SPSS 21统计分析与应用从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郑宁，胡雄，薛晓光 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 统计学
• 应用统计
• SPSS教程
• 数据挖掘
• 研究方法
• 统计软件

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302398691

版次：1

商品编码：11718294

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： CAX工程应用丛书

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：454

正文语种：中文

内容简介

　　《SPSS 21统计分析与应用从入门到精通》共16章，对SPSS的基本操作、SPSS统计分析以及SPSS图形功能等进行了全面介绍，并在《SPSS 21统计分析与应用从入门到精通》最后列举了多个SPSS在各学科领域实际应用的案例，为读者的学习提供更多便捷。SPSS基本操作部分，介绍了SPSS21概述、SPSS数据文件；SPSS统计分析部分，介绍了数据处理、基本统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、信度分析、回归分析、相关分析、因子分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、生存分析等统计分析过程；SPSS图形功能部分，介绍了基本统计图的相关内容，并通过案例介绍SPSS在房地产交易分析、企业经济效益评价中的应用。
　　《SPSS 21统计分析与应用从入门到精通》语言简练、思路清晰、图文并茂、深入浅出、理论与案例设计相结合，适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及从事统计分析和决策的相关领域人员学习参考。

前言/序言

探索数据背后的逻辑：SPSS 21统计分析与应用从入门到精通 在信息爆炸的时代，数据无处不在，如何有效地从海量数据中提取有价值的洞察，已经成为各行各业成功的关键。统计分析作为一种科学的方法论，为我们理解、解释和预测现象提供了强大的工具。而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），作为一款功能强大、操作简便的统计分析软件，更是无数研究者、分析师和决策者的首选。 本书 《SPSS 21统计分析与应用：从入门到精通》 并非旨在直接教授SPSS 21软件的每一个按钮和菜单操作，而是将目光聚焦于统计分析的核心理念、方法论以及这些方法在实际应用中的落地。我们相信，掌握统计分析的“为什么”和“怎么用”，比单纯熟悉软件界面更为重要。只有深刻理解了统计原理，才能灵活运用SPSS或其他任何统计工具，解决现实世界中的复杂问题。 本书将带您深入了解： 第一部分：统计思维的构建与基础 在数据分析的旅程中，统计思维是启航的罗盘。本部分将从宏观层面，为您构建起坚实的统计学基础。 数据的本质与分类： 我们将探讨数据的类型，例如定量数据（连续型、离散型）和定性数据（名义型、顺序型），以及不同数据类型对统计分析方法选择的影响。理解数据的内在属性，是后续一切分析的前提。 描述性统计：概览与洞察： 如何用简洁的语言描述一组数据的特征？本部分将详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、极差、四分位距），以及数据的分布形态（偏度、峰度）。这些基础指标是深入分析的基石，能帮助我们快速了解数据的整体面貌，发现初步的模式和异常。 可视化统计：直观呈现数据之美： “一图胜千言”。我们将介绍多种统计图表，如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，并探讨它们各自的适用场景。学会如何通过图表直观地揭示数据间的关系、分布规律和趋势，能极大地提升数据解读的效率和准确性。 抽样调查的艺术： 在实际研究中，我们往往无法观测到总体，而是从总体中抽取样本进行分析。本部分将介绍不同的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），以及抽样误差的概念，帮助您理解如何从样本推断总体，并认识到抽样设计的重要性。 概率论基础：理解不确定性： 统计分析离不开概率论。我们将回顾概率的基本概念、事件的独立性、条件概率等，并重点介绍常见的概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布），它们是许多统计推断方法的基础。 第二部分：推断性统计：从样本到总体的飞跃 描述性统计让我们看到了数据的“现在”，而推断性统计则帮助我们预测数据的“未来”和理解其背后原因。本部分将是本书的重点，着重讲解如何利用样本信息对总体进行推断。 参数估计：量化不确定性： 我们将介绍点估计和区间估计的概念，并重点讲解置信区间。如何通过样本均值、样本比例等来估计总体的未知参数，并量化估计的精度，是统计推断的核心内容。 假设检验：验证科学猜想： 假设检验是统计推断中最为重要的工具之一。我们将系统地讲解假设检验的基本流程：建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值、做出统计决策。重点会放在各种常见的假设检验方法上，例如： 单样本t检验： 检验单个样本的均值是否与已知总体均值有显著差异。 配对样本t检验： 检验同一组个体在不同时间点或不同处理下的均值是否存在显著差异。 独立样本t检验： 检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 检验三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异，并探讨单因素和多因素方差分析的原理与应用。 卡方检验（χ²检验）： 用于检验两个分类变量之间是否存在关联性，包括拟合优度检验和独立性检验。 非参数检验： 在数据不满足正态分布等参数检验的前提下，我们将介绍 Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法。 相关分析：探索变量间的联系： 变量之间是否存在某种程度的关联？我们将详细讲解皮尔逊相关系数，用于衡量两个定量变量之间的线性相关程度，并讨论相关不等于因果的科学前提。此外，还会介绍斯皮尔曼等级相关系数，适用于定序变量或不符合正态分布的定量变量。 回归分析：预测与解释： 回归分析是揭示变量间数量关系、进行预测的关键技术。 简单线性回归： 探讨一个自变量如何影响一个因变量，建立预测模型，并解释模型系数的含义。 多元线性回归： 引入多个自变量，构建更复杂的预测模型，理解如何控制其他变量的影响，单独评估某个自变量的作用。我们将重点关注模型拟合优度（R²）、模型显著性检验、回归系数的显著性检验、以及多重共线性的诊断与处理。 逻辑回归： 专为预测二分类因变量（如是/否，成功/失败）而设计，将介绍其原理、模型解释以及在分类预测中的应用。 第三部分：高级统计方法与应用场景 在掌握了基础和推断性统计后，我们将进一步探索更高级的统计技术，并将其应用于更广泛的实际场景。 时间序列分析基础： 探索数据随时间变化的模式，如趋势、季节性、周期性，并学习如何进行短期预测。 因子分析与主成分分析： 当数据维度较高时，如何通过降维技术找到潜在的结构？我们将介绍如何利用这些方法来简化变量，发现隐藏的维度，从而提高分析效率。 聚类分析：分组与归类： 如何将相似的对象或个体进行分组？我们将讲解不同聚类方法的原理，以及在市场细分、用户画像等领域的应用。 实验设计：科学实验的规划： 如何设计严谨的实验来验证假设？我们将介绍常见的实验设计类型，如完全随机设计、区组设计、析因设计，并探讨如何通过合理的实验设计来减少误差、提高研究的有效性。 多变量分析入门： 简要介绍协方差分析、判别分析等能够同时处理多个变量的统计技术，为进一步学习打下基础。 贯穿全书的应用导向 本书强调理论与实践相结合。每一章的统计概念讲解，都会结合实际研究案例，展示这些统计方法是如何被应用于社会科学、经济学、医学、市场营销、教育学等多个领域的。我们鼓励读者在学习理论的同时，思考如何将这些工具应用于自己感兴趣的研究问题。 学习方法建议 我们推荐读者在阅读本书时，同步思考实际案例，并尝试在SPSS等统计软件中进行模拟操作。理解软件的功能固然重要，但更重要的是理解统计模型背后的逻辑。本书提供了一个清晰的路径，让您能够从统计分析的“门外汉”成长为能够独立运用统计方法解决实际问题的“精通者”。 本书适合谁？ 初学者： 对统计分析感兴趣，希望系统学习统计学基础知识和常用方法。 学生： 正在学习统计学、社会科学、经济学、管理学等相关专业的学生，需要巩固理论知识并掌握实践技能。 研究人员： 需要运用统计方法进行学术研究，分析实验数据，撰写研究报告。 数据分析师： 希望提升统计分析能力，更有效地从数据中挖掘洞察，为决策提供支持。 各行业从业者： 在工作中需要处理数据、进行市场分析、用户研究、产品评估等，希望运用统计学工具提升工作效率和质量。 《SPSS 21统计分析与应用：从入门到精通》 旨在为您构建坚实的统计学理论基础，指导您掌握核心的统计分析方法，并激发您将这些方法灵活应用于解决现实世界问题的能力。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，洞察数据背后的逻辑，从而在您的学习和工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排得十分合理，从基础的概念性介绍，到具体的统计方法的应用，再到结果的解读，层层递进，逻辑性很强。我尤其喜欢的是，在介绍每一个统计方法时，作者都会先简要说明该方法的适用场景和基本原理，然后再详细介绍在 SPSS 中的操作步骤，最后会给出如何解读 SPSS 输出结果的指导。这种“原理-操作-解读”的模式，让我能够快速地理解一个统计方法，并学会如何运用它。特别是在讲解一些较为复杂的统计方法时，例如方差分析、因子分析等，作者都能够将其分解成易于理解的小步骤，并且辅以清晰的图示和实例，让我不会感到无从下手。而且，书中的内容并不是简单地罗列 SPSS 的功能，而是将统计理论与软件操作紧密结合，让我明白“为什么”要这么做，而不仅仅是“怎么”做。这种深入浅出的讲解，对于想要真正掌握统计分析技能的读者来说，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者似乎非常擅长将复杂的统计概念讲解得通俗易懂，这一点我非常欣赏。我在阅读过程中，遇到了一些之前接触过的统计学原理，但这本书的讲解方式让我有了全新的理解，甚至发现了自己之前理解中的一些盲点。作者在解释统计学理论时，并没有一味地堆砌公式，而是用了很多生活中的例子和比喻，让那些抽象的概念变得生动起来。比如，在讲解假设检验时，作者将整个过程比作“陪审团裁决”，通过一个生动的场景，让我深刻理解了原假设、备择假设、显著性水平等概念的意义。这种“接地气”的讲解方式，对于我这样统计学基础相对薄弱的读者来说，无疑是一大福音。我尤其喜欢作者在讲解每个知识点后，都会适当地进行小结，或者提出一些思考题，引导读者主动去思考和巩固，而不是被动地接受信息。这种互动式的学习方式，让我感觉自己像是和作者在进行一场高质量的对话，而不是在孤立地阅读一本枯燥的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺简洁大方的，银灰色为主调，搭配深蓝色的书名和作者信息，给人一种专业而严谨的感觉。书脊上的字体清晰可辨，即使放在书架上也能一眼找到。打开书页，纸张的质感也相当不错，摸起来厚实而光滑，印刷清晰，没有出现模糊或错印的情况，阅读起来眼睛不容易疲劳。目录的编排也很合理，从基础概念到高级技巧，层层递进，逻辑清晰，让人一目了然。拿到手里沉甸甸的，感觉内容应该很丰富，迫不及待地想翻阅其中的奥秘了。我特别关注的是书中是否有实际案例的分析，因为我一直觉得理论知识需要结合实际操作才能真正理解和掌握，而案例是最好的桥梁。希望这本书能提供足够多的、贴近实际工作场景的案例，让我能够边学边练，快速上手。同时，我也希望书中对于 SPSS 软件的操作步骤能够讲解得足够详细，最好能配上一些截图或者图示，这样即使是初学者也能轻松跟随，不会在操作过程中感到迷茫。毕竟，统计分析工具的操作本身就是一项基础技能，越熟练越能将精力放在数据分析本身。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在案例分析这方面做得尤为出色。作者选取了许多来自不同领域、不同研究背景的实际案例，覆盖了社会科学、市场研究、医学等多个领域。这些案例不仅具有代表性，而且数据也比较贴近真实情况。书中的每一个案例，都经过了详尽的分析过程，从问题的提出、数据的收集整理，到 SPSS 操作的每一步，再到最终结果的解读和讨论，都进行了清晰的展示。我特别喜欢作者在案例分析中，不仅仅停留在“跑数据”的层面，而是强调对统计结果的深入理解和实际意义的阐释。例如，在解读回归分析结果时，作者会详细解释模型中各个系数的含义，以及它们对实际问题的影响。这种“结论先行，理由充分”的讲解方式，让我能够更好地理解统计分析的价值，并且学会如何将统计结果转化为有用的信息。我从中受益匪浅，也对未来独立完成数据分析项目充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书中 SPSS 软件的应用部分，我抱有很高的期待。毕竟，SPSS 作为一款功能强大的统计软件，其操作的熟练程度直接影响到数据分析的效率和质量。我尤其关注书中关于数据管理和清洗的部分，因为我深知“垃圾进，垃圾出”的道理，原始数据的质量直接决定了后续分析的可靠性。我希望书中能详细介绍如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和重编码等常用操作，并且能够提供一些实用的技巧和经验，帮助我提高数据处理的效率。此外，书中对各种统计分析方法的介绍，我也希望能够深入浅出。例如，在讲解回归分析时，我希望能看到关于模型构建、诊断、解释的详细步骤，以及如何选择合适的回归模型。如果能结合一些实际的数据集进行演示，那就更好了，可以让我直接看到如何将 SPSS 的功能应用到具体的问题中去。

评分☆☆☆☆☆

据说是很好的数据分析软件，好好学习一下

评分☆☆☆☆☆

功能很全面，写的比较详细，就是有点贵，希望能够有更多的优惠，谢谢！

评分☆☆☆☆☆

很好的书，值得学习

评分☆☆☆☆☆

提供的数据源与书中举的例子对不上

评分☆☆☆☆☆

据说是很好的数据分析软件，好好学习一下

评分☆☆☆☆☆

功能很全面，写的比较详细，就是有点贵，希望能够有更多的优惠，谢谢！

评分☆☆☆☆☆

很好的书，值得学习

评分☆☆☆☆☆

我现在欲哭无泪知道吗

评分☆☆☆☆☆

看起来就头疼