SPSS 12統計建模與應用實務.

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出版者:博碩
作者:林傑斌 林川雄 劉明德
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:20040901
价格:NT$ 580
装帧:
isbn号码:9789575277284
丛书系列:
图书标签:
  • SPSS
  • 統計建模
  • 應用統計
  • 數據分析
  • SPSS應用
  • 統計分析
  • 實務操作
  • SPSS 12
  • 統計學
  • 研究方法
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具体描述

《SPSS 12 統計建模與應用實務》 本书是一本关于使用 SPSS 统计软件进行统计建模和数据分析的实践指南。它面向需要运用统计方法来理解和解决实际问题的读者,无论是在学术研究、商业分析还是其他领域。本书旨在帮助读者掌握 SPSS 的核心功能,并将其应用于各种常见的统计建模技术,从而能够自信地进行数据驱动的决策。 核心内容与特色: 本书将系统地引导读者走进 SPSS 的世界,从基础的数据输入、管理和预处理开始,逐步深入到复杂的统计建模技术。每一个环节都紧密结合实际应用,力求让读者在掌握理论知识的同时,也能熟练运用 SPSS 来解决实际问题。 一、 SPSS 基础与数据管理 SPSS 界面与基本操作: 详细介绍 SPSS 的各项菜单、工具栏、数据视图和变量视图,帮助读者熟悉软件的操作环境。 数据输入与导入: 涵盖从键盘输入、Excel 文件导入、文本文件导入等多种数据录入方式,确保数据的准确性和完整性。 数据清洗与转换: 讲解如何识别和处理缺失值、异常值,如何进行变量重编码、计算新变量、合并与拆分文件等数据预处理步骤,为后续分析打下坚实基础。 数据可视化: 介绍如何创建各类图表,如散点图、柱状图、折线图、箱线图等,帮助读者直观地理解数据分布和变量关系。 二、 描述性统计与推断性统计 描述性统计分析: 教授如何计算均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量,以及如何通过频率表、交叉表来概括数据特征。 假设检验基础: 解释 t 检验(单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验)、方差分析(单因素 ANOVA、多因素 ANOVA)、卡方检验等常用假设检验方法的原理与应用。 置信区间: 讲解如何计算均值、比例等的置信区间,以及其在统计推断中的意义。 三、 回归分析 线性回归: 详细阐述简单线性回归和多元线性回归的模型构建、参数估计、模型检验(R 方、F 检验)、回归系数的解释以及预测。 逻辑回归: 介绍逻辑回归模型在二分类或多分类因变量预测中的应用,包括模型拟合、 Odds Ratio 的解释、预测概率等。 非线性回归: 探讨多项式回归、指数回归等非线性模型,以及在何种情况下选择非线性模型。 四、 方差分析(ANOVA)进阶 协方差分析(ANCOVA): 讲解如何在 ANOVA 中引入协变量,以控制混杂因素的影响,提高分析的精确度。 重复测量 ANOVA: 介绍处理具有重复测量数据的 ANOVA 方法,以及如何考虑被试内效应。 五、 因子分析与聚类分析 因子分析: 阐述因子分析在降维、识别潜在变量或构念中的作用,包括主成分分析、主轴因子法等提取因子方法,以及因子旋转与解释。 聚类分析: 介绍聚类分析在群体划分、识别相似样本群体中的应用,包括层次聚类法和 K-均值聚类法。 六、 其他常用统计技术 相关分析: 讲解 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数的计算与解释,以及如何判断变量间的线性或单调关系。 信度与效度分析: 介绍 Cronbach's Alpha 系数等衡量量表信度的指标,以及在问卷设计和评估中的应用。 本书的目标读者: 学生: 尤其是在社会科学、心理学、教育学、医学、经济学、市场营销等领域进行学术研究的学生。 研究人员: 需要运用统计方法进行数据分析和建模的科研工作者。 专业人士: 在各行各业从事数据分析、市场调研、用户行为分析、产品优化等工作的从业者。 对统计建模感兴趣的初学者: 希望系统学习统计分析方法和 SPSS 操作技巧的人士。 学习本书将获得的收获: 通过学习本书,读者将能够: 1. 熟练掌握 SPSS 软件的各项功能,高效地进行数据管理和分析。 2. 理解并应用多种核心的统计建模技术,解决实际问题。 3. 学会如何对分析结果进行科学解读和报告,为决策提供有力支持。 4. 提升数据分析的思维能力和实践能力,成为数据驱动的决策者。 本书注重理论与实践的结合,通过丰富的实例和操作指导,帮助读者在实践中巩固所学知识,最终能够自信地运用 SPSS 进行各种复杂的统计建模和数据分析任务。

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读后感

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用户评价

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当我拿到《SPSS 12 統計建模與應用實務》这本书时,我首先被它扎实的理论基础和丰富的实践案例所吸引。这本书并不是简单地罗列 SPSS 的操作指令,而是深入浅出地讲解了统计建模的原理和应用。作者在书中对于各种统计模型的讲解,都非常有条理,并且能够与 SPSS 的具体功能紧密结合。我特别喜欢书中关于如何解释统计结果的部分,这对于很多初学者来说是最大的难点。书中通过大量的实例,展示了如何从 SPSS 输出的结果中提取有用的信息,如何进行合理的推断。我尝试着按照书中的方法,对自己的研究数据进行分析,发现效果非常好。SPSS 软件的各种功能,在作者的讲解下,变得不再神秘。我尤其对书中关于纵向数据分析和面板数据分析的章节印象深刻,这对于我处理时间序列数据非常有帮助。书中的图表和数据都非常清晰,能够直观地展示统计结果。我感觉这本书的内容非常全面,从基础的描述性统计到复杂的预测模型,都涵盖了。这本书的深度和广度都让我感到惊喜,我确信它将成为我统计建模学习道路上的重要里程碑。

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我一直对统计学理论和实际操作之间的鸿沟感到困惑,很多时候,即使我理解了统计公式,但在实际应用中却不知道如何下手。这本书《SPSS 12 統計建模與應用實務》恰好填补了这一空白。《SPSS 12 統計建模與應用實務》的语言风格非常接地气,作者并没有使用过于晦涩难懂的术语,而是用一种非常直观易懂的方式来讲解复杂的统计概念。我尤其喜欢书中关于“模型构建”的部分,它就像是在为我揭示一个神秘的盒子,让我一步步看到里面是如何运作的。从数据预处理、变量选择,到模型拟合、结果解读,书中都提供了非常详细的操作指南。我尝试着跟着书中的例子,在 SPSS 中进行实际操作,发现每一步都非常顺畅。书中的每一个案例都经过精心设计,能够充分展示统计建模的应用价值。我发现,通过这本书,我不仅学会了如何使用 SPSS 这个强大的工具,更重要的是,我学会了如何将统计理论与实际研究相结合,如何构建出能够解答实际问题的统计模型。书中的图示和表格都非常清晰,能够帮助我更好地理解复杂的统计关系。我特别喜欢书中关于因子分析和聚类分析的章节,它帮助我理解了如何从大量数据中提取关键信息,如何对样本进行分组。这本书的实践性极强,我敢肯定它会成为我进行学术研究的得力助手,为我解决很多实际应用中的难题。

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作为一名长期在统计分析领域摸爬滚打的研究者,我一直对能够真正解决实际问题的工具书有着极高的要求。当我初次接触到《SPSS 12 統計建模與應用實務》时,我抱持着一丝审慎的期待。然而,在阅读了几个章节之后,我的疑虑烟消云散,取而代之的是一种豁然开朗的欣喜。《SPSS 12 統計建模與應用實務》并非一本简单的软件操作指南,它更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导读者掌握统计建模的精髓。书中对于“模型”这个概念的阐述,从基础的假设检验到复杂的多元回归,都进行了深入浅出的讲解,并且巧妙地将理论与 SPSS 的具体操作相结合。我特别欣赏作者在介绍每一个建模技术时,都会详细讨论其前提条件、优缺点以及如何解释结果。这对于确保统计分析的严谨性和有效性至关重要。书中提供的案例研究,都源自真实的研究场景,让我能够清晰地看到统计模型如何在实际问题中发挥作用,如何帮助我们发现隐藏的规律和趋势。通过书中提供的详尽步骤和截图,我不仅学会了如何在 SPSS 中执行各种统计分析,更重要的是,我开始理解了不同分析方法背后的逻辑,以及如何根据研究目的选择最恰当的模型。书中的数据可视化部分也做得非常出色,清晰的图表能够直观地展示统计结果,让我更容易与他人沟通研究发现。我感觉这本书的内容非常扎实,而且实用性极强,足以帮助我在复杂的研究项目中构建可靠的统计模型。

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作为一名对 SPSS 软件有着浓厚兴趣的学习者,我在寻找一本能够系统性地讲解统计建模和实际应用的教材时,非常看重其内容的深度和实用性。《SPSS 12 統計建模與應用實務》这本书,在这两方面都给我留下了深刻的印象。作者在书中对统计建模的讲解,从最基础的概念出发,逐渐深入到各种复杂的模型,并且能够有效地将 SPSS 的操作与统计理论相结合。我尤其欣赏书中关于“模型评估”的部分,它让我认识到,选择一个合适的统计模型,并对其进行充分的评估,是统计分析过程中至关重要的一环。书中的案例研究,都经过精心设计,能够充分展示统计模型在不同领域中的应用价值。我尝试着按照书中的方法,对自己的研究数据进行分析,发现效果非常好。SPSS 软件的各种功能,在作者的讲解下,变得异常清晰易懂。我尤其对书中关于方差分析和判别分析的讲解印象深刻,它帮助我理解了如何比较不同组别之间的差异以及如何对样本进行分类。这本书的内容非常全面,而且实用性极强,我确信它将成为我统计建模学习道路上的重要指引。

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我一直对统计建模的理论与实际应用之间的联系感到好奇,很多时候,理论上的知识很难转化为实际操作。这本书《SPSS 12 統計建模與應用實務》完美地解决了这个问题。书中对于统计建模的讲解,层层递进,逻辑清晰,并且始终围绕着 SPSS 的具体操作展开。我特别喜欢书中关于“模型诊断”的章节,它让我认识到,一个好的统计模型不仅仅是拟合度高,更重要的是要满足各种统计假设,并且能够进行合理的解释。书中的案例研究,都非常具有启发性,让我能够看到统计模型在解决实际问题中的强大力量。我尝试着跟着书中的步骤,在 SPSS 中进行实际操作,发现每一步都非常清晰明了。SPSS 软件的强大功能,在书中得到了充分的展示。我尤其对书中关于卡方检验和逻辑回归的讲解印象深刻,它帮助我理解了如何分析离散型数据以及如何预测二分类结果。这本书的内容非常扎实,而且实用性极强,足以帮助我在数据分析的道路上走得更远,解决更多实际应用中的难题。

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我一直认为,统计分析的精髓在于对数据的深刻理解和对模型的恰当运用。《SPSS 12 統計建模與應用實務》这本书,正好契合了我的这一理念。书中对于统计建模的讲解,不仅注重理论的严谨性,更强调实际的应用性。作者在书中对于各种统计模型的阐述,都非常透彻,并且能够与 SPSS 的具体操作完美结合。我特别喜欢书中关于“模型解释”的部分,这对于研究者来说至关重要,因为只有能够被清晰地解释的模型,才能真正发挥其价值。书中的案例研究,都源自真实的研究场景,非常具有说服力。我尝试着跟着书中的步骤,在 SPSS 中进行实际操作,发现每一步都非常顺畅。SPSS 软件的各种统计功能,在作者的讲解下,变得更加直观和易懂。我尤其对书中关于路径分析和因子分析的讲解印象深刻,它帮助我理解了变量之间的复杂关系以及如何从观测变量中提取潜在因子。这本书的内容非常丰富,而且实用性极强,足以帮助我在复杂的研究项目中构建出具有解释力和预测能力的统计模型。

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在我的学术生涯中,统计分析一直是让我感到头疼的问题。《SPSS 12 統計建模與應用實務》的出现,彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常亲切,作者就像是一位经验丰富的导师,耐心地引导着我一步步地走进统计建模的世界。我特别喜欢书中关于“理解数据”的章节,它帮助我认识到数据分析的第一步是如何进行充分的数据探索和预处理,而不是急于套用模型。书中的案例都非常贴近生活,让我能够更容易地理解抽象的统计概念。我尝试着跟着书中的步骤,在 SPSS 中进行实际操作,发现每一步都非常顺畅。SPSS 软件的各种统计功能,在作者的讲解下,变得不再神秘。我尤其对书中关于协方差分析和多重插补的讲解印象深刻,它帮助我理解了如何处理研究中的潜在偏差。这本书的实践性极强,我敢肯定它会成为我进行学术研究的得力助手,为我解决很多实际应用中的难题,让我对统计分析充满了信心。

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作为一名对数据分析充满热情但又缺乏系统性指导的学生,我在寻找一本能够真正帮助我掌握 SPSS 统计建模的书籍时,可谓是费尽周折。《SPSS 12 統計建模與應用實務》的出现,如同一盏明灯,照亮了我前行的道路。这本书的叙述方式非常独特,它不像其他教材那样枯燥乏味,而是充满了智慧和启发性。作者在书中不仅仅是教你如何操作 SPSS,更重要的是,他教会了你如何去思考,如何去构建一个能够回答你研究问题的统计模型。我特别欣赏书中对每一个统计模型背后逻辑的阐述,让我能够深刻理解为什么要在特定情况下使用特定的模型。书中的案例研究,都来自真实的学术和商业场景,非常具有参考价值。我跟着书中的步骤,一步步地在 SPSS 中进行操作,发现每一步都非常清晰明了。这本书的图表制作也非常精美,能够帮助我更好地理解数据之间的关系。我尤其对书中关于结构方程模型和多层次模型的讲解印象深刻,它帮助我理解了如何处理复杂的研究设计。总而言之,《SPSS 12 統計建模與應用實務》不仅仅是一本工具书,更是一本能够提升我统计思维能力的启蒙书,它让我对统计建模的应用充满了信心。

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我是一名有着多年统计分析经验的研究人员,对于 SPSS 软件的应用可以说是驾轻就熟。然而,在《SPSS 12 統計建模與應用實務》这本书中,我仍然发现了很多值得学习和借鉴的内容。这本书在统计建模的深度和广度上都达到了一个新的高度。作者在书中不仅仅是列举了 SPSS 的各种统计功能,而是深入探讨了统计模型构建的哲学和方法论。我特别欣赏书中对于模型选择和模型优化的讨论,这对于提高统计分析的效率和准确性至关重要。书中的案例研究,都非常具有代表性,涵盖了多个学科领域,让我能够从不同的角度理解统计建模的应用。我尝试着运用书中介绍的一些高级统计技术,例如贝叶斯统计和机器学习算法,在我的实际研究中进行了验证,发现效果非常好。SPSS 软件的强大功能,在书中得到了淋漓尽致的体现。我尤其对书中关于时间序列预测和生存分析的讲解印象深刻,这对于我处理一些特殊类型的数据非常有帮助。这本书的内容非常扎实,而且实用性极强,足以帮助我在复杂的研究项目中构建出最优化、最有效的统计模型。

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这本书的名字吸引了我很久,我一直在寻找一本能帮我深入理解 SPSS 统计建模和实际应用的书籍。拿到《SPSS 12 統計建模與應用實務》后,我迫不及待地翻开了它。从第一页开始,我就被书中清晰的逻辑和翔实的案例所吸引。作者并没有直接抛出复杂的理论,而是循序渐进地引导读者进入统计建模的世界。我特别喜欢书中对每一个统计方法的解释,不仅给出了公式,还详细阐述了其背后的逻辑和适用条件,这对于我这种想知其然更想知其所以然的读者来说,简直是福音。而且,书中的例子都非常贴近实际,涵盖了社会科学、经济学、医学等多个领域,这让我能更好地将所学知识应用到自己的研究中。我尝试着跟着书中的步骤进行操作,SPSS 软件的界面和功能在作者的讲解下变得格外清晰易懂。书中的图表和数据也都很精美,让枯燥的统计数据变得生动起来。我尤其对书中关于回归分析的部分印象深刻,作者不仅介绍了多种回归模型,还详细讲解了如何进行模型诊断和解释,这对于避免常见的统计误区至关重要。我感觉这本书不仅教会了我如何使用 SPSS,更教会了我如何思考统计问题,如何设计合理的统计模型来回答实际研究中的问题。这本书的深度和广度都让我感到惊喜,我确定它将成为我案头必备的参考书。

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