Data Analysis with SPSS (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon

作者:Stephen A. Sweet

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-01-06

价格:USD 64.80

装帧:Paperback

isbn号码:9780205483877

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件
• 数据挖掘
• 量化研究
• SPSS教程
• 数据处理

《数据驱动的洞察：超越基础的统计应用指南》 本书导言：在数据洪流中锚定清晰的方向 我们正生活在一个前所未有的信息爆炸时代，数据以惊人的速度和复杂性涌现。然而，原始数据本身并不能自动转化为有价值的知识或商业决策。真正的挑战在于如何有效地驾驭这些数据，运用严谨的统计学原理，提炼出清晰、可靠、可操作的洞察。 本书《数据驱动的洞察：超越基础的统计应用指南》并非专注于某一特定软件平台的操作手册，而是致力于构建一个全面、深入且具有高度实践意义的统计分析思维框架。我们相信，掌握统计学的核心概念和逻辑推理能力，远比记住软件菜单的点击路径更为关键。只有理解“为什么”要进行某项检验，以及“如何”解释其结果，分析师才能真正成为驱动决策的引擎。 本书面向那些已经掌握了基础统计概念，渴望将理论知识转化为高级分析技能的专业人士、研究人员和进阶学生。我们假设读者对描述性统计、概率论和基本的假设检验流程已经有所了解，因此，我们将重心放在如何处理复杂数据结构、选择恰当的模型，并对结果进行批判性评估上。 第一部分：深入数据理解与准备——坚实的基础 数据分析的成败，往往在数据准备阶段就已经注定。本部分将引导读者超越简单的数据清洗，进入到对数据结构和潜在偏差的深度剖克阶段。 第一章：数据质量的度量与管理 本章将探讨数据的“健康度”评估。我们将详细讨论测量误差的来源、系统性偏差与随机误差的区别。重点关注缺失数据处理的策略，不再局限于简单的均值/中位数填补，而是深入剖析多重插补（Multiple Imputation）的统计学基础及其在不同数据结构下的适用性。同时，我们将系统梳理异常值（Outlier）的识别方法，不仅仅依赖于箱线图或Z-分数，更将介绍基于模型残差分析和鲁棒统计方法来识别极端观测值。我们还将讨论数据转换技术（如Box-Cox转换）的理论依据，以确保数据满足后续高级模型对正态性或方差齐性的假设。 第二章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是连接原始数据与正式建模的桥梁。本章超越了基础的可视化，强调如何通过EDA来“审问”数据。我们将探讨如何利用多元可视化技术（如散点图矩阵、平行坐标图）来揭示变量间的潜在交互作用。关键内容包括：如何设计定制化的描述性统计指标来反映特定业务情境下的数据特征；如何使用非参数方法（如核密度估计）来评估分布形态，特别是当数据不满足正态性假设时。本章旨在培养读者在正式建模前，对数据分布、相关性和潜在异质性的直觉判断力。 第二部分：线性模型的精进与扩展 线性模型是统计推断的基石，但现实世界的数据很少是完美的线性关系。本部分将系统地提升读者对回归分析的掌握程度，使其能够应对更贴近现实的复杂场景。 第三章：回归诊断的深度剖析 本章的核心是回归模型的“体检”。我们不再满足于R方或简单的残差图。重点将放在多重共线性（Multicollinearity）的量化评估（如使用方差膨胀因子VIF），以及如何通过岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归来稳定和选择模型。我们将详细讲解异方差性（Heteroscedasticity）的检验（如Breusch-Pagan检验）及其矫正方法，包括使用稳健标准误（Robust Standard Errors）和加权最小二乘法（WLS）。模型的残差分析将被提升到诊断潜在的非线性关系和交互效应的层面。 第四章：广义线性模型（GLM）：超越正态分布的界限 当因变量不再是连续且正态分布时，GLM是我们的首选工具。本章将详细介绍泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用，以及逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元或比例数据时的理论基础。我们将深入探讨GLM中的“链接函数”（Link Function）和“指数族分布”（Exponential Family）的概念，理解它们如何适应不同类型的数据。同时，本章会涵盖对GLM结果的深入解释，特别是如何解释几率比（Odds Ratios）和风险比（Incidence Rate Ratios）。 第五章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）的进阶应用 本章将ANOVA和ANCOVA提升到多因素设计和协变量控制的层面。我们将探讨重复测量设计（Repeated Measures Design）的分析框架，包括如何处理不平衡数据结构和球形假设（Sphericity Assumption）的检验与修正（如Greenhouse-Geisser校正）。ANCOVA的引入，旨在展示如何通过统计控制来隔离特定协变量的影响，从而更纯粹地评估处理效应。本章强调实验设计原则在统计分析中的指导作用。 第三部分：多元分析与复杂结构建模 现代数据往往具有多维和相互关联的特性。本部分聚焦于处理多个因变量或多个自变量之间的复杂关系，揭示隐藏的结构和依赖关系。 第六章：因子分析与主成分分析（PCA）：降维与结构发现 本章区分了PCA（主要关注方差最大化）和因子分析（FA，主要关注潜在结构的解释）。我们将深入探讨因子提取的方法（如最大似然法）和因子旋转（如Varimax与Promax）的理论目的。重点在于如何通过“碎石图”（Scree Plot）和特征值来确定最佳因子数量，并对最终的因子载荷矩阵进行有意义的业务解释。本章指导读者如何利用降维技术来简化高维数据集，同时最小化信息损失。 第七章：判别分析与逻辑回归的对比 当因变量为分类变量时，我们探讨分类预测模型的构建。本章将判别分析（Discriminant Analysis, DA）与多项逻辑回归进行对比，分析它们各自的优势和适用场景（如数据分布的假设）。我们将详细介绍如何评估分类模型的性能，超越简单的准确率，转向使用混淆矩阵（Confusion Matrix）、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）以及ROC曲线下面积（AUC）等更全面的评估指标。 第八章：结构方程模型（SEM）导论：建立因果推断的桥梁 SEM是连接理论模型与实证数据的强大工具。本章将结构方程模型视为测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型（Path Analysis）的结合。我们将解释潜变量（Latent Variables）的测量模型如何评估量表的信度和效度。重点讨论如何构建路径图，解释直接效应与间接效应，以及如何利用模型拟合指数（如 $chi^2$, RMSEA, CFI, TLI）来评估理论模型的适配度。本章为读者进入高级因果推断领域奠定基础。 第四部分：时间序列与非参数方法的实用性 并非所有数据都服从独立同分布（i.i.d.）的假设。本部分关注那些具有时间依赖性或非正态分布特性的数据分析方法。 第九章：时间序列数据的基础分析与建模 本章专注于处理具有时间顺序的数据。我们将介绍时间序列的平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller检验），以及自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。重点将放在ARIMA模型的构建流程，包括识别（Identification）、估计（Estimation）和诊断检验（Diagnostic Checking）。我们将探讨如何识别季节性模式并构建SARIMA模型，为短期预测提供稳健的统计工具。 第十章：非参数方法的应用与选择 当样本量小或数据严重违反正态性假设时，非参数检验是必要的补充。本章将对比配对样本t检验与Wilcoxon符号秩检验，独立样本t检验与Mann-Whitney U检验。重点在于理解非参数检验的统计功效（Power）及其在特定情境下的决策优势。此外，我们将探讨非参数回归技术，如局部加权散点平滑（LOWESS），用以在不预设函数形式的情况下发现数据中的趋势。 结语：批判性思维与结果的伦理 本书的最终目标是培养统计学意义上的“怀疑精神”。分析师不仅要知道如何运行一个模型，更要知道何时不该运行它；不仅要知道如何报告P值，更要知道如何解释效应量和置信区间对实际决策的意义。本书强调统计报告的透明度、结果的可重复性，以及在数据分析过程中对潜在偏见和伦理责任的持续审视。掌握本书内容，读者将能够自信地应对复杂多变的真实世界数据挑战，将数据转化为可靠且有说服力的知识成果。

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