具体描述
《高等学校文科计算机课程系列教材•数据统计分析与实践:SPSS for Windows》从教育类专业读者的角度出发，结合作者对SPSS软件的教学和应用研究的经验，本着循序渐进的原则，在介绍数据统计分析工具的同时，将统计学的知识融入其中，详细介绍数据统计的新方法和新观点，且对应于每章均有综合的应用实例。其内容包括：现代教育研究方法概述、数据统计分析工具软件、数据的编码和编辑、数据整合、变量的描述统计分析、均值差异性的假设检验、样本分布的非参数检验、相关分析与回归分析、聚类分析与判别分析、因子分析等。
《数字时代的商业智慧：市场洞察与决策优化》 导论：驾驭信息洪流，洞悉商业先机 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动商业增长的核心引擎。企业不再仅凭经验或直觉运营，而是依赖对海量数据的深度挖掘和精准解读，以构建面向未来的竞争优势。《数字时代的商业智慧：市场洞察与决策优化》一书，正是为致力于提升数据素养、掌握先进分析工具并实现卓越商业决策的专业人士、管理者和高级学员精心打造的综合性指南。 本书的视角超越了基础的数据收集与清洗，直接聚焦于如何将原始数据转化为具有实际操作价值的商业洞察力。我们深信，真正的商业智慧并非源于数据量的大小，而在于提问的质量和分析方法的深度。本书旨在搭建一座理论与实践的坚实桥梁，引导读者穿越复杂的数据迷雾，直达商业决策的核心。 --- 第一部分：商业智能的基石与战略框架（The Foundation of Business Intelligence and Strategic Framework） 本部分旨在为读者构建宏观的战略视角，理解在当代商业环境中，数据分析如何融入整体企业战略。 第一章：商业智能的战略定位与价值重塑 本章首先剖析了现代商业环境的特征，阐述了数据驱动型组织（Data-Driven Organization）的必要性。我们探讨了“商业智能”（BI）在企业价值链中的位置，从传统的报告制作升级到预测性与规范性分析的转变。重点分析了如何将BI的投入与企业的关键绩效指标（KPIs）紧密挂钩，确保分析活动直接服务于战略目标，而非沦为技术展示。此外，本章还将讨论数据治理（Data Governance）在保障数据质量与合规性方面的前沿实践，这是所有高级分析工作得以顺利进行的前提。 第二章：市场环境的动态建模与情景分析 成功的决策需要对外部环境有深刻的理解。本章深入探讨了如何利用宏观经济数据、行业趋势报告以及社交媒体情绪分析来构建动态的市场模型。我们将详细介绍情景规划（Scenario Planning）的技术，即如何通过构建“最佳情况”、“最差情况”和“最可能情况”等多种模型，预判市场变化对企业运营的冲击。关键内容包括：竞争对手行为建模、政策法规变动的影响评估，以及如何利用时间序列分析来捕捉市场的季节性与周期性波动。 第三章：客户生命周期价值（CLV）的精细化测算与优化 客户是商业的基石。本章将聚焦于超越简单平均值的客户价值评估。我们将详细介绍基于预测模型的客户生命周期价值（CLV）计算方法，区分不同客户群体的未来贡献。内容涵盖：高价值客户识别、客户流失风险的预警模型构建（Churn Prediction），以及如何根据CLV的预测结果，动态调整市场营销预算的分配策略，实现投入产出比的最大化。 --- 第二部分：高级分析技术与前沿工具应用（Advanced Analytical Techniques and Frontier Tool Application） 本部分将深入技术层面，介绍那些能够帮助企业实现突破性洞察的高级分析方法论和工具应用。 第四章：多维数据立方体与OLAP的深度应用 本章将侧重于传统数据仓库的高级应用——在线分析处理（OLAP）。我们不仅介绍其基本概念，更强调如何设计高效的多维数据模型（如星型、雪花型模型），以支持复杂的用户查询和即席分析。重点在于如何利用钻取（Drill-Down）、切片（Slice）、切块（Dice）等操作，快速从宏观汇总数据深入到微观交易细节，揭示隐藏的运营瓶颈或业绩增长点。 第五章：文本挖掘与非结构化数据的价值萃取 在社交媒体、客户反馈、合同文本充斥的今天，非结构化数据的分析能力已成为企业核心竞争力之一。本章将系统介绍自然语言处理（NLP）在商业领域的应用，包括：情感分析（Sentiment Analysis）在品牌声誉管理中的应用、主题模型（Topic Modeling）对海量文档的归类与洞察，以及如何将非结构化数据转化为可量化的特征输入到预测模型中。 第六章：因果推断与实验设计：超越相关性 许多商业决策的误区在于将相关性等同于因果性。本章旨在教授读者如何运用科学的实验设计和因果推断方法来验证业务假设。我们将详细介绍A/B测试（A/B Testing）的严谨流程、样本量确定、显著性检验，以及更高级的准实验方法（如倾向得分匹配PSM），以准确评估营销活动、产品迭代或定价策略的真实效果。 第七章：预测建模的流程优化与模型可解释性 本部分将聚焦于如何构建、评估和部署生产级别的预测模型。内容涵盖：回归、分类算法的选择与调优，模型性能指标（如AUC、精确率、召回率）的商业意义解读。特别强调“模型可解释性”（Model Explainability, XAI）的重要性，介绍LIME和SHAP等工具，确保决策者不仅知道“预测结果是什么”，更理解“为什么是这个结果”，从而建立对模型的信任。 --- 第三部分：决策流程的整合与行动转化（Integration into Decision Workflow and Actionable Translation） 数据分析的最终价值在于驱动有效行动。本部分关注如何将分析成果无缝嵌入到日常运营和战略规划中。 第八章：数据可视化：从信息到叙事 优秀的数据可视化是连接分析师与业务用户的关键桥梁。本章将教授如何设计出既美观又高效的商业仪表板（Dashboards）。重点在于叙事性可视化（Data Storytelling）的艺术——如何构建逻辑清晰的视觉流程，引导观众关注最重要的发现，并最终导向预期的行动。避免信息过载和误导性图表的陷阱。 第九章：运营效率的实时监控与异常检测 对于生产、供应链和IT运维等领域，实时洞察至关重要。本章介绍如何构建实时流数据处理架构，并应用统计过程控制（SPC）和机器学习的异常检测算法，对关键运营指标进行24/7的监控。目标是实现对故障、延迟或欺诈行为的即时预警，将事后反应转变为事前干预。 第十章：构建敏捷的决策支持系统（DSS） 本章探讨如何将前述的分析模块整合到企业现有的决策支持系统中。我们将讨论数据驱动型组织的组织架构调整、跨职能团队的协作模式，以及如何建立一个反馈循环机制，确保每次决策执行后的结果数据能够及时回流，用于下一次模型的迭代与优化，实现分析能力的持续迭代与成熟。 --- 结语：持续学习与分析文化的构建 本书以对未来趋势的展望收尾，强调数据分析是一项永无止境的旅程。成功的关键在于培养一种持续探索、勇于质疑和透明沟通的分析文化。本书提供的理论框架和实战技巧，是帮助读者在瞬息万变的商业环境中，始终保持领先地位的实用指南。通过掌握这些方法，读者将能够从容应对复杂的商业挑战，将数据转化为持久的竞争优势。
作者简介
目录信息
第1章 现代教育研究方法概述 (1)
1.1 现代教育科学研究方法的特殊性 (1)
1.2 数据采集的基本要求 (2)
1.2.1 关于数据的管理规范 (2)
1.2.2 数据的问卷采集 (3)
1.3 事物属性的定性与定量描述 (6)
1.4 现代教育研究问题的常用方法 (7)
练习一 (8)
第2章 数据统计分析工具软件 (9)
2.1 SPSS统计分析软件包简介 (9)
2.1.1 当前较为流行的统计分析软件包 (9)
2.1.2 SPSS软件包的发展演化过程 (10)
2.1.3 SPSS 12.0 f()r windows软件包的基本功能 (10)
2.1.4 sPss 12.0 for windows的工作模式 (11)
2.2 SPSS 12.O for windows功能简介 (11)
2.2.1 SPSS基本统计分析 (11)
2.2.2 SPSS高级统计分析 (12)
2.3 SPSS 12.O for Windows的运行环境 (13)
2.3.1 SPSS 12.0 f(】r windows运行的软、硬件环境 (13)
2.3.2 SPSS 12.0 for Windows的系统安装 (13)
2.3.3 系统主要工作界面 (17)
2.3.4 数据编辑器Data Editor菜单栏简介 (18)
2.3.5 SPSS 12.0 for windows的其他工作窗口 (22)
2.4 SPSS 12.0 for Windows的窗口操作 (24)
2.4.1 主窗口与副窗口 (24)
2.4.2 SPSS 12.O for windows各种窗口操作的主要功能 (25)
2.4.3 对话框操作方式 (26)
2.4 ，4系统参数设置 (28)
2.5 SPSS 12，0 for windows的教育应用举例 (30)
2.5.1 父亲的教养方式对儿童抑郁影响的研究 (30)
2.5.2 民办幼儿园调查量表的统计分析 (31)
练习二 (33)
第3章 数据的编码和编辑 (34)
3.1 数据编码概念 (34)
3.1.1 变量及其定义 (34)
3.1.2 变量属性 (36)
3.1.3 运算符号与表达式 (38)
3.1.4 内部函数 (38)
3.2 Data Editor的基本功能 (39)
3.2.1 数据编辑功能 (39)
3.2.2 数据的整理功能 (40)
3.3 数据文件 (41)
3.3.1 数据文件的打开 (41)
3.3.2 变量编码 (41)
3.3.3 变量属性的辅助管理 (43)
3.3.4 数据文件的存盘 (46)
3.4 数据输入 (46)
3.4.1 工作表的结构 (46)
3.4.2 工作表的设置 (47)
3.4.3 当前单元格的选定 (47)
3.4.4 单元格内容的清除 (47)
3.5 数据编辑 (48)
3. 5.1 单元格内数据编辑 (48)
3. 5.2 个案快速定位 (48)
3.5.3 查找指定的变量值 (48)
3.5.4 变量的插入与删除 (48)
3.5.5 个案的插入与删除 (49)
3.6 工作表中区域内容的移动、复制和清除 (49)
3.6.1 选定工作区、变量与个案 (49)
3.6.2 区域内容的移动 (50)
3.6.3 区域内容的复制 (50)
3.6.4 区域内容的清除 (50)
3.7 与其他软件包共享数据文件 (50)
3.7.1 打开其他软件包数据文件 (51)
3.7.2 存为其他软件包数据文件 (51)
3.7.3 使用纯文本数据文件 (52)
3.8 变量集合的定义与使用 (59)
3.8.1 定义变量集合 (59)
3.8.2 使用变量集合 (59)
3.9 数据编码举例 (60)
3.9.1 编码举例1 (60)
3.9.2 编码举例2 (61)
练习三 (62)
第4章 数据整合 (64)
4.1 秩分变量的生成 (65)
4.1.1 秩分的定义 (65)
4.1.2 生成秩分变量的操作 (65)
4.2 分段变量的生成 (68)
4.2.1 分段变量的定义 (68)
4.2.2 生成分段变量的操作 (69)
4.3 计算赋值产生新变量 (72)
4.4 汁数赋值产生新变量 (73)
4.5 条件赋值(重编码) (74)
4.5.1 条件赋值生成新变量 (75)
4.5.2 条件赋值更新原变量 (76)
4.6 自动重编码 (76)
4.7 检查重复的个案 (78)
4.8 个案排序 (80)
4.9 个案抽样 (80)
4.1 0个案加权 (82)
4.1 1数据文件求转置 (83)
4.1 2数据文件的重构 (84)
4.1 2.1 变量转化成个案 (84)
4.1 2.2 个案转换成变量 (90)
4.1 3数据文件的拆分 (93)
4.1 4数据文件合并 (94)
4.1 4.1 纵向合并 (94)
4.1 4.2 横向合并 (96)
4.1 5分类汇总产生数据文件 (98)
4.1 6数据整合举例 (101)
4.1 6.1 学生成绩单的统计变量的生成 (101)
4.1 6.2 个案的排序、抽样和加权 (104)
4.1 6.3 数据文件的合并 (105)
练习四 (106)
第5章 变量的描述统计分析 (108)
5.1 描述统计分析概述 (108)
5.1.1 基本统计分析的内容 (108)
5.1.2 单变量的统计描述 (109)
5.1.3 特殊统计图形 (111)
5.1.4 产生特殊统计图形的操作命令 (115)
5.2 数据频度分布分析 (115)
5.2.1 基本功能 (115)
5.2.2 操作步骤 (116)
5.3 单变量的统计描述 (118)
5.3.1 基本功能 (118)
5.3.2 操作步骤 (118)
5.4 数据考察分析 (119)
5.4.1 考察内容 (119)
5.4.2 基本功能 (119)
5.4.3 操作步骤 (120)
5.5 交叉列联表 (122)
5.5.1 交叉列联表结构 (122)
5.5.2 操作步骤 (123)
5.6 摘要输出报告 (125)
5.6.1 摘要输出报告的内容 (125)
5.6.2 在线分析处理报告的操作步骤 (125)
5.6.3 数据分层摘要报告的操作 (127)
5.7 行、列形式的摘要报告 (128)
5.7.1 摘要报告的基本结构 (128)
5.7.2 行形式摘要报告 (129)
5.7.3 列形式摘要报告 (130)
5.8 变量的统计描述应用举例 (131)
练习五 (135)
第6章 均值差异性的假设检验 (137)
6.1 均值差异性假设检验的概念 (137)
6.1.1 基本思想 (137)
6.1.2 假设检验的分类 (138)
6.2 单样本的T检验 (139)
6.2.1 检验条件 (139)
6.2.2 操作步骤 (139)
6.2.3 检验结论 (140)
6.2.4 命令语句 (140)
6.3 两独立样本均值差异性检验 (141)
6.3.1 检验条件 (141)
6.3.2 两独立样本的T检验概念 (141)
6.3.3 操作步骤 (142)
6.3.4 检验结论 (142)
6.3.5 命令语句 (143)
6.4 配对样本的均值差异性检验 (143)
6.4.1 配对T检验原理 (143)
6.4.2 操作步骤 (144)
6.4 。3命令语句 (144)
6.4.4 应用举例 (145)
6.5 方差分析的基本概念 (145)
6.5.1 方差分析的常用术语 (145)
6.5.2 方差分析过程 (146)
6.5.3 T检验与方差分析所研究的问题 (147)
6.6 单因素方差分析 (147)
6.6.1 单因素方差分析的假设 (147)
6.6.2 检验方法 (148)
6.6.3 操作步骤 (149)
6.6.4 单因素方差分析的应用举例 (151)
6.6.5 命令语句 (152)
6.7 单因变量多因素方差分析 (152)
6.7.1 概念 (152)
6.7.2 操作步骤 (154)
6.7.3 多因素方差分析应用举例 (159)
6.7.4 命令语句 (160)
6.8 协方差分析 (161)
6.8.1 概念 (161)
6.8.2 操作步骤 (161)
6.8.3 命令语句 (162)
6.9 多因变量多因素方差分析 (163)
6.1 0均值差异性检验应用举例 (163)
6.1 0.1 T检验的综合应用举例 (163)
6.1 0.2 总体教育水平的影响因素的研究 (166)
6.1 0.3 不同班级的智力水平提高的协方差分析 (167)
练习六 (168)
第7章 样本分布的非参数检验 (172)
7.1 x2拟合优度检验 (172)
7.1.1 x2检验概念 (172)
7.1.2 操作步骤 (173)
7.1.3 命令语句 (174)
7.1.4 应用举例 (174)
7.1.5 通过交叉列联表进行x2检验 (175)
7.2 二项分布检验 (175)
7.2.1 二项分布检验概念 (175)
7.2.2 操作步骤 (176)
7.2.3 命令语句 (177)
7.2.4 应用举例 (177)
7.3 单样本游程检验 (177)
7.3.1 游程检验概念 (177)
7.3.2 操作步骤 (178)
7.3.3 命令语句 (178)
7.3.4 应用举例 (178)
7.4 K-s分布的拟合优度检验 (179)
7.4.1 K-s检验概念 (179)
7.4.2 操作步骤 (179)
7.4.3 命令语句 (180)
7.4.4 应用举例 (180)
7.5 两独立样本的差异性检验 (180)
7.5.1 两独立样本的差异性检验的概念 (181)
7.5.2 操作步骤 (182)
7.5.3 命令语句 (182)
7.5 。4应用举例 (183)
7.6 多独立样本的差异性检验 (183)
7.6.1 多独立样本的差异性检验的概念 (184)
7.6.2 操作步骤 (184)
7.6.3 命令语句 (185)
7.6.4 应用举例 (185)
7.7 两关联样本的差异性检验 (186)
7.7.1 两关联样本的差异性检验的概念 (186)
7.7.2 操作步骤 (187)
7.7.3 命令语句 (188)
7.7.4 应用举例 (188)
7.8 多关联样本的差异性检验 (188)
7.8.1 多关联样本的差异性检验的概念 (188)
7.8.2 操作步骤 (189)
7.8.3 命令语句 (190)
7.8.4 应用举例 (190)
7.9 非参数检验应用举例 (191)
7.9.1 卡方检验应用举例 (191)
7.9.2 单样本的K-s检验应用举例 (191)
7，9.3 多独立样本的差异性检验应用举例 (192)
7.9 ，4多关联样本的差异性检验应用举例 (193)
练习七 (194)
第8章 相关分析与回归分析 (195)
8.1 相关分析 (195)
8.1.1 相关的概念 (195)
8. 1.2 相关统计量的计算 (197)
8.1.3 相关分析的零假设 (198)
8.1.4 操作步骤 (198)
8.1.5 应用举例 (199)
8.1.6 命令语句 (199)
8.2 偏相关分析 (200)
8.2.1 偏相关 (200)
8.2.2 操作步骤 (200)
8.2.3 命令语句 (201)
8.3 低测度变量的相关分析 (201)
8.4 线性回归分析 (201)
8.4.1 回归分析原理 (202)
8.4.2 回归分析过程 (202)
8.4.3 回归方法 (204)
8.4.4 回归分析操作步骤 (204)
8.4.5 回归分析结果 (209)
8.4.6 线性回归分析应用举例 (210)
8.4.7 命令语句 (211)
8.4.8 残差分析概念 (211)
8.5 相关分析和回归分析的应用举例 (212)
8.5.1 学生成绩的相关分析 (212)
8.5.2 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和
前工龄的相关分析 (213)
8.5.3 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和
前工龄的回归分析 (213)
8.5.4 回归分析过程中自变量之间的相互作用 (214)
练习八 (215)
第9章 聚类分析与判别分析 (218)
9.1 分层聚类 (218)
9.1.1 分层聚类的概念 (218)
9.1.2 分层聚类的类型 (219)
9.1.3 分层聚类操作 (219)
9.1.4 分层聚类分析的应用举例 (222)
9.1.5 分层聚类命令语句 (224)
9.1.6 变量聚类 (224)
9.2 快速聚类分析 (225)
9.2.1 快速样本聚类的概念 (225)
9.2.2 快速样本聚类的操作 (226)
9.2.3 快速样本聚类举例 (228)
9.2.4 命令语句 (229)
9.3 判别分析 (229)
9.3.1 判别分析的基本概念 (229)
9.3.2 确定判别函数变量的方法 (232)
9.3.3 判别分析的操作步骤 (232)
9.3.4 判别分析的应用 (236)
9.3.5 逐步选择变量建立判别函数法 (240)
9.4 聚类分析和判别分析应用举例 (242)
练习九 (245)
第10章 因子分析 (246)
10.1 因子分析的概念 (246)
10.2 因子分析操作 (247)
10.2.1 主成分因子分析法操作 (247)
10.2.2 主成分分析法的命令选项 (249)
10.2.3 旋转法因子分析 (250)
10.2.4 旋转法因子分析操作 (250)
10.2.5 旋转法因子分析的命令语句 (251)
10.3 因子分析的其他常用命令选项 (252)
10.4 因子分析举例 (255)
练习十 (256)
参考文献 (259)
· · · · · · (收起)
1.1 现代教育科学研究方法的特殊性 (1)
1.2 数据采集的基本要求 (2)
1.2.1 关于数据的管理规范 (2)
1.2.2 数据的问卷采集 (3)
1.3 事物属性的定性与定量描述 (6)
1.4 现代教育研究问题的常用方法 (7)
练习一 (8)
第2章 数据统计分析工具软件 (9)
2.1 SPSS统计分析软件包简介 (9)
2.1.1 当前较为流行的统计分析软件包 (9)
2.1.2 SPSS软件包的发展演化过程 (10)
2.1.3 SPSS 12.0 f()r windows软件包的基本功能 (10)
2.1.4 sPss 12.0 for windows的工作模式 (11)
2.2 SPSS 12.O for windows功能简介 (11)
2.2.1 SPSS基本统计分析 (11)
2.2.2 SPSS高级统计分析 (12)
2.3 SPSS 12.O for Windows的运行环境 (13)
2.3.1 SPSS 12.0 f(】r windows运行的软、硬件环境 (13)
2.3.2 SPSS 12.0 for Windows的系统安装 (13)
2.3.3 系统主要工作界面 (17)
2.3.4 数据编辑器Data Editor菜单栏简介 (18)
2.3.5 SPSS 12.0 for windows的其他工作窗口 (22)
2.4 SPSS 12.0 for Windows的窗口操作 (24)
2.4.1 主窗口与副窗口 (24)
2.4.2 SPSS 12.O for windows各种窗口操作的主要功能 (25)
2.4.3 对话框操作方式 (26)
2.4 ，4系统参数设置 (28)
2.5 SPSS 12，0 for windows的教育应用举例 (30)
2.5.1 父亲的教养方式对儿童抑郁影响的研究 (30)
2.5.2 民办幼儿园调查量表的统计分析 (31)
练习二 (33)
第3章 数据的编码和编辑 (34)
3.1 数据编码概念 (34)
3.1.1 变量及其定义 (34)
3.1.2 变量属性 (36)
3.1.3 运算符号与表达式 (38)
3.1.4 内部函数 (38)
3.2 Data Editor的基本功能 (39)
3.2.1 数据编辑功能 (39)
3.2.2 数据的整理功能 (40)
3.3 数据文件 (41)
3.3.1 数据文件的打开 (41)
3.3.2 变量编码 (41)
3.3.3 变量属性的辅助管理 (43)
3.3.4 数据文件的存盘 (46)
3.4 数据输入 (46)
3.4.1 工作表的结构 (46)
3.4.2 工作表的设置 (47)
3.4.3 当前单元格的选定 (47)
3.4.4 单元格内容的清除 (47)
3.5 数据编辑 (48)
3. 5.1 单元格内数据编辑 (48)
3. 5.2 个案快速定位 (48)
3.5.3 查找指定的变量值 (48)
3.5.4 变量的插入与删除 (48)
3.5.5 个案的插入与删除 (49)
3.6 工作表中区域内容的移动、复制和清除 (49)
3.6.1 选定工作区、变量与个案 (49)
3.6.2 区域内容的移动 (50)
3.6.3 区域内容的复制 (50)
3.6.4 区域内容的清除 (50)
3.7 与其他软件包共享数据文件 (50)
3.7.1 打开其他软件包数据文件 (51)
3.7.2 存为其他软件包数据文件 (51)
3.7.3 使用纯文本数据文件 (52)
3.8 变量集合的定义与使用 (59)
3.8.1 定义变量集合 (59)
3.8.2 使用变量集合 (59)
3.9 数据编码举例 (60)
3.9.1 编码举例1 (60)
3.9.2 编码举例2 (61)
练习三 (62)
第4章 数据整合 (64)
4.1 秩分变量的生成 (65)
4.1.1 秩分的定义 (65)
4.1.2 生成秩分变量的操作 (65)
4.2 分段变量的生成 (68)
4.2.1 分段变量的定义 (68)
4.2.2 生成分段变量的操作 (69)
4.3 计算赋值产生新变量 (72)
4.4 汁数赋值产生新变量 (73)
4.5 条件赋值(重编码) (74)
4.5.1 条件赋值生成新变量 (75)
4.5.2 条件赋值更新原变量 (76)
4.6 自动重编码 (76)
4.7 检查重复的个案 (78)
4.8 个案排序 (80)
4.9 个案抽样 (80)
4.1 0个案加权 (82)
4.1 1数据文件求转置 (83)
4.1 2数据文件的重构 (84)
4.1 2.1 变量转化成个案 (84)
4.1 2.2 个案转换成变量 (90)
4.1 3数据文件的拆分 (93)
4.1 4数据文件合并 (94)
4.1 4.1 纵向合并 (94)
4.1 4.2 横向合并 (96)
4.1 5分类汇总产生数据文件 (98)
4.1 6数据整合举例 (101)
4.1 6.1 学生成绩单的统计变量的生成 (101)
4.1 6.2 个案的排序、抽样和加权 (104)
4.1 6.3 数据文件的合并 (105)
练习四 (106)
第5章 变量的描述统计分析 (108)
5.1 描述统计分析概述 (108)
5.1.1 基本统计分析的内容 (108)
5.1.2 单变量的统计描述 (109)
5.1.3 特殊统计图形 (111)
5.1.4 产生特殊统计图形的操作命令 (115)
5.2 数据频度分布分析 (115)
5.2.1 基本功能 (115)
5.2.2 操作步骤 (116)
5.3 单变量的统计描述 (118)
5.3.1 基本功能 (118)
5.3.2 操作步骤 (118)
5.4 数据考察分析 (119)
5.4.1 考察内容 (119)
5.4.2 基本功能 (119)
5.4.3 操作步骤 (120)
5.5 交叉列联表 (122)
5.5.1 交叉列联表结构 (122)
5.5.2 操作步骤 (123)
5.6 摘要输出报告 (125)
5.6.1 摘要输出报告的内容 (125)
5.6.2 在线分析处理报告的操作步骤 (125)
5.6.3 数据分层摘要报告的操作 (127)
5.7 行、列形式的摘要报告 (128)
5.7.1 摘要报告的基本结构 (128)
5.7.2 行形式摘要报告 (129)
5.7.3 列形式摘要报告 (130)
5.8 变量的统计描述应用举例 (131)
练习五 (135)
第6章 均值差异性的假设检验 (137)
6.1 均值差异性假设检验的概念 (137)
6.1.1 基本思想 (137)
6.1.2 假设检验的分类 (138)
6.2 单样本的T检验 (139)
6.2.1 检验条件 (139)
6.2.2 操作步骤 (139)
6.2.3 检验结论 (140)
6.2.4 命令语句 (140)
6.3 两独立样本均值差异性检验 (141)
6.3.1 检验条件 (141)
6.3.2 两独立样本的T检验概念 (141)
6.3.3 操作步骤 (142)
6.3.4 检验结论 (142)
6.3.5 命令语句 (143)
6.4 配对样本的均值差异性检验 (143)
6.4.1 配对T检验原理 (143)
6.4.2 操作步骤 (144)
6.4 。3命令语句 (144)
6.4.4 应用举例 (145)
6.5 方差分析的基本概念 (145)
6.5.1 方差分析的常用术语 (145)
6.5.2 方差分析过程 (146)
6.5.3 T检验与方差分析所研究的问题 (147)
6.6 单因素方差分析 (147)
6.6.1 单因素方差分析的假设 (147)
6.6.2 检验方法 (148)
6.6.3 操作步骤 (149)
6.6.4 单因素方差分析的应用举例 (151)
6.6.5 命令语句 (152)
6.7 单因变量多因素方差分析 (152)
6.7.1 概念 (152)
6.7.2 操作步骤 (154)
6.7.3 多因素方差分析应用举例 (159)
6.7.4 命令语句 (160)
6.8 协方差分析 (161)
6.8.1 概念 (161)
6.8.2 操作步骤 (161)
6.8.3 命令语句 (162)
6.9 多因变量多因素方差分析 (163)
6.1 0均值差异性检验应用举例 (163)
6.1 0.1 T检验的综合应用举例 (163)
6.1 0.2 总体教育水平的影响因素的研究 (166)
6.1 0.3 不同班级的智力水平提高的协方差分析 (167)
练习六 (168)
第7章 样本分布的非参数检验 (172)
7.1 x2拟合优度检验 (172)
7.1.1 x2检验概念 (172)
7.1.2 操作步骤 (173)
7.1.3 命令语句 (174)
7.1.4 应用举例 (174)
7.1.5 通过交叉列联表进行x2检验 (175)
7.2 二项分布检验 (175)
7.2.1 二项分布检验概念 (175)
7.2.2 操作步骤 (176)
7.2.3 命令语句 (177)
7.2.4 应用举例 (177)
7.3 单样本游程检验 (177)
7.3.1 游程检验概念 (177)
7.3.2 操作步骤 (178)
7.3.3 命令语句 (178)
7.3.4 应用举例 (178)
7.4 K-s分布的拟合优度检验 (179)
7.4.1 K-s检验概念 (179)
7.4.2 操作步骤 (179)
7.4.3 命令语句 (180)
7.4.4 应用举例 (180)
7.5 两独立样本的差异性检验 (180)
7.5.1 两独立样本的差异性检验的概念 (181)
7.5.2 操作步骤 (182)
7.5.3 命令语句 (182)
7.5 。4应用举例 (183)
7.6 多独立样本的差异性检验 (183)
7.6.1 多独立样本的差异性检验的概念 (184)
7.6.2 操作步骤 (184)
7.6.3 命令语句 (185)
7.6.4 应用举例 (185)
7.7 两关联样本的差异性检验 (186)
7.7.1 两关联样本的差异性检验的概念 (186)
7.7.2 操作步骤 (187)
7.7.3 命令语句 (188)
7.7.4 应用举例 (188)
7.8 多关联样本的差异性检验 (188)
7.8.1 多关联样本的差异性检验的概念 (188)
7.8.2 操作步骤 (189)
7.8.3 命令语句 (190)
7.8.4 应用举例 (190)
7.9 非参数检验应用举例 (191)
7.9.1 卡方检验应用举例 (191)
7.9.2 单样本的K-s检验应用举例 (191)
7，9.3 多独立样本的差异性检验应用举例 (192)
7.9 ，4多关联样本的差异性检验应用举例 (193)
练习七 (194)
第8章 相关分析与回归分析 (195)
8.1 相关分析 (195)
8.1.1 相关的概念 (195)
8. 1.2 相关统计量的计算 (197)
8.1.3 相关分析的零假设 (198)
8.1.4 操作步骤 (198)
8.1.5 应用举例 (199)
8.1.6 命令语句 (199)
8.2 偏相关分析 (200)
8.2.1 偏相关 (200)
8.2.2 操作步骤 (200)
8.2.3 命令语句 (201)
8.3 低测度变量的相关分析 (201)
8.4 线性回归分析 (201)
8.4.1 回归分析原理 (202)
8.4.2 回归分析过程 (202)
8.4.3 回归方法 (204)
8.4.4 回归分析操作步骤 (204)
8.4.5 回归分析结果 (209)
8.4.6 线性回归分析应用举例 (210)
8.4.7 命令语句 (211)
8.4.8 残差分析概念 (211)
8.5 相关分析和回归分析的应用举例 (212)
8.5.1 学生成绩的相关分析 (212)
8.5.2 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和
前工龄的相关分析 (213)
8.5.3 公司员工现收入与学历、初工资、现职工龄和
前工龄的回归分析 (213)
8.5.4 回归分析过程中自变量之间的相互作用 (214)
练习八 (215)
第9章 聚类分析与判别分析 (218)
9.1 分层聚类 (218)
9.1.1 分层聚类的概念 (218)
9.1.2 分层聚类的类型 (219)
9.1.3 分层聚类操作 (219)
9.1.4 分层聚类分析的应用举例 (222)
9.1.5 分层聚类命令语句 (224)
9.1.6 变量聚类 (224)
9.2 快速聚类分析 (225)
9.2.1 快速样本聚类的概念 (225)
9.2.2 快速样本聚类的操作 (226)
9.2.3 快速样本聚类举例 (228)
9.2.4 命令语句 (229)
9.3 判别分析 (229)
9.3.1 判别分析的基本概念 (229)
9.3.2 确定判别函数变量的方法 (232)
9.3.3 判别分析的操作步骤 (232)
9.3.4 判别分析的应用 (236)
9.3.5 逐步选择变量建立判别函数法 (240)
9.4 聚类分析和判别分析应用举例 (242)
练习九 (245)
第10章 因子分析 (246)
10.1 因子分析的概念 (246)
10.2 因子分析操作 (247)
10.2.1 主成分因子分析法操作 (247)
10.2.2 主成分分析法的命令选项 (249)
10.2.3 旋转法因子分析 (250)
10.2.4 旋转法因子分析操作 (250)
10.2.5 旋转法因子分析的命令语句 (251)
10.3 因子分析的其他常用命令选项 (252)
10.4 因子分析举例 (255)
练习十 (256)
参考文献 (259)
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这部书的结构设计真是匠心独运，开篇就直击要害，将复杂的统计学概念用非常直观的方式呈现出来，仿佛作者是一位经验丰富的老教授，在课堂上循循善诱。我尤其欣赏它在引入基础理论时的那种深入浅出的讲解方式，完全没有一般教科书那种干巴巴的感觉。举例来说，对于假设检验的阐述，书中不仅仅是给出了公式和定义，更是穿插了大量的现实世界案例，让我能立刻明白这些抽象的数学工具究竟能解决什么实际问题。比如，书中对A/B测试中如何科学地判断“显著性”的分析，远比我之前看过的任何资料都要清晰透彻。它没有回避统计学中那些绕口的术语，而是巧妙地将它们融入到具体的应用场景中，让读者在实践中学习理论，在理论中指导实践。这种“知行合一”的编排思路，极大地提升了我的学习效率和对主题的掌握深度，读完前几章，我已经感觉自己对数据背后的逻辑有了全新的认识，不再是盲目地套用公式，而是真正理解了每一步推导的意义所在。
这本书的实操部分简直是为我们这些动手能力要求高的从业者量身定做的。它摒弃了纯粹的理论说教，转而采用了一种项目驱动的学习模式。我特别喜欢它对不同软件环境的兼容性考虑，从经典的统计软件到流行的编程语言库都有涉及，这保证了无论我的工作平台如何变化，都能找到对应的操作指南。书中对数据清洗和预处理的详尽描述，更是体现了作者对数据分析工作流程的深刻理解——毕竟“垃圾进，垃圾出”是亘古不变的真理。作者并没有把这个环节一笔带过，而是花了大量篇幅讲解如何识别异常值、如何处理缺失数据，并且提供了多种方法的优劣对比，这在我以往的经验中是非常少见的。特别是关于时间序列数据的处理章节，讲解得极其细致，从平稳性检验到模型的选择和诊断，每一步都有清晰的截图和代码注释，让我能够零障碍地将书中的知识转化为我自己的分析报告，效果立竿见影。
从叙事风格上来说，这本书有一种非常独特且令人耳目一新的流畅感。它不像是一本标准的参考书，更像是一本由同行高手撰写的经验分享录。作者的文字功底非常扎实，即便是讨论那些需要严密逻辑支撑的复杂模型，其表达也充满了人文关怀和清晰的条理性。我注意到，在介绍一些较为前沿的分析方法时，作者会先用一种非常生活化的语言勾勒出该方法解决的核心痛点，然后再逐步引入技术细节，这种方式极大地降低了学习的心理门槛。这种叙事节奏的把握，让阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的知识灌输。我甚至在阅读过程中，会忍不住停下来，思考作者提出的那些观点，并尝试在自己的旧数据集中应用书中提到的新视角。这种“引导思考”的写作手法，是我读过的许多技术书籍中所欠缺的，它真正培养了读者的批判性思维能力，而不是仅仅停留在模仿操作的层面。
这本书的排版和设计感也值得称赞，细节之处见真章。无论是图表的清晰度、公式的格式化，还是关键术语的加粗和标注，都显示出编辑团队的专业素养。尤其是书中所使用的可视化图例，不仅仅是用来展示结果，它们本身就是一种强大的辅助教学工具。作者似乎深谙“一图胜千言”的道理，很多原本需要大段文字解释的概念，通过精心制作的图形，瞬间就变得豁然开朗。比如，关于主成分分析（PCA）中方差解释的图示，清晰地展示了如何通过特征值和特征向量来确定保留维度的最佳平衡点。这种对视觉传达的重视，使得长时间的阅读也不会产生视觉疲劳，反而让人更愿意沉浸其中。整体来看，这本书不仅是知识的载体，更是一件制作精良的工具书，兼顾了学术的严谨性和阅读的愉悦性，这在同类书籍中是十分难得的。
本书对于高级统计模型的覆盖广度和深度，绝对达到了专业参考书的水平。它不仅涵盖了基础的回归分析，更深入探讨了如广义线性模型、生存分析等更专业的领域。最让我印象深刻的是，作者在讲解这些高级模型时，并没有仅仅停留在“如何运行”的层面，而是深入剖析了模型背后的数学假设、参数估计的原理以及模型诊断的关键指标。例如，在讨论混合效应模型时，书中详细拆解了随机效应和固定效应的区分逻辑，并结合了多层次数据结构的特点进行了详尽的案例演示。这种深度的剖析，对于那些希望从“数据分析师”进阶到“量化研究员”的读者来说，价值无可估量。它让我清晰地认识到，不同数据结构需要匹配不同模型架构的根本原因，这远比仅仅学会调用一个函数要有价值得多，它赋予了读者对模型选择的最终裁决权。
