SPSS统计分析基础教程（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文彤，邝春伟 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件
• 应用统计
• 量化研究
• 第二版

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040332414

版次：2

商品编码：11726692

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

开本：16开

出版时间：2011-11-01

用纸：胶版纸

页数：417

字数：660000

正文语种：中文

内容简介

　　《SPSS统计分析基础教程（第二版）》采用的IBMSPSSStatistics20中文版，以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作.数据管理.统计图表制作.统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好的扩展。书中还提供医疗.经济.市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。
　　《SPSS统计分析基础教程（第二版）》对第1版内容进行了全面改写，以一种全新的实战案例风格出现，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的参考书。
　　《SPSS统计分析基础教程（第二版）》可作为统计学.社会学.教育学等专业本科生和研究生课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景.需要使用统计方法的人员以及希望从头学习SPSS软件使用方法的人员的参考书。

目录

第一部分 数据管理与软件入门
第1章 数据分析概述与软件入门
1.1 SPSS软件概述
1.3 数据分析概述
思考与练习
参考文献
第2章 数据录入与数据获取
2.1 数据格式概述
2.2 数据的直接录入
2.3 外部数据的获取
2.4 数据的保存
思考与练习
参考文献
第3章 数据管理
3.1 变量级别的数据管理
……

精彩书摘

　　除了统计指标外，频率过程还可以为数据直接绘制相应的统计图，如用于连续型变量的直方图，用于分类变量的饼图和条图等。 　　2.描述过程 　　描述（Descriptive）过程用于进行一般性的统计描述，相对于频率过程而言，它不能绘制统计图，所能计算的统计量也较少，但使用频率却是最高的。实际上从统计选项可以看出，该过程适用于对服从正态分布的连续性变量进行描述。 　　3.探索过程 　　探索（Explore）过程用于在连续性资料分布状况不清时进行探索性分析，它可以计算许多描述统计量，除常见的均数、百分位数之外，还可以给出截尾均数、极端值列表等，并绘制出各种统计图，是功能最为强大的一个描述过程。 　　4.比率过程 　　比率（Ratio）过程的功能比较特殊，用于对两个连续性变量计算相对比指标，除中位数、均值、加权均值等常见指标外，还可以计算出一系列专业指标，如离差系数（COD）、以中位数为中心的变异系数、以均值为中心的变异系数、价格相关微分（PRD）、平均绝对偏差（AAD）等。但由于这些指标在实际工作中应用较少，因此本书将不对它做过多介绍，对此感兴趣的读者可参见《SPSS11统计分析教程》（基础篇）。 　　7.2连续变量的参数估计指标体系 　　通过统计描述，研究者已经可以对样本数据的情况有了详细的了解。但研究的真正目的是考察样本所代表的总体情况如何，下面就来介绍如何进行连续变量的参数估计。 　　7.2.1 正态分布 　　在进行总体数据的描述时，往往首先对该总体的分布规律进行一定的假定，如假定年龄服从正态分布，这样就可以将总体描述的任务归结为对几个参数值的估计（此即参数估计名称的由来）。常见的连续型分布有正态分布、均匀分布、卡方分布、分布和F分布等，其中以正态分布最为重要和常用，在理论与实践中都占有重要的地位。 　　实际上，在现实生活中，绝对服从正态分布的变量几乎是不存在的，包括统计书中最常用来举例的身高，现在其实也已经不服从正态分布了。由于许多常用的统计指标和统计方法都对此具有一定的耐受力（统计上称其为结果稳健的），因此只要偏离程度不影响分析结论，仍然可以使用原有的“正统”方法，否则必须采用其他方法。本书因为非常突出实战性，因此这一点在随后的许多章节中都会反复提及。　　……

《SPSS统计分析基础教程（第二版）》旨在为广大统计学初学者、社会科学研究人员、市场营销分析师、医学研究者以及需要进行数据分析的各领域专业人士，提供一套系统、实用且易于理解的SPSS操作指南。本书内容严谨，紧密结合实际应用，力求帮助读者快速掌握SPSS软件的核心功能，并能独立运用统计方法解决实际问题。 本书从零开始，逐步深入，逻辑清晰地介绍了SPSS软件的界面布局、基本操作以及数据管理技能。读者将学会如何有效地输入、导入、编辑和整理数据，包括变量的创建与定义、数据类型的设置、缺失值的处理、数据的筛选与合并等关键步骤。这些基础的数据准备工作是进行任何深入统计分析的前提，本书将通过丰富的实例，让读者熟练掌握这些必备技能。 在统计分析方法方面，本书涵盖了SPSS在常见统计技术中的应用。我们将详细讲解描述性统计的常用方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数的计算与解读，以及如何生成频率表、交叉表、直方图、饼图、散点图等可视化图形，帮助读者直观地理解数据的分布特征和变量之间的初步关系。 随后，本书将重点介绍推断性统计的核心内容。读者将学习如何进行t检验（包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验），理解其原理、假设条件以及在SPSS中的具体操作步骤和结果解释。方差分析（ANOVA）的内容也将得到详尽阐述，包括单因素方差分析和多因素方差分析，并演示如何通过SPSS进行分析，判断不同组别之间是否存在显著差异，以及如何进行事后检验。 在回归分析部分，本书将覆盖简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，理解回归系数的含义，评估模型的拟合优度（如R平方值），并进行假设检验，从而预测因变量的取值并解释自变量的影响。对于分类变量的分析，本书也将介绍卡方检验（Chi-square test）的应用，用于分析两个或多个分类变量之间的关联性，特别是在社会科学研究中的应用场景。 此外，本书还将触及一些更进阶的统计技术，以满足不同领域读者的需求。例如，在处理具有多个测量项的潜在变量时，我们将介绍因子分析（Factor Analysis）和聚类分析（Cluster Analysis）的基础知识和SPSS实现方法。因子分析可以帮助识别变量集合背后的潜在结构，而聚类分析则用于将相似的观测对象分组。 本书的每一个分析方法都配有详细的SPSS操作步骤截图，并附带有针对性的案例分析。这些案例来源于社会科学、医学、市场营销等多个领域，能够帮助读者将所学知识与实际研究情境相结合，理解统计方法是如何被应用于解决真实世界问题的。在案例分析中，我们不仅会演示操作，还会着重讲解结果的解读，包括如何理解SPSS输出的各项统计量、P值、置信区间等，以及如何根据分析结果得出有意义的结论。 为了帮助读者更好地掌握SPSS，本书还提供了一些额外的实用技巧和注意事项，如如何进行数据转换（如变量 recoding、compute variable）、如何设置图表的个性化样式、如何保存和导出分析结果等。本书强调理解统计原理与SPSS操作的结合，力求让读者不仅能“点”出结果，更能“懂”结果背后的意义。 无论您是即将步入统计分析领域的新手，还是希望提升SPSS应用能力的专业人士，本书都将是您不可多得的良师益友。通过系统学习本书内容，您将能够自信地运用SPSS进行数据管理、描述性分析、推断性分析，并为您的研究或工作提供坚实的统计支持。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“相关分析”和“回归分析”这两个概念总是傻傻分不清，总是觉得它们之间有千丝万缕的联系，但又说不清楚具体区别。直到我读了《SPSS统计分析基础教程（第二版）》，我才茅塞顿开。作者用极其通俗易懂的语言，并结合大量的图示和实际案例，将这两个概念的区别和联系讲得明明白白。比如，在讲到相关分析时，作者用“两个变量一起朝一个方向变化”来形象地比喻正相关，用“一个变量增加，另一个变量减少”来比喻负相关，并强调相关分析只能说明变量之间的关联程度，而不能推断因果关系。接着，在介绍回归分析时，作者则明确指出回归分析可以用来预测一个变量的取值，并且可以建立一个模型来描述变量之间的关系，甚至可以尝试解释因果方向。SPSS的操作部分也与理论紧密结合，在演示相关分析时，作者会展示如何生成散点图和相关系数矩阵；在演示回归分析时，则会详细讲解如何选择自变量和因变量，如何解读R²和回归系数的p值。这本书让我对这两个基础的统计分析方法有了深刻而清晰的认识，并且能够熟练地在SPSS中进行操作和解读。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对SPSS这个强大的统计软件有了全新的认识的书。在《SPSS统计分析基础教程（第二版）》之前，我总觉得SPSS的操作界面复杂，充满了各种我不理解的选项。但是，这本书以一种非常友好的方式，逐步引导我熟悉SPSS的每一个功能模块。特别是在讲解“数据管理”和“数据转换”的部分，作者用非常详细的步骤示范了如何导入各种格式的数据，如何进行数据清洗，比如缺失值的处理、异常值的识别，以及如何进行变量的 Recode、Compute 等操作。这对于我来说至关重要，因为在实际的研究中，数据的不规范性是常态，而这本书提供了一整套有效的解决方案。让我印象深刻的是，作者在讲解数据转换时，还举例说明了如何将连续变量分箱，如何对 Likert 量表进行反向计分，这些都是我在实际数据分析中经常会遇到的问题，而这本书都给出了清晰的指导。总而言之，这本书不仅让我掌握了SPSS的统计分析功能，更让我具备了处理和管理好原始数据的能力，为后续的统计分析打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS统计分析基础教程（第二版）》真的是一本“宝藏”级别的教材。它不仅仅局限于单一的统计方法，而是涵盖了非常广泛的应用场景。就比如，在介绍卡方检验的时候，作者没有停留在“适用于分类变量”这么简单，而是深入讲解了卡方检验的原理、零假设和备择假设，以及如何判断检验结果的显著性。更让我惊叹的是，作者还详细地演示了如何在SPSS中进行“独立性卡方检验”和“拟合优度卡方检验”，并且对两种检验的应用场景做了清晰的区分。比如，独立性卡方检验是用来判断两个分类变量之间是否存在关联，而拟合优度卡方检验则是用来检验观察频数与理论频数之间是否存在显著差异。这种细致的区分，让我能够根据具体的研究问题，准确地选择合适的卡方检验方法。书中的SPSS操作指南也十分到位，从数据的准备到选项的设置，再到结果的解读，每一步都清晰可见，让我能够毫不费力地将学到的知识应用到实践中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材不仅仅是知识的传递，更是能力的培养。《SPSS统计分析基础教程（第二版）》在这方面做到了极致。它不是简单地告诉我们“怎么做”，而是引导我们“为什么这么做”。例如，在回归分析章节，作者首先会从理论上解释线性回归模型的基本假设，然后才会教我们在SPSS中如何执行回归分析，并对模型拟合优度、回归系数的显著性等进行解读。让我印象深刻的是，作者在讲解残差分析时，不仅仅是展示了如何生成残差图，更重要的是，他会详细地分析不同类型的残差图所反映的问题，比如异方差、非线性关系等，并给出相应的处理建议。这让我明白，SPSS只是工具，关键在于我们如何运用这些工具来诊断模型，发现问题，并最终解决问题。这本书鼓励我们带着批判性的思维去学习，去质疑，去探索，而不是被动地接受。这种教学方式，让我真正掌握了统计分析的精髓，而不是仅仅学会了几个SPSS的操作按钮。

评分☆☆☆☆☆

读完《SPSS统计分析基础教程（第二版）》，我最大的感受就是，统计学不再是遥不可及的科学，而是可以被掌握，并且能解决实际问题的有力工具。这本书最大的亮点之一就是它对“假设检验”的讲解。作者非常清晰地阐述了零假设和备择假设的概念，以及犯第一类错误和第二类错误的风险。我记得作者在讲解t检验的时候，用了一个非常生动的例子，比如测试一种新药是否比旧药有效，零假设就是新药和旧药效果一样，备择假设就是新药效果更好。然后，他一步步地教我们如何在SPSS中进行单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验，并详细解释了每个检验的适用条件和结果解读。更重要的是，作者还强调了在解读t检验结果时，不仅要看p值，还要关注效应量，比如Cohen's d，这能更全面地反映治疗效果的大小，而不仅仅是统计上的显著性。这种从理论到实践，再到结果深入解读的教学模式，让我对假设检验的理解提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读市场营销研究方向的硕士研究生，经常需要对市场调研数据进行深入分析。《SPSS统计分析基础教程（第二版）》的出现，简直为我打开了新世界的大门。这本书的内容覆盖了我研究所需的大部分统计分析方法，而且讲解得非常到位。特别是我对“因子分析”和“聚类分析”这两个章节印象尤为深刻。在学习因子分析时，作者不仅解释了它如何从众多变量中提取出潜在的因子，降低变量的维度，还详细地演示了如何在SPSS中进行因子分析，包括如何选择因子提取方法（如最大似然法、主成分法）、如何选择因子旋转方法（如正交旋转、斜交旋转）以及如何解释旋转后的因子载荷矩阵。这对于我理解消费者心理、提炼品牌核心要素非常有帮助。而在聚类分析部分，作者则细致地讲解了如何根据变量的相似性将个体或对象分成不同的群体，并演示了不同聚类方法的应用，如系统聚类和快速聚类，以及如何评估聚类结果的有效性。这些分析方法极大地提升了我对海量市场数据的洞察能力，让我能够更精准地进行用户画像和市场细分。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在遇到《SPSS统计分析基础教程（第二版）》之前，我对SPSS这个软件的印象仅仅停留在“高大上”的层面，感觉它只属于那些专业的统计学家或者研究人员。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者在书中巧妙地将SPSS的操作与统计理论的讲解融为一体，让我们在学习统计概念的同时，能够立刻上手实践。比如，在介绍方差分析的时候，作者不仅解释了方差分析的原理和适用条件，还详细演示了如何在SPSS中进行单因素方差分析，包括如何输入数据、选择分析选项、解读输出结果等等。我记得特别清楚，作者在讲解p值的意义时，用了“犯错的风险”来类比，一下子就让我明白了在假设检验中，p值代表的是我们拒绝原假设时，犯第一类错误的概率。这种形象的比喻，加上SPSS软件直观的输出结果，让原本抽象的统计学知识变得生动易懂。而且，这本书的排版也非常舒服，字体大小适中，章节划分清晰，重点内容也会用加粗或者不同的颜色来突出显示，阅读体验极佳。我常常会在图书馆或者咖啡馆翻阅这本书，感觉自己不是在枯燥地学习，而是在享受一场与统计学的亲密对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它不仅仅教会你“做什么”，更引导你“为什么这么做”，以及“结果代表什么”。在我学习《SPSS统计分析基础教程（第二版）》的过程中，我深刻体会到了这一点。比如，在讲解“时间序列分析”的时候，作者并没有直接抛出一个复杂的模型，而是从时间序列数据的特性出发，解释了趋势、季节性、周期性等概念，并逐步引入平稳性、自相关性等前提条件。然后，才是在SPSS中展示如何进行时间序列的平稳性检验、绘制自相关图和偏自相关图，以及如何进行ARIMA模型的拟合和预测。最让我觉得受益匪浅的是，作者在解读ARIMA模型输出结果时，不仅仅是看p值是否显著，还会关注模型的AIC和BIC值，以及残差的白噪声检验，这些细节的讲解，让我能够更全面地评估模型的优劣，并做出更可靠的预测。对于我这种需要在实际工作中进行销售预测、库存管理的人来说，这部分的知识简直是雪中送炭，帮助我建立了对时间序列数据分析的系统性认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《SPSS统计分析基础教程（第二版）》简直是我统计学学习路上的神助攻！一开始拿到这本书，我还是有点忐忑的，毕竟统计学这个东西，听起来就有点高深莫测，公式和概念层出不穷，总让人望而却步。但是，这本书的封面设计就透露出一种亲和力，不像那些枯燥的学术专著。翻开第一页，一股清流就扑面而来。作者的语言风格真的太赞了，没有那些晦涩难懂的专业术语堆砌，而是用一种非常清晰、循序渐进的方式来讲解。就拿描述性统计那一章来说，作者不是简单地罗列均值、中位数、标准差的定义，而是通过一个个贴近生活的例子，比如分析班级学生的考试成绩、调查某个产品的用户满意度等等，让我们直观地理解这些统计量在实际应用中的意义。每讲到一个概念，作者都会配上SPSS软件的操作截图，而且还会非常详细地告诉你每一步应该点击什么按钮，输入什么内容，就像一位耐心的老师手把手地教你一样。我尤其喜欢的是，作者在讲解过程中，还会适时地提醒我们一些容易出错的地方，或者是一些需要注意的细节，这大大减少了我们在实际操作中摸索的时间，避免走了很多弯路。甚至在一些章节的最后，还会设置一些练习题，让我们巩固所学知识，并且答案解析也十分详尽，不仅仅是给出正确答案，还会分析为什么会得出这个答案，以及错题的原因，这种教学模式对于我这样的初学者来说，简直是太友好了。

评分☆☆☆☆☆

对于很多学习统计的同学来说，多重比较绝对是一个让人头疼的概念，各种检验方法层出不穷，哪个适合哪种情况，怎么解读结果，常常让人感到困惑。但是，《SPSS统计分析基础教程（第二版）》在这方面做得非常出色。作者不仅仅是列举了Tukey, LSD, Bonferroni等多种多重比较方法，更重要的是，他详细地分析了每种方法的优缺点、适用场景，以及在SPSS中如何选择和操作。我还记得作者在讲解LSD方法时，特别强调了它在样本量较大时，控制犯第一类错误的概率会偏高，而Bonferroni校正虽然保守，但可能会降低检验效能。这种深入浅出的分析，让我能够更好地理解不同方法之间的差异，并在实际研究中做出更明智的选择。书中的SPSS操作演示也非常到位，从数据录入到结果输出，再到对结果的细致解读，每一步都清晰明了。特别是对SPSS输出表格中各个部分的解释，作者会逐一讲解，让我们明白每个数值代表的含义，而不是简单地照搬。这本教程真的帮助我建立起对多重比较的扎实理解，不再是“知其然，不知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

书很好，好专业，非常基础，对学习非常有帮助，建议购买。没有光盘

评分☆☆☆☆☆

很一般的图书，不咋地

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还行

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好书，一直想买这个终于到了

评分☆☆☆☆☆

对外观有要求的慎入，明显是拆封后重新包的，是不是退回来的不好说，外皮破损，内容应该没什么问题

评分☆☆☆☆☆

十分基础的书籍，了解SPSS

评分☆☆☆☆☆

快到不能再快，昨晚下单我还没醒就到了，京东厉害了。

评分☆☆☆☆☆

包装完好。。。。。。。印刷完好，，，，，没有缺页。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很不错，是适合基础不好或者刚开始接触spss的同学。