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出版者:人民卫生出版社

作者:陈平雁

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2006-1

价格:33.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787117070102

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《SPSS13.0统计软件应用教程》共有16章。第一章介绍了SPSS的演变过程，最新版SPSS13.0的运行环境、新增功能及主要窗口。第二章和第三章是有关数据文件的建立、导入、导出、编辑和整理等内容。第四章介绍了数据转换方法。第五章是有关数据汇总和简单的描述性报告的内容。第六章的基本统计方法中含有描述统计、探索性分析、列联表资料分析及比值分析等。第七章统计表过程体现了列表的灵活性和方便性。第八章以单变量的t检验为主，用参数方法分析均数间的比较。第九章介绍的一般线性模型的单变量分析颇有特色，列举了10种实验设计的方差分析方法，这些设计包括完全随机设计，随机区组设计，拉丁方设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计，二阶段交叉设计，正交设计，协方差设计和重复测量设计。第十章和第十一章介绍了双变量相关分析与回归分析，曲线回归，非线性回归，多元相关与回归，聚类分析，判别分析，因子分析与主成分分析，以及二分类的logistic回归分析等多元分析内容。第十二章以实际资料为背景，应用SPSS的不同过程对信度分析做了较系统的介绍，突出实际问题的解决。第十三章较全面介绍了非参数统计方法，尤其体现出其在等级资料的处理优势。第十四章是流行病学常用到的生存分析方法。第十五章介绍了统计图形的绘制和编辑，具有很强的实用性和针对性。最后一章属于应用软件的基本操作内容，即系统参数的设置，以及输出结果的编辑。SPSS（Statistical Package for Social Sciences，社会科学统计软件包）一直是国际上最流行且具有权威性的统计分析软件之一，自1992年推出第一个Windows 版本，即最初的4.0版本以来，不断更新、升级至目前的SPSS 13.0版本。SPSS软件最显著的特点是菜单和对话框操作方式，无需学习专门的程序语言，绝大多数操作过程仅靠鼠标击键即可完成，易于掌握和操作，因而是非统计专业人员应用最多的统计软件。

引用大量医学和生物学科研的实际数据是《SPSS13.0统计软件应用教程》的一大突出特点。文中所列举的数据实例均来自医学和生物学科研的真实数据，贴近日常科研实践。对分析结果的详尽解释是《SPSS13.0统计软件应用教程》的另一突出特点，这种解释特别有助于读者对统计方法的正确理解和合理应用。

深入探索数据驱动的决策：超越基础统计的分析实践本书旨在为那些已经掌握了基础统计学原理，并希望将数据分析技能提升到更高层次的专业人士、研究人员和高级学生提供一本实用的指南。它将带领读者跳出软件操作的表面，深入理解复杂统计模型的理论基础、应用场景，以及如何将分析结果转化为具有实际指导意义的商业或研究决策。本书摒弃了冗长乏味的软件界面介绍，将重点聚焦于“为什么”和“如何更有效地”进行数据分析。我们假设读者对描述性统计、基础假设检验（如t检验、方差分析）已经有了扎实的了解，并准备好迎接更具挑战性的多变量分析和高级建模技术。第一部分：回归分析的精深化与模型诊断本部分将全面剖析回归分析的精髓，从经典的多元线性回归（MLR）出发，逐步过渡到更贴近现实复杂性的模型。 1. 广义线性模型（GLM）的透视：我们将深入探讨线性模型假设失效时的解决方案。重点解析广义线性模型（GLM），包括如何为非正态分布的数据（如计数数据、比例数据）选择合适的连接函数（如Logit、Logarithmic）和误差分布（如泊松分布、二项分布）。我们将详细演示如何通过识别和处理共线性、异方差性、异常值和残差非正态性，来确保模型的稳健性。案例将侧重于风险评估中的事件发生概率建模，而非简单的数值预测。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）：在处理纵向数据、分层数据（如学生嵌套在班级中，患者嵌套在医院中）时，传统的独立性假设被打破。本书将系统介绍线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）。我们将阐释随机截距和随机斜率的意义，以及如何正确设置模型的层次结构，以准确估计组间和组内差异，避免遗漏重要变量导致的偏差。重点讨论在生物统计、社会学和市场细分研究中的应用。 3. 时间序列分析的高级应用：对于具有时间依赖性的数据，我们将超越简单的ARIMA模型。本章将引入向量自回归（VAR）模型及其在宏观经济预测中的应用。同时，探讨如何使用协整（Cointegration）技术来识别长期均衡关系，并利用GARCH模型对金融时间序列中的波动性进行准确预测和风险管理。第二部分：多变量数据结构的深度挖掘本部分致力于探索如何从高维数据中提取潜在结构和简化复杂性，这对于市场研究、基因组学和大规模问卷调查至关重要。 4. 因子分析与结构方程模型（SEM）的桥梁：我们将详细区分探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的应用边界。重点在于如何通过EFA识别潜在的构念（Constructs），并建立信效度评估框架。随后，本书将引入结构方程模型（SEM），它整合了因子分析和路径分析。读者将学习如何构建复杂的理论模型，同时评估潜变量之间的因果路径关系，包括模型拟合优度指标（如CFI, TLI, RMSEA）的严格解读。 5. 判别分析与聚类方法的进阶选择：在分类和分组方面，我们将对比线性判别分析（LDA）和逻辑回归分类的适用性。更重要的是，我们将深入非参数聚类方法，如K-Modes（适用于分类数据）和谱系聚类（Hierarchical Clustering）的聚类准则选择。关键在于如何根据数据的内在结构和研究目标，选择最优的聚类数和解释聚类结果的业务含义。第三部分：非参数方法与因果推断的严谨性在许多社会科学和新兴领域中，数据分布不理想或无法满足严格的参数检验要求。本部分提供应对策略。 6. 稳健的非参数统计实践：当数据偏斜严重或存在过多异常值时，参数检验的有效性会大大降低。本书将详细介绍秩和检验（如Wilcoxon Rank-Sum, Kruskal-Wallis H检验）的原理及其在多组比较中的优势。此外，我们将探讨Bootstrap重采样方法，利用模拟重复抽样来估计统计量的抽样分布，从而获得更可靠的置信区间，尤其适用于复杂统计量的估计。 7. 倾向得分匹配（PSM）在准实验设计中的应用：在无法进行随机对照试验（RCT）的研究环境中，如何估计处理效应成为核心挑战。本书将系统介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）技术。我们将讲解如何构建一个平衡协变量的匹配模型，如何选择合适的匹配算法（如最近邻匹配、核匹配），以及如何进行敏感性分析，以证明估计结果的因果推断的强度。第四部分：数据可视化与报告的专业化优秀的分析必须辅以清晰、有力的沟通。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为有说服力的叙事。 8. 高级统计图形的应用艺术：我们将超越基础的箱线图和散点图，重点介绍用于展示复杂模型结果的可视化技术。例如，使用交互式残差图来诊断混合模型中的异质性；使用热力图（Heatmaps）来展示因子载荷或相关矩阵的模式；以及如何为结构方程模型绘制清晰的路径图。核心在于选择最能体现分析发现的图形，而非仅仅美化数据。 9. 结果的标准化与报告规范：本章侧重于国际学术和专业报告标准。我们将讨论如何规范化汇报回归系数、效应量（Effect Sizes，如Cohen's $d$, $eta^2$）和拟合优度指标，确保分析的可重复性和可比性。特别关注如何撰写“方法”和“结果”部分，使其既符合统计学的严谨要求，又能被非统计背景的决策者理解。本书通过大量真实的、复杂的案例数据贯穿始终，引导读者在实际操作中理解理论，在解决问题的过程中掌握高级分析工具的真正力量，最终实现从“数据处理者”到“数据洞察提供者”的转变。