非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用 [Nonparametric Statistics with Applications in SPSS/R/SAS] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董寒青 著

圖書標籤:

• 非參數統計
• SPSS
• R
• SAS
• 統計學
• 數據分析
• 應用統計
• 假設檢驗
• 統計方法
• 社會科學
• 生物統計

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503781438

版次：1

商品編碼：12319533

包裝：平裝

叢書名： 統計軟件應用與方法係列叢書

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

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數

內容簡介

　　《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》在介紹非參數統計各個方法原理的基礎上，使用SPSS、R、SAS三種統計軟件對其進行計算，各種軟件實現的結果不僅會使讀者對原理的理解更加深入，而且可以為應用研究提供技術支持。
　　《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》內容包括：緒論，之後為單個樣本、兩個相關樣本、兩個獨立樣本和多個相關樣本、多個獨立樣本的非參數檢驗，以及非參數的相關分析，列聯分析與對數綫性模型，最後是非參數密度估計與非參數迴歸簡介。
　　《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》的特色：一是給齣瞭SPSS的非參數檢驗Nonpara-metric Tests過程的新版本操作與其輸齣結果的解釋分析；二是給齣瞭R和SAS軟件的程序，並將其輸齣結果與SPSS的進行對照，差異之處給齣瞭各自的算法。
　　《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》可以作為本科生、研究生的教材或參考書，並且也可供進行數據分析研究工作者參考使用。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
§1．1 變量與數據
§1．2 統計檢驗迴顧
§1．3 非參數統計方法
§1．4 統計軟件

第2章 單樣本非參數檢驗
§2．1 ?2檢驗
§2．2 Kolmogorov-Smirnov檢驗
§2．3 符號檢驗
§2．4 Wilcoxon符號秩檢驗
§2．5 遊程檢驗

第3章 兩相關樣本的非參數檢驗
§3．1 符號檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗
§3．2 McNemar檢驗
§3．3 MarginalHomogeneity檢驗

第4章 兩個獨立樣本的非參數檢驗
§4．1 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗
§4．2 Wald-Wolfowitz遊程檢驗
§4．3 兩樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗
§4．3 Moses極端反應檢驗

第5章 k個相關樣本的非參數檢驗
§5．1 CochranQ檢驗
§5．2 Friedman檢驗

第6章 k個獨立樣本的非參數檢驗
§6．1 Kruskal-Wallis檢驗
§6．2 Brown-Mood中位數檢驗
§6．3 Jonckheere-Terpstra趨勢檢驗

第7章 相關分析
§7．1 Spearman秩相關
§7．2 Kendall秩相關
§7．3 秩評定的Kendall協和係數

第8章 列聯分析與對數綫性模型
§8．1 列聯分析
§8．2 對數綫性模型的類型和參數估計

第9章 非參數密度估計與非參數迴歸簡介
§9．1 非參數密度估計
§9．2 非參數迴歸

附錶
附錄：彩色圖形
參考文獻

前言/序言

　　非參數統計是統計學的一個重要分支。由於它對總體分布假定的要求條件很寬泛，且適用於低尺度測量的數據類型，因此在數據分析的研究與實踐中有著廣泛的應用。
　　本書在介紹非參數統計各個方法原理的基礎上，使用SPSS、R、SAS三種統計軟件對其進行計算。以SPSS為主，配閤R、SAS程序，各個軟件各具特色，不同軟件實現的結果有助於讀者更加深入地理解原理。本書更加注重對SPSS新版本的操作與其結果的解釋分析，除瞭輸齣形式的變化之外，還補充瞭舊版本所不具備的一些功能，如多個樣本的非參數檢驗還增加瞭多重比較的內容，這為研究者對問題的深入研究提供瞭幫助。
　　本書在內容上，主要包括：第一章緒論——作為全書的鋪墊，第二章至第六章則按照SPSS的單個樣本、兩個相關樣本、兩個獨立樣本和多個相關樣本、多個獨立樣本的非參數檢驗的順序安排，第七章則是非參數的相關分析，第八章是列聯分析與對數綫性模型，第九章是非參數密度估計與非參數迴歸簡介。
　　本書能夠齣版，要衷心地感謝易丹輝教授的鼎力相助以及指導，感謝她提齣的寶貴的修改意見，同時感謝中國統計齣版社的支持。在非參數統計課程的教學中，本人曾得到吳喜之教授的幫助，在此也對吳老師深錶謝意，另外還要謝謝我的學生葉霖、張麗影等同學所給予的協助。
　　由於水平所限，書中難免會有不足，望讀者不吝指正。

非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用 一本深入探索統計學核心、賦能數據分析實踐的權威指南 在現代社會，數據已成為驅動決策、理解世界、預測未來的關鍵要素。無論是科學研究、商業分析、市場調研，還是社會學調查、醫學診斷，數據分析能力都顯得尤為重要。而統計學，作為量化分析的基石，為我們提供瞭從海量數據中提取有價值信息、揭示隱藏規律的強大工具。 在眾多統計方法中，非參數統計以其獨特的優勢，在處理非正態分布、小樣本數據，以及探索性數據分析等方麵扮演著不可或缺的角色。相較於傳統的參數統計方法，非參數統計不依賴於對總體分布形態的嚴格假設，因而具有更廣泛的適用性和魯棒性。然而，理論知識的掌握若不能與實際操作相結閤，便難以轉化為解決實際問題的生産力。 本書《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》正是為填補這一重要空白而生。它並非僅僅羅列枯燥的統計理論，而是以一種深度融閤理論與實踐的方式，旨在引領讀者全麵掌握非參數統計的精髓，並熟練運用業界主流的統計軟件——SPSS、R和SAS——來實現這些方法的落地應用。 本書的核心價值在於其“應用”導嚮的編排思路。 我們深知，學習統計學的最終目的是為瞭解決實際問題。因此，本書在講解每一個非參數統計方法的原理時，都力求做到清晰易懂，同時會立即跟隨實際案例的演示，展示如何在SPSS、R和SAS這三大軟件平颱上進行數據準備、方法選擇、參數設置、結果解讀以及結論的撰寫。通過大量詳實的軟件操作截圖和代碼示例，讀者可以“邊學邊練”，將抽象的統計概念轉化為具體的分析技能。 本書內容涵蓋瞭非參數統計領域最核心、最常用的方法，並根據不同的數據分析場景進行瞭係統性的梳理。 基礎的分布和抽樣理論迴顧： 在深入非參數統計之前，本書會簡要迴顧參數統計中的一些基礎概念，特彆是與分布和抽樣相關的部分，這有助於讀者建立一個堅實的統計學基礎，並理解為何非參數方法在某些情況下更為優越。 單樣本檢驗： 讀者將學習如何使用符號檢驗（Sign Test）和威爾科剋森符號秩檢驗（Wilcoxon Signed-Rank Test）來檢驗單個樣本的中位數是否等於某個已知值。本書將詳細演示如何在SPSS中通過“非參數檢驗”菜單，在R中利用`wilcox.test()`函數，以及在SAS中通過`PROC UNIVARIATE`或`PROC SIGNTEST`等過程來完成這些分析。 兩獨立樣本檢驗： 對於比較兩個獨立樣本的分布是否相同，本書將重點介紹曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U Test），也稱為秩和檢驗。通過實際數據集，讀者將學會如何在SPSS的“舊對話框”或“非參數檢驗”菜單中進行操作，在R中使用`wilcox.test(..., paired = FALSE)`，以及在SAS的`PROC NPAR1WAY`或`PROC RANK`配閤`PROC FREQ`中實現。 兩配對樣本檢驗： 針對同一對象在不同時間點或不同條件下收集的數據，本書將講解威爾科剋森符號秩檢驗（Wilcoxon Signed-Rank Test）在配對樣本中的應用。同樣，本書會提供在SPSS、R和SAS中實現這些分析的詳細步驟。 多獨立樣本檢驗： 當需要比較三個或更多獨立樣本的分布時，剋魯斯卡爾-沃利斯H檢驗（Kruskal-Wallis H Test）是首選方法。本書將指導讀者如何在SPSS中設置多組比較，在R中使用`kruskal.test()`，以及在SAS中使用`PROC NPAR1WAY`來執行此檢驗，並進行後續的多重比較。 多配對樣本檢驗： 對於三個或更多配對樣本的比較，弗裏德曼檢驗（Friedman Test）是常用的非參數方法。本書將演示在SPSS、R和SAS中應用該檢驗，並提供事後檢驗的指導。 相關性分析： 非參數相關性是衡量兩個變量之間單調關係強度和方嚮的重要工具。本書將深入講解斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's Rank Correlation Coefficient）和肯德爾秩相關係數（Kendall's Tau Coefficient）。讀者將學習如何在SPSS的“相關係數”選項中選擇非參數方法，在R中使用`cor(..., method = "spearman")`或`cor(..., method = "kendall")`，以及在SAS的`PROC CORR`中實現。 擬閤優度檢驗： 對於離散型數據，卡方擬閤優度檢驗（Chi-Square Goodness-of-Fit Test）是檢驗觀測頻率與期望頻率之間是否存在顯著差異的有力工具。本書將展示如何在SPSS的“卡方檢驗”中設置期望值，在R中使用`chisq.test()`，以及在SAS的`PROC FREQ`中進行擬閤優度分析。 列聯錶分析： 在分析兩個或多個分類變量之間的關聯性時，列聯錶分析至關重要。本書將詳細介紹卡方獨立性檢驗（Chi-Square Test of Independence）和費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test），並提供在SPSS、R和SAS中進行分析的方法。 非參數迴歸： 隨著數據復雜性的增加，非參數迴歸方法提供瞭更靈活的建模方式。本書將介紹局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）等技術，並演示如何在R等軟件中實現。 生存分析中的非參數方法： 對於醫學、工程等領域關注時間到事件發生概率的研究，非參數生存分析方法，如Kaplan-Meier生存麯綫和log-rank檢驗，是必不可少的工具。本書將詳盡講解這些方法及其在SPSS、R和SAS中的實現。 數據可視化： 統計分析的結果需要直觀地呈現。本書將穿插介紹如何利用SPSS、R和SAS的強大繪圖功能，生成各種非參數統計結果的圖錶，如箱綫圖（Box Plots）、QQ圖（Q-Q Plots）、散點圖（Scatter Plots）等，以幫助讀者更清晰地展示和理解數據。 本書的另一大亮點在於其對SPSS、R和SAS三大軟件的同步講解。 我們認識到，不同的用戶和不同的研究環境可能偏好使用不同的軟件。因此，本書力求在保證內容深度和廣度的同時，為讀者提供跨平颱的學習體驗。無論您是SPSS的忠實用戶，還是R語言的愛好者，亦或是SAS的資深專傢，都能在這本書中找到適閤自己的學習路徑和操作指南。每一種方法都會以這三種軟件的視角進行闡述，確保讀者能夠無縫切換，掌握多門統計軟件的應用技能，從而提升在不同項目中的靈活性和效率。 本書的讀者對象廣泛，包括但不限於： 高等院校的本科生和研究生： 學習統計學課程，需要掌握非參數統計方法及其軟件應用的學生。 科研人員： 無論是在生物醫學、心理學、教育學、社會學，還是環境科學等領域，經常需要處理非正態分布或不滿足參數假設的數據，並希望提高數據分析的嚴謹性和魯棒性。 數據分析師和統計谘詢師： 需要在實際工作中運用各種統計方法解決業務問題，並熟悉主流統計軟件操作的專業人士。 對統計學感興趣的初學者： 希望從非參數統計入手，建立紮實的統計學基礎，並能獨立進行數據分析的愛好者。 希望拓展統計學知識體係的從業者： 已經熟悉參數統計，但希望掌握非參數統計工具，以應對更廣泛數據挑戰的專業人士。 為瞭讓本書的學習體驗更加齣色，我們還在內容組織上力求做到： 案例驅動： 每一個統計方法都配有來自真實研究或模擬的典型案例，使讀者能夠理解方法的實際應用場景。 循序漸進： 從基礎的單樣本檢驗逐步深入到復雜的迴歸和生存分析，確保讀者能夠逐步建立知識體係。 實踐導嚮： 大量的代碼和操作截圖，讓讀者可以直接模仿，快速上手。 清晰的理論解釋： 在確保應用性的同時，本書不會犧牲理論的嚴謹性，對每個方法的數學原理、假設條件和局限性進行清晰闡述。 結果解讀的指導： 不僅教如何做分析，更強調如何正確解讀分析結果，並將其轉化為有意義的結論。 軟件技巧的提示： 在講解過程中，會穿插一些實用的軟件操作技巧和注意事項，幫助讀者提高效率。 掌握非參數統計方法，並熟練運用SPSS、R、SAS等工具，是當今數據時代不可或缺的核心競爭力。本書《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》正是您邁嚮這一目標的最可靠夥伴。我們相信，通過係統學習本書的內容，讀者將能夠自信地應對各種數據分析挑戰，從數據中挖掘齣更深刻的洞察，為您的學術研究、職業發展注入強大的動力。 開啓您的非參數統計探索之旅，賦能您的數據分析技能，盡在本冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量看起來相當紮實，這對於一本需要頻繁查閱的工具書來說是個加分項。我更關注的是它在不同軟件環境下的兼容性和詳細程度。R語言的生態係統更新速度極快，SAS和SPSS的界麵也各有韆鞦。我真誠地希望這本書提供的代碼和步驟是健壯且易於遷移的，而不是針對某個特定版本的一次性說明。例如，在R的部分，是否涵蓋瞭tidyverse風格的數據清洗和處理流程，使得非參數檢驗的準備工作也能更現代化？在SAS部分，是否能清晰展示PROC的調用方式？對於我來說，這本書如果能提供一個“決策樹”——什麼樣的樣本特徵導嚮哪種檢驗，以及對應的三種軟件實現方式——那麼它的實用價值將是幾何級數增長的。我購買的動機就是希望找到一個統一的知識平颱，而不是每次分析都要在三個軟件的手冊間來迴切換。

評分☆☆☆☆☆

從一個有經驗的數據分析師的角度來看，非參數統計往往是處理現實世界復雜數據的最後一道防綫，但也是最容易被誤用的領域。我希望這本書不僅僅是介紹“如何做”檢驗，更要強調“何時該停手”以及“結果如何解讀”的微妙之處。例如，當秩檢驗得齣顯著結果時，如何進一步量化效應量（Effect Size）？這本書是否提供瞭非參數效應量的計算方法，例如Kendall's W或Spearman's Rho的修正形式？更重要的是，我期待書中能有專門的章節討論多重比較的校正問題，尤其是在非參數ANOVA的後續事後檢驗中，如何選擇閤適的校正方法（如Dunn's test配閤Bonferroni或Holm校正）。如果這本書能提供這種深層次的分析和判斷指導，而不僅僅是停留在基礎的P值判斷上，那它就超越瞭一般的軟件指南，真正成為瞭一本具有學術深度的應用手冊。

評分☆☆☆☆☆

我是一個在社科領域摸爬滾打多年的研究者，以前處理數據時，總是被那些參數檢驗的嚴格假設條件卡得死死的，感覺自己就像個拿著不閤尺寸的工具在敲打釘子。所以，當我看到這本書的標題時，心裏湧起一種“救星來瞭”的感覺。我最看重的是它如何處理那些“髒數據”——那些不滿足正態分布、方差不齊或者樣本量小到可憐的情況。理論我能啃下來，但關鍵在於怎麼把那些復雜的公式，變成軟件裏點幾下鼠標就能運行的指令。這本書的排版看起來很清晰，圖文並茂的例子想必是少不瞭的。我特彆希望它能提供一些真實的案例分析，讓我看看，在不同的研究場景下，比如問捲調查結果的處理、行為觀察數據的分析，到底該優先選擇Wilcoxon秩和檢驗還是Kruskal-Wallis檢驗，以及這些選擇背後的邏輯是什麼。如果能把軟件操作步驟（無論是SPSS的菜單選擇還是R/SAS的代碼片段）都標注得清清楚楚，那就太棒瞭，這將大大提升我處理日常研究數據的效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實挺吸引人的，那種深沉的藍色調搭配醒目的白色字體，一看就是那種嚴謹、實用的工具書範兒。我當時買它，主要是衝著“非參數統計”這個主題去的，因為在我的研究領域，數據分布的假設檢驗簡直是個噩夢，正態性這東西對我來說簡直是奢望。翻開目錄，感覺結構安排得很有條理，從基礎概念講起，逐步深入到各種檢驗方法的實際操作。不過，坦白說，光是看目錄，我就有點犯怵，因為對這些術語的理解還停留在教科書的皮毛階段。我希望能通過這本書，真正掌握如何在實際數據分析中，靈活選擇和運用非參數方法，而不是僅僅停留在理論的堆砌上。我尤其期待它在“SPSS/R/SAS軟件應用”這部分的講解能足夠細緻和接地氣，畢竟理論和實踐之間，還隔著好幾個軟件操作的鴻溝呢。希望這本書能成為我手中的“實戰寶典”，而不是又一本束之高閣的參考書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，心裏是抱著一絲懷疑的。市麵上關於統計軟件應用的指南汗牛充棟，但真正能把“統計理論的精髓”和“軟件實操的細節”完美融閤的，鳳毛麟角。很多書要麼過於理論化，軟件操作一帶而過，要麼就是純粹的“傻瓜式”操作手冊，讓你知道點鼠標卻不明白背後的統計意義。這本書的定位似乎是想做兩者的平衡者。我期望它能對非參數檢驗的原理進行深入淺齣的解釋，比如為什麼秩（Rank）在這些檢驗中扮演瞭核心角色。對於我這種對數理統計有一定基礎，但對應用情景敏感度不夠的人來說，理解“為什麼用這個方法”比“怎麼輸入數據”更重要。如果書裏能多探討一些檢驗的功效（Power）和功效分析（Power Analysis）在非參數框架下的應用，那就更符閤我目前的研究需求瞭。這種對統計思維的培養，比單純的軟件按鍵說明更有價值。