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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Dr Eelko K R E Huizingh

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-02-22

价格:USD 52.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781412919319

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 统计软件
• 社会科学
• 研究方法
• 统计建模
• 量化研究
• 统计推断

应用统计学导论：从理论到实践的全面指南 图书名称：应用统计学导论：从理论到实践的全面指南 书籍简介 本书旨在为初学者和希望巩固基础知识的实践者提供一个全面、易懂的应用统计学学习路径。我们深刻理解统计学在现代数据驱动决策中的核心地位，因此，本书摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，专注于统计学概念的直观理解、实际应用场景的构建以及主流统计软件操作技能的培养。我们相信，真正的统计能力源于对“何时使用何种方法”以及“如何解释结果”的深刻洞察。 全书结构精心设计，共分为四个主要部分，循序渐进地引导读者完成从描述性统计到复杂推断的跨越。 --- 第一部分：统计学基础与数据准备 (The Foundation) 本部分是构建统计学大厦的基石。我们首先要解决一个根本问题：什么是数据？如何有效地观察和描述数据？ 第一章：统计学的本质与思维模式 本章将统计学置于科学研究、商业分析乃至日常生活决策的宏观背景下进行介绍。我们将探讨统计学不仅仅是数字游戏，而是一种处理不确定性的科学方法。内容包括：定义总体与样本、参数与统计量、认识变异性的重要性。我们着重介绍归纳推理（从样本推断总体）和演绎推理（基于总体假设的检验）的逻辑框架。 第二章：数据类型、测量尺度与数据质量 深入探讨数据的本质。详细区分定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），并清晰界定四种关键测量尺度：名义、顺序、区间和比率。理解尺度至关重要，因为它直接决定了可以采用何种统计分析方法。本章还涵盖数据采集中的常见偏差（如选择性偏差、测量偏差），并提供初步的数据清理和预处理技巧，确保后续分析基于高质量的信息。 第三章：描述性统计学：数据初探 这是读者首次与数据“对话”的环节。我们将系统介绍如何利用图形和数值指标来概括数据集的特征。图形展示方面，重点讲解直方图、箱线图（Box Plot）在揭示分布形态、识别异常值方面的应用。数值总结方面，详述集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用条件，以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。特别强调，理解均值和中位数在非对称分布下的差异性解读。 --- 第二部分：概率论基础与抽样分布 (The Bridge to Inference) 统计推断——即从样本信息推断总体特征——的核心依赖于概率论。本部分搭建了从描述到推断的桥梁。 第四章：核心概率概念回顾 本章旨在提供进行统计推断所必需的概率知识，避免过分冗长复杂的概率理论。内容包括基本概率规则（加法、乘法）、条件概率、独立事件。重点讲解了事件的组合与排列在抽样问题中的应用。 第五章：随机变量与常见概率分布 我们将介绍离散型随机变量（重点讲解二项分布和泊松分布）和连续型随机变量（重点讲解正态分布）。正态分布（高斯分布）被视为统计推断的基石，因此本章会详细剖析标准正态分布的Z分数概念，及其在数据标准化中的作用。 第六章：抽样分布与中心极限定理 本章是理解推断统计学的“阿基米德点”。我们将解释为什么样本均值的分布（抽样分布）具有如此强大的规律性。中心极限定理（CLT）的讲解将侧重于其对任何分布数据集的普适性影响，并展示如何利用CLT来构建均值和比例的抽样分布，为置信区间和假设检验奠定理论基础。 --- 第三部分：统计推断的核心方法 (The Inference Toolkit) 本部分进入应用统计学的核心，教授如何利用样本数据对总体参数做出科学的判断。 第七章：置信区间：估计总体参数的范围 置信区间是统计推断最直观的表达方式。本章详细介绍如何根据不同的样本情况（大样本/小样本、已知/未知总体标准差）构建总体均值和比例的置信区间。重点讲解置信水平（如95%）的实际含义——即对重复抽样的解释，而非对单一区间结果的绝对把握。 第八章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章系统阐述假设检验的完整流程：提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）、选择检验统计量、确定显著性水平 ($alpha$)、计算P值（Probability Value）以及做出决策。我们强调P值在决策过程中的准确解读，区分I类错误（拒绝了真实的零假设）和II类错误（未能拒绝错误的零假设）。 第九章：基于T分布的单样本与双样本检验 由于总体标准差通常未知，本章侧重于T检验的应用。内容包括：单样本T检验（检验样本均值是否与特定值有显著差异）、独立样本T检验（比较两组独立样本的均值差异）、配对样本T检验（处理前后测量或相关样本）。每种检验都附带详细的实践步骤和结果解读案例。 第十章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA工具应运而生。本章介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的基本原理，解释F统计量是如何衡量组间变异与组内变异的比率。同时，介绍事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）在确定具体哪几组之间存在差异时的必要性。 第十一章：分类数据的分析：卡方检验 针对第二章讨论的定性数据，本章介绍卡方 ($chi^2$) 检验的应用。重点讲解拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），后者用于判断两个分类变量之间是否存在关联。本章强调数据必须以列联表（Contingency Table）形式呈现的要求和解读注意事项。 --- 第四部分：关系建模与高级主题 (Modeling Relationships) 在理解了参数估计和均值比较后，本部分转向探究变量之间的关系模式。 第十二章：相关分析：测量关联强度 本章聚焦于测量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。详细讲解皮尔逊相关系数 ($r$) 的计算、解释及其局限性（例如相关不等于因果）。同时介绍斯皮尔曼等级相关系数，适用于非线性关系或使用顺序数据的情况。 第十三章：简单线性回归：预测与解释 回归分析是统计建模的起点。本章构建最基础的模型：简单线性回归 ($Y = b_0 + b_1X + epsilon$)。内容涵盖最小二乘法（OLS）的直观理解、回归系数的解释、模型的拟合优度（$R^2$的含义）以及残差分析（确保模型假设成立的关键步骤）。 第十四章：多元线性回归：控制混杂因素 真实世界的问题往往涉及多个影响因素。本章扩展到多元回归，讲解如何通过增加预测变量来构建更精细的模型。重点在于解释偏回归系数（在控制其他变量不变的情况下，单个变量对因变量的影响），并讨论多重共线性、变量选择等实际建模挑战。 第十五章：非参数统计：应对非正态数据 认识到并非所有数据都完美符合正态分布假设，本章介绍在数据不满足T检验或ANOVA的严格假设时可替代的非参数方法，例如曼-惠特尼U检验（替代独立T检验）、Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）和Spearman相关。 --- 本书特色与目标读者 本书的特色在于其高度的实践导向性。每章后都附有详细的“概念回顾与关键公式”总结，以及一系列从简单到复杂的“实践案例分析”。我们致力于提供清晰的步骤指引，帮助读者将所学知识无缝迁移到真实世界的数据分析任务中。 本书特别适合以下读者： 1. 社会科学、市场营销、教育学、环境科学等领域的研究生和本科生，需要扎实的统计学基础以完成毕业论文或研究项目。 2. 数据分析师（初级），希望系统地梳理统计理论，并将其应用于日常的数据报告和探索性分析中。 3. 非统计专业背景但工作中需要解读统计报告的专业人士，帮助他们建立批判性思维，准确理解研究结果的有效性和局限性。 通过《应用统计学导论：从理论到实践的全面指南》，读者将掌握的不仅仅是一套计算工具，而是一种严谨的、基于数据的思维方式，从而在复杂的信息环境中做出更明智的决策。

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拿到这本书的瞬间，我就被它略显复古但又充满专业感的封面设计吸引住了。那种低调的沉稳感，让人觉得它不是一本哗众取宠的书，而是一本真正有内容、有分量的著作。“Applied Statistics”这个词组，对我来说简直就是一股清流。很多统计学书籍，虽然理论严谨，但读起来却像天书，让人望而却步。而“Applied”则意味着这本书是将那些复杂的理论“落地”，变成可以实际操作、解决问题的工具。再加上“with SPSS”，这简直就是量身定做！SPSS是我在统计分析过程中最常使用的软件，但有时候，我总觉得自己对它的运用还不够得心应手，很多高级功能或者在特定场景下的最佳实践，我可能还在摸索。我期待这本书能够成为我的“圣经”，它能够循序渐进地讲解如何利用SPSS进行各种统计分析，并且能够提供大量的实际案例，让我能够边学边练，将理论知识迅速转化为实际技能。

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我对这本书的期待，很大程度上源于它的书名所传达出的信息。“Applied Statistics”直接点出了其核心价值——统计学在现实世界中的应用。这一点对于我这样需要将理论知识转化为实际工作能力的人来说，至关重要。我常常在学习统计学理论时感到一种脱节感，理论知识的严谨性毋庸置疑，但如何将它们有效地运用到具体的研究或分析场景中，却是一个不小的挑战。而SPSS，作为我工作中常用的统计软件，它的操作技巧和应用方式，是我希望能够精进的领域。这本书的组合，似乎预示着它将能够弥合理论与实践之间的差距，为我提供一个清晰的操作框架和实用的分析指南。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，带领我一步步深入了解SPSS的功能，并教会我如何根据不同的数据类型和研究问题，选择最合适的统计方法，从而能够更自信、更有效地从数据中提取有价值的信息。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约大方，传递出一种专业且实用的感觉。我当初选择这本书，很大程度上是被它“Applied Statistics”这个名字所吸引。我一直觉得，统计学理论固然重要，但如果不能应用于实际问题，那么它的价值就大打折扣了。我从事的领域经常需要处理大量数据，并从中提炼出有用的信息，所以迫切需要一本能够指导我如何将统计方法落地，如何使用工具解决实际问题的书。书名中的“with SPSS”更是让我觉得这本书非常贴合我的需求，因为SPSS是我工作中接触和使用的主要统计软件之一。我希望这本书能像一个得力的助手，为我提供清晰的操作步骤和案例分析，让我能够更高效地完成数据分析任务，并从中获得更深入的洞察。对于那些和我一样，希望将统计学理论转化为实际操作技能，并希望在数据分析领域更进一步的读者来说，这本书的名字本身就充满了诱惑力。我期待它能填补我在理论与实践之间的鸿沟，让我能够更自信地面对各种数据挑战。

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当我拿到这本书时，首先映入眼帘的是它厚实的体量，这让我觉得内容一定相当充实。封面上那一行行严谨的字体，以及“Applied Statistics”和“with SPSS”的组合，无不暗示着这是一本注重实操、紧贴实际应用的书籍。我个人的学习风格偏向于“在实践中学习”，理论知识固然是基础，但如果缺乏具体的应用场景和操作指南，很容易陷入纸上谈兵的境地。在我的工作中，数据分析是一个不可或缺的环节，我常常需要处理来自不同渠道、不同类型的数据，并从中找出规律、预测趋势。SPSS作为我常用的数据分析工具，其强大的功能却常常让我感觉“知其然，不知其所以然”。我希望能通过这本书，不仅学会如何操作SPSS，更能理解每一步背后的统计学原理，以及在不同场景下应该选择何种分析方法。这本书的名称恰好迎合了我这种需求，它似乎在承诺，它将把我从一个SPSS的“操作工”提升为一个能够理解数据、驾驭数据，并最终从数据中创造价值的“分析师”。

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翻开这本书，首先吸引我的依然是它“Applied Statistics with SPSS”这个名字。对我而言，这不仅仅是一本书的书名，更是一种承诺，一种解决我实际痛点的希望。我从事的研究工作，离不开数据的支持，而SPSS则是我手中最常用的分析工具。然而，我常常感到，虽然能够熟练地进行一些基本操作，但对于更深层次的分析，或者在遇到一些棘手的问题时，总会显得力不从心。这本书的“Applied”部分，让我看到了将抽象的统计理论与鲜活的数据现实相结合的可能。我希望它能提供清晰的指导，让我理解在不同的研究情境下，应该如何选择和应用恰当的统计方法，并且能够通过SPSS这个强大的平台，将这些方法有效地执行出来。我期待这本书能够让我摆脱“知其然而不知其所以然”的困境，真正做到“知其然，更知其所以然”，成为一个更懂统计、更会用SPSS的实践者。

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