正版SPSS統計分析基礎教程(第2版)編者張文彤鄺春偉入門書籍教材教程大全套裝書暢銷書 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: 正版SPSS統計分析基礎教程(第2版)編者 張文彤 鄺春偉入門書籍教材教程大全套裝書暢銷書 pdf epub mobi txt 電子書 2025
SKU: 25746319602
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圖書標籤:

SPSS
統計分析
數據分析
統計學
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入門
張文彤
鄺春偉
第2版
基礎教程

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店鋪：宏達圖書專營店

齣版社：高等教育齣版社

ISBN：9787040332414

商品編碼：25746319602

叢書名：統計分析基礎教程第二版

齣版時間：2004-09-01

具體描述

基本信息

書名:SPSS統計分析基礎教程(第2版)

定價：42

作者:編者:張文彤,鄺春偉

齣版社：高等教育

齣版日期：2011-11-01

ISBN：9787040332414

字數：

頁碼：417

版次：2

裝幀：平裝

開本：

商品重量：

編輯推薦

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**部分數據管理與軟件入門
**章 SPSS入門
1.1 SPSS概述
1.1.1 SPSS發展簡史與版本選擇
1.1.2 SPSS的産品定位
1.1.3 SPSS的基本特點
1.1.4 SPSS的客戶機/服務器結構與模塊化結構
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、菜單和結果輸齣
1.3.1 SPSS的4種窗口
1.3.2 SPSS的菜單
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、中文化設置與附加安裝包
1.4.1 SPSS的係統選項與中文化設置
1.4.2 SPSS網站提供的附加安裝包
1.5 SPSS的幫助係統
1.5.1 學習嚮導
1.5.2 幫助菜單
1.5.3 針對**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案例項目背景
2.1.1 項目背景
2.1.2 項目問捲
2.2 SPSSSPSS數據格式概述
2.2.1 統計軟件中數據的錄人格式
2.2.2 變量屬性
2.3 數據的直接錄入
2.3.1 操作界麵說明
2.3.2 開放題和簡單單選題的錄入
2.3.3 多選題的錄入
2.4 外部數據的獲取
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 SPSS數據的保存
2.6 數據編輯窗口常用操作技巧集錦
思考與練習
第3章變量級彆的數據管理
3.1 變量賦值
3.1.1 常用基本概念
3.1.2 “計算變量”過程對話框
3.1.3 案例：年齡變量S3的分組
3.2 已有變量值的分組閤並
3.2.1 對連續性變量進行分組閤並
3.2.2 分類變量類彆的閤並
3.3 連續性變量的離散化
3.3.1 可視離散化過程
3.3.2 *優離散化過程
3.4 變量的自動重編碼與數值移動
3.4.1 變量的自動重編碼
3.4.2 變量值的移動
3.5 轉換菜單中的其他功能
3.5.1 指定數值的查找與計數
3.5.2 變量的編秩
3.5.3 自動準備建模數據
3.5.4 數字生成器
思考與練習
第4章文件級彆的數據管理
4.1 幾個常用過程
4.1.1 排序個案
4.1.2 分割文件
4.1.3 選擇個案
4.1.4 加權個案
4.1.5 分類匯總
4.2 數據文件的重組與轉置
4.2.1 數據的長型與寬型格式
4.2.2 長型格式轉換為寬型格式
4.2.3 寬型格式轉換為長型格式
4.2.4 數據轉置
4.3 多個數據文件的閤並
4.3.1 些基本概念
4.3.2 數據文件的縱嚮拼接
4.3.3 數據文件的橫嚮閤並
4.4 與數據字典有關的功能
4.4.1 數據字典的基本概念
4.4.2 定義變量屬性
4.4.3 復製數據屬性
4.4.4 新建自定義屬性和設置未知
測量屬性
4.5 與數據準備有關的功能
4.5.1 SPSS中與數據準備相關的
功能
4.5.2 數據驗證模塊
4.5.3 標識重復個案
4.5.4 標識異常個案
思考與練習
第5章 SPSS編程與擴展
5.1 SPSS編程入門
5.1.1 基本語法規則
5.1.2 SPSS程序的創建方式
5.1.3 結構化語句簡介
5.1.4 個簡單程序示例
5.2 語法編輯窗口操作入門
5.2.1 語法編輯窗口界麵
5.2.2 程序的運行與調試
5.3 INCLUDE命令與宏程序
5.3.1 INCLUDE命令
5.3.2 宏程序
5.4 OMS係統與程序自動化
5.4.1 OMS係統
5.4.2 程序自動化
思考與練習
第6章統計實戰案例集錦（）
6.1 數據異常值的自動核查與報告
6.1.1 項目背景
6.1.2 分析思路
6.1.3 利用數據驗證模塊實現查錯
6.1.4 利用函數功能實現查錯
6.1.5 項目總結與討論
6.2 CCSS項目數據的自動計算與處理
6.2.1 項目背景
6.2.2 分析思路
6.2.3 具體操作
6.2.4 項目總結與討論
思考與練習
第二部分統計描述與統計圖錶
第7章連續變量的統計描述與參數估計
第8章分類變量的統計描述與參數估計
第9章數據的報錶呈現
**O章數據的圖形展示
**1章統計實戰案例集錦（二）
第三部分常用假設檢驗方法
**2章分布類型的檢驗
**3章連續變量的統計推斷（）——檢驗
**4章連續變量的統計推斷（二）——單因素方差分析
**5章有序分類變量的統計推斷——參數檢驗
**6章無序分類變量的統計推斷——卡方檢驗
**7章相關分析
**8章綫性迴歸模型入門
**9章統計實戰案例集錦（三）
附錄
參考文獻

內容提要

張文彤、鄺春偉編著的《SPSS統計分析基礎教程
》采用IBM SPSS Statistics 20中文版，以真實案
例貫穿全書，從統計分析實戰的角度齣發詳細介紹
SPSS的界麵操作、數據管理、統計圖錶製作、統計描
述和常用單因素統計分析方法的原理與實際操作，並
結閤SPSS的強大功能進行很好地擴展。書中還提供醫
療、經濟、市場研究等各行業的綜閤案例，完全從實
際案例齣發講解各類方法的綜閤運用，以更好地協助
讀者提高實戰能力。
本書對版內容進行瞭全麵改寫，以種全新
的實戰案例風格齣現，是本難得的統計理論與SPSS
操作相結閤的參考書。
本書可作為統計學、社會學、教育學等專業本科
生和研究生課程教材，也可作為各行業中統計專業
背景、需要使用統計方法的人員以及希望從頭學習
SPSS軟件使用方法的人員的參考書。

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作者介紹

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統計分析的基石：探索數據背後的奧秘在信息爆炸的時代，數據無處不在，而統計分析正是我們理解和駕馭這些數據的有力工具。無論是科學研究、商業決策，還是社會現象的洞察，掌握紮實的統計分析技能都顯得尤為重要。本書係旨在為初學者提供一個全麵、係統且易於理解的學習路徑，幫助您從零開始，逐步掌握統計分析的核心概念、方法和應用。我們將避開那些可能讓新手望而卻步的復雜理論，而是側重於知識的循序漸進和實踐操作的培養，讓您在輕鬆愉快的氛圍中，領略統計分析的魅力。第一部分：統計思維的啓濛在深入具體統計方法之前，理解統計學的基本思想至關重要。本部分將帶您認識數據世界的入門知識。數據初探：什麼是數據？我們將從最基礎的概念入手，解釋什麼是數據，以及數據在我們生活和工作中的重要性。您將瞭解到數據的不同類型，例如定性數據（如性彆、職業）和定量數據（如年齡、收入），以及它們各自的特點和應用場景。理解數據的類型是後續選擇閤適分析方法的前提。描述統計：數據畫像的藝術描述統計是統計分析的起點，它幫助我們用簡潔的語言描繪數據的整體特徵。您將學習如何計算和理解數據的集中趨勢，例如平均數、中位數和眾數，瞭解哪種指標更能代錶數據的典型值。同時，我們還將探討數據的離散程度，如方差、標準差和四分位距，它們能夠揭示數據的波動性和分散性。此外，圖錶可視化也是描述統計的重要組成部分，我們將介紹如何利用直方圖、條形圖、餅圖、箱綫圖等直觀工具，將復雜的數據轉化為易於理解的圖形，從而發現數據的潛在模式和異常值。概率論基礎：不確定性中的規律現實世界充滿瞭不確定性，概率論為我們量化和處理這種不確定性提供瞭理論基礎。本部分將介紹概率的基本概念，如事件、概率的計算方法，以及獨立事件和條件概率的概念。您將瞭解泊鬆分布、二項分布、正態分布等重要的概率分布，理解它們在不同情境下的應用，例如評估産品閤格率、預測隨機事件的發生頻率等。對概率論的初步掌握，將為理解統計推斷打下堅實的基礎。抽樣與抽樣分布：從部分窺探整體在實際研究中，我們往往無法對總體進行全麵調查，而是通過抽樣的方式來獲取信息。本部分將深入講解抽樣的概念，包括隨機抽樣的意義和方法，以及各種抽樣方式的優缺點。更重要的是，我們將引入“抽樣分布”這一核心概念。您將理解為什麼不同樣本統計量（如樣本均值）會有自己的分布規律，以及中心極限定理如何解釋這種規律，這為我們利用樣本推斷總體提供瞭理論依據。第二部分：統計推斷的進階在掌握瞭描述統計和概率論的基礎後，本部分將引導您進入統計推斷的核心領域，學習如何利用樣本數據對總體進行有意義的推測。參數估計：量化總體的未知參數估計是統計推斷的重要任務之一，它旨在利用樣本信息來估計總體的未知參數，如總體均值、總體比例等。您將學習點估計和區間估計的概念。點估計是用一個樣本統計量來估計總體參數，而區間估計則提供一個包含總體參數可能取值範圍的區間，並給齣我們對這個區間的置信程度。本書將重點介紹置信區間的構造和解釋，讓您理解“95%的置信水平”的實際意義，以及如何根據置信區間的大小來評估估計的精度。假設檢驗：驗證研究猜想假設檢驗是科學研究中驗證猜想、做齣決策的關鍵統計方法。本部分將係統介紹假設檢驗的基本步驟和邏輯。您將學習如何設定原假設（H0）和備擇假設（H1），理解P值在判斷統計顯著性中的作用，以及如何根據P值和顯著性水平（α）來做齣拒絕或不拒絕原假設的結論。我們將通過豐富的實例，講解t檢驗、z檢驗、卡方檢驗等常用的假設檢驗方法，涵蓋均值、比例、方差等不同參數的檢驗，以及獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗等多種情況。方差分析（ANOVA）：多組比較的利器當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，單因素方差分析（One-way ANOVA）就顯得尤為重要。本部分將清晰地闡述方差分析的基本原理，即通過比較組間方差和組內方差來判斷各組均值是否相等。您將學習如何理解ANOVA的F統計量和P值，以及在ANOVA結果顯著後，如何進行事後檢驗（post-hoc tests）來確定具體哪幾組之間存在差異。相關與迴歸分析：探索變量間的關係變量之間並非孤立存在，它們常常相互關聯，影響著彼此的變化。相關分析旨在度量變量之間綫性關係的強度和方嚮，您將學習如何計算和解釋皮爾遜相關係數。迴歸分析則進一步探索變量之間的函數關係，並試圖用一個或多個自變量來預測因變量。本部分將重點介紹簡單綫性迴歸，包括迴歸方程的構建、斜率和截距的含義，以及如何解釋迴歸係數的顯著性。您還將瞭解決定係數（R²）的概念，它衡量瞭模型對因變量的解釋程度。第三部分：多元統計與高級應用在掌握瞭基礎統計分析方法後，本部分將為您打開多元統計分析的大門，介紹更復雜、更強大的數據分析工具，幫助您解決更具挑戰性的問題。多元綫性迴歸：多重影響的剖析現實世界中的現象往往受到多個因素的共同影響。多元綫性迴歸模型能夠同時納入多個自變量來預測因變量，從而更全麵地刻畫變量間的復雜關係。您將學習如何構建多元迴歸模型，理解各迴歸係數的含義，並學會如何進行模型診斷，例如檢查多重共綫性、異方差等問題，以確保模型的有效性。邏輯迴歸：分類預測的建模當我們關注的是二元或多元的分類結果（例如，客戶是否會購買産品、病人是否會患病）時，邏輯迴歸就成為首選的統計模型。本部分將解釋邏輯迴歸的原理，以及它如何通過對數幾率（logit）進行建模。您將學習如何解釋邏輯迴歸的係數，理解其與概率之間的關係，並瞭解如何評估模型的預測性能，如準確率、精確率、召迴率等。時間序列分析：捕捉時間規律很多數據天然帶有時間維度，例如股票價格、氣溫變化、銷售額等。時間序列分析就是專門處理這類數據的方法。本部分將介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性、周期性和隨機性。您將學習一些基礎的時間序列模型，例如移動平均模型（MA）、自迴歸模型（AR）以及它們的組閤模型（ARMA），並瞭解如何利用這些模型來分析數據的動態變化，並進行短期預測。非參數統計：擺脫分布假設的束縛在某些情況下，我們的數據可能不符閤正態分布或其他參數模型的嚴格假設。這時，非參數統計方法就顯得尤為重要。本部分將介紹一些常用的非參數檢驗方法，例如秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗），它們不需要對數據的分布做任何假設，同樣能夠有效地進行統計推斷。數據挖掘基礎：從海量數據中尋寶隨著大數據時代的到來，從海量數據中發現有價值的信息和模式成為一項重要挑戰。本部分將初步介紹數據挖掘的基本概念和常用技術，例如聚類分析，它能夠將相似的數據對象分組；關聯規則挖掘，它能夠發現數據項之間的有趣關係（例如，“購買尿布的顧客往往也購買啤酒”）。這些技術為我們更深入地理解和利用數據提供瞭新的視角。貫穿全書的實踐指導本書係注重理論與實踐的結閤。在每一章的學習中，我們都會提供清晰的步驟和操作指南，幫助您運用統計軟件來執行分析。雖然我們不深入特定軟件的細節，但會以通俗易懂的方式講解計算過程和結果解讀，讓您能夠獨立完成數據分析任務，並將所學知識應用於實際問題。通過大量的案例分析，您將看到統計分析如何在各個領域發揮作用，從而激發您進一步學習和探索的興趣。無論您是初次接觸統計學，還是希望鞏固和拓展您的統計知識，本書係都將是您忠實的夥伴。我們將陪伴您一步步構建起堅實的統計分析能力，讓您能夠自信地駕馭數據，從中發現知識，做齣明智的決策，並更深入地理解我們身處的世界。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得SPSS是一個非常高深的軟件，隻有統計學專業的人纔能玩轉。直到我朋友推薦瞭這本書，我纔意識到原來統計分析並沒有那麼遙不可及。這本書就像一本“SPSS入門秘籍”，從最基礎的操作講起，比如如何建立新的數據文件，如何輸入和編輯數據，如何進行數據轉換和篩選。書中對於各種常用統計圖錶的繪製，比如直方圖、散點圖、箱綫圖等，都有非常詳細的步驟指導，讓我能夠快速地製作齣專業水準的數據可視化圖錶。更重要的是，它不僅教我如何“做”，還教我如何“理解”。比如，在講解描述性統計的時候，它會解釋均值、中位數、標準差這些指標的意義，以及它們各自適用於什麼樣的數據。在講到假設檢驗的時候，它會清晰地解釋P值、顯著性水平這些概念，讓我明白統計推斷的邏輯。這本書讓我感覺自己不再是被動地學習SPSS的操作，而是真正地理解瞭背後的統計思想，這對於我今後獨立開展數據分析非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是打開瞭我對統計世界的大門！作為一名完全的統計小白，之前對SPSS這個軟件一直聞而生畏，感覺它充滿瞭各種公式和復雜的圖錶，像是一個遙不可及的學術堡壘。但這本書用一種非常友好的方式，一步一步地引領我進入瞭這個領域。我特彆喜歡它那種循序漸進的講解方式，從最基礎的概念，比如描述性統計的意義和應用，到如何進行數據錄入和清理，再到各種常用的統計圖錶的繪製和解讀，都寫得清清楚楚。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是穿插瞭大量的實際案例，讓我能立刻理解這些統計方法在現實生活中的用途。比如，書中關於如何用SPSS進行問捲數據分析的那部分，我真的學到瞭很多，以前覺得復雜的問捲分析，通過這本書的講解，竟然變得清晰易懂，甚至可以自己動手嘗試瞭。而且，書中的圖文並茂，SPSS的操作界麵截圖非常清晰，我跟著一步步操作，幾乎沒有遇到什麼障礙。最重要的是，它不僅僅是教你怎麼點鼠標，而是深入淺齣地解釋瞭每一步操作背後的統計學原理，讓我不僅知其然，更知其所以然。這讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，不再覺得它是枯燥的學科，而是解決實際問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我踏入學術研究領域的一盞明燈！作為一個初學者，我對各種統計分析方法感到既好奇又迷茫。這本書的齣現，就像是一位耐心細緻的老師，循序漸進地引導我認識SPSS這個強大的工具。它從最基礎的數據錄入和管理開始，到探索性數據分析，再到各種推斷性統計方法的應用，都講解得非常透徹。讓我印象深刻的是，書中對於每一種統計方法的講解，都不僅僅停留在操作層麵，而是深入剖析瞭其背後的統計學原理，以及在什麼樣的情況下應該選擇哪種方法，這對於理解統計學的精髓至關重要。而且，書中穿插的案例非常貼近實際，比如在社會科學、醫學、經濟學等領域的應用，讓我能夠直觀地感受到統計學在不同學科中的價值。我特彆喜歡書中關於如何解讀SPSS輸齣結果的章節，它教會瞭我如何從復雜的錶格和圖錶中提取關鍵信息，並用清晰的語言進行解釋，這對於撰寫學術報告和論文至關重要。這本書的語言風格也很平實易懂，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是統計學背景不強的讀者也能輕鬆理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望提升自己數據分析能力的人，我一直想找一本能夠係統學習SPSS的書籍。在翻閱瞭市麵上不少書籍後，我最終選擇瞭這本，事實證明我的選擇是明智的。這本書的結構非常閤理，從數據管理和預處理，到描述性統計、推斷性統計，再到更復雜的多元統計分析，幾乎涵蓋瞭SPSS的絕大多數核心功能。我特彆喜歡書中關於如何進行數據清洗和異常值處理的講解，這部分內容在很多初級教材中都容易被忽視，但它對於保證統計分析的準確性至關重要。此外，書中對於各種統計假設的講解也非常清晰，並且給齣瞭如何在SPSS中進行假設檢驗的詳細步驟和結果解讀方法。讓我受益匪淺的是，書中提供瞭大量的實操案例，涵蓋瞭社會科學、經濟學、心理學等多個領域，讓我能夠將所學的知識應用到具體的場景中。總而言之，這是一本既有深度又有廣度，並且非常注重實踐操作的書籍，對於任何想要掌握SPSS統計分析技能的讀者來說，都是一本不可多得的好教材。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，在做畢業論文的時候，統計分析部分把我難住瞭。我之前學過一些統計學理論，但實際操作起來總是磕磕絆絆，尤其是在SPSS軟件的使用上，總感覺自己摸不著門道，效率很低。這本書正好彌補瞭我這方麵的不足。它在理論深度上把握得很好，既不會過於淺顯，也不會讓人望而卻步。書中對於迴歸分析、方差分析等核心統計方法的講解，我感覺非常到位。它不僅介紹瞭方法的原理和適用條件，更重要的是，詳細展示瞭如何在SPSS中進行這些分析，包括數據準備、選項設置、結果解讀等各個環節。特彆是關於結果解釋的部分，書中給齣瞭很多非常實用的建議，幫助我理解SPSS輸齣的那些密密麻麻的數字和圖錶到底意味著什麼，以及如何將其轉化為有意義的結論。我尤其欣賞書中關於如何診斷模型假設、如何處理多重共綫性和異方差等進階問題的講解，這些都是我在獨立研究中經常遇到的難題。通過這本書的學習，我感覺自己的統計分析能力有瞭質的飛躍，獨立完成論文的統計部分，並且得齣有說服力的結論，不再是一件令我焦慮的事情。