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出版者:Prentice Hall

作者:Norusis, Marija

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:

价格:889.81元

装帧:Pap

isbn号码:9780131747005

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计学
• 数据分析
• SPSS 14
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• 高级统计
• 统计方法
• 社会科学
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• 统计软件
• 应用统计
• 量化研究

《SPSS 14.0 高级统计程序实用指南》 本书是一本为SPSS 14.0用户量身打造的高级统计分析指导手册，旨在帮助您深入掌握SPSS 14.0的各项高级功能，并将其应用于复杂的统计研究和数据分析任务中。本书内容丰富，讲解细致，实例详尽，是您在统计学领域进一步提升分析能力、解决实际问题的理想参考。 本书特色： 聚焦高级功能： 不同于基础入门书籍，本书直接切入SPSS 14.0的高级统计程序，如多层线性模型、结构方程模型、混合效应模型、高级回归技术（例如：Logistic回归、泊松回归）、生存分析、因子分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、对应分析等。 理论与实践并重： 每一项统计技术都提供了清晰的理论背景介绍，让您理解其背后的统计原理和假设。同时，本书通过大量来自不同领域的真实或模拟数据集，手把手地演示如何在SPSS 14.0中实现这些高级分析，并对输出结果进行详细解读。 操作流程详尽： 对于每一个统计过程，本书都提供了详尽的SPSS菜单操作路径和语法命令示例。无论您是习惯于菜单驱动还是命令驱动，都能轻松找到适合自己的学习方式，并能快速准确地执行分析。 结果解读深入： 掌握了统计分析方法只是第一步，更重要的是能够正确解读分析结果。本书提供了对SPSS输出结果的全面解读，包括各项统计量、显著性检验、模型拟合指标等的含义，以及如何根据分析结果得出有意义的结论。 常见问题与技巧： 针对高级统计分析中可能遇到的常见问题，本书提供了实用的解决策略和技巧，帮助您避免误区，优化分析过程。例如，如何处理多重共线性、缺失数据，如何选择合适的统计模型，如何评估模型假设等。 面向广泛用户： 本书适用于统计学、社会科学、心理学、教育学、医学、经济学、市场营销等多个领域的研究人员、学生和数据分析师。如果您已经掌握了SPSS的基础操作，并希望进一步提升您的统计分析能力，本书将是您的不二之选。 本书内容概要： 1. 高级回归分析： 多元线性回归进阶： 探索交互作用、多项式回归、变量选择方法（逐步回归、向前法、向后法）以及回归诊断（残差分析、方差膨胀因子等）。 非线性回归： 介绍非线性回归模型的基本概念，并演示如何在SPSS中使用非线性回归进行参数估计。 广义线性模型（GLM）： 深入讲解GLM框架，包括Logistic回归（二项、多项）和泊松回归，以及它们在分类数据和计数数据分析中的应用。 混合效应模型/多层线性模型（MLM）： 详解多层数据结构下的分析技术，如何处理嵌套数据、构建随机截距和随机斜率模型，以及结果的解释。 2. 方差分析（ANOVA）的深入应用： 多因素方差分析： 处理两个或多个自变量对因变量的影响，包括主效应和交互作用的检验。 协方差分析（ANCOVA）： 如何控制协变量的影响，提高研究的统计效力。 重复测量方差分析： 分析同一受试者在不同时间点或不同处理条件下的数据。 MANOVA（多元方差分析）： 同时分析多个因变量。 3. 因子分析与聚类分析： 因子分析： 探索潜在的变量结构，进行降维处理。讲解主成分分析（PCA）、主轴因子提取、最大似然法等提取方法，以及正交旋转和斜交旋转。 聚类分析： 将样本或变量分成不同的群体。介绍层级聚类（系统聚类）和分割聚类（K-means聚类）方法，并讨论聚类结果的评估。 4. 结构方程模型（SEM）入门与实践： SEM基础： 介绍潜在变量、测量模型（因子分析）和结构模型（回归路径）的概念。 模型构建与检验： 演示如何在SPSS 14.0中构建和估计SEM模型，并评估模型拟合度，包括常用拟合指标如RMSEA, CFI, TLI等。 5. 生存分析： Kaplan-Meier曲线： 估计和比较生存函数。 Cox比例风险模型： 分析影响生存时间的关键因素，并进行回归分析。 Log-rank检验： 比较不同组别的生存曲线。 6. 其他高级统计技术： 判别分析： 基于已知分组信息，建立模型预测新个体的所属类别。 多维尺度分析（MDS）： 将对象之间的相似性或差异性映射到低维空间。 对应分析： 分析分类变量之间的关联性。 本书以其系统性、实用性和深度，将帮助您自信地运用SPSS 14.0进行更复杂、更严谨的统计分析，从而在您的学术研究和实际工作中取得更大的进展。无论您是希望深入理解统计模型的运作机制，还是需要掌握处理复杂数据的专业技能，本书都将是您不可或缺的得力助手。

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我注意到这本书在描述假设检验的结果解释时，采取了一种非常谨慎的态度，这在处理P值和效应量时尤为明显。对于标准T检验和方差分析（ANOVA）的解读部分，作者反复强调了对统计显著性与实际重要性之间区别的辨析。例如，在处理多重比较带来的I类错误膨胀问题时，书中不是简单地罗列各种校正方法的结果，而是通过一个假想的案例，展示了如果不进行校正，最终的结论可能多么具有误导性。这种侧重于“批判性思维训练”而非单纯的“结果复述”的写法，是这本书相对宝贵的财富。它促使读者在看到SPSS输出结果的第一个数字时，不要急于下结论，而是要反思模型的假设是否被满足，以及结果的鲁棒性如何。这种对统计严谨性的坚守，即便在今天，也丝毫不过时。它强迫读者去思考数据背后的世界，而不仅仅是屏幕上的数字矩阵。

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这本书的封面设计，坦白说，初见之下略显陈旧，那种厚重的学术感扑面而来，让人不禁要问，在这个数据分析工具日新月异的时代，一本侧重于相对“老版本”软件操作的指南，究竟还能提供多少真正的价值？我带着这样的疑问翻开了第一章，期待着能找到一些关于高级统计模型构建的精妙思路，或许是结构方程模型（SEM）或是复杂多层次回归的深度剖析。然而，很快我就发现，这本书的核心竞争力似乎并不在于那些前沿的理论创新展示，而更像是一本极为详尽的操作手册，它事无巨细地罗列了在SPSS 14.0环境中，如何一步步地去执行那些在统计学教材中看似复杂，但具体到软件操作层面却常常令人摸不着头脑的步骤。例如，对于缺失值处理的高级选项，书中提供了大量的截图和点击路径说明，这对于那些在实际工作中，面对海量数据清理工作感到力不从心的初学者来说，无疑是及时雨。它没有过多地探讨理论背后的数学原理，而是专注于“如何让软件得出你想要的结果”，这种务实的态度，虽然牺牲了理论的深度，却极大地提升了实操的效率。我尤其欣赏它在描述各种检验的“对话框”设置时所展现出的耐心，仿佛作者坐在我旁边，手把手地教我辨认那些经常被混淆的选项分组。

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当我深入阅读到关于非参数检验和稳健统计的部分时，我开始理解为什么这本书会被冠以“Companion”之名。它并非一本纯粹的理论教科书，它更像是一个在实际分析过程中，你随时可以翻阅的“急救包”。我曾经在尝试进行秩相关分析时，被SPSS界面里那些层出不穷的变量选择和排序方式搞得晕头转向，尤其是当需要进行多重比较校正时，总感觉自己遗漏了关键设置。这本书在这个环节的处理方式非常高明，它没有简单地给出“选择Bonferroni”这样的建议，而是对比了多种校正方法的适用场景——尽管这些场景的背景知识，需要读者自行从其他来源补足——但关键在于，它清晰地展示了如何在14.0版本的界面中找到并激活这些选项。更重要的是，它似乎预设了读者已经具备一定的统计学基础，因此它跳过了对“为什么”的冗长解释，直接聚焦于“怎么做”。这种聚焦于**操作界面精确映射**的写作风格，使得我们在处理一些不太常见或容易被主菜单隐藏的功能时，能够迅速定位。这种对软件特性的深刻理解，使得这本书超越了普通的用户指南，具备了一定的参考价值，前提是你愿意忍受它对新版软件特性缺乏更新的现实。

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不过，要客观地评价，这本书在处理宏操作和批处理脚本方面的介绍显得力不从心。对于那些需要反复运行相似分析流程的研究人员来说，SPSS的语法窗口是提高效率的关键。这本书似乎将语法部分视为一个可选项，而非核心工具。我翻阅了关于输出管理和宏定义的章节，发现其讲解深度远不及对GUI界面的细致程度。这使得试图将书中学到的步骤转化为可重复、可自动化脚本的读者会感到力不从心。它提供的更多是“一次性”分析的指导蓝图，而不是“系统性”数据处理流程的框架构建。可以这样说，如果你是一个需要快速解决一个特定统计难题的研究生，这本书能提供清晰的路径图；但如果你是一个需要为实验室或部门建立标准化分析流程的资深数据经理，你可能会发现这本书在自动化和脚本复用性方面的指导是严重缺失的，其“高级”的定义，更多是停留在复杂统计模型的执行层面，而非工作流的优化层面。

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这本书的篇幅厚重，但阅读体验却如同在走一条铺满石子的老路，每一步都需要小心翼翼地踩稳。在涉及到数据转换与重构，特别是利用计算变量功能来创建复杂交互项或复合变量时，我发现作者的描述略显保守。在书中关于创建“平方项”和“交叉项”的例子中，展示的逻辑虽然完全正确，但所采用的语法和界面路径，似乎总是指向最基础、最稳妥的组合方式。我个人更倾向于使用更为灵活的语法编程（如使用`COMPUTE`命令后跟具体的数学表达式），但这本指南似乎更偏爱通过图形用户界面（GUI）完成所有操作。这反映了它面向的读者群可能更偏向于那些对编程指令感到畏惧的初级或中级分析师。我曾试图寻找关于如何在14.0版本中进行更高级的自定义格式输出或报告生成技巧的描述，但很快发现这部分内容基本是空白。全书的重心牢牢锁定在“得出可靠的分析结果”上，对于“如何让结果看起来更专业”的排版和美化工作，则几乎没有着墨。它像一位老派的工匠，专注于铸造工具的质量，而不关心工具外壳的抛光工艺。

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