Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Routledge

作者:Alan Bryman

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-02-15

价格:USD 98.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780415340816

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计
• 方法论
• SPSS
• 数据分析
• 定量研究
• 统计学
• 社会科学
• SPSS 12
• SPSS 13
• 研究方法
• 统计软件
• 数据处理

《定量数据分析：理论、实践与最新方法》 本书旨在为统计学、社会科学、市场研究、心理学以及任何需要进行严谨定量数据分析的专业人士和学生提供一套全面、深入且实用的指南。它不仅涵盖了基础的统计原理，更侧重于将这些理论应用于复杂现实世界问题的实践过程，特别是利用当前主流的统计软件平台进行高效操作。 本书的结构设计兼顾了理论的深度和操作的广度，确保读者在理解“为什么”的同时，也精通“如何做”。全书共分为六个核心部分，共计十八章，力求构建一个完整的学习路径。 --- 第一部分：定量研究的基石与数据准备 (Foundations and Data Preparation) 本部分为后续所有高级分析奠定坚实的基础。我们首先探讨定量研究范式的哲学基础，明确变量的类型、测量尺度及其对统计选择的约束。 第一章：定量研究导论与研究设计 深入解析科学方法的逻辑，区分描述性与推断性统计学的目标。重点讨论抽样方法的优劣（如随机抽样、分层抽样），并指导读者如何构建稳健的研究框架，将研究问题转化为可检验的统计假设。 第二章：数据管理与预处理的艺术 数据质量是分析的生命线。本章详细介绍了数据录入的规范、数据清洗的必要性。我们将细致讲解缺失值（Missing Data）的处理策略，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别与处理方法，如均值替代、回归插补以及多重插补（Multiple Imputation）的理论基础。此外，异常值（Outliers）的识别（如箱线图、Z-score、IQR法）及其对模型稳健性的影响也被全面评估。 第三章：探索性数据分析（EDA） EDA是理解数据“故事”的关键步骤。本章强调使用可视化工具（如直方图、散点图矩阵、核密度估计）来揭示数据分布的形态、偏度和峰度。同时，介绍描述性统计量（均值、中位数、标准差、偏度、峰度）的深入解读，为选择合适的参数检验做准备。 --- 第二部分：基础推断性统计与假设检验 (Fundamental Inferential Statistics) 本部分聚焦于描述数据并对总体参数进行推断的核心技术。 第四章：概率分布与抽样分布 系统回顾正态分布、二项分布、泊松分布等关键概率分布的性质。重点阐述中心极限定理的实际意义及其在构建置信区间和进行假设检验中的核心作用。 第五章：参数估计与置信区间 区分点估计与区间估计。详细讲解不同样本量和方差已知/未知情况下，总体均值、比例和方差的置信区间的构建与解释。 第六章：单样本与双样本假设检验 这是应用统计学的核心。本章系统介绍Z检验、t检验（独立样本、配对样本）的适用条件、计算步骤和结果解释。特别关注功效分析（Power Analysis）在确定所需样本量和避免第二类错误中的重要性。 --- 第三部分：方差分析（ANOVA）与非参数检验 (ANOVA and Non-Parametric Methods) 本部分扩展了多组均值比较的工具箱，并提供了当数据不满足参数检验前提时的替代方案。 第七章：单因素方差分析（One-Way ANOVA） 讲解ANOVA的基本原理——方差分解。详细展示如何利用F检验来判断多个独立样本均值是否存在显著差异，以及事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD, Bonferroni校正）的选择与应用。 第八章：多因素方差分析（Factorial ANOVA） 深入探讨因子间的交互作用（Interaction Effects）的检验与解释。这对于理解复杂系统中的调节效应至关重要。 第九章：重复测量ANOVA与协方差分析（ANCOVA） 讲解如何处理纵向数据或同一受试者重复测量的设计（Repeated Measures），以及如何在分析中控制协变量（Covariates）以提高统计效率（ANCOVA）。 第十章：非参数统计方法 当数据严重偏态或测量尺度为定序或名义时，本章提供的非参数替代方法（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Wilcoxon符号秩检验）将是首选工具，确保分析的有效性。 --- 第四部分：关联性分析与线性回归模型 (Association and Linear Regression) 本部分是预测建模和变量间关系探索的基石。 第十一章：相关性分析 区分皮尔逊积差相关（Pearson's r）、斯皮尔曼等级相关（Spearman's rho）和肯德尔等级相关（Kendall's tau）。强调相关性不等于因果性，并讲解相关系数的显著性检验。 第十二章：简单线性回归 从最小二乘法（OLS）原理出发，详细解释回归方程的构建、拟合优度（R-squared）的解释，以及回归系数的统计推断。重点讨论残差分析在验证模型假设（线性、同方差性）中的作用。 第十三章：多元线性回归 (Multiple Linear Regression) 处理多个预测因子对因变量的影响。本章深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解（如VIF），模型选择策略（逐步法、层次法），以及调节效应（Moderation）在回归模型中的引入与解释。 第十四章：回归模型的进阶主题 覆盖了虚拟变量（Dummy Variables）在回归中的应用，非线性关系（如二次项）的处理，以及模型诊断的关键步骤，确保回归模型的解释具有鲁棒性。 --- 第五部分：广义线性模型与分类数据分析 (Generalized Linear Models and Categorical Data) 本部分应对非正态因变量（如二元、计数数据）进行建模。 第十五章：逻辑回归 (Logistic Regression) 本章专为因变量为二元（是/否、成功/失败）的情境设计。详细解释Logit变换、优势比（Odds Ratio）的计算与解释，并区分二元、多分类（Multinomial）和有序逻辑回归。 第十六章：泊松回归与计数数据分析 处理事件发生次数等计数数据（如网站点击次数、事故频率）。讲解泊松回归模型的构建，以及如何处理过度离散（Overdispersion）问题。 第十七章：卡方检验与列联表分析 针对名义和有序分类变量之间的关系，详细介绍卡方拟合优度检验、独立性检验，以及更精细的关联度量（如Phi、Cramer's V、列联系数）。 --- 第六部分：高级主题与数据建模实践 (Advanced Topics and Practical Modeling) 第十八章：因子分析与结构方程模型简介 为希望进行数据降维和潜变量测量的读者提供入门。简要介绍探索性因子分析（EFA）的提取方法和旋转技术，并概述结构方程模型（SEM）的基本框架，为读者后续深入学习提供清晰的路线图。 --- 本书的特色在于其无缝集成的“理论-实践-软件操作”的学习流。每一章都伴随着详细的案例研究，展示如何使用最常见的统计软件环境来执行分析，包括数据导入、命令编写（或菜单导航）、输出解读和报告撰写，确保读者能够立即将所学知识应用于真实的研究场景。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

对于想要提升定量研究能力的学者和学生而言，《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》无疑是一本不可多得的宝藏。这本书的叙述方式非常严谨且逻辑清晰，从最基础的数据录入和变量管理，到复杂的统计建模，都进行了系统性的讲解。我尤其喜欢书中对于统计假设的阐述，作者在介绍每一种统计检验方法时，都会首先清晰地说明其背后的统计假设，并指导读者如何在SPSS中进行相应的假设检验。例如，在讲解线性回归时，书中详细讨论了残差的正态性、独立性、方差齐性等假设，并提供了在SPSS中进行这些诊断的方法。这种对理论细节的关注，使得我对统计分析的理解更加深入，而不是仅仅停留在操作层面。此外，书中对SPSS软件各种高级功能的介绍，如宏命令的使用、数据透视表的灵活运用等，也让我大开眼界，让我能够更高效地处理和分析大量数据。这本书为我提供了一个全面的定量分析工具箱，让我能够应对各种复杂的研究挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触统计学研究的学生，在学习过程中，SPSS软件的熟练运用是绕不开的挑战。偶然的机会，我接触到了《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》，这本书的出现，无疑为我指明了方向。起初，我担心书中会充斥着过于深奥的统计学理论，而忽略了软件操作的实用性，但事实证明我的担忧是多余的。作者以一种极其易懂的方式，将复杂的统计学概念与SPSS软件的操作紧密结合。例如，在介绍描述性统计时，作者并没有止步于平均数、标准差的计算，而是详细地展示了如何在SPSS中生成频数分布表、柱状图、饼图等，并对图表的解释提供了细致的指导。更让我印象深刻的是，书中对于假设检验的讲解，从零开始，一步步引导读者理解原假设、备择假设的设定，以及如何根据p值做出决策，同时穿插了t检验、卡方检验等常用检验方法的SPSS操作流程。这让我能够清晰地看到统计理论如何在软件层面得到实现。这本书的价值不仅仅在于教会我如何操作SPSS，更重要的是，它帮助我理解了统计分析背后的逻辑，让我能够更自觉地去思考，而不是机械地复制操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然简洁，但其内容所包含的深度和广度却远超我的预期。我一直以来都认为，掌握一种强大的统计分析工具，如SPSS，不仅需要了解软件的各种功能，更需要对其背后的统计学原理有清晰的认知。而《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》正是完美地达到了这一目标。作者在讲解SPSS功能的同时，并没有回避复杂的统计学概念，而是用一种非常精炼且易于理解的方式进行阐释。比如，在讨论回归分析时，书中不仅详尽地演示了如何在SPSS中进行线性回归的设置和输出解读，还深入探讨了多重共线性、异方差等问题，并提供了相应的诊断方法和处理建议。这对于我在实际研究中遇到的复杂模型构建和结果解释提供了极大的帮助。我尤其喜欢书中穿插的案例分析，这些案例都贴近实际研究场景，使得原本抽象的统计概念变得具体化，我能够从中学习到如何将统计知识应用于解决真实世界的问题。这本书的逻辑性非常强，从基础的变量定义到高级的模型比较，层层递进，让读者能够系统地掌握定量数据分析的技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满兴趣，但缺乏系统学习背景的从业者，我一直渴望找到一本能够引导我入门并逐步深入的优秀教材。《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》完全满足了我的需求。这本书的语言风格非常平易近人，即使是对于统计学新手来说，也不会感到晦涩难懂。作者在讲解SPSS操作时，提供了非常清晰的截图和图示，让我能够毫不费力地跟上节奏。更重要的是，书中并没有将SPSS仅仅视为一个“点按钮”的工具，而是巧妙地将统计学的基本概念，如变量类型、抽样分布、置信区间等，融入到软件操作的讲解之中。例如，在介绍均值差异检验时，作者不仅展示了如何在SPSS中进行独立样本t检验，还详细解释了t检验的假设条件、自由度以及p值的含义，让我明白为何要进行这一检验以及如何正确解读结果。这本书让我对统计分析有了更全面的认识，不再局限于软件操作本身，而是能够理解其背后 the "why" and the "how"。

评分☆☆☆☆☆

我对本书最大的印象是其内容的实用性和时效性。虽然书名中提到了SPSS 12和13版本，但其核心的统计学原理和SPSS的基本操作逻辑，至今仍然具有极高的参考价值。在我的实际工作中，经常需要处理来自不同渠道的数据，并进行各种类型的统计分析。这本书为我提供了一个非常坚实的框架，能够帮助我快速地对数据进行探索性分析，识别潜在的模式，并选择合适的统计方法来检验我的假设。书中对各种假设检验的介绍，从单样本t检验到卡方检验，再到ANOVA，都附带了清晰的SPSS操作指南和结果解读。尤其令我受益匪浅的是，书中对回归分析的章节，详细阐述了如何构建和评估线性回归模型，包括对回归系数、R方、F检验等关键指标的解释，以及如何诊断模型中的潜在问题，如多重共线性。这极大地提升了我构建和解释复杂统计模型的能力。这本书就像一位经验丰富的数据分析导师，时刻在我身边，为我指点迷津，让我能够在数据分析的道路上走得更稳、更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然朴实无华，但却透露出一种严谨和专业的格调，这让我立刻产生了阅读的兴趣。拿到书后，我翻阅了目录，对于书中涵盖的从基础统计概念到高级回归分析的广泛内容感到非常满意。尤其令我惊喜的是，作者在讲解每个统计方法时，都会辅以详细的SPSS操作步骤，这对于像我这样，虽然有一定统计学基础，但在SPSS软件操作上还不够熟练的读者来说，简直是福音。书中对各种图表选项的解释也十分到位，让我能够更直观地理解数据分布和统计结果。例如，在讲解方差分析时，作者不仅解释了F检验的原理，还细致地指导了如何在SPSS中选择合适的检验选项，并对结果中的p值、效应量等关键信息进行了深入解读，这使得原本有些枯燥的统计理论变得生动有趣，也让我对SPSS软件的运用能力有了显著提升。我尤其欣赏书中对于数据预处理的讲解，例如缺失值处理、异常值检测等，这些看似基础但至关重要的步骤，往往是研究成功的关键，而作者却能将其娓娓道来，让我受益匪浅。总而言之，这本书为我打开了通往定量数据分析世界的一扇大门，让我能够更有信心地运用SPSS来解决实际问题，进行严谨的学术研究。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习统计学时，常常因为理论与实践的脱节而感到困惑。直到我遇到了《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》，这种困扰才得以解决。这本书的独特之处在于，它将枯燥的统计学理论转化为生动具体的SPSS操作。作者不是简单地堆砌公式，而是通过实际的数据集，一步一步地向读者展示如何运用SPSS来解决各种统计问题。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，书中不仅解释了ANOVA的原理，还详细演示了如何在SPSS中进行单因素和双因素ANOVA的分析，并对事后检验、多重比较等选项进行了细致的说明。这让我能够清晰地看到，理论上的统计方法是如何在软件中实现的，以及如何从SPSS的输出结果中提取有用的信息。我尤其欣赏书中对数据可视化部分的讲解，作者提供了多种图表选项，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表，以及如何对图表进行美化，使其更具信息传达力。这对于我撰写研究报告和学术论文，将数据分析结果清晰地呈现给他人，提供了极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满好奇心的初学者，长期以来，我一直被各种统计软件和分析方法弄得眼花缭乱。直到我偶然发现了《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》，才真正找到了方向。《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》以其极强的可读性和指导性，让我能够快速地掌握SPSS软件的基本操作，并理解其背后的统计学原理。书中对SPSS各个菜单和选项的介绍都非常详细，配有大量的截图，让我能够轻松地复制操作。例如，在介绍描述性统计时，作者不仅展示了如何计算均值、中位数、众数等，还详细说明了如何生成标准差、方差、最小值、最大值等统计量，以及如何选择不同的分位数。更重要的是，书中并没有止步于软件的功能介绍，而是巧妙地将这些操作与统计学概念联系起来，例如，在讲解频数分布时，作者解释了频率和百分比的含义，以及如何通过频数分布表来理解数据的分布特征。这本书让我摆脱了对SPSS的畏惧感，并逐步培养了我独立进行数据分析的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计堪称典范，它将复杂的定量数据分析过程分解成一系列逻辑清晰、易于理解的步骤。我尤其欣赏书中在讲解统计方法时，所采取的“理论先行，实践跟进”的模式。作者首先会简要阐述某种统计方法的理论基础和应用场景，然后立即引导读者如何在SPSS中进行相应的操作，并对输出结果进行详细解读。例如，在介绍卡方检验时，书中不仅解释了卡方统计量是如何计算的，以及其背后的原理，还详细演示了如何在SPSS中进行列联表的创建和卡方检验的执行，并重点指导读者如何理解Pearson卡方值、自由度和p值，从而判断两个分类变量之间是否存在显著关系。这种由浅入深、循序渐进的学习方式，让我能够逐步建立起扎实的统计分析知识体系。此外，书中对数据管理和转换功能的介绍也非常实用，例如如何进行变量 recoding、计算新变量、合并文件等，这些都是在实际数据分析过程中不可或缺的技能，而书中都给予了充分的讲解。总而言之，这本书为我提供了一个完整的数据分析框架，让我能够从容应对各种定量研究任务。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期在学术界工作、需要频繁进行数据分析的科研人员。在过去的几年里，我尝试过许多与SPSS相关的书籍，但大多要么过于偏重理论，操作性不强；要么过于侧重软件教程，缺乏统计学原理的深度。直到我接触到《Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13》，我才找到了一本真正能够兼顾理论与实践的书籍。这本书的优点在于，它并没有简单地罗列SPSS的各种菜单和按钮，而是将统计分析的整个流程，从数据准备、描述性统计、推论统计到多变量分析，都进行了系统性的梳理。作者在讲解每个步骤时，都会引用实际数据进行演示，并对SPSS输出结果中的各个指标进行详细的解释，帮助读者理解其统计学意义。例如，在讲解因子分析时，书中不仅指导了如何在SPSS中进行因子提取和旋转，还深入探讨了因子载荷、碎石图、KMO检验等的意义，这使得我能够更准确地进行变量降维和潜在结构的挖掘。这本书的内容组织非常合理，每章的知识点都衔接紧密，让我能够循序渐进地提升自己的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆