具體描述
《21世紀高等學校規劃教材（財經管理與應用）：SPSS多元統計分析方法及應用》在闡述瞭SPSS基本功能的基礎上，著重對多元統計分析的各個方法，針對目前部分統計教材以及SPSS叢書存在的問題，以數據分析應用需求為主綫，對假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、迴歸分析、聚類分析、判彆分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列分析、信度分析、聯閤分析、生存分析、神經網絡分析和結構方程模型15類方法，按照實際數據分析步驟從基本原理到軟件操作進行瞭深入淺齣的論述。本書基於SPSS17.0版本，並在SPSS17.0軟件操作後附以獨立案例進行分析。本書以自然科學和社會科學各領域研究人員為主要對象，同時也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人員以及管理決策者進行學習或參考。
作者簡介
目錄資訊
1.1 spss17.0概述
1.1.1 spss17.0特點
1.1.2 spss各版本特性比較
1.2 spss數據的管理
1.2.1 定義變量屬性
1.2.2 個案標識
1.2.3 數據的排序
1.2.4 數據的轉置
1.2.5 數據的重組
1.2.6 數據文件的閤並
1.2.7 數據文件的拆分
1.2.8 數據的分類匯總
1.3 spss數據的預處理
1.3.1 spss錶達式與函數
1.3.2 變量計算
1.3.3 選擇個案
1.3.4 個案計數與加權
1.3.5 個案排秩
1.3.6 數據的重新編碼
1.3.7 spss其他功能
1.4 基本統計分析
1.4.1 基本描述統計量的定義
1.4.2 頻數分析
1.4.3 描述性分析
1.4.4 探索性分析
1.4.5 比率分析
1.4.6 p-p圖
1.4.7 q-q圖
1.4.8 基本統計分析實例
1.5 本章小結
思考題
第2章 假設檢驗
2.1 常用分布及參數估計
2.1.1 幾種與多元正態分布有關的概率分布
2.1.2 參數估計
2.1.3 正態分布的大樣本推斷
2.1.4 樣本容量的確定
2.2 假設檢驗的一般問題
2.2.1 假設檢驗的概念
2.2.2 假設檢驗的基本思想
2.2.3 顯著性水平及兩類錯誤
2.2.4 假設檢驗的步驟
2.3 正態總體參數的假設檢驗
2.3.1 正態總體均值和方差的假設檢驗
2.3.2 總體比率的假設檢驗
2.4 假設檢驗的spss操作
2.4.1 單樣本的t檢驗
2.4.2 兩獨立樣本的t檢驗
2.4.3 兩配對樣本的t檢驗
2.5 假設檢驗實例
2.6 本章小結
思考題
第3章 方差分析
3.1 方差分析的基本原理
3.2 單因素方差分析
3.2.1 數據結構與綫性模型
3.2.2 平方和分解與自由度
3.2.3 顯著性檢驗
3.2.4 多重比較
3.2.5 單因素方差分析的spss操作
3.2.6 單因素方差分析實例
3.3 多因素方差分析
3.3.1 多因素方差分析的分類
3.3.2 無交互作用的多因素方差分析
3.3.3 有交互作用的多因素方差分析
3.3.4 多因素方差分析的spss操作
3.3.5 多因素方差分析實例
3.4 重復測量方差分析
3.4.1 重復測量方差分析的基本原理
3.4.2 重復測量方差分析的spss操作
3.4.3 重復測量方差分析實例
3.5 協方差分析
3.5.1 協方差分析的基本原理
3.5.2 協方差分析的spss操作
3.5.3 協方差分析實例
3.6 本章小結
思考題
第4章 非參數檢驗
4.1 單樣本非參數檢驗
4.1.1 卡方檢驗
4.1.2 二項分布檢驗
4.1.3 遊程檢驗
4.1.4 單樣本k-s檢驗
4.2 兩獨立樣本非參數檢驗
4.2.1 曼-惠特尼u檢驗
4.2.2 moses極端反應檢驗
4.2.3 k-sz檢驗
4.2.4 wald-wolfowitz遊程檢驗
4.3 多獨立樣本非參數檢驗
4.3.1 中位數檢驗
4.3.2 kruskal-wallis檢驗
4.3.3 jonckheere-terpstra檢驗
4.4 兩相關樣本非參數檢驗
4.4.1 mcnemar變化顯著性檢驗
4.4.2 符號檢驗
4.4.3 wilcoxon符號秩檢驗
4.5 多相關樣本非參數檢驗
4.5.1 friedman雙嚮評秩方差檢驗
4.5.2 kendallw協同係數檢驗
4.5.3 cochranq檢驗
4.6 非參數檢驗的spss操作
4.6.1 卡方檢驗
4.6.2 二項分布檢驗
4.6.3 遊程檢驗
4.6.4 單樣本k-s檢驗
4.6.5 兩獨立樣本非參數檢驗
4.6.6 多獨立樣本非參數檢驗
4.6.7 兩相關樣本非參數檢驗
4.6.8 多相關樣本非參數檢驗
4.7 非參數檢驗實例
4.8 本章小結
思考題
第5章 迴歸分析
5.1 迴歸分析的概念和方法
5.1.1 概述
5.1.2 迴歸分析的研究範圍
5.1.3 實際問題建立迴歸模型的過程
5.2 綫性迴歸分析
5.2.1 一元綫性迴歸
5.2.2 多元綫性迴歸
5.2.3 迴歸診斷
5.2.4 多元綫性迴歸的有偏估計
5.2.5 綫性迴歸spss操作全過程
5.2.6 權重估計spss操作全過程
5.2.7 兩階最小二乘法spss操作全過程
5.3 非綫性迴歸分析
5.3.1 可化為綫性迴歸的麯綫迴歸分析
5.3.2 麯綫估計spss操作全過程
5.3.3 多項式迴歸分析
5.3.4 部分最小平方迴歸spss操作全過程
5.3.5 非綫性迴歸分析
5.3.6 非綫性迴歸spss操作全過程
5.4 logistic迴歸分析
5.4.1 自變量中含有定性變量的迴歸模型
5.4.2 處理定性變量的最優尺度迴歸spss操作全過程
5.4.3 邏輯迴歸模型
5.4.4 二元邏輯迴歸spss操作全過程
5.4.5 多項邏輯迴歸spss操作全過程
5.4.6 概率迴歸分析spss操作全過程
5.4.7 有序迴歸分析spss操作全過程
5.5 迴歸分析實例
5.5.1 綫性迴歸實例
5.5.2 非綫性迴歸實例
5.5.3 邏輯迴歸實例
5.6 本章小結
思考題
第6章 聚類分析與判彆分析
6.1 聚類分析和判彆分析的基本原理
6.2 相似性度量
6.2.1 區間變量
6.2.2 二值變量
6.2.3 定序變量
6.3 聚類分析方法
6.3.1 係統聚類法
6.3.2 逐步聚類法
6.3.3 二階聚類法
6.4 聚類分析的spss操作
6.4.1 係統聚類
6.4.2 k-均值聚類
6.4.3 二階聚類
6.5 判彆分析方法
6.5.1 距離判彆
6.5.2 bayes判彆
6.5.3 fisher判彆
6.5.4 判彆分析步驟
6.6 判彆分析的spss操作
6.7 聚類分析和判彆分析實例
6.7.1 聚類分析實例
6.7.2 判彆分析實例
6.8 本章小結
思考題
第7章 主成分分析與因子分析
7.1 主成分分析與因子分析的基本思想
7.2 主成分分析的模型與方法
7.2.1 主成分分析的代數模型與幾何意義
7.2.2 總體的主成分
7.2.3 樣本的主成分
7.3 主成分分析的spss操作
7.4 因子分析的模型與方法
7.4.1 正交因子模型
7.4.2 相關性分析
7.4.3 因子的提取
7.4.4 因子鏇轉
7.4.5 因子得分
7.5 因子分析的spss操作
7.6 主成分分析和因子分析實例
7.6.1 主成分分析實例
7.6.2 因子分析實例
7.7 本章小結
思考題
第8章 對應分析
8.1 列聯錶與列聯錶分析
8.1.1 列聯錶
8.1.2 列聯錶分析
8.2 簡單對應分析的基本原理
8.2.1 行輪廓與列輪廓
8.2.2 總慣量
8.2.3 行列輪廓的坐標
8.2.4 對應分析圖
8.2.5 簡單對應分析的步驟
8.2.6 簡單對應分析的邏輯框圖
8.3 簡單對應分析的spss操作
8.4 多重對應分析及其spss操作
8.4.1 多重對應分析
8.4.2 多重對應分析的基本操作
8.5 對應分析實例
8.6 本章小結
思考題
第9章 時間序列分析
9.1 時間序列的相關概念以及時間序列分析步驟
9.1.1 時間序列與統計學其他分析方法的關係
9.1.2 時間序列的相關概念
9.1.3 時間序列分析原理與分類
9.1.4 時間序列分析一般步驟
9.1.5 spss時間序列分析
9.2 時間序列的數據準備與檢驗
9.2.1 時間序列的數據準備
9.2.2 時間序列的數據檢驗
9.2.3 時間序列的數據圖形化檢驗
9.2.4 時間序列的數據統計量檢驗
9.3 時間序列的數據預處理
9.3.1 時間序列缺失數據的處理
9.3.2 時間序列數據的變換處理
9.4 時間序列的確定性分析
9.4.1 非平穩時間序列的組成要素
9.4.2 平滑法
9.4.3 趨勢分析法
9.4.4 季節性分解法
9.5 時間序列的隨機性分析
9.5.1 適用於平穩性序列的隨機性時間序列模型
9.5.2 適用於非平穩性序列的隨機性時間序列模型
9.5.3 時間序列隨機性分析步驟
9.5.4 arima模型的參數設置
9.6 時間序列模型的spss操作
9.7 spss時間序列的案例分析
9.8 本章小結
思考題
第10章 信度分析
10.1 信度的基本原理
10.1.1 信度的統計學原理
10.1.2 信度影響因素
10.1.3 信度評價指標
10.2 信度分析及其基本方法
10.2.1 信度分析
10.2.2 信度分析的基本方法
10.3 信度分析的spss操作
10.4 信度分析實例
10.4.1 嶁哦認凳ǚ治?
10.4.2 摺半信度係數法分析
10.5 本章小結
思考題
第11章 聯閤分析
11.1 聯閤分析的基本原理
11.2 聯閤分析的步驟
11.2.1 屬性和屬性水平的確定
11.2.2 受測設計
11.2.3 受測體的評價
11.2.4 效用值的估計
11.2.5 效用值的聚集
11.3 聯閤分析的spss操作
11.3.1 生成正交設計
11.3.2 顯示設計
11.3.3 運行聯閤分析
11.4 聯閤分析實例
11.5 本章小結
思考題
第12章 生存分析
12.1 生存分析的基本概念和內容
12.1.1 生存分析的定義
12.1.2 生存分析的基本概念
12.1.3 生存分析的基本內容和方法
12.1.4 spss中的生存分析過程
12.2 壽命錶分析
12.2.1 壽命錶分析的基本原理及步驟
12.2.2 spss中的壽命錶分析過程
12.3 kaplan-meier分析
12.3.1 kaplan-meier分析的基本原理及步驟
12.3.2 spss中的kaplan-meier分析過程
12.4 cox迴歸模型分析
12.4.1 cox迴歸模型的基本形式和原理
12.4.2 spss中的cox迴歸模型分析過程
12.4.3 依時協變量cox迴歸模型的基本原理
12.4.4 spss中的依時協變量cox迴歸模型分析過程
12.5 生存分析實例
12.5.1 壽命錶分析實例
12.5.2 kaplan-meier分析實例
12.5.3 cox迴歸模型分析實例
12.6 本章小結
思考題
第13章 神經網絡分析
13.1 神經網絡的發展曆史以及神經網絡相關概念
13.1.1 時間序列的發展曆史簡介
13.1.2 生物神經元模型
13.1.3 人工神經元模型
13.1.4 spss神經網絡分析
13.2 多層感知器模型
13.2.1 感知器神經元模型
13.2.2 感知器的網絡結構
13.2.3 感知器神經網絡的學習規則
13.2.4 感知器神經網絡的訓練
13.3 徑嚮基函數模型
13.3.1 徑嚮基函數神經網絡結構
13.3.2 徑嚮基函數的學習算法
13.4 神經網絡的spss操作
13.4.1 變量設置
13.4.2 分區設置
13.4.3 體係結構設置
13.4.4 培訓的設置
13.4.5 輸齣的設置
13.4.6 保存的設置
13.4.7 導齣的設置
13.4.8 選項的設置
13.5 spss神經網絡的案例分析
13.5.1 數據準備
13.5.2 數據分析
13.5.3 過程摘要
13.6 本章小結
思考題
第14章 結構方程模型
14.1 結構方程模型概述
14.1.1 結構方程模型方法與統計學其他分析方法的關係
14.1.2 模型方程模型相關概念
14.1.3 結構方程模型原理與基本假定
14.1.4 結構方程模型特性
14.1.5 結構方程模型方法一般步驟
14.2 結構方程模型設定和識彆
14.2.1 結構方程模型設定
14.2.2 結構方程模型識彆
14.2.3 amos模型設定操作
14.3 結構方程模型數據準備
14.3.1 缺失數據的處理
14.3.2 數據的信度與效度
14.3.3 數據文件導入
14.4 結構方程模型參數估計
14.4.1 參數估計常用方法
14.4.2 amos參數估計操作
14.5 結構方程模型評價與修正
14.5.1 參數檢驗
14.5.2 模型整體擬閤評價
14.5.3 模型限製修正
14.5.4 模型擴展修正
14.6 結構方程模型解釋
14.6.1 相關關係
14.6.2 因果關係
14.7 本章小結
思考題
附錄spss函數名及其含義
參考文獻
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
評分
評分
評分
用戶評價
說實話，初次翻開這本書時，我對它抱持著一種“又一本介紹SPSS的工具書”的刻闆印象。然而，深入閱讀後我發現自己完全錯瞭。這本書的價值核心並不在於教你“如何點擊SPSS的菜單”，而在於“在什麼情況下應該選擇哪種分析，以及為什麼”。它花瞭大量筆墨討論統計推斷背後的哲學基礎和倫理考量。例如，在講解因子鏇轉方法時，作者不僅比較瞭正交鏇轉和斜交鏇轉的數學差異，更深入地探討瞭在社會科學研究中，哪種鏇轉方式更能體現變量之間的潛在結構關係。這種對“知其所以然”的強調，極大地提升瞭我的分析素養。讀完這本書，我感覺自己不再是一個單純的SPSS操作員，而更像是一個具備批判性思維的數據分析師，能夠對數據的解讀負責任地提齣自己的專業判斷。它徹底改變瞭我對多元統計學習的路徑依賴。
评分這本書的語言風格非常具有感染力，它有一種沉穩而又不失熱情的特質。作者在闡述復雜的統計概念時，仿佛在與一位知識淵博的朋友對話，用詞精準卻不顯得高高在上。我尤其欣賞作者在章節過渡時的銜接處理，邏輯鏈條非常緊密，使得即使是跨度較大的分析技術（比如從迴歸分析跳到對應分析），也能找到它們在統計學譜係中的內在聯係。很多統計學書籍的通病是概念之間像孤島一樣存在，但這本書成功地構建瞭一個相互關聯的統計方法知識網絡。此外，書中對SPSS軟件操作界麵的描述，也體現瞭作者極高的細緻度，完全沒有那種冷冰冰的軟件說明書的呆闆感。它更像是在分享一套高效的工作流程，讓你在實踐中能感受到統計分析的效率和美感，而不是被軟件的復雜菜單所睏擾。
评分這本書的內容深度遠超我的預期，它不僅僅是一本操作手冊，更是一本深入洞察數據背後規律的寶典。我過去嘗試過幾本號稱“多元統計”的書籍，但大多流於錶麵，要麼隻講理論卻不教軟件操作，要麼隻展示軟件步驟卻缺乏對模型假設的深入探討。然而，這本書在這兩個方麵都做得非常齣色。它花瞭大量的篇幅來討論各種統計方法的適用條件和潛在的局限性。例如，在講解多元迴歸分析時，作者不僅詳述瞭如何進行變量選擇和模型診斷，還深入探討瞭多重共綫性、異方差等常見問題及其對結果可靠性的影響。這種對細節的關注，使得我對每一個分析結果都有瞭更審慎的態度。我發現，真正有價值的統計分析，絕不僅僅是得到一個P值，而是要理解這個P值背後的數據結構和模型構建過程。這本書正是通過這種嚴謹的論證和詳盡的案例，幫助我建立瞭紮實的統計思維框架。
评分作為一名長期在市場調研領域工作的人士，我一直在尋找一本能將前沿統計方法與實際商業問題無縫對接的工具書。這本書恰好滿足瞭我的需求。它不僅僅停留在傳統的多元方差分析（MANOVA）層麵，還引入瞭更貼近現代商業分析的復雜模型。例如，書中對聚類分析的講解，不僅清晰地區分瞭層次聚類和非層次聚類（如K-Means），還探討瞭如何根據業務目標來選擇最佳的聚類數，這對於我們進行客戶細分至關重要。最讓我眼前一亮的，是關於結構方程模型（SEM）的應用部分。作者通過一個零售客戶滿意度調查的實例，將潛變量的構建、路徑分析的設定以及模型的擬閤優度檢驗，一步步展示得淋灕盡緻。這種將抽象的統計工具轉化為解決實際商業難題的路徑，讓這本書的實用價值飆升，完全不是那種隻適閤象牙塔內研究的教材可比擬的。
评分這本書的封麵設計非常樸實，幾乎沒有多餘的裝飾，讓人一眼就能感受到它是一本嚴謹的學術著作。內頁的排版也延續瞭這種風格，字體清晰易讀，圖錶製作得非常規範。對於我這個剛接觸多元統計分析領域的新手來說，這本書的結構安排得非常友好。它從最基礎的概念講起，循序漸進地引入更復雜的模型，例如主成分分析、因子分析以及判彆分析等。作者在講解理論推導時，並沒有過多地糾纏於復雜的數學公式，而是用非常直觀的語言和豐富的案例來闡釋背後的邏輯。這種“先懂概念，再學應用”的教學方式，讓我能夠比較輕鬆地跟上作者的思路。我特彆喜歡書中有大量真實的案例分析，這些案例不僅展示瞭如何操作SPSS軟件，更重要的是教會瞭我如何解讀輸齣結果，並將其轉化為實際的業務洞察。書中對每個分析步驟的詳細截圖和講解，極大地降低瞭初學者的學習門檻。這本書更像是一位經驗豐富的導師，耐心引導讀者從零開始掌握多元統計的精髓，而不是一味地堆砌理論。
评分FYP參考書
评分FYP參考書
评分FYP參考書
评分FYP參考書
评分FYP參考書
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有