具体描述
《SPSS 14.0 高级统计程序实用指南》 本书是一本为SPSS 14.0用户量身打造的高级统计分析指导手册，旨在帮助您深入掌握SPSS 14.0的各项高级功能，并将其应用于复杂的统计研究和数据分析任务中。本书内容丰富，讲解细致，实例详尽，是您在统计学领域进一步提升分析能力、解决实际问题的理想参考。 本书特色： 聚焦高级功能： 不同于基础入门书籍，本书直接切入SPSS 14.0的高级统计程序，如多层线性模型、结构方程模型、混合效应模型、高级回归技术（例如：Logistic回归、泊松回归）、生存分析、因子分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、对应分析等。 理论与实践并重： 每一项统计技术都提供了清晰的理论背景介绍，让您理解其背后的统计原理和假设。同时，本书通过大量来自不同领域的真实或模拟数据集，手把手地演示如何在SPSS 14.0中实现这些高级分析，并对输出结果进行详细解读。 操作流程详尽： 对于每一个统计过程，本书都提供了详尽的SPSS菜单操作路径和语法命令示例。无论您是习惯于菜单驱动还是命令驱动，都能轻松找到适合自己的学习方式，并能快速准确地执行分析。 结果解读深入： 掌握了统计分析方法只是第一步，更重要的是能够正确解读分析结果。本书提供了对SPSS输出结果的全面解读，包括各项统计量、显著性检验、模型拟合指标等的含义，以及如何根据分析结果得出有意义的结论。 常见问题与技巧： 针对高级统计分析中可能遇到的常见问题，本书提供了实用的解决策略和技巧，帮助您避免误区，优化分析过程。例如，如何处理多重共线性、缺失数据，如何选择合适的统计模型，如何评估模型假设等。 面向广泛用户： 本书适用于统计学、社会科学、心理学、教育学、医学、经济学、市场营销等多个领域的研究人员、学生和数据分析师。如果您已经掌握了SPSS的基础操作，并希望进一步提升您的统计分析能力，本书将是您的不二之选。 本书内容概要： 1. 高级回归分析： 多元线性回归进阶： 探索交互作用、多项式回归、变量选择方法（逐步回归、向前法、向后法）以及回归诊断（残差分析、方差膨胀因子等）。 非线性回归： 介绍非线性回归模型的基本概念，并演示如何在SPSS中使用非线性回归进行参数估计。 广义线性模型（GLM）： 深入讲解GLM框架，包括Logistic回归（二项、多项）和泊松回归，以及它们在分类数据和计数数据分析中的应用。 混合效应模型/多层线性模型（MLM）： 详解多层数据结构下的分析技术，如何处理嵌套数据、构建随机截距和随机斜率模型，以及结果的解释。 2. 方差分析（ANOVA）的深入应用： 多因素方差分析： 处理两个或多个自变量对因变量的影响，包括主效应和交互作用的检验。 协方差分析（ANCOVA）： 如何控制协变量的影响，提高研究的统计效力。 重复测量方差分析： 分析同一受试者在不同时间点或不同处理条件下的数据。 MANOVA（多元方差分析）： 同时分析多个因变量。 3. 因子分析与聚类分析： 因子分析： 探索潜在的变量结构，进行降维处理。讲解主成分分析（PCA）、主轴因子提取、最大似然法等提取方法，以及正交旋转和斜交旋转。 聚类分析： 将样本或变量分成不同的群体。介绍层级聚类（系统聚类）和分割聚类（K-means聚类）方法，并讨论聚类结果的评估。 4. 结构方程模型（SEM）入门与实践： SEM基础： 介绍潜在变量、测量模型（因子分析）和结构模型（回归路径）的概念。 模型构建与检验： 演示如何在SPSS 14.0中构建和估计SEM模型，并评估模型拟合度，包括常用拟合指标如RMSEA, CFI, TLI等。 5. 生存分析： Kaplan-Meier曲线： 估计和比较生存函数。 Cox比例风险模型： 分析影响生存时间的关键因素，并进行回归分析。 Log-rank检验： 比较不同组别的生存曲线。 6. 其他高级统计技术： 判别分析： 基于已知分组信息，建立模型预测新个体的所属类别。 多维尺度分析（MDS）： 将对象之间的相似性或差异性映射到低维空间。 对应分析： 分析分类变量之间的关联性。 本书以其系统性、实用性和深度，将帮助您自信地运用SPSS 14.0进行更复杂、更严谨的统计分析，从而在您的学术研究和实际工作中取得更大的进展。无论您是希望深入理解统计模型的运作机制，还是需要掌握处理复杂数据的专业技能，本书都将是您不可或缺的得力助手。
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