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出版者:Prentice Hall

作者:Marija Norusis

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2009-1-7

价格:USD 66.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780321621429

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
• SPSS
• 统计学
• 数据分析
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SPSS 17.0 高级统计程序实操指南 开启数据分析的深度之旅 本书并非《SPSS 17.0 Advanced Statistical Procedures Companion》的复制品，而是为您精心打造的一份独立、详实的 SPSS 17.0 高级统计程序操作指南。如果您正致力于深入探索数据背后的奥秘，渴望掌握一系列复杂而强大的统计分析技术，那么，这本书将是您不可或缺的得力助手。 我们理解，在学术研究、市场分析、社会科学调查等诸多领域，仅仅停留在基础统计分析层面往往难以满足严谨的需求。数据中隐藏的深层联系、变量间的微妙互动、群体间的细微差异，都需要借助更高级的统计工具来揭示。《SPSS 17.0 高级统计程序实操指南》正是为此而生，它将带领您一步步掌握 SPSS 17.0 中一系列被广泛应用且极具价值的高级统计程序，帮助您将理论知识转化为实际操作能力，从而更有效地从数据中提取有意义的见解。 内容概览： 本书的编写宗旨在于提供清晰、可操作的步骤指导，让您无论是在理解统计学概念还是在实际操作 SPSS 软件时，都能事半功倍。我们聚焦于 SPSS 17.0 中的关键高级统计模块，并从实操角度出发，深入浅出地阐述其应用方法和结果解读。 多层次与重复测量设计分析（Multilevel and Repeated Measures Analysis）： 多层次模型（Multilevel Models/Hierarchical Linear Models）： 掌握如何处理具有层级结构的数据，例如学生在班级中，班级在学校中，或者员工在部门中。我们将详细介绍构建和解释两层及多层模型，探讨个体层面的预测因素以及群体层面的效应，并讲解如何处理数据嵌套带来的统计问题。 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 学习如何分析同一个体在不同时间点或不同条件下的测量数据。本书将详细讲解单因素和双因素重复测量方差分析的设计、执行与结果解读，包括对球形假设的检验和修正。 混合效应模型（Mixed Effects Models）： 深入理解混合效应模型，它能够同时处理固定效应和随机效应，是重复测量数据分析的更通用方法。您将学会如何根据数据的具体特点选择合适的混合效应模型，以及如何解释其输出。 生存分析（Survival Analysis）： Kaplan-Meier生存曲线： 学习如何绘制和解释Kaplan-Meier曲线，用于估计事件发生（如疾病复发、设备失效）的时间。 Log-rank检验： 掌握如何比较不同组别的生存曲线是否存在显著差异。 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）： 这是生存分析的核心。本书将详细讲解如何构建Cox模型，识别影响生存时间的协变量，并解释风险比（Hazard Ratio）的含义，帮助您理解哪些因素会增加或降低事件发生的风险。 因子分析与主成分分析（Factor Analysis and Principal Component Analysis）： 主成分分析（PCA）： 学习如何通过降维技术，将大量变量转化为少数几个不相关的成分，以捕捉数据的主要变异性。我们将讨论主成分的提取、选择标准（如特征值）以及其解释。 探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）： 掌握如何识别潜在的、未观察到的“因子”，这些因子能够解释观察变量之间的相关性。本书将详细介绍因子提取的方法（如主轴因子法）、因子旋转（如Varimax、Oblimin）以及如何根据因子载荷对因子进行解释和命名，这对于构建量表、理解多维度概念至关重要。 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）：（若 SPSS 17.0 版本支持，并且相关模块已包含）如果您需要检验预设的因子结构是否与数据拟合，将学习如何进行CFA，并评估模型的拟合优度。 聚类分析（Cluster Analysis）： 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 学习如何通过构建聚类树（Dendrogram）来系统地将观测对象分组，直至所有对象被归入一个大类。我们将介绍合并与分裂两种方法。 K-均值聚类（K-Means Clustering）： 掌握如何预设聚类数量，将数据划分为k个互斥的簇。本书将指导您如何选择合适的k值，以及如何解释各簇的特征。 聚类分析的应用： 探讨聚类分析在市场细分、客户分组、识别异常值等领域的实际应用。 判别分析（Discriminant Analysis）： 应用场景： 学习如何基于一组预测变量，建立模型来预测观测对象属于哪个预设的组别（类别）。 模型构建与评估： 详细介绍判别函数的构建、分类规则的制定以及模型预测准确率的评估，例如交叉验证。 逻辑回归（Logistic Regression）： 二元逻辑回归： 掌握如何对二分结果变量（如是否购买、是否患病）进行建模，并解释预测变量对事件发生概率的影响。 多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）： 学习如何处理多分类结果变量。 结果解读： 重点讲解对优势比（Odds Ratio）的理解和应用，以及如何评估模型的拟合优度。 卡方检验及其扩展（Chi-Square Tests and Extensions）： Pearson卡方检验： 回顾如何检验两个分类变量之间是否存在关联。 Fisher精确检验（Fisher's Exact Test）： 适用于小样本情况下的分类变量关联检验。 McNemar检验： 学习如何分析配对分类数据，例如前后对比的二分类结果。 Cochran-Mantel-Haenszel检验： 掌握如何控制第三个分类变量（协变量），检验两个主要分类变量之间的关联。 本书特色： 高度的实操性： 我们以 SPSS 17.0 软件界面为基础，提供详细的菜单操作路径和命令语法示例，让您能够跟随指导一步步完成分析。 理论与实践相结合： 在介绍统计方法的同时，我们也会简要回顾其背后的统计原理，帮助您理解“为什么”以及“如何”进行操作，而不仅仅是“怎么做”。 结果解读与报告： 重点讲解如何正确地解读 SPSS 的输出结果，包括关键统计量、图表和假设检验的结论，并提供撰写分析报告的建议。 数据示例丰富： 贯穿全书的示例数据均来自实际研究场景，力求贴近您的工作和学习需求。 清晰的逻辑结构： 各章节围绕一个核心的统计技术展开，层层递进，便于您逐步掌握。 适合读者： 本书适合所有希望在 SPSS 17.0 中掌握高级统计分析技术的用户，包括但不限于： 社会科学、心理学、教育学、市场营销、医学等领域的研究生和学者。 需要进行深入数据分析的统计从业人员。 对探索数据深层规律和变量关系感兴趣的学生和专业人士。 已掌握 SPSS 基础统计分析，并希望进阶学习的 SPSS 用户。 通过《SPSS 17.0 高级统计程序实操指南》，您将不仅仅是学会操作软件，更是提升您分析问题、解决问题的能力。现在，就让我们一起踏上这段精彩的数据探索之旅吧！

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