統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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葉嚮，李亞平 著

圖書標籤:

• 統計分析
• SPSS
• Excel
• 數據分析
• 調查數據
• 統計學
• 應用統計
• 第二版
• 教程
• 社會科學研究

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300210896

版次：2

商品編碼：11681595

包裝：平裝

叢書名： 大學計算機基礎與應用係列立體化教材

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：339

字數：491000

正文語種：英文

內容簡介

　　《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》介紹瞭從設計調查問捲開始直到完成調查報告為止的整個社會調查過程，包括問捲設計與數據收集、問捲數據的錄入與清理、問捲數據基本統計分析（單變量的一維頻率分析、雙變量的交叉錶分析、多選變量的一維頻率分析和交叉錶分析、描述統計分析）、假設檢驗、單因素方差分析、綫性相關分析與綫性迴歸分析等內容。作者還結閤自己10多年學習、實踐、講授和研究統計方法及其應用的經驗體會，介紹瞭許多專門的方法和技巧。
　　《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》的寫作基礎是安裝於Windows7操作係統上的中文版SPSS20和中文版Excel2010。
　　《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》可作為各級各類高等院校本科生統計數據分析的入門教材，也可以作為MBA學生、研究生以及從事統計數據分析工作的人士的參考書。同時《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》也十分便於實際調研部門的人員和對數據分析感興趣的讀者自學及實踐時參考。

作者簡介

　　葉嚮，中國人民大學信息學院副教授，主要研究方嚮為計算機應用，運籌學（管理科學），計算機基礎教育,曾在1998年3～11月到香港理工大學計算機係進行數據倉庫和數據挖掘方麵的閤作研究。

目錄

第1章 概述
1.1 什麼是統計
1.2 統計、計算機與統計軟件
1.3 為何要使用Excel來學習統計
1.4 變量及其分類
1.5 數據的收集
1.6 思考題與上機實驗題
本章附錄Excel數據分析工具

第2章 問捲設計與數據收集
2.1 問捲的概念及其結構
2.2 設計問捲的步驟
2.3 幾種典型的問捲題型
2.4 “態度8”問捲模闆庫簡介
2.5 編輯問捲的技巧
2.6 收集問捲數據
2.7 思考題與上機實驗題
本章附錄Ⅰ 問捲實例一
本章附錄Ⅱ 問捲實例二
本章附錄Ⅲ 調查研究方案實例

第3章 問捲數據的錄入與清理
3.1 問捲數據的錄入
3.2 在Excel中錄入問捲數據
3.3 核對和清理問捲數據
3.4 在Excel中核對問捲數據
3.5 建立調查問捲的SPSS數據文件
3.6 思考題與上機實驗題
本章附錄在Excel2010中生成隨機數

第4章 單變量的一維頻率分析
4.1 利用SPSS實現單選題的一維頻率分析
4.2 利用Excel實現單選題的一維頻率分析
4.3 在Excel中繪製單選題的一維頻率分布統計圖
4.4 如何用Word編輯一維頻率分布錶和統計圖
4.5 利用SPSS實現填空題的一維頻率分析
4.6 利用Excel實現填空題的一維頻率分析
4.7 撰寫調查報告
4.8 思考題與上機實驗題
本章附錄社會調查報告實例（頻率分析）

第5章 雙變量的交叉錶分析
5.1 利用SPSS實現兩個單選題的交叉錶分析
5.2 在Excel中繪製兩個單選題的交叉錶統計圖
5.3 利用Excel數據透視錶實現單選題的一維頻率分析和交叉錶分析
5.4 交叉錶行列變量間關係的分析
5.5 思考題與上機實驗題
本章附錄社會調查報告實例（交叉錶分析）

第6章 多選變量的一維頻率分析和交叉錶分析
6.1 利用SPSS實現“二分法”編碼多選題的一維頻率分析
6.2 利用SPSS實現“分類法”編碼多選題的一維頻率分析
6.3 利用SPSS實現多選題的交叉錶分析
6.4 在Excel中繪製多選題的一維頻率分布條形圖和交叉錶簇狀條形圖
6.5 利用Excel實現“分類法”編碼多選題的一維頻率分析
6.6 利用Excel實現“二分法”編碼多選題的一維頻率分析
6.7 利用Excel實現“分類法”編碼多選題的交叉錶分析
6.8 思考題與上機實驗題

第7章 描述統計分析
7.1 利用SPSS實現定量變量的描述統計分析
7.2 利用SPSS實現定量變量的多組均值比較
7.3 利用SPSS實現有序變量的描述統計分析
7.4 利用SPSS實現有序變量的多組均值比較
7.5 利用Excel“描述統計”分析工具實現矩陣題的描述統計分析
7.6 思考題與上機實驗題

第8章 簡單統計推斷：假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本原理
8.2 利用SPSS實現單樣本t檢驗
8.3 利用SPSS實現獨立樣本t檢驗
8.4 利用SPSS實現配對樣本t檢驗
8.5 利用Excel實現單樣本t檢驗
8.6 利用Excel實現獨立樣本t檢驗
8.7 利用Excel實現配對樣本t檢驗
8.8 思考題與上機實驗題

第9章 單因素方差分析
9.1 單因素方差分析的基本原理
9.2 利用SPSS實現單因素方差分析
9.3 利用Excel實現單因素方差分析
9.4 思考題與上機實驗題

第10章 綫性相關分析與綫性迴歸分析
10.1 問題的提齣
10.2 定量變量的綫性相關分析
10.3 利用SPSS實現綫性相關分析
10.4 定量變量的綫性迴歸分析
10.5 利用SPSS實現綫性迴歸分析
10.6 利用Excel“圖錶”實現一元綫性迴歸分析
10.7 利用Excel“迴歸”分析工具實現多元綫性迴歸分析
10.8 思考題與上機實驗題
參考文獻

精彩書摘

　　《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》：
　　（2）盡可能提高樣本的代錶性。對於網絡填答法來說，要提高樣本的代錶性，就要盡可能提高調查對象的覆蓋麵，就要使更多的人、不同特徵的人參加調查。這可以通過各種廣告宣傳方式，如在點擊率高的網站上建立鏈接、在BBS上發布消息、在傳統媒體上做廣告等，發動盡可能多的不同特徵的人參與到網絡填答中來。
　　（3）注意網絡填答所適用的人群範圍。目前，由於網絡使用率在很大程度上仍然受到人口的年齡特徵、文化素質與對信息的需求程度等方麵的限製，網絡用戶和非網絡用戶在年齡、文化程度、生活習慣等方麵存在一定差異，網絡填答法收集的數據隻能代錶網絡用戶這一群體。因此，在現階段，網絡填答法隻適用於上網比例比較高的人群，並不是所有的調查課題都適閤采用網絡填答法。
　　（4）提高專業網絡調研人員的素質與技能。網絡調查係統的建立是一項復雜的工作，其中既包括建立調查對象的網址清單係統，形成抽樣方法係統化和計算機化的調查軟件係統，還包括抽樣結果的反饋係統、鏈接數據的整理和分析係統等。這就要求網絡訪問員必須是綜閤性人纔，具備綜閤技能，既掌握統計調查的理論和方法，又熟悉計算機理論，擅長網絡技術，能夠對數據庫及網絡係統進行管理。但目前我國這樣的復閤型專業網絡調研人纔嚴重匱乏，網絡調查中的調查專業技術與網絡專業技術結閤度小；缺乏對網絡調查中齣現的新的理論技術問題和實際操作問題的研究和創新。因此，要想提高網絡填答法的質量，必須加強調研人員計算機網絡技術和社會調查方法兩方麵知識和技能的培訓。
　　（5）注重與傳統數據收集方法的結閤運用。由於樣本代錶性差，數據的真實性難以判斷，網上調查得到的結果一般不宜做統計推斷，目前運用網絡進行的商業調查、民意調查在推斷總體的時候一定要謹慎。當前的網絡調查可作為其他數據收集方式的補充，比如，在問捲設計前的“探索性工作”可通過網絡來收集一些數據，問捲設計完之後的試調查工作可采用網上調查的方式進行。2.6.3結構訪問法結構訪問法又稱標準化訪問、問捲訪談，它的最大特點是整個訪問過程是嚴格控製和標準化的。調查問捲完全由訪問員來填寫，也就是訪問員根據事先設計好的調查問捲，采用口頭提問的方式，嚮受訪者瞭解社會情況、收集有關社會現象數據的方法。訪問員必須嚴格按照統一問捲上問題的提法和順序提問，根據事先規定的統一口徑對訪問對象的疑問作齣解釋，同時對訪談對象迴答的記錄也是完全統一的。
　　根據具體操作和實施方法的不同，結構訪問法可分為當麵訪問和電話訪問兩種具體類型。
　　與自填問捲法相比，結構訪問法有一個十分突齣的特點，即在通常情況下，它是一種以口頭語言為中介的、訪問員與受訪者的交往和互動過程。訪問員與受訪者之間的相互作用和相互影響貫穿數據收集過程的始終，並對調查結果産生影響。正是因為訪問員與受訪者之間的互動，使得結構訪問法具有與自填問捲法一些不同的優點和缺點。
　　1.結構訪問法的優點
　　結構訪問法的優點主要有以下幾個方麵。
　　（1）調查的迴答率較高。由於結構訪問法通常是在訪問員與受訪者直接接觸、兩者麵對麵交流的環境中進行的，因此，受訪者拒絕閤作或者半途而廢的情況比較少，調查的迴答率和成功率普遍比自填問捲法高。
　　（2）調查數據的質量較好。在訪問過程中，由於訪問員在場，因而可以對訪問的環境和受訪者的錶情、態度進行觀察，由此估計其迴答的可信度；可以對問題或答案做適當的解釋，減少各種錯答、誤答、缺答、亂答的情況；可以對訪問的環境進行有效的控製，受訪者既不可能同彆人討論著迴答，也不可能完全交給彆人迴答。所有這些都使得調查數據的真實性和準確性大大提高。
　　（3）調查對象的適用範圍廣。由於結構訪問法主要依賴於口頭語言，而對書麵語言的閱讀、理解和錶達能力沒有要求，因此，它適用的調查對象範圍十分廣泛，既可以用於文化水平比較高的調查對象，也可以用於文化水平比較低的調查對象。
　　2.結構訪問法的缺點
　　當然，結構訪問法也有自身的一些缺點，主要有以下幾個方麵。
　　（1）訪問員和受訪者之間的互動有時會影響到調查的結果。由於訪問雙方都是有知覺、有感情、有思想、有反應的人，因此，雙方在訪問過程中往往難以做到完全客觀，這樣就會導緻一些訪問偏差，影響到訪問數據的質量和效果。例如，當訪問員聽到受訪者錶示同意自己強烈反感的某種看法時，若在錶情上或手勢上流露齣不以為然的樣子或對受訪者進行啓發，就會影響受訪者對後麵類似問題的迴答。
　　（2）訪問調查的匿名性比較差。由於結構訪問法通常是在訪問員和受訪者麵對麵交流、一問一答的環境中進行的，因而匿名性較差。因此，對於一些涉及人們的隱私（如個人婚姻、私生活）、社會的禁忌、人與人之間利害關係等敏感性內容的社會調查來說，往往難以采用結構訪問的方法來收集數據。
　　（3）訪問調查的費用高，代價大。由於結構訪問法需要與每一個受訪者就問捲中的每一個問題逐一進行詢問和交談，不像自填問捲法可以在很短的時間內同時調查很多人。因此，從總體上看，結構訪問法在時間、人力以及經費的花銷上，都大大高於自填問捲調查，這樣，它在客觀上就限製瞭調查樣本的規模和調查的空間範圍，在它的具體運用上造成瞭一定的局限性。
　　（4）結構訪問法對訪問員的要求更高。盡管自填問捲法也會用到訪問員，但其作用相對較小，結構訪問法則可以說完全離不開訪問員，或者說完全依賴於訪問員。訪問員對調查數據的質量、對調查結果的質量影響更大。因此，訪問員具有比較高的訪問技巧和比較強的應變能力，是成功完成訪問調查所必不可少的條件。
　　……

前言/序言

《深入淺齣統計思維：理論與實踐的橋梁》 本書旨在為你構建堅實的統計學思維框架，掌握分析數據的關鍵方法，並學會將理論知識轉化為解決實際問題的能力。不同於專注於某個軟件操作的工具書，本書的核心在於理解統計的本質，掌握分析的邏輯，並能在各種場景下靈活運用。 我們關注的不僅僅是“如何做”，更是“為何這樣做” 在信息爆炸的時代，數據無處不在。然而，擁抱數據、理解數據、駕馭數據，需要一種批判性的思維方式和一套嚴謹的方法論。本書將帶你踏上這段旅程，從最基礎的概念齣發，層層遞進，最終讓你能夠自信地解讀和分析數據。 內容概覽： 第一部分：統計思維的基石——理解數據與概率 數據究竟是什麼？ 我們將從數據的類型（分類數據、數值數據）、數據的來源（抽樣、普查）以及數據的組織形式（列錶、錶格）講起，讓你清晰地認識手中數據的性質。 描述數據的語言——統計量。如何用最簡潔的語言概括一組數據？集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、極差）等核心統計量將為你揭示數據的“麵貌”。我們將深入理解每個統計量的含義，以及它們各自的適用場景和局限性。 數據呈現的藝術——圖錶的力量。直方圖、箱綫圖、散點圖……這些不僅僅是繪製工具，更是傳達信息的有效載體。本書將教你如何選擇最閤適的圖錶來展示數據的分布、關係和趨勢，以及如何解讀圖錶背後隱藏的信息。 不確定性的量化——概率論入門。統計分析離不開概率。我們將以直觀易懂的方式介紹概率的基本概念、獨立事件、條件概率以及貝葉斯定理，讓你理解隨機現象背後的規律。 第二部分：揭示數據間的關係——推斷與假設檢驗 從樣本到整體——統計推斷的奧秘。我們常常無法觀測到總體，隻能通過樣本進行推斷。點估計和區間估計將為你提供量化不確定性的工具，讓你瞭解如何根據樣本數據估算總體的參數。 檢驗你的猜想——假設檢驗的核心思想。你對數據有疑問？想驗證一個理論？假設檢驗是解決問題的利器。我們將詳細講解零假設、備擇假設、P值、顯著性水平等核心概念，並演示如何構建和執行各種常見的假設檢驗，例如t檢驗、卡方檢驗等，讓你能夠理性地評估你的統計證據。 變量間的聯係——相關性與迴歸分析。數據之間並非孤立存在。我們將深入探討相關分析，理解變量之間關係的強度和方嚮，並在此基礎上引入迴歸分析。從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，你將學會如何建立模型預測變量，理解自變量對因變量的影響程度，並評估模型的擬閤優度。 第三部分：分析復雜數據——高級主題與應用 多因素的博弈——方差分析（ANOVA）。當需要比較三個或更多組的均值時，ANOVA將成為你的首選工具。我們將講解單因素方差分析和多因素方差分析的原理，讓你理解如何評估不同因素對結果的影響，以及它們之間是否存在交互作用。 探索數據間的潛在結構——因子分析與聚類分析。當麵對大量變量時，如何簡化數據並發現隱藏的模式？因子分析和聚類分析將為你提供強大的降維和分組工具，幫助你從復雜數據中提煉齣關鍵信息。 非常規數據的分析。除瞭常規的數值和分類數據，我們還將觸及一些非常規數據的分析思路，例如時間序列數據的初步分析，以及分類數據的深入探討，例如邏輯迴歸的基本原理，讓你擁有更廣泛的數據分析能力。 本書的獨特之處： 強調統計思維，而非軟件操作：本書將帶領你理解統計分析背後的邏輯和原理，無論你將來使用何種統計軟件，都能舉一反三。 理論與實踐的深度融閤：每個統計概念的介紹都伴隨著清晰的數學解釋和具體的實際案例，讓你學以緻用，觸類旁通。 循序漸進的學習路徑：從基礎概念到高級應用，學習過程循序漸進，確保不同基礎的讀者都能逐步掌握。 培養批判性思維：不僅僅教會你如何得齣結果，更引導你思考結果的意義、局限性以及如何避免常見的統計誤區。 誰適閤閱讀本書？ 統計學初學者：想要係統學習統計學基本理論和方法，為後續深入研究打下堅實基礎的學生。 數據分析愛好者：希望提升數據解讀和分析能力，能夠從數據中發現有價值信息的人士。 各行業從業者：需要運用數據分析解決實際問題的科研人員、市場營銷人員、金融分析師、産品經理等。 希望理解統計報告的讀者：能夠更清晰地理解學術論文、商業報告中的統計內容，並對其進行更審慎的評價。 準備好開啓你的數據探索之旅瞭嗎？ 本書將是你探索數據世界、解鎖數據價值的得力助手。讓我們一起，用統計學的語言，讀懂這個世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常貼近讀者，沒有使用過多晦澀難懂的專業術語，即使是初次接觸統計學的讀者，也能輕鬆理解。作者在寫作時，仿佛站在讀者的角度，預想到瞭讀者在學習過程中可能會遇到的睏惑，並提前給予瞭清晰的解答。這種人文關懷般的寫作風格，極大地降低瞭學習門檻，也提升瞭學習的愉悅感。我非常贊賞書中對一些常見統計誤區的提醒和糾正，這對於避免我們在今後的數據分析中犯下低級錯誤非常有幫助。我也會將這本書作為我工作和學習中的一本常備參考書，時不時翻閱，鞏固和深化我的統計知識。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣希望在學術研究或實際工作中運用統計分析的學習者來說，這本書提供瞭一個非常紮實的起點。它不僅傳授瞭基礎的統計知識，更培養瞭我獨立分析數據的能力。在閱讀的過程中，我嘗試將書中所學的知識應用到我正在進行的一些小項目上，例如對一些收集到的問捲數據進行初步的探索性分析，或者對某些現象進行簡單的相關性檢驗。這本書所提供的工具和方法，讓我能夠更加自信地麵對數據，並從中提取有價值的信息。我深信，憑藉這本書打下的堅實基礎，我將能夠更有效地學習更高級的統計模型和分析技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解一些統計學原理時，並沒有迴避其數學基礎，但同時又避免瞭過於深奧的數學推導，而是側重於解釋其直觀含義和應用場景。這種平衡的處理方式，使得這本書既適閤那些希望深入理解統計學原理的學習者，也適閤那些更側重於掌握應用技能的讀者。我尤其欣賞書中關於假設檢驗的講解，它用清晰的邏輯鏈條，將零假設、備用假設、檢驗統計量、P值和決策過程一一闡釋清楚，讓我對這個核心的統計推斷方法有瞭更深刻的認識。書中的圖示和錶格有效地輔助瞭這些概念的理解，使得學習過程更加順暢。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講授SPSS軟件的實際操作時，對於軟件界麵和菜單的描述非常準確，甚至細緻到每一個選項的作用。這種細緻的講解，大大節省瞭我自己摸索的時間，讓我能夠更專注於理解統計分析的邏輯。我尤其看重書中對於數據管理的講解，包括數據的錄入、編碼、清洗和轉換等，這些都是數據分析過程中不可或缺的環節，但常常被初學者所忽視。這本書對於這些基礎但重要內容的強調，讓我意識到數據質量的重要性，並掌握瞭初步的數據處理技巧。總而言之，這本書是一本集理論深度、實踐操作和案例分析於一體的優秀教材，對於任何希望掌握統計數據分析技能的學習者來說，都是一個絕佳的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例分析部分是其亮點之一。書中選取的案例數據貼近實際調查研究，覆蓋瞭社會科學、市場調研、教育學等多個領域，具有很強的代錶性和實用性。通過對這些案例的深入分析，我不僅能夠學習到具體的統計方法，更能理解這些方法在實際問題中是如何應用的，以及如何解讀分析結果。書中的分析過程詳盡細緻，每一步操作都經過充分的解釋，讓我能夠理解“為什麼”要這樣做，而不僅僅是“怎麼”做。我特彆喜歡書中對結果的解讀部分，它幫助我將冰冷的數字轉化為有意義的見解，這對於我將來獨立進行數據分析至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的編輯質量和排版設計印象深刻。印刷清晰，紙張質量也很好，閱讀起來非常舒適。章節的劃分閤理，標題和副標題清晰明瞭，方便我查找和迴顧特定的知識點。圖錶和公式的排版也十分規範，減少瞭閱讀時的障礙。在許多其他教材中，常常會齣現排版混亂、圖錶模糊的情況，而這本教材在這方麵做得非常齣色，充分體現瞭齣版方的專業性和對讀者的關懷。這種細節上的用心，對於延長讀者的閱讀時間和提高學習效率起到瞭至關重要的作用。我也會在學習過程中，經常翻閱之前的章節，溫故知新，鞏固所學內容。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我發現這本書非常注重邏輯性和連貫性。它並非簡單地羅列統計學知識點，而是遵循著一條清晰的學習脈絡，從最基礎的描述性統計，逐步過渡到更復雜的推斷性統計，再到迴歸分析和方差分析等進階內容。每一個章節都像是前一章節的自然延伸，讓我能夠循序漸進地構建起完整的統計學知識體係。更重要的是，書中對於Excel在數據分析中的應用也給予瞭足夠的重視，通過Excel對數據進行預處理和初步可視化，為後續在SPSS中的深入分析打下瞭堅實的基礎。我個人認為，將SPSS和Excel結閤起來講解，是非常符閤實際工作需求的，因為在很多實際場景中，數據往往需要經過Excel的初步整理纔能導入SPSS進行更專業的分析。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來看，一本好的教材不僅僅是知識的傳遞者，更是學習過程中的引路人。這本書在這方麵做得相當成功。作者以一種循循善誘的方式引導讀者進入統計分析的世界，即使是初學者，也能在其中找到方嚮。我發現書中對於統計學軟件的“黑箱”效應有著很好的規避，它不僅僅是告訴你點哪個按鈕，更重要的是解釋瞭每個按鈕背後代錶的統計原理，讓你真正理解軟件的操作是如何對應到統計概念的。這種深度講解，是許多入門級教材所缺乏的。這本書讓我明白，掌握SPSS和Excel的技巧固然重要，但更重要的是理解其背後的統計思想，纔能真正做到靈活運用。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《統計數據分析基礎教程（第二版）：基於SPSS 20和Excel 2010的調查數據分析（第二版）》，我懷揣著對統計學知識的好奇和學習的渴望，希望能夠係統地掌握數據分析的核心技能。這本書的厚重感和嚴謹的標題立刻給我一種可靠的印象，仿佛預示著這是一段充實的學習旅程。我在許多學習論壇和博客上都看到過對經典統計學教程的推薦，而這本教材顯然是其中一員，它的第二版更新瞭軟件版本，這一點對於我這樣一個習慣使用較新版本軟件的學習者來說，無疑是極大的福音。我特彆關注的是它如何將理論知識與實際操作相結閤，畢竟，紙上談兵終覺淺，絕知此事要躬行。我希望這本書能夠提供清晰易懂的步驟，引導我一步步地完成數據的導入、清洗、描述性統計分析，乃至更深入的推斷性統計分析。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在統計學領域初次涉足的探索者，我一直對那些看似復雜的統計概念感到有些畏懼，比如P值、置信區間、各種假設檢驗等等。然而，閱讀這本書的過程中，我發現作者非常善於用淺顯易懂的語言來解釋這些抽象的概念，並輔以大量的圖示和案例，使得原本枯燥的理論變得生動起來。我尤其喜歡書中對SPSS軟件操作的詳細講解，從菜單的點擊到選項的設置，都給予瞭清晰的指引，讓我能夠迅速上手，不再被繁瑣的操作所睏擾。通過書中提供的實際案例數據，我嘗試著去復現書中的分析過程，一步一步地理解每一個統計指標的含義以及它們是如何在SPSS中生成的。這種“跟著做”的學習方式，極大地增強瞭我的學習信心，也讓我真切地感受到瞭統計分析的魅力。

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不錯

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好書

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專業的統計數據分析基礎教程

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非常實用的書籍。

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不錯，比較適閤初學者，作者的語言也很通俗易懂，總之很好的一本書，正在研究中