具体描述
SPSS for Windows 统计分析教程（第2版），ISBN：9787121007200，作者：李志辉，罗平 主编
统计学原理与实践：从基础概念到高级应用 作者： [此处可填写真实作者姓名] 出版社： [此处可填写真实出版社名称] ISBN： [此处可填写真实ISBN] --- 内容简介 《统计学原理与实践：从基础概念到高级应用》 是一本为希望系统掌握现代统计学理论、方法和实际操作技能的读者量身打造的权威教材。本书旨在弥合纯粹的理论数学与实际数据分析应用之间的鸿沟，确保读者不仅理解“如何计算”，更能深刻理解“为何如此计算”以及“结果意味着什么”。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，覆盖了从描述性统计到复杂推断性统计的完整知识体系。它特别强调统计思维的培养，帮助学习者在面对真实世界中复杂、不完美的数据集时，能够做出审慎、合理的决策。 第一部分：统计学的基石——描述与探索 本部分奠定了坚实的统计学基础，侧重于数据收集、整理和初步探索。 第一章：统计学导论与数据类型 本章首先界定了统计学的核心概念，如总体、样本、参数与统计量。随后，详细阐述了定性数据（名义、顺序）和定量数据（间隔、比率）的分类标准及其在分析中的区别。我们深入探讨了数据收集的常见方法（抽样调查、实验设计），并强调了在分析前识别潜在偏差（如选择性偏差、测量误差）的重要性。 第二章：数据的可视化与图形化表达 有效的数据可视化是发现模式的第一步。本章详细介绍了一系列描述性图形工具，包括但不限于：直方图（及其对数据分布形态的揭示）、茎叶图、箱线图（用于快速识别中位数、四分位数和异常值）、条形图、饼图以及散点图矩阵（用于初步观察变量间的关系）。我们还探讨了如何选择最合适的图表类型以避免误导性陈述。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 本章专注于量化数据的中心位置和分散程度。描述性统计量如均值、中位数、众数被详细解析，重点讨论了在不同数据分布下（如存在异常值时）选择最稳健中心度量标准的原则。离散程度方面，标准差、方差、极差以及平均绝对离差得到充分阐述，并通过实例说明了标准化（Z分数）在比较不同尺度数据中的应用。 第四章：概率论基础与抽样分布 为过渡到推断统计，本章回顾了必要的概率论知识，包括条件概率、独立事件和贝叶斯定理的简化应用。核心内容在于阐释中心极限定理（CLT）的强大威力，并详细推导了不同统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布，为后续的区间估计和假设检验搭建了理论桥梁。 第二部分：从样本到总体——统计推断的核心 本部分是本书的精髓，聚焦于如何利用样本信息对未知总体做出可靠的推断。 第五章：置信区间与区间估计 本章系统介绍了点估计和区间估计的区别。我们深入探讨了构造各种置信区间的方法，包括基于Z分布（大样本或已知总体标准差）和基于t分布（小样本，未知总体标准差）的均值置信区间，以及比例的置信区间。本章特别强调了置信水平（如95%）的实际解释，以及区间宽度受样本量和置信度影响的关系。 第六章：假设检验的基本框架 假设检验是统计推断的另一核心支柱。本章详细定义了零假设（H₀）和备择假设（H₁），解释了第一类错误（α，显著性水平）和第二类错误（β）的概念，以及统计功效（Power）的重要性。我们将单样本均值和比例的Z检验和t检验作为基础模型进行讲解。 第七章：比较多个样本：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多独立样本的均值时，ANOVA成为关键工具。本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，详细解释了F统计量的来源及其F分布的原理。随后，扩展至双因素方差分析（Two-Way ANOVA），探讨了主效应和交互效应的解释。本章还涵盖了方差分析后的事后检验（Post-hoc Tests），如Tukey HSD，以确定具体是哪几组之间存在显著差异。 第八章：非参数统计方法 认识到并非所有数据都服从正态分布或具有相等方差，本章提供了当经典参数检验不适用时的备选方案。内容包括：中位数检验（如Kruskal-Wallis H检验）、符号检验、Wilcoxon符号秩检验以及Spearman等级相关系数。这些方法在处理顺序数据或严重偏态数据时极为实用。 第三部分：关系、预测与建模 本部分转向分析变量间的相互关系，并构建预测模型。 第九章：相关与简单线性回归 本章详细剖析了衡量两个定量变量线性关系强度的相关系数（Pearson's r）。随后，引入简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，重点解释了最小二乘法（OLS）的原理。回归分析的输出解读，包括斜率的意义、决定系数($R^2$)、残差分析（检查模型假设的有效性）和预测区间的构建，是本章的重点。 第十章：多元线性回归分析 当多个预测变量可能共同影响响应变量时，多元回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + dots + epsilon$ 成为必需。本章教授如何构建和解释多重回归模型，重点解决多重共线性问题，以及如何使用逐步回归等方法选择最佳预测子集。本章还深入讲解了虚拟变量（Dummy Variables）在回归模型中处理分类预测变量的应用。 第十一章：分类数据分析：卡方检验 本章专门处理分类变量之间的关系。内容包括：拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），主要使用卡方统计量。我们详细讲解了列联表（Contingency Tables）的构建、期望频数的计算，以及如何解释卡方检验的结果，并提及了相关效应量（如Cramer's V）。 第四部分：进阶主题与应用案例 本部分为希望进一步深化学术或职业技能的读者提供高级工具。 第十二章：回归模型的诊断与修正 一个有效的回归模型必须经过严格的诊断。本章聚焦于残差分析（正态性、独立性、同方差性检查），以及识别和处理对模型拟合有巨大影响的异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points），如使用Cook's Distance。 第十三章：生存分析简介 为生物医学、工程学和可靠性研究等领域服务，本章提供了生存数据分析的基础。内容包括生存函数的概念、Kaplan-Meier估计器的构建，以及Log-Rank检验用于比较不同组的生存曲线。 第十四章：统计软件在分析中的角色与流程控制 本章不侧重于特定软件的操作步骤（如菜单点击），而是强调数据准备、分析流程设计和结果验证的通用方法。我们讨论如何从原始数据导入到最终报告撰写的规范化步骤，以及如何批判性地评估软件输出，确保统计假设得到满足，并对分析结果进行清晰、无歧义的报告。 --- 本书特色 1. 强调概念理解： 理论推导清晰，但重点放在核心假设的检验和结果的实际解释上，而非复杂的代数运算。 2. 实践导向： 穿插大量来源于不同学科（社会科学、工程、商业）的真实案例和数据集（数据文件可在配套资源中获取），帮助读者将理论直接应用于解决实际问题。 3. 批判性思维培养： 引导读者反思统计模型的局限性，识别并规避常见的数据误读陷阱，鼓励读者像一名真正的研究人员一样思考。 4. 覆盖面广： 体系完整，既包含了传统的核心推断方法，也引入了非参数和回归诊断等现代分析工具。 本书适用于大学本科高年级和研究生阶段的统计学课程，以及需要掌握数据分析技能的专业人士和研究人员。
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