SPSS Survival Manual

SPSS Survival Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Mc Graw Hill
作者:Julie Pallant
出品人:
页数:335
译者:
出版时间:2007-08-01
价格:USD 76.95
装帧:Spiral-bound
isbn号码:9780335223664
丛书系列:
图书标签:
  • Statistics
  • spss
  • SPSS
  • 计算机科学
  • 科普
  • 数据处理
  • 传播学
  • text
  • SPSS
  • 统计学
  • 数据分析
  • 社会科学
  • 研究方法
  • 统计软件
  • 心理学
  • 教育学
  • 定量研究
  • 生存手册
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具体描述

Review

"An excellent introduction to using SPSS for data analysis...extremely useful for undergraduate students, and covers a good range of material often not found in competing texts. It provides a self-contained resource itself, with more than simply (detailed and clear) step-by-step descriptions of statistical procedures in SPSS. There is also a wealth of tips and advice, and for each statistical technique a brief, but consistently reliable, explanation is provided." - George Dunbar, University of Warwick "This book is an excellent addition to the research methods literature. It presents the research process, research strategy and SPSS techniques in manageable steps offering clear advice, useful tips and discussion of relevant issues such as assumptions and effect size...this text is written in an encouraging and supportive style. I believe students will read and learn with this book."-David Cairns, Macquarie University, Australia" --This text refers to an out of print or unavailable edition of this title.

Review

“…commendable effort that fills a gap in the market …” – Social Research News (Social Research News ) --This text refers to an out of print or unavailable edition of this title.

Product Description

Praise for previous editions:. .

"This book really is a life saver ... If the mere thought of statistics gives you a headache, then this is the book for you." - Statistics student, UK. .

"I just wanted to say how much I value Julie Pallant's SPSS Survival Manual. It�s quite the best text in SPSS I�ve encountered and I recommend it to anyone who�s listening!" - Professor Carolyn Hicks, Birmingham University, UK. .

"... one of the most useful functional pieces of instruction I have seen. So, gold star and thanks." - Instructional designer, USA

. . "There are several SPSS manuals published and this one really does 'do what it says on the tin' ... Whether you are a beginner doing your BSc or struggling with your PhD research (or beyond!), I wholeheartedly recommend this book." - British Journal of Occupational Therapy, UK

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Praise for the new edition: . .

"An excellent introduction to using SPSS for data analysis ... It provides a self-contained resource itself, with more than simply (detailed and clear) step-by-step descriptions of statistical procedures in SPSS. There is also a wealth of tips and advice, and for each statistical technique a brief, but consistently reliable, explanation is provided." - Associate Professor George Dunbar, Department of Psychology, University of Warwick, UK

. . In this fully revised edition of her bestselling text, Julie Pallant guides you through the entire research process, helping you choose the right data analysis technique for your project. From the formulation of research questions, to the design of the study and analysis of data, to reporting the results, Julie discusses basic and advanced statistical techniques. She outlines each technique clearly, with step-by-step procedures for performing the analysis, a detailed guide to interpreting SPSS output and an example of how to present the results in a report.

. . For both beginners and experienced SPSS users in psychology, sociology, health sciences, medicine, education, business and related disciplines, the SPSS Survival Manual is an essential guide. Illustrated with screen grabs, examples of output and tips, it is supported by a website with sample data and guidelines on report writing.

. . In this third edition all chapters have been updated to accommodate changes to SPSS procedures, screens and output in version 15. A new flowchart is included for SPSS procedures, and factor analysis procedures have been streamlined. It also includes more examples and material on syntax. Additional data files are available on the book's supporting website..

《数据分析的艺术与实践:从入门到精通》 在这个信息爆炸的时代,数据已成为洞察趋势、驱动决策、理解世界的关键。然而,海量的数据本身并不能直接产生价值,只有通过科学的分析方法,我们才能从中提炼出有意义的见解。本书《数据分析的艺术与实践:从入门到精通》正是为致力于掌握数据分析能力、希望在各自领域取得突破的读者而量身打造。我们旨在为您呈现一个系统、全面且极具实践指导意义的数据分析学习之旅,助您从零开始,逐步成长为一名能够独立、高效地处理和解读数据的数据分析专家。 本书的核心目标是为您构建坚实的数据分析理论基础,并将其转化为实际的操作技能。我们深知,理论的枯燥乏味往往是许多学习者前进道路上的绊脚石,因此,本书在内容编排上力求将抽象的概念与生动的案例相结合,使您在理解理论的同时,能够深刻体会其在实际问题中的应用价值。我们不会止步于简单的工具介绍,而是深入探讨数据分析背后的逻辑、原则以及各种方法的适用场景。 第一部分:数据分析的基石——理解与准备 任何精彩的数据分析都始于对数据的深入理解和恰当的准备。在本书的开篇,我们将带领您走进数据的世界,系统阐述数据分析的本质、意义以及它在不同学科和行业中的广泛应用。您将了解数据分析并非是少数统计学家的专利,而是现代社会各行各业不可或缺的核心能力。 接下来,我们将重点关注数据的获取与清洗。我们深知“垃圾进,垃圾出”的道理,因此,这一部分将是本书的重中之重。您将学习到各种从不同来源(如数据库、文件、API等)获取数据的实用技巧,并掌握识别和处理数据质量问题的各种方法,包括缺失值、异常值、重复值、不一致的格式等。我们将介绍一系列严谨的数据清洗流程和技术,确保您手中的数据是干净、准确且适合进行后续分析的。这包括数据格式的统一、变量类型的确定、变量命名规范以及缺失值和异常值的处理策略,如删除、插补(均值、中位数、模型预测等)以及检测方法(如箱线图、Z分数等)。 第二部分:探索性数据分析(EDA)——发现数据中的故事 在数据准备妥当之后,探索性数据分析(EDA)便成为揭示数据隐藏模式和规律的关键步骤。这一部分将引导您运用一系列可视化和统计技术,深入探索数据的特征。您将学习如何创建各种图表,如直方图、散点图、箱线图、条形图等,以直观地展示数据的分布、变量之间的关系以及潜在的趋势。 我们还将深入讲解描述性统计学的核心概念,如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等,并阐述它们如何帮助我们量化数据的中心趋势、离散程度以及形状。通过EDA,您将学会如何从数据的宏观层面初步了解数据集的特点,发现可能存在的有趣现象或值得进一步深入研究的领域。这部分内容将帮助您培养数据敏感性,学会“读懂”数据,为后续的建模和推断打下坚实的基础。 第三部分:统计推断——从样本到整体的智慧 数据分析的价值很大程度上体现在其预测和推断的能力上。本部分将带您走进统计推断的殿。您将学习概率论的基本原理,理解随机变量、概率分布(如正态分布、二项分布、泊松分布等)的重要性,并掌握如何利用样本数据来推断总体参数。 我们将详细介绍假设检验的概念、流程和各种方法。您将学会如何设定研究假设,选择合适的统计检验方法(如t检验、卡方检验、ANOVA等),并正确解释检验结果,判断研究假设是否成立。此外,我们还将深入讲解置信区间的概念,并演示如何计算和解释置信区间,从而为总体参数提供一个估计范围。这一部分内容旨在帮助您理解并应用统计推断的强大能力,做出基于证据的决策。 第四部分:回归分析——量化变量间的关系 回归分析是数据分析中最常用也是最强大的技术之一,用于量化变量之间的关系。本书将从最基本的简单线性回归开始,逐步深入到多元线性回归、逻辑回归以及其他更复杂的回归模型。 您将学习如何建立回归模型,理解回归方程的含义,以及如何解释回归系数。我们还将详细讲解模型评估的各种指标,如R方、调整R方、残差分析等,帮助您判断模型的拟合优度。通过实例,您将学会如何使用回归模型进行预测,并理解模型的假设条件以及违反假设可能带来的问题。此外,我们还将介绍分类变量在回归模型中的处理方法,以及如何构建更具解释力和预测力的模型。 第五部分:分类与聚类——数据的分组与发现 在很多分析场景中,我们需要将数据点进行分组,或者发现数据中隐藏的类别。本书将为您介绍常用的分类和聚类算法。 对于分类问题,我们将讲解如何建立判别模型,对数据点进行预先定义的类别分配。您将学习决策树、支持向量机(SVM)以及朴素贝叶斯等经典分类算法的原理和应用。我们将重点关注分类模型的评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等,帮助您选择和优化最适合您问题的分类器。 对于聚类问题,我们将介绍无监督学习的核心思想,即在没有预先类别信息的情况下,发现数据点之间的自然分组。您将学习k-means、层次聚类等经典聚类算法,并理解如何选择合适的聚类数量,以及如何评估聚类结果的质量。本书将通过丰富的案例,展示分类和聚类技术在客户细分、图像识别、异常检测等领域的实际应用。 第六部分:时间序列分析——理解与预测随时间变化的数据 许多现实世界中的数据都具有时间序列的特性,即数据点按照时间顺序排列。理解和预测这些数据的变化趋势是许多业务决策的关键。本部分将为您提供时间序列分析的全面指导。 您将学习时间序列数据的基本构成要素,如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将介绍平稳性、自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)等关键概念,并演示如何进行时间序列的预处理,如差分和变换。然后,我们将深入讲解ARIMA模型族,包括AR、MA、ARMA和ARIMA模型,并指导您如何识别和拟合这些模型。此外,您还将学习指数平滑法等其他常用的时间序列预测技术。 第七部分:数据可视化——让数据“说话” 在整个数据分析过程中,数据可视化扮演着至关重要的角色。它不仅是探索性数据分析的有力工具,更是将分析结果清晰、直观地传达给非专业人士的关键。本书将引导您掌握创建高质量数据可视化的艺术。 您将学习如何选择最适合展示不同类型数据和分析目的的图表类型。从基础的条形图、折线图、散点图,到更复杂的箱线图、热力图、地理空间图,我们将一一介绍它们的应用场景和制作方法。我们还将探讨可视化设计的原则,如清晰度、准确性、有效性和吸引力,帮助您避免常见的可视化误区。通过精美的可视化,您可以有效地揭示数据中的模式、趋势和异常,并使您的分析结果更具说服力。 第八部分:案例研究与综合实践 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固和升华。本书的最后部分将提供一系列精心设计的案例研究,涵盖不同领域和复杂程度的数据分析项目。 这些案例将引导您从实际问题的提出开始,经历数据获取、清洗、探索性分析、建模、评估到最终结果解读和报告撰写的完整流程。通过亲手操作,您将把前面学到的各种技术融会贯通,解决真实的业务问题。我们将鼓励您独立思考,尝试不同的分析方法,并从实践中学习。这些案例研究将是您从“学习者”向“实践者”转变的关键跳板。 本书的特色与优势: 系统性与全面性: 涵盖从数据基础到高级分析技术的完整学习路径。 实践导向: 强调理论与实践的结合,提供大量实用技巧和案例。 易于理解: 用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念,适合不同背景的读者。 循序渐进: 内容结构清晰,难度逐步提升,确保学习者能够稳步掌握。 启迪思维: 不仅教授“如何做”,更注重引导读者理解“为何这样做”,培养数据分析的思维方式。 无论您是初入数据分析领域的新手,还是希望深化专业技能的数据从业者,亦或是希望运用数据驱动决策的研究人员或管理者,《数据分析的艺术与实践:从入门到精通》都将是您不可或缺的学习伙伴。翻开本书,您将开启一段充满发现与智慧的数据探索之旅。

作者简介

About the Author

Julie Pallant has spent many years helping students overcome statistics phobia. She is currently a research coordinator in the Faculty of Medicine, Dentistry and Health Sciences at the University of Melbourne, Australia. Previously she has also worked as an applied statistics lecturer, counselling psychologist, and has taught psychology, statistics and research methods at a number of universities.. .

目录信息

读后感

评分

晚上看了一会儿,才发现有些低估了这本书。本身就技术而言,讲得不算深,涵盖的方法种类也不很多。但是,却在讨论分析技术之前,很言简意赅却不失精彩地讲述了数据分析之前真正重要的事情——研究设计。这本书绝不是其他众多SPSS类书籍的重复和替代。 比如,第一章一开始的 ...

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晚上看了一会儿,才发现有些低估了这本书。本身就技术而言,讲得不算深,涵盖的方法种类也不很多。但是,却在讨论分析技术之前,很言简意赅却不失精彩地讲述了数据分析之前真正重要的事情——研究设计。这本书绝不是其他众多SPSS类书籍的重复和替代。 比如,第一章一开始的 ...

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晚上看了一会儿,才发现有些低估了这本书。本身就技术而言,讲得不算深,涵盖的方法种类也不很多。但是,却在讨论分析技术之前,很言简意赅却不失精彩地讲述了数据分析之前真正重要的事情——研究设计。这本书绝不是其他众多SPSS类书籍的重复和替代。 比如,第一章一开始的 ...

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晚上看了一会儿,才发现有些低估了这本书。本身就技术而言,讲得不算深,涵盖的方法种类也不很多。但是,却在讨论分析技术之前,很言简意赅却不失精彩地讲述了数据分析之前真正重要的事情——研究设计。这本书绝不是其他众多SPSS类书籍的重复和替代。 比如,第一章一开始的 ...

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晚上看了一会儿,才发现有些低估了这本书。本身就技术而言,讲得不算深,涵盖的方法种类也不很多。但是,却在讨论分析技术之前,很言简意赅却不失精彩地讲述了数据分析之前真正重要的事情——研究设计。这本书绝不是其他众多SPSS类书籍的重复和替代。 比如,第一章一开始的 ...

用户评价

评分

我不得不承认,在接触这本“生存手册”之前,我对SPSS的理解基本停留在“输入数据”和“点击按钮出图”的层面,深层原理一概不知,完全是靠猜和模仿别人操作过关的。然而,这本书彻底颠覆了这种肤浅的认知。它的精妙之处在于,它在教授技术的同时,始终在培养读者的批判性思维。例如,在讨论回归分析的残差检验时,它不仅告诉你残差需要符合正态分布,还详细解释了为什么不满足这个假设会导致什么后果,以及我们该如何修正。这种对“前提条件”的反复强调,让我明白统计分析的严谨性,远比得到一个数字重要得多。这本书的语言风格是那种既权威又不失亲切的混合体,让你感觉自己正在被一位经验丰富的老兵带着进行一次高强度的野外拉练,虽然辛苦,但每一次挑战都能让你收获实实在在的生存技能。我强烈推荐所有需要进行实证研究的人——无论是学生、初级研究员还是市场分析师——都应该把这本书放在手边,它绝对是那个能在关键时刻拉你一把的“救命稻草”。

评分

说实话,我原本对任何声称能“拯救”学习者的手册都持保留态度,毕竟统计学这玩意儿,天赋和勤奋缺一不可。但是,这本《SPSS Survival Manual》成功地挑战了我的固有看法。它的叙事风格非常接地气,作者似乎完全理解非统计学专业背景研究者在面对软件时的那种无助和焦虑。它处理假设检验的章节尤其精彩,没有使用过于繁复的数学符号去吓唬人,而是通过具体的、可感知的例子,阐释了零假设和备择假设的真正含义,以及我们是如何通过数据来“裁决”它们。我记得有一段关于方差分析(ANOVA)的讲解,作者巧妙地将其比喻成一个资源分配的游戏,一下子就让我抓住了其核心逻辑。读完这一章,我不仅学会了如何在SPSS里跑出结果,更重要的是,我能够自信地向我的导师解释我选择这种方法的正当性,这种由内而外的自信,是任何软件操作指南都无法给予的。

评分

如果要用一个词来形容我对这本工具书的初体验,那一定是“相见恨晚”。过去几个月,我为了完成我的硕士论文,在数据分析环节焦头烂额,每次运行完SPSS后,面对那一堆密密麻麻的表格和P值,我总是战战兢兢,生怕自己哪里理解错了,导致整个研究结论出现偏差。网上的各种零散教程零碎不堪,相互矛盾的地方比比皆是,根本无法形成一个完整的知识体系。这本书的出现,就像是及时雨,它系统地、全面地梳理了SPSS从基础功能到高级应用的全过程。它的清晰度简直令人发指,即便是那些需要多次重复操作的复杂过程,作者也能用流程图和精美的截图将其拆解到最细小的步骤。更妙的是,它不仅仅是教你怎么点鼠标,它还提供了大量的“陷阱预警”——告诉你哪些操作是常见的错误,以及如何避免它们。这种前瞻性的指导,极大地减少了我的试错成本和时间浪费。每次我遇到一个棘手的分析任务,我都会习惯性地翻开它,通常三分钟之内,我总能找到我需要的答案,而且是以一种我能完全信服的方式被解释出来的。

评分

这本书,天哪,简直是我统计学学习道路上的那盏指路明灯!我至今还记得第一次面对那些复杂的检验方法时,那种头皮发麻的感觉,仿佛置身于一片由希腊字母和陌生的专业术语构筑的迷宫。我试过好几本号称“零基础入门”的教材,结果要么是过于晦涩,要么就是对软件操作一带而过,根本无法满足我这种需要手把手教学的“实践型”学习者。直到我偶然发现了这本《SPSS Survival Manual》,一切都改变了。它不像那些高高在上的学术著作,而是像一位耐心又幽默的导师,一步一步地牵着你的手,从数据录入的规范性开始,讲到如何挑选最恰当的统计模型,再到结果的解读和报告撰写。最让我印象深刻的是它对“为什么”要用这个方法,而不是另一个方法的解释,那种深入浅出的逻辑推导,让我真正理解了统计背后的思想,而不是盲目地套用公式。那种豁然开朗的感觉,简直比通过任何一个复杂的显著性检验还要令人振奋。这本书的排版和案例选择也极其贴合实际研究场景,读起来一点都不枯燥,反而充满了解决实际问题的成就感。

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这本书的价值远超出了一个简单的“操作指南”范畴,它更像是一本实战手册,充满了实战智慧的结晶。我注意到,与其他教程侧重于介绍所有菜单选项不同,这本书的重点放在了“决策树”上。当你面对一组原始数据时,下一步该怎么走?是相关分析、回归分析,还是更复杂的结构方程模型?这本书提供了一套清晰的、基于研究问题的判断流程。它不会强迫你学习那些你暂时用不到的冷门功能,而是聚焦于在现实科研中出现频率最高、最核心的分析技术。我特别喜欢它对结果报告部分的强调,很多学生都能跑出数据,但却不知如何专业地呈现。这本书在这方面提供了非常规范的APA格式参考和清晰的文本描述范例,这对我最终的论文定稿起到了决定性的作用。这本书的设计理念就是“以用为本”,非常务实,不拖泥带水。

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