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出版者:五南

作者:陳正昌

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20011001

价格:NT$ 550

装帧:

isbn号码:9789571115924

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• SAS
• BMDP
• 统计软件
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 计量分析
• 统计建模
• 应用统计

《统计分析方法与实践》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的统计分析方法学习指南，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。我们关注的重点在于如何理解和运用统计学原理来解决实际问题，并通过实例演示，引导读者掌握各种数据分析技术。 第一部分：统计学基础概念与理论 本部分将从统计学的基石开始，为读者构建坚实的理论框架。我们将详细介绍： 数据的类型与测量尺度： 深入探讨定性数据（如名义、顺序）和定量数据（如间隔、比例）的特性，以及它们在分析中的不同处理方式。理解测量尺度对于选择合适的统计方法至关重要。 描述性统计： 学习如何有效地总结和呈现数据，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）以及分布形状（偏度、峰度）的计算与解释。我们将演示如何使用图表（如直方图、箱线图、散点图）直观地展示数据特征。 概率论基础： 介绍概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布）及其在统计推断中的作用。理解概率分布是掌握推断统计的关键。 抽样理论与中心极限定理： 阐述抽样方法的多样性及其对研究结果的影响，并重点讲解中心极限定理，说明其如何支持我们进行样本推断总体。 第二部分：推断统计与假设检验 在掌握了描述性统计后，本部分将引导读者进入推断统计的世界，学习如何从样本数据中得出关于总体的结论，并进行严谨的假设检验。 参数估计： 学习点估计和区间估计的概念，掌握如何根据样本数据估算总体的未知参数，以及置信区间的含义和解释。 假设检验的基本原理： 详细介绍假设检验的逻辑流程，包括建立零假设和备择假设、选择检验统计量、确定临界区域、计算P值以及做出统计决策。 常见的假设检验方法： t检验： 涵盖单样本t检验、配对t检验和独立样本t检验，用于比较均值是否存在显著差异。我们将讨论何时使用哪种t检验，以及检验的假设条件。 卡方检验： 介绍卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，用于分析分类变量之间的关联性。 方差分析（ANOVA）： 详细讲解单因素和多因素方差分析，用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，并探讨其背后的逻辑和应用场景。 Z检验： 讨论在已知总体标准差或大样本情况下，如何进行均值或比例的Z检验。 第三部分：回归分析与模型构建 回归分析是预测和解释变量之间关系的重要工具。本部分将深入探讨回归分析的各个方面。 简单线性回归： 讲解如何建立一个预测模型，解释一个自变量如何影响一个因变量，包括回归方程的构建、系数的解释、拟合优度（R平方）的评估以及残差分析。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何处理多重共线性、选择合适的自变量、进行模型诊断和解释。 非线性回归： 简要介绍几种常见的非线性关系以及如何进行相应的回归分析。 逻辑回归： 重点讲解逻辑回归在处理二分类因变量时的应用，包括模型构建、概率预测和系数解释。 第四部分：数据分析的进阶主题与应用 本部分将介绍一些更高级的数据分析技术，并结合实际应用场景进行讲解。 相关分析： 学习如何量化两个变量之间的线性关系强度和方向，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。 非参数统计： 介绍在数据不满足参数检验假设时，可以使用的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。 时间序列分析入门： 简要介绍时间序列数据的特点以及基本的分析方法，如平稳性检验、自相关和偏自相关分析。 数据可视化技巧： 强调有效的数据可视化在数据分析过程中的重要性，分享各种图表的选择和制作要点，帮助读者清晰地传达分析结果。 第五部分：统计软件应用指南（非特定软件） 本部分将聚焦于统计分析的实际操作流程，指导读者如何将理论知识应用于数据处理和分析。我们将抽象地介绍： 数据导入与管理： 讲解如何将不同格式的数据导入到分析环境中，以及进行数据清洗、转换和整理的基本步骤。 统计分析的步骤： 引导读者按照科学的流程进行数据分析，包括数据探索、假设制定、模型选择、结果解释和报告撰写。 结果的解读与报告： 强调如何清晰、准确地解释统计分析结果，并将其转化为有意义的业务洞察，以及如何撰写专业的统计分析报告。 本书的编写风格力求清晰易懂，理论与实践相结合。我们通过丰富的案例分析，帮助读者将抽象的统计概念与实际问题联系起来。本书不局限于任何特定的统计软件，而是侧重于统计分析方法本身的逻辑和应用，让读者掌握一套通用且强大的数据分析工具。无论是学术研究还是商业决策，本书都将是您可靠的助手。

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翻阅《SPSS.SAS.BMDP統計軟體在多》这本书，我最大的感受是它的“深度”和“广度”兼具。对于我这样已经有一定统计基础，但希望在实际应用中有所突破的读者来说，这本书无疑是打开了新世界的大门。它并没有止步于基础的菜单式操作，而是深入剖析了SPSS、SAS和BMDP在处理“多”维问题时的优势和局限性。例如，书中对于如何利用SAS强大的宏语言来自动化复杂的数据预处理和分析流程，以及BMDP在某些特定统计模型（如生存分析）上的精湛表现，都进行了非常细致的阐述。我特别欣赏书中关于跨软件数据交互和结果整合的讨论，这在真实的研究项目中是至关重要的，能够帮助我们避免重复劳动，并最大化利用不同软件的特长。而且，书中对统计假设的检查、模型拟合优度的评估以及结果解释的严谨性都有着高度的关注，这使得本书不仅仅是一本操作指南，更是一本培养严谨学术态度的教科书。

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《SPSS.SAS.BMDP統計軟體在多》这本书，可以说是一次对于统计软件能力边界的拓展性探索。我之前一直困惑于如何在一个研究项目中，高效地利用不同统计软件的优势，尤其是在处理涉及多组数据、多因素交互或多阶段分析的复杂问题时。这本书恰好解答了我所有的疑惑。它不仅仅是技术层面的操作指导，更是在方法论层面提供了深刻的见解。书中对SPSS、SAS和BMDP在处理“多”这一概念时的不同哲学和侧重点进行了清晰的梳理，比如SAS在数据管理和自定义分析上的灵活性，SPSS在用户友好性和常见分析上的便捷性，以及BMDP在一些专业统计模型上的独到之处。我印象深刻的是，书中关于如何构建一个集成分析流程，使得数据可以顺畅地在不同软件间流转，并最终得出可靠结论的讲解，这对于任何需要进行复杂定量研究的学者或从业者来说，都具有极高的参考价值。

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当我拿到《SPSS.SAS.BMDP統計軟體在多》这本书时，我抱着一种探索的心态。之前我对统计软件的了解，更多是碎片化的，知道SPSS容易上手，SAS功能强大，BMDP则有些神秘。这本书却把它们放在一起，而且强调“在多”的应用，这激起了我的好奇心。读进去后，我发现它不是简单的“三剑客”并列介绍，而是通过大量的实例，展示了如何在解决复杂的、涉及“多”方面因素的研究问题时，有机地结合这三种软件。书中对于如何用SPSS进行初步的数据探索和可视化，然后用SAS进行更复杂的建模和预测，最后可能用BMDP来验证特定的统计假设，这种流程设计让我眼前一亮。它不是教你孤立地使用某个软件，而是教你如何构建一个完整的统计分析体系。书中的例子涵盖了从假设检验到机器学习算法的广泛应用，让我看到了统计软件强大的生命力和适应性。

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对于像我这样，需要在研究中经常面对复杂数据结构和多样化分析需求的读者，《SPSS.SAS.BMDP統計軟體在多》这本书绝对是名副其实的“宝藏”。它并没有停留在对SPSS、SAS、BMDP这三大统计软件的表面介绍，而是着重于它们在处理“多”维度问题上的协同与差异。我特别赞赏书中对不同软件在面对多变量统计、聚类分析、因子分析等“多”相关的分析技术时的适用性和优劣势的对比分析。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是告诉你“为什么这样做”以及“在什么情况下这样做最合适”。书中的大量案例，不仅覆盖了理论统计学中常见的模型，还延伸到了如混合效应模型、结构方程模型等更高级的“多”层级、“多”路径的分析方法，让我深刻体会到这三大软件在实际应用中的无限可能。这本书提供了一种构建强大统计分析能力的新视角。

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这本《SPSS.SAS.BMDP統計軟體在多》真是让我眼前一亮！我一直对统计软件的应用很感兴趣，但市面上很多书要么过于理论化，要么只讲解单一软件的操作，缺乏全局观。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。它不仅仅是简单地罗列SPSS、SAS和BMDP这三大统计软件的界面和基本功能，而是更深入地探讨了它们在“多”这个概念下的应用。我理解的“多”，可能包含多变量分析、多元回归、多层次模型，甚至是多组数据的比较和集成。书中对各种场景下如何选择和运用这三种软件，提供了非常详尽的指导。我尤其喜欢其中关于如何根据研究问题和数据类型来匹配最适合的统计方法和软件的章节，这对于初学者来说是极其宝贵的。而且，书中的案例分析也非常贴合实际，涵盖了社会科学、医学、工程等多个领域，让我能够看到理论知识是如何转化为实际问题的解决方案的。它没有回避软件的复杂性，而是循序渐进地引导读者掌握核心概念和操作技巧。

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