Spss Survival Manual

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出版者:McGraw-Hill
作者:Pallant, Julie
出品人:
页数:318
译者:
出版时间:
价格:63.95
装帧:Pap
isbn号码:9780335216406
丛书系列:
图书标签:
  • 统计
  • 软件
  • SPSS
  • SPSS
  • 统计学
  • 数据分析
  • 社会科学
  • 研究方法
  • 统计软件
  • 生存手册
  • 数据处理
  • 量化研究
  • 心理学
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具体描述

图书简介:数据科学与统计分析的实践指南 本书并非《SPSS Survival Manual》,它是一本旨在为数据分析领域的专业人士、研究人员以及学生提供全面、深入的统计学和数据处理实践指导的专著。本书的核心目标是弥合统计理论与实际数据分析工作之间的鸿沟,重点关注如何运用现代化的工具和严谨的方法论解决真实世界中的复杂数据问题。 内容深度与广度:从理论基石到前沿应用 本书的结构设计力求逻辑严密且层层递进。第一部分“数据素养与准备”,首先奠定了坚实的数据科学基础。我们详细阐述了数据采集的伦理考量、数据清洗的复杂艺术,包括缺失值处理(如多重插补技术)、异常值检测与稳健性分析。不同类型数据(时间序列、空间数据、文本数据)的预处理方法被置于核心位置,确保读者能为后续分析提供“干净”且结构化的输入。在这里,我们不局限于特定软件的操作手册,而是深入探讨每种处理方法背后的统计学假设和潜在偏差。 第二部分“描述性统计与探索性数据分析 (EDA)”,强调了可视化在数据理解中的不可替代性。我们超越了简单的柱状图和饼图,深入探讨了使用高级图表(如小提琴图、热力图、网络图)来揭示复杂数据结构的方法。重点讲解了如何运用非参数方法进行数据分布的初步评估,以及如何使用降维技术(如主成分分析 PCA 和因子分析 FA)来简化高维数据集,为后续建模打下基础。 第三部分“经典与现代推断统计学”,是本书的理论核心。我们系统地回顾了参数检验(t 检验、方差分析 ANOVA、卡方检验)的原理、适用条件及效应量计算。更重要的是,本书投入大量篇幅讲解了广义线性模型 (GLM),包括逻辑回归、泊松回归,以及如何处理非正态分布的数据。对于高级读者,我们探讨了混合效应模型 (Mixed Effects Models) 在处理嵌套数据结构和纵向数据中的应用,这是许多现实研究(如心理学、医学、教育学)的关键挑战。 第四部分:聚焦预测建模与机器学习的交汇点,体现了本书的前瞻性。我们详细介绍了回归模型的选择与评估,包括正则化方法(Lasso, Ridge, Elastic Net)如何平衡模型复杂度和预测精度。随后,我们转向了更具预测能力的非参数和半参数模型:决策树、随机森林 (Random Forest) 和梯度提升机 (Gradient Boosting Machines)。评估模型性能的标准被提升到更高层次,不仅关注 $R^2$ 或准确率,更深入剖析了 ROC 曲线、AUC、校准度 (Calibration) 和预测区间的重要性。我们还探讨了如何解释复杂的黑箱模型,例如使用 SHAP 值和 LIME 方法来增强模型的可解释性,确保统计推断的透明度。 第五部分:高级专题与特定领域应用,展示了统计分析的广泛适用性。本部分涵盖了生存分析(如 Cox 比例风险模型)在医学和工程可靠性分析中的应用。此外,时间序列分析(ARIMA, GARCH 模型)被用于金融和经济数据的波动性预测。对于需要处理类别数据和排序数据的研究者,我们提供了有序 Logit/Probit 模型的详细操作指南和解释框架。 工具与方法论的独立性 本书在讲解统计概念和模型实施时,刻意保持了对特定商业统计软件的独立性。我们的目标是教授“如何思考”和“如何执行”统计分析,而非仅仅教授“如何点击按钮”。书中的示例代码和算法实现主要基于开源、高度透明且功能强大的统计计算环境,确保读者理解底层计算逻辑,从而能灵活地将所学知识迁移到任何现代分析平台(如 R 或 Python 的相关统计库)上。 目标读者群 本书适用于: 1. 研究生及博士生: 需要掌握严谨的统计方法来完成学位论文和研究项目的学者。 2. 初级至中级数据分析师和统计学家: 寻求系统化、深入了解经典与现代统计模型边界的专业人士。 3. 跨学科研究人员: 需要将复杂的定量方法应用于生物医学、社会科学、市场研究等领域的实践者。 通过本书的学习,读者将不仅能够熟练运行统计检验,更重要的是,他们将获得批判性评估分析结果、选择恰当模型并清晰解释复杂发现的能力,从而真正成为数据驱动决策的有力支持者。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我是一名文科背景的研究生,在开始我的毕业论文之前,我对于如何进行实证研究,尤其是数据分析,感到非常迷茫。SPSS对我来说,曾经是一个听起来就很“高大上”的软件,我从来没想过自己能真正掌握它。《SPSS Survival Manual》这本书,真的是我学习SPSS过程中最得力的助手。它没有一开始就抛出各种复杂的统计模型,而是从最基础的数据录入和管理开始,一步一步地讲解。我记得最清楚的是,书中关于如何构建一个逻辑清晰、便于分析的数据集的部分,它详细地解释了变量的命名规则、数据类型的选择、以及如何进行数据的编码和重编码,这些基础的步骤,看似简单,但对于保证数据分析的准确性和效率至关重要。在讲解描述性统计时,作者不仅仅是告诉我们如何生成频率表和均值,更重要的是,它引导我们去理解这些统计量的含义,以及它们如何帮助我们初步了解数据的基本特征。例如,通过学习这本书,我学会了如何利用SPSS生成柱状图和饼图,来直观地展示不同类别变量的分布情况,并且能够清晰地解读这些图表所传达的信息。而且,这本书在讲解统计推断时,也做得非常出色,它用非常易懂的语言,解释了假设检验的基本原理,以及如何使用SPSS来执行t检验、卡方检验等常用的统计检验。我特别喜欢书中关于如何解读P值和置信区间的讲解,这让我能够更准确地理解统计分析的结果,并避免犯一些常见的错误。这本书真的让我觉得,SPSS并不遥不可及,而是我能够掌握的,并且能够为我的研究提供强大支持的工具。

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我之前尝试过一些SPSS的学习资源,但总是觉得它们要么过于理论化,要么操作步骤不够清晰。《SPSS Survival Manual》这本书,则成功地解决了这两个问题。它以一种非常注重实践的方式,将SPSS的学习过程变得轻松有趣。我尤其欣赏书中在介绍统计模型时,始终与实际研究问题紧密结合。例如,在讲解方差分析时,作者不仅仅是告诉我们如何进行单因素方差分析,还详细地讨论了如何进行多因素方差分析,以及如何处理交互效应。这对于我理解不同因素之间的联合作用,非常有帮助。而且,书中提供的案例数据都非常贴近实际,让我能够更好地理解统计模型在解决现实问题中的应用。我记得在学习如何进行卡方检验时,作者通过一个关于社会调查数据的例子,清晰地展示了如何检验两个分类变量之间的关联性,并且详细地解释了如何解读卡方统计量和P值。这种“情境化”的学习方式,让我能够更深刻地理解统计概念的实际意义。此外,这本书在数据预处理和可视化方面也提供了非常详尽的指导。它不仅教会我如何进行数据清洗和转换,还提供了很多关于如何生成高质量图表的小技巧,比如如何调整图表的颜色、标签和标题,以提高数据的可读性。这对于我撰写学术论文,报告研究结果,非常有帮助。总而言之,《SPSS Survival Manual》是一本非常优秀的SPSS学习指南,它能够帮助读者深入理解统计分析的原理,并熟练掌握SPSS软件的操作技巧。

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这本《SPSS Survival Manual》简直就是统计学小白的救星!我之前对SPSS简直是一窍不通,每次看到那些复杂的菜单和选项就头疼欲裂,感觉自己永远也学不会。但是,这本书的出现彻底改变了我的看法。它以一种极其友好的方式,循序渐进地引导我这个零基础的读者一步步走进SPSS的世界。我记得刚开始尝试数据录入时,连怎么设置变量类型都搞不清楚,幸好这本书里有非常清晰的图文并茂的讲解,一步步教我如何定义变量、输入数据,并且还提供了许多实用的小贴士,让我避免了不少新手常犯的错误。最让我印象深刻的是,它没有直接抛出枯燥的理论,而是通过大量的实际案例来演示如何使用SPSS进行数据分析。例如,在讲解描述性统计时,作者并没有仅仅停留在“计算均值和标准差”,而是通过一个实际的调查问卷数据,展示了如何生成频率表、柱状图、饼图等,并且解释了这些图表背后的含义,以及在不同情境下应该选择哪种图表。这种“学以致用”的学习方式,让我觉得SPSS不再是遥不可及的专业软件,而是我解决实际问题的好帮手。而且,这本书的语言风格非常平实易懂,没有使用过多的专业术语,即使遇到一些比较复杂的统计概念,作者也会用非常生动形象的比喻来解释,让我能够轻松理解。我曾经尝试过其他一些SPSS教程,但都因为过于理论化而让我望而却步,而《SPSS Survival Manual》则真正做到了“化繁为简”,让我对SPSS的恐惧感荡然无存,取而代之的是一种学习的乐趣和成就感。对于任何想要学习SPSS,但又担心自己学不会的朋友来说,我强烈推荐这本书,它一定会给你带来惊喜。

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我必须说,《SPSS Survival Manual》这本书在统计分析方法论的阐述上,做得相当深入和到位,即便对于我这种已经有一定统计基础的研究者来说,也受益匪浅。它不仅仅是SPSS软件的操作指南,更重要的是,它将统计分析的逻辑和思想融入其中,帮助读者理解“为什么”要这样做,而不仅仅是“怎么”做。书中对各种统计方法的介绍,都非常注重其理论前提和适用条件,这一点对于避免数据分析中的误用和误解至关重要。例如,在讲解回归分析时,作者并没有止步于如何进行线性回归,而是详细讨论了多重共线性、异方差、残差分析等重要的诊断步骤,并提供了如何通过SPSS来检测和处理这些问题的具体方法。这让我深刻认识到,统计模型的可信度,很大程度上取决于这些前提条件的满足程度。此外,这本书在讲解假设检验时,也做得非常出色,它不仅仅是展示如何计算P值,更强调了P值的解释,以及在实际研究中如何根据研究目的来设定原假设和备择假设,并对检验结果做出恰当的解读。我特别喜欢书中关于“统计显著性”与“实际显著性”的讨论,这一点往往是许多初学者容易混淆的地方。《SPSS Survival Manual》通过具体的案例,清晰地阐释了这两个概念的区别,并教导我们如何在报告研究结果时,同时关注统计上的准确性和研究发现的实际意义。这本书的结构设计也非常合理,从基础的数据管理到高级的统计模型,层层递进,让读者能够系统地构建自己的统计分析知识体系。总而言之,它是一本能够帮助读者提升统计思维能力,并且掌握SPSS软件强大功能的宝藏。

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我是一名即将毕业的研究生,在撰写论文的过程中,我意识到统计分析对于支撑我的研究结论至关重要。然而,SPSS对我来说,曾经是一个充满了未知和挑战的软件。《SPSS Survival Manual》这本书,则是我在学习SPSS过程中遇到的最宝贵的资源。它以一种非常系统和全面的方式,讲解了SPSS的各项功能,并且将统计理论与软件操作完美地结合在一起。我尤其欣赏书中对各种统计方法的深入剖析。例如,在讲解回归分析时,作者不仅仅是展示了如何进行线性回归,还详细地讨论了如何进行逻辑回归,以及如何选择和解释模型中的自变量和因变量。这对于我理解不同类型的回归模型,以及如何选择最适合我的研究问题的模型,非常有帮助。而且,书中提供的案例都非常贴近学术研究的实际需求,让我能够学以致用,并将所学知识应用到我的论文撰写中。我记得在学习如何进行信度分析时,作者通过一个关于心理测量问卷的例子,清晰地展示了如何计算Cronbach's Alpha值,并如何解读其结果。这对于我评估我的问卷的可靠性,至关重要。此外,这本书在数据管理和预处理方面也提供了非常详尽的指导,包括如何进行数据转换、合并和分割,以及如何处理缺失值和异常值。这些基础的步骤,对于保证数据分析的准确性和效率,都起着关键作用。总而言之,《SPSS Survival Manual》是一本能够帮助读者构建扎实的统计分析基础,并熟练掌握SPSS软件操作的权威指南。

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作为一个完全没有统计学背景的艺术类学生,我在接到需要进行数据分析的任务时,感到无比的压力。《SPSS Survival Manual》这本书,真的是我遇到的最“友好”的SPSS教材。它以一种非常平易近人的方式,将统计学和SPSS软件的复杂性大大降低。我记得最让我感到振奋的是,书中关于数据可视化部分的讲解。它不是简单地告诉你如何生成一个图表,而是教你如何根据不同的研究目的,选择最适合的图表类型,并如何通过调整图表的细节,让数据更具表现力。比如,书中通过一个关于艺术作品受欢迎程度的调查数据,演示了如何制作柱状图来比较不同作品的得分,以及如何制作散点图来探索作品的某些特征与受欢迎程度之间的关系。这些可视化技巧,让我能够更直观地理解数据,并更有效地向他人传达我的研究发现。而且,这本书在讲解一些统计概念时,也非常注重使用生动的比喻和形象的例子。例如,在解释“置信区间”时,作者用了一个“射击子弹”的比喻,让我瞬间就明白了它的含义。这种“润物细无声”的教学方式,让我一点点地克服了对统计学的恐惧。此外,书中还提供了很多关于数据输入和整理的实用技巧,这对于我这种数据处理经验较少的人来说,简直是福音。总而言之,《SPSS Survival Manual》这本书让我觉得,SPSS并不是统计学家的专属工具,而是任何人都可以掌握的,能够帮助我们更好地理解和分析数据的有力武器。

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老实说,在接触《SPSS Survival Manual》之前,我一直认为SPSS是一个非常高冷、难以接近的软件,充满了各种我看不懂的术语和操作。但是,这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其生动有趣的方式,让我感受到了SPSS的魅力。我印象最深刻的是,它在介绍数据可视化的时候,不仅仅是展示了如何生成图表,更重要的是,它教我如何根据不同的数据类型和研究问题,选择最合适的图表类型,并且如何通过调整图表的细节,让数据更清晰、更直观地传达信息。例如,书中讲解如何制作箱线图来展示数据分布的差异,如何制作散点图来探索变量之间的关系,以及如何添加误差线来显示数据的变异性。这些看似微小的细节,却能极大地提升研究结果的可读性和说服力。而且,这本书的作者似乎非常了解我们这些非统计学专业人士在学习SPSS时会遇到的困难,所以他们在讲解时,总是会提前预判我们可能会遇到的问题,并给出解决方案。我记得在学习如何进行因素分析时,我遇到了很多关于“载荷值”、“共同度”之类的困惑,这本书里就专门辟了一章,用非常通俗易懂的语言,结合生动的图示,将这些抽象的概念解释得一清二楚,让我豁然开朗。此外,本书在数据预处理和清洗方面也提供了非常详尽的指导,包括如何处理缺失值、异常值,如何进行数据转换和重编码等等,这些都是在实际数据分析中不可或缺的步骤。总而言之,《SPSS Survival Manual》就像一位循循善诱的老师,用耐心和智慧,引领我克服了对SPSS的恐惧,让我能够自信地运用它来解决我的研究问题。

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我一直认为SPSS是一个非常专业的统计软件,它的学习门槛很高。直到我偶然发现了《SPSS Survival Manual》这本书,我才意识到,原来SPSS也可以如此“平易近人”。这本书最大的特点在于,它始终将读者的学习体验放在首位,用最清晰、最直观的方式,引导读者一步步掌握SPSS的各项功能。我印象最深刻的是,书中在介绍SPSS的各种菜单选项时,都配有详细的截图和步骤说明,让我能够非常轻松地跟随操作,而不用担心迷失在复杂的界面中。而且,这本书的语言风格非常生动有趣,作者善于使用形象的比喻和生活化的例子,将一些抽象的统计概念解释得通俗易懂。例如,在讲解“抽样分布”时,作者用了一个“抓娃娃机”的比喻,让我瞬间就明白了它的核心思想。这种寓教于乐的学习方式,让我对SPSS的学习充满了兴趣。此外,书中还提供了大量的练习题和案例分析,让我能够及时巩固所学知识,并将所学技能应用到实际数据分析中。我记得在完成了一个关于“消费者购买行为”的案例分析后,我不仅学会了如何使用SPSS进行多项选择题的分析,还学会了如何将分析结果以清晰的图表形式呈现出来。总而言之,《SPSS Survival Manual》这本书不仅让我掌握了SPSS软件的操作技巧,更重要的是,它让我对统计分析产生了浓厚的兴趣,并让我能够更自信地运用数据来解决问题。

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对于一个之前几乎没有接触过统计分析软件的人来说,《SPSS Survival Manual》就像一盏明灯,照亮了我学习SPSS的道路。我一直对数据分析感到好奇,但又害怕复杂的理论和操作。这本书的特点在于,它始终将“实用性”放在首位,用最接地气的方式,教会我如何使用SPSS解决问题。我记得刚开始学习的时候,最让我头疼的就是数据录入和管理。SPSS的界面一开始看起来有点 intimidating,但这本书的作者非常耐心地讲解了如何正确地创建变量、定义变量属性,以及如何进行数据的输入和校验。它提供了非常详细的图文指导,让我能够一步步跟着操作,避免了不少新手会遇到的困惑。然后,在讲解数据分析的部分,这本书的逻辑非常清晰。它不是简单地罗列各种分析方法,而是将不同的分析方法按照其功能和应用场景进行分类,比如描述性统计、推断性统计、相关分析、回归分析等等。在讲解每一种分析方法时,作者都会先介绍其基本原理和适用条件,然后通过一个具体的案例,演示如何在SPSS中进行操作,并教会我如何解读分析结果。我印象最深刻的是,在学习如何进行相关分析时,作者不仅教我如何计算相关系数,更重要的是,它强调了相关不等于因果,并提供了一些案例来警示我们避免做出错误的推断。这种严谨的讲解方式,让我对统计分析有了更深刻的理解。总而言之,《SPSS Survival Manual》这本书让我觉得,学习SPSS并不是一件难事,只要有这本书的指导,任何一个人都可以轻松入门,并且能够运用SPSS来解决自己的实际问题。

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作为一名常年与数据打交道的职场人士,《SPSS Survival Manual》这本书为我打开了新的视角。过去,我可能更多地关注于数据本身的收集和整理,对于如何从数据中挖掘出有价值的洞察,总感觉力不从心。这本书的出现,恰恰弥补了我的这一短板。它以一种非常注重实际应用的方式,阐释了SPSS在商业分析、市场研究等领域的强大功能。我尤其欣赏书中关于如何进行市场细分和客户画像的章节,通过SPSS中的聚类分析和因子分析等方法,我学会了如何将庞杂的客户数据进行分组,识别出不同的客户群体,并为每个群体绘制出个性化的画像。这对于我制定更精准的市场营销策略,提供了非常有力的支持。此外,书中关于如何进行销售预测和趋势分析的内容,也让我耳目一新。通过学习如何利用SPSS中的时间序列分析等工具,我能够更科学地预测未来的销售额,并识别出影响销售的关键因素。这大大提升了我的工作效率,也让我能够更自信地为公司的决策提供数据支持。这本书的讲解风格非常务实,它避免了过多的学术理论,而是聚焦于如何运用SPSS解决实际工作中的问题。例如,书中提供的许多Excel与SPSS之间的数据导入导出技巧,以及SPSS在数据清洗和预处理方面的实用功能,都给我带来了极大的便利。总而言之,《SPSS Survival Manual》不仅仅是一本关于SPSS操作的书籍,它更是一本能够帮助我们提升数据分析能力,从而在职场上更具竞争力的实用指南。

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