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出版者:電子工業齣版社

作者:李誌輝

出品人:

頁數:696

译者:

出版時間:2005-2-1

價格:55.00元

裝幀:平裝（帶盤）

isbn號碼:9787121007200

叢書系列:

圖書標籤:

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• 統計
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• 數據分析
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統計學原理與實踐：從基礎概念到高級應用 作者： [此處可填寫真實作者姓名] 齣版社： [此處可填寫真實齣版社名稱] ISBN： [此處可填寫真實ISBN] --- 內容簡介 《統計學原理與實踐：從基礎概念到高級應用》 是一本為希望係統掌握現代統計學理論、方法和實際操作技能的讀者量身打造的權威教材。本書旨在彌閤純粹的理論數學與實際數據分析應用之間的鴻溝，確保讀者不僅理解“如何計算”，更能深刻理解“為何如此計算”以及“結果意味著什麼”。 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，覆蓋瞭從描述性統計到復雜推斷性統計的完整知識體係。它特彆強調統計思維的培養，幫助學習者在麵對真實世界中復雜、不完美的數據集時，能夠做齣審慎、閤理的決策。 第一部分：統計學的基石——描述與探索 本部分奠定瞭堅實的統計學基礎，側重於數據收集、整理和初步探索。 第一章：統計學導論與數據類型 本章首先界定瞭統計學的核心概念，如總體、樣本、參數與統計量。隨後，詳細闡述瞭定性數據（名義、順序）和定量數據（間隔、比率）的分類標準及其在分析中的區彆。我們深入探討瞭數據收集的常見方法（抽樣調查、實驗設計），並強調瞭在分析前識彆潛在偏差（如選擇性偏差、測量誤差）的重要性。 第二章：數據的可視化與圖形化錶達 有效的數據可視化是發現模式的第一步。本章詳細介紹瞭一係列描述性圖形工具，包括但不限於：直方圖（及其對數據分布形態的揭示）、莖葉圖、箱綫圖（用於快速識彆中位數、四分位數和異常值）、條形圖、餅圖以及散點圖矩陣（用於初步觀察變量間的關係）。我們還探討瞭如何選擇最閤適的圖錶類型以避免誤導性陳述。 第三章：集中趨勢與離散程度的度量 本章專注於量化數據的中心位置和分散程度。描述性統計量如均值、中位數、眾數被詳細解析，重點討論瞭在不同數據分布下（如存在異常值時）選擇最穩健中心度量標準的原則。離散程度方麵，標準差、方差、極差以及平均絕對離差得到充分闡述，並通過實例說明瞭標準化（Z分數）在比較不同尺度數據中的應用。 第四章：概率論基礎與抽樣分布 為過渡到推斷統計，本章迴顧瞭必要的概率論知識，包括條件概率、獨立事件和貝葉斯定理的簡化應用。核心內容在於闡釋中心極限定理（CLT）的強大威力，並詳細推導瞭不同統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布，為後續的區間估計和假設檢驗搭建瞭理論橋梁。 第二部分：從樣本到總體——統計推斷的核心 本部分是本書的精髓，聚焦於如何利用樣本信息對未知總體做齣可靠的推斷。 第五章：置信區間與區間估計 本章係統介紹瞭點估計和區間估計的區彆。我們深入探討瞭構造各種置信區間的方法，包括基於Z分布（大樣本或已知總體標準差）和基於t分布（小樣本，未知總體標準差）的均值置信區間，以及比例的置信區間。本章特彆強調瞭置信水平（如95%）的實際解釋，以及區間寬度受樣本量和置信度影響的關係。 第六章：假設檢驗的基本框架 假設檢驗是統計推斷的另一核心支柱。本章詳細定義瞭零假設（H₀）和備擇假設（H₁），解釋瞭第一類錯誤（α，顯著性水平）和第二類錯誤（β）的概念，以及統計功效（Power）的重要性。我們將單樣本均值和比例的Z檢驗和t檢驗作為基礎模型進行講解。 第七章：比較多個樣本：方差分析（ANOVA） 當需要比較三個或更多獨立樣本的均值時，ANOVA成為關鍵工具。本章從單因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，詳細解釋瞭F統計量的來源及其F分布的原理。隨後，擴展至雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），探討瞭主效應和交互效應的解釋。本章還涵蓋瞭方差分析後的事後檢驗（Post-hoc Tests），如Tukey HSD，以確定具體是哪幾組之間存在顯著差異。 第八章：非參數統計方法 認識到並非所有數據都服從正態分布或具有相等方差，本章提供瞭當經典參數檢驗不適用時的備選方案。內容包括：中位數檢驗（如Kruskal-Wallis H檢驗）、符號檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗以及Spearman等級相關係數。這些方法在處理順序數據或嚴重偏態數據時極為實用。 第三部分：關係、預測與建模 本部分轉嚮分析變量間的相互關係，並構建預測模型。 第九章：相關與簡單綫性迴歸 本章詳細剖析瞭衡量兩個定量變量綫性關係強度的相關係數（Pearson's r）。隨後，引入簡單綫性迴歸模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，重點解釋瞭最小二乘法（OLS）的原理。迴歸分析的輸齣解讀，包括斜率的意義、決定係數($R^2$)、殘差分析（檢查模型假設的有效性）和預測區間的構建，是本章的重點。 第十章：多元綫性迴歸分析 當多個預測變量可能共同影響響應變量時，多元迴歸模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + dots + epsilon$ 成為必需。本章教授如何構建和解釋多重迴歸模型，重點解決多重共綫性問題，以及如何使用逐步迴歸等方法選擇最佳預測子集。本章還深入講解瞭虛擬變量（Dummy Variables）在迴歸模型中處理分類預測變量的應用。 第十一章：分類數據分析：卡方檢驗 本章專門處理分類變量之間的關係。內容包括：擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和獨立性檢驗（Test of Independence），主要使用卡方統計量。我們詳細講解瞭列聯錶（Contingency Tables）的構建、期望頻數的計算，以及如何解釋卡方檢驗的結果，並提及瞭相關效應量（如Cramer's V）。 第四部分：進階主題與應用案例 本部分為希望進一步深化學術或職業技能的讀者提供高級工具。 第十二章：迴歸模型的診斷與修正 一個有效的迴歸模型必須經過嚴格的診斷。本章聚焦於殘差分析（正態性、獨立性、同方差性檢查），以及識彆和處理對模型擬閤有巨大影響的異常值（Outliers）和高杠杆點（High Leverage Points），如使用Cook's Distance。 第十三章：生存分析簡介 為生物醫學、工程學和可靠性研究等領域服務，本章提供瞭生存數據分析的基礎。內容包括生存函數的概念、Kaplan-Meier估計器的構建，以及Log-Rank檢驗用於比較不同組的生存麯綫。 第十四章：統計軟件在分析中的角色與流程控製 本章不側重於特定軟件的操作步驟（如菜單點擊），而是強調數據準備、分析流程設計和結果驗證的通用方法。我們討論如何從原始數據導入到最終報告撰寫的規範化步驟，以及如何批判性地評估軟件輸齣，確保統計假設得到滿足，並對分析結果進行清晰、無歧義的報告。 --- 本書特色 1. 強調概念理解： 理論推導清晰，但重點放在核心假設的檢驗和結果的實際解釋上，而非復雜的代數運算。 2. 實踐導嚮： 穿插大量來源於不同學科（社會科學、工程、商業）的真實案例和數據集（數據文件可在配套資源中獲取），幫助讀者將理論直接應用於解決實際問題。 3. 批判性思維培養： 引導讀者反思統計模型的局限性，識彆並規避常見的數據誤讀陷阱，鼓勵讀者像一名真正的研究人員一樣思考。 4. 覆蓋麵廣： 體係完整，既包含瞭傳統的核心推斷方法，也引入瞭非參數和迴歸診斷等現代分析工具。 本書適用於大學本科高年級和研究生階段的統計學課程，以及需要掌握數據分析技能的專業人士和研究人員。

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我這次購買這本統計分析教材，主要是衝著它在理論深度上的平衡性去的。很多入門書籍往往隻教你怎麼點鼠標，而這本書的厲害之處在於，它並沒有將統計學原理懸空，而是將理論知識與實際操作緊密地結閤起來。比如講到方差分析時，作者會用一個非常生動且貼近實際研究的案例來貫穿始終，先解釋為什麼要用這個方法，它背後的統計假設是什麼，然後纔展示在SPSS界麵上具體如何設置參數。這種“先知其所以然，再解其所以然”的編排方式，讓我對統計模型的理解不再停留在錶麵的步驟記憶上，而是真正觸及到瞭數據背後的邏輯。對於我這種既想快速上手操作，又渴望建立紮實理論基礎的研究生來說，這種深度恰到好處，絕不是那種淺嘗輒止的“傻瓜書”，而是真正能帶你思考的工具書。

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從一個老用戶的角度來看，這本書的案例選擇獨具匠心，它沒有局限於那些陳舊、脫離現實的教科書範例。我發現其中很多案例都模擬瞭當前熱門的社會科學研究場景，比如市場調研中的消費者行為分析、教育學中的教學效果評估等等，這些場景的設置非常貼近我日常的工作需求。更重要的是，它似乎預設瞭讀者在使用SPSS時可能會遇到的各種“陷阱”和“疑難雜癥”。例如，關於缺失值處理或者異常值檢測的部分，作者詳細列舉瞭不同的處理策略及其對最終結果可能造成的影響，並給齣明確的建議。這種前瞻性的指導，比你自己一個人在黑暗中摸索效率高太多瞭，它像是一個經驗豐富的老導師在身邊隨時點撥，幫我提前規避瞭許多可能浪費時間的彎路。

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不得不提這本書的語言風格，它完全擺脫瞭傳統技術文檔那種冷硬、晦澀的腔調，讀起來意外地流暢和親切。作者似乎非常擅長將復雜的概念“翻譯”成大白話，即使是對統計學感到畏懼的初學者，也能在閱讀過程中保持較高的專注度。比如，講解假設檢驗的P值概念時，作者用瞭生活化的比喻來闡述顯著性水平的含義，一下子就將那個抽象的數字變得具象可感瞭。這種行文的溫度感，讓學習過程的心理負擔大大減輕。它不是那種讓人一看就想打瞌睡的“說明書”，更像是一本願意和你交流、引導你思考的夥伴，這種人性化的寫作態度，在統計類書籍中是相當少見的，極大地增強瞭讀者的學習粘性。

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這本書的結構組織和章節邏輯設計堪稱典範。它采用瞭非常清晰的遞進式結構，從最基礎的數據錄入和描述性統計開始，逐步過渡到單變量檢驗、多變量分析，最後深入到高級的迴歸建模。每一章的內容都構建在前一章的基礎上，使得知識體係的搭建非常紮實，沒有齣現內容跳躍或者前後矛盾的情況。作者在章節末尾設置的“本章小結”和“自測練習”環節，設計得極其精妙，不僅是對本章重點的有效迴顧，那些練習題的難度設置也達到瞭很好的平衡——既有鞏固基礎的簡單題，也有需要綜閤運用多個知識點纔能解決的挑戰題。這種係統化的設計，讓讀者在學習過程中總能清晰地知道自己學到瞭哪裏，下一步該往何處去，學習路徑規劃得非常科學高效。

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這本書的排版和印刷質量實在令人印象深刻，拿到手的時候，紙張的質感和色彩還原度都遠超我的預期。封麵設計簡約大氣，內頁的字體大小適中，閱讀起來非常舒適，長時間盯著屏幕看久瞭眼睛會疲勞，但這本書的書本閱讀體驗完全不會。特彆要提一下的是，書中插圖的清晰度簡直是教科書級彆的，那些復雜的統計圖錶和軟件操作界麵截圖，細節都標注得清清楚楚，即便是初次接觸SPSS的新手，也能輕鬆地跟著書上的步驟一步步操作下來，不用擔心看不清或者理解偏差。很多技術類的書籍為瞭壓縮成本，往往在圖文質量上有所妥協，但這本教材明顯在細節打磨上花費瞭大量心血，這一點對於需要依賴實體書進行學習的讀者來說，簡直是太友好瞭，極大地提升瞭學習的效率和樂趣。

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