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出版者:中国统计出版社

作者:卫海英 编

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2003-12

价格:33.80元

装帧:

isbn号码:9787503732645

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• 课
• SPSS
• 统计分析
• 经济管理
• 数据分析
• Windows
• 应用
• 计量经济学
• 社会科学
• 统计软件
• 管理学

SPSS 10.0 for Windows在经济管理中的应用 引言 在信息爆炸的时代，数据分析能力已成为经济管理领域不可或缺的核心竞争力。无论是市场趋势的预测、消费者行为的洞察，还是企业运营效率的优化、风险的评估，都离不开对海量数据的深入挖掘与科学解读。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大、操作便捷的统计分析软件，自问世以来便在学术界和实务界广受青睐。本书《SPSS 10.0 for Windows在经济管理中的应用》正是应运而生，旨在为经济管理领域的从业者和研究者提供一套系统、实用的SPSS操作指南，帮助读者掌握数据分析的核心技能，提升决策的科学性和前瞻性。 本书内容概述 本书围绕SPSS 10.0 for Windows这一经典版本，聚焦其在经济管理各项具体应用场景中的实现。我们将从基础的数据管理入手，逐步深入到复杂的统计模型构建与结果解读，确保读者能够循序渐进地掌握SPSS的强大功能。 第一部分：SPSS 10.0 for Windows基础操作与数据管理 在数据分析的旅程中，数据本身的质量至关重要。本部分将详细介绍SPSS 10.0 for Windows的用户界面、基本操作以及数据管理的核心技巧。 第一章 SPSS 10.0 for Windows入门： SPSS 10.0 for Windows的安装与启动。 SPSS主界面导览：菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图、输出视图等。 基本的数据输入与编辑：如何创建新的数据集、导入外部数据（如Excel、CSV文件）、修改数据值、查找与替换等。 变量的定义与管理：变量类型（数值型、字符串型、日期型等）、测量级别（定类、定序、定距、定比）、变量标签、值标签的设置。 第二章 数据预处理与转换： 数据清洗：识别和处理缺失值、异常值（离群点）的方法，例如删除、均值填充、中位数填充等。 数据转换：变量计算（创建新变量）、 Recode（变量重编码）、 Compute New Variable（计算新变量）、 Compute Same Variable（计算同变量）、自动线性化等。 选择个案：根据特定条件选择数据子集进行分析，例如根据性别、地区、收入水平等进行筛选。 合并与拆分文件：如何将多个数据集进行纵向合并（Add Cases）或横向合并（Add Variables），以及如何将一个数据集拆分成多个。 转置数据：实现数据行与列的转换，适用于某些特定分析需求。 第二部分：描述性统计与数据可视化 在对数据进行深入分析之前，了解数据的基本分布特征和统计摘要是必不可少的步骤。本部分将引导读者掌握SPSS 10.0 for Windows进行描述性统计分析和数据可视化的方法。 第三章 描述性统计分析： 频数分析（Frequencies）：查看变量的频数分布、百分比，以及计算集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、极差、四分位差）。 描述（Descriptives）：快速获取连续变量的均值、标准差、最小值、最大值等基本统计量。 交叉分析（Crosstabs）：分析两个或多个分类变量之间的关系，计算卡方检验、Phi系数、Cramer's V等关联度指标。 探索（Explore）：对连续变量进行更深入的探索性分析，包括描述性统计、茎叶图、直方图、箱线图、趋势图等，便于识别数据的分布特征和潜在的异常值。 第四章 数据可视化技术： 绘制各类图表： 条形图（Bar Charts）：展示分类变量的频数或均值，以及多重响应集的分析。 饼图（Pie Charts）：展示各部分占总体的比例，适用于展示构成关系。 直方图（Histograms）：展示连续变量的分布形态，直观了解数据的集中趋势和离散程度。 折线图（Line Charts）：展示变量随时间或序数的趋势变化，常用于时间序列分析。 散点图（Scatterplots）：展示两个连续变量之间的关系，用于识别相关性、趋势和聚类。 箱线图（Boxplots）：展示连续变量的分布、中位数、四分位数、异常值等，便于比较不同组别数据的分布情况。 图表的美化与编辑：调整图表标题、坐标轴标签、数据标签、颜色、样式等，使图表更具可读性和专业性。 第三部分：推断性统计分析在经济管理中的应用 推断性统计是经济管理中进行假设检验、模型构建和预测的重要工具。本部分将详细讲解SPSS 10.0 for Windows如何实现各种推断性统计方法。 第五章 参数检验（Parametric Tests）： 单样本t检验（One-Sample T Test）：检验单个样本均值是否与已知总体均值有显著差异。 独立样本t检验（Independent-Samples T Test）：检验两个独立样本均值是否存在显著差异，常用于比较不同组别的平均值。 配对样本t检验（Paired-Samples T Test）：检验同一组被试在不同时间点或不同处理下的均值差异，常用于前后测量比较。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）：比较三个或三个以上独立样本均值是否存在显著差异。 方差齐性检验（Levene's Test）与事后多重比较。 第六章 非参数检验（Nonparametric Tests）： 当数据不满足参数检验的假设条件时，非参数检验提供了替代方案。 Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：配对样本的非参数检验。 Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U Test）：独立样本的非参数检验。 Kruskal-Wallis H检验（Kruskal-Wallis H Test）：三个或三个以上独立样本的非参数检验。 卡方检验（Chi-Square Test）：用于检验分类变量的关联性。 第七章 相关分析与回归分析： 相关分析（Correlations）： Pearson相关系数：度量两个连续变量之间的线性相关程度。 Spearman秩相关系数：度量两个定序变量或不符合正态分布连续变量之间的单调相关程度。 Kendall's tau相关系数。 简单线性回归（Simple Linear Regression）：建立一个因变量与一个自变量之间的线性模型，用于预测和解释。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）：建立一个因变量与两个或多个自变量之间的线性模型，用于多因素分析和预测。 回归模型构建：变量选择方法（向前法、向后法、逐步法）。 回归系数的检验与解释。 模型拟合优度检验（R方、调整R方）。 残差分析：检验回归模型的假设条件，诊断模型是否存在问题。 第八章 常用经济管理模型应用： 市场调研与消费者行为分析： 利用SPSS分析问卷调查数据，揭示消费者偏好、购买动机、品牌忠诚度等。 通过交叉分析和回归分析，探究不同人口统计学特征（年龄、性别、收入等）对购买行为的影响。 利用因子分析（Factor Analysis）或主成分分析（Principal Component Analysis）对产品属性进行降维，找出影响消费者决策的关键因素。 财务分析与风险管理： 利用SPSS分析财务报表数据，评估企业盈利能力、偿债能力、营运能力等。 建立回归模型，预测股票价格、销量、利润等关键财务指标。 通过时间序列分析，预测未来财务状况，进行风险预警。 生产运营管理： 利用SPSS分析生产数据，优化生产流程，提高效率，降低成本。 通过方差分析，评估不同生产工艺或设备对产品质量的影响。 利用回归分析，预测设备故障率，制定预防性维护计划。 人力资源管理： 分析员工满意度、离职率等数据，找出影响员工敬业度和留存率的关键因素。 利用SPSS进行绩效评估和培训效果分析。 通过回归分析，预测员工的职业发展路径。 第四部分：SPSS 10.0 for Windows高级功能与实践 本部分将介绍SPSS 10.0 for Windows的一些高级功能，并结合实际案例，帮助读者更灵活地运用SPSS解决复杂问题。 第九章 常用统计模型进阶： 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于因变量为二分类变量（如购买/不购买，成功/失败）的分析。 判别分析（Discriminant Analysis）：用于分类，判断一个对象属于哪个预定群体的概率。 聚类分析（Cluster Analysis）：将相似的个体或对象分成若干类。 因子分析（Factor Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis）：用于降维，提取潜在因子。 第十章 SPPS 10.0 for Windows宏与自定义命令（选讲）： 了解SPSS宏的基本概念和应用，实现重复性任务的自动化。 第十一章 经济管理案例实践： 本书将选取多个具有代表性的经济管理案例，详细展示如何运用SPSS 10.0 for Windows完成从数据导入、处理、分析到结果解读的全过程。这些案例将涵盖市场营销、金融投资、企业管理等多个领域，力求贴近实际工作需求。 结语 《SPSS 10.0 for Windows在经济管理中的应用》不仅仅是一本操作手册，更是一本引导读者掌握数据驱动决策思维的实践指南。通过系统学习本书内容，读者将能够熟练运用SPSS 10.0 for Windows进行各种统计分析，从纷繁复杂的数据中提炼有价值的信息，为经济管理决策提供坚实的科学依据，最终在竞争激烈的商业环境中取得更大的成功。

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对我个人而言，这本书最大的挑战并非技术本身，而是它对学习者主动性的要求极高。它几乎没有提供任何“手把手”的互动式学习体验，更多的是一种知识的单向传递。当你遇到一个错误提示，翻开书本，期望能找到一个对应的“疑难解答”板块时，通常得到的反馈是：“请返回第X章，重新检查您的数据类型和变量定义。”这种对基础知识的反复强调，虽然在短期内显得有些啰嗦，但长期来看，却有效地避免了那些因为跳步学习而导致的系统性错误。我记得有一次，我花费了整整一个下午来调试一个模型，始终无法收敛，最后发现仅仅是由于一个变量的尺度设置错误，而这个细节在书中被非常低调地提及。这本书像是在说：工具本身是中立的，你必须先掌握你手中工具的每一个零件是如何运作的，否则，再强大的功能也只会成为你制造混乱的帮手。它塑造的，是一种对统计流程的敬畏之心，而非对软件功能的盲目崇拜。

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说实话，初次翻阅时，我差点因为其枯燥的叙述方式而放弃。这本书的行文风格极其学术化，每一个术语的引入都伴随着严谨的定义和数学背景的简要回顾，这对于我这种更偏向于应用型研究的读者来说，初期阅读体验并不算愉快。我更希望看到的是那种“三步搞定”的快捷技巧，或者至少是一些更贴近实际业务场景的、更“接地气”的案例分析。然而，随着我深入到关于因子分析和聚类分析的章节时，我开始理解作者的良苦用心。正是因为有了那些坚实的基础铺垫和对统计原理的深入剖析，我才能够理解为什么在进行主成分分析时，需要对特征值和方差贡献率进行如此细致的考察。它没有将这些复杂的统计模型简化成几个按钮的堆砌，而是坚持将背后的逻辑链条完整地呈现出来。这种深度，使得这本书的使用价值超越了一般的软件操作手册，更像是一本结合了统计学精要和软件实操的桥梁书。读完后，我感觉自己对数据背后的“为什么”有了更深刻的认识，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。

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这本书的封面设计得相当朴实，带着一种九十年代末期软件手册特有的灰调和严谨感，让人一眼就能分辨出这是一本技术性的工具书，而非市场上的畅销读物。我当时购买它，完全是出于工作的急迫需要，当时我们部门刚引进了统计分析的流程，而我手上只有那本已经被翻得起了毛边的旧版教材，急需一本更贴合当时主流软件版本的参考资料。打开书页，首先映入眼帘的是大量的菜单截图和操作步骤，那些密密麻麻的对话框选项，对于一个初学者来说，简直像是一张复杂的迷宫地图。我记得最清楚的是关于数据清洗和预处理的那几个章节，作者似乎用了极大的耐心去解释每一个变量定义、缺失值处理的逻辑，这对于我这种习惯了直接录入数据的“野路子”来说，简直是一次观念上的冲击。它没有那种为了吸引眼球而设置的“酷炫”案例，所有的例子都围绕着最基础的经济学或管理学问题展开，比如简单的回归分析、方差分析，力求将复杂概念拆解到最原始的指令层面。这本书更像是一位沉默寡言但极其可靠的导师，它不会用花哨的语言来安慰你，只会冷峻地告诉你：“想达到结果，就必须走这条路，按这些步骤来。”它的价值在于其详尽和无可辩驳的步骤指导，它教会我的，不是如何“使用”SPSS，而是如何“驯服”这个工具来为我的数据服务。

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这本书的排版和视觉呈现，毫不意外地透露出那个时代的特征——功能性压倒了美观性。厚厚的篇幅，密密麻麻的文字和代码块，如果不是特定需求，很容易让人望而生畏。我记得当时为了查找一个特定的宏命令，我不得不依靠那个在书后部分显得有些简陋的索引系统，来回翻找，效率不高。然而，正是这种“笨重”，带来了一种难得的安全感。与那些追求简洁和快速迭代的电子文档不同，这本实体书给了我一种沉甸甸的、可以信赖的参照物。尤其是在处理一些涉及到旧版数据兼容性问题的复杂任务时，书中的一些特定章节，例如关于时间序列处理的详尽说明，那些在后续版本中可能已经被简化或隐藏的参数设置，在这本书里却被清晰地列举出来，成为了解决“历史遗留问题”的救命稻草。这本书最大的贡献，在于它完整地记录了一个特定时期内，一套主流统计软件如何被经济管理领域的人士所理解和应用的那个横截面，它的价值在于其“存留”了当时的完整技术栈。

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这本书在案例选择上，展现出一种非常克制的、偏向于宏观经济和市场结构分析的倾向，这与我当时所在的小微企业市场调研需求有些许偏差。我当时主要关注的是客户满意度调查和供应链效率的优化，更侧重于描述性统计和非参数检验的快速应用。这本书的大部分篇幅都集中在构建复杂的预测模型，比如结构方程模型（SEM）的初步构建流程，以及如何运用SPSS的强大矩阵运算能力来处理大型调查数据。当我试图在书中寻找关于如何利用其图形模块制作更具视觉冲击力的商业图表时，我发现这部分内容几乎被一笔带过，重点完全不在于“展示”，而在于“计算”和“验证”。这使得我在初期尝试用它来准备向管理层汇报的材料时，稍显力不从心。它培养的是一个严谨的“数据科学家”的思维模式，而不是一个善于“数据叙事”的商业分析师。当然，这种专注于核心统计逻辑的写作方式，也避免了陷入那些容易过时的、关于界面美化或快速报告生成工具的介绍，保证了其核心理论部分的长期适用性。

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