具体描述
本书从统计学思维开始，由浅入深，全面系统地讲解了SPSS实战应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，涉及SPSS目前绝大部分的应用范畴。本书涵盖SPSS概述、数据管理、统计描述分析、基本统计分析的报表制作、t检验、方差分析、Logistic回归、中介效应与调节效应分析以及大量的专项统计方法。本书以案例式教学为特色，书中提供了大量的应用案例，供读者实战演练。本书不仅适合有一定统计基础的人员阅读，也适合SPSS初学者。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头参考书。信息技术、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。
作者简介
武松（松哥统计），安徽中医药大学副教授，中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学博士，世界中联临床科研统计学会理事，国家高级统计分析师，SPSS高级数据分析师，微信公众号精鼎统计（data973）创始人。擅长SPSS、SPSS-Modeler、SAS、Stata、Revman等多种统计软件，国内多家杂志统计专业审稿人员，目前主持课题8项，协作子课题11项，SPSS专著1部，有8部图书作为副主编，参与过“十一五”“十二五”“国家自然基金”“卫生部专项基金”等百余项课题数据分析。在国家刊物以第作者或通讯作者发表文章40余篇，其中SCI/Medline收录5篇，获得国家发明专利1项，获得上海市出入境检验检疫局科技兴检三等奖1项；近年致力于数据分析与挖掘技术的研究与推广，举办SPSS数据培训近百场，培训风格幽默风趣，化复杂难懂的统计于举例与比喻之中，是业界1受欢迎的SPSS统计讲师之一。主编的《SPSS统计分析大全》一书累计印刷15次，销量4万多册，雄踞多个图书销售网站统计软件类图书榜首。
目录信息
内容简介
前言
第一篇 统计思维
第1章 核心统计概念
第2章 常见统计设计
第3章 统计思想
第二篇 SPSS数据库构建与数据管理
第4章 SPSS简介与数据库构建
第5章 SPSS 24.0数据管理
第三篇 初级统计说一说（描述性统计）
第6章 统计描述指标
第7章 统计表
第8章 统计图
第四篇 中级统计比一比（差异性分析）
第9章 t检验
第10章 方差分析
第11章 卡方检验
第12章 等级资料比较
第13章 非参数检验
第14章 多元方差分析
第五篇 高级找关系（统计模型）
第15章 关联与相关分析
第16章 线性回归
第17章 Logistic回归
第18章 生存分析
第19章 聚类与判别分析
第20章 主成分与因子分析
第六篇 专项统计
第21章 信度与效度分析
第22章 ROC曲线
第23章 中介效应与调节效应
第24章 倾向性评分
第25章 多重响应分析
第26章 一致性分析
后记
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
拿起这本书时，我最直观的感受就是它的“实战”二字名副其实。它不像某些教科书那样高高在上，充斥着太多晦涩难懂的数学推导，而是非常接地气地聚焦于“如何操作”以及“如何解释结果”。书中大量的操作步骤截图和详细的步骤说明，让我这个平时对软件操作有些畏惧的人也能轻松上手。我记得有一次在处理一个真实项目的数据时遇到了一个棘手的缺失值问题，按照书里介绍的几种处理方法一一尝试，很快就找到了最适合我当前数据的处理方案。这种即学即用的感觉非常棒，让人充满了成就感。更难得的是，作者在介绍完统计方法后，总会紧接着分析“如果结果不理想怎么办？”、“如何批判性地看待这个结果？”这种对结果的深度解读，远比单纯的“跑出P值”要有价值得多。这本书俨然成了一位耐心的导师，随时准备在我遇到困难时提供及时的、可操作的指导。
评分从一个资深数据分析师的角度来看，这本书的深度和广度都令人称赞。它不仅涵盖了经典统计学的主流内容，还对一些前沿或容易混淆的主题进行了深入剖析，比如贝叶斯方法的初步探讨以及模型诊断的细节处理。很多入门书籍会避开这些“难点”，但这本书却直面挑战，并且用一种非常务实的方式加以讲解，真正体现了“实战”的精髓——现实中的数据很少是完美的、符合正态分布的。书中对于异常值检测和多重共线性等常见“陷阱”的处理技巧，是我在工作中经常遇到的难题，书中的建议操作流程清晰、理论支撑扎实，提供了立即可用的解决方案。这本书的价值在于它培养了一种对数据质量的敬畏之心，教会我们不要盲目相信任何一个输出结果，而要像一个侦探一样去审视数据和模型的每一个环节。这对于希望从“操作者”晋升为“决策支持者”的人来说，是不可多得的宝典。
评分这本书最大的价值，我认为在于它成功地构建了一套完整的“统计思维”框架。很多人学习统计软件只是学会了点鼠标、输命令，但遇到一个全新的问题时，就完全不知所措，因为他们缺乏将现实问题转化为统计假设的能力。而这本书恰恰弥补了这一块的短板。作者用非常生活化的语言，反复强调“提问比回答更重要”的理念。它教我们如何从一个模糊的商业目标出发，逐步拆解、明确变量关系，最终设计出合理的实验或调查方案。这种从宏观到微观的思考路径，对我工作方式的改变是巨大的。我不再满足于仅仅报告“相关性”或“显著性”，而是开始追问数据背后的因果逻辑和机制。阅读过程中，我时不时会停下来，结合自己手头的工作进行复盘和思考，感觉自己被这本书“点拨”了。它不是一本工具书，而更像是一本思维训练手册，引导读者用更科学、更有逻辑的方式去看待数据驱动的决策过程。
评分这本书简直是统计学习者的福音，内容编排得极其用心，从基础概念的引入到复杂模型的构建，每一步都讲解得清晰透彻。我尤其欣赏作者在讲解过程中穿插的那些实际案例，它们真的能帮我们把书本上的理论知识和实际应用场景紧密联系起来。比如，在讲到方差分析时，作者不仅仅是罗列公式，而是会带你一步步思考：“为什么我们需要这种分析方法？”、“在什么情况下应用它最合适？”这种引导式的教学方法，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索和理解统计的精髓。这本书的结构非常合理，逻辑性很强，即便是像我这样基础相对薄弱的读者，也能循序渐进地跟上节奏。读完几章后，我感觉自己对数据背后隐藏的规律有了更深刻的洞察力，不再只是机械地运行软件，而是真正开始思考如何用统计的语言去描述和解释世界。书中的图表制作和解读部分也做得非常到位，那些精美的可视化图表，往往比枯燥的数字更能直观地传达信息，极大地提升了阅读体验和学习效率。
评分我必须承认，这本书的排版和设计是顶级的。在阅读专业书籍时，内容的清晰度固然重要，但如果排版混乱，阅读体验也会大打折扣。这本书的字体选择适中，段落划分清晰，关键概念和公式都有被特别强调出来，非常便于快速定位和回顾。而且，作者在引入新概念时，常常会使用一些生动的比喻或者历史背景来帮助读者理解，这使得原本可能显得生硬的统计学知识变得鲜活起来。举个例子，讲解中心极限定理时，作者使用的例子就非常巧妙，一下子就把抽象的数学概念具象化了。我发现自己可以很轻松地带着这本书去咖啡馆或者通勤路上阅读，因为它不需要我时刻紧盯着屏幕或频繁翻阅复杂的附录。它在知识的密度和可读性之间找到了一个绝佳的平衡点，让深度学习不再是一件枯燥的任务，而变成了一种享受。
评分SPSS刚读完，这本书没数学公式，都是直接讲实战，现在读书还是尽可能观其大略吧，读书学富五车，在大数据时代根本不好使，尽量不要记住太多东西，把大脑当个目录，用到一种方法的时候能想起来，这个东西我见过，我知道，我找到方法，拿过来就能用就很棒了。 SPSS书里面讲了很多医学里的统计方法，对社会科学不见得能用，配对实验，倾向性评分、一致性分析。
评分作为学习的参考书足够了，简直是救命稻草！
评分tm谁能想到今年读完的第一本书居然是一本spss的操作手册，真是被逼得无奈了… 叹气
评分作为学习的参考书足够了，简直是救命稻草！
评分tm谁能想到今年读完的第一本书居然是一本spss的操作手册，真是被逼得无奈了… 叹气
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