基于SPSS的数据分析（第四版）（统计数据分析与应用丛书） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

薛薇著

图书标签:

SPSS
数据分析
统计分析
应用统计
第四版
统计学
社会科学
数据挖掘
SPSS教程
统计软件

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到静思书屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：中国人民大学出版社

ISBN：9787300246109

版次：4

商品编码：12128753

包装：平装

丛书名：统计数据分析与应用丛书

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：364

具体描述

内容简介

　　数据分析的核心方法是统计。统计实践的有效工具是SPSS。快速掌握SPSS的正确途径是选择一本从SPSS数据分析“零起点”到“大玩家”的好书。它使读者不再感到数据分析高不可攀、实践过程无章可循、统计理论晦涩难懂、结果解读似是而非，而是让读者成为对SPSS应用高屋建瓴、对方法运用游刃有余、对软件操作融会贯通、对结果解读令人豁然开朗的数据分析高手。《基于SPSS的数据分析（第四版）》一直不懈地坚持着这个目标并努力成为先行者。

　　正像英国知名作家赫伯特?乔治?韦尔斯所预言的，“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力！”。这个时代已经到来，请从本书开始，勇敢迈出数据分析实践的第一步！

作者简介

　　薛薇，工学硕士，经济学博士，中国人民大学应用统计学科研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。主要研究领域：数据挖掘和文本挖掘、复杂网络建模等。关注统计和数据挖掘算法及软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足金融、贸易等复杂网络动态建模，电商数据分析，网络新媒体舆论传播、热点事件主题跟踪和预测建模，社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。代表性教材有《统计分析与SPSS的应用》《R语言数据挖掘》《基于SPSS Modeler的数据挖掘》等。

精彩书摘

　　《管子》中有一句话：不明于计数，而欲举大事，犹无舟楫而欲经于水险也。意思是说在不清楚具体数据的情况下想做大事，就如同没有桨的船只航行在激流险滩之中。

　　对于国家政府来说，所谓大事就是引导社会经济沿着正确的方向健康和谐地发展；对于企事业单位来说，所谓大事就是在经营管理中做出科学有效的决策从而在激烈的市场竞争中生存发展；对于科学研究来说，所谓大事就是透过事物外在的表象深入探索其内在的规律性；对于个人生活来说，所谓大事就是在人生成长和个人理财的重要关口做出明智合理的抉择。

　　这些都离不开数据，离不开数据分析，离不开统计应用。通过数据处理进行科学的定量分析是成大事者的基本方法和首要条件。

　　当前，中国面临着国际化大背景下转轨的经济体制和转型的社会环境的综合考验，瞬息万变的信息时代对国家、企事业单位和个人都提出了严峻的挑战，而作为“信息密集”的统计应用也将迎来快速发展的机遇期。

　　这是我们撰写这套“统计数据分析与应用丛书”的初衷，希望它能够为从事统计应用的实际工作者提供及时有效的帮助，也能够为有志于进行数据分析的在校本科生和研究生打开一扇统计应用的大门。

　　《论语》中有一句话：工欲善其事，必先利其器。意思是说做事情要取得较好的成就，应当首先利用先进的工具或手段。

　　突飞猛进的信息技术已经将统计应用引领到一个崭新的水平，并渗透到统计数据处理的各个环节，同时深刻影响着统计工作的全貌。计算机化和网络化是统计应用的必然趋势，它使得统计应用摆脱了复杂公式和计算的羁绊，可以为更多人所理解和使用，所以毫不夸张地说，现代信息技术是解决统计实际问题、掌握统计分析算法、建立统计应用系统的必要条件。

　　这是我们撰写这套丛书的另外一个初衷，即让更多的读者能够使用计算机等信息技术实现统计数据分析与应用的目标，同时也可以让更多的计算机应用读者能够了解一些统计应用的特征和方

　　法。同时，近年来在西方发达国家，信息技术人才和统计应用人才一直排名在就业需求榜的前列，我们认为具备统计知识和计算机知识的复合型应用人才在未来将具有巨大的发展前景和明显的从业优势。

　　在这套丛书的编写过程中，我们注重引进当前统计应用和计算机应用的前沿技术和理论方法，结合在统计应用、科研与教学中的丰富案例和实际经验，着力突出以下特点：

　　1.针对性。针对不同的读者群，由浅入深地展开统计应用的论述，读者也可以按照《基于EXCEL的统计应用》《基于SPSS的数据分析》《基于SPSSModeler的数据挖掘》《基于R的统计分析与数据挖掘》和《基于信息技术的统计信息系统》所构成的应用体系，不断提高统计应用能力和统计理论水平。

　　2.可操作性。以计算机和网络等信息技术为基础，满足统计应用的各种需求，读者可以按照丛书指引的策略和具体的方法解决自己工作生活中的数据处理问题。

　　3.通俗性。以案例说明原理，以应用解释算法，以发展脉络说明理论形成，努力体现深入浅出的结构安排和文字风格。

　　不断改革前进是我们这个时代的主旋律，从目前国内相关论著和教材情况看，丛书的上述特点也是许多统计应用学者和同仁所追求的共同方向，在此特别感谢中国人民大学统计学院领导的鼎力支持，感谢中国人民大学出版社各位编辑所付出的辛勤劳动。

　　统计作为数据处理的方法论，具有广泛的应用领域，而它根本的生命力也在于应用。我们很想为相关读者奉献一套具有一定理论高度，且具备一定指导性和实战性的统计应用书籍，它应该以统计应用案例为主线，以计算机技术为实现工具，可以使普通经营管理人员、基层科研人员、高层决策者、一般数据处理工作者和高年级的高校学生们从中获益。

　　薛薇

　　……

《统计数据分析与应用丛书：SPSS数据解读与实战指南》（修订版）引言在信息爆炸的时代，数据早已渗透到我们生活的方方面面，无论是商业决策、科学研究、社会调查，还是日常的个人分析，都离不开对数据的深度挖掘与解读。掌握有效的统计分析工具，能够帮助我们从海量数据中提炼出有价值的洞见，揭示事物发展的规律，并做出更明智的决策。本《SPSS数据解读与实战指南》（修订版）正是为广大渴望提升数据分析能力，特别是希望熟练运用SPSS统计分析软件进行实际操作的读者而精心打造。本书并非一本枯燥的统计理论教科书，而是致力于将统计学理论与SPSS软件的实际应用紧密结合，以一种清晰、易懂、循序渐进的方式，引领读者走进数据分析的精彩世界。我们深知，理论的掌握固然重要，但更关键在于能否将其转化为解决实际问题的能力。因此，本书的编写始终围绕“如何用SPSS解决真实世界的数据分析问题”这一核心目标展开。本书特色与内容概览本书最大的特色在于其强大的实用性和全面性。我们从零开始，详细讲解SPSS软件的安装、界面布局、数据输入与管理，直至复杂的统计分析方法及其结果的解读。每一项统计分析技术都配以详实的案例，这些案例取材于经济学、管理学、心理学、社会学、医学、教育学等多个学科领域，涵盖了从基础描述性统计到高级推断性统计的各类常见应用场景。第一部分：SPSS软件基础与数据准备在正式进入统计分析之前，扎实掌握SPSS软件的操作是必不可少的。本部分将系统介绍： SPSS软件的安装与基本操作：清晰的图文并茂的指引，帮助读者快速完成软件的安装，并熟悉软件的各项菜单、工具栏和视图。数据录入、编辑与管理：掌握如何在SPSS中高效地进行数据录入，包括变量视图和数据视图的切换，数据类型的设定（如数字型、字符型、日期型等），缺失值的处理，以及数据的筛选、排序、合并、分割等常用数据预处理技术。数据转换与变量生成：学习如何通过Recode（重新编码）、Compute Variable（计算变量）、Aggregate（聚合数据）等功能，对现有变量进行转换，生成新的变量，以满足分析需求。这对于特征工程和变量降维至关重要。数据可视化基础：SPSS强大的图表生成功能将得到充分展示。我们将讲解如何创建各类图表，如柱形图、折线图、饼图、散点图、箱线图等，以及如何对图表进行美化和定制，以直观地呈现数据分布和变量间的关系。第二部分：描述性统计分析描述性统计是数据分析的第一步，它帮助我们了解数据的基本特征。本部分将深入探讨：集中趋势与离散程度的度量：详细讲解均值、中位数、众数、标准差、方差、极差、四分位距等统计量的计算与解释，并演示如何在SPSS中进行快捷计算。频率分布与交叉分析：掌握如何通过频率表、百分比表来描述单个变量的分布情况。重点讲解交叉表（Crosstabs）的制作与卡方检验的应用，用于分析两个分类变量之间的关系。图形化展示数据分布：除了基础图表，还将介绍直方图、茎叶图、箱线图等更专业的图形工具，以更深入地洞察数据的分布形态和异常值。第三部分：推断性统计分析推断性统计是统计分析的核心，它使我们能够从样本数据推断总体特征，并进行假设检验。本部分将涵盖：参数估计与置信区间：讲解如何利用样本数据估计总体的均值、比例等参数，并计算置信区间，以量化估计的精确度。单样本t检验、配对样本t检验与独立样本t检验：系统阐述这三种常用t检验的原理、适用条件、SPSS操作步骤及结果解读，用于比较一个或两个样本的均值与已知值或彼此的差异。方差分析（ANOVA）：详细介绍单因素方差分析、多因素方差分析的原理、假设检验过程，以及SPSS中进行ANOVA的详细操作，重点分析各因素的主效应、交互效应及其显著性。相关分析：讲解Pearson相关系数、Spearman等级相关系数的计算与解释，用于度量两个变量之间的线性或单调关系强度和方向，并演示SPSS中的实现。回归分析：这是本书的重点和难点之一。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，讲解模型构建、系数解释、拟合优度检验（R平方、调整R平方）、残差分析，以及如何识别和处理多重共线性等问题。卡方检验：除了在交叉分析中的应用，还将讲解拟合优度卡方检验，用于检验观察频数与期望频数的差异。非参数检验：针对不符合参数检验数据分布要求的情况，本部分将介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数检验方法，以及其在SPSS中的实现。第四部分：高级统计分析技术为了满足更复杂的分析需求，本书还包含了若干高级统计分析技术：因子分析（Factor Analysis）：学习如何通过因子分析来降维，识别隐藏在大量变量背后的潜在因子，常用于量表的构建和测量。聚类分析（Cluster Analysis）：掌握如何根据变量的相似性将样本分成不同的簇，常用于市场细分、用户画像等场景。判别分析（Discriminant Analysis）：学习如何构建判别模型，根据一组预测变量将样本分配到预先定义的类别中。信度与效度分析：尤其是在社会科学和心理学研究中，如何评估量表的信度和效度是关键。本部分将详细讲解Cronbach’s Alpha系数的计算与解释，以及因子分析在效度检验中的作用。第五部分：SPSS结果的解读与报告撰写再强大的分析工具，如果没有正确的解读和清晰的表达，其价值也将大打折扣。本部分将着重指导读者：理解SPSS输出结果：详细解析SPSS在各种分析过程中产生的丰富输出表格，教会读者如何从中提取关键信息，识别统计显著性，并做出正确的结论。撰写规范的统计分析报告：学习如何按照学术或项目要求，清晰、准确地撰写统计分析报告，包括引言、研究方法、结果呈现、讨论与结论等部分。 SPSS结果的可视化呈现：进一步优化图表，使其更具专业性和可读性，以有效传达分析结果。本书的读者定位本书面向的对象广泛，包括但不限于：在校学生：无论是本科、硕士还是博士研究生，在撰写毕业论文、进行课题研究时，都不可避免地需要进行数据分析。本书将是他们得力的助手。科研人员：各学科的研究者，在设计实验、分析研究数据时，需要扎实的统计分析技能。企业管理者与市场分析师：在商业决策、市场调研、用户行为分析等方面，数据驱动的洞察至关重要。社会工作者与政策研究者：在进行社会调查、评估政策效果时，需要对收集到的数据进行科学分析。所有对数据分析感兴趣并希望提升技能的读者。结语数据是新时代的石油，而统计分析则是提炼这些石油的炼金术。本书旨在成为读者手中最可靠的指南，引导大家一步步掌握SPSS这一强大的数据分析工具，从容应对各种数据挑战。我们相信，通过学习本书，读者不仅能够掌握数据分析的方法，更能培养严谨的科学思维和解决问题的能力，在各自的领域中游刃有余。愿本书能为您的数据探索之旅添砖加瓦，助您在数据驱动的世界中拨云见日，发现价值，实现突破。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的特点在于其极强的实用性和操作指导性。它不仅仅停留在理论层面，而是大量地融入了实际案例和操作步骤，这对于我这种需要快速上手处理实际数据的人来说，简直是福音。不同于其他同类书籍那种晦涩难懂的理论陈述，这本书更注重“教你如何做”，而不是“告诉你这是什么”。每一个分析模块的介绍都非常贴合实际工作中的需求，比如如何进行描述性统计、如何进行回归分析等等，讲解得非常到位。作者似乎深谙学习者的痛点，总能在关键节点提供清晰的指引。我特别喜欢它在讲解数据清洗和预处理方面的部分，这往往是统计分析中最容易出错也最耗时的环节，但在这本书里，作者将其梳理得井井有条，让我避免了不少弯路。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书给我的体验，那就是“清晰”。它的文字表达清晰，逻辑结构清晰，甚至连软件操作步骤的呈现都极其清晰。在讲解某些容易混淆的概念时，比如如何区分不同类型的变量，或者何时应该使用哪种统计检验，作者总是能提供非常直观的对比和总结。这本书更像是一本操作手册和理论指导的完美结合体。对于想要系统学习数据分析，并希望通过SPSS实现数据处理和报告的人来说，这本书无疑是一个极佳的选择。它不仅教会了我们“怎么按按钮”，更重要的是教会了我们“为什么这么按”，这种思维层面的提升，比单纯掌握软件操作要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排风格非常适合自学者，它在内容深度上做到了既有广度又有重点。对于每一个统计方法，作者都能恰到好处地把握讲解的力度。它不是那种面面俱到的百科全书，而是有针对性地挑选了在实际应用中最为常用和核心的分析技术进行深入阐述。对于初学者来说，这避免了信息过载带来的学习焦虑。而且，书中提供的案例数据和分析结果都非常具有代表性，这使得读者在学习过程中能够真正地将所学知识与真实世界的数据联系起来。我很欣赏作者在案例选择上的独到眼光，总能用最贴切的例子说明最复杂的概念，让学习过程变得生动有趣。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它极大地提升了我对数据分析的信心。以前面对复杂的统计问题，我总是感到束手无策，觉得那是一门高深的学问。但这本教材的讲解方式非常接地气，它用一种非常平和、循序渐进的语气引导我进入统计的世界。它没有一味地追求理论的深度，而是更关注如何将理论有效地转化为可操作的分析流程。这种注重实操的特点，让我在学习过程中始终保持着积极性。当我能亲手在软件上完成一次复杂的多元回归分析，并理解输出结果的含义时，那种成就感是无与伦比的。这本书就像一把钥匙，为我打开了数据分析的大门，让我看到了数据背后隐藏的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，色彩搭配和谐，给人一种专业又易懂的感觉。我尤其欣赏它在内容组织上的用心，结构清晰，逻辑性很强。从基础的统计概念讲起，逐步深入到更复杂的分析方法，这对于初学者来说非常友好。作者在讲解时总是能找到一个很好的平衡点，既不把专业术语堆砌起来，也不把复杂的理论过于简化。举例来说，在讲解假设检验时，不仅给出了公式，还结合实际应用场景进行说明，让我能更直观地理解每一步操作的意义。而且，这本书对SPSS软件操作的指导也非常细致，每一步都有配图，即便是对软件不熟悉的人也能跟着操作起来。我感觉这本书更像是一位经验丰富的老师在旁边耐心指导，而不是一本冰冷的参考手册。它让我从畏惧统计分析，逐渐变得愿意去尝试和探索。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，，，

评分☆☆☆☆☆

书还行吧，可以借鉴一些东西

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书还行吧，可以借鉴一些东西

评分☆☆☆☆☆

超级好看，很适合阅读，非常好。

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。