SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材

SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

張文彤,董偉 著
圖書標籤:
  • SPSS
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  • 統計學
  • 社會科學
  • 研究方法
  • 應用統計
  • 統計軟件
  • SPSS教程
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齣版社: 高等教育齣版社
ISBN:9787040490336
版次:3
商品編碼:12277575
包裝:平裝
叢書名: 高等學校教材
開本:16開
齣版時間:2018-01-01
用紙:膠版紙
頁數:525
字數:830000
正文語種:中文

具體描述

編輯推薦

  《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》是作者多年使用SPSS進行教學、科研與項目實戰工作的經驗結晶。
  《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》基於IBM SPSS Statistics 24中文版,從統計分析實戰的角度詳細介紹瞭SPSS的各種高級統計分析功能,和《SPSS統計分析基礎教程》(第3版)一起構成瞭對該軟件的全麵介紹。
  《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》既可作為高等學校統計學相關課程教材,也可作為培訓類教材。

內容簡介

  《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》全麵、係統地介紹瞭各種多變量統計模型、多元統計分析模型、智能統計分析方法的原理和軟件實現,是一本使用SPSS進行高級統計分析的實用性很強的指導書和參考書。《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》共分4個部分,分彆是一般綫性模型、綫性混閤模型與廣義綫性模型,迴歸模型,多元統計分析方法,以及其他統計分析方法。《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》基於IBM SPSSS tatistics24中文版,並結閤作者多年的統計分析實戰經驗和SPSS行業應用經驗,側重對統計新方法、新觀點的講解,在保證統計理論嚴謹的同時注重敘述的淺顯易懂,使《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》更加易學易用。
  《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》可作為高等學校本科生和研究生統計學相關課程教材,也可作為市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要做數據分析的人士,或從事谘詢、研究、分析等工作的人士的參考書。

內頁插圖

目錄

第一部分 一般綫性模型、綫性混閤模型與廣義綫性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡介
1.1.1 模型入門
1.1.2 常用術語
1.1.3 適用條件
1.2 案例:膠閤闆磨損深度的比較
1.2.1 操作說明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例:超市規模、貨架位置與銷售量的關係
1.3.2 邊際平均值與輪廓圖
1.3.3 擬閤劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進階
1.5.1 含隨機因子的方差分析模型
1.5.2 白定義檢驗使用的誤差項
1.5.3 4類方差分解方法
思考與練習
參考文獻

第2章 常用的實驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 隨機區組設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協方差分析
2.4.1 協方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正平均值
思考與練習
參考文獻

第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型簡介
3.1.2 案例:青少年牙齒發育狀況跟蹤
3.2 重復測量數據的方差分析
3.2.1 模型簡介
3.2.2 案例:進一步考察年齡對牙齒發育的影響
思考與練習
參考文獻

第4章 綫性混閤模型
4.1 模型簡介
4.1.1 問題的提齣
4.1.2 模型人門
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬閤基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多自變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬閤基本模型結構
4.3.3 考慮測量間的相關性
4.3.4 更改對測量間相關性的假定
4.3.5 模型中可用的相關矩陣種類
4.4 綫性混閤模型進階
4.4.1 綫性混閤模型的用途
4.4.2 綫性混閤模型與一般綫性
模型的聯係
思考與練習
參考文獻

第5章 廣義綫性模型、廣義估計方程與廣義綫性混閤模型
5.1 廣義綫性模型
5.1.1 模型簡介
5.1.2 分析案例
5.2 廣義估計方程
5.2.1 模型簡介
5.2.2 分析案例
5.3 廣義綫性混閤模型
5.3.1 模型簡介
5.3.2 分析案例
思考與練習
參考文獻

第二部分 迴歸模型
第6章 多重綫性迴歸模型
6.1 模型簡介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例:銷售收入影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 迴歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏迴歸係數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏迴歸係數
6.2.5 衡量迴歸模型效果的指標
6.3 迴歸預測與區間估計
6.3.1 模型預測值
6.3.2 模型的區間估計
6.3.3 如何將模型用於預測
6.4 殘差分析
6.4.1 模型的殘差
6.4.2 利用殘差考察模型適用條件
6.5 逐步迴歸
6.5.1 篩選自變量的基本原則
6.5.2 常用的逐步迴歸方法
6.5.3 案例:固體垃圾排放量與土地種類的關係
6.6 模型的進一步診斷與修正
6.6.1 強影響點的識彆與處理
6.6.2 多重共綫性的識彆與處理
6.6.3 迴歸模型結果解釋時應注意的問題
6.7 自動綫性建模
6.7.1 界麵說明
6.7.2 案例:生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻

第7章 綫性迴歸的衍生模型
7.1 非直綫趨勢的處理:麯綫直綫化
7.1.1 模型簡介
……
第8章 路徑分析入門
第9章 非綫性迴歸模型
第10章 二分類Logistic迴歸模型
第11章 多分類、配對Logistic迴歸與Probit迴歸模型
第12章 對數綫性模型、Poisson迴歸模型與潛類彆分析

第三部分 多元統計分析方法
第13章 主成分分析、因子分析與多維偏好分析
第14章 對應分析
第15章 典型相關分析
第16章 多維尺度分析
第17章 聚類分析
第18章 經典判彆分析

第四部分 其他統計分析方法
第19章 樹模型、隨機森林與最近鄰元素法
第20章 神經網絡與支持嚮量機
第21章 信度分析
第22章 聯閤分析
第23章 時間序列模型
第24章 生存分析
第25章 缺失值分析
附錄1 常見多變量/多元統計分析方法分類圖
附錄2 Python插件和R插件的安裝方法

前言/序言

  本書自2004年第1版齣版以來,受到瞭廣大讀者的歡迎,被國內數百所高校選為本科生或研究生相關課程教材,在此感謝廣大讀者的支持與厚愛。
  本書第2版齣版於2013年,SPSS在這幾年間已經升級瞭4個版本,而且最新的版本易用性更強,軟件功能更豐富,因此需要對全書內容進行有針對性的修訂。在第2版的基礎上,結閤SPSS版本的更新和讀者的反饋,本版以IBM SPSSS tatistics24中文版為準,對內容做瞭如下調整。
  1.內容進一步拓展
  本書第2版全麵覆蓋瞭SPSS自身提供的各種高級統計分析功能,但SPSS提供的主要是成熟且常用的統計模型,許多獨特的新模型並未提供。實際上,SPSS通過Python插件和R插件的方式提供瞭這些模型。為進一步拓展讀者的知識麵,除介紹SPSS新版本直接提供的新模型外,本書還對一些比較重要的用插件方式提供的模型進行瞭介紹,包括分位數迴歸、弗斯I,ogistic:迴歸、潛類彆分析、支持嚮量機、隨機森林、項響應模型等,並在附錄中介紹瞭相應插件的安裝方法,以幫助讀者及時跟進統計分析領域的最新進展,並在工作中充分發揮SPSS的作用。
  2.更加淺顯易懂
  本書涉及的統計模型都比較復雜,為降低學習難度,確保讀者能夠掌握相應的統計分析方法,本書在第2版的基礎上進一步減少瞭案例數量。通過對同一案例在不同方法框架下的分析結果進行比較,再輔以對統計理論深入淺齣的講解,降低瞭初學者的入門難度,最大限度地優化瞭學習效果,有利於讀者學以緻用。
  本書由張文彤和董偉共同編寫,可作為高等學校各專業本科生和研究生的統計學相關課程教材,也可作為市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要進行數據分析的人士,或從事谘詢、研究、分析等工作的人士的參考書。學習本書的讀者需要具備統計分析及SPSS操作的基礎知識,需要補充這部分知識的讀者可以先學習《SPSS統計分析基礎教程》(第3版)。對於希望進一步提升統計分析和數據挖掘實戰能力的讀者,則可以在學習完本書後繼續閱讀作者的實戰案例精粹係列書籍,以進一步提高實戰經驗。為便於讀者交流和使用這套書,讀者可以關注微信公眾號:統計之星。本書的案例數據文件、拓展資料等可到本書配套的數字課程網站和“醫學統計之星”網站上下載。
  希望廣大讀者一如既往地踴躍提齣自己的寶貴意見和建議,使得本書再次改版時能夠更上一層樓,更好地滿足大傢的學習和工作需求。
《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》是一本專為高校學生和研究人員設計的,深入剖析SPSS統計軟件在復雜數據分析中應用的高階指南。本書旨在超越基礎統計概念的介紹,側重於講解如何利用SPSS進行更精深、更具挑戰性的統計建模與分析。 全書以理論與實踐相結閤的模式展開,首先迴顧並深化瞭讀者對統計推斷、假設檢驗以及基本迴歸分析的理解,為後續高級主題的講解奠定堅實基礎。隨後,本書將係統性地引導讀者掌握多種高級統計技術。 在迴歸分析部分,除瞭多元綫性迴歸,本書還將深入探討非綫性迴歸、邏輯迴歸(用於二分類因變量)和泊鬆迴歸(用於計數數據)等,詳細講解模型構建、參數估計、假設檢驗以及結果解讀,並會涉及多重共綫性、異方差等常見問題的診斷與處理。 本書的重點內容之一將是方差分析(ANOVA)的高級應用。讀者將學習如何進行單因素、雙因素以及多因素方差分析,包括帶重復測量和不帶重復測量的設計。同時,會詳細講解協方差分析(ANCOVA)和多變量方差分析(MANOVA),闡釋如何控製協變量的影響以及如何同時分析多個因變量,並對事後檢驗和多重比較進行詳盡說明。 針對數據結構中的分組或分類變量,本書將深入講解卡方檢驗的各種擴展形式,以及如何在SPSS中實現並解讀對數綫性模型(Log-linear models),這對於分析具有多個分類變量的數據至關重要。 此外,本書還將涵蓋多項式迴歸、穩健迴歸、以及對時間序列數據的初步分析方法,包括趨勢分析、季節性分解等。在涉及非參數檢驗的部分,將介紹Wilcoxon符號秩檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等,特彆適用於數據不滿足參數檢驗假設的情況。 對於研究設計層麵的問題,本書會探討如何根據研究目標選擇閤適的統計分析方法,以及如何正確設置SPSS中的分析選項以確保結果的準確性。在數據預處理方麵,除瞭基礎的數據清理和轉換,還將涉及缺失值處理的高級策略,如多重插補法。 本書還可能涉及聚類分析和因子分析等探索性數據分析技術,幫助讀者從復雜數據中發現潛在的模式和結構。對於實驗設計,可能會涉及重復測量設計、析因設計等在SPSS中的實現與分析。 在SPSS軟件操作層麵,本書將提供詳細的步驟指導,並配以實際數據集案例,讓讀者能夠親手操作,將理論知識轉化為實踐技能。每個章節的講解都力求清晰明瞭,通過圖錶和統計輸齣的呈現,幫助讀者理解復雜統計概念背後的邏輯。 本書的讀者群體包括統計學、經濟學、社會學、心理學、醫學、教育學等多個學科背景的高校本科生、研究生以及從事相關領域研究的學者和專業人士。通過學習本書,讀者將能夠更加熟練、精準地運用SPSS軟件,解決更具挑戰性的統計分析問題,提升研究的科學性和深度。

用戶評價

評分

從讀者的角度齣發,《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》提供瞭一種係統性的學習路徑。它不隻是教會你操作,更重要的是幫助你理解背後的統計原理。我最欣賞的一點是,書中在介紹每一個統計分析方法時,都會花大量篇幅去講解它的假設條件、適用範圍以及結果的解釋。這對於避免我們在實際研究中“盲人摸象”,得齣不準確的結論至關重要。例如,在講解迴歸分析時,它會詳細指導你如何檢驗殘差的正態性、同方差性以及獨立性,並給齣相應的處理建議。這種嚴謹的態度,對於培養一個閤格的統計分析者來說是必不可少的。

評分

這本書的實用性是我最看重的一點。它將抽象的統計理論與SPSS軟件的實際操作緊密結閤,使得學習過程既有理論的高度,又不失實踐的落地。我在閱讀過程中,常常會對照書中案例,在SPSS中進行實際操作,加深對統計方法的理解。例如,書中對方差分析的講解,不僅涵蓋瞭單因素、多因素方差分析的原理和步驟,還詳細介紹瞭事後檢驗方法的選擇和解讀,以及方差齊性檢驗等前提條件的檢查。這種“理論+實踐”的學習模式,極大地提高瞭我的學習效率和學習效果。

評分

作為一名在統計學領域摸爬滾打瞭多年的研究生,深知紮實的理論基礎和熟練的軟件操作是科研的基石。偶然的機會,我接觸到瞭《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》,這本書在我心目中占據瞭舉足輕重的地位,即便它內容詳實,但依然有許多值得深入探討和挖掘的地方。這本書並非隻是簡單地羅列SPSS的操作步驟,它更側重於對統計學原理的深入闡釋,讓讀者在理解“為什麼”的同時,也掌握“怎麼做”。例如,在講解假設檢驗時,作者並沒有止步於P值的計算,而是詳細剖析瞭零假設、備擇假設的設定邏輯,以及I類錯誤和II類錯誤的概率意義,並結閤實際案例,引導讀者根據研究目的和數據特點選擇最閤適的檢驗方法,並解讀檢驗結果的實際含義。這種循序漸進、深入淺齣的講解方式,對於初學者來說無疑是一盞明燈,能夠幫助他們建立起對統計分析方法的正確認知,避免“知其然而不知其所以然”的尷尬局麵。

評分

盡管我對這本書的內容非常滿意,但總覺得它在某些方麵還可以更進一步。比如,對於一些更前沿的統計模型,如時間序列分析、生存分析等,如果能有更深入的案例分析和模型比較,或許能讓讀者有更全麵的認識。當然,這更多的是一種期待,而非批評。這本書已經為我們提供瞭一個非常堅實的SPSS統計分析基礎,並且在許多方麵都做到瞭極緻。它就像一座寶庫,每次翻閱都能從中發現新的知識和啓發,幫助我在統計分析的道路上不斷前進。

評分

這本書的另一個亮點在於它對統計分析的“過程”進行瞭細緻的刻畫。它不僅僅是關於如何使用SPSS的“結果”,更是關於如何進行“分析”的。從數據預處理、變量選擇,到模型構建、結果解釋,每一個環節都充滿瞭思考和決策。例如,在介紹因子分析時,書中詳細講解瞭如何進行因子載荷的解釋,如何選擇閤適的因子個數,以及如何對因子進行命名。這些細節對於真正掌握因子分析的精髓至關重要。這種對分析過程的強調,有助於培養讀者嚴謹的科研態度和獨立分析問題的能力。

評分

這本書的結構設計也頗具匠心,邏輯清晰,條理分明。從基礎的數據錄入、管理,到各種常用統計分析方法(如T檢驗、方差分析、迴歸分析、因子分析、聚類分析等)的應用,再到一些更高級的模型(如多層綫性模型、結構方程模型等)的介紹,都安排得恰到好處。每一章都以清晰的目標和豐富的示例驅動,讓讀者能夠跟隨作者的思路,一步一步地掌握SPSS的各項功能。尤其令我印象深刻的是,書中對於各種統計方法的適用條件、前提假設以及結果的解釋都有非常詳盡的說明,這對於避免在實際研究中誤用統計方法、得齣錯誤結論至關重要。它不僅僅是一本操作手冊,更像是一本統計學思想的啓濛讀物,幫助我理解各種統計技術背後的邏輯,從而能夠更自信、更靈活地運用它們來解決實際問題。

評分

坦白說,作為一本高等學校教材,《SPSS統計分析高級教程(第3版)》在理論深度和實踐指導方麵都做得相當齣色。它非常適閤正在學習統計學相關課程的學生,也能夠為有一定基礎的研究者提供進階的指導。我特彆欣賞書中對統計推斷過程的細緻描繪,從樣本統計量到總體參數的推斷,每一步都充滿瞭嚴謹的邏輯。例如,在介紹卡方檢驗時,作者不僅給齣瞭計算公式,更深入地解釋瞭它在分析分類變量之間關係時的原理,以及其在不同類型研究中的應用場景。此外,書中還包含瞭不少對SPSS新版本功能的介紹和使用技巧,這對於及時更新知識、提升操作效率非常有幫助。

評分

在我看來,《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》最大的價值在於它所傳達的“統計思維”。書中對每一個統計分析方法的介紹,都不僅僅停留在錶麵的菜單操作,而是深入挖掘瞭方法的核心思想、數學原理以及在不同情境下的應用。例如,在討論迴歸分析時,作者會詳細講解綫性迴歸的假設,包括殘差的正態性、同方差性、獨立性等,並指導讀者如何通過殘差圖等診斷工具來檢驗這些假設,以及在假設不滿足時應該如何處理。這種對“為什麼”的強調,使得讀者能夠建立起對統計方法更深刻的理解,而不是僅僅停留在機械地點擊按鈕。這對於培養獨立思考和解決實際問題的能力至關重要,尤其是在麵對復雜或非標準化的研究問題時,這種深厚的統計功底能夠幫助我們做齣更明智的決策。

評分

這本書對我最大的觸動在於它所展現齣的統計分析的“藝術性”。在數據麵前,我們往往麵臨著各種選擇:用什麼方法來分析?如何解釋結果?書中並沒有給齣唯一正確的答案,而是提供瞭一係列的方法和思路,引導讀者根據自己的研究目標和數據特點進行權衡和選擇。例如,在介紹多重比較時,作者會清晰地闡述不同多重比較方法的原理和適用條件,以及它們在控製I類錯誤率方麵的差異,讓讀者能夠根據具體情況做齣最恰當的選擇。這種開放性和指導性,讓我在麵對實際研究項目時,不再感到無從下手,而是能夠更有條理地進行數據探索和分析。

評分

《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》的語言風格簡潔明瞭,邏輯嚴謹,非常適閤作為一本參考書。書中對各種統計量和統計方法的解釋都非常清晰,並且配有大量的圖錶和示例,有助於讀者更好地理解。我特彆喜歡書中對統計結果解釋的部分,它不僅僅告訴我們如何得齣 P 值,更重要的是指導我們如何理解 P 值在實際研究中的意義,以及如何結閤研究背景來解釋統計發現。例如,在講解相關分析時,作者會提醒讀者注意相關不等於因果,並引導讀者從統計學和實際背景齣發,對變量之間的關係進行深入的分析。

評分

基本上都是在京東購買的……比較有保障,放心

評分

京東的圖書包裝太差瞭,沒有用空氣泡塑料包裝。拿到手塑料袋已經破瞭,幸好書沒有破。

評分

非常經典的spss 高級教程,而且是新版,很不錯

評分

好評。。。:::。。。,,,??

評分

書還沒有開始學,質量挺好的。就是書的價格有點貴。。。

評分

基本上都是在京東購買的……比較有保障,放心

評分

一直信賴京東自營店!願京東越辦越好!加油!我的京東我的電商!

評分

京東送貨快還好還好還好還好哈

評分

一直信賴京東自營店!願京東越辦越好!加油!我的京東我的電商!

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