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
评分还行
评分好书,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。
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