非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用 [Nonparametric Statistics with Applications in SPSS/R/SAS] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董寒青 著

图书标签:

• 非参数统计
• SPSS
• R
• SAS
• 统计学
• 数据分析
• 应用统计
• 假设检验
• 统计方法
• 社会科学
• 生物统计

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503781438

版次：1

商品编码：12319533

包装：平装

丛书名： 统计软件应用与方法系列丛书

外文名称：Nonparametric Statistics with Applications in SPSS/R/SAS

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数

内容简介

　　《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》在介绍非参数统计各个方法原理的基础上，使用SPSS、R、SAS三种统计软件对其进行计算，各种软件实现的结果不仅会使读者对原理的理解更加深入，而且可以为应用研究提供技术支持。
　　《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》内容包括：绪论，之后为单个样本、两个相关样本、两个独立样本和多个相关样本、多个独立样本的非参数检验，以及非参数的相关分析，列联分析与对数线性模型，最后是非参数密度估计与非参数回归简介。
　　《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》的特色：一是给出了SPSS的非参数检验Nonpara-metric Tests过程的新版本操作与其输出结果的解释分析；二是给出了R和SAS软件的程序，并将其输出结果与SPSS的进行对照，差异之处给出了各自的算法。
　　《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》可以作为本科生、研究生的教材或参考书，并且也可供进行数据分析研究工作者参考使用。

内页插图

目录

第1章 绪论
§1．1 变量与数据
§1．2 统计检验回顾
§1．3 非参数统计方法
§1．4 统计软件

第2章 单样本非参数检验
§2．1 ?2检验
§2．2 Kolmogorov-Smirnov检验
§2．3 符号检验
§2．4 Wilcoxon符号秩检验
§2．5 游程检验

第3章 两相关样本的非参数检验
§3．1 符号检验和Wilcoxon符号秩检验
§3．2 McNemar检验
§3．3 MarginalHomogeneity检验

第4章 两个独立样本的非参数检验
§4．1 Mann-Whitney-Wilcoxon检验
§4．2 Wald-Wolfowitz游程检验
§4．3 两样本的Kolmogorov-Smirnov检验
§4．3 Moses极端反应检验

第5章 k个相关样本的非参数检验
§5．1 CochranQ检验
§5．2 Friedman检验

第6章 k个独立样本的非参数检验
§6．1 Kruskal-Wallis检验
§6．2 Brown-Mood中位数检验
§6．3 Jonckheere-Terpstra趋势检验

第7章 相关分析
§7．1 Spearman秩相关
§7．2 Kendall秩相关
§7．3 秩评定的Kendall协和系数

第8章 列联分析与对数线性模型
§8．1 列联分析
§8．2 对数线性模型的类型和参数估计

第9章 非参数密度估计与非参数回归简介
§9．1 非参数密度估计
§9．2 非参数回归

附表
附录：彩色图形
参考文献

前言/序言

　　非参数统计是统计学的一个重要分支。由于它对总体分布假定的要求条件很宽泛，且适用于低尺度测量的数据类型，因此在数据分析的研究与实践中有着广泛的应用。
　　本书在介绍非参数统计各个方法原理的基础上，使用SPSS、R、SAS三种统计软件对其进行计算。以SPSS为主，配合R、SAS程序，各个软件各具特色，不同软件实现的结果有助于读者更加深入地理解原理。本书更加注重对SPSS新版本的操作与其结果的解释分析，除了输出形式的变化之外，还补充了旧版本所不具备的一些功能，如多个样本的非参数检验还增加了多重比较的内容，这为研究者对问题的深入研究提供了帮助。
　　本书在内容上，主要包括：第一章绪论——作为全书的铺垫，第二章至第六章则按照SPSS的单个样本、两个相关样本、两个独立样本和多个相关样本、多个独立样本的非参数检验的顺序安排，第七章则是非参数的相关分析，第八章是列联分析与对数线性模型，第九章是非参数密度估计与非参数回归简介。
　　本书能够出版，要衷心地感谢易丹辉教授的鼎力相助以及指导，感谢她提出的宝贵的修改意见，同时感谢中国统计出版社的支持。在非参数统计课程的教学中，本人曾得到吴喜之教授的帮助，在此也对吴老师深表谢意，另外还要谢谢我的学生叶霖、张丽影等同学所给予的协助。
　　由于水平所限，书中难免会有不足，望读者不吝指正。

非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用 一本深入探索统计学核心、赋能数据分析实践的权威指南 在现代社会，数据已成为驱动决策、理解世界、预测未来的关键要素。无论是科学研究、商业分析、市场调研，还是社会学调查、医学诊断，数据分析能力都显得尤为重要。而统计学，作为量化分析的基石，为我们提供了从海量数据中提取有价值信息、揭示隐藏规律的强大工具。 在众多统计方法中，非参数统计以其独特的优势，在处理非正态分布、小样本数据，以及探索性数据分析等方面扮演着不可或缺的角色。相较于传统的参数统计方法，非参数统计不依赖于对总体分布形态的严格假设，因而具有更广泛的适用性和鲁棒性。然而，理论知识的掌握若不能与实际操作相结合，便难以转化为解决实际问题的生产力。 本书《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》正是为填补这一重要空白而生。它并非仅仅罗列枯燥的统计理论，而是以一种深度融合理论与实践的方式，旨在引领读者全面掌握非参数统计的精髓，并熟练运用业界主流的统计软件——SPSS、R和SAS——来实现这些方法的落地应用。 本书的核心价值在于其“应用”导向的编排思路。 我们深知，学习统计学的最终目的是为了解决实际问题。因此，本书在讲解每一个非参数统计方法的原理时，都力求做到清晰易懂，同时会立即跟随实际案例的演示，展示如何在SPSS、R和SAS这三大软件平台上进行数据准备、方法选择、参数设置、结果解读以及结论的撰写。通过大量详实的软件操作截图和代码示例，读者可以“边学边练”，将抽象的统计概念转化为具体的分析技能。 本书内容涵盖了非参数统计领域最核心、最常用的方法，并根据不同的数据分析场景进行了系统性的梳理。 基础的分布和抽样理论回顾： 在深入非参数统计之前，本书会简要回顾参数统计中的一些基础概念，特别是与分布和抽样相关的部分，这有助于读者建立一个坚实的统计学基础，并理解为何非参数方法在某些情况下更为优越。 单样本检验： 读者将学习如何使用符号检验（Sign Test）和威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）来检验单个样本的中位数是否等于某个已知值。本书将详细演示如何在SPSS中通过“非参数检验”菜单，在R中利用`wilcox.test()`函数，以及在SAS中通过`PROC UNIVARIATE`或`PROC SIGNTEST`等过程来完成这些分析。 两独立样本检验： 对于比较两个独立样本的分布是否相同，本书将重点介绍曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test），也称为秩和检验。通过实际数据集，读者将学会如何在SPSS的“旧对话框”或“非参数检验”菜单中进行操作，在R中使用`wilcox.test(..., paired = FALSE)`，以及在SAS的`PROC NPAR1WAY`或`PROC RANK`配合`PROC FREQ`中实现。 两配对样本检验： 针对同一对象在不同时间点或不同条件下收集的数据，本书将讲解威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）在配对样本中的应用。同样，本书会提供在SPSS、R和SAS中实现这些分析的详细步骤。 多独立样本检验： 当需要比较三个或更多独立样本的分布时，克鲁斯卡尔-沃利斯H检验（Kruskal-Wallis H Test）是首选方法。本书将指导读者如何在SPSS中设置多组比较，在R中使用`kruskal.test()`，以及在SAS中使用`PROC NPAR1WAY`来执行此检验，并进行后续的多重比较。 多配对样本检验： 对于三个或更多配对样本的比较，弗里德曼检验（Friedman Test）是常用的非参数方法。本书将演示在SPSS、R和SAS中应用该检验，并提供事后检验的指导。 相关性分析： 非参数相关性是衡量两个变量之间单调关系强度和方向的重要工具。本书将深入讲解斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）和肯德尔秩相关系数（Kendall's Tau Coefficient）。读者将学习如何在SPSS的“相关系数”选项中选择非参数方法，在R中使用`cor(..., method = "spearman")`或`cor(..., method = "kendall")`，以及在SAS的`PROC CORR`中实现。 拟合优度检验： 对于离散型数据，卡方拟合优度检验（Chi-Square Goodness-of-Fit Test）是检验观测频率与期望频率之间是否存在显著差异的有力工具。本书将展示如何在SPSS的“卡方检验”中设置期望值，在R中使用`chisq.test()`，以及在SAS的`PROC FREQ`中进行拟合优度分析。 列联表分析： 在分析两个或多个分类变量之间的关联性时，列联表分析至关重要。本书将详细介绍卡方独立性检验（Chi-Square Test of Independence）和费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test），并提供在SPSS、R和SAS中进行分析的方法。 非参数回归： 随着数据复杂性的增加，非参数回归方法提供了更灵活的建模方式。本书将介绍局部加权回归（LOESS/LOWESS）等技术，并演示如何在R等软件中实现。 生存分析中的非参数方法： 对于医学、工程等领域关注时间到事件发生概率的研究，非参数生存分析方法，如Kaplan-Meier生存曲线和log-rank检验，是必不可少的工具。本书将详尽讲解这些方法及其在SPSS、R和SAS中的实现。 数据可视化： 统计分析的结果需要直观地呈现。本书将穿插介绍如何利用SPSS、R和SAS的强大绘图功能，生成各种非参数统计结果的图表，如箱线图（Box Plots）、QQ图（Q-Q Plots）、散点图（Scatter Plots）等，以帮助读者更清晰地展示和理解数据。 本书的另一大亮点在于其对SPSS、R和SAS三大软件的同步讲解。 我们认识到，不同的用户和不同的研究环境可能偏好使用不同的软件。因此，本书力求在保证内容深度和广度的同时，为读者提供跨平台的学习体验。无论您是SPSS的忠实用户，还是R语言的爱好者，亦或是SAS的资深专家，都能在这本书中找到适合自己的学习路径和操作指南。每一种方法都会以这三种软件的视角进行阐述，确保读者能够无缝切换，掌握多门统计软件的应用技能，从而提升在不同项目中的灵活性和效率。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 高等院校的本科生和研究生： 学习统计学课程，需要掌握非参数统计方法及其软件应用的学生。 科研人员： 无论是在生物医学、心理学、教育学、社会学，还是环境科学等领域，经常需要处理非正态分布或不满足参数假设的数据，并希望提高数据分析的严谨性和鲁棒性。 数据分析师和统计咨询师： 需要在实际工作中运用各种统计方法解决业务问题，并熟悉主流统计软件操作的专业人士。 对统计学感兴趣的初学者： 希望从非参数统计入手，建立扎实的统计学基础，并能独立进行数据分析的爱好者。 希望拓展统计学知识体系的从业者： 已经熟悉参数统计，但希望掌握非参数统计工具，以应对更广泛数据挑战的专业人士。 为了让本书的学习体验更加出色，我们还在内容组织上力求做到： 案例驱动： 每一个统计方法都配有来自真实研究或模拟的典型案例，使读者能够理解方法的实际应用场景。 循序渐进： 从基础的单样本检验逐步深入到复杂的回归和生存分析，确保读者能够逐步建立知识体系。 实践导向： 大量的代码和操作截图，让读者可以直接模仿，快速上手。 清晰的理论解释： 在确保应用性的同时，本书不会牺牲理论的严谨性，对每个方法的数学原理、假设条件和局限性进行清晰阐述。 结果解读的指导： 不仅教如何做分析，更强调如何正确解读分析结果，并将其转化为有意义的结论。 软件技巧的提示： 在讲解过程中，会穿插一些实用的软件操作技巧和注意事项，帮助读者提高效率。 掌握非参数统计方法，并熟练运用SPSS、R、SAS等工具，是当今数据时代不可或缺的核心竞争力。本书《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》正是您迈向这一目标的最可靠伙伴。我们相信，通过系统学习本书的内容，读者将能够自信地应对各种数据分析挑战，从数据中挖掘出更深刻的洞察，为您的学术研究、职业发展注入强大的动力。 开启您的非参数统计探索之旅，赋能您的数据分析技能，尽在本册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实挺吸引人的，那种深沉的蓝色调搭配醒目的白色字体，一看就是那种严谨、实用的工具书范儿。我当时买它，主要是冲着“非参数统计”这个主题去的，因为在我的研究领域，数据分布的假设检验简直是个噩梦，正态性这东西对我来说简直是奢望。翻开目录，感觉结构安排得很有条理，从基础概念讲起，逐步深入到各种检验方法的实际操作。不过，坦白说，光是看目录，我就有点犯怵，因为对这些术语的理解还停留在教科书的皮毛阶段。我希望能通过这本书，真正掌握如何在实际数据分析中，灵活选择和运用非参数方法，而不是仅仅停留在理论的堆砌上。我尤其期待它在“SPSS/R/SAS软件应用”这部分的讲解能足够细致和接地气，毕竟理论和实践之间，还隔着好几个软件操作的鸿沟呢。希望这本书能成为我手中的“实战宝典”，而不是又一本束之高阁的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量看起来相当扎实，这对于一本需要频繁查阅的工具书来说是个加分项。我更关注的是它在不同软件环境下的兼容性和详细程度。R语言的生态系统更新速度极快，SAS和SPSS的界面也各有千秋。我真诚地希望这本书提供的代码和步骤是健壮且易于迁移的，而不是针对某个特定版本的一次性说明。例如，在R的部分，是否涵盖了tidyverse风格的数据清洗和处理流程，使得非参数检验的准备工作也能更现代化？在SAS部分，是否能清晰展示PROC的调用方式？对于我来说，这本书如果能提供一个“决策树”——什么样的样本特征导向哪种检验，以及对应的三种软件实现方式——那么它的实用价值将是几何级数增长的。我购买的动机就是希望找到一个统一的知识平台，而不是每次分析都要在三个软件的手册间来回切换。

评分☆☆☆☆☆

从一个有经验的数据分析师的角度来看，非参数统计往往是处理现实世界复杂数据的最后一道防线，但也是最容易被误用的领域。我希望这本书不仅仅是介绍“如何做”检验，更要强调“何时该停手”以及“结果如何解读”的微妙之处。例如，当秩检验得出显著结果时，如何进一步量化效应量（Effect Size）？这本书是否提供了非参数效应量的计算方法，例如Kendall's W或Spearman's Rho的修正形式？更重要的是，我期待书中能有专门的章节讨论多重比较的校正问题，尤其是在非参数ANOVA的后续事后检验中，如何选择合适的校正方法（如Dunn's test配合Bonferroni或Holm校正）。如果这本书能提供这种深层次的分析和判断指导，而不仅仅是停留在基础的P值判断上，那它就超越了一般的软件指南，真正成为了一本具有学术深度的应用手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，心里是抱着一丝怀疑的。市面上关于统计软件应用的指南汗牛充栋，但真正能把“统计理论的精髓”和“软件实操的细节”完美融合的，凤毛麟角。很多书要么过于理论化，软件操作一带而过，要么就是纯粹的“傻瓜式”操作手册，让你知道点鼠标却不明白背后的统计意义。这本书的定位似乎是想做两者的平衡者。我期望它能对非参数检验的原理进行深入浅出的解释，比如为什么秩（Rank）在这些检验中扮演了核心角色。对于我这种对数理统计有一定基础，但对应用情景敏感度不够的人来说，理解“为什么用这个方法”比“怎么输入数据”更重要。如果书里能多探讨一些检验的功效（Power）和功效分析（Power Analysis）在非参数框架下的应用，那就更符合我目前的研究需求了。这种对统计思维的培养，比单纯的软件按键说明更有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在社科领域摸爬滚打多年的研究者，以前处理数据时，总是被那些参数检验的严格假设条件卡得死死的，感觉自己就像个拿着不合尺寸的工具在敲打钉子。所以，当我看到这本书的标题时，心里涌起一种“救星来了”的感觉。我最看重的是它如何处理那些“脏数据”——那些不满足正态分布、方差不齐或者样本量小到可怜的情况。理论我能啃下来，但关键在于怎么把那些复杂的公式，变成软件里点几下鼠标就能运行的指令。这本书的排版看起来很清晰，图文并茂的例子想必是少不了的。我特别希望它能提供一些真实的案例分析，让我看看，在不同的研究场景下，比如问卷调查结果的处理、行为观察数据的分析，到底该优先选择Wilcoxon秩和检验还是Kruskal-Wallis检验，以及这些选择背后的逻辑是什么。如果能把软件操作步骤（无论是SPSS的菜单选择还是R/SAS的代码片段）都标注得清清楚楚，那就太棒了，这将大大提升我处理日常研究数据的效率。