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出版者:Prentice Hall

作者:Marija Norusis

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2009-01-07

价格:USD 64.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780321621412

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• SPSS 17
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• 数据分析
• 统计学
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SPSS 17.0 统计分析实用指南 本书是一本专门为SPSS 17.0用户打造的深度实践指南，旨在帮助您系统地掌握SPSS 17.0强大的统计分析功能，并将其灵活应用于实际研究和数据分析工作中。本书内容详实，涵盖了从基础的数据管理与预处理，到各种高级统计模型的构建与解读，力求为不同层次的用户提供全面、实用的操作指导和理论支持。 内容概述： 第一部分：SPSS 17.0 基础操作与数据准备 本部分将带领您熟悉SPSS 17.0的用户界面和基本操作流程，确保您能够高效地进行数据录入、编辑和管理。我们将详细介绍： SPSS 17.0 界面导览： 深入解析菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图、输出窗口等关键组成部分，帮助您快速熟悉软件环境。 数据录入与管理： 学习如何有效地输入、粘贴和导入各类数据（如CSV、Excel、数据库文件），掌握变量定义（如变量类型、标签、测量级别），以及进行数据清洗（如查找与替换、异常值检测、缺失值处理）。 数据转换与重组： 介绍变量 recoding、compute new variables、select cases、split file 等常用数据转换技巧，让您能够根据分析需求对数据进行灵活处理，例如计算衍生变量、创建分组变量、筛选特定样本等。 数据可视化基础： 学习如何使用SPSS 17.0创建和美化图表，包括散点图、柱状图、折线图、饼图等，以及如何进行图表定制化设置，为您的数据呈现提供直观的视觉支持。 第二部分：描述性统计与推断性统计初步 本部分将聚焦于描述性统计的常用方法，以及推断性统计的基本概念和应用，帮助您初步理解数据的分布特征和样本与总体之间的关系。 描述性统计量： 详细讲解均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量的计算与解读，以及频率分布表、百分比、累积频率等概念。 图示化描述： 学习如何利用SPSS 17.0生成直方图、箱线图、茎叶图等，直观展示数据的分布形态。 分布检验： 介绍正态性检验（如 Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验）、偏度与峰度等概念，帮助您评估数据是否符合特定分布假设。 抽样分布与置信区间： 阐述抽样分布的基本原理，以及如何计算总体参数的置信区间，为后续的假设检验打下基础。 第三部分：参数检验与非参数检验 本部分将深入探讨两类常用的统计推断方法：参数检验和非参数检验，并详细介绍它们在SPSS 17.0中的实现和应用。 t检验： 详细讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的原理、适用条件、SPSS操作步骤以及结果解读。 方差分析（ANOVA）： 涵盖单因素方差分析、双因素方差分析等，重点介绍ANOVA的原假设、备择假设、F检验，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）的应用。 卡方检验： 介绍卡方拟合优度检验和独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。 相关分析： 讲解Pearson相关系数和Spearman等级相关系数的计算与解释，以及如何检验相关显著性。 非参数检验： 在参数检验的前提不满足时，我们将介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数检验方法，并展示其在SPSS 17.0中的操作。 第四部分：回归分析与模型构建 回归分析是SPSS 17.0中最核心的统计分析技术之一。本部分将带领您从线性回归到更复杂的模型，系统学习回归分析的应用。 简单线性回归： 讲解回归方程的构建、回归系数的解释、决定系数（R²）的含义、F检验和t检验的解读。 多元线性回归： 扩展至多个自变量的回归模型，重点关注多重共线性问题、变量选择方法（逐步回归、向前法、向后法）以及模型诊断。 方差膨胀因子（VIF）： 详细介绍VIF在诊断多重共线性中的作用。 模型拟合与残差分析： 学习如何评估模型拟合优度，并进行残差分析以检查模型假设是否成立。 逻辑回归： 介绍逻辑回归模型，用于分析二分类因变量，重点讲解Logit变换、Odds Ratio（OR）的计算与解释。 第五部分：高级统计分析专题 为了满足更广泛的研究需求，本部分将介绍一些高级统计分析技术。 因子分析与主成分分析： 讲解如何通过降维技术发现隐藏在变量背后的潜在因素，并介绍其在SPSS 17.0中的实现。 聚类分析： 介绍层次聚类和K-means聚类方法，用于将研究对象或变量进行分组。 判别分析： 讲解如何构建判别模型，用于预测研究对象的所属类别。 多项式回归： 探索非线性关系在回归模型中的应用。 本书的特点： 案例驱动： 全书以大量实际的、贴近生活和研究的案例贯穿始终，每个统计方法都配有详细的案例数据和操作演示，让您在实践中学习。 步骤清晰： 每一个SPSS操作步骤都配有详细的截图和文字说明，力求让您能够轻松模仿并独立完成分析。 结果解读： 不仅教您如何操作，更注重统计结果的深入解读，帮助您理解统计量背后的含义，并将分析结果转化为有价值的洞见。 理论与实践结合： 在介绍SPSS操作的同时，穿插必要的统计学理论知识，帮助您知其然也知其所以然。 面向初学者与进阶者： 无论您是SPSS新手，还是有一定基础的用户，本书都能为您提供有价值的学习内容。 通过学习本书，您将能够熟练运用SPSS 17.0这一强大的统计软件，自信地进行各类数据的统计分析，并能准确地解读分析结果，从而提升您的研究能力和数据分析水平。

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