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作者:SPSS Inc.

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页数:0

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出版时间:2009-3

价格:$ 117.52

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isbn号码:9780321628947

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• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 统计软件
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• 统计学
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• 计量分析

数据分析的基石：统计学原理与应用精要 本书聚焦于现代数据分析的理论基础与实践操作，旨在为学习者构建坚实的统计学思维框架，并熟练掌握应用统计方法解决实际问题的能力。全书内容涵盖了从描述性统计到推断性统计的核心概念，并通过丰富的案例分析，将抽象的统计模型与现实世界的数据紧密结合。 --- 第一部分：数据与描述性统计的基石 本部分作为全书的逻辑起点，旨在帮助读者建立对数据的基本认识，并掌握如何有效地组织、可视化和总结数据。 第一章：数据科学的入口与统计学的角色 本章首先界定了“数据”的内涵及其在当代科学、商业和社会决策中的核心地位。我们将探讨不同类型的数据（如定性数据、定量数据，离散型与连续型数据）的特征与适用场景。随后，详细阐述统计学在数据驱动决策中的基础作用，区分描述性统计（Descriptive Statistics）与推断性统计（Inferential Statistics）的范畴与目标。本章强调，有效的数据分析始于对数据源、采集过程和潜在偏见的深刻理解。 第二章：数据整理、编码与测量尺度 数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。本章深入探讨数据预处理的必要性，包括数据清洗、缺失值处理（如均值/中位数插补、删除法）的关键技术。着重讲解了不同的测量尺度——定类（Nominal）、定序（Ordinal）、定距（Interval）和定比（Ratio）——如何影响后续选择何种统计检验方法。读者将学习如何根据数据的性质，设计合理的编码方案，以确保数据结构化后的准确性和可用性。 第三章：集中趋势与离散程度的量化描述 本章的核心在于通过简洁的指标来概括数据集的“典型”特征和“分散”程度。我们详细解析了集中趋势的三大度量：均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并深入分析了在存在异常值时，应优先选择哪种度量。在离散程度方面，本书系统介绍了极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算及其统计学意义。特别地，本书将方差视为理解变异性的关键，而非简单的一个计算结果。 第四章：图形化展示：数据洞察的视觉语言 图形是沟通统计发现最直观的方式。本章细致讲解了适用于不同数据类型的有效图形工具。对于单变量数据，柱状图（Bar Chart）、直方图（Histogram）和箱线图（Box Plot）的构建及其解读将是重点。对于双变量关系，散点图（Scatter Plot）的创建与模式识别是核心内容。本章还探讨了如何避免误导性的图形展示，强调图表的清晰性、准确性和信息密度，确保视觉传达的专业性。 --- 第二部分：概率论与抽样分布的理论支撑 推断统计的根基在于概率论和对抽样误差的理解。本部分构建了从总体到样本的桥梁。 第五章：概率论基础与随机变量 本章为统计推断奠定严格的数学基础。内容涵盖概率的基本公理、条件概率（Conditional Probability）、独立事件以及贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的实际应用。随后，引入随机变量的概念，详细区分了离散型随机变量与连续型随机变量的概率分布。 第六章：常见概率分布的深入解析 本章聚焦于统计学中最常用和最重要的几种理论分布。对于离散型，将详细分析伯努利分布（Bernoulli）和二项分布（Binomial Distribution），并讨论它们在重复试验中的应用。对于连续型，本书将重点阐述正态分布（Normal Distribution）的特性，特别是其在自然界和社会现象中的普遍性。本章将指导读者如何利用标准正态分布（Z-score）进行标准化和概率计算。此外，还会简要介绍泊松分布（Poisson Distribution）在事件发生频率建模中的作用。 第七章：抽样理论与中心极限定理 推断统计的核心在于从样本推断总体。本章系统地介绍了各种抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样和分层抽样，并评估了每种方法的优缺点及其对代表性的影响。至关重要的是，本章将深入探讨中心极限定理（Central Limit Theorem），阐明为何无论原始总体的分布形态如何，样本均值的分布都趋于正态分布，这是后续构造置信区间和进行假设检验的理论基石。 --- 第三部分：统计推断的核心实践 本部分将概率论的理论转化为实际的统计决策工具。 第八章：置信区间估计：量化不确定性 本章讲解如何利用样本数据对总体参数（如总体均值 $mu$ 和总体比例 $p$）进行区间估计。我们将区分大样本（基于Z分布）和小样本（基于t分布）的置信区间构建方法。重点在于解读置信水平（Confidence Level）的含义，理解置信区间是如何量化估计的不确定性的。此外，还会讨论如何确定所需的样本量以达到特定的估计精度。 第九章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的决策工具。本章首先构建了严谨的假设检验流程，包括建立原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_1$），选择检验统计量。核心概念如I类错误（Type I Error，$alpha$ 水平）和II类错误（Type II Error，$eta$）的权衡、统计功效（Power）的计算与提升将被详细讨论。 第十章：基于Z和t检验的均值推断 本章进入具体检验方法的实践。首先讲解针对单个总体均值的Z检验和t检验。随后，深入分析两个独立总体均值之间的比较（独立样本t检验）以及配对样本的t检验（Paired t-test）在处理相关数据时的适用性。本章的案例分析将侧重于如何根据数据结构（样本量、方差已知性）正确选择检验的类型。 第十一章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是必备工具。本章将系统地介绍单因素方差分析（One-way ANOVA）的原理，其核心在于分解总变异为组间变异和组内变异。我们将详细解释F统计量的构建及其分布。对于方差分析的结果，本章还将指导读者进行事后检验（Post-hoc Tests），如Tukey HSD，以确定具体是哪几组之间存在差异。 第十二章：非参数统计：数据分布未知时的应对 在样本量较小或数据明显不满足正态性假设、数据为定序数据时，非参数检验提供了可靠的替代方案。本章将介绍针对集中趋势的非参数替代方法，如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test，对应独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test，对应配对样本t检验）以及Kruskal-Wallis H检验（对应单因素方差分析）。 --- 第四部分：关系建模与回归分析 本部分探讨变量间关系的量化与预测模型的构建。 第十三章：分类数据分析：卡方检验 对于分类变量之间的关联性检验，卡方检验是基础工具。本章讲解如何构建列联表（Contingency Table），并进行拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence）。我们将讨论卡方统计量的计算、自由度的确定以及结果的解读，特别是如何评估关联的强度（如使用Cramer's V）。 第十四章：简单线性回归：变量间的线性预测 回归分析是统计学中最强大的工具之一。本章从简单线性回归（Simple Linear Regression）入手，介绍如何拟合一条直线 $Y = a + bX$ 来描述两个连续变量间的关系。重点讲解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，以及如何解释回归系数（截距和斜率）的含义。此外，本章将分析模型的拟合优度（$R^2$的含义）以及残差分析的重要性。 第十五章：多元线性回归：控制混杂因素 本章将简单回归模型扩展到包含多个预测变量的多元线性回归（Multiple Linear Regression）。我们将探讨如何通过引入多个自变量来提高预测精度，并学习如何解释偏回归系数（Partial Regression Coefficients），即在控制其他变量影响下，单个自变量对因变量的独立贡献。本章还将涉及多重共线性（Multicollinearity）、虚拟变量（Dummy Variables）的使用以及模型选择的标准（如调整$R^2$）。 第十六章：回归模型的诊断与有效性 一个有效的回归模型必须满足一系列统计假设。本章是构建可信模型的关键一步。我们将详细分析如何通过残差图来检验线性关系、独立性、同方差性（Homoscedasticity）和正态性的假设。本章还会介绍识别和处理强影响点（Influential Points）和异常值（Outliers）的诊断统计量，如Cook's Distance。 --- 本书特点总结： 理论与实践的有机结合： 每一个统计概念都伴随着清晰的数学推导和详尽的实际案例演示。 注重概念理解： 强调对统计指标（如标准差、p值、R方）背后含义的深刻理解，而非死记硬背公式。 全面覆盖核心统计工具： 涵盖了从基础描述到复杂回归的完整统计分析流程所需的核心方法。 面向应用设计： 案例选材广泛，旨在培养读者将统计思维应用于商业决策、社会科学研究和实验设计的能力。 本书适合于统计学入门课程的学生，以及需要系统提升数据分析技能的科研人员和专业人士。通过系统学习，读者将能够自信地选择、执行和批判性地解释各种统计分析结果。

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这本书的装帧和设计感倒是挺吸引眼球的，封面那种略带科技感的深蓝色调，让人感觉内容会非常硬核和专业。我原本是抱着学习数据分析的期望把它抱回家的，特别是听说SPSS这个软件在统计学界的分量很重，希望能通过这本书快速上手，解决我毕业论文中遇到的数据处理难题。然而，拿到手里翻开第一章，那种预期的“入门向导”的感觉并没有如期而至。它似乎默认读者已经对统计学的基本概念——比如P值、方差分析这些术语——有着相当的了解，直接就跳到了软件界面的介绍和功能模块的罗列上。这对于我这种半路出家，纯粹为了完成任务才接触SPSS的新手来说，简直是晴天霹雳。书中的图例虽然清晰，但配的文字解释却显得过于精炼，像是给专业人士看的参考手册摘要，而不是给初学者准备的详尽教程。我花了整整一个下午，试图理解如何正确地导入一个Excel表格，书中描述的步骤是“通过文件菜单选择导入数据，然后根据导向对话框进行配置”，这对我来说就像在看一本外星语说明书，每一步背后的逻辑和潜在的陷阱完全没有被提及，让人感觉自己好像错过了什么至关重要的先决知识。

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这本书的排版和字体选择，也让我这个长时间对着屏幕或纸张阅读的人感到有些吃力。它的行间距处理得比较紧凑，加之很多地方使用了粗体和斜体来强调术语，使得页面看起来信息量爆炸，阅读的流畅性大打折扣。每次准备进入一个新的章节，我都得先深吸一口气，做好和密密麻麻的文字搏斗的心理准备。特别是当书中开始展示复杂的统计输出表格时，那种视觉上的压迫感就更强了。很多截图的质量也差强人意，有些图例里的菜单选项小得几乎要眯成一条缝才能看清，这在需要对照软件界面的情况下，无疑是雪上加霜。我不得不经常暂停阅读，打开我的SPSS软件，然后对着屏幕上的实际界面，再对照书本上的模糊图片，试图在两者之间建立可靠的联系，这个过程极其耗费精力和时间，学习效率自然也就低了下来。如果能用更清晰的插图，或者干脆直接提供操作界面的高分辨率截图，体验会好上百倍。

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再者，这本书的适用性似乎也随着时间的推移而大大降低了。SPSS这个软件的版本迭代速度是相当快的，而我手中这本教材，所基于的版本信息相对老旧。虽然核心的统计原理是恒定不变的，但用户界面的细微变化、新功能的增加以及旧有菜单位置的调整，足以让一个新手在实际操作中感到困惑。例如，书中多次提到的某个特定对话框的按钮名称或图标，在我当前使用的版本中已经换了样貌，或者被整合到了另一个更深层的菜单里。这种版本滞后性带来的“信息差”，让我不得不花费额外的时间去搜索引擎上寻找最新版本的操作指南来佐证书本上的内容。这使得这本书的“即时效用性”大打折扣，我感觉自己更像是在研究一本历史资料，而不是一本指导我当下工作的工具书。如果教材不能跟上软件的更新步伐，那么它在实战领域的指导价值就很难持久维持在高位了。

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更令人感到困惑的是，这本书在讲解具体分析方法的侧重点上，似乎更偏向于理论公式的推导和结果的学术解读，而不是侧重于实际操作中的“避坑指南”。比如，在讲述回归分析时，它用了大量的篇幅去解释最小二乘法的原理，这固然严谨，但对于急需运行一个多元回归模型来检验变量关系的本科生而言，我们更关心的是：如果残差图出现非线性趋势，我该怎么办？如果共线性指标过高，软件会给出什么警告，我应该调整哪些变量？这本书里对于这些实际操作中反复出现、让人焦头烂额的问题，往往只是轻描淡写地带过，或者干脆就略去了。我记得有一次我运行了一个信度分析，结果出来一堆数字，我完全不知道如何根据这些数值判断问卷的可靠性系数是否达标，翻遍了整本书，也没有找到一个针对“新手如何快速解读输出结果”的实用表格或流程图。这感觉就像是买了一本高级轿车的维修手册，里面详细描述了发动机的工作原理，却没告诉你油箱盖在哪里。这种知识结构的失衡，极大地削弱了它作为“学习工具”的价值。

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从目录结构上看，这本书的逻辑似乎是按照SPSS软件的功能模块进行组织的，而非按照数据分析的实际流程来设计的。这意味着，如果你想完成一个完整的“提出问题—收集数据—清洗数据—选择模型—报告结果”的分析闭环，你需要在本书中来回穿梭于“数据编辑”、“转换”、“分析”、“图表”等多个不连续的章节。比如，数据清洗和变量重编码的操作分散在不同的章节里，你无法像在实际工作中那样，一气呵成地处理完所有预处理工作后再进入正式建模。这种“按软件功能分块”而非“按分析任务串联”的编排方式，使得初学者很难建立起一个全局的、系统性的数据分析思维框架。它更像是一个功能字典，告诉你每个按钮是干什么的，而不是一份实用的作战地图，告诉你应该按什么顺序使用这些工具才能到达目的地。对于希望通过案例驱动学习的读者来说，这本书提供的支持实在太少了。

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