多元統計分析與SPSS應用（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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汪鼕華 著

圖書標籤:

• 多元統計
• SPSS
• 數據分析
• 統計學
• 迴歸分析
• 方差分析
• 因子分析
• 聚類分析
• 心理統計
• 社會統計

齣版社： 華東理工大學齣版社

ISBN：9787562853534

版次：2

商品編碼：12320192

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：340

字數：566000

編輯推薦

第二版繼續秉承著理論聯係實際的原則，結閤經濟管理專業學生的學習特點和實際需求，在保持原有理論體係的基礎上，進行瞭如下修訂：調整和更新瞭大部分案例和數據，體現瞭教材的時效性，強調瞭多元統計方法在經濟管理領域的應用；增加瞭“附錄Ａ”，使讀者不需要查閱其他書籍也能夠輕鬆掌握軟件ＳＰＳＳ的基本操作；教材的軟件操作過程和結果全都采用ＳＰＳＳ２２．０英文版；增加瞭某些統計方法在ＳＰＳＳ軟件實現過程中常用選項設置說明和結果解釋，進一步增強瞭教材的可讀性。
本書第二版是上海市《多元統計學》精品課程建設成果之一，榮獲華東理工大學２０１６年度教學成果一等奬。本書作者在多元統計學上具有豐富的教學經驗，且對本學科抱有極大的熱情。

內容簡介

本書側重於在實際案例解決分析過程中，加強對多元統計分析的基本原理和基本方法的理解。為瞭提高讀者的多元統計分析理論方法的實踐應用能力和可操作性，本書強調依據多元統計方法利用ＳＰＳＳ現代統計軟件對實際案例進行數據處理和統計分析，並在每章結閤實例概要介紹瞭ＳＰＳＳ軟件的實際操作和實現過程。
全書共13章，主要內容包括：多元描述統計分析、均值的比較檢驗、方差分析、正交試驗設計、相關分析、迴歸分析、聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析和定性數據的統計分析等。
本書可作為經濟與管理類專業本科生開設統計分析課程的教材，也可作為研究生和ＭＢＡ的教材或參考書，同時也適閤作為從事社會、經濟、管理等研究和實際工作的從業人員進行數據分析的參考書。

目錄

第1章多元描述統計分析1
1.1多元描述統計量1
1.1.1數據的組織1
1.1.2描述統計量3
1.2多元數據的圖形錶示4
1.2.1散點圖5
1.2.2箱綫圖6
1.2.3條形圖8
1.3描述統計分析的SPSS應用9
1.3.1描述統計量9
1.3.2圖形錶示12
小結14
本章主要術語14
思考與練習14第2章均值的比較檢驗16
2.1均值比較檢驗的基本原理16
2.1.1均值檢驗問題的提齣16
2.1.2均值檢驗的基本原理17
2.2單一樣本均值的檢驗19
2.3獨立樣本均值的檢驗21
2.4配對樣本均值的檢驗24
2.5均值比較檢驗的SPSS應用25
2.5.1單一樣本均值的檢驗25
2.5.2獨立樣本均值的檢驗26
……

前言/序言

《多元統計分析與SPSS應用》自2010年齣版以來，收到廣大教材使用者的反饋意見，在此錶示特彆感謝，感謝他們提齣的閤理化建議，這為本書的再版修訂提供瞭很大的幫助。
第二版繼續秉承著理論聯係實際的原則，結閤經濟管理專業學生的學習特點和實際需求，在保持原有理論體係的基礎上，進行瞭如下修訂。第一，調整和更新瞭大部分案例和數據，體現瞭教材的時效性，強調瞭多元統計方法在經濟管理領域的應用。第二，增加瞭“附錄A”一章，使讀者不需要查閱其他書籍也能夠輕鬆掌握軟件SPSS的基本操作。第三，教材的軟件操作過程和結果全都采用SPSS　22.0英文版。第四，增加瞭某些統計方法在SPSS軟件實現過程中常用選項設置說明和結果解釋，進一步增強瞭教材的可讀性。第五，訂正瞭某些疏漏之處。
第二版是上海市《多元統計學》精品課程建設成果之一，榮獲華東理工大學2016年度教學成果一等奬，由華東理工大學商學院金融學係汪鼕華教授組織修訂，修訂內容是經過本書全體作者多次討論而定，具體修訂工作主要由馬艷梅老師完成，最後由汪鼕華老師統一定稿。
第二版的疏漏與不足之處，懇請讀者批評指正，以便不斷完善。
編著者
2017年12月

《多元統計分析與SPSS應用》（第二版）圖書簡介 概述 《多元統計分析與SPSS應用》（第二版）是一本係統性、實踐性兼具的學術專著，旨在為讀者提供關於多元統計分析方法的深入理論講解與實際操作指南。本書以其嚴謹的學術態度、清晰的邏輯結構和豐富的案例數據，成為統計學、管理學、經濟學、社會學、心理學、醫學等多個領域研究者和實踐者的寶貴參考。第二版在繼承第一版精華的基礎上，結閤瞭統計分析軟件SPSS的最新版本和發展趨勢，更新瞭大量內容，進一步提升瞭本書的實用性和時效性。 本書的核心目標是幫助讀者理解多元統計分析背後的數學原理，掌握如何利用SPSS軟件有效地執行這些分析，並最終能夠解釋分析結果，將其應用於實際研究問題。從基礎的統計概念到復雜的模型構建，本書層層遞進，循序漸進，確保讀者能夠逐步建立起紮實的多元統計分析知識體係。 本書內容深度與廣度 本書內容涵蓋瞭多元統計分析的多個重要方麵，其深度和廣度足以滿足從初學者到高級研究者的不同需求。 一、 基礎統計理論迴顧與拓展 在正式進入多元統計分析之前，本書首先對一些必要的統計學基礎概念進行瞭係統性的迴顧和梳理。這包括： 數據類型與測量尺度： 詳細闡述瞭定類、定序、定距、定比四種測量尺度的特性，以及不同數據類型在統計分析中的意義和處理方法。 描述性統計： 深入講解瞭集中趨勢、離散程度、分布形態等描述性統計指標，並強調瞭可視化在理解數據分布中的重要性，如直方圖、箱綫圖、散點圖等的繪製與解讀。 概率論基礎： 簡要迴顧瞭概率論的基本概念、隨機變量、概率分布（如正態分布、t分布、卡方分布、F分布）及其在統計推斷中的作用。 統計推斷： 重點介紹瞭參數估計（點估計與區間估計）和假設檢驗的基本原理、步驟以及各種常見的統計檢驗方法（如t檢驗、Z檢驗、方差分析等），並說明瞭這些方法在多元分析前的鋪墊作用。 二、 多元統計分析的核心方法 本書的主體內容聚焦於多元統計分析的經典與現代方法，並為每一種方法都提供瞭詳盡的理論闡述和SPSS操作演示。 因子分析 (Factor Analysis)： 深入剖析瞭因子分析的原理，包括公因子、因子載荷、特殊因子等的概念。詳細介紹瞭因子鏇轉（正交鏇轉、斜交鏇轉）的方法及其目的。在SPSS應用部分，指導讀者如何提取公因子（如主成分法、主軸因子法），如何選擇因子數目（如特徵值大於1原則、碎石圖法），以及如何進行因子鏇轉和因子得分的計算與解釋。本書強調瞭因子分析在降維、識彆潛在結構方麵的應用價值。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 與因子分析緊密相關但又有區彆，本書詳細闡述瞭主成分分析的數學原理，即如何通過綫性組閤將多個變量轉化為一組綫性無關的主成分，以捕捉數據的主要變異。詳細講解瞭主成分的計算過程、方差貢獻率的意義，以及如何選擇主成分的數量。SPSS操作部分，指導讀者如何執行PCA，如何解讀主成分的載荷矩陣，以及如何利用主成分進行後續分析。 聚類分析 (Cluster Analysis)： 涵蓋瞭層次聚類和快速聚類（K-means）兩種主要方法。對於層次聚類，詳細講解瞭係統聚類（聚集過程）的各種連接方法（如類平均法、Ward法、最大離差法）以及如何解讀聚類樹狀圖。對於K-means聚類，則介紹瞭其迭代求解的過程和初始中心的確定策略。SPSS操作部分，指導讀者如何選擇閤適的聚類方法，如何確定最優聚類數目，以及如何解釋各類彆的特徵。本書強調瞭聚類分析在樣本分組、市場細分等方麵的應用。 判彆分析 (Discriminant Analysis)： 介紹瞭判彆分析的理論基礎，包括如何構建判彆函數來區分不同的群體，以及如何利用判彆函數對新樣本進行分類。詳細講解瞭綫性判彆分析和二次判彆分析。SPSS操作部分，指導讀者如何選擇自變量和分組變量，如何檢驗判彆函數的有效性，如何解讀判彆係數和分類結果，以及如何評估分類的準確性。 對應分析 (Correspondence Analysis)： 專注於分析分類變量之間的關聯模式。本書詳細講解瞭簡單對應分析、多重對應分析的原理，以及如何通過行剖麵圖、列剖麵圖和聯閤對應圖來可視化變量間的對應關係。SPSS操作部分，指導讀者如何準備數據，如何執行分析，以及如何解讀對應圖中的點位和距離。 迴歸分析 (Regression Analysis)： 在涵蓋瞭綫形迴歸的基礎上，本書將重點放在瞭多元迴歸分析。詳細闡述瞭多重綫性迴歸的原理、模型假設、係數的解釋、R方值的意義、F檢驗和t檢驗的應用。更重要的是，本書深入探討瞭迴歸模型中的診斷技術，如多重共綫性診斷（VIF、容忍度）、殘差分析（異方差性、自相關性）、異常值檢測（Cook距離、杠杆值）。SPSS操作部分，指導讀者如何構建多元迴歸模型，如何進行變量選擇（逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除），如何評估模型擬閤優度，以及如何對模型進行診斷和改進。 結構方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)： 作為一種強大的統計建模技術，本書提供瞭對SEM的入門級介紹，包括其核心思想——測量模型（因素分析）和結構模型（迴歸分析）的結閤。介紹瞭路徑分析、因子分析模型、驗證性因子分析等基本模型。SPSS操作部分，雖然SPSS本身在SEM方麵不如Amos等專業軟件強大，但本書會引導讀者理解SEM的基本思想，並可能涉及SPSS的某些相關功能或配閤其他軟件的基礎操作。（請注意，SPSS對SEM的支持相對有限，本書會根據SPSS的能力進行講解，並可能提及概念性理解或基礎操作。） 其他多元統計方法（根據實際內容可能包含）： 多維尺度分析 (Multidimensional Scaling, MDS)： 用於將高維數據映射到低維空間，以可視化對象間的相似性或差異性。 數量化理論 (Quantification Theory)： 用於處理定性數據（分類變量），將其轉化為定量變量進行分析。 三、 SPSS軟件的深度應用 本書最大的特色之一在於其與SPSS軟件的深度融閤。每一章節都配有詳細的SPSS操作步驟和截圖，確保讀者能夠跟隨指導完成實際的統計分析。 SPSS數據管理與預處理： 詳細講解瞭SPSS的數據錄入、變量定義、數據轉換、重編碼、選擇個案、閤並文件等常用功能，為後續分析打下堅實基礎。 SPSS菜單驅動與語法操作： 演示瞭如何通過SPSS的用戶界麵（菜單選項）來執行各種多元統計分析，同時也介紹瞭SPSS的語法功能，鼓勵讀者學習和使用語法，以提高效率和靈活性。 SPSS輸齣解讀： 強調瞭SPSS輸齣結果的理解和分析。對於每一種統計方法，本書都詳細指導讀者如何解讀SPSS生成的錶格（如係數錶、方差分析錶、聚類中心錶、因子載荷矩陣等）和圖錶（如散點圖、樹狀圖、對應圖等）。 SPSS統計圖錶繪製： 教授讀者如何利用SPSS繪製各種統計圖錶，包括散點圖、分組柱狀圖、箱綫圖、摺綫圖、路徑圖等，以更直觀地展示數據和分析結果。 四、 案例驅動與實際應用 本書最大的亮點在於其豐富的、貼近實際的案例研究。每一個理論概念和統計方法的講解，都緊密聯係著實際的應用場景，通過具體的案例數據來演示其應用過程和結果解釋。 案例來源廣泛： 案例數據來源於經濟學、管理學、社會學、市場營銷、消費者行為、教育學、心理學、醫學等多個學科領域，具有普遍性和代錶性。 問題導嚮的分析： 每個案例都圍繞一個具體的研究問題展開，讀者可以學習如何根據研究問題選擇閤適的多元統計方法，並運用SPSS進行分析。 結果解釋與洞察： 除瞭操作步驟，本書更注重對分析結果的深入解讀，幫助讀者理解統計結果的含義，並從中提取有價值的洞察，為決策提供依據。 理論與實踐的橋梁： 本書緻力於成為連接抽象統計理論與具體實踐操作之間的橋梁，使讀者不僅理解“是什麼”，更懂得“怎麼做”和“為何這樣做”。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 高等院校學生： 統計學、經濟學、管理學、社會學、心理學、醫學、教育學等相關專業的本科生、研究生。 科研人員： 各學科領域需要進行定量研究的科研工作者，包括博士後、副教授、教授等。 企事業單位數據分析師/研究員： 從事市場研究、谘詢、數據挖掘、戰略規劃等工作的專業人士。 對多元統計分析和SPSS應用感興趣的讀者： 希望係統學習和提升相關技能的個人。 本書特色總結 係統性與全麵性： 涵蓋瞭多元統計分析的核心方法，理論講解深入淺齣。 實踐性與操作性： 以SPSS軟件為載體，提供詳細的操作指南和豐富的案例。 理論與應用相結閤： 強調統計原理的應用，幫助讀者理解“為什麼”，並通過案例展示“怎麼做”。 結構清晰，循序漸進： 從基礎到高級，由淺入深，適閤不同層次的讀者。 內容更新，緊跟潮流： 第二版結閤SPSS最新版本，內容更具時效性。 案例豐富，貼近實際： 幫助讀者掌握將統計工具應用於解決實際問題的能力。 《多元統計分析與SPSS應用》（第二版）是一本集理論深度、實踐指導和案例分析於一體的權威性著作，將幫助您在多元統計分析領域打下堅實的基礎，並熟練掌握SPSS這一強大的統計軟件，從而更有效地進行科學研究和數據驅動的決策。

評分☆☆☆☆☆

如果非要吹毛求疵地找點不足，我可能會覺得在高級應用方麵，它似乎還是留瞭一點“呼吸空間”給讀者自己去探索。比如，雖然這本書詳細介紹瞭如何使用SPSS進行結構方程模型（SEM）的基礎操作，但對於模型修正指數（Modification Indices）的深入解讀和復雜模型（如多層模型或混閤效應模型）的理論基礎探討，相比於一些更偏重於數理統計的教材，還是稍微欠缺瞭一點深度。當然，這或許是定位的差異——它側重於“應用”，而不是“純理論推導”。但對於我這種希望能夠自己搭建一些更具挑戰性模型的讀者來說，讀完基礎部分後，我仍然需要去查閱其他更專業的文獻來補充關於模型識彆和約束條件的細節。不過，話說迴來，本書在如何將理論與SPSS輸齣結果掛鈎這一點上做得是頂呱呱的，它教會你如何“看懂”軟件給你的答案，而不是簡單地“得到”答案。這種橋梁作用的建立，已經非常瞭不起瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和實操性達到瞭一個非常高的水準，對於初學者來說，它提供瞭一個平穩的入門麯綫，通過清晰的邏輯引導，將那些原本讓人望而生畏的多元統計概念拆解得井井有條。我特彆欣賞作者在講解復雜模型，比如主成分分析（PCA）和因子分析（EFA）時所展現的耐心。他們沒有僅僅停留在公式的堆砌上，而是深入挖掘瞭這些方法背齣的統計學思想——為什麼要這麼做？它解決瞭什麼問題？這一點在實際的數據分析工作中至關重要，因為它決定瞭分析師能否在麵對實際數據時做齣閤理的模型選擇和解釋。書中對SPSS操作步驟的描述詳盡到令人稱贊，每一個菜單的選擇、每一個選項的含義都被標注得清清楚楚，這極大地減少瞭我在軟件操作中摸索的時間。更不用說，案例的選擇都緊貼當前研究熱點，使得學到的知識能夠立刻派上用場。讀完前三章，我感覺自己對數據背後的結構有瞭一種全新的感知，不再是簡單地跑一個迴歸模型交差瞭事，而是開始思考數據維度壓縮的必要性與閤理性。總而言之，這是一本值得反復研讀的工具書，是量化研究者案頭必備的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計實在是太棒瞭，我甚至忍不住要為齣版方的用心點贊。市麵上很多統計教材，內容是乾貨滿滿，但閱讀體驗卻是一場災難——文字密密麻麻，圖錶灰暗模糊，讓人提不起精神。然而，這本《多元統計分析與SPSS應用（第二版）》完全打破瞭這一桎梏。它采用瞭大量高對比度的圖錶，清晰地展示瞭統計量的分布和模型擬閤的結果。尤其是在講解判彆分析（DA）和聚類分析（Cluster Analysis）時，那些二維或三維的散點圖，直觀地揭示瞭分類邊界的形成過程，這比純文字描述有效得多。每一次翻閱，都像是在進行一次有組織的、視覺愉悅的學習體驗。對於那些不擅長抽象思維的讀者來說，這種視覺輔助簡直是救命稻草。它讓原本冰冷的數字和復雜的假設檢驗變得生動起來，仿佛這些統計技術都是觸手可及的工具，而不是高懸於象牙塔中的理論。我甚至會主動去翻看那些案例分析的輸齣結果截圖，僅僅是為瞭欣賞那種清晰的布局和專業感。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大收獲，是讓我徹底理解瞭“多元”的真正含義，不再是簡單的多變量迴歸的堆砌。作者非常巧妙地將不同統計方法的適用場景進行瞭對比和區分。比如，在處理數據冗餘性問題時，它清晰地闡述瞭主成分分析（PCA）和因子分析（EFA）的內在區彆——一個是數據降維的數學操作，另一個是潛在結構探索的統計假設。通過書中詳細的假設檢驗部分，我學會瞭如何審視數據的正態性、球形檢驗（Bartlett's Test）和KMO值的重要性，這些都是確保後續分析結果可靠性的基石。我曾經在處理一個大型問捲數據時，因為忽略瞭對多重共綫性的檢查而導緻迴歸係數解釋失真，但這本書中的專門章節給瞭我醍醐灌頂的指引，讓我明白瞭在構建模型前必須進行的預處理工作。它真正培養瞭一種嚴謹的、批判性的分析思維，而不是盲目套用公式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格就像一位經驗豐富、思維敏捷的導師在身旁指導，它既不故作高深，也不流於淺薄。作者在關鍵概念的引入時，往往會先從一個直觀的例子入手，比如用一個生活中的分類問題來引齣邏輯迴歸（Logistic Regression）的必要性，這種敘事方式極大地降低瞭讀者的心理門檻。而且，書中的行文邏輯非常緊湊，從描述性統計的鋪墊，到推斷性統計的應用，再到高級多元分析的展開，層層遞進，知識的脈絡清晰可見。我特彆欣賞它對SPSS輸齣結果中每一個錶格的詳細標注和解讀，很多時候，軟件輸齣的錶格冗長復雜，讓人不知所措，但這本書就像一個翻譯器，將那些統計術語轉化成瞭可以指導決策的商業洞察。對於在職場中需要快速齣具專業報告的人來說，這種高效的知識轉化能力是無價的。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一份實戰操作手冊，讓我對未來的數據分析工作充滿瞭信心。