SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張文彤 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 統計學
• 社會科學
• 高等教育
• 教材
• 應用統計
• 研究方法
• SPSS教程

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040474602

版次：3

商品編碼：12179306

包裝：平裝

叢書名： 高等學校教材

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：378

字數：600000

正文語種：中文

內容簡介

　　《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》將統計理論與SPSS操作結閤起來，是一本實用性很強的SPSS入門教程。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》共分4個部分。第一部分為軟件入門與數據管理，主要內容包括SPSS入門、數據錄入與數據獲取、變量級彆的數據管理、文件級彆的數據管理、大型研究項目的數據管理、SPSS編程；第二部分為統計描述與統計圖錶，主要內容包括連續變量的統計描述與參數估計、分類變量的統計描述與參數估計、數據的報錶呈現、數據的圖形展示；第三部分為常用假設檢驗方法，主要內容包括分布類型的檢驗、連續變量的統計推斷、有序分類變量的統計推斷、無序分類變量的統計推斷、相關分析、綫性迴歸模型入門；第四部分為統計實戰案例集錦，主要內容包括CCSS項目的自動化生産、X藥物治療原發性高血壓的臨床試驗研究、咖啡屋需求調查、牙膏新品購買傾嚮研究、證券業市場績效與市場結構關係的實證分析。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》基於IBM SPSS Statistics 24中文版，以真實案例貫穿全書，有助於讀者提高實戰能力。
　　《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》可作為高等學校本科生和研究生統計分析課程教材，也可作為各行業中非統計專業背景、需要使用統計方法的人員，以及希望學習SPSS軟件使用的人員的參考書。

目錄

第一部分 軟件入門與數據管理
第1章 SPSS入門
1．1 軟件概述
1．1．1 SPSS發展簡史
1．1．2 SPSS的産品定位
1．1．3 SPSS的基本特點
1．1．4 SPSS的Client／Server結構與模塊化結構
1．2 SPSS操作入門
1．2．1 SPSS的安裝與激活
1．2．2 SPSS的啓動與退齣
1．2．3 SPSS的操作方式
1．2．4 SPSS對話框操作基本規範
1．3 SPSS的窗口、菜單項和結果輸齣
1．3．1 SPSS的4種窗口
1．3．2 SPSS菜單項
1．3．3 SPSS的4種結果輸齣
1．3．4 分析結果的保存和導齣
1．4 SPSS的係統選項與擴展資源
1．4．1 係統選項
1．4．2 網站資源
1．4．3 安裝Pythort／R擴展
1．5 SPSS的幫助係統
1．5．1 學習嚮導
1．5．2 軟件操作幫助
1．5．3 針對高級用戶的幫助功能
1．6 數據分析方法論概述
1．6．1 嚴格設計支持下的統計方法論
1．6．2 半試驗研究支持下的統計方法論
1．6．3 偏智能化、自動化分析的數據挖掘應用方法論
思考與練習
第2章 數據錄入與數據獲取
2．1 CCSS項目背景介紹
2．1．1 項目背景
2．1．2 項目問捲
2．2 數據格式概述
2．2．1 統計軟件中數據的錄入格式
2．2．2 變量屬性
2．3 在SPSS中直接建立數據集
2．3．1 操作界麵說明
2．3．2 開放題和單選題的設定與錄入
2．3．3 多選題的設定與錄入
2．4 讀入外部數據
2．4．1 讀取電子錶格數據文件
2．4．2 讀取文本數據文件
2．4．3 用ODBC接口讀取各種數據庫文件
2．5 數據的保存
2．5．1 保存為SAV格式
2．5．2 保存為其他數據格式
2．6 數據編輯窗口常用操作技巧
2．6．1 數據錄入技巧
2．6．2 快速定位技巧
2．6．3 窗口操作與切換技巧
思考與練習
……

第二部分 統計描述與統計圖錶
第三部分 常用假設檢驗方法
第四部分 統計實戰案例集錦
附錄
參考文獻

精彩書摘

　　《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》：
　　顯然，這種描述方式會使得賭博聽上去令人索然無味，但卻是繼續學習假設檢驗所必需的。下麵就來深入介紹假設檢驗的基本思想。
　　11.1.2小概率事件與小概率反證法
　　1.小概率事件
　　在討論假設檢驗的基本思想之前，首先需要明確小概率事件這一概念。衡量一個事件發生與否可能性的標準用概率大小來錶示，通常概率大的事件更容易發生，概率小的事件不容易發生。習慣上將發生概率很小，如P≤0.05的事件稱為小概率事件，錶示在一次實驗或觀察中該事件發生的可能性很小，因此如果隻進行一次試驗，可以視為不會發生，這被稱為小概率原理。
　　這裏需要澄清一個事實：注意上麵的錶述是“一次試驗中小概率事件不應當發生”，這並不錶示小概率事件不可能發生。也就是說，這裏有一個前提：隻進行一次試驗，結果應當不太可能是小概率事件。但如果進行多次（可能無窮多）試驗，那麼小概率事件就肯定會發生。
　　……

SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材 內容簡介 本書是一本麵嚮高等院校學生的SPSS統計分析入門教材。全書共分為十五章，係統地介紹瞭SPSS軟件的基本操作、常用的統計分析方法以及在實際問題中的應用。本書旨在幫助讀者掌握SPSS軟件的使用技巧，理解統計分析的基本原理，並能夠獨立運用統計方法解決科研和實際問題。 第一篇 SPSS軟件基礎 第一章 軟件概述與安裝 介紹SPSS軟件的起源、發展及其在統計分析領域的地位。 詳細說明SPSS軟件的安裝步驟，包括係統要求、安裝過程中的注意事項以及常見的安裝問題解決。 引導讀者熟悉SPSS軟件的界麵布局，包括菜單欄、工具欄、數據編輯器、輸齣查看器等主要組成部分。 第二章 數據錄入與管理 講解SPSS數據編輯器的使用，包括變量視圖和數據視圖的切換與操作。 詳細介紹變量的定義，包括變量名、變量類型（數值型、字符串型、日期型等）、寬度、小數位數、標簽、值標簽、缺失值等屬性的設置。 指導讀者進行數據錄入，包括直接輸入、從外部文件導入（如Excel、CSV、TXT等）以及數據清洗和轉換操作，如變量 recode、compute、select cases 等。 介紹數據的保存、打開和備份方法。 第三章 圖錶製作與編輯 介紹SPSS中各種常用圖錶的製作方法，包括條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等。 重點講解圖錶的自定義編輯，如修改標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、字體、數據標簽等，使其更具可讀性和錶現力。 演示如何利用圖錶直觀地展示數據分布、變量關係等統計信息。 第二篇 描述性統計分析 第四章 數據的集中趨勢與離散趨勢分析 詳細介紹描述性統計量的計算，包括均值、中位數、眾數、百分位數、最小值、最大值等集中趨勢指標。 深入講解方差、標準差、極差、四分位距等離散趨勢指標的含義、計算及解釋。 演示如何通過SPSS的“描述統計”功能快速計算和展示這些統計量，並引導讀者解讀統計結果。 第五章 頻數分析與交叉分析 講解頻數分析的原理和應用，如何分析單個分類變量的分布情況。 詳細介紹SPSS中的頻數分析操作，包括輸齣頻數錶、百分比、纍積百分比等。 深入講解交叉分析（列聯錶）的原理，如何分析兩個分類變量之間的關係。 演示SPSS的“交叉錶”功能，包括主、行、列百分比的計算，以及卡方檢驗、Fisher精確檢驗等關聯性檢驗的應用。 第六章 探索性數據分析（EDA） 介紹探索性數據分析（EDA）的理念和重要性。 講解SPSS中用於EDA的統計過程，如“探索”功能，包括描述統計、百分位數、方差估計、極值、箱綫圖、直方圖等。 演示如何通過EDA初步瞭解數據的分布特徵、識彆異常值和潛在模式，為後續統計分析提供依據。 第三篇 推斷性統計分析 第七章 概率分布與抽樣分布 迴顧和介紹常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。 深入講解中心極限定理和抽樣分布的概念，以及其在統計推斷中的核心作用。 通過SPSS模擬，直觀展示抽樣分布的特性。 第八章 參數估計：置信區間 講解點估計和區間估計的概念。 重點介紹置信區間的計算原理和解釋方法，包括單個總體的均值、比例的置信區間。 演示SPSS中計算置信區間的方法，並強調置信水平的意義。 第九章 假設檢驗的基本原理 詳細闡述假設檢驗的基本步驟，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定、檢驗統計量的選擇、顯著性水平（α）的確定、拒絕域的判斷以及P值的解釋。 介紹第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）的概念。 第十章 單樣本、兩樣本均值檢驗 講解單樣本t檢驗，用於檢驗單個樣本均值是否與已知總體均值有顯著差異。 詳細介紹獨立樣本t檢驗，用於比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 介紹配對樣本t檢驗，用於比較同一組對象在不同條件下的均值差異。 演示SPSS中對應這三種檢驗的詳細操作步驟和結果解讀。 第十一章 方差分析（ANOVA） 介紹方差分析（ANOVA）的原理，用於比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 詳細講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的操作和結果解讀，包括F檢驗。 介紹多因素方差分析（Factorial ANOVA）的基本概念。 演示SPSS中進行方差分析的具體步驟。 第十二章 卡方檢驗與非參數檢驗 迴顧和深入講解卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。 介紹常用的非參數檢驗方法，如Wilcoxon秩和檢驗（用於配對樣本）、Mann-Whitney U檢驗（用於獨立樣本）、Kruskal-Wallis H檢驗（用於獨立樣本多組比較），以及當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，這些非參數檢驗的優勢。 演示SPSS中進行這些非參數檢驗的方法。 第四篇 相關與迴歸分析 第十三章 相關分析 介紹相關係數的概念，包括Pearson相關係數、Spearman等級相關係數和Kendall's tau相關係數，並分析它們各自的適用條件。 詳細講解如何使用SPSS計算相關係數，以及對相關強度和方嚮的解釋。 演示SPSS中進行相關分析的操作，包括散點圖和相關係數矩陣的生成。 第十四章 簡單綫性迴歸分析 介紹綫性迴歸的基本模型和原理，如何通過自變量預測因變量。 詳細講解簡單綫性迴歸的係數估計（迴歸方程）、擬閤優度（R方）以及迴歸係數的顯著性檢驗。 演示SPSS中進行簡單綫性迴歸分析的詳細步驟，包括數據輸入、結果輸齣和模型診斷（如殘差分析）。 第十五章 多元綫性迴歸分析 擴展至多元綫性迴歸，介紹如何使用多個自變量預測因變量。 講解多元綫性迴歸模型中的係數解釋、多重共綫性問題、模型選擇等。 演示SPSS中進行多元綫性迴歸分析的操作，並指導讀者如何選擇和構建閤適的迴歸模型。 本書在內容安排上循序漸進，從基礎操作到常用統計方法的應用，力求理論與實踐相結閤。每章都配有大量的SPSS操作實例和練習題，幫助讀者鞏固所學知識，提高實際操作能力。通過學習本書，讀者將能夠熟練運用SPSS軟件進行數據管理、圖錶製作、描述性統計分析、推斷性統計分析以及相關與迴歸分析，為今後的學習和研究打下堅實的統計分析基礎。

評分☆☆☆☆☆

《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在方差分析（ANOVA）部分的講解，可以說是將抽象的統計理論與SPSS軟件的強大功能完美融閤的典範。我之前對ANOVA的理解，主要停留在單因素方差分析，知道其用於比較三個及以上組彆的均值是否存在顯著差異。然而，書中通過生動的案例，將這一概念進行瞭擴展和深化，引入瞭多因素方差分析、協方差分析等內容，讓我看到瞭ANOVA在處理更復雜研究設計中的強大能力。在SPSS操作方麵，書中對“單因素ANOVA”、“重復測量ANOVA”以及“多因素ANOVA”的講解，都做到瞭細緻入微。例如，在講解多因素ANOVA時，書中通過一個關於不同肥料、不同灌溉方式對作物産量影響的研究案例，詳細演示瞭如何設置自變量（因素）和因變量，如何進行事後檢驗（如Tukey HSD）來確定具體是哪些組彆之間存在差異，以及如何解讀交互效應。書中對主效應和交互效應的講解，通過圖形化的方式（如交互作用圖）和通俗的語言，讓我能夠更直觀地理解它們各自的含義。此外，書中還強調瞭ANOVA的假設檢驗，如正態性、方差齊性等，並指導如何在SPSS中進行檢驗和解讀。這讓我不僅掌握瞭ANOVA的計算，更重要的是理解瞭其在實際研究中的應用價值和結果解讀的注意事項。

評分☆☆☆☆☆

對於迴歸分析，我之前一直感覺它是一個非常抽象的概念，尤其是多元迴歸，各種係數、R方、F檢驗，常常讓我頭昏腦漲。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在這部分內容的呈現上，可以說是下足瞭功夫。它並沒有一開始就陷入復雜的數學推導，而是通過一個通俗易懂的例子，比如研究學習時間、傢庭背景對學生考試成績的影響，來引入綫性迴歸的概念。書中詳細解釋瞭因變量、自變量的含義，以及模型如何通過擬閤數據來預測結果。在SPSS軟件操作方麵，書中對“綫性迴歸”模塊的講解，從如何選擇變量、設置方法，到如何解讀輸齣結果中的迴歸係數、標準化係數、R方、調整R方、F檢驗和p值，都做到瞭非常詳盡的指導。我印象深刻的是，書中在講解R方時，不僅告訴我們它代錶瞭模型對因變量變異的解釋程度，還通過直觀的比喻，比如“一個大圓圈包裹著一個小圓圈”，來幫助我們理解R方的意義。對於模型擬閤優度，書中也強調瞭要綜閤考慮R方、調整R方以及F檢驗的顯著性。此外，書中還對迴歸診斷進行瞭介紹，比如殘差圖的分析，這對於判斷模型的假設是否滿足至關重要，也是我之前學習過程中常常忽略的環節。這本書的講解，讓我從一個對迴歸分析“隻知其名”的狀態，轉變為能夠理解其原理，並能在SPSS中熟練進行操作，甚至初步判斷模型的好壞。

評分☆☆☆☆☆

在學習《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》的過程中，因子分析和聚類分析這兩部分內容，對我而言，就像是打開瞭數據探索的一個新維度。之前我對於如何從大量變量中提取關鍵信息，或者如何將相似的對象進行分組，感到非常迷茫。這本書則為我提供瞭清晰的指引。在因子分析部分，書中首先解釋瞭因子分析的根本目的，即用少數幾個潛在的公因子來解釋多個觀測變量之間的相關性。通過一個關於消費者對産品特徵偏好的研究案例，書中詳細演示瞭如何進行主成分分析和因子鏇轉（如最大方差法），以及如何解讀因子載荷矩陣，識彆齣各個因子所代錶的含義。書中對於“因子載荷”的解釋，非常形象，就像是測量每個觀測變量在某個公因子上的“貢獻度”。此外，書中還指導如何評估因子分析模型的適閤度，比如KMO檢驗和Bartlett球體檢驗。在聚類分析部分，書中同樣通過生動的案例，比如客戶細分或者産品分類，來介紹其應用。書中詳細演示瞭兩種主要的聚類方法：層次聚類和K-均值聚類。對於層次聚類，書中介紹瞭係統聚類和聚閤聚類，並指導如何解讀聚類樹狀圖，確定閤適的聚類數目。對於K-均值聚類，書中則演示瞭如何設置初始聚類中心，以及如何進行迭代更新，最終將樣本劃分到不同的簇中。這些內容不僅讓我掌握瞭SPSS的操作技巧，更重要的是，讓我理解瞭這些多變量統計方法的內在邏輯和應用價值。

評分☆☆☆☆☆

在學習SPSS的過程中，我對假設檢驗部分尤為感到棘手，總覺得各種檢驗方法概念模糊，難以區分適用場景。然而，《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》以其獨特的教學設計，化解瞭我心中的疑慮。書中在引入t檢驗、卡方檢驗等常用假設檢驗方法時，並沒有一開始就羅列它們的數學公式和前提條件，而是首先通過大量的實際研究案例，引導讀者思考“我們需要解決什麼問題”、“數據在這種情況下應該如何分析”。接著，纔逐步引入相應的檢驗方法，並詳細解釋瞭每種檢驗的目的、適用條件以及SPSS中的具體操作步驟。我記得書中關於獨立樣本t檢驗的講解，通過一個關於不同教學方法對學生成績影響的研究案例，一步步演示瞭如何設置分組變量、指定檢驗變量，以及解讀p值和效應量。這種“問題導嚮”的學習模式，讓我能夠更好地理解不同假設檢驗方法背後的邏輯，明白為什麼要在特定情況下選擇某種檢驗，而不是死記硬背。書中還非常注重對檢驗結果的解釋，強調不能僅僅看p值是否小於顯著性水平，還需要結閤實際背景，理解檢驗結果的實際意義。這一點對於我來說尤為重要，因為我常常在考試中能夠正確計算齣p值，但卻不知道該如何用通俗易懂的語言來解釋這個結果。這本書在這方麵提供瞭非常寶貴的指導，讓我能夠真正掌握假設檢驗的核心要義。

評分☆☆☆☆☆

《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在信度分析和效度分析部分的講解，對於任何從事社會科學、心理學、教育學等領域研究的人來說，都具有極其重要的價值。我之前在撰寫研究報告時，常常會遇到問捲設計的有效性和可靠性問題，但卻不知道如何進行科學的評估。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》為我提供瞭係統的解決方案。在信度分析部分，書中詳細介紹瞭Cronbach’s Alpha係數，並解釋瞭它是衡量量錶內部一緻性的重要指標。通過一個關於滿意度調查問捲的例子，書中一步步演示瞭如何在SPSS中計算Cronbach’s Alpha，以及如何解讀其數值。書中還強調瞭如何通過刪除不閤格的題目來提高量錶的信度，這讓我明白信度分析不僅僅是計算一個數值，更是一個優化量錶的過程。在效度分析部分，書中介紹瞭內容效度、結構效度和效標關聯效度。對於結構效度，書中重點介紹瞭因子分析在評估結構效度中的作用，這與前麵提到的因子分析內容緊密結閤。書中還提及瞭效標關聯效度（包括預測效度和同期效度）的評估方法，雖然在SPSS中的直接操作可能需要結閤其他統計方法，但書中對其概念和意義的闡釋，讓我有瞭清晰的認識。這些內容的學習，極大地提升瞭我對研究設計和數據質量的關注度，讓我能夠更嚴謹地開展研究，並使研究結果更具說服力。

評分☆☆☆☆☆

在我對SPSS的探索過程中，非參數檢驗部分曾是我的一大難點，因為這類檢驗往往沒有參數檢驗那樣直觀的分布假設，也缺乏清晰的理論框架。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在這方麵的處理，可以說極具匠心。書中並沒有將非參數檢驗作為附屬內容，而是將其與參數檢驗進行對比，清晰地闡述瞭非參數檢驗的適用場景，即當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，非參數檢驗就成為瞭一個有效的替代方案。書中逐一介紹瞭Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗、Friedman檢驗等常用的非參數檢驗方法。在SPSS操作方麵，書中詳細演示瞭如何根據研究目的和數據類型，選擇閤適的非參數檢驗。例如，在講解Mann-Whitney U檢驗時，書中通過一個關於兩種不同藥物對患者疼痛緩解效果的比較案例，演示瞭如何設置兩組獨立的觀測變量，並詳細解讀瞭U統計量和p值。對於Kruskal-Wallis H檢驗，書中也通過一個關於三種不同教學方法對學生滿意度影響的案例，進行瞭深入淺齣的講解。書中非常強調對非參數檢驗結果的解釋，以及如何將其與實際研究問題相結閤。這一點讓我受益匪淺，因為非參數檢驗的結果通常不如參數檢驗那樣容易解釋，而這本書提供瞭寶貴的指導，讓我能夠理解其核心意義。

評分☆☆☆☆☆

在學習《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》的過程中，我發現作者在處理缺失數據和異常值方麵，提供瞭非常係統且實用的方法。以往在進行數據分析時，常常會遇到數據不完整或者存在一些“離群點”的情況，不知道如何處理，隻能選擇忽略或者簡單刪除，這往往會對分析結果造成很大影響。這本書在這方麵，用相當大的篇幅進行瞭詳細講解。首先，它詳細介紹瞭缺失數據的不同類型，例如完全隨機缺失、隨機缺失和非隨機缺失，並解釋瞭不同類型缺失數據可能帶來的影響。然後，書中提供瞭多種在SPSS中處理缺失數據的方法，包括刪除法（列錶刪除、成對方刪除）、插補法（均值插補、中位數插補、迴歸插補）以及更高級的EM算法和多重插補。書中對每種方法的原理、適用條件以及在SPSS中的具體操作步驟都進行瞭清晰的演示，並附帶瞭案例分析，讓我能夠根據實際情況選擇最閤適的方法。例如，在講解多重插補時，書中不僅介紹瞭其優勢，還詳細演示瞭如何在SPSS中進行設置和輸齣結果的解讀。對於異常值，書中也提供瞭識彆和處理的方法，包括箱綫圖、散點圖的繪製，以及Z分數、IQR（四分位距）等統計量的計算，並指導如何在SPSS中進行篩選和處理。這讓我意識到，數據預處理是數據分析中至關重要的一環，而這本書為我提供瞭寶貴的經驗和方法。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸SPSS，我像一個站在迷宮入口的探險傢，對各種統計方法和軟件操作一無所知。翻開《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》，書名樸實無華，卻承載瞭我對知識的渴望。這本書的開篇，並沒有直接拋齣復雜的公式或晦澀的理論，而是用一種循序漸進的方式，如同老友般娓娓道來。從SPSS軟件的界麵介紹，到數據錄入、管理的基本技巧，每一步都清晰明瞭，讓我這個新手能夠迅速熟悉操作環境。我特彆欣賞書中對數據類型、變量視圖和數據視圖的詳細講解，這為後續的學習打下瞭堅實的基礎。以往學習統計學，總感覺理論脫離實際，而這本書巧妙地將理論知識與SPSS軟件的應用相結閤，通過一個個生動的案例，讓我體會到統計分析的魅力。例如，在講解描述性統計時，書中並沒有停留在平均數、中位數、眾數這些概念上，而是展示瞭如何在SPSS中通過“分析”菜單下的“描述性統計”功能，生成頻率錶、描述統計量，甚至繪製直方圖和箱綫圖，直觀地呈現數據的分布特徵。這種“學以緻用”的學習方式，極大地激發瞭我探索未知領域的興趣，也讓我對統計學不再感到畏懼，反而充滿瞭好奇和期待。我開始嘗試將自己收集的一些簡單數據輸入SPSS，進行初步的描述性分析，感受數據的變化和解讀的過程，這讓我覺得統計學不再是遙不可及的理論，而是觸手可及的實用工具。

評分☆☆☆☆☆

最後，不得不提的是，《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在圖錶製作和結果報告方麵的指導，是我在實際應用中感受最深的一部分。以往我常常在SPSS中進行完統計分析，但卻不知道如何將結果以清晰、規範的方式呈現齣來，生成的圖錶也常常顯得雜亂無章。《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在這方麵做得非常齣色。書中花瞭相當大的篇幅來講解如何使用SPSS的圖錶編輯器，從創建基本的柱狀圖、摺綫圖、餅圖，到更復雜的散點圖矩陣、箱綫圖，書中都提供瞭詳盡的操作步驟和技巧。我特彆欣賞書中關於圖錶美化的指導，比如如何調整字體、顔色、坐標軸標簽，如何添加標題和圖例，以及如何導齣不同格式的圖錶。這些細節上的指導，讓生成的圖錶不僅具有統計學意義，更具有良好的視覺呈現效果。在結果報告方麵，書中強調瞭將SPSS輸齣結果與研究問題相結閤，進行有邏輯的解釋。它指導我如何撰寫統計分析的章節，如何引用SPSS的輸齣結果，以及如何使用規範的學術語言來描述統計發現。書中還提供瞭不同類型統計分析結果的報告模闆，這對於我這種初學者來說，簡直是雪中送炭。學習瞭這部分內容，我感覺自己不僅能夠進行統計分析，更能將分析結果有效地傳達給他人，這對於我的學術研究和工作都具有非凡的意義。

評分☆☆☆☆☆

《SPSS統計分析基礎教程（第3版）/高等學校教材》在相關分析和部分相關分析（如Spearman相關、Kendall’s tau）的講解上，可謂是條理清晰，引人入勝。我之前對相關性的理解，主要停留在 Pearson相關係數，知道它衡量兩個連續變量之間的綫性關係。而這本書則在此基礎上，進一步拓展瞭我的視野。書中詳細介紹瞭不同類型的相關係數，包括 Pearson積矩相關係數、Spearman秩相關係數、Kendall’s tau秩相關係數，並清晰地解釋瞭它們各自的計算原理、適用條件以及在SPSS中的操作步驟。書中通過大量的圖示和案例，比如研究身高與體重之間的關係，或者學生的學習時間與考試成績之間的關係，來直觀地展示相關係數的含義。我特彆欣賞書中對Pearson相關係數的講解，它不僅展示瞭如何計算相關係數，還重點強調瞭如何解讀相關係數的符號（正相關還是負相關）和大小（強相關還是弱相關），並提醒讀者“相關不等於因果”。此外，書中還詳細介紹瞭如何進行相關矩陣的分析，以及如何在SPSS中進行顯著性檢驗，來判斷相關係數是否具有統計學意義。對於Spearman和Kendall’s tau，書中也清晰地解釋瞭它們在處理非參數數據時的優勢，以及如何在SPSS中進行計算和解讀。這讓我能夠更全麵地理解變量之間的關係，並能根據數據的特點選擇閤適的分析方法。

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很好

評分☆☆☆☆☆

京東實在是太讓我失望！給我的書封麵都被摺過，我很在意書的外觀，這是非常不好的用戶體驗，以前在~亞馬遜買都比他傢好。我真的覺得你們該給個說法！！生氣！！

評分☆☆☆☆☆

想買一本實踐和理論都包含的工具書，很多人推薦這一本，有基礎和高級兩個版本，隻是作為查詢的工具書，不是純粹的專業的統計學原理介紹，比較實用

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，價格實惠，推薦購買。

評分☆☆☆☆☆

還可以，就是書送到的時候封麵撕壞瞭，包裝太差

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棒棒噠

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內容不錯，通俗易懂，值得推薦

評分☆☆☆☆☆

配送很快，正版教材

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯