包邮 张文彤 SPSS统计分析基础教程+高级教程 第三版第3版 高等教育出版社 2本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040474602

商品编码：1077396696

出版时间：2017-04-03

YL13355

张文彤 SPSS统计分析基础教程+高级教程 第三版

9787040474602 9787040490336

SPSS统计分析基础教程（第3版）

作者:张文彤

出版社:高等教育出版社

出版时间:2017年04月 

版 次：3

页 数：

字 数：

印刷时间：2017年04月01日

开 本：16开

纸 张：胶版纸

印 次：1

包 装：平装-胶订

ISBN：9787040474602

定价：46.00元

编辑推荐

本书可作为高等学校本科生和研究生统计分析课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景、需要使用统计方法的人员，以及希望学习SPSS软件使用的人员的参考书。

内容简介

张文彤编著的《SPSS统计分析基础教程(第3版高等学校教材)》将统计理论与SPSS操作结合起来，是一本实用性很强的SPSS入门教程。本书共分4个部分。**部分为软件入门与数据管理，主要内容包括SPSS入门、数据录入与数据获取、变量级别的数据管理、文件级别的数据管理、大型研究项目的数据管理、SPSS编程；第二部分为统计描述与统计图表，主要内容包括连续变量的统计描述与参数估计、分类变量的统计描述与参数估计、数据的报表呈现、数据的图形展示；第三部分为常用假设检验方法，主要内容包括分布类型的检验、连续变量的统计推断、有序分类变量的统计推断、无序分类变量的统计推断、相关分析、线性回归模型入门；第四部分为统计实战案例集锦，主要内容包括CCSS项目的自动化生产、X药物治疗原发性高血压的临床试验研究、咖啡屋需求调查、牙膏新品购买倾向研究、证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析。本书基于IBM SPSS Statistics 24中文版，以真实案例贯穿全书，有助于读者提高实战能力。

目录

第一部分    软件入门与数据管理

    第1章    SPSS入门

        1.1    软件概述

            1.1.1    SPSS发展简史

            1.1.2    SPSS的产品定位

            1.1.3    SPSS的基本特点

            1.1.4    SPSS的Client／Server结构与模块化结构

        1.2    SPSS操作入门

            1.2.1    SPSS的安装与激活

            1.2.2    SPSS的启动与退出

            1.2.3    SPSS的操作方式

            1.2.4    SPSS对话框操作基本规范

        1.3    SPSS的窗口、菜单项和结果输出

            1.3.1    SPSS的4种窗口

            1.3.2    SPSS菜单项

            1.3.3    SPSS的4种结果输出

            1.3.4    分析结果的保存和导出

        1.4    SPSS的系统选项与扩展资源

            1.4.1    系统选项

            1.4.2    网站资源

            1.4.3    安装Pythort／R扩展

        1.5    SPSS的帮助系统

            1.5.1    学习向导

            1.5.2    软件操作帮助

            1.5.3    针对高级用户的帮助功能

        1.6    数据分析方法论概述

            1.6.1    严格设计支持下的统计方法论

            1.6.2    半试验研究支持下的统计方法论

            1.6.3    偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论

        思考与练习

    第2章    数据录入与数据获取

        2.1    CCSS项目背景介绍

            2.1.1    项目背景

            2.1.2    项目问卷

        2.2    数据格式概述

            2.2.1    统计软件中数据的录入格式

            2.2.2    变量属性

        2.3    在SPSS中直接建立数据集

            2.3.1    操作界面说明

            2.3.2    开放题和单选题的设定与录入

            2.3.3    多选题的设定与录入

        2.4    读入外部数据

            2.4.1    读取电子表格数据文件

            2.4.2    读取文本数据文件

            2.4.3    用ODBC接口读取各种数据库文件

        2.5    数据的保存

            2.5.1    保存为SAV格式

            2.5.2    保存为其他数据格式

        2.6    数据编辑窗口常用操作技巧

            2.6.1    数据录入技巧

            2.6.2    快速定位技巧

            2.6.3    窗口操作与切换技巧

        思考与练习

    ……

第二部分    统计描述与统计图表

第三部分    常用假设检验方法

第四部分    统计实战案例集锦

附录

参考文献

SPSS统计分析高级教程（第3版） 

作者:张文彤董伟

出版社:高等教育出版社

出版时间:2018年01月 

版 次：3

页 数：525

字 数：

印刷时间：2018年01月01日

开 本：16开

纸 张：胶版纸

包 装：平装-胶订

ISBN：9787040490336

定价：65.00元 

内容简介

SPSS统计软件之一，深受各行业用户的青睐。为满足广大读者学习和掌握高级统计分析方法的需求，本书以SPSS 24为准，详细介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型的方法原理和软件实现技术，其内容涵盖了各种有广泛应用、经典或现代的模型和方法。作者在书中结合了自身多年的统计分析实践和SPSS行业应用经验，既有深入浅出的理论介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又避免了传统教材过于学术化的缺陷，充分注重了文字的浅显易懂，使本书更加易学易用，是一本不可多得的使用SPSS进行高级统计分析的教材。

本书适合于已具备统计分析基础知识的渎者阅读，可用作各专业研究生的统计学教材和参考书，也可供各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者以及资深统计分析师作为参考书或工作手册使用。

目录

 

第一部分 一般线性与混合线性模型

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 方差分析模型的适用条件

1.2 简单分析实例

1.2.1 模型表达式

1.2.2 初步分析结果

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 分析实例

1.3.2 边际均数与轮廓图

 

探索数据背后的奥秘：统计分析的实战指南 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中挖掘有价值的洞见，做出更明智的决策，已成为各行各业的关键挑战。本书并非聚焦于某一本具体的教材，而是旨在为广大统计分析爱好者、研究人员、数据分析从业者以及希望提升数据处理能力的读者，提供一套全面、实用、易于上手的学习路径与方法论。我们深知，统计学并非高高在上的象牙塔，而是解决实际问题的强大工具。因此，本书将理论知识与丰富的实践案例相结合，帮助您跨越从零基础到精通的鸿沟。 入门篇：构建坚实的统计学基石 对于初学者而言，统计学的概念往往显得抽象而枯燥。本书将以清晰易懂的语言，循序渐进地介绍统计学最核心的概念，例如： 数据的本质： 什么是变量？变量的类型有哪些（定性、定量、离散、连续）？不同类型的数据如何描述和呈现？我们将探讨描述性统计的核心，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及数据的分布形态（偏度、峰度）。 数据的可视化： 图形是理解数据的直观窗口。本书将重点介绍各种常用图表的绘制与解读，如直方图、箱线图、散点图、折线图等，帮助您快速识别数据模式、异常值和潜在关系。 概率论基础： 理解概率是进行统计推断的基石。我们将为您讲解概率的基本概念、条件概率、独立事件以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布），为后续的推断统计打下坚实基础。 进阶篇：掌握核心统计推断方法 在掌握了描述性统计的工具后，我们便能开始探索更深层次的数据分析。本书将带领您深入了解统计推断的核心内容： 抽样与抽样分布： 如何从总体中抽取有代表性的样本？样本统计量如何反映总体参数？我们将详细阐述中心极限定理的重要性，以及各种抽样分布（如t分布、卡方分布、F分布）的由来和应用。 假设检验： 面对数据，我们常常需要验证某种假设是否成立。本书将系统介绍假设检验的基本流程，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、p值的解读以及如何做出统计决策。我们将涵盖单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析（ANOVA）等常用检验方法，并指导您根据研究问题选择合适的检验。 置信区间： 除了点估计，我们还需要了解总体参数可能存在的范围。本书将详细讲解如何计算和解释置信区间，以及置信水平的含义。 回归分析： 探索变量之间的关系是统计分析的重要目标。本书将深入讲解线性回归，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将教会您如何构建回归模型、解读回归系数、评估模型拟合优度（R方）、进行假设检验以及预测。此外，我们还将探讨非线性回归、逻辑回归等更复杂的模型。 分类数据分析： 对于分类变量之间的关系，我们将介绍卡方检验、Fisher精确检验等方法，帮助您分析变量的关联性。 实践篇：提升数据分析的实战能力 理论学习固然重要，但没有实践的理论是空中楼阁。本书将在每个知识点后，提供大量来自不同领域的真实案例，并详细指导您如何运用统计学知识进行分析。您将学习如何： 数据预处理与清洗： 真实世界的数据往往是不完美的。我们将提供数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理、数据转换等实用技巧。 运用统计软件： 虽然本书不指定特定软件，但我们会强调学习一种或多种主流统计分析软件（如R、Python的统计库、SPSS等）的重要性，并提供学习它们的通用思路和方法。通过软件的辅助，您可以更高效地处理和分析数据。 结果解释与报告撰写： 分析的最终目的是为了理解和沟通。本书将指导您如何清晰、准确地解释统计分析结果，并将其转化为具有说服力的报告，为决策提供支持。 常见统计陷阱与误区： 统计分析中存在许多容易让人误入歧途的地方。我们将点明并解释常见的统计陷阱，例如相关不等于因果、p值滥用、过度拟合等，帮助您培养严谨的分析思维。 展望篇：迈向更高级的统计领域 在掌握了基础和进阶的统计分析方法后，本书还将为您勾勒出更广阔的统计学视野： 实验设计： 如何通过精心设计的实验来获得可靠的研究结果？我们将介绍随机化、对照、重复等实验设计的基本原则。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时，如何进行统计分析？我们将介绍一些常用的非参数检验方法。 多重比较问题： 在进行多次假设检验时，如何控制整体的犯错概率？ 贝叶斯统计基础（可选）： 介绍与频率学派不同的贝叶斯统计思想，为您打开新的分析视角。 本书的目标读者： 在校学生： 无论是人文社科、经济管理、医学、心理学还是理工科学生，本书都能帮助您掌握研究所需的核心统计技能。 科研人员： 提升研究的科学性和严谨性，设计更有效的实验，分析和解读数据。 数据分析从业者： 巩固和深化统计知识，掌握更高级的分析技术，提升解决实际业务问题的能力。 职场人士： 无论您的岗位是否直接与数据打交道，掌握基本的统计分析能力都能让您在工作中更具优势，做出更明智的决策。 本书将以您易于理解的方式，带您领略统计学的魅力，赋予您驾驭数据、洞察真相的能力。让我们一起踏上这段数据探索之旅，让统计学成为您解决问题、驱动创新的强大助手。

评分☆☆☆☆☆

收到这套《包邮 张文彤 SPSS统计分析基础教程+高级教程 第三版第3版 高等教育出版社 2本》确实是件令人欣喜的事情，尤其是当我开始深入翻阅其中的内容时，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。首先，这本书的出版质量就值得称赞，纸张厚实，印刷清晰，封面设计简洁大气，让人一看就觉得是本靠谱的学术著作。我是一名刚刚接触SPSS统计软件的研究生，之前一直为如何系统地学习SPSS而头疼，网上零散的教程往往碎片化，而且缺乏逻辑性，很难形成一个完整的知识体系。张文彤老师的这套书恰好弥补了这一空白。基础教程部分，从最基础的数据录入、变量设置、文件管理开始，循序渐进，语言通俗易懂，即使是初学者也能很快上手。我尤其喜欢其中对SPSS界面和各项功能的详细介绍，配以大量的截图，让我在实际操作时能够对照着一步步来，大大降低了学习门槛。比如，在讲解描述性统计时，书中不仅列出了各种统计量的计算方法，还详细解释了这些统计量在实际研究中的意义和解读方式，比如均值、中位数、标准差等等，这些对于我理解数据背后的含义至关重要。书中还穿插了许多经典的案例分析，这些案例贴近实际研究场景，让枯燥的统计学知识变得生动有趣，也让我能够更好地理解如何在实际研究中运用SPSS解决问题。这本书给我最深的感受是，它不是简单地堆砌SPSS的操作步骤，而是真正地将统计学理论与SPSS软件应用融会贯通，这对于培养扎实的统计分析能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在学术界摸爬滚打的研究者，我深知统计分析在科研中的核心地位。市面上SPSS的教材不在少数，但真正能够做到既有深度又不失易读性的，却并不多见。张文彤老师的这套“SPSS统计分析基础教程+高级教程”第三版，正是我寻觅已久的那种。我之前尝试过一些其他教材，但总感觉它们要么过于理论化，要么过于操作化，难以找到一个平衡点。这套书最大的优点在于，它非常注重统计学思想的传达。在讲解SPSS的具体操作之前，张老师总是会先回顾和解释相关的统计学原理，这对于我这样需要扎实理论基础的研究者来说，无疑是雪中送炭。比如，在讲到t检验时，书中不仅详细介绍了SPSS如何执行独立样本t检验和配对样本t检验，更重要的是，它还会深入讲解t检验的零假设、备择假设、p值的意义、以及如何根据p值来做出统计推断。这种对统计学本质的强调，让我能够更深刻地理解SPSS的输出结果，而不是仅仅把它当作一个“黑箱”。而且，书中对统计假设的检查也做了详细说明，比如正态性检验、方差齐性检验等，这些都是保证统计分析结果可靠性的关键步骤。对于经常需要撰写论文的研究人员来说，这些细致的讲解能帮助我们避免在统计分析中犯下低级错误，从而提升研究的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，基础教程和高级教程的划分清晰，内容衔接自然，为我这样一个SPSS新手提供了从入门到精通的清晰路径。在完成基础教程的学习后，我迫不及待地翻开了高级教程。高级教程的内容果然更加深入，涵盖了更多复杂的统计分析方法，比如回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析等。这些在我的研究领域中是经常会用到的，而之前我一直对此感到困惑。张文彤老师在高级教程中，对每一种分析方法的原理、假设、适用条件以及SPSS实现步骤都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对回归分析的讲解，它不仅仅是教你如何运行SPSS的回归程序，更重要的是，它详细解释了回归系数的含义、模型的拟合优度、多重共线性的诊断和处理方法等，这些都是进行有效回归分析的关键。书中还提供了很多关于如何解读SPSS输出结果的技巧，这对于非统计学专业的学生来说尤为重要，因为SPSS的输出结果往往包含大量信息，如何从中提取有用的信息、避免误读，是学习的难点。书中通过大量的实例，一步步引导读者完成分析、解释结果，并给出相应的建议，这让我在面对自己的研究数据时，不再感到无从下手。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地提升了我的学习效率和信心。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对统计分析充满了好奇，但又常常被繁杂的公式和抽象的概念所困扰的读者而言，张文彤老师的这套SPSS教材，绝对是一次令人惊喜的阅读体验。这本书的语言风格非常平易近人，避免了晦涩难懂的学术术语，而是用一种非常生活化的方式来解释复杂的统计学概念。我尤其喜欢基础教程中关于数据类型和变量设计的章节，书中用了很多生动的例子来帮助我们区分定性数据和定量数据，以及如何为不同的数据类型设置恰当的变量格式，这对于我这样初学者来说，是建立正确数据意识的第一步。在SPSS软件操作方面，这本书的截图非常清晰，步骤也非常详细，每一步都标注得明明白白，让我能够轻松地跟着操作，而不用担心迷失在SPSS的众多菜单和选项中。让我印象深刻的是，书中在讲解图表制作时，不仅仅是教你如何生成柱状图、折线图，还会告诉你如何美化图表、如何选择最适合表达数据的图表类型，以及如何通过图表来揭示数据中的潜在模式。这种对细节的关注，让我的数据呈现更具专业性和说服力，这对于我后续的报告撰写非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这套书的出版，对于我这样需要定期进行数据分析的职场人士来说，其价值更是不可估量。我所在的行业，数据分析几乎贯穿了整个业务流程，从市场调研到产品优化，再到用户行为分析，都需要SPSS这样的工具来支撑。我之前也断断续续地接触过SPSS，但总是停留在一些基础的描述性统计和简单的图表制作层面，对于一些更高级的分析方法，比如时间序列分析、多因素方差分析等，始终觉得难以掌握。张文彤老师的这套书，尤其是高级教程部分，对于我来说，简直是一本“宝典”。书中对各种高级统计方法的讲解，逻辑清晰，案例丰富，而且特别注重实操性。我记得在学习方差分析时，书中不仅讲解了单因素方差分析和多因素方差分析的原理和SPSS操作，还详细解释了事后检验、多重比较等概念，并且给出了如何解读这些结果的指导。这让我能够更准确地评估不同因素对因变量的影响，为我的决策提供更科学的依据。此外，书中还包含了关于数据可视化和报告撰写的建议，这对于我将分析结果有效地传达给团队和领导至关重要。这本书的实用性，让我能够直接将学到的知识应用到工作中，显著提升了工作效率和分析的深度。

评分☆☆☆☆☆

收到这套书，最直接的感受就是内容非常“充实”，而且“实用”。我是一名统计学专业的学生，在学习SPSS的过程中，也接触过一些其他的教材，但很多教材要么侧重于软件操作，要么侧重于理论推导，而能够将两者完美结合的，却不多见。张文彤老师的这套书，恰恰满足了这一需求。基础教程部分，内容涵盖了SPSS软件的基本功能，以及常用的一些统计分析方法，比如描述性统计、t检验、方差分析、卡方检验等。书中对这些方法的讲解，既有清晰的操作步骤，又有对原理的深入剖析，让我能够更好地理解SPSS是如何实现这些统计计算的。我印象特别深刻的是，书中在讲解相关性分析时，不仅介绍了Pearson相关系数，还讲解了Spearman和Kendall秩相关系数，并说明了它们各自的适用条件。这种对细节的关注，以及对不同方法的区分和比较，极大地丰富了我的统计知识储备。而且，书中大量的例题，都来源于实际的科研场景，这让我能够清晰地看到SPSS在解决实际问题中的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

从另一个角度来看，这套书最吸引我的地方在于它为我打开了探索数据奥秘的“钥匙”。在我接触这套书之前，我总觉得统计分析是一门高深的学问，距离我遥不可及。然而，张文彤老师用她极具条理性和逻辑性的讲解，将这扇门悄悄地为我推开了。基础教程部分，对SPSS软件的介绍就像一个亲切的向导，从最基本的界面布局，到数据导入导出，再到文件管理，都讲解得细致入微。我特别喜欢书中关于数据清洗和预处理的章节，这部分内容常常被其他教材所忽略，但对于保证统计分析结果的准确性却至关重要。书中列举了各种常见的数据问题，比如缺失值、异常值、数据格式不一致等，并提供了SPSS中相应的处理方法。这让我意识到，在进行任何分析之前，对数据进行充分的审视和处理是多么的重要。这种严谨的治学态度，体现在了这本书的方方面面，让我受益匪浅。

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当我对SPSS软件和统计分析有了初步了解后，我立刻被高级教程中关于预测性建模的内容所吸引。张文彤老师的这套书，在高级教程中对各种回归模型，包括线性回归、逻辑回归，以及更复杂的模型，都进行了深入浅出的讲解。我尤其对书中关于逻辑回归的讲解印象深刻。在我的研究领域，经常需要对二分类结果进行预测，比如是否会流失客户，或者某个产品是否会被购买。逻辑回归正是解决这类问题的重要工具。张老师在讲解时，不仅详细介绍了逻辑回归的原理和SPSS的操作步骤，更重要的是，她还深入剖析了 Odds Ratio (优势比) 的含义及其解释方法，以及如何对模型进行评估和诊断，例如 ROC 曲线的绘制和 AUC 值的计算。这些都是进行有效预测性建模不可或缺的环节。书中还提供了许多实际案例，展示了如何将逻辑回归应用于实际问题，并给出了如何根据模型预测结果制定相应策略的建议。这让我觉得，这本书不仅仅是在教授SPSS的使用技巧，更是在传授一种解决问题的思维方式和方法论。

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对于已经积累了一定SPSS使用经验，但希望进一步提升统计分析能力的研究者来说，这套书无疑提供了一个绝佳的进阶平台。高级教程部分，对一些进阶统计方法的讲解，比如因子分析、聚类分析、判别分析等，都做得非常出色。我记得在学习因子分析时，书中不仅详细介绍了因子分析的原理，如主成分分析、探索性因子分析，还重点讲解了如何选择合适的因子提取方法和因子旋转方法，以及如何解释因子载荷矩阵，从而识别出潜在的潜在因子。这对于我理解和处理具有多变量测量数据的研究项目，提供了非常重要的理论指导和实践方法。书中还提供了很多关于如何选择不同统计分析方法的指导，这对于研究者来说非常宝贵，因为在面对复杂的研究问题时，选择合适的统计方法往往是至关重要的第一步。这套书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，以及“什么时候这么做”，这是一种思维上的升华。

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书很经典！

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很适用，两套配合更好用！

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下次不会再到这家店买了

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高级版还可以，书纸张质量一般，

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好好学习吧

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，帮同学买的，凑满十字。

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很好，很实用。不好意思确认晚了。

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还可以吧

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很喜欢，质量好，快递给力，给好评！