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圖書標籤:

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• 統計分析
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• 社會科學
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• 量化研究
• 統計軟件
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302347897

商品編碼：1214128035

齣版時間：2014-04-01

作  者:武鬆 等 定  價:69.8 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2014年04月01日 頁  數:488 裝  幀:平裝 ISBN:9787302347897

??? 　　一本全麵介紹IBM SPSS統計分析軟件的寶典秘笈，纍計6次印刷，暢銷13500冊

　　涵蓋SPSS數據管理、基礎統計分析和不錯統計分析等應用

　　精講112個實戰案例，帶領讀者成長為數據分析的高手

　　提供16.4小時配套教學視頻

　　贈送17.3小時SAS統計分析教學視頻

●第1篇 SPSS軟件基礎篇
●第1章 SPSS 19.0概述
●第2章 數據管理
●第3章 統計描述分析
●第4章 基本統計分析的報錶製作
●第2篇 基本統計分析方法篇
●第5章 T檢驗
●第6章 方差分析
●第7章 定性資料統計推斷
●第8章 有序定性資料統計推斷
●第9章 統計圖
●第10章 診斷試驗與ROC分析
●第11章 缺失值分析
●第12章 非參數檢驗
●第13章 簡單綫性迴歸與相關
●第14章 多重響應分析
●第15章 SPSS中隨機化過程的實現
●第16章 典型相關
●第3篇 高級統計分析篇
●第17章 Logistic迴歸
●部分目錄

內容簡介

本書由淺入深，全麵、係統地介紹瞭SPSS19刀的應用。本書涉及麵廣，從軟件基本操作到不錯統計分析技術，幾乎涉及SPSS目前的絕大部分應用範疇。書中提供瞭大量應用案例，供讀者實戰演練。另外，本書配1張DVD光盤，收錄瞭作者為本書錄製的16小時配套高清教學視頻及書中所有案例的數據文件。
本書共30章，分為3篇。第二篇為SPSS19對軟件基礎篇，涵蓋SPSS19刀概述、數據管理、統計描述分析及基本統計分析的報錶製作；第2篇為基本統計分析方法篇，涵蓋T檢驗、方差分析、定性資料統計推斷、有序定性資料統計推斷、統計圖製作、診斷試驗與ROC分析、缺失值分析、非參數檢驗、簡單綫性迴歸與相關、多重響應分析、SPSS中隨機化過程的實現及典型相關；第3篇為不錯統計分析篇，涵蓋LOgishC迴歸、對數綫性模型、生存分析與COX模型、聚類與判彆分析、主成分與因子分析、多元方差分析、時間序列分析、信度分析、對等
武鬆 等 武鬆，副教授，碩導，SPSS不錯數據分析師，教育部數據分析工程師，靠前多傢雜誌編委。博士畢業於中國疾病預防控製中心。現為安徽省中醫藥科學院數據挖掘室主任、精鼎數據分析公司首席顧問及安徽中醫藥大學統計學教研室教師。承擔SPSS軟件、統計學及科研設計等多門課程的教學工作。有豐富的教學經驗及數據分析與挖掘實戰經驗。
潘發明，教授，博士，碩導，安徽醫科大學流行病與統計學係副主任，安徽省預防醫學會衛生統計學專業委員會副主任委員，中國衛生信息學會統計理論和方法專業委員會委員，第三批省學術和技術帶頭人，國傢自然科學基金函評專傢，中華疾病控製雜誌特邀編委。主持課題20餘項，發錶論文80餘篇，其中SCI等

　第3 章 統計描述分析
　　描述性統計分析是進行其他統計分析的基礎和前提。在描述性分析中，通過各種統計圖錶及數字特徵量可以對樣本來自的總體特徵有比較準確的把握，從而選擇正確的統計推斷方法。SPSS 的許多模塊都可完成描述性統計分析，但專門為該目的而設計的幾個模塊則集中在descriptive statistics 菜單中，它們通過計算各種統計量或繪製統計圖來實現描述功能，包括Frequencies、 Descriptives 和Explore 等幾個過程。3.1 頻數分布分析（Frequencies）頻數分布分析主要通過頻數分布錶、條圖和直方圖，以及集中趨勢和離散趨勢的各種統計量，描述數據的分布特徵。例3-1：數據文件“膽固醇.sav”記錄瞭101 名正常成年女子的血清總膽固醇，對血清總膽固醇測量結果作描述性分析，並繪製直方圖。操作過程如下。
　　（1）從菜單中單擊等

《數據洞察：從零到精通的統計分析實踐指南》 本書並非專注於某個特定統計軟件的功能詳述，而是緻力於為您構建一套係統、完整、可遷移的數據分析思維框架。我們將一同探索數據背後的奧秘，掌握從數據清洗、探索性分析到模型構建與結果解讀的全流程，讓您無論使用何種工具，都能遊刃有餘地從數據中提煉有價值的見解。 第一部分：數據分析的基石——思維與準備 在開始任何分析之前，清晰的思路和充分的準備至關重要。本部分將帶領您深入理解數據分析的核心價值，並掌握高效的數據處理技巧。 數據驅動的決策思維： 我們將探討數據分析如何賦能各行各業的決策過程，從商業策略的製定到科學研究的驗證，理解數據在現代社會中的核心地位。您將學習如何提齣正確的問題，將業務需求轉化為可執行的數據分析任務。 認識你的數據： 數據的質量直接影響分析結果的可靠性。本章將教會您如何識彆不同類型的數據（定性、定量、分類、數值、時間序列等），理解數據的結構、含義以及潛在的測量誤差。我們將一起學習如何構建數據字典，確保對每一個變量都有清晰的理解。 數據清洗的藝術： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的金科玉律。本章將深入講解數據清洗的常用方法和技巧，包括缺失值處理（刪除、插補）、異常值檢測與處理、數據格式轉換、重復數據識彆與刪除等。我們將強調不同處理方法的適用場景及其潛在影響，幫助您做齣明智的選擇。 探索性數據分析（EDA）的魅力： EDA是理解數據的第一步，也是最重要的一步。本章將聚焦於如何通過可視化和描述性統計來探索數據的分布特徵、變量間的關係以及潛在的模式。您將學習如何運用直方圖、箱綫圖、散點圖、相關矩陣圖等多種可視化工具，並掌握均值、中位數、標準差、方差、百分位數等描述性統計量的計算與解讀，從而發現數據中隱藏的綫索。 第二部分：統計推斷的核心——方法與應用 在充分瞭解數據後，我們將進入統計推斷的核心領域，學習如何從樣本數據推斷總體特徵，並對不同變量間的關係進行量化分析。 概率論基礎迴顧與應用： 雖然本書不涉及冗長的數學推導，但對核心概率概念的理解是掌握統計方法的關鍵。我們將簡要迴顧概率、條件概率、獨立性、概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布）等基本概念，並重點闡述它們在統計推斷中的作用。 參數估計：描繪總體的畫像： 本章將講解點估計和區間估計的概念，以及如何根據樣本數據估計總體的均值、比例、方差等參數。您將學習如何計算置信區間，理解置信水平的含義，並知道如何解釋區間估計的結果，從而對總體的未知參數有一個可靠的範圍認識。 假設檢驗：驗證你的假設： 假設檢驗是統計學中最強大的工具之一，用於判斷某個關於總體的假設是否能被樣本數據所支持。本章將係統介紹假設檢驗的基本流程，包括設定原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平、計算P值、做齣決策等。我們將詳細講解t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、Z檢驗、卡方檢驗（擬閤優度、獨立性）等常用檢驗方法，並結閤實際案例展示其應用。 方差分析（ANOVA）：比較多組均值： 當需要比較三個或三個以上組彆的均值是否存在顯著差異時，ANOVA是首選方法。本章將深入講解單因素方差分析和雙因素方差分析的原理，包括F統計量的計算、自由度、ANOVA錶解讀以及事後檢驗（如Tukey HSD）的應用，幫助您有效地比較多組數據的平均水平。 相關性分析：量化變量間的關聯： 瞭解兩個變量之間是否存在綫性關係及其強度至關重要。本章將講解皮爾遜相關係數和斯皮爾曼等級相關係數的計算與解釋，以及如何使用散點圖來直觀地展示相關性。我們還將討論相關性與因果性的區彆，避免過度解讀。 迴歸分析：預測與解釋： 迴歸分析是探索變量間定量關係、進行預測和解釋的重要工具。本章將從簡單綫性迴歸開始，逐步深入到多元綫性迴歸。您將學習如何建立迴歸模型，理解迴歸係數的含義，評估模型擬閤優度（R²）、進行假設檢驗，以及進行預測和解釋。我們將關注實際應用中的細節，如多重共綫性、模型診斷和變量選擇。 第三部分：高級分析技巧與模型構建 在掌握瞭基礎統計方法後，本部分將帶您探索更復雜的分析技術，以應對更具挑戰性的數據分析問題。 分類數據分析： 對於分類變量之間的關係，我們將學習卡方檢驗的進階應用，以及如何使用列聯錶來分析多變量的交叉關係。 時間序列分析入門： 許多數據都具有時間維度，理解時間序列的特性並進行預測是關鍵。本章將介紹時間序列數據的基本概念（趨勢、季節性、周期性、隨機性），以及簡單的平滑法和自迴歸模型（ARIMA係列）的基本思想，為初步的時間序列預測打下基礎。 非參數統計方法： 當數據不滿足參數檢驗的分布假設時，非參數統計方法是重要的替代方案。本章將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（相當於獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（相當於配對樣本t檢驗）、Kruskal-Wallis檢驗（相當於單因素ANOVA）等，並說明其適用場景。 聚類分析：發現數據中的群體： 聚類分析旨在將相似的對象分組。本章將介紹聚類分析的基本思想，包括層次聚類和劃分聚類（如K-Means）等方法，並討論如何評估聚類結果的質量，幫助您發現數據中隱藏的自然分組。 主成分分析（PCA）：降維的藝術： 當麵對高維數據時，PCA是一種有效的降維技術。本章將解釋PCA的原理，即如何通過綫性組閤原始變量來創建新的、不相關的變量（主成分），以捕捉數據的主要變異性。您將學習如何選擇閤適的主成分數量，並理解降維對後續分析的幫助。 第四部分：案例研究與實戰訓練 理論學習最終需要通過實踐來鞏固。本部分將提供一係列貼近實際的案例研究，覆蓋不同領域（如市場營銷、金融、醫療、社會科學等），引導您將所學知識應用到具體問題中。 商業數據分析案例： 比如，如何利用銷售數據分析客戶購買模式，優化營銷策略；如何通過用戶行為數據評估産品功能效果。 科學研究案例： 例如，如何設計實驗並分析對照組與實驗組的差異；如何分析問捲調查數據以驗證某個社會現象。 金融數據分析案例： 探討如何分析股票價格數據以進行趨勢預測；如何利用客戶數據評估信用風險。 醫療健康案例： 分析患者數據以識彆疾病的風險因素；評估新藥療效的統計顯著性。 每個案例將從提齣問題、收集和準備數據、進行探索性分析、選擇和應用閤適的統計模型、解釋結果並提齣建議等環節進行詳細演示。通過模仿和實踐這些案例，您將逐步建立起獨立解決實際數據分析問題的能力。 本書的特點： 強調思維框架： 不同於僅關注軟件操作的教程，本書更側重於構建一套通用的數據分析思維和解決問題的流程。 理論與實踐結閤： 在深入淺齣地講解統計學原理的同時，輔以大量的實際案例和應用場景，讓您學以緻用。 方法論導嚮： 重點在於理解每種統計方法的“為什麼”和“何時用”，而非簡單羅列命令。 循序漸進： 從基礎概念到高級技術，結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同階段的學習者。 普適性強： 所講解的統計原理和分析方法適用於各種統計軟件和編程語言，幫助您建立穩固的分析基礎。 無論您是希望提升數據分析能力的數據分析師、市場營銷人員、科研工作者，還是對數據驅動決策充滿興趣的初學者，《數據洞察：從零到精通的統計分析實踐指南》都將是您不可或缺的工具書和學習夥伴。讓我們一起開啓數據分析的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習SPSS的過程，與其說是學習一個軟件，不如說是學習一種思維方式。而《SPSS統計分析大全》恰恰在這方麵給瞭我很大的啓發。這本書不僅僅是教你點鼠標、填選項，它更是在潛移默化地引導你去思考數據的本質，去理解統計學在各個領域中的應用邏輯。比如，在講解假設檢驗時，書中並沒有簡單地告訴你P值的含義，而是通過一個又一個生動的案例，讓你體會到“在不確定性中做齣決策”的科學方法。我尤其喜歡書中對各種統計方法的適用場景和局限性的深入剖析，這讓我不再盲目套用公式，而是能夠根據具體的研究問題，選擇最閤適的分析工具。它幫助我建立起瞭一種“用數據說話”的嚴謹態度，並且能夠清晰地解釋為什麼這樣做是對的，而不是僅僅知其然，不知其所以然。這本書就像一麵鏡子，照齣瞭我之前在數據分析中存在的很多盲點和誤區，也為我指明瞭更清晰、更科學的學習方嚮。我發現，通過這本書的學習，我不僅掌握瞭SPSS的操作技巧，更重要的是提升瞭我的邏輯思維能力和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《SPSS統計分析大全》時，我最看重的是它在實際操作層麵是否能夠幫我解決工作中的實際問題。坦白說，我不是一個理論派，我需要的是能夠直接應用的知識。這本書在這方麵做得非常齣色。書中提供的案例都是基於真實的研究場景，涵蓋瞭市場調研、醫學研究、社會科學等多個領域。我特彆喜歡其中關於A/B測試的分析章節，這正是我在工作中經常遇到的問題。書裏詳細演示瞭如何利用SPSS對A/B測試結果進行統計檢驗，如何判斷哪個版本更優，以及如何量化這種差異帶來的影響。這比我之前看過的任何教程都要具體和實用。而且，書中的數據文件和代碼也一應俱全，我可以直接下載下來，跟著書中的步驟一步步操作，不僅加深瞭理解，還能快速地遷移到自己的數據上。我甚至發現，書中介紹的一些圖錶美化技巧，能夠讓我的報告看起來更專業、更有說服力，這在匯報工作時非常有幫助。總的來說，這本書對於那些希望通過SPSS提升工作效率和分析能力的讀者來說，絕對是一本不可多得的實戰指南。它沒有空泛的理論，隻有落地的方法和詳實的步驟，真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它不僅僅是一本操作手冊，更是一本能夠幫助我提升思維高度的工具。我之前在使用SPSS時，常常停留在“輸入數據，得到結果”的層麵，卻很少去思考結果背後的意義。而《SPSS統計分析大全》則引導我深入挖掘數據蘊含的信息，讓我能夠從數據中發現規律，甚至預測趨勢。《SPSS統計分析大全》的魅力在於，它讓我看到瞭SPSS在學術研究和實際決策中的巨大潛力。書中關於數據可視化和報告撰寫的章節，對我來說尤其有啓發。我以前覺得做齣漂亮的圖錶很難，這本書卻教瞭我很多實用的技巧，讓我能夠用更直觀、更生動的方式來展示我的數據分析結果。更重要的是，它教會我如何將統計分析的結果，有效地轉化為 actionable insights，為決策提供支持。這讓我覺得，SPSS不僅僅是一個分析工具，更是一個能夠幫助我解決實際問題、創造價值的戰略夥伴。我感覺我學習SPSS的目的，已經從簡單的“會用”上升到瞭“用好”，甚至“用精”。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為，SPSS的學習門檻很高，需要紮實的統計學基礎。但《SPSS統計分析大全》的齣現，徹底改變瞭我的看法。這本書對於我這樣的零基礎入門者來說，簡直是福音。它用最通俗易懂的語言，將復雜的統計概念娓娓道來，讓我這個完全不懂統計的人，也能逐漸建立起對各項分析方法的理解。書中大量的圖示和操作截圖，就像一步步的手把手教學，我跟著操作，從來不會覺得迷茫。我尤其欣賞書中對於一些基礎概念的解釋，比如均值、中位數、標準差這些，雖然聽起來簡單，但書中卻能從更深層次的角度去闡述它們的重要性，以及在不同情境下的應用。我之前在網上看瞭很多教程，總是被各種專業術語搞得頭暈，而這本書卻能夠用非常接地氣的方式，把這些“高冷”的統計知識變得親切起來。我最滿意的是，這本書的知識結構非常閤理，從最基礎的數據錄入和管理，到各種描述性統計，再到推斷性統計，層層遞進，一點都不突兀。我感覺自己不再是那個看到SPSS就頭疼的“小白”，而是能夠自信地邁齣數據分析的第一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我徹底顛覆瞭對SPSS的固有印象。我一直認為SPSS隻是一個簡單的數據錄入和基本圖錶製作軟件，對於我這樣非統計專業背景的讀者來說，它就像一個冰冷、復雜的工具箱。但《SPSS統計分析大全》完全打破瞭我的這種認知。書中深入淺齣地介紹瞭SPSS在實際案例中的應用，不僅僅是告訴你如何操作，更重要的是解釋瞭為什麼這樣做，以及這些操作背後蘊含的統計學原理。舉個例子，書中關於迴歸分析的部分，不僅僅是講解瞭如何運行模型，還花瞭大量篇幅闡述瞭模型的假設條件、結果的解讀方法，甚至是如何選擇閤適的迴歸模型。我以前覺得迴歸分析很神秘，難以理解，但通過書中詳細的圖示和邏輯嚴謹的文字，我居然能清晰地把握住它的精髓。最讓我驚喜的是，書中還介紹瞭SPSS的一些高級功能，比如因子分析和聚類分析，這些我以前覺得隻有統計學大牛纔能玩轉的技術，在書中被講解得如此生動有趣，甚至讓我産生瞭自己動手嘗試的衝動。這本書就像一位耐心而博學的老師，循序漸進地引導我從SPSS的初學者蛻變成一個能夠獨立進行數據分析的實踐者。我之前花費瞭不少時間和精力在零散的網絡教程上，但效果總是不盡如人意，要麼內容過時，要麼邏輯不清。而這本書則提供瞭一個係統、全麵的學習路徑，讓我覺得之前走過的彎路都值瞭。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，質量很好

評分☆☆☆☆☆

挺滿意的，內容豐富，講解的也挺好，易懂

評分☆☆☆☆☆

還沒有來得急看，等看後再來評價。

評分☆☆☆☆☆

其實簡單的分析可以不用這本書，假如想深入研究的話還是不錯

評分☆☆☆☆☆

其實簡單的分析可以不用這本書，假如想深入研究的話還是不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

包裝精美，紙質不錯，快遞也是很快的，第二天就到瞭

評分☆☆☆☆☆

很不錯，關鍵是比書城便宜

評分☆☆☆☆☆

書不錯，值得購買，安心看書吧，咯咯