具体描述
《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》采用的IBM SPSS Statistics 20中文版，以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。
《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》对第1版内容进行了全面改写，以一种全新的实战案例风格出现，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的参考书。
《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》可作为统计学、社会学、教育学等专业本科生和研究生课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景、需要使用统计方法的人员以及希望从头学习SPSS软件使用方法的人员的参考书。
作者简介
目录信息
第1章 SPSS入门
1.1 SPSS概述
1.1.1 SPSS发展简史与版本选择
1.1.2 SPSS的产品定位
1.1.3 SPSS的基本特点
1.1.4 SPSS的客户机/服务器结构与模块化结构
1.2 SPSS操作入门
1.2.1 SPSS的安装与激活
1.2.2 SPSS的启动与退出
1.2.3 SPSS的操作方式
1.2.4 SPSS对话框操作基本规范
1.3 SPSS的窗口、菜单和结果输出
1.3.1 SPSS的4种窗口
1.3.2 SPSS的菜单
1.3.3 SPSS的4种结果输出
1.3.4 分析结果的保存和导出
1.4 SPSS的系统选项、中文化设置与附加安装包
1.4.1 SPSS的系统选项与中文化设置
1.4.2 SPSS网站提供的附加安装包
1.5 SPSS的帮助系统
1.5.1 学习向导
1.5.2 帮助菜单
1.5.3 针对高级用户的帮助功能
1.6 数据分析方法论概述
1.6.1 严格设计支持下的统计方法论
1.6.2 半试验研究支持下的统计方法论
1.6.3 偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论
思考与练习
第2章 数据录入与数据获取
2.1 CCSS案例项目背景
2.1.1 项目背景
2.1.2 项目问卷
2.2 SPSSSPSS数据格式概述
2.2.1 统计软件中数据的录人格式
2.2.2 变量属性
2.3 数据的直接录入
2.3.1 操作界面说明
2.3.2 开放题和简单单选题的录入
2.3.3 多选题的录入
2.4 外部数据的获取
2.4.1 读取电子表格数据文件
2.4.2 读取文本数据文件
2.4.3 用ODBC接口读取各种数据库文件
2.5 SPSS数据的保存
2.6 数据编辑窗口常用操作技巧集锦
思考与练习
第3章 变量级别的数据管理
3.1 变量赋值
3.1.1 常用基本概念
3.1.2 “计算变量”过程对话框
3.1.3 案例：年龄变量S3的分组
3.2 已有变量值的分组合并
3.2.1 对连续性变量进行分组合并
3.2.2 分类变量类别的合并
3.3 连续性变量的离散化
3.3.1 可视离散化过程
3.3.2 最优离散化过程
3.4 变量的自动重编码与数值移动
3.4.1 变量的自动重编码
3.4.2 变量值的移动
3.5 转换菜单中的其他功能
3.5.1 指定数值的查找与计数
3.5.2 变量的编秩
3.5.3 自动准备建模数据
3.5.4 随机数字生成器
思考与练习
第4章 文件级别的数据管理
4.1 几个常用过程
4.1.1 排序个案
4.1.2 分割文件
4.1.3 选择个案
4.1.4 加权个案
4.1.5 分类汇总
4.2 数据文件的重组与转置
4.2.1 数据的长型与宽型格式
4.2.2 长型格式转换为宽型格式
4.2.3 宽型格式转换为长型格式
4.2.4 数据转置
4.3 多个数据文件的合并
4.3.1 一些基本概念
4.3.2 数据文件的纵向拼接
4.3.3 数据文件的横向合并
4.4 与数据字典有关的功能
4.4.1 数据字典的基本概念
4.4.2 定义变量属性
4.4.3 复制数据属性
4.4.4 新建自定义属性和没置未知测量属性
4.5 与数据准备有关的功能
4.5.1 SPSS中与数据准备相关的功能
4.5.2 数据验证模块
4.5.3 标识重复个案
4.5.4 标识异常个案
思考与练习
第5章 SPSS编程与扩展
5.1 SPSS编程入门
5.1.1 基本语法规则
5.1.2 SPSS程序的创建方式
5.1.3 结构化语句简介
5.1.4 一个简单程序示例
5.2 语法编辑窗口操作入门
5.2.1 语法编辑窗口界面
5.2.2 程序的运行与调试
5.3 INCLUDE命令与宏程序
5.3.1 INCLUDE命令
5.3.2 宏程序
5.4 OMS系统与程序自动化
5.4.1 OMS系统
5.4.2 程序自动化
思考与练习
第6章 统计实战案例集锦（一）
6.1 数据异常值的自动核查与报告
6.1.1 项目背景
6.1.2 分析思路
6.1.3 利用数据验证模块实现查错
6.1.4 利用函数功能实现查错
6.1.5 项目总结与讨论
6.2 CCSS项目数据的自动计算与处理
……
第二部分 统计描述与统计图表
第三部分 常用假设检验方法
附录
· · · · · · (收起)
读后感
其实学习软件，打开界面，看看工具栏，再自己运行一下数据就掌握了基础课程中的所有内容。。。。 对于软件学习，要买就得买高级教程，嗯，写的好的高级教程。。。。
评分其实学习软件，打开界面，看看工具栏，再自己运行一下数据就掌握了基础课程中的所有内容。。。。 对于软件学习，要买就得买高级教程，嗯，写的好的高级教程。。。。
评分基础教程部分与其他同类书籍比起来能提出更精细的东西，而且都是十分关键和实用的东西，不是那种白痴不用说都能明白的地方还在那自恋的来回磨叽的书。 比如开始变量标签部分，就提出了“测量”标签的用法和叙述，这在很多书中是一笔带过的，但我觉得这个地方比较模糊，书中给...
评分其实学习软件，打开界面，看看工具栏，再自己运行一下数据就掌握了基础课程中的所有内容。。。。 对于软件学习，要买就得买高级教程，嗯，写的好的高级教程。。。。
评分基础教程部分与其他同类书籍比起来能提出更精细的东西，而且都是十分关键和实用的东西，不是那种白痴不用说都能明白的地方还在那自恋的来回磨叽的书。 比如开始变量标签部分，就提出了“测量”标签的用法和叙述，这在很多书中是一笔带过的，但我觉得这个地方比较模糊，书中给...
用户评价
作为一名需要处理大量数据的研究者，SPSS是我的日常工具之一。而这本《SPSS统计分析基础教程》可以说是陪伴我度过了许多难关，并不断提升我的分析能力。我特别欣赏书中对于SPSS数据管理功能的详尽介绍，比如变量的定义、数据的编码、数据类型的选择、以及数据转换等操作。这些基础但重要的环节，往往是数据分析结果准确性的关键。书中对如何处理缺失值和异常值的讲解也相当到位，并给出了多种处理策略和相应的SPSS操作方法，这对于保证数据质量至关重要。在统计方法方面，本书涵盖了从描述性统计到多种推断性统计的广泛内容，并且每一种方法的讲解都非常细致。例如，在讲解卡方检验时，它不仅演示了如何进行拟合优度检验和独立性检验，还解释了卡方统计量是如何计算的，以及P值是如何影响我们做出统计决策的。这本书就像一位经验丰富的导师，不仅教我“做什么”，更教我“为什么这样做”，让我能够更加自信地进行数据分析，并对分析结果有更深刻的理解。
评分这本书让我对SPSS软件的理解上升到了一个新的高度。我之前也接触过SPSS，但总感觉只是停留在皮毛，对很多统计概念和方法只是“知其然，不知其所以然”。这本书的讲解，恰好弥补了我的这一不足。它不仅仅是教你如何点击按钮，更重要的是解释了背后的统计原理。例如，在讲解回归分析时，作者不仅详细演示了如何进行线性回归、多元回归的操作，还对回归系数的解释、模型拟合优度（R方）的意义、以及如何进行假设检验等问题进行了深入的阐述。让我明白，统计分析不是机械的重复，而是一个需要理解和思考的过程。书中还提供了很多关于数据预处理的技巧，比如缺失值处理、异常值检测、变量转换等等，这些在实际数据分析中至关重要，但往往容易被初学者忽视。通过学习这些内容，我学会了如何“清洗”我的数据，确保分析结果的可靠性。这本书就像一个灯塔，指引我在SPSS的海洋中前行，让我不仅学会了“如何用”，更学会了“为什么用”以及“如何用得更好”。
评分说实话，刚开始接触SPSS的时候，觉得它界面复杂，功能繁多，有点望而却步。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者的讲解非常系统化，从最基础的数据准备，到各种统计检验的应用，再到结果的解释，脉络非常清晰。我特别喜欢书中对统计原理的阐述，它并没有一味地堆砌公式，而是用通俗易懂的语言解释了各种统计方法背后的逻辑，让我不仅知道如何操作，更理解了为什么这样做。例如，在讲解T检验时，书中不仅演示了如何进行独立样本T检验和配对样本T检验的操作步骤，还深入分析了“零假设”、“备择假设”、“P值”等概念的含义，以及如何根据P值来判断统计显著性。这种深入浅出的讲解方式，让我对统计学有了更深刻的认识。此外，书中提供的练习题也非常有针对性，每章结束后都有一些经典的习题，让我能够及时巩固所学知识，并发现自己理解上的不足。通过练习，我能够熟练地运用SPSS解决实际问题，大大提高了我的学习效率。这本书是我在SPSS学习道路上最得力的助手。
评分这本书最让我印象深刻的是它对统计结果解读的重视。很多教程只停留在教你如何操作SPSS，却忽略了如何理解和解释分析结果。而这本书则非常强调这一点，它会详细讲解每一种统计方法输出的表格和图表，告诉你每个数字、每个指标的含义，以及它们对研究结论可能产生的影响。例如，在讲解回归分析时，它不仅演示了如何运行回归模型，还详细解释了回归系数的正负和大小所代表的意义，以及如何根据R平方值来评估模型的整体拟合度，如何通过P值来判断自变量对因变量的显著性影响。书中还提供了许多关于如何避免常见误读和误解的建议，这对于初学者来说尤为重要。我通过学习这些内容，不仅能够熟练地运用SPSS进行数据分析，更重要的是，我学会了如何将统计分析结果转化为有意义的结论，如何用清晰、严谨的语言向他人解释我的研究发现。这本书让我明白，统计分析的最终目的是为了更好地理解世界，而不仅仅是操作软件。
评分作为一名即将步入科研殿堂的学生，掌握数据分析工具是必不可少的技能。在众多统计软件中，SPSS以其易学易用、功能强大的特点受到了广泛的应用。而这本《SPSS统计分析基础教程》恰恰是我学习SPSS的绝佳选择。这本书的优点实在太多，让我很难一一列举。首先，它的语言风格非常平实易懂，避免了过于晦涩的专业术语，即使是统计学背景不深厚的朋友也能轻松理解。其次，书中对SPSS软件的操作步骤讲解得非常细致，每一个菜单、每一个选项都配有清晰的截图，让我在实际操作过程中不会感到迷茫。更让我赞赏的是，它不仅讲解了各种统计方法的“怎么做”，更深入地探讨了“为什么这么做”，以及在什么情况下应该选择哪种方法。这种理论与实践相结合的教学方式，让我受益匪浅。书中提供的案例分析也十分经典，涵盖了许多常见的统计研究场景，通过模仿和实践这些案例，我不仅巩固了所学知识，还学会了如何将统计方法灵活地运用到自己的研究中。这本书让我从一个对SPSS一无所知的新手，逐渐成长为一个能够独立进行数据分析的研究者，它的价值无法估量。
评分拿到这本书，第一感觉就是厚实，沉甸甸的，翻开目录，果然内容丰富，涵盖了SPSS统计分析的方方面面，从最基础的数据录入、管理，到各种描述性统计、推断性统计方法的应用，再到一些高级的专题，比如多元回归、因子分析、聚类分析等等，几乎你想到的统计分析方法都能在这本书里找到对应的讲解。而且，每种方法的讲解都不是简简单单的介绍概念，而是结合实际操作步骤，提供了详细的SPSS软件界面截图，让你一步步跟着做，即使是初学者，也能轻松上手。最让我惊喜的是，书中还穿插了大量的案例分析，这些案例都非常贴近实际应用，涵盖了经济学、心理学、医学、社会学等多个领域，让我能够更好地理解统计方法是如何在真实世界中发挥作用的。通过这些案例，我不仅学会了如何使用SPSS进行数据分析，更重要的是，我开始理解了统计思维的重要性，学会了如何提出有价值的研究问题，如何选择合适的统计方法来回答这些问题，以及如何解读和呈现分析结果。这本书就像一位循循善诱的老师，耐心引导我一步步走进统计分析的世界，让我对SPSS这个强大的工具有了更深入的认识和掌握。
评分这本书给我的最大感受是“实用性”和“易懂性”的完美结合。很多统计教材虽然理论扎实，但操作起来却显得枯燥乏味，让人望而却步。而这本《SPSS统计分析基础教程》则很好地平衡了这一点。它不仅提供了详尽的SPSS操作指南，还穿插了大量生动具体的案例分析，让我能够将学到的统计知识立刻应用到实践中。我非常欣赏作者在讲解每一个统计方法时，都会先说明其基本原理和适用场景，然后一步步演示在SPSS中的具体操作，最后还会对结果进行详细解读。这种“理论-操作-解读”的完整流程，让我能够透彻地理解每一个分析步骤的意义。例如，在讲解方差分析时，作者不仅演示了单因素方差分析和双因素方差分析的操作，还详细解释了F检验的原理，以及事后检验（post hoc tests）的选择和解读，让我能够准确地判断不同组别之间是否存在显著差异。通过这些案例，我不仅掌握了SPSS的各种统计分析功能，更重要的是，我学会了如何将统计分析作为一种解决问题的工具，如何在实际研究中运用它来回答科学问题。
评分这本书的另一个亮点在于其案例的实用性。作者精心挑选的案例，覆盖了社会科学、教育学、医学等多个领域，这些案例不仅具有典型性，而且非常贴近我们日常的研究和工作。例如，书中关于用户满意度调查的数据分析，如何通过SPSS进行相关性分析和回归分析，来探究影响用户满意度的关键因素，这对于我理解消费者行为和市场营销有着极大的启发。再比如，关于学习动机对学业成绩影响的研究，如何运用SPSS进行方差分析和因子分析，来揭示不同学习动机群体之间的差异，以及这些动机如何共同作用于学业成绩，这对我进行教育研究提供了非常直接的指导。更重要的是，书中对每个案例的分析都提供了详细的步骤和图示，让我能够清晰地看到SPSS是如何一步步处理和分析数据的。通过学习这些案例，我不仅掌握了SPSS的具体操作技巧，更重要的是，我学会了如何将统计方法与实际问题相结合，如何从数据中提取有价值的信息，并最终形成有说服力的结论。这本书不仅仅是一本操作手册，更是一本思维方式的启蒙书。
评分拿到这本书，我仿佛找到了SPSS学习的“定海神针”。它不仅包含了我所需要的大部分统计分析方法，而且讲解的深度和广度都恰到好处。从最基础的变量视图、数据视图操作，到各种描述性统计量（如均值、方差、标准差）的计算和图示（如直方图、箱线图），再到各种推断性统计方法（如T检验、ANOVA、卡方检验）的原理、假设、SPSS操作及结果解读，本书都进行了清晰而系统的阐述。我尤其赞赏书中对每一种统计方法的适用条件和前提假设的说明，这让我能够避免在不合适的场景下使用错误的统计工具，保证了分析的科学性。例如，在讲解配对样本T检验时，书中不仅详细演示了操作步骤，还强调了配对设计的重要性以及数据是否满足正态分布的检验方法。此外，书中还包含了一些在实际研究中非常实用的高级主题，如相关分析、多元回归分析、因子分析和聚类分析等，并提供了相应的操作指南和案例分析，这为我进一步深入研究打下了坚实的基础。这本书的全面性让我感觉，一旦掌握了它，SPSS的使用将不再是难事。
评分不得不说，这本书的编排逻辑非常棒。它从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂、更高级的主题。一开始，它会详细介绍SPSS的界面布局、数据录入和管理的基本操作，这些对于初学者来说非常友好。然后，它会循序渐进地讲解描述性统计，比如均值、中位数、标准差的计算和解释，以及频率分布、图表制作等，这些都是进行初步数据探索的基础。接着，它会转向推断性统计，比如T检验、方差分析、卡方检验等，并详细说明了这些方法的适用条件、操作步骤以及结果解读。我尤其喜欢书中关于假设检验的讲解，它用非常清晰的语言解释了P值、显著性水平等概念，让我不再对这些统计术语感到困惑。此外，书中还涉及了一些常用的非参数检验方法，以及一些进阶的统计技术，如相关分析、回归分析、因子分析等，这些内容为我进一步深入学习和研究打下了坚实的基础。总而言之，这本书的知识体系构建得非常完整，无论是新手还是有一定基础的学习者，都能从中获得极大的帮助。
评分109）几年前学的忘光了...重新开始学习
评分基本上粗看了一遍，不过仅限操作，很多统计原理没细看。
评分部分内容没看，也算差不多吧
评分不错。
评分萌
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