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基于SPSS的数据分析(第5版)(数据分析与应用丛书)

基于SPSS的数据分析(第5版)(数据分析与应用丛书)

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图文详情
  • ISBN:9787300301488
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:352
  • 出版时间:2022-01-01
  • 条形码:9787300301488 ; 978-7-300-30148-8

内容简介

·深入浅出地讲解统计方法,基于案例详细说明SPSS操作。
·循序渐进地引导读者领会统计方法的精髓,掌握利用SPSS解决实际数据分析问题的能力。
本书可作为高校统计学、统计软件、数据分析等相关课程的教材,也适合科研人员、企*单位运营管理人员等使用。

目录

第1章 SPSS统计分析软件概述
1.1 SPSS使用基础
1.2 SPSS的基本运行方式
1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤

第2章 SPSS数据文件的建立和管理
2.1 SPSS数据文件
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
2.3 SPSS数据的录入与编辑
2.4 SPSS数据的保存
2.5 读取其他格式的数据文件
2.6 SPSS数据文件合并

第3章 SPSS数据的预处理
3.1 数据的排序
3.2 查找重复个案
3.3 变量计算
3.4 数据选取
3.5 计数
3.6 分类汇总
3.7 数据分组
3.8 数据预处理的其他功能

第4章 SPSS基本统计分析
4.1 频数分析
4.2 计算基本描述统计量
4.3 交叉分组下的频数分析
4.4 多选项分析
4.5 比率分析

第5章 SPSS的参数检验
5.1 参数检验概述
5.2 单样本t检验
5.3 两独立样本t检验
5.4 两配对样本t检验

第6章 SPSS的方差分析
6.1 方差分析概述
6.2 单因素方差分析
6.3 多因素方差分析
6.4 协方差分析

第7章 SPSS的非参数检验
7.1 单样本的非参数检验
7.2 两独立样本的非参数检验
7.3 多独立样本的非参数检验
7.4 两配对样本的非参数检验
7.5 多配对样本的非参数检验

第8章 SPSS的相关分析
8.1 相关分析
8.2 绘制散点图
8.3 计算相关系数
8.4 偏相关分析

第9章 SPSS的线性回归分析
9.1 回归分析概述
9.2 线性回归分析和线性回归模型
9.3 回归方程的统计检验
9.4 多元回归分析中的其他问题
9.5 线性回归分析的基本操作
9.6 线性回归分析的应用举例
9.7 曲线估计

第10章 SPSS的Logistic回归分析
10.1 Logistic回归分析概述
10.2 二项Logistic回归分析
10.3 二项Logistic回归分析的应用
10.4 多项Logistic回归分析
10.5 多项有序回归分析

第11章 SPSS的聚类分析
11.1 聚类分析的一般问题
11.2 层次聚类
11.3 K-Means聚类

第12章 SPSS的因子分析
12.1 因子分析概述
12.2 因子分析的基本内容
12.3 因子分析的基本操作及案例

第13章 SPSS的判别分析
13.1 判别分析概述
13.2 距离判别法
13.3 Fisher判别法
13.4 贝叶斯判别法
13.5 判别分析的应用
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节选

《基于SPSS的数据分析》自2006年**版出版以来,至今已十余年。它是编者在长期从事统计教学、科研以及企事业统计分析项目实践的基础上形成并不断完善的心血之作。本书自出版以来深受统计、经济、管理、生物医学、心理学等众多领域从事数据工作的教师、学者、学生以及实际工作者的广泛关注和好评,被许多高校选作统计和经济管理类相关专业统计分析软件课程的指定教材,也成为国内统计分析软件书籍的标杆之作。 对统计分析方法深入浅出的讲解、以实际数据为纽带说明SPSS的操作、以应用案例为背景阐述数据分析的思路,是本书一直坚持的风格。本书具有以下特点: **,体系完整,内容规范,结构安排面向实践。本书吸收了国内外统计软件和统计学教材的共同特点,确保了体系完整性及内容规范性。同时,面向实践,以统计分析的实际过程为主线,从软件基础和数据管理入手,按照数据分析需求由浅入深、分析方法从易到难的实战思路组织全书内容。全书涵盖了统计分析和软件的各个重要模块,囊括了描述统计、参数检验、方差分析、非参数检验、一般线性回归、Logistic回归、聚类分析、因子分析、判别分析等基本统计分析方法、经典多元统计方法和软件操作,能够提纲挈领地有效帮助读者全面快速掌握数据分析和软件应用。 第二,通俗性和严谨性兼备,读者不仅能够知其然,而且能够知其所以然。本书立足于统计方法的正确应用,注重以通俗易懂的语言论述统计方法的核心原理,注重对软件参数选项和分析结果统计含义的解释,注重对软件参数选项设置目的和应用必要性的讲解。同时,在提升可读性,弱化数学证明枯燥性的同时,兼顾严谨性,强化关键数学公式的论证,以加深读者对分析原理的理解。 第三,以应用为目标,精心选取典型的实际统计分析案例和数据,循序渐进地引导读者选择恰当的统计分析方法,一步步地指导读者利用统计软件进行数据的组织、整理、描述和建模分析等。 本书第4版出版后,编者根据广大教师、学生和行业读者的反馈意见,在第5版中重点进行了如下修订:**,适应国内读者的语言习惯以及软件版本升级,本书软件采用了SPSS25中文版本。第二,调整和更新了部分案例和数据,提升了教材的时效性和现实性,确保案例在具有普遍参照性的同时更具方法应用的典型性。此外,增加了更为详尽的结果解释,使教材的可读性更强。第三,强化了术语和用词的严谨性,整本教材更加精练和通顺。 随着数据分析应用需求的不断加强,掌握SPSS这样的权威统计分析软件是十分必要的。真诚希望读者能够通过阅读本书,逐步领会统计分析方法的精髓,掌握SPSS软件的操作,并能够利用SPSS解决实际数据分析问题。

作者简介

薛薇 博士,中国人民大学统计学院副教授,中国人民大学应用统计科学研究中心研究员。撰写著作曾被评为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材、北京市高等教育精品教材等。主要开设课程包括统计分析软件、统计学、机器学习等。主要代表作有《统计分析与SPSS的应用》、《R语言数据挖掘》、《Python机器学习:原理与实践》等。

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