具体描述
《SPSS 18数据分析基础与实践》主要介绍SPSS 18（中文版）在数据处理中的应用，结合实际案例来系统讲述数据处理和统计分析的方法与技巧。《SPSS 18数据分析基础与实践》的统计学知识部分主要参照教育部《统计学》课程教学规范的要求。全书共分为十一章，主要内容为SPSS统计分析软件简介、数据文件的建立、数据预处理、描述性统计分析、均值比较、非参数检验、相关分析、回归分析、方差分析、SPSS输出管理和语法命令。《SPSS 18数据分析基础与实践》各章基本上是各自独立的，读者可以从第一章开始顺序阅读，也可以选择感兴趣的章节进行阅读。
《SPSS 18数据分析基础与实践》可以作为数据分析工作者的参考手册，也可以作为高等院校《统计学》课程的实训教材，或者作为SPSS统计软件的培训教材。
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读后感
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用户评价
在我看来，《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，就像是一位技艺精湛的匠人，用耐心和细致，为我雕刻出了一幅SPSS数据分析的精美图景。我一直对数据分析领域充满好奇，但SPSS软件本身，却常常让我感到无从下手，它的界面复杂，菜单众多，隐藏着无数我看不懂的选项。这本书的出现，就像一把钥匙，为我打开了这扇大门。它没有一开始就抛出那些高深的统计理论，而是从最基础、最实际的操作入手。我记得第一章就详细讲解了SPSS软件的安装和界面布局，每一个按钮、每一个窗口的作用都解释得清清楚楚，让我第一次感受到SPSS并非一个冰冷的技术工具，而是一个可以被理解、被掌握的平台。书中对于数据管理的讲解，更是让我受益匪浅。从数据录入的规范，到变量的定义和编码，再到数据集的合并、拆分和转换，每一个环节都讲解得非常详尽。它甚至会提醒我们在数据录入时需要注意的细节，比如如何避免输入错误，如何设置变量类型等。这让我明白，数据分析的第一步，就是要把数据整理得干净、规范。在统计分析的部分，这本书也做得非常出色。它将复杂的统计方法，分解成一个个易于理解的步骤，并且结合大量的实际案例进行讲解。比如，在讲解描述性统计时，它会教你如何计算均值、标准差，如何绘制直方图和箱线图，以及如何解读这些结果。在讲解推断性统计时，它会从最基础的T检验、方差分析讲起，一直到回归分析等更高级的模型。它不仅仅教你如何操作，更重要的是教你如何选择合适的统计方法，如何解读统计结果，以及如何根据结果得出结论。这本书的价值在于，它不仅传授了SPSS的使用技巧，更重要的是培养了我独立进行数据分析的能力。
评分《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，给我最直观的感受就是它的“接地气”。在这个信息爆炸的时代，很多书籍都追求新颖和前沿，但往往忽略了最基本、最核心的内容。《SPSS 18数据分析基础与实践》却反其道而行之，它回归到SPSS数据分析最基础的部分，并且做得非常扎实。我一直觉得，学习任何一门技术，基础不牢，地动山摇。这本书恰恰就给了我一个非常牢固的基础。它从软件的安装、界面的熟悉，到数据录入、变量管理，每一个环节都讲解得细致入微，让我这个对SPSS一无所知的人，也能轻松上手。书中对于数据预处理的讲解，是我尤其看重的。很多时候，数据分析的成败，很大程度上取决于数据本身的质量。这本书在这一部分投入了大量的笔墨，详细讲解了如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理，以及变量的创建和转换。这些操作看似枯燥，却是保证后续分析结果准确性的关键。我记得书中在讲解缺失值处理时，不仅介绍了删除法，还结合实际情况，讲解了均值填充、回归填充等多种方法，并且分析了各种方法的优劣和适用场景。这让我明白，数据处理并不是简单的“一刀切”，而是需要根据具体情况进行判断和选择。在统计分析的部分，这本书也做得非常出色。它并没有一上来就讲解复杂的模型，而是从最基础的描述性统计和推断性统计开始，循序渐进。例如，在讲解卡方检验时，它会用一个实际的例子，比如分析不同地域的人群在某种疾病发病率上是否存在差异，然后一步步引导读者如何在SPSS中完成分析，并如何解读结果。这种“带着你做”的学习方式，让我能够更好地理解统计学的概念，以及SPSS是如何实现这些统计方法的。这本书让我明白，数据分析并非高不可攀，而是可以通过系统、扎实的学习，掌握的一项实用技能。
评分我一直觉得，学习一门新的技术，最怕的就是理论脱离实际，让人云里雾里。《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，在这方面做得非常出色，给我留下了深刻的印象。它并非那种堆砌公式、长篇大论的教科书，而是紧密围绕着“实践”二字展开。我喜欢它在讲解每一个统计方法之前，都会先抛出一个实际问题，比如“如何评估新产品的用户满意度？”，然后引出SPSS中对应的分析工具和操作步骤。这种“问题导向”的学习方式，让我能迅速理解为什么需要学习这个方法，以及学了之后能解决什么样的问题。书中提供的案例数据也非常贴近生活和工作，例如关于消费者购买行为、员工满意度调查、医疗健康数据等，这些数据让我能够立刻将学到的知识应用到具体的场景中，进行模拟分析。我记得在学习独立样本T检验的时候，书里给了一个例子，比较了两组不同教学方法对学生成绩的影响。我跟着书里的步骤，一步步在SPSS中完成了数据准备、分析执行和结果解读。当我看到SPSS输出的P值和置信区间时，我开始真正理解了统计显著性代表的含义，以及如何用这些数据来支持或反驳某个假设。这本书还很注重培养读者的批判性思维。它不仅仅告诉你“怎么做”，更会告诉你“为什么这么做”，以及“这样做有什么局限性”。比如，在讲解回归分析时，它会提醒我们注意多重共线性、异方差等问题，并介绍如何进行诊断和修正。这些深入的讲解，让我明白数据分析不是一蹴而就的，而是需要严谨的态度和不断的反思。这本书的结构安排也很有逻辑性，从数据的初步探索，到统计推断，再到建模和预测，层层递进，让我能够逐步建立起完整的数据分析思维框架。它就像一个经验丰富的导师，不仅教你操作，更教你如何思考，如何真正地利用数据说话。
评分在接触《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书之前，我对SPSS的印象就是一个黑匣子，输入数据，然后就能得到一堆数字。我曾经尝试过其他一些入门级的教材，但往往是照着书上的步骤点鼠标，却始终不明白那些数字到底意味着什么。这本书，彻底改变了我对SPSS和数据分析的看法。它真正做到了“基础与实践”的结合。在讲解每一个统计方法的时候，它都会先解释清楚这个方法背后的统计学原理，以及它适用于什么样的数据类型和研究问题。然后，才会非常详细地展示如何在SPSS中进行操作，并且重点讲解如何解读输出结果。我举个例子，在学习描述性统计的时候，书里不仅仅教你如何计算均值、标准差，更重要的是教你如何通过这些统计量来描述数据的分布特征，以及如何通过图表（如图表、箱线图）来更直观地展示数据。它甚至会教你如何根据数据的分布情况，来选择合适的统计量和图表。在我看来，这是非常重要的，因为如果对数据缺乏深入的理解，即使分析结果再“准确”，也可能得出错误的结论。这本书在讲解推断性统计时，也做得非常出色。比如，在讲解T检验的时候，它会解释清楚零假设和备择假设的概念，以及P值的含义，然后教你如何在SPSS中运行T检验，并根据P值来判断是否拒绝零假设。它还会在必要的时候，提醒你注意T检验的假设条件，以及如何进行检验。这些深入的讲解，让我不仅仅掌握了SPSS的操作，更重要的是理解了数据分析的逻辑和思维方式。这本书，让我从一个SPSS的“操作者”，变成了一个能够理解和运用SPSS进行数据分析的“思考者”。
评分我购买《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，最初是抱着试试看的心态，因为我对SPSS的了解仅限于听说过，完全是零基础。让我惊喜的是，这本书的内容和编排方式，简直就是为我这样的新手量身打造的。它从最基础的软件安装和界面介绍开始，每一个步骤都清晰明了，配有大量的截图，让我能够准确地识别屏幕上的各个按钮和选项。我常常一边看着书，一边在电脑上跟着操作，整个过程非常顺畅，几乎没有遇到什么障碍。书中对数据管理的讲解也非常到位，例如如何创建、编辑、合并数据集，如何进行变量的转换和重编码，以及如何处理缺失值和异常值。这些看似基础但又极其重要的操作，在这本书里得到了充分的展示，让我能够建立起一个干净、规范的数据集，为后续的分析打下坚实的基础。我特别喜欢书中关于描述性统计部分的讲解。它不仅仅是列出各种统计量，而是结合实际案例，教我如何选择合适的统计量来描述数据，如何解读这些统计量的含义，以及如何通过图表（如直方图、箱线图）来可视化数据的分布特征。例如，在讲解均值、中位数和众数时，它会举例说明在什么情况下，哪个统计量更能代表数据的集中趋势。这种深入浅出的讲解方式，让我对统计学有了全新的认识，不再觉得它们是冰冷的数字，而是描述现实世界的有力工具。此外，书中还花了大量篇幅介绍SPSS的各种分析功能，从最简单的频率分析、交叉分析，到稍微复杂一些的t检验、方差分析，再到回归分析等。它不仅教你如何执行这些分析，更重要的是教你如何理解和解释分析结果，如何根据分析结果来回答实际问题。这本书的价值在于，它不仅仅教会了你SPSS的使用方法，更重要的是培养了你用SPSS解决实际问题的能力。
评分《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，如同一位经验丰富的向导，带领我穿越SPSS这片看似复杂的数据分析丛林。在阅读这本书之前，我常常被SPSS庞杂的菜单和众多的选项弄得晕头转向，感觉自己像一个在迷宫里徘徊的探险者，却找不到方向。然而，这本书的出现，为我点亮了前行的灯火。它从最基础的软件安装和界面布局开始，每一个细节都讲解得非常清晰，让我能够快速熟悉SPSS的操作环境。我特别喜欢书中关于数据准备和管理的章节，它详细地介绍了如何进行数据录入、变量的定义与编码、数据清洗、缺失值处理以及数据转换等关键步骤。这些操作看似枯燥，却是构建可靠分析结果的基础，这本书将它们讲解得井井有条，并且辅以大量的实例，让我能够真正理解这些步骤的重要性，而不是机械地复制操作。在统计分析的部分，这本书的编排也极具匠心。它并非一上来就抛出那些晦涩难懂的统计模型，而是从最常用的描述性统计开始，逐步深入到推断性统计，例如T检验、方差分析、卡方检验等，并最终介绍到回归分析等更高级的主题。在讲解每一个统计方法时，它都不仅提供了SPSS的操作步骤，更重要的是解释了该方法的原理、假设以及结果的解读方式。例如，在讲解方差分析时，它会解释F统计量和P值的意义，以及如何判断不同组别之间是否存在显著性差异。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更深入地理解数据分析的逻辑，而不仅仅是停留在表面的操作。这本书让我明白，SPSS并非一个高不可攀的工具，而是一个强大的助手，只要掌握了正确的方法和思维，就能用它来解决实际问题，挖掘数据背后的价值。
评分当我翻开《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书时，我并没有期待它能带来多么“惊世骇俗”的内容。我只是希望它能帮助我这个SPSS小白，能够顺利地迈出数据分析的第一步。然而，这本书带给我的惊喜，远超我的预期。它不仅仅是一本SPSS操作手册，更像是一本循循善诱的入门指导，它用一种极其耐心和友好的方式，将我引入了数据分析的殿堂。书中从最基础的软件安装、界面熟悉，到数据录入、变量定义，每一步都讲解得非常细致，并且配有大量的插图，让我这个完全没有接触过SPSS的人，也能轻松地跟着操作。我尤其赞赏书中在讲解数据管理部分时的严谨。它详细讲解了如何进行数据清洗、如何处理缺失值和异常值，以及如何对变量进行编码和转换。这些看似基础但却极其重要的操作，在这本书里得到了充分的强调，让我明白了数据分析的质量，很大程度上取决于数据的质量。在统计分析的部分，这本书的讲解也做得非常出色。它并没有一上来就讲解复杂的模型，而是从最基本的描述性统计和推断性统计开始，循序渐进。例如，在讲解频率分析和交叉分析时，它会用实际的例子，比如分析不同人口群体在某种行为上的差异，然后一步步引导读者如何在SPSS中完成分析，并如何解读结果。它甚至会教你如何从SPSS的输出结果中，提炼出有用的信息，并进行初步的判断。这本书的价值在于，它不仅仅教会了你SPSS的使用方法，更重要的是培养了你用SPSS解决实际问题的能力。它让我明白，数据分析不是一件多么神秘的事情，而是可以通过系统学习和实践，掌握的一项实用技能。
评分我购买《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，很大程度上是因为它强调“实践”二字。对于我这种非科班出身，又急于将所学知识应用到实际工作中的人来说，一本能够真正指导我动手实践的书籍，是极其宝贵的。这本书完全没有让我失望。它以一种非常系统化的方式，引导读者一步步地掌握SPSS数据分析的流程。从软件的安装和基本界面介绍开始，到数据的录入、编辑和管理，再到各种统计分析方法的应用，最后到结果的解读和报告撰写，整个过程都衔接得非常自然流畅。我尤其喜欢书中关于数据预处理的讲解。它详细地介绍了如何对数据进行清洗，如何处理缺失值和异常值，以及如何对变量进行转换和编码。这些步骤虽然看起来比较基础，但却是保证后续分析结果准确性的关键。书中提供的案例数据也非常丰富，涵盖了社会科学、市场研究、医学等多个领域，让我能够根据自己的兴趣和需求，选择合适的案例进行练习。我记得在学习回归分析的时候，书中用了一个预测房价的例子，详细讲解了如何构建多元线性回归模型，如何选择重要的预测变量，以及如何评估模型的拟合优度。我跟着书中的步骤，一步步地操作，最终得到了一个可以解释房价变化的模型。这个过程让我深刻体会到了数据分析的魅力，以及SPSS的强大功能。这本书的语言风格也非常朴实易懂，没有过多的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。它更像是一位循循善诱的老师，用最简单明了的方式，将复杂的知识传授给你。总而言之，《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，不仅仅是一本SPSS操作指南，更是一本能够帮助我构建数据分析思维、提升实践能力的全方位教材。
评分坦白说，我尝试过好几本关于SPSS的书籍，但真正让我能够坚持下来并从中受益的，还是《SPSS 18数据分析基础与实践》。它最大的优点在于，能够将枯燥的软件操作和深奥的统计理论，以一种非常易于理解和接受的方式呈现出来。我一直觉得，学习SPSS的难点在于，它既需要掌握软件本身的操作技巧，又需要理解背后的统计学原理。很多书要么只侧重于软件操作，让人沦为“点点鼠标”的机器；要么只讲理论，但操作起来却无从下手。《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，在这两者之间找到了一个完美的平衡点。它在讲解每一个统计方法的时候，都会先给出清晰的理论背景，解释这个方法是用来解决什么问题的，它的基本假设是什么。然后，它会非常详细地引导读者如何在SPSS中实现这个分析，包括数据准备、菜单选择、参数设置等。最关键的是，它还会教你如何解读SPSS输出的结果，并根据结果做出判断。我记得在学习单因素方差分析（One-way ANOVA）的时候，书里用了一个比较不同教学方法对学生考试成绩影响的例子。它不仅讲解了ANOVA的原理，还详细演示了如何在SPSS中进行数据整理，如何运行ANOVA分析，以及如何解读F值和P值，判断是否存在显著性差异。它还提醒我们，如果ANOVA结果显著，我们还需要进行事后检验（Post Hoc Tests）来找出具体是哪些组之间存在差异。这些细节的讲解，让我觉得非常受用，能够避免我做出错误的判断。这本书的案例选择也很有代表性，覆盖了社会科学、经济学、医学等多个领域，让我能够看到SPSS在不同学科中的应用，拓宽了我的视野。总的来说，这本书给我最大的收获是，它让我明白了数据分析的“来龙去脉”，不仅仅知道“怎么做”，更知道“为什么这么做”，以及“做出来的结果意味着什么”。
评分这本书的出现，简直就像是在我这个SPSS新手的心灵沙漠里，突然降下的一场及时雨。我一直对数据分析充满兴趣，但又苦于无从下手，面对SPSS这个庞然大物，总觉得它像是一堆高深莫测的符号和命令，望而却步。然而，《SPSS 18数据分析基础与实践》这本书，就像一位经验丰富的老友，循循善诱地把我带进了SPSS的世界。它没有一开始就抛出那些枯燥的理论，而是从最基础的操作讲起，比如如何安装软件、如何熟悉界面布局，每一个小步骤都讲解得极其详尽，生怕我遗漏了什么。我记得刚开始连怎么导入数据都磕磕绊绊，但这本书里的图文并茂的讲解，让我能一步步地跟着操作，直到成功导入第一个数据集，那种成就感是无与伦比的。更让我惊喜的是，它不仅仅是讲解操作，还穿插了许多数据分析的常见场景和应用案例。比如，在介绍描述性统计时，它会结合市场调查、用户行为分析等实际例子，让我明白这些统计量到底有什么用，应该如何解读。这让我感觉自己不是在机械地学习软件，而是在学习一种解决实际问题的能力。书中对于变量的定义、数据的录入规范、缺失值的处理等细节，也都有非常细致的说明，这在很多其他入门书籍中是很难找到的。我尤其欣赏它在讲解过程中，会适时地给出一些“陷阱”提示，比如某些操作可能导致数据丢失，或者某种统计方法不适合特定的数据类型，这些经验之谈，无疑为我规避了许多潜在的错误，让我少走了不少弯路。这本书就像一本武功秘籍，它没有直接传授绝世神功，而是从最基础的马步、拳法教起，但每一个动作都讲解得扎实无比，让我打下了坚实的基础，为我日后能够融会贯通、自创武学埋下了伏笔。可以说，这本书彻底颠覆了我对SPSS的认知，让我觉得数据分析并非遥不可及，而是可以通过系统学习和实践，掌握的一项强大技能。
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