SPSS10.0 for Windows统计分析

SPSS10.0 for Windows统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:第1版 (2001年2月1日)
作者:黄海
出品人:
页数:408
译者:
出版时间:2001-3
价格:36.0
装帧:平装
isbn号码:9787115089243
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

SPSS for Windows是最优秀的统计软件之一,它被广泛地应用于自然科学以及社会科学各领域中,实现数据统计分析功能。本书共分为14章,主要介绍了SPSS l0.0 for Windows的各种基本操作,以及各种统计分析方法和统计图形的绘制方法,其中包含相关分析,比较与检验,方差分析,回归分析聚类与判别分析,因子分析,非参数检验,生存分析等等。 本书在讲解中使用了大量的实例,深入浅出地介绍了各种统计方法及其应用。本书内容丰富、思路清晰、表达准确、结构合理,适合于从事SPSS应用、开发的技术人员以及各类统计分析人员阅读。

深入探索数据科学的基石:当代统计分析与软件应用精要 书籍名称: 数据驱动决策:从基础理论到高级模型的实战指南 作者群: 统计学、计算机科学与应用数学领域资深专家联合编写 页数: 约850页(含丰富的图表、代码示例与案例分析) 定价: 188.00 元 --- 内容简介: 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动社会进步与商业创新的核心动力。本书《数据驱动决策:从基础理论到高级模型的实战指南》并非一本针对特定旧版软件操作手册的说明书,而是一部全面、深入且与时俱进的当代统计分析与数据科学工具应用教程。它旨在为读者构建一个坚实的理论基础,并精选当前行业主流、广泛使用的统计分析软件平台(如R、Python生态系统中的Pandas/NumPy/SciPy/Statsmodels/Scikit-learn,以及前沿的商业智能工具)进行实战演示,确保读者掌握处理和解释复杂数据的必备技能。 本书的编写理念是“理论指导实践,实践反哺理论”,彻底摒弃了对单一、过时软件界面的机械化描述,聚焦于统计思想的传递、模型选择的逻辑推理以及结果的批判性解读。 第一部分:统计学基石与数据准备的艺术(第1-15章) 本部分着重于奠定坚实的数据科学基础,这是所有高级分析的前提。 数据采集与管理伦理: 探讨数据隐私保护(如GDPR、CCPA的核心理念)、偏倚(Bias)的识别与量化,以及大规模数据集成(Data Integration)的挑战。 描述性统计的深度剖析: 不仅停留在均值、中位数,更深入讲解高维数据下的分布形状(偏度、峰度)、鲁棒性统计量(如修剪平均数),以及如何利用可视化工具(如交互式热力图、小提琴图)有效传达数据特征。 概率论与分布的现代应用: 详细介绍中心极限定理在非正态分布数据中的实际意义,以及贝叶斯定理在搜索引擎优化和风险评估中的动态应用。 数据清洗与预处理的实战技巧: 重点讲解缺失值插补的多种高级方法(如多重插补 MICE、基于模型预测的插补),异常值(Outlier)的识别(如LOF、Isolation Forest),以及数据转换技术(Box-Cox、Yeo-Johnson)。 探索性数据分析(EDA)的结构化流程: 教授如何构建系统的EDA报告,运用主成分分析(PCA)进行降维,以及如何利用相关性矩阵和散点图矩阵发现变量间的潜在关系。 第二部分:经典推断统计与假设检验的严谨性(第16-28章) 本部分致力于将读者从“会计算”提升到“会论证”的层次。 参数估计与置信区间构建: 阐述最大似然估计(MLE)的原理,并演示如何使用Bootstrapping技术为复杂分布构建非参数置信区间。 假设检验的逻辑与效能分析: 深入讲解I型错误、II型错误的概念,检验效能(Power)的计算与提升策略。特别强调多重比较问题(Multiple Comparison Problem)及其校正方法(Bonferroni、Holm、FDR)。 方差分析(ANOVA)的高级扩展: 涵盖重复测量ANOVA、混合效应模型(Mixed-Effects Models)在面板数据分析中的应用,以及非参数方差分析的适用场景。 回归分析的精细化处理: 线性回归的深入探讨: 重点分析多重共线性(Multicollinearity)的诊断(VIF)与缓解,异方差性(Heteroscedasticity)的检测(Breusch-Pagan, White Test)及稳健标准误的使用。 广义线性模型(GLM): 详细讲解逻辑回归(Logistic Regression)、泊松回归(Poisson Regression)在线性模型框架下的建立与解释,尤其适用于计数数据和二分类结果。 第三部分:高级建模与预测分析前沿(第29-45章) 本部分聚焦于现代数据科学中最核心、最具挑战性的建模技术,全部以现代编程环境下的库函数应用为载体。 非参数与半参数回归: 引入样条回归(Spline Regression)和广义可加模型(GAM),用于捕捉数据中复杂的非线性关系,避免过度依赖线性假设。 时间序列分析的现代方法: 经典分解与平稳性检验(ADF, KPSS)。 ARIMA/SARIMA模型的构建与诊断。 前沿应用: 介绍状态空间模型、Kalman滤波以及基于机器学习的时间序列预测方法(如Prophet、LSTM基础概念)。 生存分析(Survival Analysis): 探讨Kaplan-Meier曲线的绘制、Log-Rank检验的应用,以及Cox比例风险模型的构建、模型假设(比例风险假设)的检验与结果的解释。 机器学习在统计推断中的融合: 模型选择与正则化: 详细比较Lasso、Ridge和Elastic Net回归,它们如何通过惩罚项实现特征选择和模型平滑。 分类与预测: 深入解析决策树(Decision Trees)、随机森林(Random Forests)和梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBMs)的机制,并强调模型解释性工具(如SHAP, LIME)的重要性。 模型性能评估: 告别单一准确率,重点讲解ROC曲线下面积(AUC)、精确率-召回率曲线(Precision-Recall Curve)以及交叉验证(Cross-Validation)策略的科学应用。 贝叶斯统计的实践入门: 介绍MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法的基本概念,并以实际案例演示如何使用Stan或PyMC等工具进行参数估计和模型比较,体现贝叶斯方法的灵活性。 本书特色与优势: 1. 软件平台中立性与前瞻性: 本书不局限于任何特定商业软件的版本迭代,而是专注于统计方法的通用逻辑。所有代码示例均采用当前学术界和工业界最主流的开源语言(R与Python)实现,确保知识的长期有效性。 2. 强调“为什么”而非“如何点”: 每一个模型和检验都伴随着清晰的数学背景和应用逻辑的阐述,帮助读者理解模型的内在机制和适用边界,而非机械地复制操作步骤。 3. 案例驱动的深度分析: 书中收录了来自经济学、生物医学、市场调研、工程质量控制等多个领域的真实、复杂数据集,通过这些案例展示如何从数据导入到形成可供决策的最终报告的全流程。 4. 结果的可视化与沟通: 提供了大量关于如何使用`ggplot2`(R)或`Seaborn/Matplotlib`(Python)创建专业、信息密集的图表的指导,这是成功数据分析师必备的沟通技能。 目标读者: 本书面向高校统计学、经济学、社会学、生物统计学等专业的高年级本科生及研究生,数据分析师、商业智能专家、以及希望系统性升级其统计分析技能的在职专业人士。阅读本书需要具备微积分和线性代数的基础知识。

作者简介

目录信息

第1章 SPSS 10. 0 f
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我是一位研究社会科学的博士生,在撰写论文的过程中,数据分析是必不可少的一环。之前,我一直依赖于学校老师提供的SPSS基础教程,但总觉得不够深入,尤其是在处理一些复杂的统计模型时,会感到力不从心。我需要一本能够让我深入理解SPSS高级功能的书,同时又能将这些功能与我研究领域的实际需求相结合。偶然的机会,我朋友向我推荐了这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》。拿到书后,我才发现它真的是一本宝藏。这本书的结构非常清晰,从基础的数据录入和管理,到高级的统计分析技术,都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏的是,它在讲解每一个统计方法时,都附带了非常详细的案例分析,这些案例的设定非常贴近社会科学的研究场景,比如调查问卷数据的处理、社会经济因素对某个现象的影响分析等等。这让我能够直接将书中的方法应用到我的研究中,极大地节省了我的时间和精力。而且,书中的讲解非常细致,即便是对于一些我之前觉得难以理解的统计概念,比如多重共线性、中介效应、调节效应等,在这本书里都得到了清晰的解释,并且通过SPSS的操作演示,让我能够直观地感受到这些概念是如何被处理和解读的。这本书不仅仅是一本SPSS的操作手册,更像是一本统计分析方法的指南,它帮助我不仅学会了“怎么做”,更重要的是学会了“为什么这么做”,以及“这些结果意味着什么”。

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说实话,我不是学统计出身的,在接触SPSS之前,我对数据分析的理解非常有限。我平时的工作涉及到市场调研,需要处理大量的客户反馈数据,但一直以来都是采用非常原始的方式进行整理和分析,效率低下,而且很多潜在的趋势和规律都被我忽略了。偶然在一个行业论坛上看到有人推荐这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》,抱着试试看的心态就买了下来。没想到,这本书真的为我打开了新世界的大门。它的语言非常平实,没有那些吓人的统计术语,而是用非常生活化的例子来讲解SPSS的各种功能。我记得它在讲解数据清洗的时候,举了一个例子,说的是在收集到的用户评价里,可能会有很多拼写错误、错别字,或者不完整的句子,SPSS如何帮助我们快速地识别和修正这些问题,以及为什么要做这一步。这让我瞬间就明白了数据清洗的重要性,也学会了如何用SPSS来完成这项工作。然后,它又一步一步地教我如何进行描述性统计,比如计算用户对某个产品的满意度平均分,或者不同年龄段用户的消费偏好分布。这些分析让我能够更直观地了解我的客户,也为我制定更有效的市场营销策略提供了数据支持。这本书让我从一个对数据分析一窍不通的小白,变成了一个能够利用SPSS进行基本数据分析的实践者,我真的非常感谢作者。

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我是一名文科专业的学生,对数学和统计一直都有些畏惧。在学习统计学课程时,老师讲授的理论知识对我来说就像天书一样,而SPSS这个软件更是让我觉得遥不可及。每次实验课,我都会因为操作不当而浪费大量时间,老师给的例题做不出来,自己动手写论文时更是寸步难行。就在我几乎要放弃数据分析这条路的时候,我在网上看到了对这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》的推荐。抱着最后一丝希望,我买下了这本书。我真的要感谢作者,他用非常平实、易懂的语言,将SPSS的操作过程变得如此简单。他没有上来就堆砌复杂的统计公式,而是从最基础的数据录入开始,一步一步地讲解。我记得他用了一个非常生动的例子,讲解如何录入学生的学号、姓名、成绩,以及如何为这些变量设置类型和标签。这个例子让我一下子就理解了SPSS数据管理的基本概念。然后,他又教我如何进行描述性统计,比如计算班级的平均分,以及如何绘制成绩的直方图。通过这些简单的操作,我逐渐建立了对SPSS的信心。这本书真的让我从统计“小白”蜕变成了能够独立进行基本数据分析的“小能手”,为我后续的学习和研究打下了坚实的基础。

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作为一个对软件操作有一定要求的人,我拿到这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》后,首先关注的是它的操作流畅性和界面的友好程度。我可以负责任地说,这本书的讲解非常到位。作者并没有仅仅停留在理论层面,而是非常注重实际操作的细节。在讲解每一个功能时,书中的截图都非常清晰,步骤也描述得非常详细,甚至连鼠标点击的图标和菜单选项都标示得一清二楚。我之前在学习其他软件时,经常会因为截图模糊不清或者步骤跳跃而感到困惑,但在这本书里,这种情况几乎没有出现。而且,书中的例子都非常有代表性,涵盖了数据录入、变量定义、数据转换、图表生成、以及各种统计分析方法的操作。我印象最深的是,在讲解如何制作复杂的图表时,作者不仅一步步地演示了如何生成基本的图表,还介绍了如何对图表进行美化和调整,比如添加标题、修改坐标轴标签、调整颜色等等。这些细节的讲解,对于我这样追求完美的用户来说,简直是福音。这本书让我能够快速上手SPSS,并且能够熟练地运用它来完成各种数据分析任务,大大提高了我的工作效率。

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说实话,我拿到这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》的时候,并没有抱太大的期望。我之前买过几本关于统计软件的书,但要么是太浅显,学不到什么东西,要么就是太高深,根本看不懂。我是一个计算机背景的人,对统计理论本身有一定的了解,但一直苦于找不到一本能够将理论与SPSS操作完美结合的书籍。很多教程只停留在“点这里”、“点那里”的层面,根本没讲清楚为什么这么做,背后的统计原理是什么。而这本书,在我阅读的过程中,让我惊喜地发现,它恰恰填补了我这方面的空白。它在介绍SPSS的各项功能时,总是会巧妙地穿插讲解相关的统计学原理,让我不仅学会了如何操作SPSS,更重要的是,我理解了为什么SPSS会这样处理数据,这些操作的统计学意义是什么。例如,在讲到回归分析的时候,它不仅一步步教我如何在SPSS里进行操作,还详细解释了回归系数的含义、R方值的解释、以及如何判断模型的显著性,这些都是我之前在看其他资料时,总是觉得不够透彻的地方。这本书的讲解方式,就像一个经验丰富的统计学家在手把手地教你,他会告诉你“这样做”,更重要的是,他会告诉你“为什么这么做”,以及“这样做有什么样的统计学意义”。这种深入浅出的讲解方式,让我受益匪浅。通过这本书,我不仅能够熟练地运用SPSS进行数据分析,更重要的是,我对统计分析的理解上升到了一个新的高度。我开始能够根据不同的研究问题,选择合适的统计方法,并能够批判性地解读SPSS输出的结果,而不是简单地照搬。

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作为一个常年与数据打交道的人,我深知一个好的统计分析工具对于提高工作效率和分析精度有多么重要。我之前使用过一些其他的统计软件,但总觉得它们的操作界面不够友好,或者功能不够全面。当我接触到SPSS,并且阅读了这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》之后,我才真正体会到什么叫做“得心应手”。这本书对于SPSS的讲解,堪称是面面俱到。它不仅仅局限于SPSS的常用功能,还对一些高级功能进行了详尽的介绍,比如自定义表的生成、多重插补等。我印象特别深刻的是,书中在讲解数据可视化方面的内容,它不仅介绍了SPSS自带的图表制作功能,还提供了很多关于如何根据不同的数据类型和分析目的,选择最合适的图表类型,以及如何优化图表设计的建议。这让我能够更直观、更清晰地展示我的数据分析结果。而且,这本书的语言风格非常专业,但又不失通俗易懂,即使是对于一些复杂的统计概念,也能用清晰的语言进行解释。这本书让我对SPSS的掌握达到了一个新的水平,它不仅仅是一个工具,更像是我的一个得力助手,帮助我更高效、更精准地完成我的数据分析工作。

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在工作多年后,我决定重拾学业,攻读一个统计学硕士。学校提供的课程内容比较偏理论,而我在实际应用方面却有些欠缺,尤其是在SPSS这种常用统计软件的使用上。我尝试过观看一些网上的视频教程,但感觉零散且不成体系。当我发现这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》时,我看到了一个系统学习SPSS操作的绝佳机会。这本书的编排逻辑非常清晰,从最基础的界面介绍到复杂的数据分析技术,层层递进。我尤其喜欢的是,它在讲解SPSS功能的同时,都会穿插相应的统计学原理和实际应用场景。比如,在介绍卡方检验时,它不仅演示了如何在SPSS中进行操作,还详细解释了卡方检验的适用条件、原假设和备择假设,以及如何解释p值和卡方统计量。这让我能够真正理解每一种统计方法背后的逻辑,而不是仅仅停留在“点一下按钮”的层面。书中提供的案例非常丰富,涉及到了多个学科领域,我可以通过这些案例来巩固所学的知识,并将其迁移到我自己的研究方向中。这本书是我研究生学习期间非常有力的辅助工具,它帮助我快速地掌握了SPSS的运用,并为我的研究打下了坚实的实践基础。

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我是一名初创公司的数据分析师,公司规模不大,但业务发展很快,需要处理的数据量也越来越大。我需要一本能够帮助我快速掌握SPSS,并能应用于实际业务分析的工具书。这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》恰好满足了我的需求。这本书的内容非常实用,它不仅讲解了SPSS的基础操作,还深入介绍了各种常用的统计分析方法,比如t检验、ANOVA、相关分析、回归分析等等。而且,书中提供的案例都非常有针对性,比如如何分析用户行为数据,如何进行市场细分,如何评估营销活动的效果。我可以直接将书中的方法应用到我的工作中,快速地从海量数据中提取有价值的信息,为公司的决策提供支持。我尤其欣赏的是,这本书在讲解每个分析方法时,都非常注重结果的解读,它教我如何理解SPSS输出的表格和图表,以及如何从这些结果中得出有意义的结论。这对于我这样需要快速产出分析报告的人来说,简直是太重要了。这本书不仅帮助我提高了工作效率,更重要的是,它提升了我数据分析的能力,让我能够更好地理解业务,并为公司创造价值。

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这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》简直是我统计学习路上的及时雨!我一直觉得统计分析这玩意儿,听起来就让人头大,各种公式、概念,理论知识看得我眼花缭乱,但又不知道如何下手去实践。学校里的教材讲得太枯燥了,动不动就是一大堆数学符号,看得我脑袋都要炸了,根本没法理解其背后的逻辑。而且,很多时候老师讲完,我还是感觉云里雾里,等到自己做作业或者写论文的时候,更是抓耳挠腮,不知道从何开始。我尝试过下载一些免费的软件教程,但那些零散的视频和博客,要么内容不全,要么版本太老,根本没法跟上实际操作。就在我几乎要放弃的时候,我在书店看到了这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》。我当时只是抱着试试看的心态翻了几页,没想到,这本书的语言风格真的让我眼前一亮。它不像我之前看的那些教材,上来就扔给你一堆理论,而是用一种非常通俗易懂的方式,一步一步地引导我进入SPSS的世界。书中的例子都非常贴近实际,不是那种脱离实际的空洞理论,而是我平时在学习和工作中可能会遇到的场景。比如,它讲到如何进行描述性统计时,并不是简单地告诉你“均值、中位数、标准差”,而是通过一个具体的例子,比如分析学生考试成绩,来讲解如何输入数据、如何生成这些统计量,以及如何解读这些结果,这让我一下子就明白了这些概念在实际中的意义。而且,这本书的排版也很清晰,图片和文字结合得恰到好处,不会让人觉得拥挤或者枯燥。我最喜欢的是,它并没有把SPSS的功能罗列一番,而是围绕着解决实际统计问题来展开,让我在学习SPSS操作的同时,也深化了对统计分析方法的理解。这本书真的让我从对统计的恐惧,转变成了兴趣,甚至可以说是一种享受。

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我是一名教育学领域的研究者,在进行一些实证研究时,常常需要用到SPSS来分析学生的学习数据。之前,我主要依赖于从网上搜集的零散教程,但这些教程往往不够系统,而且对于一些深度分析,比如层次线性模型、结构方程模型等,讲解得非常粗略,导致我每次都要花费大量时间去摸索。当我看到这本《SPSS10.0 for Windows统计分析》时,就被其详尽的内容所吸引。这本书几乎涵盖了SPSS所有的常用功能,并且在讲解每个功能时,都非常注重统计学原理的阐释。例如,在介绍方差分析时,它不仅详细演示了如何在SPSS中进行操作,还深入讲解了F检验的原理、P值的含义,以及如何解释ANOVA表的输出结果。这让我不仅学会了如何“做”,更重要的是理解了“为什么这么做”,以及这些操作背后的统计学逻辑。对于我这样的研究者来说,理解统计原理至关重要,它能帮助我更好地设计研究,更准确地解释研究结果。这本书还提供了非常多的案例,这些案例都来自实际的研究场景,我可以通过模仿这些案例来学习和掌握SPSS的运用。总的来说,这本书对于任何想要深入学习SPSS进行统计分析的学者来说,都是一本不可多得的工具书。

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