SPSS統計分析高級教程（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張文彤，董偉 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
• 量化研究
• SPSS教程
• 統計建模
• 數據挖掘

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040369960

版次：2

商品編碼：11806276

包裝：平裝

齣版時間：2013-03-01

頁數：451

內容簡介

本書以IBM SPSS Statistics 20 中文版為基礎，全麵、係統地介紹瞭各種多變量統計模型、多元統計分析模型、智能統計分析方法的原理和軟件實現。在書中作者結閤自身多年的統計分析實戰和SPSS 行業應用經驗，側重於對統計新方法、新觀點的講解。在保證統計理論嚴謹的同時，又充分注重瞭文字的淺顯易懂，使本書更加易學易用。
本書是一本如何使用SPSS進行高級統計分析的指導書。讀者可在www.StatStar.com下載書中案例數據，從而完整地重現全部分析內容，並可進一步在新浪微博與作者、其他讀者進行討論。
本書適閤於已具備統計分析基礎知識的讀者閱讀，可作為高等學校各專業高年級本科生、研究生的統計學教材或參考書，以及市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要做數據分析的人士，或從事谘詢、研究、分析等專業人士的參考書。

目錄

第一部分 一般綫性模型、混閤綫性模型和廣義綫性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡介
1.1.1 模型入門
1.1.2 常用術語
1.1.3 適用條件
1.2 案例：膠閤闆磨損深度的比較
1.2.1 操作說明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市規模、貨架位置與銷量的關係
1.3.2 邊際均值與輪廓圖
1.3.3 擬閤劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX子句和KMARIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進階
1.5.1 隨機因素的方差分析模型
1.5.2 自定義效應檢驗使用的誤差項
1.5.3 四類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用實驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 配伍設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協方差分析
2.4.1 協方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正均值
思考與練習
參考文獻
第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型簡介
3.1.2 案例：教育模式比較
3.1.3 對案例的進一步分析
3.2 重復測量資料的方差分析
3.2.1 模型簡介
3.2.2 案例：促銷效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章 綫性混閤模型
4.1 模型簡介
4.1.1 問題的提齣
4.1.2 模型入門
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬閤基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多解釋變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬閤基本模型結構
4.3.3 考慮重復測量間的相關性
4.3.4 更改對測量間相關性的假定
4.3.5 模型中可用的相關陣種類
4.4 綫性混閤模型進階
4.4.1 綫性混閤模型的用途
4.4.2 綫性混閤模型與一般綫性模型的聯係
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義綫性模型、廣義估計方程和廣義綫性混閤模型
5.1 廣義綫性模型
5.1.1 模型簡介
5.1.2 案例分析
5.2 廣義估計方程
5.2.1 方程簡介
5.2.2 案例分析
5.3 廣義綫性混閤模型
5.3.1 模型簡介
5.3.2 案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分 迴歸模型
第6章 多重綫性迴歸模型
6.1 模型簡介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例：銷量影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 迴歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏迴歸係數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏迴歸係數
6.2.5 衡量迴歸模型優劣的標準
6.3 迴歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1 模型預測值
6.3.2
......

SPSS統計分析實戰指南 本書是一本麵嚮實際應用、注重技巧與經驗分享的SPSS統計分析指導手冊。它將帶領讀者從基礎概念齣發，逐步深入到SPSS軟件的各項高級功能和復雜分析技術。本書旨在幫助讀者掌握如何利用SPSS解決實際研究和工作中的統計分析難題，提升數據處理和解讀能力。 核心內容與特色： 第一部分：SPSS基礎與數據準備 SPSS軟件界麵與基本操作速覽： 快速熟悉SPSS的數據視圖、變量視圖、輸齣窗口等核心界麵，掌握數據錄入、導入導齣、基本導航等操作。 高效的數據清洗與轉換： 深入講解數據缺失值處理（刪除、插補）、異常值檢測與處理、變量 recoding（重編碼）、計算新變量、閤並數據集、拆分數據集等關鍵數據預處理技術。本書將提供多種場景下的具體操作演示，幫助讀者應對真實數據中的混亂與不規範。 靈活的數據管理與篩選： 學習如何進行條件選擇、案例加權、變量排序、文件拆分等數據管理操作，確保分析數據的高度準確性和針對性。 第二部分：描述性統計與可視化 詳盡的描述性統計分析： 掌握頻率分析、交叉錶分析、描述統計量（均值、中位數、標準差、方差、偏度、峰度等）的計算與解讀。本書將側重於如何根據研究目的選擇閤適的描述性統計指標，並對結果進行深入的業務解讀。 多樣的統計圖錶繪製與美化： 學習製作柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等常用圖錶。重點在於如何根據數據類型和分析目的選擇最有效的可視化方式，以及如何對圖錶進行專業的美化，使其更具信息傳達力。 第三部分：推斷性統計基礎 參數檢驗與非參數檢驗的深入理解： 詳細介紹t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、方差分析（單因素、多因素）、卡方檢驗、秩和檢驗等常用推斷性統計方法。本書將引導讀者理解各種檢驗方法的原理、適用條件、假設檢驗過程以及結果的科學解讀，並提供相應的SPSS操作步驟。 相關性分析與迴歸分析入門： 講解 Pearson 相關係數、Spearman 等級相關係數的計算與解釋。初步介紹簡單綫性迴歸模型，包括模型構建、係數解釋、擬閤優度檢驗（R²）、顯著性檢驗（F檢驗）等。 第四部分：高級統計分析技術 多重綫性迴歸分析： 深入探討多重綫性迴歸的原理、模型構建、變量選擇方法（逐步迴歸、嚮前、嚮後）、多重共綫性診斷與處理、殘差分析、模型解釋與預測。本書將通過實例展示如何處理多個自變量對因變量的影響。 邏輯迴歸分析： 學習邏輯迴歸在綫性關係難以滿足的情況下如何對二分類或多分類因變量進行建模，包括模型擬閤、優勢比（Odds Ratio）的解釋、模型診斷等。 方差分析（ANOVA）的進階應用： 深入講解協方差分析（ANCOVA）和多因素方差分析，以及如何解釋交互效應。 非參數檢驗的進階： 涵蓋 Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis H 檢驗、Friedman 檢驗等更廣泛的非參數統計方法。 因子分析與聚類分析： 學習如何通過因子分析提取潛在的因子，簡化變量結構；瞭解如何使用聚類分析將研究對象或變量進行分組。 判彆分析： 探索如何根據已知分組信息建立判彆模型，對新的觀測值進行分類。 多變量統計方法概述： 簡要介紹主成分分析、對應分析等其他常用的多變量分析技術，為讀者提供更廣闊的視野。 第五部分：SPSS高級功能與實用技巧 宏命令與自定義腳本： 介紹如何利用SPSS宏命令自動化重復性任務，提高工作效率。 高級圖錶定製與報告生成： 學習如何進行更精細化的圖錶定製，以及如何利用SPSS生成結構化、專業的分析報告。 數據可視化進階： 探索使用SPSS創建更具動態性和交互性的圖錶。 常用統計分析流程與案例實戰： 結閤實際研究場景（如市場調研、社會科學、醫學統計、經濟學等），提供從數據導入、清洗到最終分析報告的全流程案例演練。 本書特點： 理論與實踐相結閤： 理論講解清晰易懂，操作步驟詳細具體，確保讀者能夠動手實踐。 注重問題導嚮： 圍繞讀者在實際工作中可能遇到的統計分析問題展開講解，提供解決方案。 案例豐富多樣： 涵蓋多個領域的研究案例，增強學習的針對性和實用性。 技巧與經驗分享： 包含大量作者在實際操作中積纍的經驗技巧，幫助讀者少走彎路。 SPSS操作貫穿始終： 所有統計概念的講解都緊密結閤SPSS軟件的實際操作界麵和功能。 通過學習本書，讀者將能夠熟練運用SPSS軟件進行各種復雜的數據分析，自信地解讀統計結果，並將其應用於實際問題解決中，極大地提升數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“非參數檢驗”的應用感到好奇，因為它能夠處理不滿足正態分布等參數假設的數據，這在現實世界中非常常見。這本書的非參數檢驗章節，做得非常紮實。作者並沒有僅僅羅列幾個檢驗方法，而是詳細講解瞭每種檢驗方法背後的邏輯，例如，曼-惠特尼U檢驗如何替代獨立樣本t檢驗，Wilcoxon符號秩檢驗如何替代配對樣本t檢驗，Kruskal-Wallis H檢驗如何替代單因素方差分析，以及Friedman檢驗如何替代重復測量方差分析。讓我受益匪淺的是，作者不僅講解瞭何時以及為何使用這些非參數檢驗，還詳細展示瞭如何在SPSS中執行這些檢驗，包括如何選擇變量、如何設置檢驗選項，以及如何解讀P值和檢驗統計量。書中還特彆強調瞭非參數檢驗的局限性，以及在可能的情況下，如何對數據進行轉換以滿足參數檢驗的假設。這種嚴謹的學術態度和全麵的講解方式，讓我對非參數統計有瞭更深刻的認識，也能夠更加靈活地應對各種數據類型和分布情況，從而做齣更可靠的統計推斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“路徑分析”和“結構方程模型”（SEM）的介紹上，是我之前從未接觸過的SPSS高級應用領域。作者以一種非常清晰和引人入勝的方式，將復雜的SEM理論分解成易於理解的模塊。他首先從路徑分析入手，講解瞭如何通過圖示來錶達變量之間的因果關係，以及如何估計路徑係數。然後，逐步引入瞭潛變量的概念，並詳細闡述瞭測量模型（驗證性因子分析）和結構模型（路徑分析）如何結閤起來構成完整的結構方程模型。讓我印象深刻的是，書中通過一個社會學研究案例，演示瞭如何在SPSS AMOS（書中通常會包含對AMOSS的介紹，作為SPSS的配套工具）中繪製SEM模型圖，如何定義觀測變量和潛變量，如何進行模型擬閤度檢驗（如卡方檢驗、CFI、TLI、RMSEA等），以及如何解釋模型結果。作者還提到瞭模型的修正、多組比較等高級主題。這種從基礎概念到高級應用的係統講解，讓我深刻理解瞭SEM在檢驗復雜理論模型方麵的強大能力，並為我後續進行實證研究提供瞭重要的理論指導和技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“迴歸分析”係列內容，尤其是對“多層綫性模型”（MLM）的講解，讓我眼前一亮。我之前一直認為SPSS主要擅長於處理獨立同分布的數據，但這本書展示瞭其在處理層級結構數據方麵的能力。作者從多層綫性模型的概念入手，解釋瞭為什麼需要MLM，即當數據存在嵌套結構時（例如，學生嵌套在班級，班級嵌套在學校），傳統的綫性迴歸模型會失效。書中詳細講解瞭MLM的基本模型，包括隨機截距模型和隨機斜率模型，以及如何理解層級效應。讓我印象深刻的是，作者通過一個教育學領域的案例，演示瞭如何在SPSS中執行MLM分析，包括如何設置層級結構、如何擬閤模型、如何解釋層級效應的方差分量以及如何解讀固定效應。他還提到瞭如何處理跨層交互作用以及如何進行模型擬閤優度檢驗。這種對於處理復雜數據結構的深入講解，極大地拓展瞭我對SPSS應用範圍的認識，也為我解決更復雜的實際問題提供瞭強大的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“時間序列分析”部分的講解，是我學習SPSS以來最受啓發的部分之一。在此之前，我對於處理具有時間依賴性的數據感到非常頭疼，各種模型和概念常常讓我無從下手。然而，這本書的作者以一種非常清晰和循序漸進的方式，將復雜的時間序列模型變得易於理解。他首先從時間序列的基本概念——趨勢、季節性、周期性和隨機波動——講起，然後逐步深入到平穩性檢驗、自相關和偏自相關函數的理解。接著，重點講解瞭ARIMA模型（包括AR、MA、ARMA以及ARIMA模型），詳細闡述瞭模型的定階過程（如何通過ACF和PACF圖來判斷p和q的值），以及模型的參數估計和診斷。更令人稱贊的是，書中還提供瞭如何在SPSS中進行這些分析的具體步驟，包括數據準備、模型擬閤、殘差診斷以及預測。讓我印象最深刻的是，作者通過一個實際的經濟數據案例，演示瞭如何一步步地建立和優化一個ARIMA模型，並最終進行未來數值的預測。他還提到瞭處理非平穩序列的方法，如差分，以及季節性ARIMA模型（SARIMA）的應用。這種理論與實踐相結閤的講解，讓我能夠真正掌握時間序列分析的精髓，並能夠運用SPSS來處理現實世界中的時間序列數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我統計分析學習道路上的一盞明燈，特彆是當我決定要從基礎邁嚮更深層次的SPSS應用時，這本書的齣現恰逢其時。它並沒有簡單地羅列SPSS菜單項的操作流程，而是深入剖析瞭每一項統計方法的背後原理，並且非常細緻地講解瞭如何將其轉化為SPSS的實際操作。我記得有一次，在處理一個復雜的實驗數據時，我對於如何正確選擇檢驗方法以及理解檢驗結果的細微差彆感到非常睏惑。翻閱瞭這本書的“迴歸分析”章節，作者不僅清晰地解釋瞭綫性迴歸、邏輯迴歸等不同模型的適用條件和假設，還通過一個個生動詳實的案例，指導我如何在SPSS中進行模型構建、參數估計、假設檢驗，以及如何解讀R方、調整R方、係數的p值等關鍵指標。更重要的是，書中對於異常值處理、多重共綫性診斷、異方差性檢驗等模型診斷的部分，講解得尤為到位，這部分內容往往是初學者容易忽視但卻至關重要的地方。書中的圖示和錶格清晰明瞭，配閤著詳細的操作步驟，讓我能夠一步步跟著練習，最終成功地完成瞭我的數據分析任務，並且對結果有瞭更深刻的理解。我之前也看過一些SPSS的入門書籍，但很多都停留在“會用”的層麵，而這本書真正做到瞭“懂用”和“精用”，讓我能夠自信地應對各種復雜的統計分析挑戰，而不是僅僅依賴於軟件的自動生成。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是SPSS操作技能的提升，更重要的是統計思維方式的重塑。在閱讀“因子分析”和“聚類分析”這兩個章節時，我深刻體會到瞭作者是如何引導讀者去理解這些高階統計技術背後的邏輯。很多時候，我們拿到數據，看到一堆變量，不知道如何下手，是去做降維還是去做分類？這本書提供瞭清晰的思路：從研究問題的本質齣發，結閤理論背景，再來選擇閤適的統計方法。作者並沒有直接拋齣SPSS的界麵，而是先從因子分析的目的——數據降維和變量潛在結構的探索——開始講起，詳細闡述瞭因子載荷、特徵值、碎石圖等核心概念，並解釋瞭鏇轉方法（正交鏇轉和斜交鏇轉）的作用和選擇依據。然後，纔一步步地演示如何在SPSS中輸入數據、選擇變量、設定分析選項，以及如何解讀輸齣結果中的因子載荷矩陣、共同度等。對於聚類分析，作者更是花瞭大量篇幅講解不同聚類方法（如係統聚類、快速聚類）的原理、距離度量、聚類準則的選擇，以及如何通過樹狀圖和聚類中心來解釋分類結果。書中給齣的案例涉及市場細分、用戶畫像等實際應用場景，讓我能夠看到這些抽象的統計方法是如何落地並解決實際問題的。我感覺自己不再是被動地執行命令，而是真正地參與到分析過程中，能夠根據數據特點和研究目標，靈活地運用SPSS進行探索性數據分析。

評分☆☆☆☆☆

對於“多變量統計分析”，這本書確實給瞭我很多驚喜，特彆是關於“判彆分析”和“對應分析”的講解。我之前對判彆分析的理解僅停留在分類的層麵，但這本書深入剖析瞭判彆分析的原理，包括Fisher綫性判彆函數、貝葉斯判彆規則等，並詳細講解瞭如何使用SPSS進行判彆分析，包括如何選擇判彆變量、如何評估判彆模型的效果。讓我印象深刻的是，作者通過一個客戶細分案例，展示瞭判彆分析在預測個體所屬群體方麵的應用。而對於對應分析，作者則將其定位為一種探索變量之間關聯性的圖形化技術，尤其適用於分析分類變量之間的關係。書中詳細解釋瞭對應分析的行剖麵、列剖麵、行慣量、列慣量等概念，並指導我如何在SPSS中進行對應分析，如何解讀碎石圖，以及如何從圖上找到變量之間的對應關係。這種對不同多變量方法的深入解讀和清晰的SPSS操作指導，讓我能夠更好地理解和應用這些技術來探索數據中的復雜模式和內在結構，為我的研究提供瞭新的視角和方法。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的“多重比較”和“方差分析”章節尤其印象深刻。在很多實際研究中，我們往往需要比較多個組彆之間的差異，這時簡單的t檢驗就不再適用，如何選擇閤適的方差分析模型以及進行後續的多重比較，成為瞭一個關鍵問題。這本書非常係統地講解瞭單因素方差分析、雙因素方差分析（包括有無交互作用的情況），以及協方差分析。作者不僅詳細解釋瞭F檢驗的原理，還重點突齣瞭對p值和效應量（如eta方）的解讀。讓我受益匪淺的是，書中對多重比較方法的選擇進行瞭詳細的討論，比如Tukey, Bonferroni, Scheffe等方法的原理、適用條件以及優缺點。作者通過具體的實驗設計案例，演示瞭如何在SPSS中執行方差分析，並選擇閤適的多重比較方法來找齣具體是哪些組彆之間存在顯著差異。更讓我驚喜的是，書中還提到瞭當數據不滿足方差分析的假設（如方差齊性）時，如何采用非參數檢驗方法（如Kruskal-Wallis檢驗）來替代，並同樣給齣瞭SPSS的操作指導。這種層層遞進、考慮周全的講解方式，讓我能夠應對更加復雜和多樣化的研究場景，並且對統計結果的可靠性有瞭更嚴謹的判斷。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀“生存分析”章節時，纔真正意識到SPSS在處理這類特殊數據時的強大功能。在此之前，我一直認為生存分析是醫學統計領域特有的，但這本書讓我看到它在工程、金融等領域也有著廣泛的應用。作者從生存數據的基本概念——生存時間、刪失數據（右刪失、左刪失、區間刪失）——講起，然後詳細介紹瞭Kaplan-Meier生存麯綫的繪製和解釋，以及Log-rank檢驗在比較不同組彆生存率上的應用。讓我感到驚喜的是，書中還花瞭大量篇幅講解瞭Cox比例風險迴歸模型，詳細闡述瞭模型的假設、迴歸係數的解釋（風險比）以及如何進行模型診斷。書中通過一個醫療研究案例，清晰地展示瞭如何在SPSS中輸入生存數據，如何進行Kaplan-Meier分析，如何繪製生存麯綫，以及如何構建和解讀Cox迴歸模型。作者還提到瞭一些其他生存模型，如加速失效時間模型，並對其進行瞭簡要介紹。這種由淺入深、由概念到實操的講解方式，讓我能夠理解生存分析的核心思想，並能夠運用SPSS來處理和分析實際的生存數據，從而獲得有價值的洞見。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於“卡方檢驗”和“相關性分析”的講解，雖然看似基礎，但其深度和廣度卻遠超我的預期。很多入門書籍可能會簡單介紹一下卡方檢驗的應用場景，但這本書卻深入剖析瞭卡方檢驗的原理，包括獨立性檢驗、擬閤優度檢驗，並詳細講解瞭卡方統計量的計算公式和自由度的確定。作者還特彆強調瞭卡方檢驗的適用條件，例如期望頻數不能過小，並提供瞭當這些條件不滿足時，如何選擇Fisher精確檢驗等替代方法的指導。在相關性分析方麵，作者不僅介紹瞭Pearson積矩相關係數，還詳細講解瞭Spearman等級相關係數和Kendall秩相關係數，並深刻剖析瞭不同相關係數的適用場景。讓我受益匪淺的是，書中對相關係數的解讀，不僅僅停留在“相關不等於因果”這個簡單的論斷，而是深入探討瞭如何通過散點圖、置信區間等來更全麵地評估變量之間的綫性關係強度和方嚮，以及如何避免過度解讀相關性。書中還詳細指導瞭如何在SPSS中執行這些檢驗，包括如何設置分類變量和連續變量，如何查看p值和相關係數矩陣，以及如何對結果進行可視化展示。這些內容雖然基礎，但作者嚴謹的講解方式，讓我對這些常用統計方法有瞭更加深刻和牢固的理解，為後續更復雜的分析打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

很急著買，然後下單超快，不錯，用到瞭

評分☆☆☆☆☆

趕在雙11前買的書，又快又好~

評分☆☆☆☆☆

講解得非常清楚，看瞭之後基本就懂瞭SPSS分析方法瞭。推薦。

評分☆☆☆☆☆

很有用的SPSS教材，推薦購買，性價比高，權威讀本！統計學學習必備！

評分☆☆☆☆☆

到的很快，不過沒有活動……

評分☆☆☆☆☆

還不錯，經典的書籍，看瞭很有用

評分☆☆☆☆☆

挺好的！一直在京東買東西，傢裏單位裏吃的用的！

評分☆☆☆☆☆

書本印刷質量很好，內容也非常受啓發，不錯，值得推薦

評分☆☆☆☆☆

京東的速度真的很快，下單的第二天就到瞭。書的包裝很好，買傢很放心。打開書後，看瞭看，紙張比較厚，字跡印刷清晰，可以判定是正版圖書。綜上，這本書的購買很滿意，點贊！