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出版者:中国社会科学出版社

作者:杨端和

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2004-1

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787500443001

丛书系列:

图书标签:

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《统计学原理与SPSS数据分析实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一套系统、全面且深入的统计学理论知识体系，并将其与SPSS统计分析软件的实际操作紧密结合。本书不聚焦于某一特定学科的“应用实例大全”，而是从统计学的基本原理出发，循序渐进地引导读者掌握从数据收集、整理、描述到推断的整个统计分析流程。通过丰富的图示、易懂的讲解以及大量来自不同领域的模拟数据，本书力求让统计学不再是抽象的概念，而是触手可及的实用工具。 第一部分：统计学的基石——概念与方法 本部分将从最基础的概念入手，为读者打下坚实的统计学理论基础。 第一章：统计学导论 统计学是什么？ 阐述统计学的定义、研究对象和在现代社会中的重要性。我们将探讨统计学如何帮助我们理解世界、做出决策，以及它在科学研究、商业分析、社会调查等领域的广泛应用。 总体与样本： 详细解释总体（Population）和样本（Sample）的概念，以及抽样在统计学中的核心作用。我们将介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，并讨论样本代表性对统计推断的影响。 变量的类型： 区分定性变量（Qualitative Variables，如性别、职业）和定量变量（Quantitative Variables，如年龄、收入）。定量变量又可细分为离散变量（Discrete Variables，如考试分数）和连续变量（Continuous Variables，如身高）。理解变量类型是选择合适统计方法的关键。 数据收集与整理： 介绍数据收集的基本原则和流程，包括问卷设计、访谈技巧、实验设计等。同时，我们将探讨如何对收集到的原始数据进行初步的清理、录入和编码，为后续分析做好准备。 第二章：描述性统计——量化数据特征 频数分布与图表展示： 学习如何计算和展示数据的频数分布（Frequency Distribution）。本书将重点介绍多种图表形式，如柱状图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）、直方图（Histogram）、折线图（Line Chart）和箱线图（Box Plot），并指导读者如何根据变量类型和数据特征选择最恰当的图表来直观地呈现数据分布。 集中趋势的度量： 深入讲解描述数据集中倾向的指标，包括均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。我们将分析它们各自的特点、适用场景以及在不同数据分布下的表现差异。 离散程度的度量： 介绍衡量数据分散程度的指标，如极差（Range）、四分位距（Interquartile Range, IQR）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。理解这些指标有助于我们评估数据的波动性和稳定性。 偏度与峰度： 介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）这两个描述分布形状的重要统计量。我们将解释它们分别反映了数据分布的对称性和“尖锐”程度，并如何解读这些数值。 第三章：概率论基础——推断的理论支撑 概率的基本概念： 引入概率（Probability）的基本定义、性质和计算方法。我们将讨论古典概率、统计概率和主观概率，并通过简单的概率模型来巩固理解。 随机变量与概率分布： 介绍随机变量（Random Variable）的概念，包括离散型随机变量和连续型随机变量。重点讲解两种重要的概率分布：二项分布（Binomial Distribution）和正态分布（Normal Distribution）。我们将详细阐述它们的数学模型、性质以及在实际问题中的应用。 中心极限定理： 详细解释中心极限定理（Central Limit Theorem）的含义及其在统计推断中的核心地位。我们将说明为什么即使原始数据分布未知，样本均值的分布也趋向于正态分布，这是进行参数估计和假设检验的基础。 第二部分：SPSS实战——从菜单到代码 本部分将带领读者进入SPSS统计分析软件的操作世界，学习如何运用SPSS进行各种统计分析。本书将区分菜单操作和语法操作，提供多样化的学习路径。 第四章：SPSS软件入门与数据管理 SPSS界面概览： 熟悉SPSS主界面，包括数据编辑器（Data Editor）、输出查看器（Output Viewer）和语法编辑器（Syntax Editor）。 数据录入与导入： 学习如何在SPSS中直接录入数据，以及导入Excel、CSV等常见格式的数据文件。 变量视图与数据视图： 理解变量视图（Variable View）和数据视图（Data View）的区别与联系，学习如何定义变量的名称、类型、标签、值标签等属性。 数据转换与重构： 掌握SPSS强大的数据处理功能，包括数据选择、变量计算、变量 recoding、数据合并与拆分等。这些是进行有效分析的前提。 SPSS语法基础： 引入SPSS语法（Syntax）的概念，介绍基本语法结构和命令，并展示如何通过编写语法来提高分析效率和可重复性。 第五章：SPSS描述性统计分析实践 利用SPSS进行频数分析： 学习如何使用SPSS的“Frequencies”功能生成频数表、百分比表，并绘制各种图表（柱状图、饼图、直方图）。 SPSS描述性统计量计算： 演示如何通过SPSS的“Descriptives”和“Explore”功能计算均值、中位数、标准差、偏度、峰度等描述性统计量，并输出箱线图、茎叶图等。 交叉表分析： 学习如何使用SPSS的“Crosstabs”功能进行两个或多个分类变量之间的联合频数分析，并计算卡方检验（Chi-Square Test）等关联性指标。 第六章：SPSS参数估计与假设检验 单样本t检验（One-Sample t-Test）： 讲解如何使用SPSS对单个样本的均值与已知总体均值进行比较，并解读检验结果。 独立样本t检验（Independent-Samples t-Test）： 演示如何使用SPSS比较两个独立样本均值是否存在显著差异，并讨论方差齐性检验（Levene's Test）的重要性。 配对样本t检验（Paired-Samples t-Test）： 学习如何使用SPSS分析配对数据（如前后测数据）均值是否存在差异。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 讲解如何使用SPSS比较三个或三个以上独立样本均值是否存在显著差异，并深入理解F检验和事后比较（Post Hoc Tests）的概念。 第三部分：进阶统计分析与SPSS高级应用 本部分将拓展统计学应用范围，介绍一些更高级的统计方法，并展示SPSS在这些领域的强大功能。 第七章：相关与回归分析 相关分析（Correlation Analysis）： 讲解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient），以及如何使用SPSS计算和解释相关系数，判断变量间的线性关系强度和方向。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 深入探讨一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，学习如何使用SPSS进行回归分析，包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R-squared）的意义以及残差分析。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 扩展到多个自变量与一个因变量的关系分析，学习SPSS中多元回归的各种模型（如逐步回归），以及如何处理多重共线性等问题。 第八章：非参数检验 非参数检验的适用场景： 解释非参数检验（Nonparametric Tests）适用于不满足参数检验（如t检验、ANOVA）条件的（如数据非正态分布、数据为有序变量）情况。 常用非参数检验： 重点介绍曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test，对应独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test，对应配对样本t检验）、Kruskal-Wallis H检验（Kruskal-Wallis H Test，对应单因素ANOVA）以及Friedman检验（Friedman Test）。 SPSS非参数检验操作： 提供SPSS中执行这些非参数检验的具体步骤和结果解读方法。 第九章：SPSS数据可视化进阶 自定义图表： 学习如何利用SPSS的图表编辑器（Chart Editor）对图表进行精细化调整，如修改颜色、线条、添加标注、调整坐标轴等，使其更符合学术和报告要求。 三维图表与散点图矩阵： 探索SPSS在可视化复杂关系方面的能力，如制作三维散点图或散点图矩阵，以直观展示多个变量之间的关系。 创建出版级图表： 强调制作清晰、准确、具有信息传达力的图表对于研究成果的重要性，并提供一些设计原则和技巧。 贯穿全书的特色 清晰的逻辑结构： 本书按照从基础到进阶的逻辑顺序组织内容，确保读者能够逐步建立统计学知识体系。 强调理论与实践结合： 每一统计方法在讲解理论原理的同时，都配有SPSS的详细操作步骤和结果解读。 多样化的数据示例： 尽管本书不局限于某一学科，但会引用来自教育、心理学、市场营销、医学、社会科学等多个领域的模拟数据，展示统计学方法的通用性。 逐步深入的SPSS操作： 从基础的数据管理到高级的图表制作，SPSS的操作指导循序渐进，适合不同熟练程度的读者。 解读结果的重要性： 本书不仅教会读者如何操作SPSS，更重要的是指导读者如何正确地解读统计分析结果，理解其统计意义和实际含义。 理论回顾与总结： 每章结尾都设有知识点回顾，帮助读者巩固所学内容，并为后续学习打下基础。 本书适合所有希望系统学习统计学原理并掌握SPSS数据分析技能的读者，包括在校学生（本科生、研究生）、科研人员、数据分析师、市场研究人员以及其他需要运用数据进行决策和研究的专业人士。通过本书的学习，读者将能够自信地运用统计学工具，从数据中发掘有价值的信息。

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从结构上看，这本书的章节组织似乎是按照统计方法的复杂度递增来安排的，这在逻辑上是无可指摘的。它为读者提供了一条清晰的学习路径，从基础的描述统计到中级的推断统计，再到后期的多元分析。但让我感到有些困惑的是，某些跨领域的内容（比如地理信息系统数据在SPSS中的处理）似乎被非常简略地提及，更像是附录性质的内容，而不是被整合进核心分析流程中。如果这些内容是作为独立模块存在的，那应该提供更具操作性的步骤和数据准备的特殊要求。我更希望看到的是，作者能用几个完整的“大案例”，贯穿SPSS从数据导入、清洗、假设检验到最终报告撰写的全过程，让读者能体会到一个完整研究是如何在软件中一步步完成的，而不是零散的知识点堆砌。这本书在“点”上做得不错，但在“面”的整合与流程化展示上，感觉还有提升的空间。

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这本书的排版和语言风格，给我的第一印象是相当严谨、一丝不苟。它用的是一种非常标准化的学术写作腔调，逻辑链条清晰，几乎没有冗余的词汇。对于有一定统计学基础的读者来说，这种风格无疑是高效且令人信赖的。然而，对于我这种更偏向于应用型学习的读者群体，有时候会觉得它过于“冷硬”。很多时候，我希望看到一些更具对话性的引导，比如“你可能会在这里遇到什么常见错误？”或者“如果你的数据不满足这个假设，可以尝试这个替代方法。”这些“人情味”的提示，往往能帮我们节省大量的调试时间。我翻到关于时间序列分析的部分，发现对模型的选择标准介绍得比较中规中矩，没有太多关于如何根据实际业务情境来灵活调整模型的讨论。总体来说，它更适合作为一本工具书来查阅具体操作的细节，而不是一本可以带你进行完整项目分析的伴侣。

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拿到这本书后，我首先关注的是它的案例实用性。毕竟，光会软件操作是不够的，关键是如何用这些工具来回答研究问题。我试着跟着书里走了一遍关于因子分析的章节，感觉作者在选择案例时，似乎更多地考虑了“如何操作”而非“为什么这么操作”。比如，当涉及到因子旋转时，对正交旋转和斜交旋转的适用场景，以及它们背后的统计学逻辑的阐述略显单薄。这对于我这种需要深入理解模型背后的假设和限制的人来说，稍微有些遗憾。我希望一本“大全”级别的书，不仅能提供“菜谱”，还能解释“食材的特性”。如果能在讲解步骤的同时，穿插一些对结果解读的深度分析，比如如何判断因子载荷的显著性，或者如何根据特定领域的知识来命名和解释提取出来的因子，那这本书的价值就大大提升了。目前来看，它更像是一本操作手册，而非一本策略指南。

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这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面那种深沉的蓝色调，配上清晰的字体，给人一种专业又可靠的感觉。我刚拿到手的时候，特意翻了翻目录，感觉内容覆盖面确实挺广的，从最基础的数据录入和描述性统计，到稍微复杂一点的回归分析和方差分析，似乎都有涉及。尤其是看到那些带着图示的步骤说明，感觉作者在组织材料上是下了不少功夫的，不像有些教程写得云里雾里，让人无从下手。不过，说实话，光看目录，我还是有点拿不准它到底能在多大程度上帮助我这个“半路出家”的数据分析小白。我更期待的是，它能用非常接地气的方式，把那些复杂的统计学概念，通过SPSS的操作流程巧妙地串联起来，而不是干巴巴地堆砌理论。希望里面的案例能紧密贴合我们日常研究中遇到的实际问题，那样读起来才会有代入感，学起来也更带劲。如果能配上一些软件界面的高清截图，那就更完美了，毕竟眼见为实，操作步骤的直观性非常重要。

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让我印象深刻的是，这本书在讲解一些基础功能时，覆盖的范围确实非常全面，甚至包括了一些我平时很少用到，但理论上非常重要的统计检验。比如，对于非参数检验的介绍，它似乎并没有草草了事，而是详细列举了不同样本情况下应选择哪种具体的检验方法。这体现了编者希望这本书能够真正做到“大全”的努力。不过，我发现它在软件版本兼容性方面，似乎更侧重于某一特定版本（我猜测是较新的版本），对于一些老版本用户可能需要自行摸索一些细微的界面差异。另外，在处理缺失数据这一现代研究中至关重要的一环时，我期待能看到更多关于多重插补（Multiple Imputation）这类先进方法的详细步骤和解读，而不仅仅是简单的均值/中位数替代。如果能在这些前沿或棘手问题上提供更深入、更细致的指导，这本书的含金量会更高。

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