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出版者:人民邮电出版社

作者:

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2010-5

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787115222817

丛书系列:

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• SPSS
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《统计学原理与实践：探索数据背后的奥秘》 本书是一本旨在为读者构建扎实统计学基础，并掌握实际数据分析技能的入门指南。我们深入浅出地剖析了统计学核心概念，从最基础的描述性统计，如均值、中位数、标准差等，到更深层次的推断性统计，包括假设检验、置信区间等，都进行了详尽的阐释。本书的特色在于，我们不仅仅停留在理论的讲解，更注重将统计学知识与实际应用紧密结合。 第一部分：数据世界的基础 在本书的开篇，我们将带领读者进入精彩纷呈的数据世界。我们将首先介绍什么是数据，数据的不同类型（如分类数据、数值数据）以及它们各自的特点。理解数据的本质是进行有效分析的第一步。随后，我们将重点讲解描述性统计。您将学会如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）来直观地展示数据的分布特征和潜在模式，以及如何计算和解读各种统计量（如平均数、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等）来概括数据的基本信息。这些工具将帮助您快速了解数据集的整体面貌，发现数据中的异常值和初步趋势。 第二部分：从样本推断总体 统计学的核心魅力在于利用有限的样本信息来推断无限的总体特征。本书的第二部分将专注于概率论的基础，包括概率的基本概念、条件概率、贝叶斯定理等，这些是理解统计推断的基石。在此基础上，我们将深入探讨抽样分布的概念，理解中心极限定理的威力，它为我们进行参数估计和假设检验奠定了理论基础。 接着，我们将详细介绍参数估计的两大方法：点估计和区间估计。您将学会如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，并理解置信区间的含义，它能提供一个参数可能落入的范围，并附带一定的置信水平。 第三部分：验证你的假设 在科学研究和实际决策中，我们常常需要对某些假设进行检验。本书的第三部分将全面讲解假设检验的原理和方法。我们将从零假设和备择假设的设定开始，引导您理解P值的意义，学会如何根据P值做出拒绝或不拒绝零假设的决策。我们将涵盖多种常见的假设检验方法，例如： t检验：用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异，以及如何分解总变异。 卡方检验：用于分析分类变量之间的关联性，如独立性检验和拟合优度检验。 非参数检验：当数据不满足参数检验的假设条件时，我们将介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等非参数方法。 第四部分：探索变量之间的关系 数据中的变量并非孤立存在，它们之间往往存在着千丝万缕的联系。本书的第四部分将深入探讨相关分析和回归分析。 相关分析：您将学会如何计算相关系数（如Pearson相关系数、Spearman相关系数）来衡量两个变量之间的线性或单调关系强度和方向，并理解相关不等于因果。 回归分析：我们将从最简单的简单线性回归开始，讲解如何建立直线模型来预测一个因变量与一个自变量之间的关系，理解回归系数的含义，并进行模型拟合和效果评估。随后，我们将扩展到多元线性回归，学习如何处理多个自变量对因变量的影响，并讨论模型选择、多重共线性等实际问题。 第五部分：统计建模与预测 在掌握了基础的回归分析后，本书将进一步引导读者了解更复杂的统计建模技术，例如： 广义线性模型（GLM）：扩展了线性回归的适用范围，可以处理响应变量服从非正态分布的情况，如逻辑回归（用于二分类预测）和泊松回归（用于计数数据）。 时间序列分析基础：如果您需要处理随时间变化的数据，我们将介绍时间序列数据的基本概念，如趋势、季节性、自相关性，并简要介绍一些基本的预测模型。 第六部分：实际案例与应用 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固。本书的每一章节都配有精心设计的实际案例，这些案例涵盖了商业、医学、社会科学、工程等多个领域，旨在帮助读者将所学统计知识应用于解决实际问题。我们将引导读者从理解问题背景、选择合适的统计方法、进行数据处理、执行分析、解释结果到得出结论，完整地体验一次数据分析的全过程。 本书特色： 理论与实践并重：既有严谨的统计学理论推导，又有丰富的实际案例支撑。 循序渐进的教学设计：从基础概念到复杂模型，难度逐步提升，适合不同背景的读者。 清晰易懂的语言：避免使用过于晦涩的术语，力求让统计学变得平易近人。 注重统计思维的培养：不仅仅是教授“如何做”，更强调“为什么这样做”，帮助读者建立正确的统计分析思维模式。 无论您是统计学初学者，还是希望提升数据分析能力的专业人士，本书都将是您宝贵的学习伙伴，帮助您驾驭数据，洞察真相，做出更明智的决策。

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在用户支持和后续学习资源方面，这本书的表现也差强人意。作为一个“标准教程”，人们自然会期望它能提供一些配套的在线资源，比如习题的参考答案、数据文件下载，或者一个可以提问的社区论坛。然而，这本书似乎完全没有这方面的配套支持。当我遇到书上某个步骤操作不下去时，我找不到官方渠道去寻求帮助或确认是不是我的理解有误。更别提，随着技术的发展，SPSS软件自身的功能也在不断迭代和优化，但这本书的语言和截图内容显得十分静态和过时，没有提供任何关于如何跟进软件新功能或新的分析包的指引。它给我的感觉就像是一个被封存在某个特定时间点的知识孤岛，对于想要持续更新知识体系的读者来说，这本书的“保质期”实在太短了。它能告诉你过去怎么做，但对于如何在当下和未来使用这个工具，它提供的帮助是极其有限的，让人在学习的热情冷却后，感到自己买到的只是一本“旧说明书”。

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我对这本书的章节逻辑组织感到有些困惑，它似乎更倾向于按照SPSS软件菜单的层级结构来组织内容，而不是按照数据分析的逻辑流程来构建知识体系。举个例子，在讲解完描述性统计之后，紧接着就跳到了复杂的多元判别分析，而缺失了关于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的系统性环节。一个好的教程，应当引导读者先通过EDA建立起对数据的直观理解，再根据研究问题逐步深入到推断性统计。这本书在这方面的组织显得有些跳跃和碎片化，使得读者很难建立起一个连贯、完整的分析思维链条。比如，对于如何利用图表来辅助判断数据分布形态和检验统计假设的关联性，书中几乎没有提及，这在实际工作中是至关重要的环节。每次我需要进行一个完整的分析项目时，都不得不翻阅好几本书，或者上网搜索大量的补充材料，来弥补这本书在“如何思考”而非“如何点击”方面的不足，这完全偏离了我购买一本“标准教程”的初衷。

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这本书的理论深度和案例的适配性之间存在着明显的脱节，这也是我使用过程中体会最深的一个痛点。理论部分，它用了很多篇幅来解释皮尔逊相关系数的数学推导，但当我们真的面对一个非正态分布的、带有明显离群值的小样本数据时，书中对于该如何灵活变通、选择更稳健的非参数方法却语焉不详，显得理论脱离实际。案例的选择也比较刻板，似乎都是教科书式的“完美”数据集，数据规整，无任何需要特殊处理的瑕疵。这对于我们这些需要处理真实世界中往往是“脏数据”的实践者来说，帮助微乎其微。我尝试套用书中的案例步骤去处理我自己的数据，结果软件弹出的警告和错误信息，书中一个字都没有提及。这意味着，这本书更多是在展示“理想状态下”的操作流程，而不是教授读者如何在“复杂现实”中运用SPSS的强大功能来解决实际问题，缺乏那种“过来人”的经验传授和陷阱规避的提醒。

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这本书，说实话，我买回来的时候还挺期待的，毕竟是“标准教程”嘛，想着里面应该能把SPSS这款软件从入门到精通的每一个环节都掰开揉碎了讲清楚。然而，当我真正沉下心来翻阅时，才发现它更像是一本功能手册的“精简版”，而非那种能带着初学者真正走过数据分析完整流程的“领路人”。比如，书中对于数据清洗和预处理的着墨实在太少，很多实际工作中遇到的棘手问题，比如缺失值处理的细微差别、异常值如何根据专业背景进行科学判断，书中只是简单地带过，并没有深入探讨背后的统计学逻辑和不同处理方式对结果可能产生的连锁反应。我花了大量时间去对照软件界面，试图将书中的步骤和实际操作对应起来，却发现书中很多截图和步骤描述，与我手头上这个较新版本的SPSS界面已经有了明显的出入，这无疑增加了我的学习成本。更令人感到遗憾的是，在讲解假设检验、方差分析这些核心模块时，虽然公式和检验统计量都有提及，但对于如何选择恰当的检验方法，比如在非参数检验中，什么时候应该果断放弃参数检验转而使用秩和检验，书中的解释还是显得过于理论化，缺乏足够贴近实际应用场景的案例支撑，让我总感觉隔着一层纸，没能真正领悟到统计分析的精髓。

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这本书的排版和设计风格，坦白说，给我一种非常陈旧的年代感，仿佛是上个世纪末期出版的教材重新印制了一般。字体选择偏小，段落之间的留白不足，使得在长时间阅读时，眼睛很容易感到疲劳，尤其是在需要对照着屏幕上的数据和书本上的文字进行比对操作时，这种视觉上的压迫感会愈发明显。更关键的是，它对于高级分析技术的覆盖面显得有些保守和滞后。我原本是希望这本书能涵盖一些当前学术界和业界比较热门和前沿的分析方法，比如结构方程模型（SEM）的基础介绍或者更复杂的混合效应模型，但这本书的内容似乎停留在上世纪九十年代的经典统计方法层面。即便对于一些基础的回归分析，书中对多重共线性、异方差等经典诊断的讨论也相对肤浅，没有提供足够详尽的诊断图示解读和实际修正建议。当你真正需要利用SPSS进行严谨的、可以发表的实证研究时，你会发现这本书提供的知识体系在广度和深度上都无法满足当前研究的最低要求，更像是一本为早期社会科学实验课程准备的入门参考，而不是一个“标准教程”该有的样子。

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压箱底的家伙被翻出来了

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压箱底的家伙被翻出来了

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SPSS的教材寻找了很久也没找到合适的，这本入门依旧带有一定的专业性，适合有一定统计学基础的人学习，对SPSS软件的学习帮助不大

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先讲原理，再根据一个例子讲操作流程，再讲过程中遇到的每个选项或者软件内容的详细情况，最后根据运行结果讲如何去分析，这样的思路太赞了，是一本最为基础的工具书，可以在不知道怎么做的情况下去查阅。

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先讲原理，再根据一个例子讲操作流程，再讲过程中遇到的每个选项或者软件内容的详细情况，最后根据运行结果讲如何去分析，这样的思路太赞了，是一本最为基础的工具书，可以在不知道怎么做的情况下去查阅。