Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Andy Field

出品人:

页数:856

译者:

出版时间:2009-01-23

价格:USD 150.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781847879066

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• Statistics
• SPSS
• rock'n'roll
• Field
• Andy
• 2013
• SPSS
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• 数据分析
• 社会科学
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• 入门教材

深入探索数据科学的广阔图景：统计思维与实践进阶指南 本书旨在为那些希望全面理解和掌握现代数据分析核心概念，并将其应用于复杂现实问题的读者提供一份详尽而系统的指南。它超越了单一软件工具的局限，聚焦于统计学作为一门科学的本质、思维逻辑的构建，以及如何将严谨的定量方法论应用于跨学科研究领域。 本书的重点在于培养读者构建一套完整的“数据素养”——一种批判性地评估信息、设计有效研究、选择恰当模型并准确解释结果的能力。我们不会局限于介绍某个特定软件的操作步骤，而是深入挖掘驱动这些软件背后所有统计方法的理论基础和哲学前提。 第一部分：统计思维的基石与研究设计的艺术 本部分致力于为读者奠定坚实的理论基础，理解统计学的核心价值在于处理不确定性，并以一种系统化的方式回答现实世界中的复杂问题。 第一章：从描述到推断：统计学的范式转变 本章将探讨统计学如何从单纯的资料汇总演变为现代科学的支柱。我们将深入讨论描述性统计（如集中趋势、离散度和形态）的局限性，并引入推断性统计的核心概念：从样本观察推导出对总体特征的可靠结论。重点解析概率论在统计推断中的桥梁作用，包括随机变量、概率分布（正态、二项、泊松等）的内在逻辑及其在现实情境中的应用场景。我们将详细剖析“抽样分布”这一关键概念，理解中心极限定理如何成为所有推断统计学的理论基石。 第二章：研究的逻辑与测量艺术 在动手分析数据之前，设计一个有效的研究至关重要。本章将指导读者如何将一个模糊的研究问题转化为一个可操作、可量化的统计假设。我们将系统阐述测量理论的层次：定类、定序、定距和定比数据的区别及其对后续分析方法的决定性影响。此外，本章将详细讨论研究设计的核心要素，包括随机化、对照组、盲法以及如何通过实验设计来最大程度地控制混杂变量和系统误差。我们将探讨观察性研究（队列研究、病例对照研究）与实验性研究（随机对照试验）的优势与挑战。 第三章：假设检验的哲学与实践 假设检验是统计推断的执行工具。本章不仅会教授如何计算p值，更重要的是理解p值的真正含义及其哲学局限性。我们将细致区分零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$），深入剖析第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡艺术。我们将介绍功效（Power）分析的原理，强调预先确定所需样本量以确保研究具有足够能力检测出预期效应的重要性。本章还会探讨效应量（Effect Size）的概念，论证为何仅仅报告统计显著性是远远不够的，真正的科学价值在于效应的大小和实际意义。 第二部分：核心统计模型的深入解析 本部分将带领读者从基础的参数检验，逐步迈向更复杂的多变量模型，重点在于理解模型背后的数学结构和适用条件，而非简单的“套用公式”。 第四章：比较均值：方差分析（ANOVA）的全面展开 本章专注于比较两个或两个以上独立或相关组别的均值。我们将从最基础的单因素方差分析（One-Way ANOVA）出发，详细阐述平方和（Sum of Squares）、自由度（Degrees of Freedom）的分解过程，以及F统计量的计算逻辑。随后，我们将扩展到多因素方差分析（Factorial ANOVA），探讨主效应、交互作用的解释，以及如何理解和执行事后检验（Post-hoc Tests）以精确定位差异来源。对于重复测量设计，我们将深入解析重复测量ANOVA的特殊结构和对球形度（Sphericity）的关注。 第五章：相关性与线性回归的威力 相关分析揭示了变量间关系的强度和方向，但我们更需要预测模型。本章将系统介绍皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）等相关系数的适用情境。随后，我们将搭建线性回归的框架，从简单线性回归的最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）推导开始，详细解释回归系数的解释、拟合优度（$R^2$）的意义，以及残差分析的重要性。我们将把重点放在多重线性回归中，讨论多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理、变量选择的策略（如逐步法、向前选择法），以及如何使用虚拟变量（Dummy Variables）来纳入分类信息。 第六章：广义线性模型：超越正态分布的界限 许多现实世界的数据（如计数数据、二元结果、比例数据）并不满足线性回归对残差正态性的要求。本章将介绍广义线性模型（GLM）的框架，核心在于连接函数（Link Function）和指数族分布。我们将重点剖析逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类结果的建模，理解对数几率（Log Odds）的解释。此外，还将探讨泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用，并简要介绍生存分析（Survival Analysis）的基础概念。 第三部分：高级主题与数据解读的批判性视角 本部分关注更复杂的数据结构、非参数方法的选择，以及在数据分析过程中保持科学严谨性的方法论要求。 第七章：非参数统计：当数据不听话时 并非所有数据都服从正态分布或方差齐性。本章将详细介绍非参数检验的必要性、适用条件及原理。我们将对照参数检验（如t检验、ANOVA），介绍它们的非参数对应物（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、秩相关的应用）。重点阐述这些方法如何通过数据排序来规避分布假设，并在小样本或顺序数据分析中的稳健性。 第八章：处理复杂数据结构：混合效应模型导论 在教育、医学和组织行为学研究中，数据往往具有嵌套结构（例如，学生嵌套在班级中，患者嵌套在医院中）。传统的回归方法会违反独立性假设。本章将系统介绍混合效应模型（Mixed-Effects Models）或分层线性模型（Hierarchical Linear Models, HLM）的必要性。我们将解释随机截距和随机斜率的概念，理解如何同时估计组内和组间效应，从而更准确地建模具有层次结构的复杂数据。 第九章：路径分析与结构方程模型（SEM）的基础 结构方程模型是检验复杂理论模型的强大工具。本章将从路径分析开始，解释如何通过观察到的变量来估计潜在变量（Latent Variables）之间的因果路径。我们将详细介绍测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型的分离与整合，以及如何评估模型的整体拟合优度（如$chi^2$检验、RMSEA、CFI等指标）。本章强调SEM在理论验证和模型比较中的应用。 第十章：数据清洗、诊断与报告的最佳实践 分析的结果只有在数据质量得到保证的情况下才有意义。本章侧重于实践中的关键步骤：识别和处理缺失数据（MCAR, MAR, NMAR）的策略，包括插补方法的选择；异常值（Outliers）的识别、影响评估与处理原则；模型诊断的必备步骤，如对残差的深入探究。最后，本章将指导读者如何撰写一份清晰、透明、可重复的统计报告，确保分析过程的科学诚信和结果的有效传达。 --- 本书的宗旨在于，无论读者未来是使用何种计算工具，都能基于对统计学原理的深刻理解，做出最恰当的分析选择，并以最严谨的方式解读和呈现其研究发现。

评分☆☆☆☆☆

Kruskal-Wallis撸不下去了，写个书评换个脑子。 背着这本保守估计有两公斤的书各处跑来跑去也有好多天了，我们建立起了深刻的革命友谊。而且我还因为它被图书馆罚了两磅，心疼%>_<% 关于数据，我一开始是撸被称之为Legend in Marketing的Malhotra的Marketing Research，顺便...  

评分☆☆☆☆☆

很生动的语音 像我这种属于痛恨statistic的女生 都会觉得 能看到希望似的 那么 就真的很不错

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评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析很感兴趣，也知道SPSS是这个领域里一个非常重要的工具。但是，传统的统计学书籍对我来说总是太过于抽象和理论化，而纯粹的SPSS操作手册又显得过于“工具性”，缺乏深度。这本书正好填补了这一空白。它以一种非常引人入胜的方式，将统计学理论和SPSS软件操作有机地结合在一起。我最喜欢的一点是，作者非常善于运用生活化的例子来解释复杂的统计概念。比如，在讲解抽样方法时，它会用现实生活中抽取幸运观众的例子，让我瞬间就能理解不同抽样方式的优劣。在讲解相关性和回归分析时，它也会用生活中常见的现象来类比，比如身高和体重的关系，让我更容易理解变量之间的联系。书中对于SPSS界面和功能的介绍，也做得非常细致，每一个步骤都配有清晰的图示，甚至连鼠标点击的位置都会用箭头指示出来，这对于我这样的新手来说，简直是福音。我记得我曾经在一个项目报告中，需要进行一个复杂的问卷数据分析，我就是通过学习书中关于因子分析的章节，成功地识别出了问卷中的潜在维度，并进一步验证了问卷的有效性。这本书让我觉得，学习SPSS并不是一件枯燥无味的事情，而是一个充满探索和发现的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于它是一本SPSS的操作指南。我个人认为，它更像是一位经验丰富的统计学导师，耐心地引导着读者一步步走进统计学的世界。书中对统计学原理的阐释，虽然是以SPSS为载体，但其逻辑严谨性和深度，足以让读者在掌握SPSS的同时，也夯实了统计学的基础。我常常在阅读书中关于某个统计方法（比如卡方检验）的讲解时，会发现作者不仅详细地介绍了如何在SPSS中执行该检验，还会深入探讨该检验背后的假设，它的适用条件，以及如何解读检验结果的统计学意义。这让我意识到，单纯地掌握软件操作是不够的，更重要的是理解其背后的理论支撑。这一点对于我这样的科研工作者来说至关重要，因为我需要在我的研究中恰当地选择和应用统计方法，并对结果进行准确的解释。书中提供的许多案例研究，也让我受益匪浅。这些案例覆盖了社会科学、心理学、教育学等多个领域，展示了SPSS在解决实际问题中的强大能力。我曾经尝试模仿书中一个关于用户行为分析的案例，成功地运用SPSS对我的研究数据进行了类似的分析，并从中获得了一些重要的洞察。这本书的英文版本，语言流畅，专业术语的翻译也相当到位，这对于我这样需要阅读大量英文文献的学者来说，无疑是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，简洁大方，字体清晰，一看就是一本学术书籍，但是又不会让人觉得枯燥乏味。拿到手上，纸张的质感也很不错，不是那种劣质的纸，闻起来也没有刺鼻的味道，这点对于需要长时间阅读的书籍来说非常重要。我之所以会选择这本书，是因为我在学习统计学课程的时候，经常会遇到使用SPSS进行数据分析的需求，而我之前对SPSS的了解非常有限，可以说是一窍不通。市面上的SPSS教程琳琅满目，但是很多都过于理论化，或者又过于碎片化，很难形成一个系统的认知。当我翻开这本书的时候，我最直观的感受就是它的逻辑非常清晰，从最基础的SPSS操作开始讲起，逐步深入到各种统计方法的应用。它并没有上来就抛出复杂的公式和概念，而是通过一步步的指导，让你亲手去操作，去体验。这一点对于我这种实践型学习者来说，简直是太友好了。书中的例子也相当贴切，都是现实生活中或者学术研究中常见的数据集，这让我很容易就能将书本上的知识与自己的学习需求联系起来。我记得其中有一个关于市场调研的例子，通过SPSS来分析消费者偏好，这个例子就非常有启发性，让我看到了统计学在实际应用中的强大力量。而且，书中对于每一个统计方法的介绍，都会先解释其基本原理，然后再讲解如何在SPSS中实现，这种循序渐进的方式，让我对统计学有了更深刻的理解，而不仅仅是停留在“会点几下鼠标”的层面。总的来说，这本书为我打开了统计学和SPSS学习的大门，让我不再对数据分析感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是统计学新手入门的福音，尤其是对于那些像我一样，对SPSS一无所知，甚至对统计学理论本身感到头疼的学习者来说。我之前尝试过很多其他的入门书籍，但是都因为概念过于晦涩难懂，或者操作步骤过于繁琐而放弃。这本书却给了我完全不同的体验。它的语言风格非常平实易懂，没有使用太多专业术语，即使有，作者也会在后面给出清晰的解释。我特别喜欢它在介绍每个SPSS操作时，都配有详细的截图，每一个按钮，每一个菜单选项都标记得清清楚楚，就像有一个经验丰富的老师在你旁边手把手地教你一样。我曾遇到过一个非常棘手的问题，就是如何正确地进行数据清理和预处理，这在很多统计分析中都是至关重要的一步，但也是最容易出错的一步。这本书在这方面给予了我极大的帮助。它详细讲解了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和重编码，以及如何保证数据的有效性。这些基础性的操作，看似简单，但却对后续的统计分析结果有着决定性的影响。通过这本书的学习，我才真正意识到数据预处理的重要性，并且掌握了在SPSS中进行有效数据预处理的技巧。更重要的是，它不仅仅教你“怎么做”，还教你“为什么这么做”，让你理解背后的逻辑，这样才能在面对不同的数据和问题时，灵活运用所学知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着一定统计学基础，但是SPSS使用经验相对较少的学习者，我发现这本书为我提供了一个非常好的学习平台。它并不是从零开始的“小白教程”，而是假定读者对统计学有一些基本的了解，然后重点讲解如何在SPSS中实现这些统计方法。我特别欣赏书中对不同统计方法的选择和应用的指导。例如，在讲解方差分析时，它不仅会详细介绍单因素方差分析，还会深入探讨多因素方差分析，以及如何根据研究设计来选择合适的方差分析模型。这对于我来说，极大地提升了我实际应用统计方法的能力。书中提供的SPSS输出结果的解读，也是我非常看重的一点。很多时候，我们能够成功运行统计分析，但是却对输出结果中的各项指标感到困惑。这本书会清晰地解释每一个指标的含义，以及如何根据这些指标来判断统计结果是否显著，以及效应的大小。我曾经在处理一个实验研究的数据时，对ANOVA的输出结果产生了疑问，就是通过查阅这本书，我才彻底理解了F值、P值、以及Eta-squared的意义，并能够准确地解释我的实验结果。这本书的英文原版，语言表达准确，学术性强，对于需要提升英文统计文献阅读能力的同学来说，也是一个很好的资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露出一种严谨而又不失活泼的气息，这种风格贯穿了整本书的内容。我并非统计学专业出身，最初在接触SPSS时，感觉自己像是置身于一个巨大的迷宫，各种命令和选项让我眼花缭乱。然而，这本书的出现，就像为我点亮了一盏明灯。它首先从最基本的数据输入和管理开始，详细地讲解了如何在SPSS中创建、编辑和组织数据。对于我这样的新手来说，这就像打好了地基，让我对接下来的统计分析充满信心。更重要的是，它没有仅仅停留在“如何操作”的层面，而是深入浅出地讲解了每一种统计方法背后的原理和逻辑。例如，在讲解描述性统计时，它会详细解释均值、中位数、众数等概念的意义，以及它们如何反映数据的中心趋势。在讲解推论统计时，它会清晰地阐述假设检验的基本步骤，以及P值的含义。我印象特别深刻的是，书中关于独立样本t检验的讲解，作者不仅展示了如何在SPSS中进行操作，还详细解释了如何解读t值、自由度和P值，以及如何根据这些结果来做出统计推论。这让我不再是一个盲目操作的“小白”，而是能够理解统计分析的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我是一个正在攻读研究生的学生，我的研究方向需要大量的统计分析，尤其是在社会科学领域，SPSS的使用是必不可少的技能。在我寻找SPSS教材的过程中，这本书给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本操作手册，更是一本统计思想的启蒙书。作者在讲解SPSS的各项功能时，都会巧妙地融入统计学的基本概念和原理，例如，在讲解描述性统计时，它会深入解释均值、中位数、标准差等指标的含义及其在数据分析中的作用，而不仅仅是告诉你如何在SPSS中计算它们。这对于我这样的研究者来说，能够帮助我更好地理解统计结果，并将其准确地解读在我的研究语境中。书中对假设检验的讲解尤其到位，从零假设、备择假设的设定，到P值的理解，再到各种检验方法的选择和应用，都进行了详尽的阐述。我记得我曾经在一个关于政策有效性的研究中，需要对两组人群的反应进行比较，我就是通过学习书中关于t检验的章节，成功地完成了这项分析，并且理解了检验结果的统计学意义。此外，这本书还涵盖了回归分析、方差分析等高级统计技术，并详细介绍了如何在SPSS中实现这些分析。对于我的毕业论文来说，这些内容无疑是极其宝贵的资源。它帮助我克服了在统计分析方面遇到的许多技术难题，让我能够更自信、更高效地进行研究。

评分☆☆☆☆☆

对于许多学习统计学的同学来说，SPSS可能是一个既熟悉又陌生的朋友。熟悉是因为它的名字经常出现在教材和课程要求中，陌生是因为真正上手使用起来，却常常感到无从下手。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我们穿越SPSS的迷宫。它不仅仅是罗列SPSS的各种功能，而是将这些功能巧妙地融入到统计学原理的讲解之中。我特别喜欢它在介绍回归分析时，并没有直接跳到SPSS操作，而是先详细地解释了线性回归的基本假设，比如线性关系、独立性、同方差性等，然后才一步步地教我们在SPSS中如何进行模型拟合、结果解释，以及如何进行诊断性检验。这让我明白，SPSS只是一个工具，真正的核心在于对统计原理的理解。书中大量的图表和实际案例，也让学习过程变得更加生动有趣。我记得我曾经需要进行一个关于教育公平性的研究，其中需要用到多层次模型，而我之前对此一窍不让。这本书中关于多层次模型（Hierarchical Linear Modeling）的讲解，给了我巨大的启发，让我了解了如何在SPSS中构建和解释多层次模型，并最终完成了我的研究分析。这本书的结构清晰，章节划分合理，让我可以根据自己的需求，有针对性地进行学习。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，对于任何想要系统学习SPSS进行数据分析的人来说，这本书都应该被列入必读清单。它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够帮助你建立起坚实统计学基础的教材。我曾经在我的研究中遇到过一个复杂的问题，那就是如何处理不同分组的实验数据，并进行有效的比较。我尝试了多种方法，但始终无法得到满意的结果。直到我翻阅了这本书关于方差分析（ANOVA）的章节，我才恍然大悟。作者不仅详细介绍了单因素方差分析，还深入讲解了双因素方差分析，以及如何处理交互效应。它提供了详细的SPSS操作步骤，并对输出结果进行了详尽的解读，让我能够清晰地理解不同分组之间的差异，以及这些差异是否具有统计学意义。这本书的语言风格非常流畅，虽然是英文原版，但对于非母语者来说，也并不存在太大的阅读障碍。而且，书中大量的使用了图表和实例，使得抽象的统计概念变得可视化，更容易理解和记忆。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的学习SPSS的途径，让我能够自信地运用SPSS解决我在研究中遇到的各种数据分析问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对SPSS一直有一种莫名的恐惧感，觉得它很复杂，很难学。我尝试过几次，但总是被那些陌生的菜单和选项弄得晕头转向，最终只能放弃。直到我发现了这本书，我的看法才彻底改变。它的写作风格非常人性化，充满了鼓励和引导。作者似乎非常了解初学者会遇到哪些困难，并且提前做好了应对。例如，它会用一些生动的比喻来解释抽象的统计概念，让我更容易理解。它也经常会提醒我们一些常见的错误，并给出避免的方法，这大大减少了我在实践过程中遇到的挫折。我记得有一个章节是关于绘制统计图表的，我之前总是觉得怎么也画不好，不是不够美观，就是无法准确地表达数据信息。这本书用了相当多的篇幅来讲解如何选择合适的图表类型，以及如何调整图表的细节，让数据可视化更加清晰和有说服力。通过学习，我学会了制作出更加专业、更具视觉冲击力的图表，这对于我的报告和演示文稿来说，有了很大的提升。这本书还有一个优点是，它非常强调“理解”而不是“死记硬背”。它不会让你机械地去输入命令，而是让你理解每一步操作的目的和意义。这让我觉得，学习SPSS不再是一件枯燥的任务，而是一个充满乐趣的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

第一本完完全全精读的外文书籍啊 眼泪水都涌出来了 SPSS万岁！！！ 讲得还算浅显易懂……对于本来英文就不咋地的我来说 一步一步看 前面的对我来说其实用处不大 但是增长很多知识 后面的对做问卷分析比较实用 还是很好的一部工具书！学校图书馆万岁！看的这本是UK 的但是一直不知道几钱……藏得都好隐蔽啊

评分☆☆☆☆☆

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大爱，要不断学习。