具体描述
《SPSS13.0在生物统计中的应用》以简明、实用的方式,应用大量的实例介绍了SPSS 13.0在生物统计中的常用分析方法,包括次数分布表和常用统计图的编制、τ检验、不同试验设计方法的方差分析、协方差分析、X2检验、相关分析、回归分析、二项分布检验、聚类分析、主成分分析、半数效量的计算等,并对输出结果作出统计学的分析与推断。SPSS是世界上通用的优秀统计软件包之一,广泛应用于社会科学、自然科学的各个领域。同时,《SPSS13.0在生物统计中的应用》还以实例简要介绍了Excel电子表格在生物统计中的应用,包括t检验、方差分析、线性相关回归分析和次数分布表与直方图的编制。
作者简介
目录信息
第一章 SPSS for Windows基本知识
一、SPSS 13.0 for Windows的启动
二、数据编辑窗
三、数据文件的建立
第二章 资料的整理
一、次数分布表的编制
二、常用统计图
三、动物完全随机分组
第三章 τ检验
一、样本平均数与总体平均数差异显著性检验
二、非配对设计两样本均数差异显著性检验
三、配对设计两样本均数差异显著性检验
第四章 方差分析
一、单因素方差分析
二、交叉分组的两因素无重复观察值方差分析
三、交叉分组的两因素有重复观察值方差分析
四、系统分组的两因素有重复观察值方差分析
五、拉丁方设计的方差分析
六、交叉设计的方差分析
七、正交设计的方差分析
八、方差分析中的数据转换
第五章 协方差分析
一、单向分组资料的协方差分析
二、双向分组资料的协方差分析
第六章 卡方(χ2)检验
一、2×2列联表的独立性检验
二、R×C列联表的独立性检验
三、配对γ2检验
第七章 线性相关分析
一、两个变量问的相关分析
二、两个等级(秩)变量间的相关分析
三、多个变量间的相关分析
四、偏相关分析
第八章 回归分析
一、一元线性回归分析
二、多元线性回归分析
三、逐步回归分析
四、曲线回归分析
五、生长曲线方程的拟合
第九章 二项分布检验
第十章 半数效量的计算
第十一章 聚类分析
一、指标(或变量)聚类
二、样品聚类
第十二章 主成分分析
第十三章 典型相关分析
第十四章 Excel常用生物统计功能简介
一、分析工具库
二、τ检验
三、方差分析
四、线性相关回归分析
五、次数分布表与直方图的编制
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
本书注重与专业结合方面。叙述简明,入门速度快,比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少,可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充,不是难事。
本书注重与专业结合方面。叙述简明,入门速度快,比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少,可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充,不是难事。
本书注重与专业结合方面。叙述简明,入门速度快,比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少,可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充,不是难事。
本书注重与专业结合方面。叙述简明,入门速度快,比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少,可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充,不是难事。
本书注重与专业结合方面。叙述简明,入门速度快,比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少,可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充,不是难事。
用户评价
这本书给我的最大感受是其深厚的学术积淀和不加矫饰的实在感。它几乎没有使用任何时髦的营销词汇来包装晦涩的统计概念,所有的语言都保持着一种严谨、克制的学术口吻。在阅读过程中,我发现作者在引用参考文献时非常审慎,很多关键的结论都追溯到了该统计方法提出的原始文献,这种对知识源头的尊重,让整本书的论证更具说服力。虽然书中涉及了大量公式,但作者总能用简洁的文字对公式的核心思想进行提炼,避免了让读者陷入纯粹的符号迷宫。特别是关于生物学数据中常见的非正态分布和样本量较小的情景处理,书中提供了几套非常实用的非参数检验的深入讲解,这部分内容在很多轻量级的统计读物中往往是一笔带过。这本书的厚度本身就说明了其内容的广度和深度,它不是一本快速通关指南,而是一部可以常备在案头,随时用来查阅和深入理解统计学原理的参考巨著。
我阅读这本书的体验,更像是在与一位技艺精湛的工匠交流,他展示的不是最终的华丽成品,而是他独到的工具使用心得。书中关于特定统计方法的介绍,比如回归分析的各种变体,其详述的深度远超我以往接触的任何一本入门教材。作者似乎非常在意读者对“为什么”的理解,而非仅仅停留在“如何做”的操作层面。例如,在讨论方差分析(ANOVA)时,他会花上好几页篇幅,细致地剖析模型假设(如正态性、方差齐性)被违反时,对结果解释可能带来的微妙影响,并提供了针对性的诊断图表解读方法。这种对细节的执着,让我在处理实际研究中那些“不完美”的数据时,不再感到束手无策。它强调的不是软件的某一个按钮该按在哪里,而是软件输出结果背后的生物学意义和统计学约束。这本书的价值在于,它教会了我如何质疑结果,如何判断一个统计推断是否站得住脚,而不是盲目相信屏幕上跳出的那个“显著性水平”。它培养的是一种批判性的数据解读能力。
这本书的结构安排非常线性且严谨,仿佛遵循着经典统计学理论的逻辑发展脉络。如果你是习惯于模块化、跳跃式学习的读者,可能会觉得它的推进速度略显缓慢。它从最基础的描述性统计开始,稳步过渡到推断性统计,然后才是更复杂的多元分析。这种循序渐进的方式,极大地降低了知识体系崩塌的风险。然而,有一点让我感到略微不便,那就是它对特定软件操作的描述,似乎总是滞后于软件本身的更新速度。虽然书名中提到了特定的版本号,但由于软件迭代的快速性,书中的截图和菜单路径时常需要读者自行对照最新的版本进行微调。这使得在实际操作环节,我不得不频繁地在书本和软件界面之间切换,查找正确的菜单项。尽管如此,这种对基础理论的扎实耕耘,弥补了操作细节上的小瑕疵。它像一本内功心法,教你如何驾驭任何工具,而非仅仅依赖某一个特定版本的说明手册。
这本书的排版和字体选择,坦白说,非常“复古”,甚至可以说是有点老气横秋。如果你期待的是那种现代感十足、充满彩色图示和流程图的“快餐式”学习材料,那你可能会大失所望。它的墨水味很重,纸张的质感也偏向于早期的印刷品风格,阅读起来需要一定的专注力。但有趣的是,这种略显沉闷的视觉体验,反而带来了一种独特的专注感。当我沉浸在那些详细的数据清洗和预处理步骤中时,不会被花哨的色彩分散注意力。书中的案例数据选择也相当传统,多是基于一些经典的流行病学研究或基础的实验室验证,虽然可能缺乏最新的“热点”话题,但其经典性保证了所涉及的统计原理是经过时间检验的“硬核”知识。它似乎更注重打下坚实的统计学地基,而不是追逐转瞬即逝的研究热点。对于真正想深入理解统计模型背后逻辑的人来说,这种不加修饰的实在感,反而是最大的优点。我用了很长时间才适应它的阅读节奏,一旦适应,便发现它像一块未经雕琢的璞玉,需要耐心打磨,才能显现出内在的价值。
这本书的封面设计得非常朴素,那种传统的教材风格,让人一眼就能看出它是一本严肃的工具书。我最初抱着试探的心态翻开了它,毕竟生物统计这个领域,听起来就让人头皮发麻,充斥着各种陌生的公式和复杂的理论。然而,这本书的叙事方式却出乎意料地平易近人。它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学推导,而是花了大量篇幅来铺垫生物学研究中常见的问题情境。比如,它会用一个非常贴近实际的临床试验案例来引入“假设检验”的概念,而不是直接给出P值的定义。这种“情景驱动”的讲解方式,让我这个对统计学抱有抵触情绪的生物专业学生,竟然能跟上它的思路。书中的插图质量稳定,清晰地展示了数据分布的形态,虽然图表风格略显陈旧,但其信息的传达效率却非常高。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“思考与实践”环节,它强迫你将刚刚学到的知识立刻应用于一个简化的模拟数据集,这种即时反馈机制,极大地增强了学习的内驱力。整体感觉,它更像一位经验丰富的老教授,耐心地牵着你的手,一步步走入统计学的殿堂,而不是直接把你扔到知识的海洋里自生自灭。
弱智了点。
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弱智了点。
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