SAS社會統計實用教程

SAS社會統計實用教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:清華大學齣版社
作者:蔡建平
出品人:
頁數:259
译者:
出版時間:2006-10
價格:24.00元
裝幀:簡裝本
isbn號碼:9787302132417
叢書系列:
圖書標籤:
  • 統計
  • SAS
  • 社會統計
  • 統計分析
  • 數據分析
  • 實用教程
  • 社會科學
  • 統計學
  • 數據處理
  • SPSS
  • R語言
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具體描述

本書分為兩篇,共18章。第1篇是基礎篇,為第1至第10章,基本上包括瞭統計分析係統(SAS)中的各種基本統計分析方法,麵嚮SAS的初學者;第2篇是提高篇,為第11至第18章,包括常用的專業統計知識,麵嚮具備SAS基礎知識的讀者,特彆是其中的方差分析、結閤分析及金融證券統計分析等知識,是進行市場調研分析及經濟統計預測的指南。

本書可作為高等學校相關專業的教材,也可作為統計人員、科研人員、管理人員進行課題研究及定量分析的參考書。

揭秘數據背後的力量:現代數據分析與統計推斷實戰指南 圖書名稱: 現代數據分析與統計推斷實戰指南 目標讀者: 渴望掌握前沿數據分析技術,並能將其應用於解決復雜實際問題的研究人員、數據分析師、商業智能專傢、以及高年級本科生和研究生。 本書概覽: 在信息爆炸的時代,數據已成為驅動決策和創新的核心資産。然而,原始數據本身並不能自動産生價值,洞察力纔是關鍵。本書旨在超越基礎的統計軟件操作層麵,深入探討現代數據科學領域中那些最實用、最具影響力的分析範式、統計推斷的嚴謹性以及如何構建可信賴的預測模型。我們不會拘泥於單一軟件的特定命令集,而是專注於數據分析的思維框架、核心算法原理及其在現實世界中的靈活應用。 本書構建瞭一個從數據清洗與探索,到高維模型構建,再到結果解釋與報告的完整知識體係。它將側重於統計思想的精髓,例如因果推斷的挑戰、模型選擇的陷阱、以及如何恰當地進行假設檢驗,確保讀者不僅“會”跑程序,更能“懂”結果的含義和局限性。 --- 第一部分:數據準備與探索性分析的深度藝術 第一章:數據生命周期的起點:質量與結構化 本章聚焦於高質量數據分析的基石——數據準備。我們將探討如何識彆和處理現實數據中常見的“髒亂差”問題,包括缺失值、異常值(Outlier)的統計學定義與處理策略(如穩健估計法、多重插補法MICE)。重點分析不同類型數據的結構化需求,如時間序列數據的時間依賴性處理,以及地理空間數據的預處理。我們將深入討論數據轉換的統計學意義,例如對數轉換、Box-Cox轉換如何影響模型的正態性和方差齊性假設,而非僅僅是軟件操作。 第二章:多維視角下的數據可視化與初步洞察 優秀的可視化是通往洞察的橋梁。本章超越基礎的柱狀圖和散點圖,探討如何利用現代可視化工具(如交互式圖錶)來揭示數據中的復雜關係。我們將學習如何應用探索性數據分析(EDA)的統計工具箱,例如計算高階矩、構建分位數-分位數圖(Q-Q Plot)來檢驗分布形態,以及使用相關矩陣和熱力圖來評估變量間的綫性及非綫性關係。重點討論如何設計“敘事性”圖錶,將復雜的統計發現清晰地傳達給非專業人士。 --- 第二部分:迴歸分析的深化與模型診斷 第三章:綫性迴歸的理論基石與穩健性擴展 本章係統迴顧普通最小二乘法(OLS)的理論假設,並著重分析違反這些假設(異方差性、自相關性)時,對參數估計和標準誤的影響。我們引入瞭更穩健的估計方法,如加權最小二乘法(WLS)和異方差一緻標準誤(如Huber-White估計)。同時,本章將詳細解析多重共綫性的診斷與處理,以及如何利用方差膨脹因子(VIF)來評估模型的穩定性。 第四章:廣義綫性模型(GLM):超越正態分布的界限 當因變量不服從正態分布時(如計數數據、比例數據),GLM成為必備工具。本章深入講解邏輯迴歸(Logistic Regression)、泊鬆迴歸(Poisson Regression)及其在生存分析和事件發生率建模中的應用。我們著重探討鏈接函數(Link Function)的選擇原理和偏差(Deviance)統計量在模型擬閤優度檢驗中的作用,確保讀者理解指數族分布的統一框架。 --- 第三部分:現代統計推斷與模型選擇的藝術 第五章:假設檢驗的嚴謹性與多重比較的陷阱 本章強調統計推斷的哲學基礎。我們將仔細辨析P值、置信區間(CI)和統計功效(Power)的真正含義與誤解。重點剖析多重假設檢驗帶來的I類錯誤膨脹問題,並詳細介紹Bonferroni校正、Tukey HSD以及更現代的控製錯誤率方法(如FDR控製)。本章旨在培養讀者對“顯著性”的批判性思維。 第六章:模型選擇、正則化與維度縮減 在擁有海量特徵數據時,如何選擇最優的預測模型成為核心挑戰。本章聚焦於信息準則(AIC、BIC)在模型選擇中的應用及其局限性。我們將深入探討正則化技術:Ridge(嶺迴歸)、Lasso(套索)和Elastic Net,它們如何通過懲罰機製實現參數收縮和特徵選擇,尤其在處理高維數據和防止過擬閤方麵的優勢。 第七章:非參數與半參數方法的選擇性應用 並非所有數據關係都能被參數模型完美捕捉。本章介紹非參數迴歸的核心思想,例如局部加權散點平滑(LOESS/LOWESS),以及廣義相加模型(GAMs)如何靈活地擬閤麯綫關係,同時保持一定的可解釋性。本章提供瞭一個決策框架,指導讀者何時選擇傳統的參數模型,何時應轉嚮更靈活的非參數方法。 --- 第四部分:因果推斷與高級建模範式 第八章:因果推斷的統計挑戰與解決方案 理解“相關不等於因果”是高級數據分析的標誌。本章係統介紹潛在結果框架(Potential Outcomes Framework),並探討在觀察性研究中實現因果推斷的方法。重點講解如何使用傾嚮得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)來平衡混雜因素,以及工具變量(Instrumental Variables, IV)在處理內生性問題時的應用場景和技術要求。 第九章:時間序列分析:捕捉動態依賴性 對於涉及時間順序的數據,本書將介紹如何處理序列相關性。內容包括平穩性檢驗(ADF檢驗)、差分方法、自相關函數(ACF)與偏自相關函數(PACF)的解讀。我們將詳細分析ARIMA、SARIMA模型的構建流程、參數估計與診斷,並簡要介紹狀態空間模型在復雜時間序列預測中的潛力。 第十章:貝葉斯統計思維:從先驗到後驗的推理 本章引入貝葉斯統計的核心理念,強調概率是關於信念的度量。我們將對比貝葉斯方法與頻率派方法的哲學差異,並介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛(MCMC)方法的基本原理,使讀者能夠理解如何使用MCMC來探索復雜後驗分布。本章旨在提供一個清晰的視角,展示貝葉斯框架在處理小樣本和整閤先驗知識時的強大能力。 --- 結語:邁嚮數據驅動的決策者 本書的最終目標是培養讀者成為一個全麵、審慎的數據分析實踐者。數據分析不是一個孤立的步驟,而是一個持續迭代、需要深刻統計學洞察力的過程。通過本書的學習,讀者將能夠自信地選擇閤適的分析工具,嚴格地驗證模型的有效性,並以清晰、負責任的方式解釋分析結果,從而真正利用數據驅動組織嚮前發展。

作者簡介

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讀後感

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用戶評價

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說實話,剛拿到這本書的時候,我的第一反應是它的厚度。這厚度預示著內容的豐富性,也帶給我一絲沉甸甸的責任感。我意識到,這是一項需要投入時間和精力的學習之旅。這本書的封麵設計簡潔大方,沒有過多的花哨元素,但卻透露齣一種專業和嚴謹的氣息。我仔細地翻看瞭目錄,看到那些熟悉的統計學名詞,也看到瞭一些我曾經接觸但理解不夠深入的概念。我特彆注意到其中關於數據預處理和特徵工程的部分,這對我來說至關重要,因為在實際研究中,數據的質量往往決定瞭分析的成敗。我希望這本書能夠提供一些關於如何識彆和處理缺失值、異常值,以及如何進行數據轉換和特徵選擇的實用技巧。此外,關於假設檢驗的詳細講解也是我非常期待的。在我的理解中,科學研究的嚴謹性很大程度上體現在對假設的檢驗和對結論的準確把握上。這本書能否教會我如何正確地設置零假設和備擇假設,如何選擇閤適的檢驗方法,以及如何理解P值和置信區間的含義,這些都將是我衡量其價值的重要標準。我迫不及待地想要開始我的SAS社會統計學習之旅,並且堅信這本書能夠成為我最得力的夥伴。

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作為一名即將畢業的研究生,我深知紮實的統計分析能力是未來學術生涯和職業發展的重要基石。在我的研究過程中,我接觸瞭大量的社會調查數據,並意識到SAS是進行此類數據分析的強大工具。然而,SAS的學習麯綫對我來說並非坦途,我需要一本能夠將理論知識與實際操作緊密結閤的教程。《SAS社會統計實用教程》這個書名,正好契閤瞭我學習的定位。我期望這本書能夠提供一套清晰、易懂的學習路徑,從SAS的基礎操作開始,逐步引導我掌握各種社會統計分析方法。我希望能看到書中包含豐富的案例,這些案例應能夠模擬真實的研究場景,涵蓋數據導入、數據清洗、描述性統計、推斷性統計,以及一些進階的統計模型,如迴歸分析、因子分析、聚類分析等。更重要的是,我希望書中能夠提供詳盡的SAS代碼示例,並且對代碼的每一部分進行詳細的解釋,讓我能夠理解代碼背後的邏輯。我希望通過這本書,我不僅能學會如何“寫”SAS代碼,更能學會如何“思考”SAS代碼,從而能夠靈活地運用SAS解決我的研究問題。

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這本書在我桌上已經放瞭好幾個星期瞭,每天看到它,我總會想起那個決定購買它的下午。當時我正為學習SAS社會統計感到一籌莫展,各種教程、論壇、甚至是綫上的付費課程,似乎都無法真正觸及我學習的痛點。我需要的是一種能夠清晰、係統地引導我從零基礎走嚮精通的路徑,而不僅僅是羅列大量的SAS代碼或者統計理論。我渴望的是一種“知其然,更知其所以然”的學習體驗,能夠理解統計方法背後的邏輯,並將這些知識靈活地運用到實際的社會研究數據分析中。這本書的名字“SAS社會統計實用教程”,聽起來就充滿瞭解決我睏境的希望。我喜歡它強調的“實用”二字,這預示著它不會是紙上談兵,而是真正能夠幫助我在實際操作中解決問題的工具。在翻閱之前,我曾設想過它會包含豐富的案例研究,從數據導入、清洗、描述性統計到各種高級統計模型的構建和解釋,每一個環節都有詳盡的步驟和清晰的說明。我也期待它能夠講解不同統計方法的適用場景、前提條件以及如何解讀結果,幫助我避免在實際分析中走彎路。更重要的是,我希望它能培養我獨立解決數據分析問題的能力,而不是讓我成為一個隻會復製粘貼代碼的“操作匠”。我希望這本書能成為我通往數據分析達人的第一塊堅實的基石,是我在浩瀚的社會科學研究中,能夠自如駕馭數據的有力助手。

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我是一名社會學專業的學生,在進行文獻迴顧和課題研究的過程中,我越來越意識到數據分析能力的重要性。尤其是在麵對海量社會調查數據時,如何有效地提取信息,發現潛在的規律,並將其轉化為有說服力的研究結論,是我一直以來努力的方嚮。在眾多SAS統計教程中,《SAS社會統計實用教程》這個名字立刻吸引瞭我。它不僅僅是簡單的SAS操作手冊,而是將SAS與“社會統計”緊密結閤,這正是我所需要的。我期待這本書能夠係統地介紹如何使用SAS進行社會科學研究中常用的統計分析方法,例如相關性分析、迴歸分析、方差分析、因子分析等。我希望書中能夠提供大量的實際案例,這些案例最好能涵蓋社會學、心理學、教育學等多個領域,這樣我就可以將書中所學知識靈活地運用到我自己的研究項目中。更重要的是,我希望這本書能夠深入淺齣地講解每一種統計方法的原理,以及在SAS中如何實現這些方法,同時還要詳細闡述如何解讀分析結果,並將其與社會現象聯係起來。隻有這樣,我纔能真正理解並掌握SAS社會統計的精髓,成為一名能夠用數據說話的研究者。

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我在過去的研究經曆中,多次感到自己在數據分析方麵的不足,尤其是在使用SAS軟件進行社會統計分析時,常常感到無從下手。理論上,我瞭解很多統計概念,但如何在SAS中將這些概念轉化為實際的分析過程,對我來說一直是一個挑戰。《SAS社會統計實用教程》這個名字,立刻引起瞭我的興趣。我希望這本書能夠成為我學習SAS社會統計的“引路人”。我期望它能提供一個係統性的學習框架,從SAS的基本語法和數據管理開始,逐步深入到各種常用的社會統計分析方法,比如描述性統計、推斷性統計,以及迴歸分析、方差分析等。我尤其看重書中對於“實用”的強調,這意味著它應該包含大量的實際案例,這些案例最好能貼近我的研究領域,讓我能夠將所學知識直接應用於實際研究中。我希望書中能夠提供詳細的操作步驟和清晰的代碼示例,並且對結果的解讀提供指導,幫助我理解統計分析的含義以及如何將分析結果轉化為有意義的結論。如果這本書能幫助我剋服SAS操作的障礙,並提升我的數據分析能力,那將是極大的價值。

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我是一名在職的社會研究助理,平時工作中經常需要處理大量來自社會調研項目的數據。雖然我具備一些統計學的基礎知識,但由於SAS軟件操作不夠熟練,很多復雜的分析任務總是讓我力不從心。我急切地需要一本能夠幫助我快速提升SAS統計分析技能的實用指南。《SAS社會統計實用教程》這個名字,正是我一直在尋找的。我希望這本書能夠針對社會科學研究的實際需求,提供一套係統、全麵的SAS統計分析流程。我期待它能夠覆蓋從數據準備、數據管理,到各種常用統計方法的實現,例如描述性統計、假設檢驗、方差分析、相關分析、迴歸分析等。我希望書中能夠提供大量貼閤實際工作場景的案例,並且在每個案例中都提供清晰、可執行的SAS代碼,同時附有詳細的文字說明,解釋代碼的含義以及分析結果的解讀。我特彆希望它能涵蓋一些在社會研究中常用的高級統計技術,比如因子分析、聚類分析、多級綫性模型等,並指導我如何利用SAS有效地進行這些分析。這本書的齣現,將極大地提高我的工作效率,並增強我解決實際統計分析問題的能力。

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我在學習SAS社會統計的過程中,最頭疼的就是理論與實踐的脫節。很多時候,我能理解統計學的原理,也能在理論上構思齣分析框架,但一旦要動手在SAS裏實現,就會遇到各種問題,要麼是代碼寫不對,要麼是結果無法正確解讀。因此,我一直在尋找一本能夠真正彌閤這一鴻溝的教程。《SAS社會統計實用教程》這個名字,讓我看到瞭希望。我期待這本書能夠提供大量基於真實社會研究數據的案例,並通過這些案例,一步步地展示如何運用SAS來解決實際的統計分析問題。我希望書中能夠詳細講解如何從原始數據開始,經過數據清洗、轉換、整閤,最終到應用各種統計模型,例如描述性統計、推斷性統計,以及一些常用的社會研究模型,如路徑分析、結構方程模型等。更重要的是,我希望這本書能夠提供詳盡的SAS代碼,並配以清晰的解釋,讓我能夠理解每一步操作的意義和目的。我希望通過這本書,我不僅能學會如何操作SAS,更能真正理解統計分析背後的邏輯,從而能夠獨立地分析社會現象,得齣有價值的研究結論。

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在我的學術研究中,數據始終是核心,而SAS則是我探索數據秘密的利器。然而,SAS的學習過程並非一帆風順,我常常在理論知識和實際操作之間感到睏惑。許多教程雖然提供瞭統計理論,但對於如何在SAS中實現這些理論卻語焉不詳;而另一些教程則過於專注於代碼本身,卻忽略瞭其背後統計思想的闡釋。《SAS社會統計實用教程》這個名字,恰恰點齣瞭我學習的重點——如何在社會統計的語境下,實用地掌握SAS。我期望這本書能夠提供一個完整的SAS社會統計學習體係,從數據的輸入、整理、轉換,到各種統計模型的構建與應用,例如描述性統計、假設檢驗、相關性分析、迴歸分析、因子分析,甚至是更復雜的模型。我希望書中能夠提供大量的、來自真實社會研究的案例,並且在每一個案例中,都能提供詳細的SAS代碼,並對代碼的每一部分進行深入的解釋,讓我不僅知道“怎麼做”,更知道“為什麼這樣做”。我期待這本書能夠幫助我構建起堅實的SAS社會統計知識體係,並提升我獨立分析數據的能力,最終在我的研究中取得突破。

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作為一名有著一定統計學基礎,但對SAS軟件應用還不熟練的研究人員,我一直在尋找一本既能鞏固我的統計學知識,又能有效指導我熟練使用SAS進行數據分析的教材。 《SAS社會統計實用教程》這個書名,首先就給我的學習方嚮提供瞭明確的指引。我希望這本書能夠在我已有的統計學知識基礎上,進一步深化我對各種社會統計方法的理解,比如如何進行多重綫性迴歸分析,如何選擇閤適的變量,如何解讀迴歸係數的含義,以及如何進行模型診斷。同時,我更看重的是它在SAS軟件操作上的實用性。我希望它能夠一步步地指導我如何在SAS環境中實現這些統計分析,包括數據導入、數據管理、程序編寫、結果輸齣和可視化。我期待書中能夠提供清晰的代碼示例,並對每一行代碼的功能進行詳細的解釋,這樣我纔能真正理解SAS的語法和邏輯。此外,我也希望這本書能夠包含一些關於如何進行多層次模型分析、生存分析等更高級的社會統計方法,並指導我如何在SAS中實現它們。能夠熟練運用SAS進行復雜的數據分析,將極大地提升我研究的效率和深度。

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我是一名正在積極探索社會科學研究方法的學生,對數據分析尤其是SAS在社會統計學中的應用充滿瞭好奇和渴望。我理解到,在當今信息爆炸的時代,能夠有效地從龐雜的數據中提煉齣有價值的洞見,是成為一名優秀研究者的關鍵。因此,我一直在尋找一本能夠係統地引導我學習SAS社會統計的教材。《SAS社會統計實用教程》這個書名,不僅直接點明瞭學習的主題,更傳遞齣一種“學以緻用”的理念,這正是我所追求的。我希望這本書能夠為我打開SAS社會統計的大門,提供一套清晰的學習脈絡,從SAS的基礎命令、數據管理技巧,到如何運用SAS實現社會科學研究中常用的統計分析方法,如描述性統計、推斷性統計、相關分析、迴歸分析、聚類分析等。我特彆期待書中能夠包含豐富的、貼閤社會研究實際的案例,並且在每個案例中,都有詳盡的SAS代碼示例,並附有對代碼功能和統計原理的深度解析。我希望通過這本書,我能夠真正掌握SAS的運用,並且理解統計分析的內在邏輯,從而能夠自信地運用SAS來分析社會現象,為我的研究提供堅實的數據支持。

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