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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302347897

商品编码：1214128035

出版时间：2014-04-01

作  者:武松 等 定  价:69.8 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2014年04月01日 页  数:488 装  帧:平装 ISBN:9787302347897

??? 　　一本全面介绍IBM SPSS统计分析软件的宝典秘笈，累计6次印刷，畅销13500册

　　涵盖SPSS数据管理、基础统计分析和不错统计分析等应用

　　精讲112个实战案例，带领读者成长为数据分析的高手

　　提供16.4小时配套教学视频

　　赠送17.3小时SAS统计分析教学视频

●第1篇 SPSS软件基础篇
●第1章 SPSS 19.0概述
●第2章 数据管理
●第3章 统计描述分析
●第4章 基本统计分析的报表制作
●第2篇 基本统计分析方法篇
●第5章 T检验
●第6章 方差分析
●第7章 定性资料统计推断
●第8章 有序定性资料统计推断
●第9章 统计图
●第10章 诊断试验与ROC分析
●第11章 缺失值分析
●第12章 非参数检验
●第13章 简单线性回归与相关
●第14章 多重响应分析
●第15章 SPSS中随机化过程的实现
●第16章 典型相关
●第3篇 高级统计分析篇
●第17章 Logistic回归
●部分目录

内容简介

本书由浅入深，全面、系统地介绍了SPSS19刀的应用。本书涉及面广，从软件基本操作到不错统计分析技术，几乎涉及SPSS目前的绝大部分应用范畴。书中提供了大量应用案例，供读者实战演练。另外，本书配1张DVD光盘，收录了作者为本书录制的16小时配套高清教学视频及书中所有案例的数据文件。
本书共30章，分为3篇。第二篇为SPSS19对软件基础篇，涵盖SPSS19刀概述、数据管理、统计描述分析及基本统计分析的报表制作；第2篇为基本统计分析方法篇，涵盖T检验、方差分析、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计图制作、诊断试验与ROC分析、缺失值分析、非参数检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、SPSS中随机化过程的实现及典型相关；第3篇为不错统计分析篇，涵盖LOgishC回归、对数线性模型、生存分析与COX模型、聚类与判别分析、主成分与因子分析、多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对等
武松 等 武松，副教授，硕导，SPSS不错数据分析师，教育部数据分析工程师，靠前多家杂志编委。博士毕业于中国疾病预防控制中心。现为安徽省中医药科学院数据挖掘室主任、精鼎数据分析公司首席顾问及安徽中医药大学统计学教研室教师。承担SPSS软件、统计学及科研设计等多门课程的教学工作。有丰富的教学经验及数据分析与挖掘实战经验。
潘发明，教授，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，国家自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中SCI等

　第3 章 统计描述分析
　　描述性统计分析是进行其他统计分析的基础和前提。在描述性分析中，通过各种统计图表及数字特征量可以对样本来自的总体特征有比较准确的把握，从而选择正确的统计推断方法。SPSS 的许多模块都可完成描述性统计分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在descriptive statistics 菜单中，它们通过计算各种统计量或绘制统计图来实现描述功能，包括Frequencies、 Descriptives 和Explore 等几个过程。3.1 频数分布分析（Frequencies）频数分布分析主要通过频数分布表、条图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。例3-1：数据文件“胆固醇.sav”记录了101 名正常成年女子的血清总胆固醇，对血清总胆固醇测量结果作描述性分析，并绘制直方图。操作过程如下。
　　（1）从菜单中单击等

《数据洞察：从零到精通的统计分析实践指南》 本书并非专注于某个特定统计软件的功能详述，而是致力于为您构建一套系统、完整、可迁移的数据分析思维框架。我们将一同探索数据背后的奥秘，掌握从数据清洗、探索性分析到模型构建与结果解读的全流程，让您无论使用何种工具，都能游刃有余地从数据中提炼有价值的见解。 第一部分：数据分析的基石——思维与准备 在开始任何分析之前，清晰的思路和充分的准备至关重要。本部分将带领您深入理解数据分析的核心价值，并掌握高效的数据处理技巧。 数据驱动的决策思维： 我们将探讨数据分析如何赋能各行各业的决策过程，从商业策略的制定到科学研究的验证，理解数据在现代社会中的核心地位。您将学习如何提出正确的问题，将业务需求转化为可执行的数据分析任务。 认识你的数据： 数据的质量直接影响分析结果的可靠性。本章将教会您如何识别不同类型的数据（定性、定量、分类、数值、时间序列等），理解数据的结构、含义以及潜在的测量误差。我们将一起学习如何构建数据字典，确保对每一个变量都有清晰的理解。 数据清洗的艺术： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的金科玉律。本章将深入讲解数据清洗的常用方法和技巧，包括缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、数据格式转换、重复数据识别与删除等。我们将强调不同处理方法的适用场景及其潜在影响，帮助您做出明智的选择。 探索性数据分析（EDA）的魅力： EDA是理解数据的第一步，也是最重要的一步。本章将聚焦于如何通过可视化和描述性统计来探索数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的模式。您将学习如何运用直方图、箱线图、散点图、相关矩阵图等多种可视化工具，并掌握均值、中位数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量的计算与解读，从而发现数据中隐藏的线索。 第二部分：统计推断的核心——方法与应用 在充分了解数据后，我们将进入统计推断的核心领域，学习如何从样本数据推断总体特征，并对不同变量间的关系进行量化分析。 概率论基础回顾与应用： 虽然本书不涉及冗长的数学推导，但对核心概率概念的理解是掌握统计方法的关键。我们将简要回顾概率、条件概率、独立性、概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）等基本概念，并重点阐述它们在统计推断中的作用。 参数估计：描绘总体的画像： 本章将讲解点估计和区间估计的概念，以及如何根据样本数据估计总体的均值、比例、方差等参数。您将学习如何计算置信区间，理解置信水平的含义，并知道如何解释区间估计的结果，从而对总体的未知参数有一个可靠的范围认识。 假设检验：验证你的假设： 假设检验是统计学中最强大的工具之一，用于判断某个关于总体的假设是否能被样本数据所支持。本章将系统介绍假设检验的基本流程，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值、做出决策等。我们将详细讲解t检验（单样本、独立样本、配对样本）、Z检验、卡方检验（拟合优度、独立性）等常用检验方法，并结合实际案例展示其应用。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值： 当需要比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异时，ANOVA是首选方法。本章将深入讲解单因素方差分析和双因素方差分析的原理，包括F统计量的计算、自由度、ANOVA表解读以及事后检验（如Tukey HSD）的应用，帮助您有效地比较多组数据的平均水平。 相关性分析：量化变量间的关联： 了解两个变量之间是否存在线性关系及其强度至关重要。本章将讲解皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的计算与解释，以及如何使用散点图来直观地展示相关性。我们还将讨论相关性与因果性的区别，避免过度解读。 回归分析：预测与解释： 回归分析是探索变量间定量关系、进行预测和解释的重要工具。本章将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。您将学习如何建立回归模型，理解回归系数的含义，评估模型拟合优度（R²）、进行假设检验，以及进行预测和解释。我们将关注实际应用中的细节，如多重共线性、模型诊断和变量选择。 第三部分：高级分析技巧与模型构建 在掌握了基础统计方法后，本部分将带您探索更复杂的分析技术，以应对更具挑战性的数据分析问题。 分类数据分析： 对于分类变量之间的关系，我们将学习卡方检验的进阶应用，以及如何使用列联表来分析多变量的交叉关系。 时间序列分析入门： 许多数据都具有时间维度，理解时间序列的特性并进行预测是关键。本章将介绍时间序列数据的基本概念（趋势、季节性、周期性、随机性），以及简单的平滑法和自回归模型（ARIMA系列）的基本思想，为初步的时间序列预测打下基础。 非参数统计方法： 当数据不满足参数检验的分布假设时，非参数统计方法是重要的替代方案。本章将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（相当于独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（相当于配对样本t检验）、Kruskal-Wallis检验（相当于单因素ANOVA）等，并说明其适用场景。 聚类分析：发现数据中的群体： 聚类分析旨在将相似的对象分组。本章将介绍聚类分析的基本思想，包括层次聚类和划分聚类（如K-Means）等方法，并讨论如何评估聚类结果的质量，帮助您发现数据中隐藏的自然分组。 主成分分析（PCA）：降维的艺术： 当面对高维数据时，PCA是一种有效的降维技术。本章将解释PCA的原理，即如何通过线性组合原始变量来创建新的、不相关的变量（主成分），以捕捉数据的主要变异性。您将学习如何选择合适的主成分数量，并理解降维对后续分析的帮助。 第四部分：案例研究与实战训练 理论学习最终需要通过实践来巩固。本部分将提供一系列贴近实际的案例研究，覆盖不同领域（如市场营销、金融、医疗、社会科学等），引导您将所学知识应用到具体问题中。 商业数据分析案例： 比如，如何利用销售数据分析客户购买模式，优化营销策略；如何通过用户行为数据评估产品功能效果。 科学研究案例： 例如，如何设计实验并分析对照组与实验组的差异；如何分析问卷调查数据以验证某个社会现象。 金融数据分析案例： 探讨如何分析股票价格数据以进行趋势预测；如何利用客户数据评估信用风险。 医疗健康案例： 分析患者数据以识别疾病的风险因素；评估新药疗效的统计显著性。 每个案例将从提出问题、收集和准备数据、进行探索性分析、选择和应用合适的统计模型、解释结果并提出建议等环节进行详细演示。通过模仿和实践这些案例，您将逐步建立起独立解决实际数据分析问题的能力。 本书的特点： 强调思维框架： 不同于仅关注软件操作的教程，本书更侧重于构建一套通用的数据分析思维和解决问题的流程。 理论与实践结合： 在深入浅出地讲解统计学原理的同时，辅以大量的实际案例和应用场景，让您学以致用。 方法论导向： 重点在于理解每种统计方法的“为什么”和“何时用”，而非简单罗列命令。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，结构清晰，逻辑严谨，适合不同阶段的学习者。 普适性强： 所讲解的统计原理和分析方法适用于各种统计软件和编程语言，帮助您建立稳固的分析基础。 无论您是希望提升数据分析能力的数据分析师、市场营销人员、科研工作者，还是对数据驱动决策充满兴趣的初学者，《数据洞察：从零到精通的统计分析实践指南》都将是您不可或缺的工具书和学习伙伴。让我们一起开启数据分析的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《SPSS统计分析大全》时，我最看重的是它在实际操作层面是否能够帮我解决工作中的实际问题。坦白说，我不是一个理论派，我需要的是能够直接应用的知识。这本书在这方面做得非常出色。书中提供的案例都是基于真实的研究场景，涵盖了市场调研、医学研究、社会科学等多个领域。我特别喜欢其中关于A/B测试的分析章节，这正是我在工作中经常遇到的问题。书里详细演示了如何利用SPSS对A/B测试结果进行统计检验，如何判断哪个版本更优，以及如何量化这种差异带来的影响。这比我之前看过的任何教程都要具体和实用。而且，书中的数据文件和代码也一应俱全，我可以直接下载下来，跟着书中的步骤一步步操作，不仅加深了理解，还能快速地迁移到自己的数据上。我甚至发现，书中介绍的一些图表美化技巧，能够让我的报告看起来更专业、更有说服力，这在汇报工作时非常有帮助。总的来说，这本书对于那些希望通过SPSS提升工作效率和分析能力的读者来说，绝对是一本不可多得的实战指南。它没有空泛的理论，只有落地的方法和详实的步骤，真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为，SPSS的学习门槛很高，需要扎实的统计学基础。但《SPSS统计分析大全》的出现，彻底改变了我的看法。这本书对于我这样的零基础入门者来说，简直是福音。它用最通俗易懂的语言，将复杂的统计概念娓娓道来，让我这个完全不懂统计的人，也能逐渐建立起对各项分析方法的理解。书中大量的图示和操作截图，就像一步步的手把手教学，我跟着操作，从来不会觉得迷茫。我尤其欣赏书中对于一些基础概念的解释，比如均值、中位数、标准差这些，虽然听起来简单，但书中却能从更深层次的角度去阐述它们的重要性，以及在不同情境下的应用。我之前在网上看了很多教程，总是被各种专业术语搞得头晕，而这本书却能够用非常接地气的方式，把这些“高冷”的统计知识变得亲切起来。我最满意的是，这本书的知识结构非常合理，从最基础的数据录入和管理，到各种描述性统计，再到推断性统计，层层递进，一点都不突兀。我感觉自己不再是那个看到SPSS就头疼的“小白”，而是能够自信地迈出数据分析的第一步。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习SPSS的过程，与其说是学习一个软件，不如说是学习一种思维方式。而《SPSS统计分析大全》恰恰在这方面给了我很大的启发。这本书不仅仅是教你点鼠标、填选项，它更是在潜移默化地引导你去思考数据的本质，去理解统计学在各个领域中的应用逻辑。比如，在讲解假设检验时，书中并没有简单地告诉你P值的含义，而是通过一个又一个生动的案例，让你体会到“在不确定性中做出决策”的科学方法。我尤其喜欢书中对各种统计方法的适用场景和局限性的深入剖析，这让我不再盲目套用公式，而是能够根据具体的研究问题，选择最合适的分析工具。它帮助我建立起了一种“用数据说话”的严谨态度，并且能够清晰地解释为什么这样做是对的，而不是仅仅知其然，不知其所以然。这本书就像一面镜子，照出了我之前在数据分析中存在的很多盲点和误区，也为我指明了更清晰、更科学的学习方向。我发现，通过这本书的学习，我不仅掌握了SPSS的操作技巧，更重要的是提升了我的逻辑思维能力和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我彻底颠覆了对SPSS的固有印象。我一直认为SPSS只是一个简单的数据录入和基本图表制作软件，对于我这样非统计专业背景的读者来说，它就像一个冰冷、复杂的工具箱。但《SPSS统计分析大全》完全打破了我的这种认知。书中深入浅出地介绍了SPSS在实际案例中的应用，不仅仅是告诉你如何操作，更重要的是解释了为什么这样做，以及这些操作背后蕴含的统计学原理。举个例子，书中关于回归分析的部分，不仅仅是讲解了如何运行模型，还花了大量篇幅阐述了模型的假设条件、结果的解读方法，甚至是如何选择合适的回归模型。我以前觉得回归分析很神秘，难以理解，但通过书中详细的图示和逻辑严谨的文字，我居然能清晰地把握住它的精髓。最让我惊喜的是，书中还介绍了SPSS的一些高级功能，比如因子分析和聚类分析，这些我以前觉得只有统计学大牛才能玩转的技术，在书中被讲解得如此生动有趣，甚至让我产生了自己动手尝试的冲动。这本书就像一位耐心而博学的老师，循序渐进地引导我从SPSS的初学者蜕变成一个能够独立进行数据分析的实践者。我之前花费了不少时间和精力在零散的网络教程上，但效果总是不尽如人意，要么内容过时，要么逻辑不清。而这本书则提供了一个系统、全面的学习路径，让我觉得之前走过的弯路都值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它不仅仅是一本操作手册，更是一本能够帮助我提升思维高度的工具。我之前在使用SPSS时，常常停留在“输入数据，得到结果”的层面，却很少去思考结果背后的意义。而《SPSS统计分析大全》则引导我深入挖掘数据蕴含的信息，让我能够从数据中发现规律，甚至预测趋势。《SPSS统计分析大全》的魅力在于，它让我看到了SPSS在学术研究和实际决策中的巨大潜力。书中关于数据可视化和报告撰写的章节，对我来说尤其有启发。我以前觉得做出漂亮的图表很难，这本书却教了我很多实用的技巧，让我能够用更直观、更生动的方式来展示我的数据分析结果。更重要的是，它教会我如何将统计分析的结果，有效地转化为 actionable insights，为决策提供支持。这让我觉得，SPSS不仅仅是一个分析工具，更是一个能够帮助我解决实际问题、创造价值的战略伙伴。我感觉我学习SPSS的目的，已经从简单的“会用”上升到了“用好”，甚至“用精”。

评分☆☆☆☆☆

就是本二手货，到手里碟片就成两半了，纸张材质也不想说了

评分☆☆☆☆☆

经常买这个，京东送货快，方便，书好

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不错

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内容详细，易学

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蛮实用的书,学习中

评分☆☆☆☆☆

就是本二手货，到手里碟片就成两半了，纸张材质也不想说了

评分☆☆☆☆☆

包装完整

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

东西不错，质量很好