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出版者:Prentice Hall

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:

价格:41.4

装帧:Pap

isbn号码:9780132411523

丛书系列:

图书标签:

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《SPSS 15.0 简明指南》是一本旨在帮助用户快速掌握SPSS统计软件核心功能的实用手册。本书专注于SPSS 15.0版本，涵盖了数据管理、基本统计分析、图形展示以及部分高级分析方法的入门介绍。 本书特点： 聚焦核心功能： 针对SPSS 15.0版本，本书精选了最常用、最核心的功能进行讲解，力求让读者在最短的时间内掌握软件的基本操作和常用分析技巧。 循序渐进的教学模式： 内容组织上，本书从数据输入的初步了解开始，逐步深入到数据转换、描述性统计、推断性统计以及图形的创建。每个章节都建立在前一章节的基础上，确保学习过程的连贯性和易懂性。 操作导向的讲解： 本书强调实际操作，每个概念和方法都会配以详细的步骤说明和直观的图示，让读者能够跟随指导轻松完成各项操作。 理论与实践相结合： 在讲解统计方法的同时，本书也会适时穿插相关的统计学原理，帮助读者理解“为什么”以及“如何”运用这些方法，从而更深刻地理解数据分析的意义。 实用案例驱动： 通过贴近实际研究场景的案例，本书演示了如何在不同情境下运用SPSS解决统计问题，让读者在学习中感受到SPSS的强大应用价值。 内容概述： 第一部分：SPSS 15.0 基础入门 SPSS 15.0 界面概览： 介绍SPSS 15.0的主界面、菜单栏、工具栏以及数据视图和变量视图等核心窗口，帮助用户熟悉软件的操作环境。 数据管理基础： 数据录入与导入： 讲解如何手动输入数据，以及如何从Excel、CSV等常见格式导入数据到SPSS。 变量定义与管理： 详细介绍变量视图中各列（变量名、类型、标签、值标签、缺失值等）的含义和设置方法，以及如何对变量进行重命名、修改类型等操作。 数据文件的保存与打开： 说明SPSS数据文件（.sav）的保存和读取方式。 第二部分：数据转换与准备 数据筛选与选择： 介绍如何根据特定条件选择或排除数据，为后续分析做好准备。 计算新变量： 演示如何利用SPSS的计算器功能，根据现有变量创建新的衍生变量，例如计算总分、比例等。 变量重编码： 讲解如何将连续变量离散化（分组），或将分类变量合并，以适应不同的分析需求。 数据排序： 说明如何根据一个或多个变量对数据进行排序，便于查看和组织数据。 数据合并与追加： 介绍如何将多个数据文件进行合并（按变量）或追加（按个案），整合数据资源。 第三部分：描述性统计分析 集中趋势与离散趋势的度量： 频率分析： 学习如何计算变量的频率分布，生成频率表，并理解其在数据探索中的作用。 描述性统计量： 演示如何计算均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值、四分位数等描述性统计指标，全面了解数据的基本特征。 交叉制表分析： 列联表的构建： 学习如何创建两个或多个分类变量的交叉表，探索变量之间的关系。 卡方检验： 介绍如何对列联表进行卡方检验，判断变量之间是否存在统计学上的关联。 第四部分：推断性统计分析入门 t检验： 独立样本t检验： 讲解如何比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。 配对样本t检验： 介绍如何比较同一组对象在不同时间点或不同处理下的均值差异。 单样本t检验： 说明如何将一个样本的均值与已知的总体均值进行比较。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 学习如何比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异，并理解F检验。 相关分析： Pearson相关系数： 介绍如何计算两个连续变量之间的线性相关强度和方向。 Spearman等级相关： 说明如何计算两个序数变量或非线性相关变量的单调关系。 回归分析入门： 简单线性回归： 演示如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，进行预测。 第五部分：数据可视化 SPSS图表生成器： 条形图、饼图、直方图： 学习如何创建基本的图形来直观展示数据的分布和构成。 散点图： 演示如何用散点图来观察两个变量之间的关系。 箱线图： 介绍如何用箱线图比较不同组别的数据分布。 图表编辑与美化： 说明如何对生成的图表进行标题、坐标轴标签、颜色、字体等方面的修改，使其更加清晰和专业。 目标读者： 本书适合初次接触SPSS统计软件的学习者，包括但不限于： 学生： 需要完成课程作业、毕业论文或科研项目的学生。 研究人员： 需要进行数据分析的各领域研究人员，希望快速掌握SPSS进行数据探索和统计检验。 社会科学、心理学、教育学、市场营销等领域的从业者： 日常工作中需要处理和分析数据的专业人士。 对统计分析感兴趣的普通用户： 希望通过SPSS了解和掌握数据分析的基本方法。 《SPSS 15.0 简明指南》将是您踏入SPSS统计分析世界的一扇便捷之门，助您高效地完成数据处理与分析任务。

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不得不提的是，这本书对软件版本更新的反应速度慢得令人发指。我手上这本似乎是基于一个非常古老的软件环境编写的，很多现代统计分析中常用的模块和界面选项，在这本书里根本找不到对应的描述。当我尝试跟随书中的步骤去执行一个看似简单的回归分析时，发现软件界面上早期的菜单位置和现在的已经大相径庭，导致我不得不花费大量时间去“猜测”作者在描述哪个按钮。这种时间上的错位感非常强烈，让我感觉自己像是在学习一门已经退役的语言。如果一本软件指南无法跟上软件本身的迭代，它的价值就会迅速贬值，变成一种历史文献。更糟糕的是，书中提供的一些范例数据集，我尝试在现有的网络资源中查找，也大多是残缺不全或者已经失效的链接。这种对配套资源的疏忽，极大地削弱了读者进行跟练和验证的动力。指南的生命力在于其时效性，而这本书显然在这方面彻底“趴窝”了，它的存在更像是一个关于过去软件形态的博物馆陈列，而不是一个能指导当下实践的工具。

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全书的语气和风格，保持了一种令人窒息的客观与疏离。作者仿佛是一个站在高处的学者，冷眼旁观着学习者的摸索与挣扎。缺乏任何鼓励性的语言，也没有任何“小贴士”或者“常见误区”这样的环节来增加阅读的趣味性和实用性。很多关键步骤的处理，作者总是用“用户应自行根据数据特点进行调整”这样的模糊表述一笔带过，这对于急需明确指导的新手来说，无异于一句空话。我期待的是一种教学相长的互动感，哪怕是通过一些生动的小案例来串联起复杂的统计概念，但这完全没有。书中的案例分析，也显得过于理想化和干净，完全没有体现出真实世界数据那种脏乱差的特性——比如缺失值、异常点、或者数据类型的不一致性。如果不能教会读者如何处理现实中的“烂数据”，那么这本书教导的分析技巧，即便再精妙，也终究是空中楼阁。这种高高在上的学术腔调，让学习过程变得异常枯燥，学习的内在驱动力很容易就被消磨殆尽。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的灾难，色彩搭配混乱得让人怀疑设计师是不是在跟读者过不去。厚重的装帧拿在手里，与其说是“指南”，不如说是一块沉甸甸的砖头，让人望而生畏。我原本以为一本关于统计软件的入门书籍会力求简洁明了，便于携带，结果它给我的感觉是，作者压根没考虑过读者的实际使用场景。书页的纸张质量也差强人意，油墨似乎总是涂抹不匀，在光线不好的地方看久了，眼睛特别容易疲劳。更别提那排版了，字体大小不一，行距忽松忽紧，简直就像是把不同年代、不同软件导出的文本随意拼凑在一起。我翻阅目录的时候，就有一种强烈的预感，这本书的“导览”功能恐怕要大打折扣了。那些生硬的章节标题，完全没有提供任何直观的线索，让你根本不知道翻开某一页后，究竟会学到什么实用的操作技巧。这本书的外在表现，已经预示了它在内容组织上的潜在问题，这对于一本工具书来说，是致命的缺陷。一个好的指南，理应让人在拿起它的第一时间就感到亲切和可靠，但这本，给我的第一印象是：笨重、过时、且缺乏诚意。

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最大的问题在于，这本书似乎错把“深度”当成了“广度”的衡量标准，却在核心的“应用能力”上留下了巨大的鸿沟。它试图包罗万象，把软件中每一个菜单项的定义都详尽列举一遍，但这种堆砌式的介绍，最终导致了核心功能的讲解被稀释。例如，在讲解方差分析（ANOVA）这一关键模块时，对不同模型选择的理论依据解释得过于冗长，反而对如何设置交互项、如何解读残差图这些实际操作的难点轻描淡写。读者合上书后，可能记住了许多名词，但一旦面对一个实际的研究问题，依然会感到无从下手，不知道该从哪个功能入手，也不知道分析结果中哪个指标才是真正重要的。这本书没有成功构建起一个清晰的“问题导向型”分析流程图景。它更像是一本软件功能的字典，而不是一本指引人解决实际统计问题的路线图。对于一个追求效率和实战能力的读者来说，这样的指南简直是本末倒置，让人感觉投入的时间和收获的实际能力严重不成比例，投入产出比极低。

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阅读这本书的过程，就像是穿越一片数据分析的迷雾森林，里面充斥着大量晦涩难懂的术语和绕来绕去的逻辑链条。作者似乎沉浸在自己深厚的学术背景中，完全忘记了大多数读者需要的是“如何做”，而不是“为什么是这样”。书中对于基础概念的解释，常常需要跳转好几页才能找到完整的上下文，逻辑跳跃性极大，初学者读起来会感到极其吃力，每学会一个新功能，都像是攻克了一座技术堡垒，而非轻松掌握了一项技能。我特别想知道，那些被反复提及的假设检验步骤，到底有没有用更直观的图示来辅助说明？遗憾的是，书中的插图少得可怜，即便有，也大多是软件界面的静态截图，缺乏动态的流程指导和关键操作的重点标记。更让我感到挫败的是，当我在实际操作中遇到软件的特定报错信息时，翻遍全书也找不到一个有效的故障排除章节。它似乎只关注理论的灌输和功能的罗列，却忽略了真实用户在面对软件Bug时的无助感。这本书的知识密度是够高，但信息获取的效率实在太低，效率低到让人怀疑它更像是一本学术论文集，而非实用的操作手册。

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