SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文彤 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 高等教育
• 教材
• 应用统计
• 研究方法
• SPSS教程

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040474602

版次：3

商品编码：12179306

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：378

字数：600000

正文语种：中文

内容简介

　　《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》将统计理论与SPSS操作结合起来，是一本实用性很强的SPSS入门教程。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》共分4个部分。第一部分为软件入门与数据管理，主要内容包括SPSS入门、数据录入与数据获取、变量级别的数据管理、文件级别的数据管理、大型研究项目的数据管理、SPSS编程；第二部分为统计描述与统计图表，主要内容包括连续变量的统计描述与参数估计、分类变量的统计描述与参数估计、数据的报表呈现、数据的图形展示；第三部分为常用假设检验方法，主要内容包括分布类型的检验、连续变量的统计推断、有序分类变量的统计推断、无序分类变量的统计推断、相关分析、线性回归模型入门；第四部分为统计实战案例集锦，主要内容包括CCSS项目的自动化生产、X药物治疗原发性高血压的临床试验研究、咖啡屋需求调查、牙膏新品购买倾向研究、证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》基于IBM SPSS Statistics 24中文版，以真实案例贯穿全书，有助于读者提高实战能力。
　　《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》可作为高等学校本科生和研究生统计分析课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景、需要使用统计方法的人员，以及希望学习SPSS软件使用的人员的参考书。

目录

第一部分 软件入门与数据管理
第1章 SPSS入门
1．1 软件概述
1．1．1 SPSS发展简史
1．1．2 SPSS的产品定位
1．1．3 SPSS的基本特点
1．1．4 SPSS的Client／Server结构与模块化结构
1．2 SPSS操作入门
1．2．1 SPSS的安装与激活
1．2．2 SPSS的启动与退出
1．2．3 SPSS的操作方式
1．2．4 SPSS对话框操作基本规范
1．3 SPSS的窗口、菜单项和结果输出
1．3．1 SPSS的4种窗口
1．3．2 SPSS菜单项
1．3．3 SPSS的4种结果输出
1．3．4 分析结果的保存和导出
1．4 SPSS的系统选项与扩展资源
1．4．1 系统选项
1．4．2 网站资源
1．4．3 安装Pythort／R扩展
1．5 SPSS的帮助系统
1．5．1 学习向导
1．5．2 软件操作帮助
1．5．3 针对高级用户的帮助功能
1．6 数据分析方法论概述
1．6．1 严格设计支持下的统计方法论
1．6．2 半试验研究支持下的统计方法论
1．6．3 偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论
思考与练习
第2章 数据录入与数据获取
2．1 CCSS项目背景介绍
2．1．1 项目背景
2．1．2 项目问卷
2．2 数据格式概述
2．2．1 统计软件中数据的录入格式
2．2．2 变量属性
2．3 在SPSS中直接建立数据集
2．3．1 操作界面说明
2．3．2 开放题和单选题的设定与录入
2．3．3 多选题的设定与录入
2．4 读入外部数据
2．4．1 读取电子表格数据文件
2．4．2 读取文本数据文件
2．4．3 用ODBC接口读取各种数据库文件
2．5 数据的保存
2．5．1 保存为SAV格式
2．5．2 保存为其他数据格式
2．6 数据编辑窗口常用操作技巧
2．6．1 数据录入技巧
2．6．2 快速定位技巧
2．6．3 窗口操作与切换技巧
思考与练习
……

第二部分 统计描述与统计图表
第三部分 常用假设检验方法
第四部分 统计实战案例集锦
附录
参考文献

精彩书摘

　　《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》：
　　显然，这种描述方式会使得赌博听上去令人索然无味，但却是继续学习假设检验所必需的。下面就来深入介绍假设检验的基本思想。
　　11.1.2小概率事件与小概率反证法
　　1.小概率事件
　　在讨论假设检验的基本思想之前，首先需要明确小概率事件这一概念。衡量一个事件发生与否可能性的标准用概率大小来表示，通常概率大的事件更容易发生，概率小的事件不容易发生。习惯上将发生概率很小，如P≤0.05的事件称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，因此如果只进行一次试验，可以视为不会发生，这被称为小概率原理。
　　这里需要澄清一个事实：注意上面的表述是“一次试验中小概率事件不应当发生”，这并不表示小概率事件不可能发生。也就是说，这里有一个前提：只进行一次试验，结果应当不太可能是小概率事件。但如果进行多次（可能无穷多）试验，那么小概率事件就肯定会发生。
　　……

SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材 内容简介 本书是一本面向高等院校学生的SPSS统计分析入门教材。全书共分为十五章，系统地介绍了SPSS软件的基本操作、常用的统计分析方法以及在实际问题中的应用。本书旨在帮助读者掌握SPSS软件的使用技巧，理解统计分析的基本原理，并能够独立运用统计方法解决科研和实际问题。 第一篇 SPSS软件基础 第一章 软件概述与安装 介绍SPSS软件的起源、发展及其在统计分析领域的地位。 详细说明SPSS软件的安装步骤，包括系统要求、安装过程中的注意事项以及常见的安装问题解决。 引导读者熟悉SPSS软件的界面布局，包括菜单栏、工具栏、数据编辑器、输出查看器等主要组成部分。 第二章 数据录入与管理 讲解SPSS数据编辑器的使用，包括变量视图和数据视图的切换与操作。 详细介绍变量的定义，包括变量名、变量类型（数值型、字符串型、日期型等）、宽度、小数位数、标签、值标签、缺失值等属性的设置。 指导读者进行数据录入，包括直接输入、从外部文件导入（如Excel、CSV、TXT等）以及数据清洗和转换操作，如变量 recode、compute、select cases 等。 介绍数据的保存、打开和备份方法。 第三章 图表制作与编辑 介绍SPSS中各种常用图表的制作方法，包括条形图、饼图、折线图、散点图、箱线图、直方图等。 重点讲解图表的自定义编辑，如修改标题、坐标轴标签、图例、颜色、字体、数据标签等，使其更具可读性和表现力。 演示如何利用图表直观地展示数据分布、变量关系等统计信息。 第二篇 描述性统计分析 第四章 数据的集中趋势与离散趋势分析 详细介绍描述性统计量的计算，包括均值、中位数、众数、百分位数、最小值、最大值等集中趋势指标。 深入讲解方差、标准差、极差、四分位距等离散趋势指标的含义、计算及解释。 演示如何通过SPSS的“描述统计”功能快速计算和展示这些统计量，并引导读者解读统计结果。 第五章 频数分析与交叉分析 讲解频数分析的原理和应用，如何分析单个分类变量的分布情况。 详细介绍SPSS中的频数分析操作，包括输出频数表、百分比、累积百分比等。 深入讲解交叉分析（列联表）的原理，如何分析两个分类变量之间的关系。 演示SPSS的“交叉表”功能，包括主、行、列百分比的计算，以及卡方检验、Fisher精确检验等关联性检验的应用。 第六章 探索性数据分析（EDA） 介绍探索性数据分析（EDA）的理念和重要性。 讲解SPSS中用于EDA的统计过程，如“探索”功能，包括描述统计、百分位数、方差估计、极值、箱线图、直方图等。 演示如何通过EDA初步了解数据的分布特征、识别异常值和潜在模式，为后续统计分析提供依据。 第三篇 推断性统计分析 第七章 概率分布与抽样分布 回顾和介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。 深入讲解中心极限定理和抽样分布的概念，以及其在统计推断中的核心作用。 通过SPSS模拟，直观展示抽样分布的特性。 第八章 参数估计：置信区间 讲解点估计和区间估计的概念。 重点介绍置信区间的计算原理和解释方法，包括单个总体的均值、比例的置信区间。 演示SPSS中计算置信区间的方法，并强调置信水平的意义。 第九章 假设检验的基本原理 详细阐述假设检验的基本步骤，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、显著性水平（α）的确定、拒绝域的判断以及P值的解释。 介绍第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念。 第十章 单样本、两样本均值检验 讲解单样本t检验，用于检验单个样本均值是否与已知总体均值有显著差异。 详细介绍独立样本t检验，用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。 介绍配对样本t检验，用于比较同一组对象在不同条件下的均值差异。 演示SPSS中对应这三种检验的详细操作步骤和结果解读。 第十一章 方差分析（ANOVA） 介绍方差分析（ANOVA）的原理，用于比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。 详细讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的操作和结果解读，包括F检验。 介绍多因素方差分析（Factorial ANOVA）的基本概念。 演示SPSS中进行方差分析的具体步骤。 第十二章 卡方检验与非参数检验 回顾和深入讲解卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。 介绍常用的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验（用于配对样本）、Mann-Whitney U检验（用于独立样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于独立样本多组比较），以及当数据不满足参数检验的假设条件时，这些非参数检验的优势。 演示SPSS中进行这些非参数检验的方法。 第四篇 相关与回归分析 第十三章 相关分析 介绍相关系数的概念，包括Pearson相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall's tau相关系数，并分析它们各自的适用条件。 详细讲解如何使用SPSS计算相关系数，以及对相关强度和方向的解释。 演示SPSS中进行相关分析的操作，包括散点图和相关系数矩阵的生成。 第十四章 简单线性回归分析 介绍线性回归的基本模型和原理，如何通过自变量预测因变量。 详细讲解简单线性回归的系数估计（回归方程）、拟合优度（R方）以及回归系数的显著性检验。 演示SPSS中进行简单线性回归分析的详细步骤，包括数据输入、结果输出和模型诊断（如残差分析）。 第十五章 多元线性回归分析 扩展至多元线性回归，介绍如何使用多个自变量预测因变量。 讲解多元线性回归模型中的系数解释、多重共线性问题、模型选择等。 演示SPSS中进行多元线性回归分析的操作，并指导读者如何选择和构建合适的回归模型。 本书在内容安排上循序渐进，从基础操作到常用统计方法的应用，力求理论与实践相结合。每章都配有大量的SPSS操作实例和练习题，帮助读者巩固所学知识，提高实际操作能力。通过学习本书，读者将能够熟练运用SPSS软件进行数据管理、图表制作、描述性统计分析、推断性统计分析以及相关与回归分析，为今后的学习和研究打下坚实的统计分析基础。

评分☆☆☆☆☆

在学习《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》的过程中，因子分析和聚类分析这两部分内容，对我而言，就像是打开了数据探索的一个新维度。之前我对于如何从大量变量中提取关键信息，或者如何将相似的对象进行分组，感到非常迷茫。这本书则为我提供了清晰的指引。在因子分析部分，书中首先解释了因子分析的根本目的，即用少数几个潜在的公因子来解释多个观测变量之间的相关性。通过一个关于消费者对产品特征偏好的研究案例，书中详细演示了如何进行主成分分析和因子旋转（如最大方差法），以及如何解读因子载荷矩阵，识别出各个因子所代表的含义。书中对于“因子载荷”的解释，非常形象，就像是测量每个观测变量在某个公因子上的“贡献度”。此外，书中还指导如何评估因子分析模型的适合度，比如KMO检验和Bartlett球体检验。在聚类分析部分，书中同样通过生动的案例，比如客户细分或者产品分类，来介绍其应用。书中详细演示了两种主要的聚类方法：层次聚类和K-均值聚类。对于层次聚类，书中介绍了系统聚类和聚合聚类，并指导如何解读聚类树状图，确定合适的聚类数目。对于K-均值聚类，书中则演示了如何设置初始聚类中心，以及如何进行迭代更新，最终将样本划分到不同的簇中。这些内容不仅让我掌握了SPSS的操作技巧，更重要的是，让我理解了这些多变量统计方法的内在逻辑和应用价值。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在信度分析和效度分析部分的讲解，对于任何从事社会科学、心理学、教育学等领域研究的人来说，都具有极其重要的价值。我之前在撰写研究报告时，常常会遇到问卷设计的有效性和可靠性问题，但却不知道如何进行科学的评估。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》为我提供了系统的解决方案。在信度分析部分，书中详细介绍了Cronbach’s Alpha系数，并解释了它是衡量量表内部一致性的重要指标。通过一个关于满意度调查问卷的例子，书中一步步演示了如何在SPSS中计算Cronbach’s Alpha，以及如何解读其数值。书中还强调了如何通过删除不合格的题目来提高量表的信度，这让我明白信度分析不仅仅是计算一个数值，更是一个优化量表的过程。在效度分析部分，书中介绍了内容效度、结构效度和效标关联效度。对于结构效度，书中重点介绍了因子分析在评估结构效度中的作用，这与前面提到的因子分析内容紧密结合。书中还提及了效标关联效度（包括预测效度和同期效度）的评估方法，虽然在SPSS中的直接操作可能需要结合其他统计方法，但书中对其概念和意义的阐释，让我有了清晰的认识。这些内容的学习，极大地提升了我对研究设计和数据质量的关注度，让我能够更严谨地开展研究，并使研究结果更具说服力。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在相关分析和部分相关分析（如Spearman相关、Kendall’s tau）的讲解上，可谓是条理清晰，引人入胜。我之前对相关性的理解，主要停留在 Pearson相关系数，知道它衡量两个连续变量之间的线性关系。而这本书则在此基础上，进一步拓展了我的视野。书中详细介绍了不同类型的相关系数，包括 Pearson积矩相关系数、Spearman秩相关系数、Kendall’s tau秩相关系数，并清晰地解释了它们各自的计算原理、适用条件以及在SPSS中的操作步骤。书中通过大量的图示和案例，比如研究身高与体重之间的关系，或者学生的学习时间与考试成绩之间的关系，来直观地展示相关系数的含义。我特别欣赏书中对Pearson相关系数的讲解，它不仅展示了如何计算相关系数，还重点强调了如何解读相关系数的符号（正相关还是负相关）和大小（强相关还是弱相关），并提醒读者“相关不等于因果”。此外，书中还详细介绍了如何进行相关矩阵的分析，以及如何在SPSS中进行显著性检验，来判断相关系数是否具有统计学意义。对于Spearman和Kendall’s tau，书中也清晰地解释了它们在处理非参数数据时的优势，以及如何在SPSS中进行计算和解读。这让我能够更全面地理解变量之间的关系，并能根据数据的特点选择合适的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在方差分析（ANOVA）部分的讲解，可以说是将抽象的统计理论与SPSS软件的强大功能完美融合的典范。我之前对ANOVA的理解，主要停留在单因素方差分析，知道其用于比较三个及以上组别的均值是否存在显著差异。然而，书中通过生动的案例，将这一概念进行了扩展和深化，引入了多因素方差分析、协方差分析等内容，让我看到了ANOVA在处理更复杂研究设计中的强大能力。在SPSS操作方面，书中对“单因素ANOVA”、“重复测量ANOVA”以及“多因素ANOVA”的讲解，都做到了细致入微。例如，在讲解多因素ANOVA时，书中通过一个关于不同肥料、不同灌溉方式对作物产量影响的研究案例，详细演示了如何设置自变量（因素）和因变量，如何进行事后检验（如Tukey HSD）来确定具体是哪些组别之间存在差异，以及如何解读交互效应。书中对主效应和交互效应的讲解，通过图形化的方式（如交互作用图）和通俗的语言，让我能够更直观地理解它们各自的含义。此外，书中还强调了ANOVA的假设检验，如正态性、方差齐性等，并指导如何在SPSS中进行检验和解读。这让我不仅掌握了ANOVA的计算，更重要的是理解了其在实际研究中的应用价值和结果解读的注意事项。

评分☆☆☆☆☆

在我对SPSS的探索过程中，非参数检验部分曾是我的一大难点，因为这类检验往往没有参数检验那样直观的分布假设，也缺乏清晰的理论框架。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在这方面的处理，可以说极具匠心。书中并没有将非参数检验作为附属内容，而是将其与参数检验进行对比，清晰地阐述了非参数检验的适用场景，即当数据不满足参数检验的假设条件时，非参数检验就成为了一个有效的替代方案。书中逐一介绍了Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等常用的非参数检验方法。在SPSS操作方面，书中详细演示了如何根据研究目的和数据类型，选择合适的非参数检验。例如，在讲解Mann-Whitney U检验时，书中通过一个关于两种不同药物对患者疼痛缓解效果的比较案例，演示了如何设置两组独立的观测变量，并详细解读了U统计量和p值。对于Kruskal-Wallis H检验，书中也通过一个关于三种不同教学方法对学生满意度影响的案例，进行了深入浅出的讲解。书中非常强调对非参数检验结果的解释，以及如何将其与实际研究问题相结合。这一点让我受益匪浅，因为非参数检验的结果通常不如参数检验那样容易解释，而这本书提供了宝贵的指导，让我能够理解其核心意义。

评分☆☆☆☆☆

最后，不得不提的是，《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在图表制作和结果报告方面的指导，是我在实际应用中感受最深的一部分。以往我常常在SPSS中进行完统计分析，但却不知道如何将结果以清晰、规范的方式呈现出来，生成的图表也常常显得杂乱无章。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在这方面做得非常出色。书中花了相当大的篇幅来讲解如何使用SPSS的图表编辑器，从创建基本的柱状图、折线图、饼图，到更复杂的散点图矩阵、箱线图，书中都提供了详尽的操作步骤和技巧。我特别欣赏书中关于图表美化的指导，比如如何调整字体、颜色、坐标轴标签，如何添加标题和图例，以及如何导出不同格式的图表。这些细节上的指导，让生成的图表不仅具有统计学意义，更具有良好的视觉呈现效果。在结果报告方面，书中强调了将SPSS输出结果与研究问题相结合，进行有逻辑的解释。它指导我如何撰写统计分析的章节，如何引用SPSS的输出结果，以及如何使用规范的学术语言来描述统计发现。书中还提供了不同类型统计分析结果的报告模板，这对于我这种初学者来说，简直是雪中送炭。学习了这部分内容，我感觉自己不仅能够进行统计分析，更能将分析结果有效地传达给他人，这对于我的学术研究和工作都具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

在学习SPSS的过程中，我对假设检验部分尤为感到棘手，总觉得各种检验方法概念模糊，难以区分适用场景。然而，《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》以其独特的教学设计，化解了我心中的疑虑。书中在引入t检验、卡方检验等常用假设检验方法时，并没有一开始就罗列它们的数学公式和前提条件，而是首先通过大量的实际研究案例，引导读者思考“我们需要解决什么问题”、“数据在这种情况下应该如何分析”。接着，才逐步引入相应的检验方法，并详细解释了每种检验的目的、适用条件以及SPSS中的具体操作步骤。我记得书中关于独立样本t检验的讲解，通过一个关于不同教学方法对学生成绩影响的研究案例，一步步演示了如何设置分组变量、指定检验变量，以及解读p值和效应量。这种“问题导向”的学习模式，让我能够更好地理解不同假设检验方法背后的逻辑，明白为什么要在特定情况下选择某种检验，而不是死记硬背。书中还非常注重对检验结果的解释，强调不能仅仅看p值是否小于显著性水平，还需要结合实际背景，理解检验结果的实际意义。这一点对于我来说尤为重要，因为我常常在考试中能够正确计算出p值，但却不知道该如何用通俗易懂的语言来解释这个结果。这本书在这方面提供了非常宝贵的指导，让我能够真正掌握假设检验的核心要义。

评分☆☆☆☆☆

在学习《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》的过程中，我发现作者在处理缺失数据和异常值方面，提供了非常系统且实用的方法。以往在进行数据分析时，常常会遇到数据不完整或者存在一些“离群点”的情况，不知道如何处理，只能选择忽略或者简单删除，这往往会对分析结果造成很大影响。这本书在这方面，用相当大的篇幅进行了详细讲解。首先，它详细介绍了缺失数据的不同类型，例如完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失，并解释了不同类型缺失数据可能带来的影响。然后，书中提供了多种在SPSS中处理缺失数据的方法，包括删除法（列表删除、成对方删除）、插补法（均值插补、中位数插补、回归插补）以及更高级的EM算法和多重插补。书中对每种方法的原理、适用条件以及在SPSS中的具体操作步骤都进行了清晰的演示，并附带了案例分析，让我能够根据实际情况选择最合适的方法。例如，在讲解多重插补时，书中不仅介绍了其优势，还详细演示了如何在SPSS中进行设置和输出结果的解读。对于异常值，书中也提供了识别和处理的方法，包括箱线图、散点图的绘制，以及Z分数、IQR（四分位距）等统计量的计算，并指导如何在SPSS中进行筛选和处理。这让我意识到，数据预处理是数据分析中至关重要的一环，而这本书为我提供了宝贵的经验和方法。

评分☆☆☆☆☆

对于回归分析，我之前一直感觉它是一个非常抽象的概念，尤其是多元回归，各种系数、R方、F检验，常常让我头昏脑涨。《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》在这部分内容的呈现上，可以说是下足了功夫。它并没有一开始就陷入复杂的数学推导，而是通过一个通俗易懂的例子，比如研究学习时间、家庭背景对学生考试成绩的影响，来引入线性回归的概念。书中详细解释了因变量、自变量的含义，以及模型如何通过拟合数据来预测结果。在SPSS软件操作方面，书中对“线性回归”模块的讲解，从如何选择变量、设置方法，到如何解读输出结果中的回归系数、标准化系数、R方、调整R方、F检验和p值，都做到了非常详尽的指导。我印象深刻的是，书中在讲解R方时，不仅告诉我们它代表了模型对因变量变异的解释程度，还通过直观的比喻，比如“一个大圆圈包裹着一个小圆圈”，来帮助我们理解R方的意义。对于模型拟合优度，书中也强调了要综合考虑R方、调整R方以及F检验的显著性。此外，书中还对回归诊断进行了介绍，比如残差图的分析，这对于判断模型的假设是否满足至关重要，也是我之前学习过程中常常忽略的环节。这本书的讲解，让我从一个对回归分析“只知其名”的状态，转变为能够理解其原理，并能在SPSS中熟练进行操作，甚至初步判断模型的好坏。

评分☆☆☆☆☆

初次接触SPSS，我像一个站在迷宫入口的探险家，对各种统计方法和软件操作一无所知。翻开《SPSS统计分析基础教程（第3版）/高等学校教材》，书名朴实无华，却承载了我对知识的渴望。这本书的开篇，并没有直接抛出复杂的公式或晦涩的理论，而是用一种循序渐进的方式，如同老友般娓娓道来。从SPSS软件的界面介绍，到数据录入、管理的基本技巧，每一步都清晰明了，让我这个新手能够迅速熟悉操作环境。我特别欣赏书中对数据类型、变量视图和数据视图的详细讲解，这为后续的学习打下了坚实的基础。以往学习统计学，总感觉理论脱离实际，而这本书巧妙地将理论知识与SPSS软件的应用相结合，通过一个个生动的案例，让我体会到统计分析的魅力。例如，在讲解描述性统计时，书中并没有停留在平均数、中位数、众数这些概念上，而是展示了如何在SPSS中通过“分析”菜单下的“描述性统计”功能，生成频率表、描述统计量，甚至绘制直方图和箱线图，直观地呈现数据的分布特征。这种“学以致用”的学习方式，极大地激发了我探索未知领域的兴趣，也让我对统计学不再感到畏惧，反而充满了好奇和期待。我开始尝试将自己收集的一些简单数据输入SPSS，进行初步的描述性分析，感受数据的变化和解读的过程，这让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是触手可及的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

东西很好，物流很快，非常满意。

评分☆☆☆☆☆

不错。。。。。

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评，这样其他消费者在购买的时候会作为参考，会影响该商品销量，而商家也会因此改进商品质量。

评分☆☆☆☆☆

good

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很好，很喜欢，以后还光顾！

评分☆☆☆☆☆

不错，书籍很好，不愧是经典书籍

评分☆☆☆☆☆

不错的书~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

看网上评分买的，希望能有用

评分☆☆☆☆☆

必须给差评的一本书。里面差页码，差了17页，客服让我送到自提点，也没说清楚送到哪儿，过了几天就说过期限了！现在不知道还能不能处理！这个必须给差评，一给书本身，二给售后服务