多元统计分析与SPSS应用（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪冬华 著

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• 多元统计
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 回归分析
• 方差分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 心理统计
• 社会统计

出版社： 华东理工大学出版社

ISBN：9787562853534

版次：2

商品编码：12320192

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：340

字数：566000

编辑推荐

第二版继续秉承着理论联系实际的原则，结合经济管理专业学生的学习特点和实际需求，在保持原有理论体系的基础上，进行了如下修订：调整和更新了大部分案例和数据，体现了教材的时效性，强调了多元统计方法在经济管理领域的应用；增加了“附录Ａ”，使读者不需要查阅其他书籍也能够轻松掌握软件ＳＰＳＳ的基本操作；教材的软件操作过程和结果全都采用ＳＰＳＳ２２．０英文版；增加了某些统计方法在ＳＰＳＳ软件实现过程中常用选项设置说明和结果解释，进一步增强了教材的可读性。
本书第二版是上海市《多元统计学》精品课程建设成果之一，荣获华东理工大学２０１６年度教学成果一等奖。本书作者在多元统计学上具有丰富的教学经验，且对本学科抱有极大的热情。

内容简介

本书侧重于在实际案例解决分析过程中，加强对多元统计分析的基本原理和基本方法的理解。为了提高读者的多元统计分析理论方法的实践应用能力和可操作性，本书强调依据多元统计方法利用ＳＰＳＳ现代统计软件对实际案例进行数据处理和统计分析，并在每章结合实例概要介绍了ＳＰＳＳ软件的实际操作和实现过程。
全书共13章，主要内容包括：多元描述统计分析、均值的比较检验、方差分析、正交试验设计、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和定性数据的统计分析等。
本书可作为经济与管理类专业本科生开设统计分析课程的教材，也可作为研究生和ＭＢＡ的教材或参考书，同时也适合作为从事社会、经济、管理等研究和实际工作的从业人员进行数据分析的参考书。

目录

第1章多元描述统计分析1
1.1多元描述统计量1
1.1.1数据的组织1
1.1.2描述统计量3
1.2多元数据的图形表示4
1.2.1散点图5
1.2.2箱线图6
1.2.3条形图8
1.3描述统计分析的SPSS应用9
1.3.1描述统计量9
1.3.2图形表示12
小结14
本章主要术语14
思考与练习14第2章均值的比较检验16
2.1均值比较检验的基本原理16
2.1.1均值检验问题的提出16
2.1.2均值检验的基本原理17
2.2单一样本均值的检验19
2.3独立样本均值的检验21
2.4配对样本均值的检验24
2.5均值比较检验的SPSS应用25
2.5.1单一样本均值的检验25
2.5.2独立样本均值的检验26
……

前言/序言

《多元统计分析与SPSS应用》自2010年出版以来，收到广大教材使用者的反馈意见，在此表示特别感谢，感谢他们提出的合理化建议，这为本书的再版修订提供了很大的帮助。
第二版继续秉承着理论联系实际的原则，结合经济管理专业学生的学习特点和实际需求，在保持原有理论体系的基础上，进行了如下修订。第一，调整和更新了大部分案例和数据，体现了教材的时效性，强调了多元统计方法在经济管理领域的应用。第二，增加了“附录A”一章，使读者不需要查阅其他书籍也能够轻松掌握软件SPSS的基本操作。第三，教材的软件操作过程和结果全都采用SPSS　22.0英文版。第四，增加了某些统计方法在SPSS软件实现过程中常用选项设置说明和结果解释，进一步增强了教材的可读性。第五，订正了某些疏漏之处。
第二版是上海市《多元统计学》精品课程建设成果之一，荣获华东理工大学2016年度教学成果一等奖，由华东理工大学商学院金融学系汪冬华教授组织修订，修订内容是经过本书全体作者多次讨论而定，具体修订工作主要由马艳梅老师完成，最后由汪冬华老师统一定稿。
第二版的疏漏与不足之处，恳请读者批评指正，以便不断完善。
编著者
2017年12月

《多元统计分析与SPSS应用》（第二版）图书简介 概述 《多元统计分析与SPSS应用》（第二版）是一本系统性、实践性兼具的学术专著，旨在为读者提供关于多元统计分析方法的深入理论讲解与实际操作指南。本书以其严谨的学术态度、清晰的逻辑结构和丰富的案例数据，成为统计学、管理学、经济学、社会学、心理学、医学等多个领域研究者和实践者的宝贵参考。第二版在继承第一版精华的基础上，结合了统计分析软件SPSS的最新版本和发展趋势，更新了大量内容，进一步提升了本书的实用性和时效性。 本书的核心目标是帮助读者理解多元统计分析背后的数学原理，掌握如何利用SPSS软件有效地执行这些分析，并最终能够解释分析结果，将其应用于实际研究问题。从基础的统计概念到复杂的模型构建，本书层层递进，循序渐进，确保读者能够逐步建立起扎实的多元统计分析知识体系。 本书内容深度与广度 本书内容涵盖了多元统计分析的多个重要方面，其深度和广度足以满足从初学者到高级研究者的不同需求。 一、 基础统计理论回顾与拓展 在正式进入多元统计分析之前，本书首先对一些必要的统计学基础概念进行了系统性的回顾和梳理。这包括： 数据类型与测量尺度： 详细阐述了定类、定序、定距、定比四种测量尺度的特性，以及不同数据类型在统计分析中的意义和处理方法。 描述性统计： 深入讲解了集中趋势、离散程度、分布形态等描述性统计指标，并强调了可视化在理解数据分布中的重要性，如直方图、箱线图、散点图等的绘制与解读。 概率论基础： 简要回顾了概率论的基本概念、随机变量、概率分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）及其在统计推断中的作用。 统计推断： 重点介绍了参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本原理、步骤以及各种常见的统计检验方法（如t检验、Z检验、方差分析等），并说明了这些方法在多元分析前的铺垫作用。 二、 多元统计分析的核心方法 本书的主体内容聚焦于多元统计分析的经典与现代方法，并为每一种方法都提供了详尽的理论阐述和SPSS操作演示。 因子分析 (Factor Analysis)： 深入剖析了因子分析的原理，包括公因子、因子载荷、特殊因子等的概念。详细介绍了因子旋转（正交旋转、斜交旋转）的方法及其目的。在SPSS应用部分，指导读者如何提取公因子（如主成分法、主轴因子法），如何选择因子数目（如特征值大于1原则、碎石图法），以及如何进行因子旋转和因子得分的计算与解释。本书强调了因子分析在降维、识别潜在结构方面的应用价值。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 与因子分析紧密相关但又有区别，本书详细阐述了主成分分析的数学原理，即如何通过线性组合将多个变量转化为一组线性无关的主成分，以捕捉数据的主要变异。详细讲解了主成分的计算过程、方差贡献率的意义，以及如何选择主成分的数量。SPSS操作部分，指导读者如何执行PCA，如何解读主成分的载荷矩阵，以及如何利用主成分进行后续分析。 聚类分析 (Cluster Analysis)： 涵盖了层次聚类和快速聚类（K-means）两种主要方法。对于层次聚类，详细讲解了系统聚类（聚集过程）的各种连接方法（如类平均法、Ward法、最大离差法）以及如何解读聚类树状图。对于K-means聚类，则介绍了其迭代求解的过程和初始中心的确定策略。SPSS操作部分，指导读者如何选择合适的聚类方法，如何确定最优聚类数目，以及如何解释各类别的特征。本书强调了聚类分析在样本分组、市场细分等方面的应用。 判别分析 (Discriminant Analysis)： 介绍了判别分析的理论基础，包括如何构建判别函数来区分不同的群体，以及如何利用判别函数对新样本进行分类。详细讲解了线性判别分析和二次判别分析。SPSS操作部分，指导读者如何选择自变量和分组变量，如何检验判别函数的有效性，如何解读判别系数和分类结果，以及如何评估分类的准确性。 对应分析 (Correspondence Analysis)： 专注于分析分类变量之间的关联模式。本书详细讲解了简单对应分析、多重对应分析的原理，以及如何通过行剖面图、列剖面图和联合对应图来可视化变量间的对应关系。SPSS操作部分，指导读者如何准备数据，如何执行分析，以及如何解读对应图中的点位和距离。 回归分析 (Regression Analysis)： 在涵盖了线形回归的基础上，本书将重点放在了多元回归分析。详细阐述了多重线性回归的原理、模型假设、系数的解释、R方值的意义、F检验和t检验的应用。更重要的是，本书深入探讨了回归模型中的诊断技术，如多重共线性诊断（VIF、容忍度）、残差分析（异方差性、自相关性）、异常值检测（Cook距离、杠杆值）。SPSS操作部分，指导读者如何构建多元回归模型，如何进行变量选择（逐步回归、向前选择、向后剔除），如何评估模型拟合优度，以及如何对模型进行诊断和改进。 结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)： 作为一种强大的统计建模技术，本书提供了对SEM的入门级介绍，包括其核心思想——测量模型（因素分析）和结构模型（回归分析）的结合。介绍了路径分析、因子分析模型、验证性因子分析等基本模型。SPSS操作部分，虽然SPSS本身在SEM方面不如Amos等专业软件强大，但本书会引导读者理解SEM的基本思想，并可能涉及SPSS的某些相关功能或配合其他软件的基础操作。（请注意，SPSS对SEM的支持相对有限，本书会根据SPSS的能力进行讲解，并可能提及概念性理解或基础操作。） 其他多元统计方法（根据实际内容可能包含）： 多维尺度分析 (Multidimensional Scaling, MDS)： 用于将高维数据映射到低维空间，以可视化对象间的相似性或差异性。 数量化理论 (Quantification Theory)： 用于处理定性数据（分类变量），将其转化为定量变量进行分析。 三、 SPSS软件的深度应用 本书最大的特色之一在于其与SPSS软件的深度融合。每一章节都配有详细的SPSS操作步骤和截图，确保读者能够跟随指导完成实际的统计分析。 SPSS数据管理与预处理： 详细讲解了SPSS的数据录入、变量定义、数据转换、重编码、选择个案、合并文件等常用功能，为后续分析打下坚实基础。 SPSS菜单驱动与语法操作： 演示了如何通过SPSS的用户界面（菜单选项）来执行各种多元统计分析，同时也介绍了SPSS的语法功能，鼓励读者学习和使用语法，以提高效率和灵活性。 SPSS输出解读： 强调了SPSS输出结果的理解和分析。对于每一种统计方法，本书都详细指导读者如何解读SPSS生成的表格（如系数表、方差分析表、聚类中心表、因子载荷矩阵等）和图表（如散点图、树状图、对应图等）。 SPSS统计图表绘制： 教授读者如何利用SPSS绘制各种统计图表，包括散点图、分组柱状图、箱线图、折线图、路径图等，以更直观地展示数据和分析结果。 四、 案例驱动与实际应用 本书最大的亮点在于其丰富的、贴近实际的案例研究。每一个理论概念和统计方法的讲解，都紧密联系着实际的应用场景，通过具体的案例数据来演示其应用过程和结果解释。 案例来源广泛： 案例数据来源于经济学、管理学、社会学、市场营销、消费者行为、教育学、心理学、医学等多个学科领域，具有普遍性和代表性。 问题导向的分析： 每个案例都围绕一个具体的研究问题展开，读者可以学习如何根据研究问题选择合适的多元统计方法，并运用SPSS进行分析。 结果解释与洞察： 除了操作步骤，本书更注重对分析结果的深入解读，帮助读者理解统计结果的含义，并从中提取有价值的洞察，为决策提供依据。 理论与实践的桥梁： 本书致力于成为连接抽象统计理论与具体实践操作之间的桥梁，使读者不仅理解“是什么”，更懂得“怎么做”和“为何这样做”。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 高等院校学生： 统计学、经济学、管理学、社会学、心理学、医学、教育学等相关专业的本科生、研究生。 科研人员： 各学科领域需要进行定量研究的科研工作者，包括博士后、副教授、教授等。 企事业单位数据分析师/研究员： 从事市场研究、咨询、数据挖掘、战略规划等工作的专业人士。 对多元统计分析和SPSS应用感兴趣的读者： 希望系统学习和提升相关技能的个人。 本书特色总结 系统性与全面性： 涵盖了多元统计分析的核心方法，理论讲解深入浅出。 实践性与操作性： 以SPSS软件为载体，提供详细的操作指南和丰富的案例。 理论与应用相结合： 强调统计原理的应用，帮助读者理解“为什么”，并通过案例展示“怎么做”。 结构清晰，循序渐进： 从基础到高级，由浅入深，适合不同层次的读者。 内容更新，紧跟潮流： 第二版结合SPSS最新版本，内容更具时效性。 案例丰富，贴近实际： 帮助读者掌握将统计工具应用于解决实际问题的能力。 《多元统计分析与SPSS应用》（第二版）是一本集理论深度、实践指导和案例分析于一体的权威性著作，将帮助您在多元统计分析领域打下坚实的基础，并熟练掌握SPSS这一强大的统计软件，从而更有效地进行科学研究和数据驱动的决策。

评分☆☆☆☆☆

如果非要吹毛求疵地找点不足，我可能会觉得在高级应用方面，它似乎还是留了一点“呼吸空间”给读者自己去探索。比如，虽然这本书详细介绍了如何使用SPSS进行结构方程模型（SEM）的基础操作，但对于模型修正指数（Modification Indices）的深入解读和复杂模型（如多层模型或混合效应模型）的理论基础探讨，相比于一些更偏重于数理统计的教材，还是稍微欠缺了一点深度。当然，这或许是定位的差异——它侧重于“应用”，而不是“纯理论推导”。但对于我这种希望能够自己搭建一些更具挑战性模型的读者来说，读完基础部分后，我仍然需要去查阅其他更专业的文献来补充关于模型识别和约束条件的细节。不过，话说回来，本书在如何将理论与SPSS输出结果挂钩这一点上做得是顶呱呱的，它教会你如何“看懂”软件给你的答案，而不是简单地“得到”答案。这种桥梁作用的建立，已经非常了不起了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计实在是太棒了，我甚至忍不住要为出版方的用心点赞。市面上很多统计教材，内容是干货满满，但阅读体验却是一场灾难——文字密密麻麻，图表灰暗模糊，让人提不起精神。然而，这本《多元统计分析与SPSS应用（第二版）》完全打破了这一桎梏。它采用了大量高对比度的图表，清晰地展示了统计量的分布和模型拟合的结果。尤其是在讲解判别分析（DA）和聚类分析（Cluster Analysis）时，那些二维或三维的散点图，直观地揭示了分类边界的形成过程，这比纯文字描述有效得多。每一次翻阅，都像是在进行一次有组织的、视觉愉悦的学习体验。对于那些不擅长抽象思维的读者来说，这种视觉辅助简直是救命稻草。它让原本冰冷的数字和复杂的假设检验变得生动起来，仿佛这些统计技术都是触手可及的工具，而不是高悬于象牙塔中的理论。我甚至会主动去翻看那些案例分析的输出结果截图，仅仅是为了欣赏那种清晰的布局和专业感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格就像一位经验丰富、思维敏捷的导师在身旁指导，它既不故作高深，也不流于浅薄。作者在关键概念的引入时，往往会先从一个直观的例子入手，比如用一个生活中的分类问题来引出逻辑回归（Logistic Regression）的必要性，这种叙事方式极大地降低了读者的心理门槛。而且，书中的行文逻辑非常紧凑，从描述性统计的铺垫，到推断性统计的应用，再到高级多元分析的展开，层层递进，知识的脉络清晰可见。我特别欣赏它对SPSS输出结果中每一个表格的详细标注和解读，很多时候，软件输出的表格冗长复杂，让人不知所措，但这本书就像一个翻译器，将那些统计术语转化成了可以指导决策的商业洞察。对于在职场中需要快速出具专业报告的人来说，这种高效的知识转化能力是无价的。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一份实战操作手册，让我对未来的数据分析工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，是让我彻底理解了“多元”的真正含义，不再是简单的多变量回归的堆砌。作者非常巧妙地将不同统计方法的适用场景进行了对比和区分。比如，在处理数据冗余性问题时，它清晰地阐述了主成分分析（PCA）和因子分析（EFA）的内在区别——一个是数据降维的数学操作，另一个是潜在结构探索的统计假设。通过书中详细的假设检验部分，我学会了如何审视数据的正态性、球形检验（Bartlett's Test）和KMO值的重要性，这些都是确保后续分析结果可靠性的基石。我曾经在处理一个大型问卷数据时，因为忽略了对多重共线性的检查而导致回归系数解释失真，但这本书中的专门章节给了我醍醐灌顶的指引，让我明白了在构建模型前必须进行的预处理工作。它真正培养了一种严谨的、批判性的分析思维，而不是盲目套用公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和实操性达到了一个非常高的水准，对于初学者来说，它提供了一个平稳的入门曲线，通过清晰的逻辑引导，将那些原本让人望而生畏的多元统计概念拆解得井井有条。我特别欣赏作者在讲解复杂模型，比如主成分分析（PCA）和因子分析（EFA）时所展现的耐心。他们没有仅仅停留在公式的堆砌上，而是深入挖掘了这些方法背出的统计学思想——为什么要这么做？它解决了什么问题？这一点在实际的数据分析工作中至关重要，因为它决定了分析师能否在面对实际数据时做出合理的模型选择和解释。书中对SPSS操作步骤的描述详尽到令人称赞，每一个菜单的选择、每一个选项的含义都被标注得清清楚楚，这极大地减少了我在软件操作中摸索的时间。更不用说，案例的选择都紧贴当前研究热点，使得学到的知识能够立刻派上用场。读完前三章，我感觉自己对数据背后的结构有了一种全新的感知，不再是简单地跑一个回归模型交差了事，而是开始思考数据维度压缩的必要性与合理性。总而言之，这是一本值得反复研读的工具书，是量化研究者案头必备的经典之作。