Quantitative Data Analysis with SPSS 12 and 13 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Bryman, Alan/ Cramer, Duncan

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 55.31

装帧:Pap

isbn号码:9780415340809

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 数据分析
• 定量研究
• 统计学
• 社会科学
• SPSS 12
• SPSS 13
• 研究方法
• 统计软件
• 数据处理

数据驱动决策的基石：现代统计实践与高级分析方法 本书旨在为社会科学、商业分析、心理学、教育学等领域的研究人员、学生和从业者提供一套全面、深入且实用的定量数据分析指导。本书聚焦于当前数据分析领域最前沿的方法论和技术应用，旨在帮助读者超越基础的描述性统计，掌握构建复杂模型、解释高级统计结果并最终将数据转化为可靠洞察的能力。 在信息爆炸的时代，有效的数据分析能力已成为任何领域取得突破性进展的关键能力。本书并非简单地罗列软件操作手册，而是致力于构建一套严谨的、以研究问题为导向的分析思维框架。我们假设读者已经具备统计学的基本概念，本书的重点在于如何将这些概念转化为实际的、复杂的定量分析步骤，并能在真实数据集上进行准确的评估与报告。 第一部分：研究设计与数据准备的精要 第一章：量化研究的哲学基础与设计规范 本章将探讨量化研究方法论的核心原则，区分不同的研究范式（如实验性、准实验性、相关性研究）。重点讨论变量的类型、测量层级（名义、顺序、区间、比例）对后续统计选择的决定性影响。我们将详细阐述抽样方法的优劣及其对外部效度的影响，并深入剖析信度（Reliability）和效度（Validity）在数据收集和清洗阶段的实际检验标准。读者将学习如何根据研究假设，设计出既能控制误差又能最大化信息捕获的研究方案。 第二章：数据清理、转换与初步探索性分析（EDA） 高质量的分析源于高质量的数据。本章将系统介绍处理缺失值（Missing Data）的高级策略，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的甄别与应对，侧重于多重插补（Multiple Imputation）的实际操作流程。此外，本书将详细讲解异常值（Outliers）的识别技术（如箱线图、Z分数、马氏距离）及其修正或排除的审慎原则。探索性数据分析（EDA）部分，将超越简单的频率分布，强调使用图形化工具（如散点图矩阵、残差图）来揭示数据分布的非正态性、异方差性及潜在的交互作用，为后续的推断性统计打下坚实基础。 第二部分：参数估计与假设检验的深度解析 第三章：参数检验的精确应用：从T检验到方差分析（ANOVA） 本章深入探讨了参数检验的底层假设（正态性、方差齐性、独立性）及其在实际应用中被违反时的稳健性策略。我们不仅复习了单因素和双因素方差分析，更将重点放在了方差分析的扩展形式，如重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）中对球形检验（Sphericity）的处理，以及协方差分析（ANCOVA）中协变量选择的理论基础。对于事后多重比较（Post-hoc Tests），本书将详细对比Tukey HSD、Bonferroni、Scheffé等方法的适用情境和控制I类错误的有效性。 第四章：相关性与回归分析：线性关系的建模与评估 相关性分析将超越皮尔逊$r$，介绍斯皮尔曼（Spearman's $ ho$）和肯德尔 $ au$（Kendall's $ au$）在非参数或有序数据中的应用。回归分析部分是本书的重点：我们将详细讲解多元线性回归的构建逻辑，包括变量选择的标准（如逐步法、层次法、套索Lasso/岭回归Ridge Regression在模型选择和正则化中的应用）。模型的诊断将成为核心内容，涵盖了对多重共线性（VIF）、异方差性（White Test, Breusch-Pagan Test）和残差的正态性检验，并教授如何基于诊断结果对模型进行稳健修正。 第三部分：高级建模技术与非参数方法的掌握 第五章：广义线性模型（GLMs）：处理非正态因变量 当因变量不满足正态分布假设时，传统的线性回归便失灵了。本章系统地介绍了广义线性模型（GLMs）的框架，重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类结果，以及泊松回归（Poisson Regression）或负二项回归（Negative Binomial Regression）用于计数数据。我们将详细阐述连接函数（Link Function）的选择、模型拟合优度的评估（如Deviance, AIC/BIC）以及结果解释的特殊性（如优势比Odds Ratios的解读）。 第六章：方差结构复杂化：混合效应模型（Mixed Effects Models） 对于具有嵌套结构或重复测量的复杂数据集（如多中心研究、纵向数据），混合效应模型（也称分层线性模型HLM或多层模型MLM）是不可或缺的工具。本章将指导读者理解随机效应（Random Effects）与固定效应（Fixed Effects）的区别，如何构建包含截距和斜率随机效应的模型，以及如何利用似然比检验（Likelihood Ratio Test）比较不同复杂度的模型。本书将提供构建和解释纵向数据增长曲线模型的实用指南。 第七章：非参数统计的实用选择 在样本量较小、数据严重偏态或无法满足参数检验严格假设时，非参数方法提供了可靠的替代方案。本章将详细介绍非参数检验的适用场景，包括Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验及其在有序数据分析中的应用。此外，还将介绍非参数回归方法，例如局部加权回归（LOESS）和样条回归（Spline Regression），以捕捉数据中潜在的非线性关系，而无需预设函数形式。 第四部分：多变量分析与前沿探索 第八章：因子分析与主成分分析：数据降维与结构发现 本章旨在揭示潜变量（Latent Variables）的结构。我们将区分主成分分析（PCA）作为数据降维技术与探索性因子分析（EFA）作为测量模型构建工具。重点讲解如何进行碎石图（Scree Plot）分析、特征值解释，以及旋转方法（如Varimax与Promax）对因子载荷解释的影响。对于验证性因子分析（CFA），本书将简要介绍其在结构方程模型（SEM）框架下的地位。 第九章：集群分析（Cluster Analysis）与判别分析（Discriminant Analysis） 探索性地识别数据中的自然分组是许多应用领域（如市场细分、客户分类）的关键步骤。本章将对比K均值法（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）的优缺点和实施步骤。在判别分析部分，本书将教授如何建立分类规则，预测个体所属的类别，并评估分类模型的准确性和有效性。 结语：数据伦理、结果报告与分析的未来趋势 最后，本书强调了统计实践中的伦理责任，包括P值操纵（P-Hacking）的辨识与规避，结果报告的透明度（透明度原则，如详述模型假设与限制）。同时，我们将简要展望更前沿的领域，例如因果推断中的倾向得分匹配（PSM）以及基于机器学习方法的预测模型构建，帮助读者确立终身学习的路径。 本书的结构设计旨在确保读者不仅掌握“如何操作”，更能理解“为何如此操作”，从而在面对任何复杂的、真实世界的数据挑战时，都能做出科学且严谨的定量决策。

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