具體描述
《高等學校文科計算機課程係列教材•數據統計分析與實踐:SPSS for Windows》從教育類專業讀者的角度齣發，結閤作者對SPSS軟件的教學和應用研究的經驗，本著循序漸進的原則，在介紹數據統計分析工具的同時，將統計學的知識融入其中，詳細介紹數據統計的新方法和新觀點，且對應於每章均有綜閤的應用實例。其內容包括：現代教育研究方法概述、數據統計分析工具軟件、數據的編碼和編輯、數據整閤、變量的描述統計分析、均值差異性的假設檢驗、樣本分布的非參數檢驗、相關分析與迴歸分析、聚類分析與判彆分析、因子分析等。
《數字時代的商業智慧：市場洞察與決策優化》 導論：駕馭信息洪流，洞悉商業先機 在信息爆炸的數字時代，數據已成為驅動商業增長的核心引擎。企業不再僅憑經驗或直覺運營，而是依賴對海量數據的深度挖掘和精準解讀，以構建麵嚮未來的競爭優勢。《數字時代的商業智慧：市場洞察與決策優化》一書，正是為緻力於提升數據素養、掌握先進分析工具並實現卓越商業決策的專業人士、管理者和高級學員精心打造的綜閤性指南。 本書的視角超越瞭基礎的數據收集與清洗，直接聚焦於如何將原始數據轉化為具有實際操作價值的商業洞察力。我們深信，真正的商業智慧並非源於數據量的大小，而在於提問的質量和分析方法的深度。本書旨在搭建一座理論與實踐的堅實橋梁，引導讀者穿越復雜的數據迷霧，直達商業決策的核心。 --- 第一部分：商業智能的基石與戰略框架（The Foundation of Business Intelligence and Strategic Framework） 本部分旨在為讀者構建宏觀的戰略視角，理解在當代商業環境中，數據分析如何融入整體企業戰略。 第一章：商業智能的戰略定位與價值重塑 本章首先剖析瞭現代商業環境的特徵，闡述瞭數據驅動型組織（Data-Driven Organization）的必要性。我們探討瞭“商業智能”（BI）在企業價值鏈中的位置，從傳統的報告製作升級到預測性與規範性分析的轉變。重點分析瞭如何將BI的投入與企業的關鍵績效指標（KPIs）緊密掛鈎，確保分析活動直接服務於戰略目標，而非淪為技術展示。此外，本章還將討論數據治理（Data Governance）在保障數據質量與閤規性方麵的前沿實踐，這是所有高級分析工作得以順利進行的前提。 第二章：市場環境的動態建模與情景分析 成功的決策需要對外部環境有深刻的理解。本章深入探討瞭如何利用宏觀經濟數據、行業趨勢報告以及社交媒體情緒分析來構建動態的市場模型。我們將詳細介紹情景規劃（Scenario Planning）的技術，即如何通過構建“最佳情況”、“最差情況”和“最可能情況”等多種模型，預判市場變化對企業運營的衝擊。關鍵內容包括：競爭對手行為建模、政策法規變動的影響評估，以及如何利用時間序列分析來捕捉市場的季節性與周期性波動。 第三章：客戶生命周期價值（CLV）的精細化測算與優化 客戶是商業的基石。本章將聚焦於超越簡單平均值的客戶價值評估。我們將詳細介紹基於預測模型的客戶生命周期價值（CLV）計算方法，區分不同客戶群體的未來貢獻。內容涵蓋：高價值客戶識彆、客戶流失風險的預警模型構建（Churn Prediction），以及如何根據CLV的預測結果，動態調整市場營銷預算的分配策略，實現投入産齣比的最大化。 --- 第二部分：高級分析技術與前沿工具應用（Advanced Analytical Techniques and Frontier Tool Application） 本部分將深入技術層麵，介紹那些能夠幫助企業實現突破性洞察的高級分析方法論和工具應用。 第四章：多維數據立方體與OLAP的深度應用 本章將側重於傳統數據倉庫的高級應用——在綫分析處理（OLAP）。我們不僅介紹其基本概念，更強調如何設計高效的多維數據模型（如星型、雪花型模型），以支持復雜的用戶查詢和即席分析。重點在於如何利用鑽取（Drill-Down）、切片（Slice）、切塊（Dice）等操作，快速從宏觀匯總數據深入到微觀交易細節，揭示隱藏的運營瓶頸或業績增長點。 第五章：文本挖掘與非結構化數據的價值萃取 在社交媒體、客戶反饋、閤同文本充斥的今天，非結構化數據的分析能力已成為企業核心競爭力之一。本章將係統介紹自然語言處理（NLP）在商業領域的應用，包括：情感分析（Sentiment Analysis）在品牌聲譽管理中的應用、主題模型（Topic Modeling）對海量文檔的歸類與洞察，以及如何將非結構化數據轉化為可量化的特徵輸入到預測模型中。 第六章：因果推斷與實驗設計：超越相關性 許多商業決策的誤區在於將相關性等同於因果性。本章旨在教授讀者如何運用科學的實驗設計和因果推斷方法來驗證業務假設。我們將詳細介紹A/B測試（A/B Testing）的嚴謹流程、樣本量確定、顯著性檢驗，以及更高級的準實驗方法（如傾嚮得分匹配PSM），以準確評估營銷活動、産品迭代或定價策略的真實效果。 第七章：預測建模的流程優化與模型可解釋性 本部分將聚焦於如何構建、評估和部署生産級彆的預測模型。內容涵蓋：迴歸、分類算法的選擇與調優，模型性能指標（如AUC、精確率、召迴率）的商業意義解讀。特彆強調“模型可解釋性”（Model Explainability, XAI）的重要性，介紹LIME和SHAP等工具，確保決策者不僅知道“預測結果是什麼”，更理解“為什麼是這個結果”，從而建立對模型的信任。 --- 第三部分：決策流程的整閤與行動轉化（Integration into Decision Workflow and Actionable Translation） 數據分析的最終價值在於驅動有效行動。本部分關注如何將分析成果無縫嵌入到日常運營和戰略規劃中。 第八章：數據可視化：從信息到敘事 優秀的數據可視化是連接分析師與業務用戶的關鍵橋梁。本章將教授如何設計齣既美觀又高效的商業儀錶闆（Dashboards）。重點在於敘事性可視化（Data Storytelling）的藝術——如何構建邏輯清晰的視覺流程，引導觀眾關注最重要的發現，並最終導嚮預期的行動。避免信息過載和誤導性圖錶的陷阱。 第九章：運營效率的實時監控與異常檢測 對於生産、供應鏈和IT運維等領域，實時洞察至關重要。本章介紹如何構建實時流數據處理架構，並應用統計過程控製（SPC）和機器學習的異常檢測算法，對關鍵運營指標進行24/7的監控。目標是實現對故障、延遲或欺詐行為的即時預警，將事後反應轉變為事前乾預。 第十章：構建敏捷的決策支持係統（DSS） 本章探討如何將前述的分析模塊整閤到企業現有的決策支持係統中。我們將討論數據驅動型組織的組織架構調整、跨職能團隊的協作模式，以及如何建立一個反饋循環機製，確保每次決策執行後的結果數據能夠及時迴流，用於下一次模型的迭代與優化，實現分析能力的持續迭代與成熟。 --- 結語：持續學習與分析文化的構建 本書以對未來趨勢的展望收尾，強調數據分析是一項永無止境的旅程。成功的關鍵在於培養一種持續探索、勇於質疑和透明溝通的分析文化。本書提供的理論框架和實戰技巧，是幫助讀者在瞬息萬變的商業環境中，始終保持領先地位的實用指南。通過掌握這些方法，讀者將能夠從容應對復雜的商業挑戰，將數據轉化為持久的競爭優勢。
作者簡介
目錄資訊
第1章 現代教育研究方法概述 (1)
1.1 現代教育科學研究方法的特殊性 (1)
1.2 數據采集的基本要求 (2)
1.2.1 關於數據的管理規範 (2)
1.2.2 數據的問捲采集 (3)
1.3 事物屬性的定性與定量描述 (6)
1.4 現代教育研究問題的常用方法 (7)
練習一 (8)
第2章 數據統計分析工具軟件 (9)
2.1 SPSS統計分析軟件包簡介 (9)
2.1.1 當前較為流行的統計分析軟件包 (9)
2.1.2 SPSS軟件包的發展演化過程 (10)
2.1.3 SPSS 12.0 f()r windows軟件包的基本功能 (10)
2.1.4 sPss 12.0 for windows的工作模式 (11)
2.2 SPSS 12.O for windows功能簡介 (11)
2.2.1 SPSS基本統計分析 (11)
2.2.2 SPSS高級統計分析 (12)
2.3 SPSS 12.O for Windows的運行環境 (13)
2.3.1 SPSS 12.0 f(】r windows運行的軟、硬件環境 (13)
2.3.2 SPSS 12.0 for Windows的係統安裝 (13)
2.3.3 係統主要工作界麵 (17)
2.3.4 數據編輯器Data Editor菜單欄簡介 (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 主窗口與副窗口 (24)
2.4.2 SPSS 12.O for windows各種窗口操作的主要功能 (25)
2.4.3 對話框操作方式 (26)
2.4 ，4係統參數設置 (28)
2.5 SPSS 12，0 for windows的教育應用舉例 (30)
2.5.1 父親的教養方式對兒童抑鬱影響的研究 (30)
2.5.2 民辦幼兒園調查量錶的統計分析 (31)
練習二 (33)
第3章 數據的編碼和編輯 (34)
3.1 數據編碼概念 (34)
3.1.1 變量及其定義 (34)
3.1.2 變量屬性 (36)
3.1.3 運算符號與錶達式 (38)
3.1.4 內部函數 (38)
3.2 Data Editor的基本功能 (39)
3.2.1 數據編輯功能 (39)
3.2.2 數據的整理功能 (40)
3.3 數據文件 (41)
3.3.1 數據文件的打開 (41)
3.3.2 變量編碼 (41)
3.3.3 變量屬性的輔助管理 (43)
3.3.4 數據文件的存盤 (46)
3.4 數據輸入 (46)
3.4.1 工作錶的結構 (46)
3.4.2 工作錶的設置 (47)
3.4.3 當前單元格的選定 (47)
3.4.4 單元格內容的清除 (47)
3.5 數據編輯 (48)
3. 5.1 單元格內數據編輯 (48)
3. 5.2 個案快速定位 (48)
3.5.3 查找指定的變量值 (48)
3.5.4 變量的插入與刪除 (48)
3.5.5 個案的插入與刪除 (49)
3.6 工作錶中區域內容的移動、復製和清除 (49)
3.6.1 選定工作區、變量與個案 (49)
3.6.2 區域內容的移動 (50)
3.6.3 區域內容的復製 (50)
3.6.4 區域內容的清除 (50)
3.7 與其他軟件包共享數據文件 (50)
3.7.1 打開其他軟件包數據文件 (51)
3.7.2 存為其他軟件包數據文件 (51)
3.7.3 使用純文本數據文件 (52)
3.8 變量集閤的定義與使用 (59)
3.8.1 定義變量集閤 (59)
3.8.2 使用變量集閤 (59)
3.9 數據編碼舉例 (60)
3.9.1 編碼舉例1 (60)
3.9.2 編碼舉例2 (61)
練習三 (62)
第4章 數據整閤 (64)
4.1 秩分變量的生成 (65)
4.1.1 秩分的定義 (65)
4.1.2 生成秩分變量的操作 (65)
4.2 分段變量的生成 (68)
4.2.1 分段變量的定義 (68)
4.2.2 生成分段變量的操作 (69)
4.3 計算賦值産生新變量 (72)
4.4 汁數賦值産生新變量 (73)
4.5 條件賦值(重編碼) (74)
4.5.1 條件賦值生成新變量 (75)
4.5.2 條件賦值更新原變量 (76)
4.6 自動重編碼 (76)
4.7 檢查重復的個案 (78)
4.8 個案排序 (80)
4.9 個案抽樣 (80)
4.1 0個案加權 (82)
4.1 1數據文件求轉置 (83)
4.1 2數據文件的重構 (84)
4.1 2.1 變量轉化成個案 (84)
4.1 2.2 個案轉換成變量 (90)
4.1 3數據文件的拆分 (93)
4.1 4數據文件閤並 (94)
4.1 4.1 縱嚮閤並 (94)
4.1 4.2 橫嚮閤並 (96)
4.1 5分類匯總産生數據文件 (98)
4.1 6數據整閤舉例 (101)
4.1 6.1 學生成績單的統計變量的生成 (101)
4.1 6.2 個案的排序、抽樣和加權 (104)
4.1 6.3 數據文件的閤並 (105)
練習四 (106)
第5章 變量的描述統計分析 (108)
5.1 描述統計分析概述 (108)
5.1.1 基本統計分析的內容 (108)
5.1.2 單變量的統計描述 (109)
5.1.3 特殊統計圖形 (111)
5.1.4 産生特殊統計圖形的操作命令 (115)
5.2 數據頻度分布分析 (115)
5.2.1 基本功能 (115)
5.2.2 操作步驟 (116)
5.3 單變量的統計描述 (118)
5.3.1 基本功能 (118)
5.3.2 操作步驟 (118)
5.4 數據考察分析 (119)
5.4.1 考察內容 (119)
5.4.2 基本功能 (119)
5.4.3 操作步驟 (120)
5.5 交叉列聯錶 (122)
5.5.1 交叉列聯錶結構 (122)
5.5.2 操作步驟 (123)
5.6 摘要輸齣報告 (125)
5.6.1 摘要輸齣報告的內容 (125)
5.6.2 在綫分析處理報告的操作步驟 (125)
5.6.3 數據分層摘要報告的操作 (127)
5.7 行、列形式的摘要報告 (128)
5.7.1 摘要報告的基本結構 (128)
5.7.2 行形式摘要報告 (129)
5.7.3 列形式摘要報告 (130)
5.8 變量的統計描述應用舉例 (131)
練習五 (135)
第6章 均值差異性的假設檢驗 (137)
6.1 均值差異性假設檢驗的概念 (137)
6.1.1 基本思想 (137)
6.1.2 假設檢驗的分類 (138)
6.2 單樣本的T檢驗 (139)
6.2.1 檢驗條件 (139)
6.2.2 操作步驟 (139)
6.2.3 檢驗結論 (140)
6.2.4 命令語句 (140)
6.3 兩獨立樣本均值差異性檢驗 (141)
6.3.1 檢驗條件 (141)
6.3.2 兩獨立樣本的T檢驗概念 (141)
6.3.3 操作步驟 (142)
6.3.4 檢驗結論 (142)
6.3.5 命令語句 (143)
6.4 配對樣本的均值差異性檢驗 (143)
6.4.1 配對T檢驗原理 (143)
6.4.2 操作步驟 (144)
6.4 。3命令語句 (144)
6.4.4 應用舉例 (145)
6.5 方差分析的基本概念 (145)
6.5.1 方差分析的常用術語 (145)
6.5.2 方差分析過程 (146)
6.5.3 T檢驗與方差分析所研究的問題 (147)
6.6 單因素方差分析 (147)
6.6.1 單因素方差分析的假設 (147)
6.6.2 檢驗方法 (148)
6.6.3 操作步驟 (149)
6.6.4 單因素方差分析的應用舉例 (151)
6.6.5 命令語句 (152)
6.7 單因變量多因素方差分析 (152)
6.7.1 概念 (152)
6.7.2 操作步驟 (154)
6.7.3 多因素方差分析應用舉例 (159)
6.7.4 命令語句 (160)
6.8 協方差分析 (161)
6.8.1 概念 (161)
6.8.2 操作步驟 (161)
6.8.3 命令語句 (162)
6.9 多因變量多因素方差分析 (163)
6.1 0均值差異性檢驗應用舉例 (163)
6.1 0.1 T檢驗的綜閤應用舉例 (163)
6.1 0.2 總體教育水平的影響因素的研究 (166)
6.1 0.3 不同班級的智力水平提高的協方差分析 (167)
練習六 (168)
第7章 樣本分布的非參數檢驗 (172)
7.1 x2擬閤優度檢驗 (172)
7.1.1 x2檢驗概念 (172)
7.1.2 操作步驟 (173)
7.1.3 命令語句 (174)
7.1.4 應用舉例 (174)
7.1.5 通過交叉列聯錶進行x2檢驗 (175)
7.2 二項分布檢驗 (175)
7.2.1 二項分布檢驗概念 (175)
7.2.2 操作步驟 (176)
7.2.3 命令語句 (177)
7.2.4 應用舉例 (177)
7.3 單樣本遊程檢驗 (177)
7.3.1 遊程檢驗概念 (177)
7.3.2 操作步驟 (178)
7.3.3 命令語句 (178)
7.3.4 應用舉例 (178)
7.4 K-s分布的擬閤優度檢驗 (179)
7.4.1 K-s檢驗概念 (179)
7.4.2 操作步驟 (179)
7.4.3 命令語句 (180)
7.4.4 應用舉例 (180)
7.5 兩獨立樣本的差異性檢驗 (180)
7.5.1 兩獨立樣本的差異性檢驗的概念 (181)
7.5.2 操作步驟 (182)
7.5.3 命令語句 (182)
7.5 。4應用舉例 (183)
7.6 多獨立樣本的差異性檢驗 (183)
7.6.1 多獨立樣本的差異性檢驗的概念 (184)
7.6.2 操作步驟 (184)
7.6.3 命令語句 (185)
7.6.4 應用舉例 (185)
7.7 兩關聯樣本的差異性檢驗 (186)
7.7.1 兩關聯樣本的差異性檢驗的概念 (186)
7.7.2 操作步驟 (187)
7.7.3 命令語句 (188)
7.7.4 應用舉例 (188)
7.8 多關聯樣本的差異性檢驗 (188)
7.8.1 多關聯樣本的差異性檢驗的概念 (188)
7.8.2 操作步驟 (189)
7.8.3 命令語句 (190)
7.8.4 應用舉例 (190)
7.9 非參數檢驗應用舉例 (191)
7.9.1 卡方檢驗應用舉例 (191)
7.9.2 單樣本的K-s檢驗應用舉例 (191)
7，9.3 多獨立樣本的差異性檢驗應用舉例 (192)
7.9 ，4多關聯樣本的差異性檢驗應用舉例 (193)
練習七 (194)
第8章 相關分析與迴歸分析 (195)
8.1 相關分析 (195)
8.1.1 相關的概念 (195)
8. 1.2 相關統計量的計算 (197)
8.1.3 相關分析的零假設 (198)
8.1.4 操作步驟 (198)
8.1.5 應用舉例 (199)
8.1.6 命令語句 (199)
8.2 偏相關分析 (200)
8.2.1 偏相關 (200)
8.2.2 操作步驟 (200)
8.2.3 命令語句 (201)
8.3 低測度變量的相關分析 (201)
8.4 綫性迴歸分析 (201)
8.4.1 迴歸分析原理 (202)
8.4.2 迴歸分析過程 (202)
8.4.3 迴歸方法 (204)
8.4.4 迴歸分析操作步驟 (204)
8.4.5 迴歸分析結果 (209)
8.4.6 綫性迴歸分析應用舉例 (210)
8.4.7 命令語句 (211)
8.4.8 殘差分析概念 (211)
8.5 相關分析和迴歸分析的應用舉例 (212)
8.5.1 學生成績的相關分析 (212)
8.5.2 公司員工現收入與學曆、初工資、現職工齡和
前工齡的相關分析 (213)
8.5.3 公司員工現收入與學曆、初工資、現職工齡和
前工齡的迴歸分析 (213)
8.5.4 迴歸分析過程中自變量之間的相互作用 (214)
練習八 (215)
第9章 聚類分析與判彆分析 (218)
9.1 分層聚類 (218)
9.1.1 分層聚類的概念 (218)
9.1.2 分層聚類的類型 (219)
9.1.3 分層聚類操作 (219)
9.1.4 分層聚類分析的應用舉例 (222)
9.1.5 分層聚類命令語句 (224)
9.1.6 變量聚類 (224)
9.2 快速聚類分析 (225)
9.2.1 快速樣本聚類的概念 (225)
9.2.2 快速樣本聚類的操作 (226)
9.2.3 快速樣本聚類舉例 (228)
9.2.4 命令語句 (229)
9.3 判彆分析 (229)
9.3.1 判彆分析的基本概念 (229)
9.3.2 確定判彆函數變量的方法 (232)
9.3.3 判彆分析的操作步驟 (232)
9.3.4 判彆分析的應用 (236)
9.3.5 逐步選擇變量建立判彆函數法 (240)
9.4 聚類分析和判彆分析應用舉例 (242)
練習九 (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選項 (249)
10.2.3 鏇轉法因子分析 (250)
10.2.4 鏇轉法因子分析操作 (250)
10.2.5 鏇轉法因子分析的命令語句 (251)
10.3 因子分析的其他常用命令選項 (252)
10.4 因子分析舉例 (255)
練習十 (256)
參考文獻 (259)
· · · · · · (收起)
1.1 現代教育科學研究方法的特殊性 (1)
1.2 數據采集的基本要求 (2)
1.2.1 關於數據的管理規範 (2)
1.2.2 數據的問捲采集 (3)
1.3 事物屬性的定性與定量描述 (6)
1.4 現代教育研究問題的常用方法 (7)
練習一 (8)
第2章 數據統計分析工具軟件 (9)
2.1 SPSS統計分析軟件包簡介 (9)
2.1.1 當前較為流行的統計分析軟件包 (9)
2.1.2 SPSS軟件包的發展演化過程 (10)
2.1.3 SPSS 12.0 f()r windows軟件包的基本功能 (10)
2.1.4 sPss 12.0 for windows的工作模式 (11)
2.2 SPSS 12.O for windows功能簡介 (11)
2.2.1 SPSS基本統計分析 (11)
2.2.2 SPSS高級統計分析 (12)
2.3 SPSS 12.O for Windows的運行環境 (13)
2.3.1 SPSS 12.0 f(】r windows運行的軟、硬件環境 (13)
2.3.2 SPSS 12.0 for Windows的係統安裝 (13)
2.3.3 係統主要工作界麵 (17)
2.3.4 數據編輯器Data Editor菜單欄簡介 (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 主窗口與副窗口 (24)
2.4.2 SPSS 12.O for windows各種窗口操作的主要功能 (25)
2.4.3 對話框操作方式 (26)
2.4 ，4係統參數設置 (28)
2.5 SPSS 12，0 for windows的教育應用舉例 (30)
2.5.1 父親的教養方式對兒童抑鬱影響的研究 (30)
2.5.2 民辦幼兒園調查量錶的統計分析 (31)
練習二 (33)
第3章 數據的編碼和編輯 (34)
3.1 數據編碼概念 (34)
3.1.1 變量及其定義 (34)
3.1.2 變量屬性 (36)
3.1.3 運算符號與錶達式 (38)
3.1.4 內部函數 (38)
3.2 Data Editor的基本功能 (39)
3.2.1 數據編輯功能 (39)
3.2.2 數據的整理功能 (40)
3.3 數據文件 (41)
3.3.1 數據文件的打開 (41)
3.3.2 變量編碼 (41)
3.3.3 變量屬性的輔助管理 (43)
3.3.4 數據文件的存盤 (46)
3.4 數據輸入 (46)
3.4.1 工作錶的結構 (46)
3.4.2 工作錶的設置 (47)
3.4.3 當前單元格的選定 (47)
3.4.4 單元格內容的清除 (47)
3.5 數據編輯 (48)
3. 5.1 單元格內數據編輯 (48)
3. 5.2 個案快速定位 (48)
3.5.3 查找指定的變量值 (48)
3.5.4 變量的插入與刪除 (48)
3.5.5 個案的插入與刪除 (49)
3.6 工作錶中區域內容的移動、復製和清除 (49)
3.6.1 選定工作區、變量與個案 (49)
3.6.2 區域內容的移動 (50)
3.6.3 區域內容的復製 (50)
3.6.4 區域內容的清除 (50)
3.7 與其他軟件包共享數據文件 (50)
3.7.1 打開其他軟件包數據文件 (51)
3.7.2 存為其他軟件包數據文件 (51)
3.7.3 使用純文本數據文件 (52)
3.8 變量集閤的定義與使用 (59)
3.8.1 定義變量集閤 (59)
3.8.2 使用變量集閤 (59)
3.9 數據編碼舉例 (60)
3.9.1 編碼舉例1 (60)
3.9.2 編碼舉例2 (61)
練習三 (62)
第4章 數據整閤 (64)
4.1 秩分變量的生成 (65)
4.1.1 秩分的定義 (65)
4.1.2 生成秩分變量的操作 (65)
4.2 分段變量的生成 (68)
4.2.1 分段變量的定義 (68)
4.2.2 生成分段變量的操作 (69)
4.3 計算賦值産生新變量 (72)
4.4 汁數賦值産生新變量 (73)
4.5 條件賦值(重編碼) (74)
4.5.1 條件賦值生成新變量 (75)
4.5.2 條件賦值更新原變量 (76)
4.6 自動重編碼 (76)
4.7 檢查重復的個案 (78)
4.8 個案排序 (80)
4.9 個案抽樣 (80)
4.1 0個案加權 (82)
4.1 1數據文件求轉置 (83)
4.1 2數據文件的重構 (84)
4.1 2.1 變量轉化成個案 (84)
4.1 2.2 個案轉換成變量 (90)
4.1 3數據文件的拆分 (93)
4.1 4數據文件閤並 (94)
4.1 4.1 縱嚮閤並 (94)
4.1 4.2 橫嚮閤並 (96)
4.1 5分類匯總産生數據文件 (98)
4.1 6數據整閤舉例 (101)
4.1 6.1 學生成績單的統計變量的生成 (101)
4.1 6.2 個案的排序、抽樣和加權 (104)
4.1 6.3 數據文件的閤並 (105)
練習四 (106)
第5章 變量的描述統計分析 (108)
5.1 描述統計分析概述 (108)
5.1.1 基本統計分析的內容 (108)
5.1.2 單變量的統計描述 (109)
5.1.3 特殊統計圖形 (111)
5.1.4 産生特殊統計圖形的操作命令 (115)
5.2 數據頻度分布分析 (115)
5.2.1 基本功能 (115)
5.2.2 操作步驟 (116)
5.3 單變量的統計描述 (118)
5.3.1 基本功能 (118)
5.3.2 操作步驟 (118)
5.4 數據考察分析 (119)
5.4.1 考察內容 (119)
5.4.2 基本功能 (119)
5.4.3 操作步驟 (120)
5.5 交叉列聯錶 (122)
5.5.1 交叉列聯錶結構 (122)
5.5.2 操作步驟 (123)
5.6 摘要輸齣報告 (125)
5.6.1 摘要輸齣報告的內容 (125)
5.6.2 在綫分析處理報告的操作步驟 (125)
5.6.3 數據分層摘要報告的操作 (127)
5.7 行、列形式的摘要報告 (128)
5.7.1 摘要報告的基本結構 (128)
5.7.2 行形式摘要報告 (129)
5.7.3 列形式摘要報告 (130)
5.8 變量的統計描述應用舉例 (131)
練習五 (135)
第6章 均值差異性的假設檢驗 (137)
6.1 均值差異性假設檢驗的概念 (137)
6.1.1 基本思想 (137)
6.1.2 假設檢驗的分類 (138)
6.2 單樣本的T檢驗 (139)
6.2.1 檢驗條件 (139)
6.2.2 操作步驟 (139)
6.2.3 檢驗結論 (140)
6.2.4 命令語句 (140)
6.3 兩獨立樣本均值差異性檢驗 (141)
6.3.1 檢驗條件 (141)
6.3.2 兩獨立樣本的T檢驗概念 (141)
6.3.3 操作步驟 (142)
6.3.4 檢驗結論 (142)
6.3.5 命令語句 (143)
6.4 配對樣本的均值差異性檢驗 (143)
6.4.1 配對T檢驗原理 (143)
6.4.2 操作步驟 (144)
6.4 。3命令語句 (144)
6.4.4 應用舉例 (145)
6.5 方差分析的基本概念 (145)
6.5.1 方差分析的常用術語 (145)
6.5.2 方差分析過程 (146)
6.5.3 T檢驗與方差分析所研究的問題 (147)
6.6 單因素方差分析 (147)
6.6.1 單因素方差分析的假設 (147)
6.6.2 檢驗方法 (148)
6.6.3 操作步驟 (149)
6.6.4 單因素方差分析的應用舉例 (151)
6.6.5 命令語句 (152)
6.7 單因變量多因素方差分析 (152)
6.7.1 概念 (152)
6.7.2 操作步驟 (154)
6.7.3 多因素方差分析應用舉例 (159)
6.7.4 命令語句 (160)
6.8 協方差分析 (161)
6.8.1 概念 (161)
6.8.2 操作步驟 (161)
6.8.3 命令語句 (162)
6.9 多因變量多因素方差分析 (163)
6.1 0均值差異性檢驗應用舉例 (163)
6.1 0.1 T檢驗的綜閤應用舉例 (163)
6.1 0.2 總體教育水平的影響因素的研究 (166)
6.1 0.3 不同班級的智力水平提高的協方差分析 (167)
練習六 (168)
第7章 樣本分布的非參數檢驗 (172)
7.1 x2擬閤優度檢驗 (172)
7.1.1 x2檢驗概念 (172)
7.1.2 操作步驟 (173)
7.1.3 命令語句 (174)
7.1.4 應用舉例 (174)
7.1.5 通過交叉列聯錶進行x2檢驗 (175)
7.2 二項分布檢驗 (175)
7.2.1 二項分布檢驗概念 (175)
7.2.2 操作步驟 (176)
7.2.3 命令語句 (177)
7.2.4 應用舉例 (177)
7.3 單樣本遊程檢驗 (177)
7.3.1 遊程檢驗概念 (177)
7.3.2 操作步驟 (178)
7.3.3 命令語句 (178)
7.3.4 應用舉例 (178)
7.4 K-s分布的擬閤優度檢驗 (179)
7.4.1 K-s檢驗概念 (179)
7.4.2 操作步驟 (179)
7.4.3 命令語句 (180)
7.4.4 應用舉例 (180)
7.5 兩獨立樣本的差異性檢驗 (180)
7.5.1 兩獨立樣本的差異性檢驗的概念 (181)
7.5.2 操作步驟 (182)
7.5.3 命令語句 (182)
7.5 。4應用舉例 (183)
7.6 多獨立樣本的差異性檢驗 (183)
7.6.1 多獨立樣本的差異性檢驗的概念 (184)
7.6.2 操作步驟 (184)
7.6.3 命令語句 (185)
7.6.4 應用舉例 (185)
7.7 兩關聯樣本的差異性檢驗 (186)
7.7.1 兩關聯樣本的差異性檢驗的概念 (186)
7.7.2 操作步驟 (187)
7.7.3 命令語句 (188)
7.7.4 應用舉例 (188)
7.8 多關聯樣本的差異性檢驗 (188)
7.8.1 多關聯樣本的差異性檢驗的概念 (188)
7.8.2 操作步驟 (189)
7.8.3 命令語句 (190)
7.8.4 應用舉例 (190)
7.9 非參數檢驗應用舉例 (191)
7.9.1 卡方檢驗應用舉例 (191)
7.9.2 單樣本的K-s檢驗應用舉例 (191)
7，9.3 多獨立樣本的差異性檢驗應用舉例 (192)
7.9 ，4多關聯樣本的差異性檢驗應用舉例 (193)
練習七 (194)
第8章 相關分析與迴歸分析 (195)
8.1 相關分析 (195)
8.1.1 相關的概念 (195)
8. 1.2 相關統計量的計算 (197)
8.1.3 相關分析的零假設 (198)
8.1.4 操作步驟 (198)
8.1.5 應用舉例 (199)
8.1.6 命令語句 (199)
8.2 偏相關分析 (200)
8.2.1 偏相關 (200)
8.2.2 操作步驟 (200)
8.2.3 命令語句 (201)
8.3 低測度變量的相關分析 (201)
8.4 綫性迴歸分析 (201)
8.4.1 迴歸分析原理 (202)
8.4.2 迴歸分析過程 (202)
8.4.3 迴歸方法 (204)
8.4.4 迴歸分析操作步驟 (204)
8.4.5 迴歸分析結果 (209)
8.4.6 綫性迴歸分析應用舉例 (210)
8.4.7 命令語句 (211)
8.4.8 殘差分析概念 (211)
8.5 相關分析和迴歸分析的應用舉例 (212)
8.5.1 學生成績的相關分析 (212)
8.5.2 公司員工現收入與學曆、初工資、現職工齡和
前工齡的相關分析 (213)
8.5.3 公司員工現收入與學曆、初工資、現職工齡和
前工齡的迴歸分析 (213)
8.5.4 迴歸分析過程中自變量之間的相互作用 (214)
練習八 (215)
第9章 聚類分析與判彆分析 (218)
9.1 分層聚類 (218)
9.1.1 分層聚類的概念 (218)
9.1.2 分層聚類的類型 (219)
9.1.3 分層聚類操作 (219)
9.1.4 分層聚類分析的應用舉例 (222)
9.1.5 分層聚類命令語句 (224)
9.1.6 變量聚類 (224)
9.2 快速聚類分析 (225)
9.2.1 快速樣本聚類的概念 (225)
9.2.2 快速樣本聚類的操作 (226)
9.2.3 快速樣本聚類舉例 (228)
9.2.4 命令語句 (229)
9.3 判彆分析 (229)
9.3.1 判彆分析的基本概念 (229)
9.3.2 確定判彆函數變量的方法 (232)
9.3.3 判彆分析的操作步驟 (232)
9.3.4 判彆分析的應用 (236)
9.3.5 逐步選擇變量建立判彆函數法 (240)
9.4 聚類分析和判彆分析應用舉例 (242)
練習九 (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選項 (249)
10.2.3 鏇轉法因子分析 (250)
10.2.4 鏇轉法因子分析操作 (250)
10.2.5 鏇轉法因子分析的命令語句 (251)
10.3 因子分析的其他常用命令選項 (252)
10.4 因子分析舉例 (255)
練習十 (256)
參考文獻 (259)
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
評分
評分
評分
評分
用戶評價
评分
從敘事風格上來說，這本書有一種非常獨特且令人耳目一新的流暢感。它不像是一本標準的參考書，更像是一本由同行高手撰寫的經驗分享錄。作者的文字功底非常紮實，即便是討論那些需要嚴密邏輯支撐的復雜模型，其錶達也充滿瞭人文關懷和清晰的條理性。我注意到，在介紹一些較為前沿的分析方法時，作者會先用一種非常生活化的語言勾勒齣該方法解決的核心痛點，然後再逐步引入技術細節，這種方式極大地降低瞭學習的心理門檻。這種敘事節奏的把握，讓閱讀過程充滿瞭探索的樂趣，而不是枯燥的知識灌輸。我甚至在閱讀過程中，會忍不住停下來，思考作者提齣的那些觀點，並嘗試在自己的舊數據集中應用書中提到的新視角。這種“引導思考”的寫作手法，是我讀過的許多技術書籍中所欠缺的，它真正培養瞭讀者的批判性思維能力，而不是僅僅停留在模仿操作的層麵。
评分本書對於高級統計模型的覆蓋廣度和深度，絕對達到瞭專業參考書的水平。它不僅涵蓋瞭基礎的迴歸分析，更深入探討瞭如廣義綫性模型、生存分析等更專業的領域。最讓我印象深刻的是，作者在講解這些高級模型時，並沒有僅僅停留在“如何運行”的層麵，而是深入剖析瞭模型背後的數學假設、參數估計的原理以及模型診斷的關鍵指標。例如，在討論混閤效應模型時，書中詳細拆解瞭隨機效應和固定效應的區分邏輯，並結閤瞭多層次數據結構的特點進行瞭詳盡的案例演示。這種深度的剖析，對於那些希望從“數據分析師”進階到“量化研究員”的讀者來說，價值無可估量。它讓我清晰地認識到，不同數據結構需要匹配不同模型架構的根本原因，這遠比僅僅學會調用一個函數要有價值得多，它賦予瞭讀者對模型選擇的最終裁決權。
评分這本書的排版和設計感也值得稱贊，細節之處見真章。無論是圖錶的清晰度、公式的格式化，還是關鍵術語的加粗和標注，都顯示齣編輯團隊的專業素養。尤其是書中所使用的可視化圖例，不僅僅是用來展示結果，它們本身就是一種強大的輔助教學工具。作者似乎深諳“一圖勝韆言”的道理，很多原本需要大段文字解釋的概念，通過精心製作的圖形，瞬間就變得豁然開朗。比如，關於主成分分析（PCA）中方差解釋的圖示，清晰地展示瞭如何通過特徵值和特徵嚮量來確定保留維度的最佳平衡點。這種對視覺傳達的重視，使得長時間的閱讀也不會産生視覺疲勞，反而讓人更願意沉浸其中。整體來看，這本書不僅是知識的載體，更是一件製作精良的工具書，兼顧瞭學術的嚴謹性和閱讀的愉悅性，這在同類書籍中是十分難得的。
评分這本書的實操部分簡直是為我們這些動手能力要求高的從業者量身定做的。它摒棄瞭純粹的理論說教，轉而采用瞭一種項目驅動的學習模式。我特彆喜歡它對不同軟件環境的兼容性考慮，從經典的統計軟件到流行的編程語言庫都有涉及，這保證瞭無論我的工作平颱如何變化，都能找到對應的操作指南。書中對數據清洗和預處理的詳盡描述，更是體現瞭作者對數據分析工作流程的深刻理解——畢竟“垃圾進，垃圾齣”是亙古不變的真理。作者並沒有把這個環節一筆帶過，而是花瞭大量篇幅講解如何識彆異常值、如何處理缺失數據，並且提供瞭多種方法的優劣對比，這在我以往的經驗中是非常少見的。特彆是關於時間序列數據的處理章節，講解得極其細緻，從平穩性檢驗到模型的選擇和診斷，每一步都有清晰的截圖和代碼注釋，讓我能夠零障礙地將書中的知識轉化為我自己的分析報告，效果立竿見影。
评分這部書的結構設計真是匠心獨運，開篇就直擊要害，將復雜的統計學概念用非常直觀的方式呈現齣來，仿佛作者是一位經驗豐富的老教授，在課堂上循循善誘。我尤其欣賞它在引入基礎理論時的那種深入淺齣的講解方式，完全沒有一般教科書那種乾巴巴的感覺。舉例來說，對於假設檢驗的闡述，書中不僅僅是給齣瞭公式和定義，更是穿插瞭大量的現實世界案例，讓我能立刻明白這些抽象的數學工具究竟能解決什麼實際問題。比如，書中對A/B測試中如何科學地判斷“顯著性”的分析，遠比我之前看過的任何資料都要清晰透徹。它沒有迴避統計學中那些繞口的術語，而是巧妙地將它們融入到具體的應用場景中，讓讀者在實踐中學習理論，在理論中指導實踐。這種“知行閤一”的編排思路，極大地提升瞭我的學習效率和對主題的掌握深度，讀完前幾章，我已經感覺自己對數據背後的邏輯有瞭全新的認識，不再是盲目地套用公式，而是真正理解瞭每一步推導的意義所在。
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