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出版者:Routledge

作者:Ronald H. Heck

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2013-8-29

价格:GBP 31.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780415817110

丛书系列:

图书标签:

• 科普
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现代统计方法：数据分析的深度探索与实践指南 引言：驾驭复杂数据的力量 在当今数据驱动的世界中，掌握先进的统计建模技术已成为科研、商业分析和决策制定不可或缺的能力。传统的线性模型往往难以捕捉现实世界数据中固有的复杂性、非线性关系以及数据点之间的依赖性。本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的现代统计分析工具箱，重点关注那些在标准回归分析框架下难以有效处理的复杂数据集结构。我们将超越基础统计学的范畴，深入探讨如何利用先进的建模技术，从多源异构数据中提取更精准、更具洞察力的结论。 第一部分：从基础到高阶：回归分析的进化之路 本书的第一部分将为读者建立坚实的统计基础，并引导其逐步迈向更复杂的模型。我们首先回顾和巩固经典线性模型的原理、假设检验及其局限性，确保读者对核心概念有清晰的理解。 1. 广义线性模型（GLMs）：超越正态性假设 现实世界的数据分布是多样化的，许多重要的数据类型（如计数数据、比例数据、二元事件）并不服从正态分布。本章将详细介绍广义线性模型（GLMs），它是对经典线性模型的有力扩展。我们将深入剖析连接函数（Link Functions）和指数族分布（Exponential Family Distributions）的理论基础，并侧重于以下关键应用： Logistic回归与Probit回归： 用于处理二元或名义因变量，例如预测客户流失、疾病诊断或市场偏好选择。我们将探讨模型拟合的评估指标，如AUC曲线、灵敏度和特异性，并讨论如何处理多分类变量。 泊松回归与负二项回归： 专门用于分析计数数据，例如网站点击量、专利申请数量或交通事故频率。我们将详细比较泊松模型在方差等于均值（Equidispersion）假设下的适用性，并阐述当数据出现过度离散（Overdispersion）时，负二项模型的优势和实施细节。 2. 非线性回归与曲线拟合 当变量间的关系并非简单的直线时，非线性模型成为必需。本章将介绍如何构建和估计非线性模型，重点关注那些具有明确理论基础的函数形式，如指数衰减、增长曲线（如Logistic或Gompertz曲线）等。我们将讨论参数估计的迭代算法（如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt），以及如何评估模型拟合优度，特别是在非线性框架下对残差分析进行的必要调整。 3. 结构方程模型（SEM）导论：潜变量的测量与关系 结构方程模型是整合因子分析（CFA）和路径分析（Path Analysis）的强大工具，它允许研究者同时检验测量模型（潜变量的信度与效度）和结构模型（潜变量间的因果路径假设）。本章将详细介绍SEM的基本结构，包括： 测量模型的构建与评估： 如何通过验证性因子分析（CFA）来确认观测变量是否有效测量了潜在的理论构念。我们将深入探讨拟合指数（如 $chi^2$ 检验、RMSEA、CFI、TLI）的选择和解释。 路径分析的实施： 考察变量之间直接和间接效应的检验，以及如何在复杂的理论框架下进行模型修正与比较。 第二部分：处理依赖性数据：混合效应与时间序列的挑战 现实世界的数据常常存在结构性的依赖关系，例如来自同一受试者的重复测量、嵌套在不同班级中的学生数据，或者时间序列上的自相关性。忽视这种依赖性会导致标准误差估计偏误，从而得出错误的统计推断。本部分将专注于处理这些复杂数据结构的现代方法。 4. 混合效应模型（Mixed Effects Models）：分组与层次结构 混合效应模型（或称分层线性模型/多水平模型）是分析嵌套数据结构的标准工具。它将随机效应（描述组间变异性）和固定效应（描述可解释的平均效应）相结合。 随机截距与随机斜率模型： 我们将区分随机截距模型（允许各组的基线水平不同）和随机斜率模型（允许组间的关系斜率不同），并讨论何时需要引入更复杂的随机结构。 应用场景： 重点分析面板数据（Panel Data）和多层次数据（如学生嵌套在学校中）。我们将详细讲解如何利用这些模型来控制组内相关性（Intraclass Correlation Coefficient, ICC），并准确估计时间变化对结果变量的影响。 模型选择与评估： 讨论如何使用似然比检验（Likelihood Ratio Tests）来比较包含不同随机效应结构的嵌套模型，以及如何解释随机效应的方差分量。 5. 纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）的高级技术 纵向数据涉及在多个时间点对相同个体进行重复测量，旨在追踪个体随时间的变化轨迹。除了基础的混合效应模型，本章将探讨更专业的纵向建模技术： 增长曲线模型（Growth Curve Modeling）： 用于描述群体随时间变化的平均轨迹，并探讨个体轨迹与平均轨迹的偏离程度。我们将学习如何拟合线性、二次方或其他非线性增长模型。 协方差结构的选择： 在重复测量设计中，残差间的相关性结构至关重要。我们将详述AR(1)、复合对称（CS）等不同协方差结构的选择依据和对模型收敛性的影响。 第三部分：高维数据与因果推断的现代方法 随着数据维度（变量数量）的增加和研究设计对因果效应估计要求的提高，传统的回归方法面临严峻挑战。本部分将介绍应对高维性和实现更稳健因果推断的前沿技术。 6. 正则化回归：应对多重共线性和高维性 当预测变量数量接近或超过样本量，或者变量间存在严重的多重共线性时，最小二乘估计会变得不稳定。本章将重点介绍正则化技术： 岭回归（Ridge Regression）： 通过向损失函数添加L2范数惩罚项来收缩回归系数，有效处理多重共线性问题。 Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）： 利用L1范数惩罚项，不仅能收缩系数，还能将不重要变量的系数压缩至零，实现变量选择。 弹性网络（Elastic Net）： 结合了岭回归和Lasso的优点，在处理具有高度相关性的特征组时表现出色。我们将比较这三种方法的理论差异、参数调整（$lambda$ 选择）以及实际应用中的优劣势。 7. 倾向性得分匹配（Propensity Score Methods）与因果推断 在非随机对照试验（Observational Studies）中，准确估计处理效应（Treatment Effect）需要克服选择性偏差。倾向性得分方法是解决此问题的核心技术之一。 倾向性得分的构建与解释： 学习如何利用Logistics回归模型估计个体接受处理的概率（倾向性得分）。 匹配技术： 详细介绍最近邻匹配、卡尺匹配（Caliper Matching）和核匹配（Kernel Matching）等方法，并探讨如何检验匹配的平衡性。 调整与异质性： 介绍如何将倾向性得分纳入回归模型中（如协变量调整法），以及如何使用倾向性得分来检验处理效应是否因协变量而异（异质性处理效应估计）。 结论：构建可靠的统计叙事 全书的最终目标是使读者能够根据数据的内在结构和研究问题的性质，灵活、审慎地选择最合适的统计模型。我们将强调模型诊断、稳健性检验以及结果的可解释性，确保所有统计推断都建立在扎实的方法论基础之上，从而构建出更具说服力和科学价值的分析报告。

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这本《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》在我手中，散发着一种沉甸甸的知识分量。封面的字体选择，那种略带衬线的经典风格，恰到好处地传达出一种学术的庄重感，让我觉得这是一本值得反复研读的工具书。我曾尝试过理解多层模型和纵向数据分析的概念，但往往在理论层面就碰壁了，那些复杂的数学推导和统计术语，常常让我望而却步，难以把握核心。我一直渴望找到一本能够将这些高阶统计方法与实际操作相结合的书籍，尤其是在我工作的领域，处理一些具有层级性（比如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）或者随时间变化（比如追踪同一批被试的测量值）的数据是常态。这本书的书名直接指向了IBM SPSS，这对我来说是一个巨大的吸引力，因为SPSS是我最熟悉的统计软件之一，如果这本书能指导我如何利用SPSS来实现这些高级模型的分析，那将极大地提高我的研究效率和数据分析的深度。我非常期待书中是否会有详细的步骤说明，如何导入数据、如何设置模型参数、如何运行分析，以及最重要的，如何解读那些复杂的输出结果。我设想，当我面对SPSS界面中那些层出不穷的选项和表格时，这本书就像一位经验丰富的向导，能够清晰地指引我一步步走向正确的分析路径，最终帮助我理解数据中隐藏的深层关系。我特别希望它能包含一些关于模型拟合、残差分析以及多重共线性等问题的诊断和处理方法，这些细节往往是决定分析质量的关键。

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当我看到《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》这本书的封面时，一股由内而外的严谨感扑面而来。设计风格非常符合我的期待——一种能帮助我解决实际问题的学术工具。我的研究背景让我常常需要处理那些具有复杂结构的样本，例如，研究不同地区的人群在不同时间点的健康状况变化，或者考察学生在不同学校的学习成绩受到多种因素的影响。传统的统计方法在面对这些数据时，常常显得力不从心，模型假设也难以满足。这本书的书名，特别是“Multilevel and Longitudinal Modeling”，简直是为我量身定制的。我特别期待它能在IBM SPSS这个我一直依赖的统计软件上，提供一种系统化的解决方案。我希望书中不仅能解释多层模型和纵向模型背后的理论精髓，更能提供详尽的操作步骤，指导我如何在SPSS中一步步地实现这些复杂的分析。我期待书中能够包含一些具有代表性的研究案例，例如，如何设定随机效应，如何处理缺失数据，如何进行模型比较和选择，以及如何有效地解释那些可能非常抽象的统计结果。我设想，当我面对那些具有嵌套结构或时间序列特性的数据集时，能够通过这本书的指引，将我的数据转化为有洞察力的研究发现，而不再因为统计方法的限制而感到束手无策。我希望这本书能够帮助我提升数据分析的层次，让我能够更深入地挖掘数据中的信息。

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拿到这本书，一股扑面而来的学术气息就让我倍感亲切。封面设计简洁大气，书名清晰地标注了核心内容，这让我对它所能提供的价值有了初步的判断。我之前接触过一些关于回归分析和方差分析的书籍，但当遇到需要处理嵌套数据结构（比如学生在班级里，或者患者在医院里）或分析同一群体在不同时间点上的变化时，我总感觉自己的工具箱里还缺少一些关键的“利器”。《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》这个书名，直接击中了我的痛点。我非常好奇，它将如何通过IBM SPSS这个我熟悉的平台，来讲解和演示多层模型和纵向数据分析。我期待这本书能够提供清晰的理论框架，解释这些模型的核心思想，以及它们在解决特定研究问题时的优势。更重要的是，我希望它能提供详细的操作指南，一步步地展示如何在SPSS中实现这些模型的构建、运行和结果解释。我尤其关注书中是否会涵盖一些具体的案例，从实际数据的导入、清洗，到模型的选择、参数估计，再到结果的呈现和讨论，能够让读者真正做到“学以致用”。我设想，当我需要在研究中考察不同层级因素的影响，或者追踪变量随时间的变化趋势时，这本书就能成为我手中的宝典，帮助我做出更科学、更严谨的分析。我希望它不仅能教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而在未来的研究中拥有更强的独立分析能力。

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这本书的质感，就如同它名字所传递的信息一样，充满了学术的厚重感。封面的色彩运用以及字体选择，都让我感觉它是一本能够真正解决问题的著作。我一直对多层模型和纵向数据分析领域充满了好奇，尤其是在我自己的研究工作中，经常会遇到数据具有层级性（例如，工人、班组、工厂）或者需要追踪同一组对象在不同时间点的行为（例如，患者的治疗反应随时间的变化）的情况。然而，传统的统计模型常常难以恰当地处理这些数据的复杂性。所以，《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》这本书的书名，一下子就抓住了我的注意力。我非常希望这本书能够以IBM SPSS为平台，提供一种直观且实用的方法来学习和应用这些高级统计技术。我期待书中能够包含丰富的理论讲解，用清晰易懂的语言阐述多层模型和纵向模型的核心概念、假设以及适用范围。更重要的是，我希望它能够提供详细的SPSS操作指导，从数据准备、模型设定，到结果输出的解读，能够帮助我一步步地掌握分析技巧。我尤其关心书中是否会涉及模型诊断（如残差分析、异常值检测）以及模型比较的方法，因为这些是保证分析可靠性的关键环节。我脑海中已经开始浮现，当我能够熟练运用SPSS进行多层和纵向数据分析时，我的研究将能够触及到更深层次的规律，而不再受限于简单的统计方法。

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这本书的封面，简约而不失严谨，恰如其分地传达出其学术定位。书名《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》直接点明了它将要探讨的两个重要统计方法，这对于我这样一个需要处理具有复杂数据结构的研究者来说，无疑是一个巨大的吸引。我经常在研究中遇到需要分析具有嵌套性（例如，学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）或者追踪同一批对象随时间变化的（例如，评估一项治疗方案的效果）情况。然而，传统的统计模型往往难以充分地捕捉到数据中的这些关键特征。因此，我非常期待这本书能够以IBM SPSS这个我所熟练使用的统计软件为平台，提供一种清晰、易于理解且切实可行的途径来学习和掌握多层模型和纵向数据分析。我希望书中不仅能解释这些模型背后的理论逻辑和数学原理，更重要的是，能够提供详细的SPSS操作指南，从数据处理、模型设定，到结果的解读和报告，能够帮助我一步步地掌握分析技巧。我尤其关注书中是否会涵盖模型诊断（如残差分析、模型拟合优度检验）和模型比较的方法，因为这些是保证分析结果可靠性的重要环节。我设想，一旦我能够运用这本书所传授的知识，在SPSS中进行深入的多层和纵向数据分析，我的研究将会获得更深刻的洞察，从而在学术上取得更大的突破。

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这本书的封面，传递出一种沉静而专业的信号，让我对它所包含的内容充满了好奇和期待。我一直对处理具有复杂数据结构的分析方法感到兴趣，尤其是在我的研究领域，我们经常需要考察变量之间的层级关系（比如，员工在团队，团队在部门）以及数据随时间的变化趋势（比如，产品销售额的月度波动）。然而，传统的统计模型往往难以有效应对这些挑战。所以，《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》这本书的书名，就像是为我指明了一个清晰的学习方向。我非常希望这本书能以IBM SPSS为平台，提供一种易于理解且实用的方式来学习和应用多层模型和纵向数据分析。我期待书中不仅能提供扎实的理论基础，解释这些模型的核心思想和数学原理，更能带来丰富的案例研究，展示如何在SPSS中具体操作，从数据准备到模型构建，再到结果的解读。我特别关注书中是否会讨论模型诊断和比较的方法，因为这对于确保分析的有效性和可靠性至关重要。我设想，当我能够运用这本书的知识，深入地探索我的数据，捕捉到那些隐藏在层级和时间维度中的关键信息时，我的研究成果将会更加丰富和有说服力。

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从这本书的封面设计上，我就能感受到一种扎实的学术底蕴。书名《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》直接表明了它所聚焦的领域，这正是当前我在研究中经常遇到的挑战。我常常需要处理那些数据结构复杂的研究，比如，学生在班级里的成绩表现，受到学生个体因素、班级特征以及学校环境等多重因素的影响；又或者，需要追踪同一组患者在不同时间点的健康指标变化，以评估治疗效果。传统的统计分析方法，在处理这类嵌套数据或时间序列数据时，往往显得力不从心，难以准确地捕捉到数据中的复杂关系。因此，我特别期待这本书能利用IBM SPSS这个成熟的统计软件，为我提供一套清晰、系统化的解决方案。我希望书中能够详细阐述多层模型和纵向模型的核心概念、数学原理，以及在不同研究情境下的应用。更重要的是，我非常期待它能提供详尽的SPSS操作指南，从数据输入、模型设定，到运行分析、结果解读，能够帮助我一步步地掌握这些高级分析技术。我设想，当我能够熟练运用这本书的指导，在SPSS中构建和分析多层及纵向模型时，我将能够更深入地理解我的研究数据，发现那些传统方法所无法揭示的模式和规律，从而提升我的研究深度和学术水平。

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这本书的包装，那种低调而专业的风格，让我立刻感受到它并非流于表面的理论介绍。封面上的书名，特别是“Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS”，直接点出了它所涵盖的核心内容，这对我来说非常有吸引力。在我的学术研究过程中，经常会遇到需要分析具有层级结构（如学生在班级，班级在学校）或者需要追踪同一组个体在不同时间点的数据。然而，标准的统计方法在处理这些复杂数据时，往往显得力不从心，难以捕捉到数据中蕴含的丰富信息。因此，这本书的出现，就像是为我提供了一个解决现有难题的钥匙。我非常期待书中能够以IBM SPSS这个强大的统计软件为载体，提供一套系统化的方法来学习和应用多层模型和纵向数据分析。我希望它不仅能解释这些模型的理论基础，更能提供详尽的操作步骤，让我能够在SPSS中实际演练，从而真正掌握分析技巧。我尤其关注书中是否会包含关于模型选择、参数解释以及结果呈现的详细指南，因为这些往往是决定研究质量的关键。我设想，当我能够运用这本书的知识，深入地探索我的数据，发现那些隐藏在层级和时间变化背后的规律时，我的研究将能够迈向一个全新的高度。

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这本书的封面设计，我得说，第一眼看上去就给我一种严谨又专业的印象。沉稳的蓝色调，搭配着清晰的书名和作者信息，给人一种“这绝对是一本干货”的感觉。虽然我还没有正式翻开它，但仅仅是它在书架上陈列时的视觉冲击力，就已经让我对这本书的内容充满了期待。我之前涉猎过一些统计学的书籍，但总感觉那些理论性的讲解总是隔靴搔痒，难以真正落地到实际应用中。尤其是在处理那些具有时间维度或者嵌套结构的数据时，我常常感到力不从心。这本书的书名，尤其是“Multilevel and Longitudinal Modeling”这两个关键词，就像是为我量身定做的一样，直接点出了我当前最迫切需要解决的难点。我非常好奇，这本书会如何将这些复杂的统计模型概念，通过IBM SPSS这个强大的统计软件平台，以一种清晰易懂的方式呈现出来。我希望它不仅仅是罗列公式和模型，而是能够真正教会我如何理解这些模型背后的逻辑，如何根据研究设计选择合适的模型，以及如何在SPSS中一步步地进行操作和解释结果。我尤其关注书中是否会提供丰富的案例研究，因为对我而言，理论结合实践是学习任何复杂技能的黄金法则。如果书中能包含从数据准备、模型构建到结果解读的全过程演示，那将是极大的福音。我脑海中已经开始勾勒出，当我在SPSS中看到那些复杂的分析结果时，能够凭借这本书的指导，逐一解读它们的含义，并最终将其转化为有意义的学术见解的场景。总而言之，这本书在视觉上传达的信息，已经成功地勾起了我强烈的学习欲望，让我对接下来的内容充满了高度的期盼。

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当我第一次看到《Multilevel and Longitudinal Modeling with IBM SPSS》这本书时，其专业性的封面设计立刻吸引了我的目光。书名清晰地指出了它所覆盖的两个核心领域：多层建模和纵向数据分析，这正是我在学术研究中经常遇到的难题。我经常需要处理那些数据具有嵌套结构（例如，学生在班级，班级在学校）或者需要追踪同一组受试者在不同时间点的测量值（例如，评估一项干预措施对患者健康状况的影响）。传统的统计方法在处理这类数据时，往往难以捕捉到数据中的层级效应或时间动态变化。因此，我非常期待这本书能以IBM SPSS这个我熟悉的统计软件为载体，提供一种系统性的、操作性的方法来学习这些高级统计技术。我希望书中不仅能深入浅出地讲解多层模型和纵向模型的核心理论、假设和适用范围，更能提供详尽的SPSS操作步骤，从数据准备、模型构建，到结果输出的解读，都能提供清晰的指导。我特别关注书中是否会包含关于模型选择、参数估计的解释以及如何处理缺失数据等实际操作中的重要议题。我设想，通过这本书的指引，我将能够更自信地应对复杂的数据分析任务，从而提升我的研究质量和学术产出。

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