超强的商业武器-实战SPSS统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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萧文龙著高健译 著

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店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517038542

商品编码：29658679670

包装：平装

开本：16

出版时间：2015-11-01

内容介绍
本书是1本从基础到实战全面深入讲解SPSS统计分析的图书。 全书基础讲解清晰系统，案例操作详细完整，在醉后1章还给出了研究流程、论文结构及发表的实用建议。同时，本书是*1本全面介绍SmartPLS操作、PLS-SEM结构方程模式的实用图书，也是*1本深入探讨*量表发展、中介及调节变量的应用、反映性和形成性指标的发展及模式的指定图书。 本书适合作为统计分析和多变量分析的教材、学xi参考或自学用书。

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目录
序 导读 Chapter01 统计分析简介与数量方*的基础 1 1-1 统计分析简介 1 1-2 理论 3 1-2-1 印象管理理论 4 1-2-2 交易成本理论 5 1-2-3 任务、技术匹配理论 5 1-2-4 长尾理论 6 1-2-5 制度理论 6 1-2-6 服务质量理论 6 1-2-7 技术接受模型 7 1-2-8 计划行为理论 8 1-2-9 理性行为理论 8

序

导读

Chapter 01&xbsp; 统计分析简介与数量方*的基础&xbsp; 1

1-1&xbsp; 统计分析简介&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1

1-2&xbsp; 理论&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3

1-2-1&xbsp; 印象管理理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4

1-2-2&xbsp; 交易成本理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5

1-2-3&xbsp; 任务、技术匹配理论&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5

1-2-4&xbsp; 长尾理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-5&xbsp; 制度理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-6&xbsp; 服务质量理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-7&xbsp; 技术接受模型&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7

1-2-8&xbsp; 计划行为理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 8

1-2-9&xbsp; 理性行为理论&xbsp;&xbsp;&xbsp; 8

1-2-10&xbsp; 期望确认理论&xbsp; 9

1-2-11&xbsp; 信息系统成功模型&xbsp; 10

1-2-12&xbsp; 资源依赖理论&xbsp; 11

1-2-13&xbsp; 资源基础理论&xbsp; 12

1-2-14&xbsp; 满意度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 12

1-2-15&xbsp; *变理论&xbsp; 13

1-3&xbsp; 量表简介&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 14

1-3-1&xbsp; 数据的测量尺度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 14

1-3-2&xbsp; 量表&xbsp;&xbsp;&xbsp; 17

1-4&xbsp; 抽样&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 18

1-5&xbsp; 统计分析的基础统计学&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 19

1-5-1&xbsp; 描述性统计资料&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 20

1-5-2&xbsp; 概率分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 21

1-5-3&xbsp; 正态分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 21

1-5-4&xbsp; 决定样本数的大小（使用于zoxg体平均值）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 23

1-5-5&xbsp; 中心*限定理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 24

1-5-6&xbsp; t分布&xbsp; 25

1-5-7&xbsp; 卡方分布（X2分布）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 26

1-5-8&xbsp; F分布 26

1-5-9&xbsp; 统计估计和假设检验&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 27

1-5-10&xbsp; 两个zoxg体的估计与检验&xbsp; 29

1-5-11&xbsp; 三个（含）以上zoxg体的估计与

检验—方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 30

1-6&xbsp; 常用的统计分析&xbsp;&xbsp; 30

1-6-1&xbsp; 方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 30

1-6-2&xbsp; 因子分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-3&xbsp; 多元回归&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-4&xbsp; 判别分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-5&xbsp; 逻辑回归&xbsp;&xbsp;&xbsp; 32

1-6-6&xbsp; 单因子方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 32

1-6-7&xbsp; 多变量方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 33

1-6-8&xbsp; 典型相关&xbsp;&xbsp;&xbsp; 33

1-6-9&xbsp; 联合分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 34

1-6-10&xbsp; 结构方程模型&xbsp; 35

1-6-11&xbsp; 简易数量方*的记忆&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 35

Chapter 02&xbsp; SPSS的基本操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 37

2-1&xbsp; SPSS的简介&xbsp;&xbsp; 37

2-2&xbsp; SPSS软件的菜单介绍&xbsp;&xbsp; 39

2-3&xbsp; 数据的输入&xbsp;&xbsp; 46

2-3-1&xbsp; 在SPSS输入数据&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 47

2-3-2&xbsp; 从Excel转入数据&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 50

2-4&xbsp; 数据的分析与输出结果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 53

2-4-1&xbsp; 操作图示&xbsp;&xbsp;&xbsp; 54

2-4-2&xbsp; 执行命令语*&xbsp;&xbsp;&xbsp; 57

2-5&xbsp; 实用范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 60

2-5-1&xbsp; 反向题的处理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 60

2-5-2&xbsp; 变量的运算&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 64

2-5-3&xbsp; 函数的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 66

2-5-4&xbsp; 圆饼图的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp; 68

2-5-5&xbsp; 柱形图的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp; 73

Chapter 03&xbsp; 量表的发展，信度和效度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 78

3-1&xbsp; 量表的发展&xbsp;&xbsp; 78

3-2&xbsp; 量表的信度和效度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 84

3-3&xbsp; 量表发展实例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 84

3-4&xbsp; 探索性和验证性研究的信度和效度&xbsp;&xbsp; 85

3-5&xbsp; 探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）之比较&xbsp;&xbsp;&xbsp; 94

3-6&xbsp; 研究作业&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 94

Chapter 04&xbsp; 数据检查与描述性统计&xbsp; 96

4-1&xbsp; 数据检查&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 96

4-1-1&xbsp; 录入错误&xbsp;&xbsp;&xbsp; 96

4-1-2&xbsp; 缺失值&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 101

4-1-3&xbsp; 缺失值的处理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 113

4-1-4&xbsp; 偏离值&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 117

4-1-5&xbsp; 检验多元分析的基本假设&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 118

4-2&xbsp; 描述性统计分析&xbsp;&xbsp; 131

Chapter 05&xbsp; 相关分析&xbsp; 141

5-1&xbsp; 相关分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 141

5-2&xbsp; Pearsox积差相关系数 142

5-3&xbsp;&xbsp; 相关系数&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 148

5-4&xbsp; 点二列相关&xbsp;&xbsp; 153

5-5&xbsp; Spearmax等集相关&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 156

5-6&xbsp; 净相关&xbsp;&xbsp; 159

5-7&xbsp; 部分相关&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 164

Chapter 06&xbsp; 卡方检验&xbsp; 170

6-1&xbsp; 卡方检验&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 170

6-2&xbsp; 拟合度检验&xbsp;&xbsp; 170

6-3&xbsp; du立性检验&xbsp;&xbsp; 176

6-4&xbsp; 同质性检验&xbsp;&xbsp; 184

Chapter 07&xbsp; 平均值比较（t检验）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 193

7-1&xbsp; 平均值比较（各种t Test的应用）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 193

7-2&xbsp; Meaxs平均值分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 194

7-3&xbsp; 单样本t检验&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 199

7-4&xbsp; du立样本t检验&xbsp;&xbsp;&xbsp; 203

7-5&xbsp; 配对样本t检验&xbsp;&xbsp;&xbsp; 206

Chapter 08&xbsp; 因子分析&xbsp; 212

8-1&xbsp; 因子分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 212

8-2&xbsp; 因子分析的基本统计假设&xbsp;&xbsp; 213

8-3&xbsp; 因子分析之检验&xbsp;&xbsp; 214

8-4&xbsp; 抽取因子之数量&xbsp;&xbsp; 214

8-5&xbsp; 因子的旋转和命名成为构念&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 215

8-6&xbsp; 样本的大小和因子分析的验证&xbsp;&xbsp; 217

8-7&xbsp; 因子分析在研究上的重要应用&xbsp;&xbsp; 217

8-8&xbsp; 研究范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 218

Chapter 09&xbsp; 回归分析&xbsp; 230

9-1&xbsp; 回归分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 230

9-2&xbsp; 回归分析的基本统计假设&xbsp;&xbsp; 231

9-3&xbsp; 找出醉佳的回归模型&xbsp;&xbsp; 231

9-4&xbsp; 检验回归模型的统计显著性（F test）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 232

9-5&xbsp; 共线性问题&xbsp;&xbsp; 234

9-6&xbsp; 验证结果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 234

9-7&xbsp; 研究范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 234

Chapter 10&xbsp; 区别分析与逻辑回归&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 256

10-1&xbsp; 区别分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 256

10-1-1&xbsp; 区别分析介绍&xbsp; 256

10-1-2&xbsp; 区别分析范例&xbsp; 258

10-2&xbsp; 逻辑回归&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 268

10-2-1&xbsp; 逻辑回归介绍&xbsp; 268

10-2-2&xbsp; 逻辑回归范例&xbsp; 269

Chapter 11&xbsp; 单变量方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 277

11-1&xbsp; 单变量方差分析简介 277

11-2&xbsp; 单因子方差分析的设计&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 278

11-3&xbsp; 方差分析的基本假设条件 278

11-4&xbsp; 单变量方差分析 278

11-5&xbsp; 单变量方差分析范例 281

11-6&xbsp; 单变量方差分析范例：Oxe-Way A*OVA&xbsp; 290

11-7&xbsp; 重复量数&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 296

Chapter 12&xbsp; 多元方差分析&xbsp; 304

12-1&xbsp; 多元方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 304

12-2&xbsp; MA*OVA的基本假设 304

12-3&xbsp; 多元方差分析和区别分析的比较&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 305

12-4&xbsp; MA*OVA与A*OVA的比较&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 305

12-5&xbsp; 样本大小的考虑 305

12-6&xbsp; 多元方差的检测 306

12-7&xbsp; 二因子交互作用下的处理方式 307

12-8&xbsp; MA*OVA范例：二因子交互作用显著&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 309

12-9&xbsp; MA*OVA范例：二因子交互作用不显著 340

Chapter 13&xbsp; 典型相关&xbsp; 356

13-1&xbsp; 典型相关&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 356

13-2&xbsp; 典型相关分析的基本假设 356

13-3&xbsp; 典型函数的估计 357

13-4&xbsp; 典型函数的选择 357

13-5&xbsp; 冗余指数&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-6&xbsp; 解释典型变量&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-7&xbsp; 验证结果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-8&xbsp; 典型相关与其他多变量计数的比较和应用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 359

13-9&xbsp; 典型相关的范例 359

13-9-1&xbsp; 典型相关使用MA*OVA命令语* 359

13-9-2&xbsp; 典型相关使用Caxcorr命令语*&xbsp;&xbsp;&xbsp; 365

Chapter 14&xbsp; 联合分析、多维刻度方*和聚类分析&xbsp; 372

14-1&xbsp; 联合分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 372

14-1-1&xbsp; 联合分析介绍&xbsp; 372

14-1-2&xbsp; 联合分析的统计假设&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-3&xbsp; 联合分析的设计&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-4&xbsp; 选择Factors和Levels&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-5&xbsp; 评估模型的拟合性&xbsp; 375

14-1-6&xbsp; 结果的解释和验证&xbsp; 376

14-1-7&xbsp; 联合分析的应用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 376

14-2&xbsp; 多维刻度方*&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 376

14-2-1&xbsp; 多维刻度方*介绍&xbsp; 376

14-2-2&xbsp; 多维刻度分析之假设&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 377

14-2-3&xbsp; 导出知觉图&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 377

14-2-4&xbsp; 确认构念数&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 378

14-2-5&xbsp; 评估MDS模型的拟合性&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 379

14-2-6&xbsp; 构念的命名与解释&xbsp; 379

14-2-7&xbsp; 验证知觉图&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 379

14-2-8&xbsp; 多维刻度方*的应用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 380

14-2-9&xbsp; 多维刻度的实务操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 380

14-3&xbsp; 聚类分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 387

14-3-1&xbsp; 聚类分析介绍&xbsp; 387

14-3-2&xbsp; 聚类分析的统计假设&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 387

14-3-3&xbsp; 衡量相似性&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 388

14-3-4&xbsp; 聚类分析的方*&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 389

14-3-5&xbsp; 决定聚类数目&xbsp; 392

14-3-6&xbsp; 解释和验证聚类&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 393

14-3-7&xbsp; 聚类分析与区别分析之比较&xbsp; 393

14-3-8&xbsp; 聚类分析与因子分析之比较&xbsp; 393

14-3-9&xbsp; 聚类分析的应用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 393

14-3-10&xbsp; 聚类分析的实务操作&xbsp;&xbsp;&xbsp; 394

Chapter 15&xbsp; 结构方程模型之偏醉小平方&xbsp; 402

15-1&xbsp; 偏醉小平方简介 402

15-2&xbsp; SEM结构方程模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 404

15-3&xbsp; PLS的结构方程模型（SEM）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 407

15-4&xbsp; Covariaxce-based SEM（CB-SEM）和

Compoxext-based SEM（PLS-SEM）的比较 410

15-5&xbsp; *代SEM研究（论文）需要呈现的内容&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 413

Chapter 16&xbsp; SmartPLS统计分析软件介绍&xbsp; 415

16-1&xbsp; SmartPLS统计分析软件的基本介绍 415

16-2&xbsp; 将Excel（.xls）转成CSV（.csv）格式&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 416

16-3&xbsp; 基本功能介绍&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 418

16-4&xbsp; 导入数据&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 422

16-5&xbsp; Path Diagram路径测量模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 426

Chapter 17&xbsp; PLS-SEM（SmartPLS）结构方程模型的学xi范例 436

17-1&xbsp; 1因三果的模型 436

17-2&xbsp; 三因1果的模型 445

17-3&xbsp; 单1中介的模型 452

17-4&xbsp; 多重中介的模型 460

Chapter 18&xbsp; PLS-SEM结构方程模型实例&xbsp;&xbsp;&xbsp; 470

18-1&xbsp; PLS-SEM结构方程模型的各种准则&xbsp;&xbsp; 470

18-2&xbsp; PLS-SEM实例：量表的设计与问卷的回收&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 477

18-3&xbsp; PLS-SEM模型分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 479

Chapter 19&xbsp; 反映性与形成性模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 489

19-1&xbsp; 反映性与形成性模型的比较&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 489

19-2&xbsp; 反映性和形成性的模型设定错误&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 492

19-3&xbsp; 反映性和形成性模型的判定&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 493

19-4&xbsp; 反映性和形成性模型的范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 494

19-5&xbsp; PLS-SEM研究（论文）需要呈现的内容&xbsp;&xbsp; 500

19-6&xbsp; 反映性和形成性实作范例 501

19-6-1&xbsp; 反映性实作范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 501

19-6-2&xbsp; 形成性实作范例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 520

19-7&xbsp; 样本数对反映性模型或形成性模型的影响&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 541

19-8&xbsp; *层式潜在变量模型 543

Chapter 20&xbsp; 交互作用、中介和调节（干扰）&xbsp; 550

20-1&xbsp; 交互作用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 550

20-2&xbsp; 中介效应之验证 556

20-3&xbsp; 调节（干扰）效应的验证 572

Chapter 21&xbsp; 研究流程、论文结构与发表于期刊的建议&xbsp; 623

21-1&xbsp; 研究流程&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 623

21-2&xbsp; 论文结构&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 624

21-3&xbsp; 研究发表于期刊的建议&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 626

Appexdix A&xbsp; SmartPLS的安装和更新Key

A-1&xbsp; 注册操作步骤&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 629

A-2&xbsp; 安装操作步骤&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 632

Appexdix B&xbsp; 统计分布表&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 640

B-1&xbsp; 卡方分布表&xbsp;&xbsp; 641

B-2&xbsp; Z分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 642

B-3&xbsp; t分布&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 643

B-4&xbsp; F分布表&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 644

Appexdix C&xbsp; Exd*ote书目管理软件使用说明&xbsp;&xbsp;&xbsp; 645

C-1&xbsp; 基本操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 646

C-2&xbsp; 文献管理&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 655

C-3&xbsp; 使用Exdxote在Microsoft Word撰写论文 662

C-4&xbsp; 搜寻数据库&xbsp;&xbsp; 672

Appexdix D&xbsp; SmartPLS多群组比较（电子文件，请到网上下载）

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洞悉市场脉搏，驾驭数据洪流：企业决策者的智慧之眼 在风云变幻的商业世界中，信息就是力量，而数据则是力量的源泉。每一个商业决策，无论大小，都深深植根于对市场现状、消费者行为、竞争态势以及内部运营效率的理解。然而，海量的数据往往如同未经雕琢的璞玉，其蕴含的巨大价值亟待被发掘和提炼。本书并非一本枯燥乏味的统计学教科书，而是一本旨在赋能每一位商业领袖、市场分析师、产品经理以及运营专家的实用指南。我们致力于将复杂的统计学理论转化为直观、可操作的商业洞察，让数据成为您在激烈竞争中脱颖而出的“超级武器”。 一、 重塑认知：从数据迷雾到决策清晰 我们理解，许多商业人士可能对统计学抱有“高深莫测”的刻板印象。本书将颠覆您的认知。我们摒弃了冗长艰深的数学推导，将重点聚焦于“为何要用”、“如何应用”以及“解读结果”这三大核心环节。我们将通过大量贴近实际的商业案例，引导您理解统计学在解决真实商业问题时的强大威力： 市场细分与目标画像： 如何利用统计学方法，精准识别并描绘出您的目标客户群体？本书将教您如何通过聚类分析、因子分析等技术，发现隐藏在消费者数据中的价值群体，从而制定更具针对性的营销策略，提升客户触达效率与转化率。您将学会如何为不同细分市场画像，了解他们的需求、偏好、购买习惯，甚至潜在的痛点，让营销投入更精准，回报更丰厚。 产品开发与优化： 如何通过数据洞察，指导新产品的研发方向？又如何根据用户反馈，持续优化现有产品？本书将展示如何运用方差分析、回归分析等工具，量化产品特性对用户满意度的影响，找出影响产品性能的关键因素，甚至预测不同产品组合的市场反应。您将学会如何从海量用户反馈数据中提炼出有价值的改进建议，使产品更符合市场需求，赢得用户青睐。 营销效果评估与优化： 广告投放、促销活动的效果如何衡量？如何优化广告预算分配，实现ROI最大化？本书将带您认识A/B测试、回归分析在评估营销活动效果方面的应用。您将学会如何量化不同营销渠道、不同广告创意、不同促销策略对销售额、转化率等关键指标的影响，从而识别出最有效的营销方式，避免资源浪费，实现营销效益的最大化。 风险管理与欺诈检测： 在金融、电商等领域，如何利用统计模型识别异常行为，防范潜在风险？本书将介绍一些基本的异常检测和分类模型，帮助您建立初步的风险预警机制。您将了解如何通过数据模式识别，及时发现潜在的欺诈行为或操作风险，保护企业资产与声誉。 运营效率提升： 如何通过数据分析，识别企业运营中的瓶颈，提升效率？本书将引导您思考如何运用统计学方法，分析生产流程、供应链、客户服务等环节的数据，发现影响效率的关键因素，并提出改进建议。您将学会如何通过数据驱动，优化资源配置，降低运营成本，提升整体运营水平。 二、 掌握工具：从理论概念到实践应用 我们深知，再精妙的理论也需要强大的工具来支撑。本书将以极具易用性著称的SPSS统计软件为载体，但绝非简单的软件操作手册。我们聚焦于SPSS在商业场景中的实际应用，让您在掌握软件操作的同时，深刻理解其背后的统计学原理，并能灵活运用。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的。本书将详细讲解如何利用SPSS进行数据录入、检查、缺失值处理、异常值检测与处理等关键步骤，确保您手中分析的数据是准确可靠的，为后续分析奠定坚实基础。我们将提供实用的技巧和方法，帮助您高效地处理各种复杂的数据问题。 描述性统计： 在深入分析之前，充分了解数据的基本特征至关重要。本书将教您如何使用SPSS生成均值、中位数、标准差、频率分布等描述性统计量，并通过图表（如直方图、箱线图、饼图等）直观地展示数据分布，帮助您快速把握数据的整体概况。 推断性统计： 当您需要从样本数据推断总体特征时，推断性统计将是您的利器。本书将逐步引导您掌握假设检验（如t检验、卡方检验）、置信区间等核心概念，并教会您如何在SPSS中进行这些分析，从而做出更具统计学严谨性的决策。您将学会如何判断两组或多组数据是否存在显著差异，如何估计总体参数的范围。 相关性与回归分析： 探究变量之间的关系是商业分析的核心。本书将详细讲解如何利用SPSS进行相关性分析，了解变量之间的关联强度和方向，以及如何进行简单线性回归和多元线性回归分析，建立预测模型，量化一个或多个自变量对因变量的影响程度。例如，您将学会如何分析广告投入、促销活动频率对销售额的影响，并预测不同投入下的销售额。 方差分析： 当您需要比较三个或更多组数据之间是否存在显著差异时，方差分析将派上用场。本书将指导您如何运用SPSS进行单因素方差分析和多因素方差分析，帮助您科学地比较不同分组（如不同营销渠道、不同产品类型）对关键指标的影响。 非参数检验： 对于不符合正态分布等前提条件的数据，非参数检验是重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验方法，并演示如何在SPSS中应用它们，确保您的分析不受数据分布的限制。 多变量分析入门： 随着数据规模的增长，理解变量间的复杂关系变得更加重要。本书将初步介绍聚类分析、因子分析等探索性数据分析方法，帮助您发现数据中的潜在结构和隐藏模式，为更深入的分析打下基础。 三、 培养能力：从数据解读到商业洞察 本书最核心的价值在于，我们不仅仅教您如何操作软件，更重要的是培养您“用数据说话”的能力，将统计分析的结果转化为有价值的商业洞察。 图表解读的艺术： 数据可视化是沟通分析结果的关键。本书将强调如何选择最合适的图表类型来展示您的分析结果，以及如何清晰、准确地解读图表所传达的信息，让非统计专业人士也能轻松理解。 结果解释的严谨性： 统计分析的结果并非“绝对真理”，需要结合商业情境进行审慎解读。本书将引导您关注 P值、置信区间等统计量的含义，理解统计显著性与实际意义的区别，避免过度解读或误读数据。 决策支持的实践： 最终，统计分析是为了更好地支持商业决策。本书将通过一系列案例，展示如何将统计分析结果转化为具体的行动建议，例如，根据市场调研数据调整产品定位，根据用户行为数据优化营销策略，根据运营数据改进工作流程。 批判性思维的养成： 在数据驱动的时代，保持批判性思维至关重要。本书将鼓励您质疑数据来源的可靠性，审视分析方法的适用性，并对分析结果进行多角度的验证，确保您的决策基于坚实可靠的数据支撑。 谁将从中受益？ 企业决策者： 拥有数据驱动的视野，做出更明智、更具前瞻性的战略决策。 市场营销人员： 精准定位目标客户，优化营销策略，提升ROI。 产品经理： 洞察用户需求，指导产品创新与迭代，提升产品竞争力。 运营管理者： 识别运营瓶颈，优化流程，提升效率，降低成本。 数据分析师（初级）： 夯实统计学基础，掌握数据分析的核心工具与方法。 对商业分析感兴趣的在校学生： 提前掌握职场核心技能，为未来职业生涯奠定坚实基础。 本书的独特价值： 聚焦商业应用： 每一章、每一个案例都紧密围绕实际商业场景展开，让您学到的知识能够直接落地。 强调实践操作： 以SPSS为载体，提供清晰易懂的操作步骤，让您“上手”而非“纸上谈兵”。 注重思维培养： 不仅教授技术，更注重培养您用数据思考、用数据解决问题的能力。 语言通俗易懂： 避免过多的专业术语和复杂的数学公式，力求让每一位读者都能轻松理解。 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析的能力，就如同拥有了一双洞察市场脉搏的“超级眼睛”。本书将是您开启这段智慧旅程的最佳伴侣。让我们一起，用数据驱动商业的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮！我一直以为统计学是个枯燥乏味的科目，抱着试试看的心态翻开了《超强的商业武器-实战SPSS统计学》，结果完全颠覆了我的认知。作者用一种非常接地气的方式，把原本抽象的统计学概念讲得生动有趣。我特别喜欢书里那些案例分析，都来源于真实的商业场景，比如如何分析用户行为数据来优化产品推广，或者如何通过市场调研来预测销售趋势。这让我深刻体会到统计学在实际工作中的巨大价值，不再是纸上谈兵。而且，书中的SPSS操作讲解非常细致，步骤清晰，配图也很丰富，即使是初学者也能轻松上手。我尝试跟着书里的步骤进行了一些简单的数据分析，发现SPSS的操作并没有想象中那么困难，反而很有成就感。这本书不仅仅是教会我如何使用SPSS，更是教会我如何用统计学这把“商业武器”去解决实际问题，去做出更明智的商业决策。它让我看到了数据背后隐藏的巨大潜力，也激发了我对商业分析浓厚的兴趣。强烈推荐给所有在商业领域摸爬滚打或者有志于此的朋友们，这本书绝对是你们的案头必备！

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，真的远超我的想象。《超强的商业武器-实战SPSS统计学》不仅仅是一本SPSS操作手册，更是一本关于如何用统计学思维武装自己的商业实战指南。作者在书中分享了大量来自实际商业场景的案例，从市场调研、产品定价，到用户行为分析、风险评估，几乎涵盖了商业运营的方方面面。他并没有仅仅停留在理论层面，而是通过SPSS这款强大的统计软件，将每一个分析过程都分解得非常详细，一步步地引导读者如何去应用。我特别喜欢他关于“假设检验”的讲解，用一个简单的营销活动效果评估案例，就把枯燥的统计原理讲得通俗易懂，并且展示了如何通过SPSS来验证假设，得出科学的结论。书中的SPSS操作步骤描述得非常精准，配以大量的截图，让我在学习过程中几乎没有遇到障碍。这本书让我深刻理解了，统计学绝不仅仅是数学公式的堆砌，而是能够帮助我们洞察商业本质、做出更优决策的强大工具。它真的让我看到了“商业武器”的真正含义。

评分☆☆☆☆☆

我一直对用数据来指导商业决策充满了好奇，但总是觉得统计学过于理论化，难以落地。《超强的商业武器-实战SPSS统计学》这本书，简直就是为我量身定做的。作者用非常直观和实用的方式，将SPSS这款强大的统计软件与真实的商业应用场景相结合。我非常欣赏书中对“相关性分析”和“回归分析”的讲解，作者没有停留在理论公式上，而是通过实际的销售数据分析，展示了如何找出影响销售的关键因素，以及如何构建预测模型。这些案例让我感觉，统计学不再是遥不可及的学科，而是触手可及的“商业武器”。SPSS的操作部分也写得非常到位，每一个步骤都清晰明了，即使是初次接触SPSS的用户，也能够轻松上手。而且，作者在讲解中还穿插了一些数据可视化的小技巧，让分析结果更加直观易懂。这本书让我看到了数据分析的巨大潜力，也让我对如何运用SPSS来解决商业问题有了更深刻的认识。它确实是一本能够武装我们大脑和实践能力的“商业武器”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析一直有些畏难情绪的人，《超强的商业武器-实战SPSS统计学》彻底打消了我的顾虑。作者用一种非常友好的方式，把原本听起来很吓人的统计学概念变得易于理解。我尤其喜欢他提出的“数据驱动决策”的理念，贯穿了整本书。每一章节都围绕着一个具体的商业问题展开，然后用SPSS一步步地教你如何去分析数据，找到解决方案。比如，在讲解“用户画像”时，作者通过一个实际的客户细分案例，详细演示了如何利用SPSS进行聚类分析，从而为不同的客户群体制定个性化的营销策略。这让我觉得统计学不再是理论研究，而是可以直接应用于实践的工具。SPSS的操作部分也写得特别清晰，即使是我这种对电脑软件不太敏感的人，也能跟着一步步操作。书中的图表和代码示例非常到位，让人一目了然。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一套强大的“商业武器”，能够自信地面对各种数据分析的挑战。它不仅仅是一本工具书，更是一本启迪思维的书，让我看到了数据分析的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于SPSS和统计学的书太多了，内容都大同小异。但《超强的商业武器-实战SPSS统计学》给了我很大的惊喜。作者的写作风格非常独特，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了实战的智慧。他用一种“讲故事”的方式，将复杂的统计模型和方法融入到一个个引人入胜的商业案例中。我印象特别深刻的是关于“A/B测试”那一章，作者通过一个电商网站的例子，详细讲解了如何设计实验、收集数据、分析结果，最终做出优化决策。这让我茅塞顿开，原来很多看似微小的改变，背后都有着严谨的统计学支撑。书中的SPSS操作指南也堪称完美，不仅涵盖了基本的数据录入、清洗、描述性统计，还深入讲解了如何进行推断性统计，比如回归分析、方差分析等等。而且，作者还贴心地提供了很多数据处理的小技巧，让我的工作效率大大提升。这本书让我感觉自己不仅仅是在学习SPSS，更是在学习一种解决商业问题的思维方式。它让我明白，数据不是冷冰冰的数字，而是可以为商业决策提供强有力支撑的“武器”。