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出版者:Routledge

作者:Nancy L. Leech

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2011-6-7

价格:GBP 35.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781405155434

丛书系列:

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好的，这是一份关于一本名为《高级统计学应用与实践》的图书简介，该书内容专注于在不涉及特定软件操作的前提下，深入探讨中高级统计学概念、模型构建、假设检验的原理及其在各个领域的实际应用。 --- 图书简介：高级统计学应用与实践 定位： 本书旨在为统计学、社会科学、经济学、商科及工程领域的进阶学习者和研究人员提供一个坚实的理论框架，重点突破从基础描述性统计到复杂推断性统计的核心知识鸿沟。它不是一本软件操作手册，而是对统计思维、模型选择和结果解释的深度剖析。 目标读者： 具备基础统计学知识（如描述性统计、基础概率论、简单线性回归）的本科高年级学生、研究生、初级研究人员以及需要运用复杂统计方法解决实际问题的专业人士。 第一部分：统计推断的理论基石与方法精进 本部分将重新审视概率论在统计推断中的核心地位，并为读者构建稳固的理论基础，为后续的高级模型学习做铺垫。 第一章：概率论在推断中的深化 随机变量与分布的超越： 不仅限于常见的正态、泊松、二项分布，将详细探讨高维随机变量的联合分布、边缘分布以及条件期望的计算。重点阐述中心极限定理的严格条件及其对样本统计量分布的影响。 大数定律与渐近理论： 深入理解强大数定律和弱数定律的差异，并引出矩估计量、最大似然估计量（MLE）的渐近性质（一致性、渐近正态性），为理解后续模型估计的优劣提供理论依据。 第二章：参数估计的精细化 点估计方法的比较： 详细对比矩估计法（MoM）、最大似然估计法（MLE）、贝叶斯估计法（Bayesian Estimation）的原理、优势与局限。通过具体案例分析在不同分布假设下的估计效率。 区间估计的稳健性： 超越标准差的置信区间构建，探讨如何利用中心极限定理、Delta 方法或经验似然（Empirical Likelihood）构建在非正态或小样本情况下更为可靠的置信区间。 第三章：假设检验的逻辑与进阶 检验的哲学与结构： 剖析零假设、备择假设、第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$）的权衡艺术。引入功效分析（Power Analysis）作为检验设计的前置步骤。 非参数检验的适用性： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时，系统介绍符号检验、秩和检验（如曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis H 检验）的原理，并讨论其相对于参数检验的效率损失。 第二部分：线性模型的拓展与深入 本部分将线性回归模型视为一个可扩展的框架，探讨如何处理异方差性、自相关性、非独立性等常见的数据结构问题，并引入广义线性模型。 第四章：普通最小二乘法（OLS）的挑战与修正 多重共线性诊断与处理： 深入分析多重共线性的后果，并详细介绍特征值分析（Eigenvalue Analysis）、方差膨胀因子（VIF）的计算与解释。探讨岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归（Lasso Regression）的原理及其对模型稳定性的贡献。 异方差性与自相关性处理： 详细推导异方差性对 OLS 估计量的影响（仅影响标准误），并阐述加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（如 Huber-White 估计）的数学基础。对于时间序列数据，探讨广义最小二乘法（GLS）在处理自相关问题时的应用。 第五章：广义线性模型（GLM） GLM 的核心框架： 介绍指数族分布（Exponential Family）、链接函数（Link Function）和随机成分。理解为什么 GLM 能够统一处理非正态响应变量。 逻辑斯谛回归与泊松回归的理论推导： 重点阐述如何使用最大似然估计法对这些模型进行参数估计。深入剖析 Logit 和 Probit 模型的概率解释差异，以及泊松回归在计数数据建模中的优势与限制（如过度离散问题）。 第六章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）的进阶应用 因子设计的复杂性： 扩展到多因素、嵌套设计和重复测量设计的理论框架。详细阐述如何通过对比效应（Contrast）而非简单的 F 检验来回答特定的研究问题。 ANCOVA 的均衡性检验： 强调协变量选择的理论基础，并重点探讨 ANCOVA 假设——协变量与因子之间不存在显著交互作用——的检验方法。 第三部分：模型选择、评估与时间序列基础 本部分关注统计建模过程中的关键决策点：如何选择最优模型，如何评估模型的拟合优度，以及时间序列数据的特殊处理方法。 第七章：模型选择与模型有效性检验 信息准则的比较： 详细推导赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的数学形式，解释它们在惩罚复杂性方面的差异，并讨论 Mallows' Cp 统计量。 残差分析的深度挖掘： 超越简单的残差图，探讨标准化残差、学生化残差的用途，以及如何使用 Durbin-Watson 检验、Jarque-Bera 检验等工具对模型的重要假设进行正式检验。 重采样方法简介： 介绍交叉验证（Cross-Validation）的基本思想，作为评估模型泛化能力的一种非参数化方法。 第八章：基础时间序列分析导论 平稳性与随机游走： 定义严和平稳性与弱（协方差）平稳性的概念。讲解单位根检验（如 ADF 检验）的原理，以确定序列的积分阶数。 自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）： 深入解读 ACF 和 PACF 图形在识别时间序列结构中的作用，为后续的模型识别奠定基础。 结语：从统计推断到决策科学 本书的终极目标是培养读者在面对真实、复杂数据时，能够独立完成从问题定义、模型假设、参数估计、结果检验到最终决策支持的完整统计推理链条，而非仅仅依赖软件生成的默认输出。理论的深度是实现有效统计实践的唯一途径。

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说实话，当我在书店里看到《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书时，我的第一反应是：“又是一本SPSS的书”。市面上关于SPSS的书籍琳琅满目，但很多都让我感到乏味，要么过于基础，对我而言价值不大，要么就充斥着大量的专业术语，让我望而却步。然而，当我翻开这本书的目录，看到它涵盖了诸如方差分析、相关与回归、因子分析、聚类分析等一系列我研究中经常用到的高级统计方法时，我还是决定把它带回家。读了之后，我发现我的顾虑完全是多余的。这本书的写作风格非常吸引人，它没有直接枯燥地罗列公式和步骤，而是通过生动的案例和清晰的逻辑，将复杂的统计概念变得易于理解。例如，在讲解方差分析时，作者并没有仅仅停留在“看F值和p值”，而是深入解释了ANOVA的原理，包括组间方差和组内方差的含义，以及事后检验的作用，这让我对统计推断有了更深的理解。我还特别喜欢书中关于数据预处理和检查的部分，这部分往往是被很多书所忽视的，但它对于保证统计分析的有效性至关重要。作者详细介绍了如何识别和处理异常值、缺失值，以及如何进行变量转换，这些细节都体现了作者的严谨和对读者的关怀。通过这本书，我不仅学会了如何在SPSS中实现这些高级分析，更重要的是，我学会了如何从统计学的角度去思考问题，如何根据研究设计选择最合适的分析方法，以及如何对结果进行科学的解释。这本书极大地提升了我运用SPSS解决实际研究问题的能力，让我在数据分析的道路上走得更稳、更远。

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在我看来，一本好的统计软件教程，不仅仅是告诉你“如何操作”，更重要的是教会你“如何思考”。《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书，恰恰是做到了这一点。我之前使用SPSS，更多的是一种“摸索”的状态，对很多功能的理解都停留在表面。这本书的出现，为我打开了新的大门。作者在讲解每一个统计分析方法时，都非常注重其背后的逻辑和应用场景。比如，在介绍回归分析时，作者并没有仅仅停留在如何进行线性回归，而是深入探讨了多重线性回归的假设检验，如何解释回归系数的含义，以及如何进行模型诊断，比如检验方差膨胀因子（VIF）来判断是否存在多重共线性。这让我对回归分析有了更深层次的理解，能够更准确地判断模型是否有效，以及如何优化模型。此外，书中关于因子分析的讲解也让我受益匪浅。我之前总是觉得因子分析是一个比较抽象的概念，但作者通过生动形象的比喻和清晰的步骤，让我理解了因子分析是如何帮助我们降维和识别潜在结构的，以及如何解读因子负荷矩阵。我跟着书中的例子，一步步地在SPSS中进行操作，那些曾经让我感到困惑的分析步骤，现在都变得豁然开朗。这本书不仅仅提升了我的SPSS操作技能，更重要的是，它培养了我一种科学的统计思维，让我能够更深入地理解数据，更有效地进行研究。

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这本书，坦白说，在我拿到手的时候，我怀揣着一种相当复杂的心情。一方面，我对IBM SPSS这个软件本身就充满了好奇，毕竟它在统计分析领域名声在外，但另一方面，我一直觉得要真正驾驭它，需要一些更深入、更系统的指导。市面上关于SPSS的书籍并不少，但很多要么过于基础，对于我这种已经有所了解的人来说有些“隔靴搔痒”，要么就过于学术化，阅读起来费时费力，而且常常让我感觉自己像是在啃一本晦涩难懂的“天书”。直到我翻开了《IBM SPSS for Intermediate Statistics》，我才找到了那种“恰到好处”的感觉。它没有一开始就用一大堆我似懂非懂的术语把我吓退，而是循序渐进地引导我深入SPSS的实际操作，让我能够结合自己的数据，一步一步地去理解那些看似复杂的统计概念。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解某些分析方法时，不仅仅是告诉“怎么做”，更是深入到“为什么这么做”，以及在什么情况下选择哪种方法，这对于建立我扎实的统计思维至关重要。比如说，在进行回归分析的部分，我一直对多重共线性这个问题感到头疼，书里用了一个非常形象的比喻，让我一下子就理解了它的成因和影响，并且提供了多种检测和处理的方法，这比我之前看过的任何资料都要清晰和实用。我开始尝试用它来处理我自己的研究数据，那些曾经让我感到困惑的分析步骤，现在变得豁然开朗，我能够更加自信地解读SPSS输出的结果，并且能够将其转化为有意义的研究发现。这本书不只是一个操作手册，它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我探索统计分析的奥秘，让我从一个SPSS的“使用者”真正成长为一个能够“驾驭”它的分析者。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书给了我一个全新的视角来理解和运用SPSS。在此之前，我对SPSS的认识仅仅停留在一些基础的功能层面，比如数据录入、简单描述性统计和一些基本的图表制作。但是，我的研究课题越来越需要更复杂的统计模型，比如多因素方差分析、逻辑回归以及一些高级的非参数检验。我尝试过找一些其他的资料，但要么过于理论化，让我难以将其与SPSS的实际操作联系起来；要么就是操作指南式的，但对于“为什么”的解释却语焉不详。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的空白。它不仅仅是教授我如何一步一步地在SPSS中执行某个分析，更重要的是，它详细解释了每种分析方法背后的统计原理，以及在何种研究情境下最适合使用它们。例如，在讲解因子分析的部分，作者花了相当大的篇幅来解释因子负荷、KMO检验和Bartlett球形度检验的意义，以及如何根据这些结果来判断是否适合进行因子分析，以及如何解释提取出的因子。这让我不再是盲目地点击按钮，而是能够有意识地选择合适的分析策略。更难得的是，书中的案例非常贴近实际研究，数据样本的设计也很合理，让我能够跟着书中的步骤，亲手操作，从而加深理解。我特别喜欢它在解释假设检验中的p值时，没有简单地说“p值小于0.05就拒绝原假设”，而是深入探讨了p值的含义，以及它在不同研究领域可能存在的解释差异，这让我对统计显著性的理解更加 nuanced。这本书确实让我对SPSS的掌握达到了一个新的高度，我能够更有效地利用它来解决我研究中的难题，并且对统计分析本身有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

拿到《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书，我内心是抱着一种“试一试”的心态的。之前我使用SPSS，主要是在一些比较初级的操作上，比如数据管理、描述性统计和基础的图表制作。但随着我的研究越来越深入，我发现自己需要掌握更复杂的统计分析技术，例如进行多组数据的比较，或者探索变量之间的复杂关系。我尝试过阅读一些SPSS的官方文档，但那些技术性的语言对我来说理解起来还是有一定难度。这本书的出现，简直像是在我迷茫的时候亮起了一盏灯。它不像某些书籍那样，一股脑儿地把所有功能都列出来，而是非常有条理地，将SPSS中的主要统计分析方法进行了分类和讲解。我尤其欣赏它在讲解每一次分析方法之前，都会先解释清楚这种方法的统计学原理，以及它能够解决什么样的问题。比如，在讲解卡方检验时，作者不仅说明了卡方检验的适用条件，还详细解释了期望频数和实际频数的计算逻辑，以及p值的意义。这让我不再是机械地操作，而是能够理解“为什么”这么做。书中穿插的案例也非常实用，很多都是我研究中经常会遇到的情况，我跟着书中的步骤，一步一步地在SPSS中进行操作，那些曾经让我感到头疼的分析，现在变得清晰明了。通过这本书，我不仅提升了SPSS的操作技能，更重要的是，我对统计分析的理解也上升了一个层次，能够更自信地去处理和解释我的研究数据。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在遇到《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书之前，我对SPSS的运用总感觉隔靴搔痒。我虽然能熟练地进行数据输入、变量管理和基本描述性统计，但当研究进入需要更高级分析的阶段时，我常常感到束手无策。我尝试过阅读一些零散的教程，但它们往往缺乏系统性，很难将SPSS的各项功能融会贯通。这本书的出现，彻底改变了我的状况。它以一种非常系统和深入的方式，讲解了SPSS中一系列核心的统计分析技术。我尤其欣赏它在讲解每一项技术时，都首先会详细阐述其统计学基础，并说明该技术解决的具体问题。例如，在讲解卡方检验时，作者不仅详细解释了如何进行卡方检验，还深入分析了卡方检验的适用条件、零假设和备择假设的设定，以及如何解释p值和自由度。这让我不再是机械地执行操作，而是能够理解“为什么”要这样做，以及如何正确地解读结果。书中提供的案例也非常贴近实际研究，让我能够边学边练，将所学知识立即应用于实践。我跟着书中的步骤，一步步地在SPSS中操作，那些曾经让我感到望而却步的分析，现在都变得清晰明了。这本书极大地提升了我运用SPSS进行复杂数据分析的能力，让我能够更自信地应对我的研究项目，并且能够对数据进行更深入、更严谨的解读。

评分☆☆☆☆☆

作为一个需要频繁进行数据分析的研究者，我一直都在寻找一本能够真正帮助我深入理解SPSS，并提升我统计分析能力的图书。《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书，可以说是我近期读到过的最满意的一本。它并没有停留在SPSS的基础操作层面，而是非常有深度地讲解了SPSS在进行中级和高级统计分析中的应用。我特别喜欢作者在讲解每一个统计模型时，都能够深入浅出地解释其背后的统计学原理。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者不仅仅是演示如何在SPSS中运行ANOVA，更重要的是，它详细解释了ANOVA的逻辑，包括组间差异和组内差异的分解，以及F检验的意义。这让我对ANOVA的理解不再是停留在“看p值”的层面，而是能够真正理解它如何检验不同组别均值是否存在差异。此外，书中关于回归分析部分的讲解也让我受益匪浅。作者详细介绍了多种回归模型，以及如何进行模型诊断，比如如何识别和处理多重共线性问题，如何评估模型的拟合度。这些内容对于我撰写学术论文，保证研究的严谨性起到了至关重要的作用。我通过跟着书中的案例进行实践，SPSS的使用技能得到了显著的提升，更重要的是，我对统计分析的理解也更加深刻和全面。这本书不仅教会了我“如何做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我能够更自信地运用SPSS来解决我的研究问题。

评分☆☆☆☆☆

我在学习SPSS的过程中，曾经遇到过不少困惑，尤其是在处理一些更复杂的统计分析时。我尝试过阅读一些市面上其他的SPSS书籍，但往往要么内容过于基础，要么过于学术化，难以将理论与实践相结合。直到我接触到《IBM SPSS for Intermediate Statistics》，我才找到了一本真正能够指导我的著作。这本书的独特之处在于，它非常注重统计学原理与SPSS操作的结合。在讲解每一个统计分析方法时，作者都会先详细阐述其背后的理论基础，然后才是如何在SPSS中进行操作。例如，在讲解相关与回归分析时，作者不仅介绍了如何计算皮尔逊相关系数，还深入探讨了回归分析的假设条件，以及如何通过SPSS进行模型的诊断，包括残差分析和方差膨胀因子（VIF）的计算。这些内容对于我理解回归模型的有效性至关重要。我跟着书中的案例，一步步地在SPSS中进行操作，那些曾经让我感到头疼的统计分析，现在都变得清晰明了。我能够更自信地运用SPSS来分析我的研究数据，并且能够对分析结果进行更严谨的解释。这本书不仅提升了我的SPSS操作技能，更重要的是，它让我对统计分析有了更深刻的理解，能够更好地运用统计方法来指导我的研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究者，我一直以来都非常重视数据分析的准确性和有效性。我虽然有一定的统计学基础，但对于如何熟练地运用SPSS进行更高级的分析，却总是感到有些力不从心。我曾经接触过一些SPSS的书籍，但要么过于浅显，要么过于晦涩，都不能很好地满足我的需求。直到我发现了《IBM SPSS for Intermediate Statistics》这本书，我才找到了一本真正适合我的“宝藏”。这本书的优点在于，它非常注重理论与实践的结合。作者在讲解每一种统计分析方法时，都会先清晰地阐述其背后的统计学原理，然后再通过具体的SPSS操作步骤进行演示。例如，在讲解相关分析时，作者不仅介绍了Pearson相关系数的计算方法，还详细讨论了Spearman相关系数的适用情况，以及如何通过SPSS来计算和解释这些系数。此外，书中对于数据预处理的讲解也十分到位，作者强调了数据质量的重要性，并提供了一系列实用的方法来处理缺失值、异常值和不符合正态分布的数据。这让我意识到，一个严谨的统计分析，从数据本身的准备开始就至关重要。我通过跟随书中的案例进行操作，不仅熟练掌握了SPSS的各项高级功能，更重要的是，我对统计推断的理解也更加深刻。现在，我能够更自信地运用SPSS来解决我的研究问题，并且能够对分析结果进行更全面、更准确的解读。这本书极大地提升了我的数据分析能力，让我在研究的道路上更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一个软件，尤其是像SPSS这样功能强大的统计分析软件，如果仅仅停留在“会用”的层面，是远远不够的。真正的掌握，在于理解其背后蕴含的统计逻辑和方法论。在阅读《IBM SPSS for Intermediate Statistics》之前，我曾经一度陷入了“工具崇拜”的误区，总觉得只要能够顺利地输出结果，就万事大吉了。然而，随着研究的深入，我发现自己常常在解读SPSS输出结果时感到力不从心，无法解释为什么某个变量会有如此显著的影响，或者为什么模型拟合度不高。这本书，可以说是一剂“及时雨”。作者在讲解每一个分析模块时，都非常注重对统计原理的梳理和阐释。举个例子，当讲到聚类分析时，我之前只是简单地把数据扔进去，然后看着SPSS给出的聚类结果，但这本书详细解释了各种聚类方法的优劣，以及如何选择合适的距离度量和聚类准则，这让我能够根据数据的特性，选择最适合的聚类方案。同样，在高级回归分析的部分，作者对模型的诊断，如残差分析、方差膨胀因子（VIF）的解释，以及如何处理多重共线性问题，都做了非常细致的讲解，这对于我避免在研究中出现一些常见的统计陷阱起到了至关重要的作用。我开始能够更加批判性地看待SPSS的输出，并且能够对结果进行更深入、更严谨的解释。这本书不仅仅是教会我“如何操作SPSS”，更是提升了我进行统计分析的“思维能力”，让我能够更有信心地应对各种复杂的统计问题，并且能够将统计分析真正地服务于我的研究目标。

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被称作“Green Bible” for Results explanation。SPSS入门级最佳教材。

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被称作“Green Bible” for Results explanation。SPSS入门级最佳教材。

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被称作“Green Bible” for Results explanation。SPSS入门级最佳教材。

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被称作“Green Bible” for Results explanation。SPSS入门级最佳教材。

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被称作“Green Bible” for Results explanation。SPSS入门级最佳教材。