的分析 547
23.4 建議和推廣 550
D24章 試捲信度的檢驗與分析 551
24.1 試捲信度檢驗的背景簡介 551
24.1.1 測驗內容的自身方麵 551
24.1.2 施測過程 551
24.1.3 被測試者的自身因素 551
24.2 數據描述 552
24.3 分析方法概述 552
24.3.1 試捲信度的基本計算公式 552
24.3.2 試捲信度的估計方法 553
24.4 SPSS建模過程和結論分析 554
24.4.1 SPSS信度分析的參數設置 554
24.4.2 結果分析 554
24.5 建議和推廣 556
D25章 多因素試驗的設計與分析 557
25.1 試驗設計簡介 557
25.1.1 試驗設計的應用 557
25.1.2 試驗設計問題的解決步驟 558
25.2 數據描述 558
25.3 分析方法概述 559
25.3.1 正交設計方法 559
25.3.2 綜閤評分方法 560
25.4 SPSS建模過程和結論分析 561
25.4.1 數據標準化 561
25.4.2 性能指標權重的確定 563
25.4.3 利用權重求綜閤指標 563
25.4.4 對綜閤得分的進一步分析 564
25.5 建議和推廣 565
部分習題答案提示 567
習題2 567
習題3 567
習題4 567
習題5 568
習題6 568
習題7 569
習題8 569
習題9 569
習題10 570
習題11 570
習題12 570
習題13 571
習題14 571
習題15 571
習題16 571
習題17 572
習題18 572
習題19 572
參考文獻 573
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深入數據解讀的旅程：掌握統計分析的力量 數據，作為現代社會不可或缺的組成部分，正以前所未有的速度和規模湧現。無論是商業決策、科學研究，還是社會洞察，都越來越依賴於從海量信息中提取有價值的見解。而統計學，正是駕馭數據、揭示規律、做齣明智判斷的關鍵工具。本書旨在帶領您踏上一段深入數據解讀的旅程，幫助您掌握統計分析的核心理念與實用技巧，從而在各行各業中運用數據驅動的力量，實現“從入門到精通”的蛻變。 為什麼學習統計分析？ 在這個信息爆炸的時代，僅僅收集數據是遠遠不夠的。我們需要具備解讀數據、理解數據背後故事的能力。學習統計分析，您將能夠： 做齣更明智的決策： 從商業領域的市場分析、用戶行為預測，到科研領域的實驗設計、結果評估，統計分析能為您提供堅實的數據支撐，減少盲目性，提高決策的準確性和效率。 發現隱藏的規律： 數據中往往蘊藏著我們肉眼難以察覺的模式和趨勢。統計分析技術可以幫助您識彆這些規律，洞察事物的本質，甚至預測未來的發展方嚮。 評估不確定性： 現實世界充滿不確定性。統計學提供瞭量化和管理風險的工具，讓您能夠評估結果的可信度，理解偏差的來源，並做齣更穩健的判斷。 進行嚴謹的科學研究： 在學術研究中，統計分析是驗證假設、解釋現象、傳播知識的基石。掌握統計方法，您就能更有效地設計研究、分析數據，並清晰地呈現研究成果。 提升個人競爭力： 無論您的專業背景是什麼，對統計分析的掌握都能極大地提升您的職業競爭力。在數據驅動的職場環境中，具備數據素養的人纔越來越受到青睞。 本書將帶您走嚮何方？ 本書並非枯燥乏味的理論堆砌，而是一次循序漸進的實踐指導。我們將從最基礎的概念齣發，逐步深入到更復雜的分析技術，確保您在每一個階段都能建立起紮實的理解。 一、 統計學基礎：構建堅實的地基 在深入復雜的分析之前，我們首先需要建立起對統計學基本概念的清晰認識。這部分內容將為您打下堅實的基礎： 數據的類型與度量： 瞭解不同類型的數據（如定性數據、定量數據）以及它們對應的度量尺度（如名義、順序、間隔、比率），是後續分析的前提。我們將探討如何恰當地收集和整理這些數據。 描述性統計： 如何用簡潔的數字和圖錶來概括和呈現數據的基本特徵？我們將學習如何計算和解釋均值、中位數、眾數、方差、標準差等核心指標，以及如何利用直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具來直觀地展示數據分布和關係。 概率論基礎： 概率是理解統計推斷的鑰匙。我們將迴顧概率的基本概念，包括事件、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布），以及它們在統計分析中的重要作用。 抽樣與抽樣分布： 在很多情況下，我們無法分析全部總體，隻能通過樣本進行推斷。本書將介紹不同的抽樣方法，並詳細闡述抽樣分布的概念，特彆是中心極限定理，這是統計推斷的理論基石。 二、 推斷性統計：從樣本到總體的智慧 在掌握瞭描述性統計的基礎上，我們將進入推斷性統計的領域，學習如何利用樣本信息對總體做齣有根據的推斷： 參數估計： 如何根據樣本數據來估計總體的未知參數（如總體均值、總體比例）？我們將學習點估計和區間估計的概念，並理解置信區間的意義，它為我們提供瞭對參數真實值的一個範圍估計。 假設檢驗： 這是推斷性統計的核心內容之一。我們將學習如何提齣和檢驗統計假設，包括原假設和備擇假設。本書將詳細介紹各種常用的假設檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並深入講解p值的含義，幫助您正確解讀檢驗結果，判斷統計顯著性。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或三個以上樣本均值是否存在顯著差異時，方差分析就顯得尤為重要。我們將學習單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和應用。 三、 關聯性分析：探索變量間的內在聯係 數據中的變量往往不是孤立存在的，它們之間可能存在著各種關聯。本部分內容將幫助您揭示這些聯係： 相關分析： 如何度量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮？我們將學習計算和解釋 Pearson 相關係數，並理解相關性和因果性的區彆。 迴歸分析： 迴歸分析是預測和建模的核心工具。我們將從簡單綫性迴歸開始，學習如何建立一個綫性模型來預測一個因變量與一個或多個自變量之間的關係。隨後，我們將深入到多元綫性迴歸，理解如何處理多個預測變量，以及如何進行模型診斷和變量選擇。 分類變量的分析： 對於定性變量之間的關係，我們將學習使用卡方檢驗等方法來檢驗它們之間是否存在關聯。 四、 高級統計技術：拓展您的分析視野 為瞭應對更復雜的實際問題，本書還將觸及一些更高級的統計技術，為您打開更廣闊的分析視野： 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗的假設條件時（如正態性），非參數檢驗就成為一種有力的替代方案。我們將介紹一些常用的非參數檢驗方法，如 Mann-Whitney U 檢驗、Wilcoxon 符號秩檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等。 多變量統計初步： 隨著數據維度的增加，理解多變量之間的復雜關係變得尤為重要。我們將簡要介紹主成分分析（PCA）、因子分析等降維和模式識彆技術，以及聚類分析等分類技術。 時間序列分析簡介： 對於具有時間順序的數據（如股票價格、銷售額），時間序列分析可以幫助我們理解其內在的趨勢、季節性和周期性，並進行預測。 五、 案例驅動的學習：理論與實踐的融閤 本書的靈魂在於其豐富的案例研究。我們將結閤實際生活和工作場景，運用所學的統計知識來解決具體問題。每個章節都將配有精心設計的案例，從數據的收集、整理、初步分析，到選擇閤適的統計方法、進行模型構建和結果解讀，我們將全程指導您完成數據分析的全過程。通過這些案例，您將： 理解統計方法的實際應用場景： 看到枯燥的公式如何在現實世界中發揮巨大的作用。 掌握數據分析的完整流程： 學習如何從一個具體的問題齣發，規劃數據收集、分析策略，並最終得齣可執行的結論。 培養獨立解決問題的能力： 通過模仿和實踐，您將逐漸學會將所學知識靈活運用到自己麵臨的實際問題中。 本書的學習價值： 本書的設計理念是以“實用”為導嚮，以“精通”為目標。我們力求讓每一位讀者都能在掌握基本概念的同時，逐步提升分析能力，最終能夠獨立運用統計學解決復雜問題。無論您是初學者，還是希望深化統計分析技能的進階者，本書都將是您寶貴的學習夥伴。 數據驅動的未來，從這裏啓航！ 在這個數據就是力量的時代，掌握統計分析技能，就是掌握瞭理解世界、洞察未來、創造價值的關鍵鑰匙。本書將陪伴您，一步一個腳印，從統計分析的入門者，成長為能夠駕馭數據、解決實際問題的精通者。讓我們一起開啓這場激動人心的學習之旅吧！
用戶評價
評分
作為一名對數據分析充滿好奇的業餘愛好者，我在尋找一本能夠係統學習 SPSS 的書籍時，《SPSS統計分析從入門到精通(第2版)》映入我的眼簾。這本書的質量絕對超齣我的預期。它以一種非常係統和全麵的方式，將 SPSS 軟件的操作和統計分析的理論相結閤。從最基本的 SPSS 界麵布局，到如何導入和管理不同格式的數據，再到各種常見的統計分析方法，例如描述性統計、相關分析、假設檢驗等，這本書都進行瞭詳盡的講解。我最喜歡的是，書中在講解每一種統計方法時，都會先介紹其基本原理，然後給齣詳細的 SPSS 操作步驟，最後還會對結果進行深入的解讀，這讓我能夠真正理解“為什麼”和“怎麼做”。書中還包含瞭一些進階的統計技術，例如方差分析、卡方檢驗，甚至是更復雜的迴歸分析，這些內容讓我能夠應對更廣泛的數據分析需求。光盤裏附帶的豐富案例數據，也為我提供瞭大量的實踐機會，讓我能夠邊學邊練，鞏固知識。這本書讓我擺脫瞭之前那種零散地學習 SPSS 的狀態，構建瞭一個完整和紮實的知識體係，讓我對未來深入學習數據分析充滿瞭信心。
評分作為一個 SPSS 愛好者，我最近入手瞭這本《SPSS統計分析從入門到精通(第2版)》，實在是非常驚喜！這本書簡直就是為像我一樣，想要係統學習 SPSS 的讀者量身打造的。我一直對統計分析很感興趣，但總覺得無從下手，各種概念和軟件操作總是讓我頭疼。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它從最基礎的 SPSS 界麵介紹開始，一步一步引導讀者熟悉軟件的各項功能。我特彆喜歡它在講解每一個統計方法時，都配有詳細的操作步驟和圖示，讓我能夠跟著書本一步一步來，不至於感到迷茫。而且，它不僅僅是停留在操作層麵，更重要的是，它深入淺齣地解釋瞭各種統計方法的原理和適用場景，這對於真正理解統計分析至關重要。我之前看的一些資料，要麼操作太粗略，要麼理論太晦澀，這本書的平衡做得非常好。我尤其對書中關於數據預處理和數據清洗的章節印象深刻，這部分內容往往被忽視，但卻是統計分析成功的關鍵。作者在這部分花瞭很大的篇幅，詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行變量轉換等，這些都是我在實際工作中經常遇到的問題，有瞭這本書的指導，我感覺自己處理數據的能力有瞭質的飛躍。光盤的加入更是錦上添花，裏麵的案例數據和模闆讓我能夠立刻上手實踐，加深對理論知識的理解。我迫不及待地想繼續深入學習下去，探索更多高級的統計分析方法。
評分我是一名在市場調研領域工作的資深從業者，多年來一直使用 Excel 進行數據分析，但隨著業務需求的不斷深入，我意識到需要更強大的統計分析工具。在朋友的推薦下，我入手瞭《SPSS統計分析從入門到精通(第2版)》，這本書為我打開瞭新的視野。書中對 SPSS 軟件功能的介紹非常全麵，從數據錄入、管理，到各種高級統計分析，都進行瞭深入的講解。我特彆欣賞書中對各種統計分析方法的應用場景的詳細闡述，例如，在市場細分、用戶畫像、産品效果評估等方麵，作者都提供瞭具體的案例和操作指導。這對於我來說，能夠直接將學到的知識應用到工作中，解決實際問題。書中關於假設檢驗、迴歸分析、聚類分析等章節，我反復研讀，並結閤光盤中的案例數據進行實踐，對這些方法的理解和應用能力有瞭顯著提升。我尤其看重書中關於數據預處理和數據可視化部分的講解，這對於保證分析結果的準確性和報告的易讀性至關重要。這本書不僅提升瞭我對 SPSS 軟件的掌握程度，更重要的是，它幫助我深化瞭對統計分析理論的理解，讓我能夠更科學、更嚴謹地開展市場調研工作。
評分我是一名研究生，正在撰寫我的畢業論文，統計分析是論文中不可或缺的一部分。在選擇 SPSS 教材時，我做瞭不少功課，最終選擇瞭《SPSS統計分析從入門到精通(第2版)》。事實證明，我的選擇非常明智。這本書的編排邏輯非常清晰，從最基礎的 SPSS 界麵操作，到數據管理，再到各種常用統計方法的講解，層層遞進，非常適閤我這種需要快速掌握 SPSS 進行論文分析的讀者。我尤其贊賞書中對各種統計檢驗的講解，比如 t 檢驗、方差分析、卡方檢驗等，作者都給齣瞭非常詳細的步驟演示，並且深入分析瞭結果的解釋，這對於我理解和應用這些方法非常有幫助。書中還包含瞭一些更高級的統計模型，如迴歸分析和因子分析，這些內容對於我的研究非常有啓發性。我最看重的是，這本書不僅僅教授“如何做”，更強調“為什麼這樣做”。它會解釋每種統計方法的假設條件，以及在什麼情況下適閤使用，這讓我能夠根據我的研究問題，選擇最恰當的統計方法，而不是盲目套用。我還在書中找到瞭關於如何進行數據可視化和報告撰寫的建議，這對我最終呈現論文成果非常有價值。光盤中的案例數據也讓我能夠進行實際操作，對照書中的講解進行練習，鞏固所學知識。這本書為我的論文研究提供瞭堅實的數據分析基礎，讓我信心倍增。
評分作為一個曾經對統計學感到非常頭疼的人，我抱著試一試的心態購買瞭《SPSS統計分析從入門到精通(第2版)》。這本書給我帶來瞭極大的驚喜，它完全顛覆瞭我對統計分析的刻闆印象。作者的寫作風格非常幽默風趣，將枯燥的統計概念講解得生動有趣，讓我不再感到畏懼。書中用瞭很多貼近生活的例子，來解釋各種統計方法的原理，讓我能夠更容易理解抽象的理論。我特彆喜歡書中對 SPSS 軟件的講解，每一個操作都講解得非常詳細， even 到瞭鼠標點擊哪個按鈕、輸入哪個參數的程度，這對於初學者來說實在是太友好瞭。我之前嘗試過其他一些 SPSS 教材，但要麼過於理論化，要麼操作步驟不夠清晰，總是讓我感到一頭霧水。這本書則完全不同，它就像一個耐心的老師，一步一步地帶著我前進。我尤其對書中關於如何解讀 SPSS 輸齣結果的部分印象深刻，作者詳細地講解瞭每個指標的含義，以及如何根據這些指標來得齣結論，這讓我不再害怕麵對那些復雜的錶格和數字。光盤中的練習題和配套數據也讓我能夠進行大量的實踐操作，加深理解。我現在感覺自己對 SPSS 的掌握程度有瞭很大的提升，並且開始享受使用 SPSS 進行數據分析的過程。
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