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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Sabine Landau

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2003-11-24

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584883692

丛书系列:

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揭秘数据背后的逻辑：统计思维与高级数据处理指南 本书聚焦于提供一套全面、深入且极具操作性的统计学原理与现代数据分析技术，旨在赋能读者从海量信息中提炼出具有洞察力的结论。我们不专注于某一特定软件的操作流程，而是着眼于分析的本质、理论的推导及其在真实世界情境中的应用。 本书的结构设计，旨在构建一座坚实的理论基础与实践应用之间的桥梁。我们首先从基础的概率论和描述性统计学概念入手，系统阐述数据收集、整理、可视化和初步探索性数据分析（EDA）的规范流程。这不仅包括对集中趋势、离散程度的精确度量，更深入探讨了不同类型数据（定性与定量，区间与比例）的内在结构差异，以及如何选择最恰当的视觉工具来揭示数据分布的微妙特征。 第一部分：统计推断的理论基石 在奠定描述性分析的基础后，我们将视角转向统计推断的核心——如何从样本数据合理地推论至总体。本部分对抽样理论进行了详尽的阐述，对比了简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等方法的优劣及其在不同研究设计中的适用性。 随后，本书的核心内容集中在参数估计和假设检验的严谨逻辑。我们详细剖析了中心极限定理和大数定律在推断中的关键作用，并细致推导了点估计和区间估计的数学基础。在假设检验部分，我们不仅仅停留在“拒绝”或“不拒绝”原假设的层面，而是深入探讨了I型和II型错误（$alpha$ 和 $eta$ 风险）的权衡艺术，统计功效（Power）的计算，以及如何根据研究背景选择单侧检验还是双侧检验。我们用大量的实例展示了 $t$ 检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验的底层模型假设（如正态性、方差齐性等），并重点强调了当这些假设被违反时，应采取何种稳健（Robust）的替代策略。 第二部分：多元线性模型的精深解析 本书的第二大部分是本书的重中之重，专注于现代数据分析的支柱——回归分析。我们从最基础的简单线性回归模型出发，系统地构建和解释了多元线性回归模型（MLR）。 模型的构建过程被分解为几个关键步骤：变量选择的原则与方法（逐步回归、前向选择、后向剔除的优缺点）、模型拟合优度的评估（$R^2$、调整 $R^2$、AIC/BIC信息准则的对比）、残差分析的深度诊断。残差诊断环节将超越简单的可视化，深入讲解如何通过对残差的异方差性（Heteroscedasticity）、自相关性（Autocorrelation）以及非正态性进行形式化的检验（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验等），并提供相应的对策（如使用稳健标准误、GLS模型等）。 针对更复杂的依赖关系，本书专门开辟章节讨论了广义线性模型（GLM）。这部分内容详细介绍了连接函数（Link Function）和指数族分布（Exponential Family Distribution）的理论框架。我们通过具体的例子，系统性地讲解了逻辑斯谛回归（Logistic Regression，用于二分类因变量）和泊松回归（Poisson Regression，用于计数数据）的系数解释、预测概率的计算，以及模型评估指标（如Deviance、Hosmer-Lemeshow检验）的意义。 第三部分：超越线性假设的分析工具 数据世界远非总是符合线性假设。为了应对现实中常见的非线性关系、具有特定结构（如重复测量或嵌套结构）的数据集，本书提供了多种高级分析工具的理论基础和应用框架。 时间序列分析：我们探讨了时间序列数据的基本特性，如平稳性、自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）。重点讲解了ARIMA模型的构建流程，包括差分（Differencing）的必要性、模型的识别（Identification）、参数估计与诊断，并初步介绍了向量自回归（VAR）模型在分析多个相互作用的时间序列时的应用。 方差分析的扩展：除了经典的单因素和双因素ANOVA，本书还详尽讨论了重复测量方差分析（RM-ANOVA）中对球形假设（Sphericity）的处理，以及多因素模型中交互作用项的解读。我们特别强调了协方差分析（ANCOVA）如何通过引入协变量来提高统计检验的效率和精度。 非参数统计的必要性：当数据严重偏离正态分布或测量尺度不满足参数方法的严格要求时，非参数检验便成为关键的备选方案。本书系统介绍了Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及Spearman等级相关系数的数学原理，并指导读者在何时应优先选择这些稳健的方法。 第四部分：高级建模与数据结构处理 本部分的介绍将读者的分析技能提升至专业级别，涵盖了处理复杂数据结构和进行预测建模的关键技术。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）：针对具有层次结构或重复测量的数据（如临床试验、纵向研究、多中心研究），我们深入解释了随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects）的区别与联系。本书详细推导了最大似然估计（ML）和限制最大似然估计（REML）在估计混合模型参数中的应用，以及如何正确解释随机截距和随机斜率对模型方差成分的贡献。 生存分析导论：在医学、工程可靠性等领域，对事件发生时间进行建模至关重要。本书提供了生存分析的入门框架，包括生存函数、风险函数（Hazard Function）的概念，并详细介绍了Kaplan-Meier估计量的构建及其在组间生存曲线比较（Log-Rank检验）中的应用。随后，本书深入探讨了Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），重点讲解了风险比（Hazard Ratio）的解释及其模型假设的检验。 数据挖掘与模式识别：最后，本书简要介绍了面向预测和分类任务的统计学习方法，包括判别分析（Discriminant Analysis）的基本原理，以及集群分析（Cluster Analysis）中K-均值和层次聚类方法的优缺点对比。这部分内容旨在为读者理解更复杂的机器学习算法打下扎实的统计学基础。 本书的特点 本书的讲解风格强调概念的清晰性、推导的严谨性以及应用的可行性。我们避开了特定软件的冗长菜单式操作指导，转而侧重于统计公式的含义、假设背后的逻辑，以及如何根据研究问题和数据特征来选择、构建和批判性地评估统计模型。阅读完本书，读者将具备独立构建复杂分析框架、深入理解模型输出结果、并能清晰阐述其统计学意义的能力，无论他们未来选择使用何种计算工具。

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我曾几何时，为了完成毕业论文中的统计分析部分，可谓是焦头烂额。当时手里只有一些初步的数据，但面对浩如烟海的统计方法和SPSS软件的各种菜单选项，我感觉自己就像置身于一片迷雾之中，找不到方向。我尝试阅读一些经典的统计学教材，但它们往往侧重于理论推导，对于实际操作的指导甚少，更不用说与SPSS的结合了。偶然的机会，我听同行推荐了这本《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》，抱着试一试的心态买了下来。没想到，这绝对是我做过的最明智的投资之一。这本书最让我惊艳的地方在于，它并没有将SPSS作为一个简单的工具来介绍，而是深入剖析了每一个统计分析方法在SPSS中的实现过程，并且详细解释了每一步操作的逻辑和结果解读。书中包含的案例库非常丰富，几乎涵盖了我能想到的所有常见的研究设计和分析需求。比如，当我需要进行方差分析时，书中不仅提供了具体的SPSS操作步骤，还详细解释了F值、P值、效应量等关键统计量的含义，以及如何根据这些结果来做出研究结论。更重要的是，它教会了我如何根据研究问题来选择合适的统计方法，而不是盲目地套用。作者在书中反复强调“统计分析是为了回答研究问题”，这一点我深以为然。这本书的排版也非常清晰，图文并茂，让我能够快速定位到我需要的内容。对于一些我之前觉得非常复杂的统计概念，比如回归分析中的多重共线性问题、交互作用效应等，作者都通过清晰的图示和简洁的语言进行了阐释，让我茅塞顿开。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本帮助我提升研究能力的指南。通过这本书的学习，我不仅顺利完成了毕业论文的统计分析，还在后续的工作中，能够更加自信地运用SPSS解决实际数据问题。

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一直以来，我对于统计学都有一种敬畏感，觉得它是一个高高在上、遥不可及的学科。尤其是在学术研究的道路上，缺乏扎实的统计基础，常常让我感到力不从心。我尝试过阅读一些统计学教材，但那些抽象的公式和推导让我头疼不已。直到我遇到了《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》，我才真正体会到，原来统计分析可以如此地贴近研究实践。这本书最大的亮点在于，它将SPSS这款强大的统计软件作为载体，将复杂的统计理论转化为可操作的步骤。作者在书中并没有回避统计方法的严谨性，而是以一种非常清晰和逻辑化的方式，一步一步地引导读者理解每一种统计方法的原理、假设条件以及在SPSS中的实现。我尤其欣赏书中对各种统计假设的讲解，以及如何通过SPSS来检验这些假设。这对于确保研究结果的有效性和可靠性至关重要。书中包含的案例也非常丰富，涵盖了社会科学、心理学、教育学等多个领域的研究场景。每一个案例都详细地展示了如何从研究问题的提出，到SPSS的数据录入、分析，再到结果的解读和报告撰写。这种完整的流程展示，让我能够清晰地看到整个统计分析的全貌。我曾经在处理自己的研究数据时，对如何选择合适的统计方法感到困惑，但通过这本书的学习，我能够根据我的研究设计和数据类型，更加自信地选择合适的统计工具。它不仅仅是一本SPSS操作手册，更是一本帮助我提升学术研究能力的“利器”。通过这本书，我不仅克服了对统计学的恐惧，还开始享受利用数据来探索未知世界的乐趣。

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说实话，我购买《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》之前，对SPSS这款软件的了解仅限于“听说过”。我是一名市场营销人员，平时接触最多的就是销售数据、客户画像等，但一直以来，我都是通过Excel来进行一些基础的数据汇总和图表制作，对于更深层次的分析，总觉得力不从心。这本书的出现，简直是我职业生涯中的一个重要转折点。它完全颠覆了我对统计分析的固有印象，让我觉得原来数据分析可以如此直观和易于掌握。作者的写作风格非常流畅，他并没有使用过于专业的学术术语，而是用一种非常接地气的方式，将复杂的统计概念娓娓道来。我最喜欢的是书中大量的图解，每一个SPSS操作步骤都有清晰的截图，让我能够轻松地跟着操作，毫无障碍。而且，书中提供的案例都非常贴近实际工作场景，比如如何分析不同营销活动的效果，如何进行客户细分，如何预测销售趋势等等。通过这些案例，我能够直观地看到SPSS是如何帮助我解决实际问题的。举个例子，在我阅读到关于“聚类分析”的章节时，书中通过一个具体的客户分群案例，详细演示了如何使用SPSS进行聚类分析，并最终将客户划分为不同的群体，为我的精准营销提供了非常重要的依据。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它培养了我运用数据解决问题的思维方式。我开始更加主动地去思考，我的数据中隐藏着哪些信息，我可以通过哪些统计方法来挖掘这些信息，以及这些信息又如何指导我的工作。这本书的价值，绝不仅仅是一本操作指南，它更是我数据驱动决策能力的一次全面升级。

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多年来，我在商业咨询领域工作，深知数据分析在洞察市场趋势、评估投资回报、优化运营策略等方面的重要性。然而，我过去一直依赖于一些较为基础的数据分析工具，对于SPSS这款专业的统计软件一直心存疑虑。直到我阅读了《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》，我才真正认识到SPSS的强大之处。这本书以一种非常系统和全面的方式，将SPSS的统计分析功能与商业实践紧密结合。作者的写作风格非常专业而又不失清晰，他并没有回避统计方法的严谨性，而是以一种循序渐进的方式，引导读者理解每一个统计概念的内涵以及SPSS中的实现。我尤其欣赏书中关于“多元统计分析”的章节，它详细讲解了如何运用SPSS进行因子分析、聚类分析、判别分析等，这些方法对于揭示数据之间的复杂关系，进行深入的市场细分和客户画像至关重要。书中包含的案例也非常贴切，比如如何分析市场营销活动的ROI，如何评估不同业务部门的绩效，如何进行风险预测等等。每一个案例都提供了详细的SPSS操作步骤和结果解读，让我能够快速地将所学知识应用于实际的商业咨询项目中。我曾经在为客户进行市场调研报告撰写时，对如何进行趋势预测感到困惑，但通过阅读这本书，我能够清晰地了解如何使用SPSS进行时间序列分析，并能够从中提取有意义的洞察，为客户提供科学的决策建议。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它提升了我进行数据驱动决策的能力。我开始更加自信地运用SPSS来解决商业领域的实际问题，并为客户创造更大的价值。

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坦白说，我购买《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》之前，对于SPSS的印象仅停留在“一款用于数据分析的软件”这个模糊的概念上。我是一名初入职场的年轻分析师，面对工作中海量的数据，我常常感到束手无策，不知道从何下手。《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》的出现，简直就是我在数据分析领域的“领路人”。这本书最大的特点在于，它以一种非常生动和易于理解的方式，将SPSS这款强大的统计分析软件的功能进行了全方位的展现。作者的写作风格非常平实，他并没有使用那些让新手望而生畏的专业术语，而是用一种非常清晰和逻辑化的语言，将复杂的统计概念逐一拆解。我尤其喜欢书中关于“数据预处理与清洗”的部分，它详细讲解了如何识别和处理数据中的缺失值、异常值等问题，这对于确保后续分析的准确性至关重要。书中提供的案例也非常丰富，涵盖了金融分析、风险评估、客户画像等多个热门领域。每一个案例都提供了详细的SPSS操作步骤和结果解读，让我能够直观地看到SPSS是如何帮助我解决实际问题的。我曾经在进行股票价格预测时，对如何构建回归模型感到困惑，但通过阅读这本书，我能够清晰地了解不同回归模型的原理和适用场景，并能够熟练地在SPSS中进行操作。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它培养了我运用数据分析解决实际问题的思维方式。我开始更加主动地去思考，我的数据中隐藏着哪些有价值的信息，我可以通过哪些统计方法来挖掘这些信息，以及这些信息又如何指导我的工作。这本书的价值，远远超出了我的想象。

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在我看来，《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》是一本真正能够“落地”的书籍。我是一名软件工程师，虽然工作中会接触到大量的数据，但我对统计分析的理解非常有限。很多时候，我只能依靠现成的报告，而无法深入挖掘数据背后的含义。这本书的出现，彻底改变了我的现状。它以一种非常直观和易于理解的方式，将SPSS这款强大的统计分析软件的各项功能一一呈现。作者的写作风格非常流畅，他并没有使用那些让非统计专业人士头疼的晦涩概念，而是用一种非常贴近实践的方式，将复杂的统计方法进行讲解。我尤其欣赏书中关于“假设检验与决策”的部分，它清晰地阐述了假设检验的逻辑，以及如何根据SPSS的输出结果来做出科学的决策。这对于我理解和评估产品性能、用户行为等方面提供了极大的帮助。书中提供的案例也非常丰富，涵盖了A/B测试、用户留白分析、性能瓶颈诊断等多个领域。每一个案例都提供了详细的SPSS操作步骤和结果解读，让我能够直观地看到SPSS是如何帮助我解决实际问题的。我曾经在分析用户流失率时，对如何进行原因分析感到困惑，但通过阅读这本书，我能够清晰地了解如何使用SPSS进行逻辑回归分析，并能够从中提取有意义的洞察，为产品改进提供方向。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它提升了我进行数据驱动决策的能力。我开始更加主动地去思考，我的数据中隐藏着哪些有价值的信息，我可以通过哪些统计方法来挖掘这些信息，以及这些信息又如何指导我的工作。这本书的价值，对我来说是无价的。

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在接触《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》之前，我一直以为统计分析只是一堆冰冷的数据和抽象的公式。我的工作性质决定了我需要处理大量的用户反馈和行为数据，但如何从这些数据中提炼有价值的信息，却是我一直以来的一大难题。我尝试过一些数据可视化工具，但它们更多的是展示数据，而不是提供深层次的分析洞察。这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常实用的角度，将SPSS强大的统计功能与实际应用场景紧密结合。作者并没有回避统计分析的复杂性，而是以一种极其清晰和易于理解的方式，将复杂的概念“拆解”开来。例如，在讲解卡方检验时，它不仅展示了如何在SPSS中进行双向卡方检验，还解释了卡方统计量是如何计算的，以及自由度和P值的意义。更令人称道的是，书中针对不同的研究目的，推荐了相应的统计方法，并提供了详细的操作步骤和结果解读指南。这对于我这种并非统计学专业背景的人来说，简直是雪中送炭。我尤其欣赏书中关于“如何解读SPSS输出结果”的部分，很多时候，我们知道怎么操作，但却不理解输出的数字代表什么，这本书恰恰弥补了这一短板。它教会我如何从SPSS的输出表格中提取关键信息，并将其转化为具有商业价值的洞察。比如，在进行相关性分析时，它不仅告诉我们如何计算相关系数，还指导我们如何判断相关性的强度和方向，以及这种相关性是否具有统计学意义。这本书不仅仅是一本操作手册，更是一本思维指南，它引导我如何思考数据，如何提出问题，以及如何利用统计工具来寻找答案。它的实用性和指导性，对于任何需要处理数据的人来说，都是无价之宝。

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作为一个长期在教育领域工作的研究者，我深知数据分析在评估教学效果、优化课程设计等方面的重要性。然而，我过去一直依赖于传统的统计软件，对于SPSS的强大功能了解不多。偶然间，我朋友向我推荐了《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》，我抱着尝试的心态购买了这本书。没想到，这简直是我近几年阅读过的最实用、最有价值的一本书。这本书以一种非常系统的方式，将SPSS的统计分析功能与教育研究的实际需求相结合。作者的写作风格非常严谨而不失清晰，他并没有回避统计方法的复杂性，而是以一种非常循序渐进的方式，引导读者理解每一个统计概念的内涵和SPSS中的实现。我尤其欣赏书中关于“实验设计与统计分析”的章节，它详细讲解了如何设计科学的实验，如何选择合适的统计方法来分析实验数据，以及如何解读分析结果。这对于提高我的研究严谨性和科学性起到了至关重要的作用。书中包含的案例也十分贴切，比如如何分析不同教学方法对学生学习成绩的影响，如何评估在线课程的学习效果等等。每一个案例都提供了详细的SPSS操作步骤和结果解读，让我能够快速地将所学知识应用于自己的研究中。我曾经在分析问卷调查数据时，对如何进行多项选择题的分析感到困惑，但通过阅读这本书，我能够清晰地了解如何使用SPSS进行频率分析、交叉表分析等，并能够从中提取有意义的结论。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它提升了我进行实证研究的能力。我开始更加自信地运用数据来解决教育领域的实际问题，并为教学改革提供科学的依据。

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在我职业生涯的早期，我常常会因为数据分析能力的不足而感到焦虑。尤其是当我的同事们能够轻松地从海量数据中提取洞察，并为决策提供有力支持时，我更是感到力不从心。我曾尝试过学习一些编程语言来进行数据分析，但那些复杂的语法和算法让我望而却步。《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》的出现，为我提供了一条全新的道路。这本书以一种极其友好的方式，将SPSS这款强大的统计分析软件呈现在我面前。作者的写作风格非常平易近人，他并没有使用晦涩难懂的学术语言，而是用一种非常直观和易于理解的方式，将复杂的统计概念进行解释。我最喜欢的是书中关于“SPSS菜单导览”的部分，它清晰地展示了SPSS软件的各个功能模块，以及它们之间的联系。这让我能够快速地熟悉SPSS的操作界面，并找到我需要的工具。书中提供的案例也非常丰富，涵盖了商业分析、市场调研、用户行为分析等多个领域。每一个案例都详细地展示了如何利用SPSS来解决实际问题，并提供了详细的操作步骤和结果解读。这对于我这种非统计学专业背景的人来说，简直是福音。我曾经在进行客户细分时，对如何选择合适的聚类方法感到困惑，但通过阅读这本书，我能够清晰地了解不同聚类方法的原理和适用场景，并能够熟练地在SPSS中进行操作。这本书不仅仅教会了我SPSS的操作技巧，更重要的是，它培养了我运用数据驱动决策的思维方式。我开始更加主动地去思考，我的数据中隐藏着哪些有价值的信息，我可以通过哪些统计方法来挖掘这些信息，以及这些信息又如何指导我的工作。这本书的价值，远远超过了我所付出的价格。

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这本《A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS》简直是我这个统计学小白的福音，我一直以来都对数据分析这个领域充满好奇，但又望而却步，总是觉得那些复杂的公式和理论太过晦涩难懂。拿到这本书之前，我尝试过一些在线教程和零散的资料，但总是不得其法，很多时候都停留在“知其然不知其所以然”的阶段。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它并没有一开始就抛出一大堆枯燥的数学概念，而是以一种非常循序渐进的方式，从最基础的数据录入和整理开始，一步一步引导我熟悉SPSS的操作界面和基本功能。我尤其喜欢它在讲解每个统计方法时，都会先用通俗易懂的语言解释其背后的原理和应用场景，而不是直接跳到SPSS的菜单操作。举个例子，当它讲解描述性统计时，作者会先说明为什么我们需要计算均值、中位数、标准差这些指标，它们分别代表了什么，以及在什么情况下使用哪种指标更合适。然后，他才会详细地演示如何在SPSS中执行这些操作，并解读输出结果。这种“先理解，再实践”的学习模式，让我觉得非常有条理，也更容易将知识内化。书中还穿插了很多实际案例，这些案例都非常贴近我可能遇到的研究场景，比如市场调研、用户行为分析等等。通过这些案例，我能够清晰地看到统计分析如何被应用到实际问题中，以及SPSS在这个过程中扮演的角色。每一次完成一个案例，我都有一种成就感，觉得自己离掌握数据分析又近了一步。这本书的语言风格也十分友好，没有那些学术论文中常见的晦涩难懂的术语，即使是我这样的新手，也能轻松理解。它更像是一位经验丰富的导师，耐心细致地解答我的每一个疑问。总而言之，这本书为我打开了数据分析的大门，让我不再畏惧统计学，而是开始享受探索数据带来的乐趣。

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