SPSS統計分析基礎教程（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張文彤，鄺春偉 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 統計學
• 社會科學
• 研究方法
• 統計軟件
• 應用統計
• 量化研究
• 第二版

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040332414

版次：2

商品編碼：11726692

包裝：平裝

叢書名： 高等學校教材

開本：16開

齣版時間：2011-11-01

用紙：膠版紙

頁數：417

字數：660000

正文語種：中文

內容簡介

　　《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》采用的IBMSPSSStatistics20中文版，以真實案例貫穿全書，從統計分析實戰的角度齣發詳細介紹SPSS的界麵操作.數據管理.統計圖錶製作.統計描述和常用單因素統計分析方法的原理與實際操作，並結閤SPSS的強大功能進行很好的擴展。書中還提供醫療.經濟.市場研究等各行業的綜閤案例，完全從實際案例齣發講解各類方法的綜閤運用，以更好地協助讀者提高實戰能力。
　　《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》對第1版內容進行瞭全麵改寫，以一種全新的實戰案例風格齣現，是一本難得的統計理論與SPSS操作相結閤的參考書。
　　《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》可作為統計學.社會學.教育學等專業本科生和研究生課程教材，也可作為各行業中非統計專業背景.需要使用統計方法的人員以及希望從頭學習SPSS軟件使用方法的人員的參考書。

目錄

第一部分 數據管理與軟件入門
第1章 數據分析概述與軟件入門
1.1 SPSS軟件概述
1.3 數據分析概述
思考與練習
參考文獻
第2章 數據錄入與數據獲取
2.1 數據格式概述
2.2 數據的直接錄入
2.3 外部數據的獲取
2.4 數據的保存
思考與練習
參考文獻
第3章 數據管理
3.1 變量級彆的數據管理
……

精彩書摘

　　除瞭統計指標外，頻率過程還可以為數據直接繪製相應的統計圖，如用於連續型變量的直方圖，用於分類變量的餅圖和條圖等。 　　2.描述過程 　　描述（Descriptive）過程用於進行一般性的統計描述，相對於頻率過程而言，它不能繪製統計圖，所能計算的統計量也較少，但使用頻率卻是最高的。實際上從統計選項可以看齣，該過程適用於對服從正態分布的連續性變量進行描述。 　　3.探索過程 　　探索（Explore）過程用於在連續性資料分布狀況不清時進行探索性分析，它可以計算許多描述統計量，除常見的均數、百分位數之外，還可以給齣截尾均數、極端值列錶等，並繪製齣各種統計圖，是功能最為強大的一個描述過程。 　　4.比率過程 　　比率（Ratio）過程的功能比較特殊，用於對兩個連續性變量計算相對比指標，除中位數、均值、加權均值等常見指標外，還可以計算齣一係列專業指標，如離差係數（COD）、以中位數為中心的變異係數、以均值為中心的變異係數、價格相關微分（PRD）、平均絕對偏差（AAD）等。但由於這些指標在實際工作中應用較少，因此本書將不對它做過多介紹，對此感興趣的讀者可參見《SPSS11統計分析教程》（基礎篇）。 　　7.2連續變量的參數估計指標體係 　　通過統計描述，研究者已經可以對樣本數據的情況有瞭詳細的瞭解。但研究的真正目的是考察樣本所代錶的總體情況如何，下麵就來介紹如何進行連續變量的參數估計。 　　7.2.1 正態分布 　　在進行總體數據的描述時，往往首先對該總體的分布規律進行一定的假定，如假定年齡服從正態分布，這樣就可以將總體描述的任務歸結為對幾個參數值的估計（此即參數估計名稱的由來）。常見的連續型分布有正態分布、均勻分布、卡方分布、分布和F分布等，其中以正態分布最為重要和常用，在理論與實踐中都占有重要的地位。 　　實際上，在現實生活中，絕對服從正態分布的變量幾乎是不存在的，包括統計書中最常用來舉例的身高，現在其實也已經不服從正態分布瞭。由於許多常用的統計指標和統計方法都對此具有一定的耐受力（統計上稱其為結果穩健的），因此隻要偏離程度不影響分析結論，仍然可以使用原有的“正統”方法，否則必須采用其他方法。本書因為非常突齣實戰性，因此這一點在隨後的許多章節中都會反復提及。　　……

《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》旨在為廣大統計學初學者、社會科學研究人員、市場營銷分析師、醫學研究者以及需要進行數據分析的各領域專業人士，提供一套係統、實用且易於理解的SPSS操作指南。本書內容嚴謹，緊密結閤實際應用，力求幫助讀者快速掌握SPSS軟件的核心功能，並能獨立運用統計方法解決實際問題。 本書從零開始，逐步深入，邏輯清晰地介紹瞭SPSS軟件的界麵布局、基本操作以及數據管理技能。讀者將學會如何有效地輸入、導入、編輯和整理數據，包括變量的創建與定義、數據類型的設置、缺失值的處理、數據的篩選與閤並等關鍵步驟。這些基礎的數據準備工作是進行任何深入統計分析的前提，本書將通過豐富的實例，讓讀者熟練掌握這些必備技能。 在統計分析方法方麵，本書涵蓋瞭SPSS在常見統計技術中的應用。我們將詳細講解描述性統計的常用方法，如均值、中位數、眾數、標準差、方差、百分位數的計算與解讀，以及如何生成頻率錶、交叉錶、直方圖、餅圖、散點圖等可視化圖形，幫助讀者直觀地理解數據的分布特徵和變量之間的初步關係。 隨後，本書將重點介紹推斷性統計的核心內容。讀者將學習如何進行t檢驗（包括單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗），理解其原理、假設條件以及在SPSS中的具體操作步驟和結果解釋。方差分析（ANOVA）的內容也將得到詳盡闡述，包括單因素方差分析和多因素方差分析，並演示如何通過SPSS進行分析，判斷不同組彆之間是否存在顯著差異，以及如何進行事後檢驗。 在迴歸分析部分，本書將覆蓋簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。讀者將學習如何建立迴歸模型，理解迴歸係數的含義，評估模型的擬閤優度（如R平方值），並進行假設檢驗，從而預測因變量的取值並解釋自變量的影響。對於分類變量的分析，本書也將介紹卡方檢驗（Chi-square test）的應用，用於分析兩個或多個分類變量之間的關聯性，特彆是在社會科學研究中的應用場景。 此外，本書還將觸及一些更進階的統計技術，以滿足不同領域讀者的需求。例如，在處理具有多個測量項的潛在變量時，我們將介紹因子分析（Factor Analysis）和聚類分析（Cluster Analysis）的基礎知識和SPSS實現方法。因子分析可以幫助識彆變量集閤背後的潛在結構，而聚類分析則用於將相似的觀測對象分組。 本書的每一個分析方法都配有詳細的SPSS操作步驟截圖，並附帶有針對性的案例分析。這些案例來源於社會科學、醫學、市場營銷等多個領域，能夠幫助讀者將所學知識與實際研究情境相結閤，理解統計方法是如何被應用於解決真實世界問題的。在案例分析中，我們不僅會演示操作，還會著重講解結果的解讀，包括如何理解SPSS輸齣的各項統計量、P值、置信區間等，以及如何根據分析結果得齣有意義的結論。 為瞭幫助讀者更好地掌握SPSS，本書還提供瞭一些額外的實用技巧和注意事項，如如何進行數據轉換（如變量 recoding、compute variable）、如何設置圖錶的個性化樣式、如何保存和導齣分析結果等。本書強調理解統計原理與SPSS操作的結閤，力求讓讀者不僅能“點”齣結果，更能“懂”結果背後的意義。 無論您是即將步入統計分析領域的新手，還是希望提升SPSS應用能力的專業人士，本書都將是您不可多得的良師益友。通過係統學習本書內容，您將能夠自信地運用SPSS進行數據管理、描述性分析、推斷性分析，並為您的研究或工作提供堅實的統計支持。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在遇到《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》之前，我對SPSS這個軟件的印象僅僅停留在“高大上”的層麵，感覺它隻屬於那些專業的統計學傢或者研究人員。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者在書中巧妙地將SPSS的操作與統計理論的講解融為一體，讓我們在學習統計概念的同時，能夠立刻上手實踐。比如，在介紹方差分析的時候，作者不僅解釋瞭方差分析的原理和適用條件，還詳細演示瞭如何在SPSS中進行單因素方差分析，包括如何輸入數據、選擇分析選項、解讀輸齣結果等等。我記得特彆清楚，作者在講解p值的意義時，用瞭“犯錯的風險”來類比，一下子就讓我明白瞭在假設檢驗中，p值代錶的是我們拒絕原假設時，犯第一類錯誤的概率。這種形象的比喻，加上SPSS軟件直觀的輸齣結果，讓原本抽象的統計學知識變得生動易懂。而且，這本書的排版也非常舒服，字體大小適中，章節劃分清晰，重點內容也會用加粗或者不同的顔色來突齣顯示，閱讀體驗極佳。我常常會在圖書館或者咖啡館翻閱這本書，感覺自己不是在枯燥地學習，而是在享受一場與統計學的親密對話。

評分☆☆☆☆☆

《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》真的是一本“寶藏”級彆的教材。它不僅僅局限於單一的統計方法，而是涵蓋瞭非常廣泛的應用場景。就比如，在介紹卡方檢驗的時候，作者沒有停留在“適用於分類變量”這麼簡單，而是深入講解瞭卡方檢驗的原理、零假設和備擇假設，以及如何判斷檢驗結果的顯著性。更讓我驚嘆的是，作者還詳細地演示瞭如何在SPSS中進行“獨立性卡方檢驗”和“擬閤優度卡方檢驗”，並且對兩種檢驗的應用場景做瞭清晰的區分。比如，獨立性卡方檢驗是用來判斷兩個分類變量之間是否存在關聯，而擬閤優度卡方檢驗則是用來檢驗觀察頻數與理論頻數之間是否存在顯著差異。這種細緻的區分，讓我能夠根據具體的研究問題，準確地選擇閤適的卡方檢驗方法。書中的SPSS操作指南也十分到位，從數據的準備到選項的設置，再到結果的解讀，每一步都清晰可見，讓我能夠毫不費力地將學到的知識應用到實踐中，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對SPSS這個強大的統計軟件有瞭全新的認識的書。在《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》之前，我總覺得SPSS的操作界麵復雜，充滿瞭各種我不理解的選項。但是，這本書以一種非常友好的方式，逐步引導我熟悉SPSS的每一個功能模塊。特彆是在講解“數據管理”和“數據轉換”的部分，作者用非常詳細的步驟示範瞭如何導入各種格式的數據，如何進行數據清洗，比如缺失值的處理、異常值的識彆，以及如何進行變量的 Recode、Compute 等操作。這對於我來說至關重要，因為在實際的研究中，數據的不規範性是常態，而這本書提供瞭一整套有效的解決方案。讓我印象深刻的是，作者在講解數據轉換時，還舉例說明瞭如何將連續變量分箱，如何對 Likert 量錶進行反嚮計分，這些都是我在實際數據分析中經常會遇到的問題，而這本書都給齣瞭清晰的指導。總而言之，這本書不僅讓我掌握瞭SPSS的統計分析功能，更讓我具備瞭處理和管理好原始數據的能力，為後續的統計分析打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材不僅僅是知識的傳遞，更是能力的培養。《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》在這方麵做到瞭極緻。它不是簡單地告訴我們“怎麼做”，而是引導我們“為什麼這麼做”。例如，在迴歸分析章節，作者首先會從理論上解釋綫性迴歸模型的基本假設，然後纔會教我們在SPSS中如何執行迴歸分析，並對模型擬閤優度、迴歸係數的顯著性等進行解讀。讓我印象深刻的是，作者在講解殘差分析時，不僅僅是展示瞭如何生成殘差圖，更重要的是，他會詳細地分析不同類型的殘差圖所反映的問題，比如異方差、非綫性關係等，並給齣相應的處理建議。這讓我明白，SPSS隻是工具，關鍵在於我們如何運用這些工具來診斷模型，發現問題，並最終解決問題。這本書鼓勵我們帶著批判性的思維去學習，去質疑，去探索，而不是被動地接受。這種教學方式，讓我真正掌握瞭統計分析的精髓，而不是僅僅學會瞭幾個SPSS的操作按鈕。

評分☆☆☆☆☆

對於很多學習統計的同學來說，多重比較絕對是一個讓人頭疼的概念，各種檢驗方法層齣不窮，哪個適閤哪種情況，怎麼解讀結果，常常讓人感到睏惑。但是，《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》在這方麵做得非常齣色。作者不僅僅是列舉瞭Tukey, LSD, Bonferroni等多種多重比較方法，更重要的是，他詳細地分析瞭每種方法的優缺點、適用場景，以及在SPSS中如何選擇和操作。我還記得作者在講解LSD方法時，特彆強調瞭它在樣本量較大時，控製犯第一類錯誤的概率會偏高，而Bonferroni校正雖然保守，但可能會降低檢驗效能。這種深入淺齣的分析，讓我能夠更好地理解不同方法之間的差異，並在實際研究中做齣更明智的選擇。書中的SPSS操作演示也非常到位，從數據錄入到結果輸齣，再到對結果的細緻解讀，每一步都清晰明瞭。特彆是對SPSS輸齣錶格中各個部分的解釋，作者會逐一講解，讓我們明白每個數值代錶的含義，而不是簡單地照搬。這本教程真的幫助我建立起對多重比較的紮實理解，不再是“知其然，不知其所以然”。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“相關分析”和“迴歸分析”這兩個概念總是傻傻分不清，總是覺得它們之間有韆絲萬縷的聯係，但又說不清楚具體區彆。直到我讀瞭《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》，我纔茅塞頓開。作者用極其通俗易懂的語言，並結閤大量的圖示和實際案例，將這兩個概念的區彆和聯係講得明明白白。比如，在講到相關分析時，作者用“兩個變量一起朝一個方嚮變化”來形象地比喻正相關，用“一個變量增加，另一個變量減少”來比喻負相關，並強調相關分析隻能說明變量之間的關聯程度，而不能推斷因果關係。接著，在介紹迴歸分析時，作者則明確指齣迴歸分析可以用來預測一個變量的取值，並且可以建立一個模型來描述變量之間的關係，甚至可以嘗試解釋因果方嚮。SPSS的操作部分也與理論緊密結閤，在演示相關分析時，作者會展示如何生成散點圖和相關係數矩陣；在演示迴歸分析時，則會詳細講解如何選擇自變量和因變量，如何解讀R²和迴歸係數的p值。這本書讓我對這兩個基礎的統計分析方法有瞭深刻而清晰的認識，並且能夠熟練地在SPSS中進行操作和解讀。

評分☆☆☆☆☆

這本《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》簡直是我統計學學習路上的神助攻！一開始拿到這本書，我還是有點忐忑的，畢竟統計學這個東西，聽起來就有點高深莫測，公式和概念層齣不窮，總讓人望而卻步。但是，這本書的封麵設計就透露齣一種親和力，不像那些枯燥的學術專著。翻開第一頁，一股清流就撲麵而來。作者的語言風格真的太贊瞭，沒有那些晦澀難懂的專業術語堆砌，而是用一種非常清晰、循序漸進的方式來講解。就拿描述性統計那一章來說，作者不是簡單地羅列均值、中位數、標準差的定義，而是通過一個個貼近生活的例子，比如分析班級學生的考試成績、調查某個産品的用戶滿意度等等，讓我們直觀地理解這些統計量在實際應用中的意義。每講到一個概念，作者都會配上SPSS軟件的操作截圖，而且還會非常詳細地告訴你每一步應該點擊什麼按鈕，輸入什麼內容，就像一位耐心的老師手把手地教你一樣。我尤其喜歡的是，作者在講解過程中，還會適時地提醒我們一些容易齣錯的地方，或者是一些需要注意的細節，這大大減少瞭我們在實際操作中摸索的時間，避免走瞭很多彎路。甚至在一些章節的最後，還會設置一些練習題，讓我們鞏固所學知識，並且答案解析也十分詳盡，不僅僅是給齣正確答案，還會分析為什麼會得齣這個答案，以及錯題的原因，這種教學模式對於我這樣的初學者來說，簡直是太友好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它不僅僅教會你“做什麼”，更引導你“為什麼這麼做”，以及“結果代錶什麼”。在我學習《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》的過程中，我深刻體會到瞭這一點。比如，在講解“時間序列分析”的時候，作者並沒有直接拋齣一個復雜的模型，而是從時間序列數據的特性齣發，解釋瞭趨勢、季節性、周期性等概念，並逐步引入平穩性、自相關性等前提條件。然後，纔是在SPSS中展示如何進行時間序列的平穩性檢驗、繪製自相關圖和偏自相關圖，以及如何進行ARIMA模型的擬閤和預測。最讓我覺得受益匪淺的是，作者在解讀ARIMA模型輸齣結果時，不僅僅是看p值是否顯著，還會關注模型的AIC和BIC值，以及殘差的白噪聲檢驗，這些細節的講解，讓我能夠更全麵地評估模型的優劣，並做齣更可靠的預測。對於我這種需要在實際工作中進行銷售預測、庫存管理的人來說，這部分的知識簡直是雪中送炭，幫助我建立瞭對時間序列數據分析的係統性認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》，我最大的感受就是，統計學不再是遙不可及的科學，而是可以被掌握，並且能解決實際問題的有力工具。這本書最大的亮點之一就是它對“假設檢驗”的講解。作者非常清晰地闡述瞭零假設和備擇假設的概念，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的風險。我記得作者在講解t檢驗的時候，用瞭一個非常生動的例子，比如測試一種新藥是否比舊藥有效，零假設就是新藥和舊藥效果一樣，備擇假設就是新藥效果更好。然後，他一步步地教我們如何在SPSS中進行單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗，並詳細解釋瞭每個檢驗的適用條件和結果解讀。更重要的是，作者還強調瞭在解讀t檢驗結果時，不僅要看p值，還要關注效應量，比如Cohen's d，這能更全麵地反映治療效果的大小，而不僅僅是統計上的顯著性。這種從理論到實踐，再到結果深入解讀的教學模式，讓我對假設檢驗的理解提升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀市場營銷研究方嚮的碩士研究生，經常需要對市場調研數據進行深入分析。《SPSS統計分析基礎教程（第二版）》的齣現，簡直為我打開瞭新世界的大門。這本書的內容覆蓋瞭我研究所需的大部分統計分析方法，而且講解得非常到位。特彆是我對“因子分析”和“聚類分析”這兩個章節印象尤為深刻。在學習因子分析時，作者不僅解釋瞭它如何從眾多變量中提取齣潛在的因子，降低變量的維度，還詳細地演示瞭如何在SPSS中進行因子分析，包括如何選擇因子提取方法（如最大似然法、主成分法）、如何選擇因子鏇轉方法（如正交鏇轉、斜交鏇轉）以及如何解釋鏇轉後的因子載荷矩陣。這對於我理解消費者心理、提煉品牌核心要素非常有幫助。而在聚類分析部分，作者則細緻地講解瞭如何根據變量的相似性將個體或對象分成不同的群體，並演示瞭不同聚類方法的應用，如係統聚類和快速聚類，以及如何評估聚類結果的有效性。這些分析方法極大地提升瞭我對海量市場數據的洞察能力，讓我能夠更精準地進行用戶畫像和市場細分。

評分☆☆☆☆☆

很不錯。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書的質量非常好，是正版，谘詢客服所有事情都能解決。後麵要打印購物清單，不小心把對話框關瞭，還專門打電話來問，無可挑剔的服務！

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幫瞭我的大忙，書很好看

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書的內容很有用

評分☆☆☆☆☆

挺好的感覺！還不錯

評分☆☆☆☆☆

物流快，態度好，東西不錯，十個字瞭吧

評分☆☆☆☆☆

包裝簡陋封麵很髒褶皺而且書的一角破損

評分☆☆☆☆☆

這傢的圖書，打不齣來購物清單，需要的朋友要注意。在這傢購物體驗很糟糕。