统计分析与SPSS的应用（第五版）（21世纪统计学系列教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛薇 著

图书标签:

• 统计分析
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 应用统计
• 第五版
• 21世纪统计学系列
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300246093

版次：5

商品编码：12130297

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：320

内容简介

深入浅出地讲解统计方法，基于应用案例阐述数据分析的一般思路和SPSS操作实践，使读者知其然更知其所以然，是本书一直坚持的风格。本书的特色在于：注重方法核心原理的讲解，突出以统计原理明晰为前提的SPSS实操。基于典型统计分析案例，循序渐进地引导读者利用SPSS实现数据的组织、整理、描述和建模分析。旨在帮助读者领会统计分析方法精髓，掌握SPSS软件操作，拥有利用SPSS解决实际数据分析问题的能力。

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：《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。

目录

第1章SPSS统计分析软件概述
1．1SPSS使用基础
1．2SPSS的基本运行方式
1．3利用SPSS进行数据分析的基本步骤
练习题

第2章SPSS数据文件的建立和管理
2．1SPSS数据文件
2．2SPSS数据的结构和定义方法
2．3SPSS数据的录入与编辑
2．4SPSS数据的保存
2．5读取其他格式的数据文件
2．6SPSS数据文件合并
练习题

第3章SPSS数据的预处理
3．1数据的排序
3．2查找重复个案
3．3变量计算
3．4数据选取
3．5计数
3．6分类汇总
3．7数据分组
3．8数据预处理的其他功能
练习题

第4章SPSS基本统计分析
4．1频数分析
4．2计算基本描述统计量
4．3交叉分组下的频数分析
4．4多选项分析
4．5比率分析
练习题

第5章SPSS的参数检验
5．1参数检验概述
5．2单样本t检验
5．3两独立样本t检验
5．4两配对样本t检验
练习题

第6章SPSS的方差分析
6．1方差分析概述
6．2单因素方差分析
6．3多因素方差分析
6．4协方差分析
练习题

第7章SPSS的非参数检验
7．1单样本的非参数检验
7．2两独立样本的非参数检验
7．3多独立样本的非参数检验
7．4两配对样本的非参数检验
7．5多配对样本的非参数检验
练习题

第8章SPSS的相关分析
8．1相关分析
8．2绘制散点图
8．3计算相关系数
8．4偏相关分析
练习题


第9章SPSS的线性回归分析
9．1回归分析概述
9．2线性回归分析和线性回归模型
9．3回归方程的统计检验
9．4多元回归分析中的其他问题
9．5线性回归分析的基本操作
9．6线性回归分析的应用举例
9．7曲线估计
练习题

第10章SPSS的聚类分析
10．1聚类分析的一般问题
10．2层次聚类
10．3K�睲eans聚类
练习题

第11章SPSS的因子分析
11．1因子分析概述
11．2因子分析的基本内容
11．3因子分析的基本操作及案例
练习题

精彩书摘

　　《统计分析与SPSS的应用》自2001年第一版出版以来，至今已有16年。它是编者在长期从事统计教学、科研以及企事业统计分析项目实践的基础上形成并不断完善的心血之作。本书自出版以来深受统计、经济、管理、生物医学、心理学等众多领域从事数据工作的教师、学者、学生以及实际工作者的广泛关注和好评，被许多高校选作统计和经济管理类相关专业统计分析软件课程的指定教材，也成为国内统计分析软件书籍的标杆之作。

　　对统计分析方法深入浅出的讲解，以实际数据为纽带说明SPSS的操作，以应用案例为背景阐述数据分析的思路，是本书一直坚持的风格。其特点在于：

　　第一，体系完整，内容规范，结构安排面向实践。本教材吸收了国外统计软件和统计学教材的共同特点，确保了教材的体系完整性及内容规范性。同时，面向实践，以统计分析的实际过程为主线，从软件基础和数据管理入手，按照数据分析需求由浅入深、分析方法从易到难的实战思路组织全书内容。全书涵盖了统计分析和软件的各个重要模块，囊括了描述统计、参数检验、方差分析、非参数检验、一般线性回归、

　　聚类分析、因子分析

　　等基本统计分析方法、经典多元统计方法和软件操作，能够提纲挈领地有效帮助读者全面快速掌握数据分析和软件应用。

　　第二，讲解的通俗性和严谨性相得益彰，使读者不仅能够知其然，而且能够知其所以然。本教材立足于统计方法的正确应用，注重以通俗易懂的语言论述统计方法的核心原理，注重对软件参数选项和分析结果统计含义的解释，注重对软件参数选项设置目的和应用必要性的讲解。同时，在提升可读性，弱化数学证明枯燥性的同时，兼顾严谨性，强化关键数学公式的论证，以加深读者对分析原理的理解。

　　第三，以应用为目标，精心选取典型的实际统计分析案例和数据，循序渐进地引导读者选择恰当的统计分析方法，一步步地指导读者利用统计软件进行数据的组织、整理、描述和建模分析等。

　　第四版出版后，编写者根据广大教师、学生和行业读者提出的反馈意见，在第四版中重点进行了如下修订：第一，迎合国内读者的语言习惯以及软件版本升级，教材软件采用了SPSS21中文版本。第二，调整和更新了部分案例和数据，不仅提升了教材的时效性和现实性，而且确保案例在具有普遍参照性的同时更具方法应用的典型性。此外，增加了更为详尽的结果解释，使教材的可读性更强。

　　第三，适当增加和调整了各章的练习题。第四，增加了带虚拟解释变量的回归分析。

　　第五，强化了术语和用词的严谨性，使整本教材更加精炼和通顺。

　　随着数据分析应用需求的不断加强，掌握SPSS这样的权威统计分析软件是十分必要的。真诚希望读者能够通过阅读本书，逐步领会统计分析方法的精髓，掌握SPSS软件的操作，并能够利用SPSS解决实际数据分析问题。

　　本书不妥和错误之处，敬请各位读者不吝指正。

　　……

洞悉数据奥秘，驾驭决策未来——一本面向实践的数据科学入门指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、商业发展和科学探索的核心要素。从精准的市场营销到前沿的科学研究，从个性化的医疗方案到智能化的城市管理，无一不依赖于对海量数据的深入理解和有效利用。然而，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的见解，如何利用统计学原理构建可靠的分析框架，如何选择并熟练运用现代化的数据分析工具，这已成为摆在许多学习者和从业者面前的挑战。 本书旨在为所有渴望掌握数据分析技能、提升数据驱动决策能力的朋友们提供一条清晰而实用的学习路径。我们深知，理论的精深固然重要，但脱离实际的应用场景，再优美的统计模型也可能沦为空谈。因此，本书在内容设计上，始终坚持理论与实践相结合的原则，力求让读者在理解统计学基本概念的同时，能够立即将其应用于解决实际问题。 全景式呈现统计学核心理论，构建坚实的分析基础 本书的起点，是为读者打下坚实而全面的统计学理论基础。我们将从最基本的概念讲起，例如数据的类型、变量的度量、抽样的基本原则以及描述性统计的强大力量。你会学会如何用均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量来概括和理解一组数据的基本特征，如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化手段来直观地展现数据的分布规律和变量之间的关系。这些基础知识，是任何深入的数据分析的基石。 在此基础上，本书将系统地介绍推断性统计的核心内容。你将理解概率论的基本原理，了解随机变量、概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布等）的意义和应用。我们将详细讲解参数估计的两种主要方法——点估计和区间估计，让你明白如何根据样本数据来推断总体的未知参数，并量化这种推断的不确定性。 假设检验是统计推断中的另一个核心环节。本书将深入浅出地剖析各种常见的假设检验方法，例如t检验、卡方检验、F检验等。你将学会如何根据研究问题设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，如何解读p值，并最终做出关于总体参数的统计决策。无论是比较两组数据的均值是否存在显著差异，还是检验分类变量之间是否存在关联，亦或是评估某个模型是否具有统计学意义，本书都将提供清晰的指导和详实的案例。 深入探索统计建模的奥秘，赋能复杂关系洞察 数据分析的魅力远不止于描述和推断，更在于能够构建模型来揭示变量之间错综复杂的关系，并进行预测。本书将带领你走进统计建模的世界，从最基础的回归分析开始。你将学习如何建立简单线性回归模型，理解回归系数的经济含义和统计意义，掌握如何评估模型的拟合优度（如R方），并进行预测。 随后，我们将步入多元线性回归的殿堂。你将学会如何处理多个自变量对因变量的影响，如何进行变量选择，如何识别和处理多重共线性等问题。本书还将介绍非线性回归、逻辑回归等更高级的建模技术，让你能够应对更广泛的研究场景，例如分析二分类响应变量的概率，或者建模具有非线性关系的现象。 除了回归分析，本书还将涉及方差分析（ANOVA）这一强大的统计工具。你将学习如何利用ANOVA来比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，这在实验设计、用户行为分析等领域有着广泛的应用。 掌握现代数据分析利器，将理论付诸实践 理论的学习必须与实践工具的掌握相结合，才能真正发挥数据分析的威力。本书在内容设计中，高度重视现代数据分析软件在实际操作中的应用。我们深知，熟练运用专业软件是数据分析师和研究人员必备的核心技能。 本书将系统性地介绍如何利用专业统计软件来执行各种数据分析任务。你将学习如何导入、管理和清洗数据，如何进行数据转换和预处理，如何生成描述性统计量和可视化图表，如何执行各种假设检验和参数估计，如何构建和评估统计模型。 本书的讲解将紧密围绕软件的操作步骤，配合丰富的实际案例，让读者能够边学边练，迅速掌握软件的使用技巧。我们注重引导读者理解每一步操作背后的统计学原理，而非仅仅停留在机械的点击和输入。通过大量的实践练习，你将能够自信地应对各种数据分析的实际需求，将学到的统计知识转化为解决问题的实际能力。 精选典型应用场景，领略数据分析的实际价值 为了帮助读者更好地理解统计学理论在各行各业中的应用，本书精心挑选了多个具有代表性的应用场景。这些场景涵盖了经济学、社会学、医学、市场营销、教育学等多个领域，力求展现统计学方法的广泛适用性和强大威力。 例如，在经济学领域，你可能会学习如何利用回归模型分析影响商品价格的因素，或者如何运用时间序列分析预测股票走势。在社会学研究中，你可能会了解如何通过问卷调查数据进行推断性统计，检验不同人群之间的态度差异。在医学研究中，你可能会学习如何利用统计方法评估新药的疗效，或者分析影响疾病发生率的风险因素。在市场营销领域，你可能会探索如何进行用户分群，预测用户购买行为，或者评估广告投放的效果。在教育领域，你可能会学习如何分析学生的学习成绩，评估教学方法的有效性。 通过这些贴近实际的案例，读者不仅能够巩固和深化对统计学理论的理解，更重要的是能够认识到数据分析在解决现实问题中的巨大价值。本书鼓励读者将所学知识迁移到自己的学习和工作领域，用数据说话，用分析驱动决策。 循序渐进的学习设计，成就数据分析达人 本书的学习设计遵循循序渐进的原则，从易到难，层层递进。我们力求让不同背景的学习者都能顺利入门，并逐步深入。 基础入门： 对于初学者，我们将从最基本的数据概念和描述性统计入手，确保读者能够快速建立对数据的基本认识。 核心理论： 随后，我们将系统讲解推断性统计的核心内容，包括概率论、参数估计和假设检验，为后续深入学习打下坚实基础。 建模进阶： 在掌握了基础理论后，本书将引导读者学习回归分析、方差分析等重要的统计建模技术，提升分析复杂关系的能力。 实践应用： 贯穿全书的实践操作指导，将帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，熟练运用专业工具。 案例拓展： 丰富的应用案例，则为读者提供了更广阔的视野，激发读者在各自领域探索数据分析的可能性。 本书不仅仅是一本教科书，更是一本伴随读者成长的工具书。我们相信，通过系统学习本书的内容，并积极进行实践操作，你将能够： 清晰地理解和阐释数据的含义。 熟练运用统计学原理进行数据分析。 高效地利用专业统计软件进行建模和预测。 自信地将数据分析结果应用于决策过程。 在未来的学习和工作中，以数据驱动的洞察力脱颖而出。 无论你是统计学专业的学生，还是希望提升数据分析技能的跨专业学习者，亦或是希望在工作中更有效地利用数据的从业者，本书都将是你宝贵的数据分析学习伙伴。让我们一起踏上这段探索数据奥秘、驾驭决策未来的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的厚度让我一开始有点打怵，但深入阅读后发现，内容的充实度完全对得起它的篇幅。它不像某些教材那样空泛地罗列概念，而是真正做到了“授人以渔”。作者在处理每个统计方法时，都会细致地剖析其背后的假设前提、适用条件以及可能存在的陷阱。这对我这种习惯于批判性思考的读者来说，简直是福音。书中的语言风格非常专业，但又不失亲切感，仿佛一位经验丰富的导师在耳边耐心指导。更值得称道的是，它对统计思维的培养有着显著的帮助，它不仅仅教你怎么操作软件，更重要的是让你明白“为什么”要这么做。每读完一个章节，都感觉自己的分析能力得到了实质性的提升，这种踏实的进步感是很多其他读物无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

这份教材的编排体现了极高的教学智慧。它在内容递进上把握得恰到好处，从最基础的描述性统计逐步过渡到高级的多元分析，逻辑链条清晰，几乎没有知识断层。作者的叙述方式非常注重启发性，经常会设置一些反思性的提问，引导读者主动去思考和验证。我尤其喜欢它在讲解概念时，总是会穿插一些历史背景或者不同学派的观点，这使得统计学这门学科充满了人文色彩，而不是冰冷的数学公式堆砌。对于那些希望全面、深入地理解统计学全貌的人来说，这本书无疑是一个绝佳的选择。它不仅是一本工具书，更像是一部关于现代数据分析哲学的教科书，值得反复研读，每次都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性令人赞叹。理论讲解的扎实为后续的软件应用打下了坚实的基础。每一个步骤的描述都详尽无遗，即便是初次接触复杂统计软件的用户，也能跟着书中的指引顺利完成分析。我注意到，书中对输出结果的解读部分做得尤为出色，它不仅告诉你结果是什么，更重要的是解释了这些结果在实际问题中意味着什么，哪些指标是需要重点关注的，哪些是需要警惕的。这种“从数据到结论”的完整闭环教学，极大地增强了学习的连贯性。读完后，我感觉自己已经能够自信地应对大多数常见的数据分析任务，不再对那些复杂的统计报告感到迷茫。它提供了一种可靠的、可复现的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的地方在于它的系统性和深度。很多教材在讲解回归分析或方差分析时往往点到为止，但这本书却能将这些核心技术贯穿起来，展示它们在不同情境下的衍生和扩展应用。它没有回避那些晦涩难懂的数学推导，而是以一种巧妙的方式将其融入到应用场景中，使得理论不再是孤立的知识点。对于需要进行严谨学术写作的读者来说，这本书提供了无可替代的支撑。我感觉作者对统计学的理解已经达到了炉火纯青的地步，能够精准地把握哪些信息对读者最为关键。这本书的价值，在于它能帮助读者从一个“数据操作员”蜕变成一个“统计思考者”，真正掌握数据背后的故事和意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当大气，拿在手里很有分量感。初翻的时候，我就被它清晰的章节划分和逻辑严谨的结构吸引住了。教材的排版非常考究，图文并茂，尤其是那些复杂的统计公式和模型，通过清晰的插图和步骤分解，让人感觉不再那么望而生畏。作者在讲解理论概念时，总能找到恰当的切入点，既保证了学术的严谨性，又兼顾了初学者的理解难度。书中大量的案例分析，贴近实际工作场景，让我能立刻联想到如何在自己的研究中运用这些方法。我尤其欣赏它对统计学基础原理的深入浅出，这对于建立扎实的知识体系至关重要。整体来看，这是一本非常适合作为专业入门或进阶参考的书籍，内容组织得井井有条，阅读体验极佳，让人愿意沉下心去钻研。

评分☆☆☆☆☆

字迹清楚，纸张很好。

评分☆☆☆☆☆

嗯，一言难尽，受不了学校的劣质二手书以及暴利，毅然决然的投奔*

评分☆☆☆☆☆

很快就送到了，京东一如既往

评分☆☆☆☆☆

还不错。在京东买了好几本书了。速度都蛮快

评分☆☆☆☆☆

书是好书，比较经典的。纸张还行，急用。加油

评分☆☆☆☆☆

包装好，很经典，比较实用，基础性讲解也够。要是有视频更好

评分☆☆☆☆☆

作为一名大学教师，选择合适的书籍，作为研究，授课，京东书籍质量没问题。这本书的内容也特别合适。

评分☆☆☆☆☆

不错不错，说是讲的很多方法，看下来就能懂，而且书不厚。

评分☆☆☆☆☆

这本书举了很多各个学科的应用实例，赞！