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出版者:

作者:Kerr, Alistair; Kozub, Stephen A.; Hall, Howard K.

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2002-4

价格:$ 158.20

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isbn号码:9780761973843

丛书系列:

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• 科普
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好的，这是一份关于一本不同于《Doing Statistics with SPSS》的书籍的详细介绍。 --- 数据驱动的洞察：使用 R 进行高级统计分析与可视化 书籍简介 在当今这个由数据驱动决策的时代，掌握高级统计分析和数据可视化技术已成为科研人员、数据科学家和商业分析师的核心竞争力。《数据驱动的洞察：使用 R 进行高级统计分析与可视化》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，专注于利用强大的开源统计编程语言 R 进行复杂的数据处理、严谨的统计建模以及富有表现力的数据可视化。 本书并非侧重于特定商业软件（如 SPSS）的操作流程，而是致力于构建读者对统计学理论的深刻理解，并将其转化为高效的 R 语言实践。我们将超越基础的描述性统计，深入探讨回归分析、时间序列、多元统计方法以及现代机器学习算法在传统统计框架下的应用。 本书的结构设计旨在引导读者从数据准备的“脏活累活”开始，逐步过渡到复杂的模型构建和结果解释，强调统计思维在整个分析过程中的核心地位。我们相信，真正的洞察力来源于对数据背后机制的理解，而非仅仅点击按钮得到一个P值。 核心内容与章节概述 第一部分：R 语言基础与数据工程的基石 本部分为后续高级分析打下坚实的基础，重点在于如何高效地使用 R 进行数据管理和清洗。 第 1 章：R 环境的构建与 Tidyverse 哲学 详细介绍 R 和 RStudio 的安装与配置。 深入理解 Tidyverse 生态系统（`dplyr`, `tidyr`, `readr`）的核心理念——“整洁数据”（Tidy Data）。 掌握数据导入（CSV, Excel, 数据库连接）和结构转换的核心函数。 第 2 章：高效数据清洗与预处理 处理缺失值：识别、插补策略（均值、中位数、多重插补 MICE 简介）。 异常值检测与处理：基于 IQR、Z-Score 及可视化方法。 数据重塑：从宽格式到长格式（`pivot_longer`）和反之（`pivot_wider`）的精细控制。 数据类型转换与因子（Factor）变量的高级操作。 第 3 章：探索性数据分析（EDA）与初步假设形成 使用 `ggplot2` 搭建现代、高质量的统计图表体系。 单变量、双变量分布的可视化分析。 使用 `skimr` 和自定义函数快速生成全面描述性统计报告。 第二部分：经典统计推断与模型构建 本部分聚焦于统计学中应用最广泛的推断性方法，强调模型假设检验和诊断。 第 4 章：概率分布与参数估计 回顾核心概率分布（正态、泊松、二项）在 R 中的实现。 最大似然估计（MLE）的理论简介与 R 实现。 置信区间的构建与解释：超越教科书定义。 第 5 章：线性模型（LM）的深度解析 单变量和多元线性回归：模型拟合、系数解释及统计显著性。 严格的模型诊断：残差分析（正态性、独立性、同方差性）的重要性与可视化检查。 变量选择技术：逐步回归、信息准则（AIC/BIC）的优缺点对比。 第 6 章：方差分析（ANOVA）与非参数检验 单因素、多因素 ANOVA 的 R 实现 (`aov()` 函数的应用)。 事后检验（Post-hoc Tests）的选择与解读（Tukey HSD, Bonferroni 校正）。 当模型假设不满足时：非参数检验（Kruskal-Wallis, Wilcoxon 秩和检验）的应用场景。 第三部分：高级建模与时间序列分析 本部分内容面向需要处理更复杂数据结构和动态系统的研究者。 第 7 章：广义线性模型（GLM）的扩展 逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类问题：赔率比（Odds Ratio）的准确解释。 泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据：零膨胀模型的初步探讨。 Gamma 分布与非正态响应变量的处理。 第 8 章：混合效应模型与纵向数据分析 理解随机效应和固定效应的区别。 使用 `lme4` 包处理重复测量和分组数据。 模型的收敛性检查与结果的层次化解释。 第 9 章：时间序列分析基础与 ARIMA 模型 时间序列数据的预处理：平稳性检验（ADF 检验）。 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。 识别、估计和诊断 ARIMA 模型及其在 R 中的实现。 第四部分：面向实践的数据可视化与报告 本部分将分析结果转化为清晰、可信的沟通工具。 第 10 章：`ggplot2` 高级定制与主题化 分面（Faceting）的艺术：如何多维度展示结果。 创建复合图表：将点图、线图和箱线图叠加。 自定义主题和颜色方案，确保报告的美观性和专业性。 第 11 章：交互式报告与结果复现 使用 R Markdown 整合代码、输出和文本，实现“报告即代码”。 生成动态图表：简介 `plotly` 库在网页报告中的应用。 建立可复现的工作流：包管理与环境锁定。 本书的独特价值 本书的核心优势在于其对 R 语言的深度集成和对 统计严谨性的坚持。我们不只是教读者如何运行命令，而是教导他们如何“思考”统计问题，并用 R 语言高效地实现这些思维过程。 1. 软件中立性与代码效率： 聚焦于 R 语言这一开放且强大的工具集，确保读者能够处理任何规模和复杂性的数据集，避免被特定软件的局限性所束缚。 2. 强调诊断而非仅是拟合： 我们用大量篇幅讲解模型诊断（特别是回归和时间序列模型）的重要性，这是区分合格分析师和普通用户的关键所在。 3. Tidyverse 驱动的工作流： 采用现代 R 编程范式，使数据处理过程更具逻辑性、可读性和可维护性，极大地提升了分析效率。 通过本书的学习，读者将能够自信地处理现实世界中混乱、庞杂的数据集，并运用最恰当的统计工具，得出可靠、可解释的科学结论。

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我必须承认，在翻阅《Doing Statistics with SPSS》之前，我对统计学和SPSS都抱有一种“敬而远之”的态度。在我看来，统计学是严谨而抽象的科学，而SPSS则是复杂的专业软件，两者对我而言都像是一道高墙。然而，这本书却以一种出人意料的亲切和实用，悄悄地“攻破”了我心中的壁垒。作者的写作方式非常独特，他似乎有一种魔力，能够将那些令人望而生畏的统计概念，变得如同日常对话般轻松易懂。我特别欣赏书中关于“如何思考统计问题”的部分。在讲解一些复杂的统计方法时，作者不会直接抛出公式，而是先从一个实际问题出发，然后一步步引导读者思考，为什么需要这种方法？这种方法能解决什么问题？它有哪些局限性？这种“反向思维”式的讲解，让我对统计学的理解更加深入。在SPSS操作方面，这本书简直是为我量身定做的。我曾经尝试过一些SPSS的视频教程，但总是跟不上节奏，或者发现自己操作错误。而这本书的SPSS部分，则提供了非常清晰、详细的操作指南，每一个步骤都有精美的截图，并且对于每一个选项的意义都做了充分的解释。我记得在学习如何进行单因素方差分析时，书中不仅仅教我如何操作，还深入地讲解了ANOVA的F检验，以及事后检验的原理和选择。这让我不仅仅是机械地操作，而是真正理解了ANOVA的内在逻辑。而且，书中还提供了一些常用的SPSS宏命令和自定义分析的方法，这对于提升我的分析效率非常有帮助。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本极其出色的统计学入门读物，它不仅能够帮助我掌握统计学的知识，更重要的是，它让我爱上了用SPSS进行数据分析。

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对于许多非统计学专业的学生和研究人员来说，统计学往往是一道难以逾越的门槛。我曾经也深陷其中，面对着无数的公式和晦涩的术语感到迷茫。直到我遇到了《Doing Statistics with SPSS》这本书，我的困境才得以缓解，甚至可以说，我的统计学学习生涯因此焕然一新。这本书最吸引我的地方在于，它将统计学理论与SPSS软件的实际操作完美地结合在了一起。作者并没有将SPSS仅仅作为一个工具来介绍，而是通过SPSS这个窗口，向读者展示统计学的精髓。例如，在讲解独立样本t检验时，书中会详细解释t检验的原理、适用条件，以及如何计算t值和P值，然后再手把手地教读者如何在SPSS中进行独立样本t检验，并解读输出结果。每一个操作步骤都非常具体，甚至连鼠标点击的位置都做了标注，这对于我这样SPSS新手来说，简直是“救命稻草”。更重要的是，书中对于统计学概念的讲解，始终紧扣实际应用。作者会用大量真实的案例来说明，例如，如何用SPSS来分析消费者满意度调查数据，如何用回归分析来预测股票价格，等等。这些鲜活的案例，让我深刻体会到了统计学在各个领域的价值，也激发了我学习的动力。我还特别喜欢书中关于数据预处理的部分，包括如何处理缺失值、异常值，以及如何进行变量转换等，这些都是实际数据分析中非常重要的环节，却常常被其他教材所忽视。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本集理论、实践、案例于一体的优秀统计学教材，它不仅能够帮助读者掌握统计学知识，更能够培养读者独立进行数据分析的能力。

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在我看来，《Doing Statistics with SPSS》这本书最大的亮点在于其强大的实践导向性。作者深谙理论与实践相结合的重要性，他用一种非常实用和易懂的方式，将统计学理论与SPSS软件操作巧妙地融合在一起。我之前尝试过阅读一些纯理论的统计学书籍，但总觉得难以应用到实际工作中。而这本书，则让我看到了统计学在解决实际问题中的巨大力量。作者的写作风格非常生动，他用大量真实世界的案例来阐述统计学概念，例如，如何利用SPSS分析市场调研数据，如何用统计模型来预测销售额，等等。这些案例的真实性和贴近性，让我能够深刻地理解统计学的重要性，并激发了我学习的兴趣。在SPSS操作方面，这本书绝对是一本“手把手”的指南。书中提供了非常详细的SPSS操作步骤，并且配有高质量的截图，让每一个步骤都清晰可见。我记得在学习如何进行卡方检验时，书中不仅讲解了卡方检验的原理和适用条件，还详细教我如何在SPSS中构建列联表，进行卡方检验，并解读输出结果中的P值。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对SPSS的操作和统计分析有了更深刻的理解。此外，书中还包含了一些关于数据可视化和报告撰写的建议，这些都对我的实际工作非常有帮助。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本极具价值的统计学和SPSS实践指南，它不仅能够帮助我掌握统计学知识，更重要的是，它能够培养我独立进行数据分析的能力，让我能够自信地应对各种数据挑战。

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这本书的出现，彻底改变了我对统计学“枯燥乏味”的刻板印象。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的统计概念分解成易于理解的模块，让即使是初学者也能轻松上手。我特别欣赏书中对统计思想的阐述，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。例如，在讲解假设检验时，作者花费了大量篇幅来解释“零假设”和“备择假设”的意义，以及P值的真正含义，这让我避免了许多常见的误区。他通过一个假设性的医学研究案例，生动地展示了如何一步步构建假设、收集数据、进行检验，并最终做出科学的判断。书中对SPSS软件的介绍也是点睛之笔。我之前尝试过一些SPSS的教程，但总是感觉缺乏系统性，而这本书则提供了一个完整的SPSS操作流程，从数据的录入、编码，到变量的定义、分组，再到各种统计分析的执行，都讲解得详尽入微。每一个菜单选项、每一个对话框的设置，作者都给出了清晰的说明和图示，让我能够毫不费力地跟随操作。尤其令我印象深刻的是，书中对于SPSS输出结果的解读部分，这往往是新手最头疼的地方，而作者却能将那些密密麻麻的数字和表格，转化为易于理解的语言，并指出了关键的统计量和它们的实际意义。让我觉得，SPSS不再是一个冰冷的软件，而是我进行数据分析的得力助手。此外，这本书还巧妙地融入了统计学在社会科学、医学、市场营销等不同领域的实际应用案例，这些案例的丰富性和多样性，极大地拓展了我的视野，让我看到了统计学在各行各业中的重要作用。总而言之，这是一本极具价值的统计学入门书籍，它不仅传授了知识，更重要的是点燃了我学习统计学的热情。

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阅读《Doing Statistics with SPSS》的过程，对我来说是一次非常愉快的学习体验。我一直觉得统计学是“学渣”的噩梦，而这本书，则像一位耐心的“学霸”导师，一点点地引导我这个“学渣”走上统计学的“康庄大道”。作者的叙事风格非常生动有趣，他总是能够用非常贴近生活化的例子来解释统计学原理，让我觉得统计学并非遥不可及，而是触手可及。例如，在讲解概率论时，作者用“抛硬币”、“掷骰子”等经典的例子，配合生动的插图，让我瞬间就理解了概率的基本概念。然后，他会将这些概念巧妙地迁移到更复杂的统计问题上。在SPSS实操方面，这本书做得尤为出色。它不仅仅是简单地介绍SPSS的功能，而是将SPSS的操作融入到具体的统计分析流程中。我记得在学习如何进行回归分析时，书中不仅教我如何在SPSS中进行线性回归，还会详细讲解回归方程的含义、R方值的意义，以及如何判断模型的拟合优度。每一个步骤都清晰明了，让我能够轻松上手。而且，书中还提供了大量的实战案例，涵盖了社会科学、经济学、医学等多个领域，让我能够看到统计学在不同情境下的应用。让我印象深刻的是，书中在讲解SPSS输出结果时，都会提供一些“解读小贴士”，帮助我快速抓住关键信息，并做出正确的判断。这种“接地气”的讲解方式，让我对SPSS的掌握更加扎实。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本非常优秀的统计学和SPSS操作指南，它不仅能够帮助我扎实地掌握统计学知识，更重要的是，它培养了我独立进行数据分析的信心和能力。

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一本理论与实践完美融合的统计学入门读物，对于我这样之前对统计学感到无比畏惧的人来说，这本书简直是一场及时雨。它没有上来就抛出枯燥晦涩的公式和定义，而是以一种非常友好的方式，循序渐进地引导读者进入统计学的世界。作者仿佛是我的私人统计学老师，总能在最关键的时候给出最恰当的解释。在介绍概念时，书中会穿插大量生动的案例，这些案例都来源于真实的研究场景，让我能够深刻理解统计方法是如何被应用在解决实际问题中的。例如，在讲解描述性统计时，作者没有仅仅停留在平均数、中位数、众数这些基本概念上，而是通过分析调查问卷的样本数据，展示了如何计算和解读这些指标，以及它们各自的优缺点。书中对于数据可视化部分也给了极大的篇幅，我尤其喜欢它关于散点图、直方图和箱线图的讲解，这些图表不仅直观易懂，而且能够帮助我们快速发现数据中的趋势和异常值，这对于后续的统计分析至关重要。而引入SPSS软件的章节更是让我眼前一亮，它就像一本操作手册，手把手地教我如何导入数据、进行数据清理、执行各种统计分析，并且还能清晰地展示SPSS输出结果的解读方法。书中对于SPSS的操作步骤描述得非常详细，即便是我这样的初学者，也能跟着一步步操作，无需额外查找其他资料。而且，作者并没有将SPSS视为最终目的，而是强调理解统计原理的重要性，SPSS只是实现统计分析的工具。这种“以理解为核心，以工具为辅助”的教学理念，让我受益匪浅。阅读这本书的过程，我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到统计学的学习中来，每掌握一个新概念，每完成一次SPSS操作，都有一种成就感油然而生。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的引路人，为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学在不同领域的广阔应用前景，也激发了我深入探索的兴趣。

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作为一名对统计学领域充满好奇但又缺乏实践经验的学生，我一直在寻找一本能够帮助我将理论知识转化为实际操作的书籍。《Doing Statistics with SPSS》这本书，无疑是我寻找过程中的一个巨大惊喜。作者的讲解风格非常注重逻辑性和条理性，他将复杂的统计概念分解成一个个易于理解的单元，并且层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。我特别喜欢书中关于数据分析流程的讲解。作者并没有将SPSS仅仅作为一个工具来介绍，而是将SPSS的操作融入到整个数据分析的生命周期中，从数据导入、数据清理，到统计分析的执行和结果解读，都进行了详细的阐述。例如，在讲解描述性统计时，书中不仅教我如何在SPSS中计算均值、标准差等指标，还会重点分析这些指标的实际意义，以及它们在描述数据时的作用。而SPSS操作部分，更是细致入微。书中提供了大量的SPSS截图，每一个操作步骤都进行了详细的文字说明，让我能够轻松地复制和实践。让我印象深刻的是，书中在讲解一些常见的统计方法时，都会提供多个不同的案例，并且针对每个案例，都会分析为什么选择这种方法，以及如何解读结果。这种“举一反三”的教学方式，极大地提升了我的学习效率。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本兼具理论深度和实践指导性的优秀统计学教材，它不仅能够帮助我打下坚实的统计学基础，更重要的是，它让我有信心和能力去应对实际的数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Doing Statistics with SPSS》这本书最大的价值在于，它能够化繁为简，将原本复杂枯燥的统计学理论，以一种易于理解和操作的方式呈现给读者。作者的叙述风格非常流畅，他似乎有一种魔力，能够将抽象的统计概念，转化为生动形象的画面，让我仿佛置身于一个充满活力的统计学课堂。我尤其欣赏书中对统计学基本原理的深入讲解。例如，在介绍假设检验的逻辑时，作者并没有直接给出公式，而是通过一个“陪审团审判”的比喻，清晰地阐释了零假设、备择假设、P值的含义以及犯第一类错误和第二类错误的风险。这种形象化的比喻，让我彻底理解了假设检验的核心思想。在SPSS的实践应用方面，这本书更是可圈可点。作者将SPSS的操作与统计理论完美地结合，让你在学习理论的同时，就能掌握相应的SPSS操作。我记得在学习如何进行信度分析时，书中不仅详细讲解了Cronbach’s Alpha的计算原理，还一步步教我如何在SPSS中进行信度分析，并解读了输出结果中的各个指标。每一个步骤都配有清晰的截图，让我能够精准地完成操作。而且，书中还包含了一些关于数据清理和变量管理的技巧，这些在实际数据分析中至关重要，却常常被其他教材所忽视。总而言之，《Doing Statistics with SPSS》是一本非常值得推荐的统计学入门书籍，它不仅能够帮助读者掌握扎实的统计学理论知识，更能够培养读者熟练运用SPSS进行数据分析的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《Doing Statistics with SPSS》是我近年来读过的最让我感到“学有所得”的统计学书籍之一。我一直对统计学抱有一种敬畏但又有点畏难的情绪，认为它是数学的衍生，离我的实际应用领域有点远。然而，这本书的出现，让我彻底颠覆了之前的看法。作者的写作风格非常独特，他擅长将抽象的概念转化为具体的、易于理解的语言，并且总能用引人入胜的方式来解释统计学背后的逻辑。我在阅读这本书时，感觉就像在和一位经验丰富、耐心细致的统计学导师对话。例如，在介绍相关性和回归分析时，作者并没有直接给出公式，而是通过一个关于“学习时间”和“考试成绩”的例子，逐步引导读者理解变量之间的关系，以及如何用直线来拟合这种关系。书中对于SPSS的应用部分，简直是一场及时的“雨露甘霖”。我之前尝试过一些SPSS的基础教程，但总觉得碎片化，难以形成系统的知识体系。而这本书则将SPSS的操作融入到统计方法的讲解中，每个统计方法都有对应的SPSS操作步骤，而且每一步都配有详细的图示和文字说明，让我能够非常顺畅地进行操作。让我印象深刻的是，书中在讲解SPSS输出结果时，不仅仅是简单地展示结果，而是深入分析了每个统计量的含义，以及如何根据这些统计量来得出结论。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对统计分析有了更深刻的认识。而且，书中还包含了一些统计学的“陷阱”和“误区”的提醒，这对我来说是非常宝贵的经验，能够帮助我避免在实际应用中犯错误。总而言之，这是一本非常出色的统计学入门书籍，它不仅教会了我统计学的知识，更重要的是培养了我用统计学解决问题的能力。

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作为一名需要经常处理数据，但统计学基础相对薄弱的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地学习统计方法并掌握SPSS操作的书籍。这本书《Doing Statistics with SPSS》恰恰满足了我的需求，而且远远超出了我的预期。它的结构安排非常合理，从最基础的描述性统计，到推断性统计的各种常用方法，再到多变量分析的初步介绍，层层递进，逻辑清晰。我最喜欢的部分是关于抽样方法和抽样分布的讲解。作者用非常形象的比喻，比如“抽样就像从一大锅汤里舀出一勺来尝味道”，让我立刻就明白了抽样调查的意义和局限性。并且，他对中心极限定理的解释，也让我不再对那个看似神秘的定理感到困惑。在SPSS的实操方面，这本书做得非常出色。它提供的不是简单的操作罗列，而是将SPSS的操作与统计理论紧密结合。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，书中不仅教我如何在SPSS中执行单因素方差分析，还会详细解释ANOVA的原理、假设条件、F检验的意义，以及如何解读ANOVA的输出表格。每一个步骤都配有清晰的截图，让我能够精准地找到对应的选项。而且，书中还会针对一些常见的SPSS操作难点，提供解决方案和注意事项，这对我这个SPSS新手来说，简直是福音。更让我惊喜的是，这本书还涵盖了一些更高级的主题，比如回归分析的变种，以及一些非参数检验的应用，这让我对统计分析有了更全面的认识，也为我未来的研究打下了坚实的基础。总而言之，这本书不仅是一本统计学入门教材，更是一本实用的SPSS操作指南，它的理论深度和实践指导性都非常出色，强烈推荐给所有需要学习统计学和SPSS的朋友。

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