具体描述
"SPSS Explained" provides the student with all that they need to undertake statistical analysis using SPSS, guiding the student from the basic rationale behind the statistics, through detailed explanations of the procedures, and finally to all aspects of the SPSS output. The SPSS output is explained in a unique way: for each part of the output the explanation is divided into both an essentials section and an advanced section. The essentials section covers the basics that the student will need to write up statistics for a research report. The advanced section provides the more advanced student with an explanation for every part of the output to help with further understanding of the statistics. "SPSS Explained" is supported by Perry Hinton's highly successful textbook Statistics Explained which outlines all the major statistical tests used by undergraduates in psychology and the social sciences. Both books will be warmly welcomed by students at all levels, and by the lecturers who teach them. The authors collectively have many years' experience of teaching statistics to undergraduates in the social sciences. They all have current teaching expertise and deal with student SPSS questions on a daily basis.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的封面设计简直是乏善可陈，配色沉闷得让人昏昏欲睡，仿佛直接从上世纪八十年代的统计学教材里搬出来的。我原本对学习SPSS抱有极大的热情，毕竟在数据分析的世界里，它算是最普及的工具之一，希望能找到一本既专业又易懂的“武功秘籍”。然而，当我翻开这本书时，那种期望迅速被浇了一盆冷水。内容组织上，它似乎遵循了一种完全反人类的学习路径，前几章居然花了大量的篇幅去讲解那些在软件界面上点几下就能明白的基础操作，比如“如何打开一个数据文件”——拜托，谁会需要一本厚书来教这个？更令人抓狂的是，对于核心的统计学原理，比如假设检验的深层逻辑或者回归分析中多重共线性的处理技巧，作者的阐述极其简略，仿佛只是蜻蜓点水般带过，留下了一大堆公式和术语，却没有给出清晰的、手把手的应用场景解释。读完几章后，我感觉自己就像一个拿着精美工具箱，却不知道扳手和螺丝刀具体该用在哪里的人，效率低得令人发指。如果这本书的目标读者是完全没有统计学背景的初学者，那它的难度曲线设置得太过陡峭；如果目标读者是已经有一定基础的人，那它提供的价值又远远不够深入。总而言之，这本书在引导读者从理论走向实践的桥梁上，建得摇摇欲坠，最终没能真正帮我掌握SPSS这座“堡垒”。
评分这本书的语气和文风，从头到尾都保持着一种疏离和冷漠，仿佛在对一个完全不感兴趣的听众讲解枯燥的官方流程。它缺乏任何鼓励读者探索和质疑的元素。例如，在讲解聚类分析时，作者详尽地展示了K-均值聚类和层次聚类（Hierarchical Clustering）的操作界面，但对于如何确定最优的聚类数目（K值选择），它仅仅提供了一个简单的“肘部法则”（Elbow Method）的图示，却没有深入探讨Silhouette系数或Gap统计量等更稳健的评估方法。这种选择性的信息呈现，极大地限制了读者的分析深度。此外，全书几乎看不到任何实际研究人员在遇到分析瓶颈时是如何“调试”和“调试”的真实案例。所有的例子都像是教科书式的完美数据，没有一点真实世界的“烟火气”。我希望一本好的统计软件指南，能像一位经验丰富的导师那样，在关键节点提醒我：“注意了，这里很容易出错，原因在于……”然而，这本书没有，它只是冰冷地陈述了“如何做”，而将“为什么这么做”和“做错会怎样”的探究留给了读者自己去摸索，这使得学习过程充满了挫败感和低效性。
评分我对本书最大的不满，在于它对于统计假设和检验选择的指导几乎是教条式的。在进行回归分析时，作者似乎默认读者已经对线性关系的假设了如指掌，对残差的正态性、独立性、同方差性检查的步骤进行了草草的演示，但对于这些假设一旦被违反，会对回归系数的估计产生多大程度的偏差，以及相应的补救措施（比如使用稳健标准误或进行数据转换）只是一笔带过。更令人费解的是，这本书似乎刻意避开了对SPSS最新版本中引入的一些更现代、更高效的分析方法（例如，混合效应模型或更复杂的贝叶斯分析模块）的介绍，而将重点死死地钉在了那些几十年前就已成熟的经典检验上。这使得这本书的“保质期”极短，当我尝试用它来处理一些前沿的纵向数据分析问题时，我不得不抛开它，转而查阅网络论坛和专业期刊上的教程。一本宣称“解释”SPSS的书，却未能跟上软件自身的发展步伐，这本身就是一种失职。它提供的是一套过时的工具箱，而不是通往现代数据分析殿堂的地图。
评分我购买这本书的初衷，是希望能够系统地掌握SPSS在社会科学研究中的应用，特别是那些复杂的因子分析和结构方程模型操作。遗憾的是，这本书给我的感觉更像是一份未经编辑的、零散的软件功能列表的汇编，而不是一本真正具有教学价值的指南。举例来说，它花了整整三章的篇幅去介绍如何进行描述性统计，用了过多的篇幅去展示不同图表类型的外观，却对如何解读这些图表背后的研究意义语焉不详。例如，当涉及到卡方检验时，书里只是机械地列出了操作步骤，但对于“为什么在这个情境下应该选择皮尔逊卡方而非似然比卡方”，以及在结果解读中如何平衡I类错误和II类错误的风险，这些关键的“为什么”和“怎么办”却几乎没有涉及。我尝试跟着书中的案例进行操作，发现很多案例的数据集本身就设计得过于理想化，脱离了真实研究中常见的数据缺失、异常值等“脏数据”问题。当我试图将学到的知识应用到我自己的、混乱不堪的数据集时，立刻陷入了迷茫，因为书中完全没有提及如何有效地进行数据清洗和预处理，而这恰恰是使用SPSS时耗时最长、最考验经验的部分。这本书在“操作”与“洞察”之间，选择性地丢弃了后者。
评分这本书的排版和印刷质量，坦白说，简直是对得起它那略显高昂的书价，但内容上的空洞感实在无法弥补视觉上的愉悦。内页纸张光滑，图例清晰，光是看着就觉得“专业”。然而，当我们真正深入阅读时，那种专业感迅速瓦解。作者似乎过度依赖于软件本身的默认设置进行讲解，一旦涉及到需要自定义参数或者进行高级选项设置的地方，讲解就变得含糊不清，甚至出现了互相矛盾的描述。我记得在处理重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）那一章时，它描述了如何设置“文件”——“合适变量”，但对于如何正确识别和编码时间点变量，以及在进行球形度检验（Mauchly's Test）不通过时，应该优先选择格林豪斯-盖瑟修正（Greenhouse-Geisser）还是Huynh-Feldt修正的理由，这本书的论述是完全缺失的。它只是被动地告诉读者“如果检验不显著，就使用这个修正”，而不是解释修正背后的统计哲学。这使得读者在面对真实研究挑战时，会发现自己只是一个按键的机器人，缺乏作为数据分析师应有的判断力。这本书更像是SPSS软件自带的帮助文档的一个精美重排版，缺乏学者的批判性思维和教学的匠心。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有