高等师范院校专业基础课教材：SPSS与统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈正昌 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 高等教育
• 师范院校
• 专业基础
• 数据分析
• 统计学
• 教材
• 科研方法
• 社会科学

出版社： 教育科学出版社

ISBN：9787504186454

版次：1

商品编码：11732962

品牌：教育科学出版社（ESPH）

包装：平装

丛书名： 高等师范院校专业基础课教材

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：543

字数：750000

正文语种：中文

内容简介

　　《SPSS与统计分析》涵盖了单变量统计方法及简单的多变量分析技术，围绕着运用SPSS统计分析软件进行差异性检验（如描述统计、平均数差异检验和t检验及各种方差分析）而逐次展开。每章首先介绍了该方法的使用情境；其次介绍了如何读懂SPSS结果图；再次针对目前各学术期刊都强调的效果量（effect size）加以介绍；最后介绍了如何将分析结果以APA格式书写，并强调该统计方法的基本假设，避免误用工具。《高等师范院校专业基础课教材:SPSS与统计分析》融统计分析理论与SPSS操作于一体，便于学生掌握基本的统计分析方法。

内页插图

目录

1 IBM SPSS及Amos简介
1.1 SPSS统计软件简介
1.2 安装IBM SPSS Statistics 22版
1.3 进入SPSS系统
1.4 SPSS操作环境设定
1.5 Amos统计软件简介
1.6 安装Amos 22版
1.7 进入Amos系统
1.8 Amos操作环境设定与模型绘制

2 录入数据
2.1 使用SPSS录入数据
2.2 使用Excel录入数据
2.3 在SPSS中读取Excel数据文件
2.4 在SPSS中读取文字数据文件

3 数据处理
3.1 数据除错
3.2 反向题的处理
3.3 变量的运算
3.4 变量重新分组
3.5 标准分数——直线转换

4 统计图表
4.1 频率分布表
4.2 条形图
4.3 集群条形图
4.4 堆积条形图
4.5 饼图
4.6 直方图
4.7 折线图
4.8 时间序列图
4.9 箱图
4.10 茎叶图

5 描述统计
5.1 基本概念
5.2 范例
5.3 使用SPSS进行分析
5.4 统计结果解读

6 均值置信区间估计
6.1 基本统计概念
6.2 范例
6.3 使用SPSS进行分析
6.4 统计结果解读
6.5 撰写结果

7 统计检验的基本概念
7.1 原假设与备择假设
7.2 双侧检验与单侧检验
……
8 单样本t检验
9 相依样本t检验
10 独立样本t检验
11 单因素独立样本方差分析
12 单因素相依样本方差分析
13 二因素独立样本方差分析
14 二因素混合设计方差分析
15 单因素独立样本协方差分析
16 单因素独立样本多变量方差分析
17 Pearson积差相关
18 偏相关
19 典型相关
20 简单回归分析
21 多元回归分析
22 卡方拟合度检验
23 卡方齐性与卡方独立性检验
24 探索性因素分析
25 验证性因素分析
26 信度分析
参考书目

《SPSS与统计分析》：解锁数据潜能，洞察科学奥秘 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、推动创新的核心动力。掌握统计分析的技能，不仅是科研人员必备的素质，更是各行各业专业人士不可或缺的工具。本书《SPSS与统计分析》正是为满足这一时代需求而精心编纂。它旨在为高等师范院校的专业基础课程教学提供一套系统、实用、易于上手的教材，帮助学生打下坚实的统计学理论基础，并熟练掌握SPSS统计分析软件的操作技能，从而能够独立运用统计方法解决实际问题，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。 本书内容聚焦于统计学的核心概念、常用方法以及SPSS软件在实际应用中的操作流程。我们深知，对于初学者而言，统计学可能显得抽象而枯燥。因此，本书在编写过程中，始终坚持以“理解为主，操作为辅，理论与实践相结合”的教学理念。我们力求用清晰、生动的语言解释统计学的基本原理，并通过丰富的实例和循序渐进的练习，引导读者逐步掌握SPSS软件的各项功能。 第一篇：统计学基础概念与方法 本篇是全书的基石，将带领读者进入统计学的大门，理解数据背后的语言。 第一章 统计学的基本概念： 什么是统计学？它在科学研究和社会实践中扮演何种角色？本章将介绍总体与样本、变量的分类（定类、定序、定距、定比）、数据的测量层次等基本概念。我们将阐释数据收集、整理、分析和解释的整个过程，以及统计推断的意义和重要性。例如，我们会探讨如何从海量学生成绩数据中抽样，并对整体学习水平做出合理推断。 第二章 数据的描述性统计： 在面对大量数据时，如何进行有效的概括和描述？本章将重点介绍描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。我们会通过图示方法，如直方图、箱线图、条形图等，直观展示数据的分布特征，帮助读者快速了解数据的整体状况。例如，分析某班级学生的平均身高、身高分布的离散程度，以及通过箱线图直观比较不同班级身高的差异。 第三章 概率论基础： 概率是统计推断的理论基础。本章将介绍概率的基本概念、随机事件、概率的计算方法（加法法则、乘法法则）、条件概率、独立事件以及全概率公式和贝叶斯公式。我们将重点讲解重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布，并阐述正态分布在统计学中的“中心地位”。理解这些概念，将有助于我们理解抽样误差以及进行参数估计和假设检验。 第四章 抽样分布与参数估计： 样本统计量如何反映总体参数？本章将深入探讨抽样分布的概念，尤其是样本均值抽样分布的重要性，以及中心极限定理的含义。在此基础上，我们将介绍点估计和区间估计的方法，包括如何计算置信区间，以估计未知的总体参数。例如，如何根据一定样本的平均考试成绩，估计整个年级学生的平均成绩，并给出估计的误差范围。 第五章 假设检验的基本原理： 假设检验是统计推断的核心方法之一，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的论断。本章将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），计算检验统计量，确定拒绝域，以及解释检验结果（p值、显著性水平）。我们将介绍单样本t检验、配对样本t检验等基本检验方法。例如，检验某个教学方法是否能显著提高学生的学习成绩。 第二篇：SPSS软件操作与进阶应用 在掌握了统计学基本原理之后，本篇将重点介绍如何运用SPSS统计分析软件来实现这些理论。SPSS以其友好的用户界面和强大的功能，成为统计分析领域的常用工具。 第六章 SPSS软件界面与基本操作： 无论您是否是SPSS的初学者，本章都将为您提供全面的入门指导。我们将详细介绍SPSS的主界面布局（数据视图、变量视图、输出窗口），数据文件的创建、打开、保存与管理，以及数据的录入、编辑和编码。掌握这些基本操作，是后续进行所有统计分析的前提。 第七章 数据预处理与转换： 真实数据往往是杂乱无章的，需要进行预处理才能进行有效的分析。本章将介绍SPSS在数据预处理方面的强大功能，包括变量的 Recode（重编码）、Compute（计算新的变量）、Select Cases（选择个案）、Split File（分割文件）、Merge Files（合并文件）等操作。同时，我们将探讨如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化。例如，将连续型的分数变量分档，生成定序变量；计算学生的总分或平均分。 第八章 描述性统计分析 in SPSS： 本章将结合SPSS软件，演示如何实现描述性统计分析。我们将介绍如何使用SPSS的“Frequencies”（频率分析）、“Descriptives”（描述统计）、“Explore”（探索性分析）等过程，来计算均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等统计量，并生成各种图表（直方图、箱线图、饼图等）。我们将通过具体案例，例如分析不同专业学生的平均年龄、最高学历分布等，来巩固知识。 第九章 比较均值的统计检验 in SPSS： 本章将聚焦于SPSS中常用的比较均值的方法。我们将详细讲解如何使用SPSS进行单样本t检验（检验一个样本均值是否等于已知值）、独立样本t检验（检验两个独立样本均值是否存在显著差异）和配对样本t检验（检验配对观测值均值是否存在显著差异）。例如，比较不同教学方法下两组学生的考试成绩是否存在显著差异；检验同一批学生在接受干预前后成绩的变化。 第十章 方差分析（ANOVA） in SPSS： 方差分析是用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法。本章将介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）和多因素方差分析（Factorial ANOVA）的原理与SPSS操作。我们将解释F检验的意义，以及如何进行事后检验（Post Hoc Tests）来确定具体是哪些组的均值存在差异。例如，分析不同教学资源对学生学习效果的影响，并探究不同年级和不同资源组合的效果。 第十一章 相关与回归分析 in SPSS： 相关分析用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，而回归分析则用于建立一个或多个预测变量与一个响应变量之间的定量关系模型。本章将介绍Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算和解释，以及简单线性回归和多元线性回归的SPSS操作。我们将重点讲解回归系数的意义、模型的拟优度（R平方）、F检验和t检验的判断。例如，分析学习时间与考试成绩之间的关系，并构建预测模型；研究多个因素（如课外活动时间、阅读量）对学业成绩的影响。 第十二章 因子分析与聚类分析 in SPSS： 当面对大量的变量时，因子分析可以帮助我们发现隐藏在数据背后的潜在结构，将多个变量归纳为少数几个因子。聚类分析则用于将样本分成若干个具有相似特征的组。本章将介绍因子分析的基本原理和SPSS操作，包括因子提取（主成分法、主轴法）、因子旋转（正交旋转、斜交旋转）以及因子得分的计算。同时，我们将介绍SPSS中的两种聚类分析方法：Q型聚类（样本聚类）和R型聚类（变量聚类）。例如，通过问卷调查数据，提取影响学生学习满意度的核心维度；将具有相似消费行为的顾客进行分组。 第十三章 非参数检验 in SPSS： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数检验是有效的替代方法。本章将介绍几种常用的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验（配对样本）、Mann-Whitney U检验（独立样本）、Kruskal-Wallis H检验（多独立样本）以及Spearman秩相关检验。这些方法在实际应用中非常广泛，尤其是在社会科学和医学领域。 学习本书的优势： 理论与实践紧密结合： 本书不仅讲解统计学原理，更注重SPSS软件的实际操作，让读者在理论学习的同时，能够立即动手实践。 案例丰富且贴近实际： 全书贯穿大量贴近高等师范院校学生专业特点的案例，帮助读者理解统计方法在教育学、心理学、社会学等学科中的应用。 循序渐进，易于掌握： 本书内容由浅入深，从基础概念到进阶分析，逐步引导读者掌握SPSS的各项功能，即使是统计学新手也能轻松入门。 培养解决问题的能力： 通过学习本书，读者将不仅学会使用SPSS，更重要的是能够理解统计分析的逻辑，学会如何根据研究问题选择合适的统计方法，并正确解释分析结果，从而提升解决实际问题的能力。 面向未来： 掌握SPSS统计分析技能，将极大地增强您在学术研究、毕业设计、论文写作以及未来就业市场中的竞争力。 《SPSS与统计分析》是一本集理论深度、实践广度、教学易得性于一体的优秀教材。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，洞察科学奥秘，开启您的统计分析之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对统计学一直感到有些头疼的学生，拿到这本《SPSS与统计分析》时，心中难免有些忐忑。但翻开书页，精炼的语言和清晰的逻辑很快打消了我的疑虑。这本书似乎很懂得我们这些初学者的心理，没有一开始就抛出大量复杂的理论公式，而是从SPSS软件的基本操作入手，一步步引导读者熟悉这个强大的工具。我注意到书中的图文并茂，大量的截图和操作提示，让我感觉仿佛有一位老师在旁边手把手地指导。这一点对于我这种“视觉型”学习者来说，简直是福音。更让我感到惊喜的是，书中的案例分析部分，涵盖了许多我们专业领域中可能遇到的实际问题。例如，如何用SPSS来分析学生的学习成绩，如何检验不同教学方法的效果等等。这些贴近实际的例子，让我能够更直观地理解统计分析在现实中的应用，也让我对统计学不再感到那么枯燥和遥远。这本书不仅仅是教我们如何使用SPSS，更重要的是，它在潜移默化地教会我们如何用统计的思维去观察和解决问题。我希望通过这本书的学习，能够真正掌握SPSS这项技能，并将其融会贯通到我的专业学习和未来的教育实践中去。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《SPSS与统计分析》教材时，被它扎实的内容和严谨的编排所吸引。作为一本高等师范院校的专业基础课教材，它显然肩负着为我们打下坚实统计分析基础的重任。书的篇幅不算薄，但翻开之后，你会发现每一页都塞满了实用的信息。让我印象深刻的是，教材并没有把SPSS软件的界面截图堆砌起来，而是以一种更加注重逻辑和方法的角度，将软件操作与统计学原理紧密结合。从最基础的数据录入和变量管理，到描述性统计、推断性统计中的各种检验，以及更高级的回归和方差分析，本书似乎都进行了详尽的阐述。更让我期待的是，书中那些基于实际教育情境的案例分析。理论学习终究要落到实践，而通过真实的案例，我们才能真正理解统计分析的力量，才能学会如何将学到的知识运用到解决我们专业领域中的具体问题。我希望能从这本书中，不仅学会SPSS的“怎么用”，更能理解统计分析的“为什么这样用”，从而培养出严谨的科学思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的教材，封面设计简洁明了，书名《SPSS与统计分析》几个大字透着一股严谨的气息。我拿到这本书的时候，正值我大学统计学课程的关键时期。对于许多同学来说，统计学仿佛是一门晦涩难懂的学科，各种公式、概念堆叠在一起，让人望而生畏。而SPSS，这个名字听起来就带着科技感和专业性的软件，更是让初学者感到一丝压力。这本书的出现，仿佛是一盏指路明灯，为我们这些在统计学海洋中摸索的学生提供了一个切实可行的工具和方法。我迫不及待地翻开它，试图从中找到克服学习难点的钥匙。从目录上看，它涵盖了SPSS的基本操作，如数据录入、管理，到各种统计方法的实现，比如描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等等，这些都是我们课程的重点和难点。每一章的标题都清晰地标示了要介绍的内容，让我能快速定位到自己需要学习的部分。书中的插图和图表也相当丰富，这对于理解抽象的统计概念和SPSS的操作步骤至关重要。我尤其期待书中关于案例分析的部分，因为理论知识的掌握固然重要，但如何将其应用到实际问题中，才是检验学习成果的关键。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，将SPSS的强大功能与统计分析的精髓相结合，帮助我们不仅掌握软件的使用，更能真正理解统计背后的原理和意义。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，我最直观的感受是它的“实用性”。封面上的“专业基础课教材”几个字，就预示着它并非一本泛泛而谈的理论书，而是针对师范院校学生在专业学习中会遇到的具体统计分析需求而编写的。翻开书页，映入眼帘的是清晰的章节划分和详细的目录。这本教材似乎致力于将SPSS这款功能强大的统计软件与统计分析的基本理论紧密结合，为我们提供一个系统性的学习框架。我特别注意到书中有不少关于数据处理和分析的案例，这些案例的设置都紧贴着我们专业学习可能遇到的情境，这对于我来说非常有吸引力。理论学习固然重要，但如果能够结合实际操作，将抽象的统计方法落地，理解起来会事半半功倍。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，从SPSS的入门操作讲起，逐步深入到各种常用的统计分析技术，例如描述性统计、推断性统计，甚至更复杂的模型。书中会不会提供一些数据文件供读者练习？这对我来说非常关键，能够边学边练，才能真正掌握知识。总的来说，这本书给我的第一印象是内容扎实，目标明确，非常适合作为我们专业学习的辅助工具。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到这本《SPSS与统计分析》时，它散发出的专业气息立刻吸引了我。作为一名即将步入教育行业的师范生，我深知统计分析能力在教育研究和教学实践中的重要性。而SPSS，作为一款在学术界和业界都备受推崇的统计软件，更是我迫切希望掌握的技能之一。这本书的书名本身就表明了它的定位——既有SPSS软件的操作指导，又有统计分析理论的讲解，这种结合非常符合我的需求。我翻阅了一下目录，发现它从基础的数据管理、变量设置，到各种统计方法的应用，如样本均值检验、相关分析、回归分析、方差分析等，都进行了详细的介绍。令我印象深刻的是，书中的每一个统计方法都配有相应的SPSS操作步骤演示，并且还附有对分析结果的解读。这一点非常关键，因为仅仅学会如何得到一堆数字是远远不够的，更重要的是要能够理解这些数字的含义，并从中得出有价值的结论。我期待这本书能够以一种系统、全面但又不失易懂的方式，带领我走进SPSS和统计分析的世界，让我能够运用这些工具来更好地进行教育研究，提升教学效果。