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武松，潘发明 等 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件
• 量化研究
• 数据挖掘
• 实验数据

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302347897

版次：1

商品编码：11440092

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：488

字数：793000

正文语种：中文

附件：光盘

附件数量：1

产品特色

编辑推荐

　　一年3次印刷，销售雄踞京东SPSS类图书榜首
　　提供16.4小时配套教学视频，赠送17.3小时SAS统计分析教学视频，提供专业教学PPT
　　一本全面介绍IBMSPSS统计分析软件的宝典秘笈
　　涵盖SPSS数据管理、基础统计分析和高级统计分析等应用
　　精讲112个实战案例，带领读者成长为数据分析的高手

海报：

内容简介

　　《SPSS统计分析大全》由浅入深，全面、系统地介绍了SPSS19.0的应用。《SPSS统计分析大全》涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，几乎涉及SPSS目前的绝大部分应用范畴。书中提供了大量应用案例，供读者实战演练。另外，《SPSS统计分析大全》配1张DVD光盘，收录了作者为本书录制的16小时配套高清教学视频及书中所有案例的数据文件。
　　《SPSS统计分析大全》共30章，分为3篇。第1篇为SPSS19.0软件基础篇，涵盖SPSS19.0概述、数据管理、统计描述分析及基本统计分析的报表制作；第2篇为基本统计分析方法篇，涵盖T检验、方差分析、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计图制作、诊断试验与ROC分析、缺失值分析、非参数检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、SPSS中随机化过程的实现及典型相关；第3篇为高级统计分析篇，涵盖Logistic回归、对数线性模型、生存分析与Cox模型、聚类与判别分析、主成分与因子分析、多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对应分析、神经网络模型、曲线回归与非线性回归、多重线性回归与相关、路径分析、中介效应与调节效应分析。
　　本书不仅适合SPSS初学者阅读，也适合有一定基础的人员阅读。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研，连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头必备参考书；医药学、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。
　　超值、大容量DVD光盘
　　16.4小时多媒体教学视频
　　《SPSS统计分析大全》实例源数据
　　17.3小时SAS统计分析教学视频（赠送）

作者简介

　　武松，硕导，SPSS高级数据分析师，教育部数据分析工程师，国内多家杂志编委。博士毕业于中国疾病预防控制中心。现为安徽省中医药科学院数据挖掘室主任、精鼎数据分析公司首席顾问及安徽中医药大学统计学教研室教师。承担SPSS软件、统计学及科研设计等多门课程的教学工作。有丰富的教学经验及数据分析与挖掘实战经验。
　　
　　潘发明，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，国家自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中SCI23篇。主编教材2部，参编6部。

内页插图

目录

第1篇 SPSS软件基础篇
第1章 SPSS 19.0概述（ 教学视频：51分钟）
1.1 SPSS 19.0简介
1.1.1 SPSS 19.0统计软件的优点
1.1.2 SPSS 19.0软件新增功能
1.1.3 SPSS 19.0统计软件的环境要求
1.2 SPSS 19.0安装、启动与退出
1.2.1 SPSS 19.0安装
1.2.2 SPSS 19.0的启动
1.2.3 SPSS 19.0的退出
1.3 主要窗口和功能
1.3.1 数据编辑窗口
1.3.2 结果输出窗口
1.3.3 变量编辑窗口
1.3.4 语法编辑器窗口
1.3.5 脚本编写窗口
1.3.6 图表编辑窗口
1.4 构建数据库
1.4.1 操作步骤
1.4.2 模块解读 1
1.4.3 实例详解
第2章 数据管理（ 教学视频：65分钟）
2.1 数据的打开
2.1.1 SPSS的数据文件类型
2.1.2 模块解读
2.2 数据的保存
2.2.1 SPSS数据保存
2.2.2 保存类型
2.3 数据的整理
2.3.1 数据的合并
2.3.2 数据个案的拆分
2.3.3 数据个案的排序
2.3.4 数据的分类汇总
2.3.5 数据的加权
2.3.6 重复数据的查找
2.3.7 个案的选择
2.3.8 计算新变量
2.3.9 变量值的重新编码
第3章 统计描述分析（ 教学视频：21分钟）
3.1 频数分布分析（Frequencies）
3.2 描述性统计分析（Descriptives）
3.3 探索性分析（Explore）
第4章 基本统计分析的报表制作（ 教学视频：28分钟）
4.1 代码本
4.1.1 模块解读
4.1.2 实例详解
4.2 在线分析处理报告（OLAP）
4.2.1 模块解读
4.2.2 实例详解
4.3 个案摘要报告
4.3.1 模块解读
4.3.2 实例详解
4.4 行形式摘要报告
4.4.1 模块解读
4.4.2 实例详解
4.5 列形式摘要报告
4.5.1 模块解读
4.5.2 实例详解

第2篇 基本统计分析方法篇
第5章 T检验（ 教学视频：37分钟）
5.1 均值（Means）过程
5.2 单样本T检验
5.2.1 原理
5.2.2 模块解读
5.2.3 实例详解
5.3 独立样本T检验
5.3.1 原理
5.3.2 模块解读
5.3.3 实例详解
5.4 配对样本T检验
5.4.1 原理
5.4.2 模块解读
5.4.3 实例详解
第6章 方差分析（ 教学视频：64分钟）
6.1 单因素方差分析 79
6.1.1 原理 79
6.1.2 模块解读 80
6.1.3 实例详解 83
6.2 随机区组设计方差分析 86
6.2.1 原理 86
6.2.2 模块解读 86
6.2.3 实例详解 91
6.3 析因设计方差分析 93
6.3.1 原理 93
6.3.2 模块解读 93
6.3.3 实例详解 94
6.4 交叉设计方差分析 94
6.4.1 原理 94
6.4.2 模块解读 95
6.4.3 实例详解 95
6.5 拉丁方设计方差分析 96
6.5.1 原理 96
6.5.2 模块解读 96
6.5.3 实例详解 96
6.6 协方差分析 97
6.6.1 原理 97
6.6.2 模块解读 98
6.6.3 实例详解 98
6.7 嵌套设计方差分析 99
6.7.1 原理 99
6.7.2 模块解读 100
6.7.3 实例详解 100
6.8 重复测量数据方差分析 101
6.8.1 原理 101
6.8.2 模块解读 102
6.8.3 实例详解 103
第7章 定性资料统计推断（ 教学视频：42分钟）
7.1 成组设计四格表资料卡方检验 106
7.1.1 原理 106
7.1.2 模块解读 107
7.2 配对设计四格表资料卡方检验 109
7.2.1 原理 109
7.2.2 模块解读 110
7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验 111
7.3.1 多个样本率比较 111
7.3.2 原理 112
7.3.3 模块解读 112
7.3.4 多个构成比之间的比较 115
7.3.5 原理 115
7.3.6 模块解读 115
7.4 似然比检验和确切概率法 118
7.4.1 似然比检验 118
7.4.2 确切概率法 120
7.5 卡方检验的多重比较 123
7.5.1 原理 123
7.5.2 模块解读 124
第8章 有序定性资料统计推断（ 教学视频：21分钟）
8.1 单向有序行×列表数据的分析 127
8.1.1 两组单向有序分类资料的秩和检验 127
8.1.2 多组单向有序定性资料的秩和检验 129
8.1.3 两两比较的秩和检验（T检验法） 130
8.2 双向有序属性相同行×列表数据的分析 131
8.3 双向有序属性不同行×列表数据的分析 133
8.4 SPSS软件实现有序定性资料的分析方法 134
8.5 小结 140
第9章 统计图（ 教学视频：41分钟）
9.1 SPSS 19.0绘图功能简介 141
9.1.1 图表构建程序简介 142
9.1.2 图形画板模板选择程序 146
9.2 条形图（Bar） 148
9.2.1 统计图的结构 150
9.2.2 统计图的绘图原则 150
9.2.3 统计图型的选择 150
9.2.4 模块解读 151
9.2.5 统计图编辑 153
9.3 3-D条形图（3-D Bar） 156
9.4 线图（Line） 158
9.5 面积图（Area） 159
9.5.1 简单面积图 159
9.5.2 堆积面积图 159
9.6 饼图（Pie） 161
9.7 高低图（High-Low Charts） 162
9.8 箱图（Boxplot） 164
9.9 误差条图（Error bar） 165
9.10 人口金字塔图（population Pyramid） 167
9.11 散点图（Scatter） 167
9.11.1 简单分布散点图 168
9.11.2 矩阵分布散点图 168
9.11.3 简单点图 169
9.11.4 重叠分布散点图 170
9.11.5 3-D分布散点图 171
9.12 直方图（Histogram） 171
9.13 时间序列图（Time Series Plot） 172
第10章 诊断试验与ROC分析（ 教学视频：13分钟）
10.1 常用诊断试验的评价指标 175
10.1.1 常用的诊断试验评价指标 175
10.1.2 提高诊断试验效率的方法 178
10.2 ROC曲线 180
10.2.1 ROC分析的基本原理 181
10.2.2 模块解读 181
10.2.3 实例详解 182
第11章 缺失值分析（ 教学视频：27分钟）
11.1 缺失值分析简介 185
11.1.1 缺失值的类别 185
11.1.2 SPSS中的缺失值处理方法 186
11.2 SPSS缺失值分析 187
11.2.1 模块解读 187
11.2.2 实例详解 190
第12章 非参数检验（ 教学视频：43分钟）
12.1 非参数检验简介 195
12.1.1 非参数检验和参数检验 195
12.1.2 非参数检验的优点 195
12.1.3 非参数检验的缺点 195
12.2 卡方检验 196
12.2.1 卡方检验的概念 196
12.2.2 原理和方法 196
12.2.3 模块解读 196
12.2.4 实例详解 197
12.3 二项式检验 199
12.3.1 原理 199
12.3.2 模块解读 199
12.3.3 实例详解 200
12.4 游程检验 201
12.4.1 基本概念 201
12.4.2 原理和方法 201
12.4.3 模块解读 202
12.4.4 实例详解 202
12.5 单样本K-S检验 203
12.5.1 原理和方法 203
12.5.2 模块解读 203
12.5.3 实例详解 204
12.6 两独立样本检验 205
12.6.1 原理和方法 205
12.6.2 模块解读 206
12.6.3 实例详解 207
12.7 K个独立样本检验 208
12.7.1 原理和方法 208
12.7.2 模块解读 209
12.7.3 实例详解 210
12.8 两个相关样本检验 211
12.8.1 原理与方法 211
12.8.2 模块解读 212
12.8.3 实例详解 212
12.9 K个相关样本检验 214
12.9.1 原理与方法 214
12.9.2 模块解读 215
12.9.3 实例详解 215
第13章 简单线性回归与相关（ 教学视频：36分钟）
13.1 相关分析简介 217
13.1.1 基本概念 217
13.1.2 相关系数的计算 218
13.1.3 SPSS中的相应功能 219
13.2 双变量相关 219
13.2.1 原理 219
13.2.2 分析实例 221
13.2.3 Spearman等级相关系数 223
13.2.4 Kendall等级相关系数 223
13.3 偏相关分析 224
13.3.1 偏相关分析的含义 224
13.3.2 偏相关系数的计算 224
13.3.3 分析实例 225
13.4 距离相关 226
13.4.1 距离测量与相似性测量指标 227
13.4.2 分析实例 228
13.5 简单回归分析 230
13.5.1 原理 230
13.5.2 分析实例 232
13.5.3 相关与回归分析的区别和联系 233
13.6 小结 234
第14章 多重响应分析（ 教学视频：21分钟）
14.1 多重响应变量定义与数据录入 235
14.2 多重响应变量集的定义 237
14.3 多重响应变量集的频率分析 239
14.4 多重响应变量交叉表分析 240
第15章 SPSS中随机化过程的实现（ 教学视频：38分钟）
15.1 基本原理 243
15.2 模块解读 244
15.3 实例详解 247
15.3.1 随机抽样 247
15.3.2 随机分组 249
第16章 典型相关（ 教学视频：12分钟）
16.1 原理解读 253
16.2 研究步骤 254
16.3 实例详解 254

第3篇 高级统计分析篇
第17章 Logistic回归（ 教学视频：33分钟）
17.1 二项分类Logistic回归 260
17.1.1 原理 260
17.1.2 模块解读 261
17.1.3 实例详解 264
17.2 条件Logistic回归 267
17.3 有序Logistic回归 268
17.3.1 原理 269
17.3.2 模块解读 269
17.3.3 实例分析 272
17.4 多项分类Logistic回归 273
17.4.1 原理 273
17.4.2 模块解读 274
17.4.3 实例分析 275
第18章 对数线性模型（ 教学视频：41分钟）
第19章 生存分析与Cox模型（ 教学视频：55分钟）
第20章 聚类和判别（ 教学视频：44分钟）
第21章 主成分与因子分析（ 教学视频：33分钟）
第22章 多元方差分析（ 教学视频：31分钟）
第23章 时间序列分析（ 教学视频：35分钟）
第24章 信度分析（ 教学视频：18分钟）
第25章 对应分析（ 教学视频：39分钟）
第26章 神经网络模型（ 教学视频：23分钟）
第27章 曲线回归与非线性回归（ 教学视频：17分钟）
第28章 多重线性回归与相关（ 教学视频：11分钟）
第29章 路径分析（ 教学视频：13分钟）
第30章 中介效应与调节效应分析（ 教学视频：33分钟）

前言/序言

　　SPSS公司成立于1968年，它在全球100多个国家和地区有分支机构或合作伙伴，在全球约有二十五万产品用户，它们分布于通讯、银行金融、保险证券、制造业、市场调研、政府税务、教育科研、医疗卫生、化工行业、零售业、电子商务等多个领域和行业，全球500强中约有80%的公司使用SPSS，而在市场研究和市场调查领域有超过80%的市场占有率，是世界上应用最广泛的专业统计软件之一！SPSS致力于提供高效、易用的统计分析软件和数据挖掘解决方案，解决数据获得和数据分析问题，从而使数据分析广泛地应用于决策制定中。同时结合您的数据和商业知识创造并实施最佳预测模型。作为统计分析和预测的先驱，SPSS在财政金融、政府机构、教育机构、电信、市场研究、零售、电子商务等分析方案方面已有超过30年的经验，为您提供从数据输入、数据整理、探索分析、分析报告、建立模型、预测分析到结果发布的完整解决方案，使您能够更好地预测未来，把握先机。
　　笔者自2001年参加工作以来，一直从事统计学与SPSS统计软件的教学工作，结合自己多年的教学与科研的经验和心得体会，两年前就有想法编写一本SPSS教材，一次偶然机会，与安徽医科大学流行病与卫生统计学系主任潘发明教授表明想法，潘教授欣然同意，于是便开始本书的编写。希望各位读者能在本书的引领下跨入SPSS大门，能够将SPSS数据分析方法成功运用于自己所从事的领域，并成为一名SPSS分析专家。本书结合大量实例，详细阐述了SPSS 19.0各功能模块的应用，不论对初学者还是有一定基础的SPSS使用者，都是一本手边必备的参考书。
　　本书特色
　　1. 视频讲解，高效学习
　　为了帮助读者更加高效、直观地学习，作者为本书每章的重点内容专门录制了长达16小时的配套高清教学视频。这些视频和本书所有案例的数据文件一起收录于配书光盘中，便于读者自学和实践练习。
　　2．案例式教学模型
　　本书所有的统计分析方法，均有一到两个详实的案例进行辅助讲解与教学，便于读者学习时自己操作练习，加深对所学内容的理解。
　　3．内容全面、系统、深入
　　内容涉及面较广，共3篇30章内容，涵盖软件介绍与基本数据管理、基本统计分析和高级统计分析，不论对初学者还是进阶者均是一本颇为受益的参考书。
　　4．讲解由浅入深，循序渐进，适合各个层次的读者阅读
　　本书从SPSS简介、数据库构建、数据库管理、基本统计分析到高级统计分析，逐级深入，符合认知规律，内容梯度从易到难，讲解由浅入深，循序渐进，适合各个层次的读者阅读，并均有所获。
　　5．提供技术支持，答疑解惑
　　读者阅读本书时若有任何疑问，可发E-mail到SPSS19_service@126.com，也可以通过bookservice2008@163.com和我们取得联系，以获得帮助。
　　本书内容及体系结构
　　第1篇 SPSS软件基础篇（第1～4章）
　　本篇主要内容包括SPPS 19.0概述、数据管理、统计描述分析以及基本统计分析报表制作。通过本篇的学习，读者可以掌握SPSS软件的概况，学会如何构建SPSS数据库，并对数据进行管理，掌握数据统计描述的方法以及学会统计报表的制作。
　　第2篇 基本统计分析方法篇（第5～16章）
　　本篇主要内容包括T检验、方差分析、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计图制作、诊断试验与ROC分析、非参数检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、SPSS中随机化过程的实现以及典型相关。通过本篇的学习与练习，读者可以掌握以及具备SPSS中级统计分析的能力，基本能够处理常见问题的统计分析。
　　第3篇 高级统计分析篇（第17～30章）
　　本篇主要内容包括Logistic回归、对数线性模型与Possion回归、生存分析与Cox模型、聚类与判别分析、主成分分析与因子分析、多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对应分析、神经网络模型、曲线回归与非线性回归、路径分析与中间效应分析。这一部分是对SPSS应用能力的进一步提升，通过本篇的学习，读者能够达到SPSS应用能力的高级水平。
　　本书读者对象
　　* 医学、心理学、经济管理专业的学生和老师；
　　* 通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售、电子商务和电子政务等行业的数据分析人员；
　　* 公司与事业单位的数据分析人员；
　　* 临床医生；
　　* SPSS统计分析爱好者；
　　* 社会培训班学员；
　　* 需要一本案头必备手册的数据分析人员。
　　本书作者
　　本书由武松和潘发明等多位作者共同编写，由SPSS China的曾凯审核。其中，武松参与编写了第1、4、6、9、16、18、25、26、27、28、29章；潘发明参与编写了第2、3、5、7、8、10、11、12、13、17、19、20、21、22章；朱继民参与编写了第15、24章；范引光参与编写了第9章；杨林胜参与编写了第14、30章；陈道俊参与编写了第4、6、14、16、18、23、30章；王鸣瑞参与编写了第1章；范大志参与编写了第19章；丁宁参与编写了第12、21、22章；王孟菲参与编写了第23章；王亚黎参与编写了第25章；王笙参与编写了第10章；方笑丽参与编写了第28章；李明参与编写了第27章；李桂兴参与编写了第5章；刘丽参与编写了第2章；胡艳婷参与编写了第3章；杨婷参与编写了第7章；段振华参与编写了第11章；刘思参与编写了第13章；曾臻参与编写了第17章；吴珊珊参与编写了第20章；戚先伟参与编写了第26章；鲁构峰参与编写了第29章。全书由曾凯负责统稿。本书受到安徽中医药大学校级教学研究课题（NO.YB201012）资助。
　　编写这样的一本书极具挑战性，需要付出大量的努力，耗费大量的时间和精力。虽然我们在编写时尽最大可能消灭差错，但也恐百密难免一疏。若读者在阅读过程中发现任何疏漏，请及时和我们联系。
　　编者

《SPSS统计分析实用指南：从入门到精通》 内容概要： 本书是一本全面、深入的SPSS统计分析实践指南，旨在帮助读者掌握SPSS软件的核心功能，理解并熟练运用各种统计方法解决实际问题。全书涵盖了从数据准备、描述性统计、假设检验、相关分析、回归分析，到方差分析、因子分析、聚类分析等一系列常用的统计技术。每一章节都紧密结合SPSS软件的操作步骤，辅以丰富的案例，让读者在理论学习的同时，能够即时动手实践，真正做到学以致用。本书特别注重统计思想的传达，引导读者理解每种统计方法的适用条件、原理以及结果的解读，从而培养严谨的科学思维和数据分析能力。 目标读者： 统计学初学者： 缺乏统计学基础，但需要在学习、工作或研究中运用统计工具的读者。 SPSS软件使用者： 已经接触过SPSS，但希望系统学习、巩固知识，提升操作技能和分析能力的读者。 科研人员、学生及从业者： 需要进行数据收集、整理、分析和结果展示的各领域研究者、学生，以及在市场营销、金融、医药、社会科学等领域工作的专业人士。 希望提升数据分析能力的人士： 对数据分析感兴趣，渴望通过学习掌握科学分析方法，做出更明智决策的读者。 本书特色： 1. 循序渐进，结构清晰： 本书按照统计分析的逻辑顺序，从最基础的数据处理到复杂的 multivariate analysis，层层递进，确保读者能够逐步建立完整的知识体系。每章都设置了清晰的学习目标和知识点梳理，方便读者把握学习重点。 2. 实操导向，案例丰富： 每一项统计方法的讲解都配有贴近实际的案例，涵盖了社会科学、经济管理、医学卫生、教育心理等多个领域。通过这些案例，读者可以直观地看到统计方法在不同场景下的应用，并跟随详细的SPSS操作步骤进行模仿练习。 3. 深入浅出，理论与实践并重： 在介绍SPSS操作的同时，本书也注重对统计学原理的阐释。力求用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念，让读者不仅知其然，更知其所以然。这有助于读者在面对未知问题时，能够灵活选择合适的统计方法。 4. SPSS软件操作详解： 全书以SPSS最新版本为基础，详细介绍了菜单操作、语法命令以及结果输出的解读。图文并茂的界面截图，清晰明了的操作步骤，将SPSS软件的使用技巧融会贯通。 5. 结果解读与报告撰写指导： 统计分析的最终目的是获得有意义的结论。本书不仅讲解如何进行分析，更强调结果的正确解读，并提供了撰写统计分析报告的规范建议，帮助读者将分析结果有效地传达给他人。 6. 常见问题与误区解析： 针对读者在学习和实践中可能遇到的常见问题和易犯的错误，本书进行了归纳和解析，帮助读者规避风险，提高分析的准确性和可靠性。 内容详述： 第一部分：SPSS基础与数据管理 第一章：SPSS软件概述与安装： 介绍SPSS的发展历程、软件界面布局、功能模块，以及详细的安装指南。 第二章：数据录入与编辑： 学习如何创建、打开、保存SPSS数据文件，掌握变量视图和数据视图的操作，包括变量类型的设定（数值、字符串、日期等）、变量标签、值标签的设置，以及数据的输入、查找、替换、插入、删除等基础编辑功能。 第三章：数据转换与管理： 掌握数据预处理的关键技术，包括变量的计算（如计算总分、平均分）、变量 recoding（重编码）、变量合并与拆分、案例的选择与筛选、数据的转置、数据的聚合与分散等，确保数据符合分析要求。 第二部分：描述性统计与数据可视化 第四章：描述性统计量： 学习计算和解释集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差、四分位数）、峰度和偏度等描述性统计量，全面了解数据的基本特征。 第五章：频率分析与交叉分析： 掌握如何使用频率表和百分比展示单个变量的分布情况，学习使用交叉表进行两个分类变量的联合分布分析，包括卡方检验等。 第六章：图表绘制与数据可视化： 学习使用SPSS绘制各种统计图表，如柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图、直方图等，并将图表进行美化和自定义，以直观有效地呈现数据特征和分析结果。 第三部分：统计推断与假设检验 第七章：概率分布基础： 简要回顾正态分布、t分布、卡方分布、F分布等常用概率分布，为后续的假设检验奠定理论基础。 第八章：单样本t检验与Z检验： 学习如何对单个总体的均值进行假设检验，判断样本均值是否显著偏离已知的总体均值。 第九章：独立样本t检验与配对样本t检验： 掌握如何检验两个独立样本均值是否存在显著差异，以及如何检验配对样本均值是否存在显著差异，广泛应用于实验设计和对照研究。 第十章：方差分析（ANOVA）： 学习单因素方差分析和多因素方差分析，判断多个总体均值之间是否存在显著差异，并进行多重比较。 第十一章：非参数检验： 介绍在数据不满足参数检验的假设时，如何使用非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等，扩展统计分析的适用范围。 第四部分：变量之间的关系分析 第十二章：相关分析： 学习计算 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数，以及 Kendall's tau 相关系数，衡量两个变量之间线性或等级关系的强度和方向，并进行显著性检验。 第十三章：简单线性回归分析： 掌握如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性回归模型，预测因变量的值，并检验模型的拟合优度。 第十四章：多元线性回归分析： 学习建立包含多个自变量的线性回归模型，分析各预测变量对因变量的独立影响，并进行变量选择、模型诊断等。 第十五章：逻辑回归分析： 介绍如何分析二分类因变量与一个或多个预测变量之间的关系，常用于医学、社会学和市场研究中。 第五部分：高级统计分析技术 第十六章：因子分析： 学习如何通过降维技术，从一组变量中提取潜在的公共因子，探索变量之间的内在结构。 第十七章：聚类分析： 掌握如何根据变量的相似性将观测对象分成不同的组别（簇），用于市场细分、用户画像等。 第十八章：判别分析： 学习如何根据已知样本的特征，建立判别函数，对新的观测对象进行分类。 第六部分：SPSS结果解读与报告撰写 第十九章：SPSS输出结果的解读： 详细讲解SPSS各类统计分析输出结果的含义，包括p值、置信区间、F统计量、t统计量、R方等，以及如何识别和理解可能出现的警告信息。 第二十章：撰写统计分析报告： 提供撰写规范、科学的统计分析报告的框架和要点，包括研究背景、数据描述、方法选择、结果呈现、结论讨论等。 本书以严谨的学术态度和丰富的实践经验，为读者打造一份全面、实用的SPSS统计分析学习资源。通过本书的学习，读者将能够自信地运用SPSS进行数据分析，提升科研和工作效率，做出更具洞察力的决策。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满好奇心的在校学生，平时在学习和做课题时，常常会遇到需要处理和分析数据的情况。《SPSS统计分析大全（附光盘）》这本书，可以说是我打开数据分析大门的钥匙。我最喜欢的是这本书的案例驱动式学习方法，它不是枯燥地罗列SPSS的功能，而是通过一个个鲜活的案例，让你在解决实际问题的过程中去学习SPSS的操作和统计分析的原理。比如，书中讲解如何进行问卷数据分析时，会从问卷的设计、数据的录入，到描述性统计、相关性分析、回归分析等一系列过程，都做得非常详细。我印象深刻的是，书中有专门讲解如何进行信效度检验，这对于我的毕业论文来说，简直是雪中送炭。而且，书中的语言风格非常幽默风趣，读起来一点也不枯燥。光盘里附带的各种常用数据集，也让我能够立即动手实践，理论与实践结合得非常好。这本书让我觉得，数据分析不再是高不可攀的学科，而是可以通过努力学习，人人都能掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了这本《SPSS统计分析大全（附光盘）》，拿到手就迫不及待地翻阅起来。这本书的装帧设计非常用心，封面既大气又不失学术感，封底的内容简介也勾勒出了 SPPS 在数据分析领域的强大应用前景，让我对接下来的学习充满了期待。我尤其看重的是附带的光盘，里面通常会包含配套的软件、数据集以及一些实践案例的演示，这对于我这种需要边学边练的读者来说，简直是福音。我已经迫不及待地想把光盘里的内容和书本结合起来，尝试一些实际的数据分析项目了。听说这本书的讲解深入浅出，即使是SPSS新手也能快速上手，这一点让我非常欣慰，因为我之前对统计分析方面的内容接触不多，一直担心自己会跟不上。不过，这本书的厚度也让我意识到，这绝对是一本可以陪伴我走过相当长一段学习旅程的工具书，里面涵盖的内容想必是相当全面的，能够满足我从基础操作到高级分析的各种需求。我非常期待通过这本书，能够真正掌握SPSS这个强大的统计分析软件，为我未来的学术研究或者工作实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《SPSS统计分析大全（附光盘）》这本书，我第一感觉就是内容详实，排版清晰。书中的每一个章节都围绕着SPSS软件的实际应用展开，从数据的导入、清洗、整理，到描述性统计、推断性统计，再到高级的回归分析、方差分析等等，逻辑线索非常清晰，循序渐进。我特别欣赏的是书中提供的丰富案例，这些案例不仅贴近实际工作中的常见问题，而且都附带了详细的操作步骤和结果解读，这使得我能够轻松地模仿和学习。比如，在讲解假设检验的部分，作者选取了几个典型的场景，一步一步地指导读者如何设置检验目标、选择合适的检验方法、输入数据、执行分析，并最终理解统计结果的含义。而且，书中的图文并茂，大量的截图和图表让原本可能枯燥的统计知识变得生动易懂。我尤其喜欢的是，作者在讲解每个方法时，都会简要地说明其背后的统计学原理，这样不仅知其然，更能知其所以然，这对于提升我的统计学素养非常有帮助。光盘里附带的样本数据和代码也为我提供了绝佳的实践机会，我可以在自己的电脑上反复试验，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚接触SPSS的初学者，之所以选择《SPSS统计分析大全（附光盘）》，是因为听朋友说这本书非常适合入门。拿到书后，我的感受是它确实没有让我失望。书中的语言风格非常友好，没有过多的专业术语，即使是我这种统计学背景不强的人也能理解。从最基础的界面介绍、菜单功能说明，到变量视图、数据视图的操作，都讲解得细致入微，让我很快就熟悉了SPSS的基本操作。书中的案例也很有代表性，涵盖了社会科学、经济学、医学等多个领域，让我看到了SPSS在不同学科中的广泛应用。我特别喜欢书中对于结果的解读部分，作者会详细说明每个统计量代表的意义，以及如何根据这些结果得出结论，这对于我理解统计分析的实际意义非常重要。光盘里的内容也相当实用，我试着导入了一些数据集，并且跟着书中的步骤进行分析，感觉自己进步神速。总的来说，这本书给我带来的最大的感受就是，SPSS不再是一个遥不可及的工具，而是一个可以通过学习掌握的、非常强大的数据分析助手。

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作为一名有一定SPSS使用基础的研究者，我购买《SPSS统计分析大全（附光盘）》主要是想系统地梳理和深化自己的SPSS知识体系，并学习一些更高级的分析技巧。《SPSS统计分析大全（光盘版）》这本书确实提供了我所需要的深度。它不仅覆盖了SPSS的各种常用分析功能，还对一些更复杂的模型，如多层线性模型、结构方程模型等，给出了相对详尽的介绍和操作指导。我尤其关注的是书中关于数据预处理和质量控制的部分，这对于保证统计分析的准确性至关重要。作者在这方面给出了一些非常实用的建议和方法。此外，书中对各个统计方法的适用条件、假设以及结果的注意事项都有清晰的阐述，这有助于我避免在实际研究中犯一些常见的错误。光盘中包含的多个高级数据集也为我提供了很好的实践平台，我可以通过这些数据来练习和验证书中介绍的复杂分析技术。总而言之，这本书不仅适合新手入门，对于有一定基础的用户来说，也是一本很好的进阶和参考书籍。

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好评⊂((?▽?))⊃

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非常不错，物流快，包装好，值得买

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质量不错，带实例操作性很强。

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买来学习的，希望能对撰写论文有所帮助，物流速度快，凑单买价格也比较实惠

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不错的书，努力学习学习

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东西不错 挺好的 真的可以

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实用性强，很不错的一本工具书

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书的质量很好，正版图书，京东图书值得信赖！

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挺好的，物流特别棒！