SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:宇传华

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:2014-7-1

价格:99.00元

装帧:

isbn号码:9787121234095

丛书系列:

图书标签:

统计
yy
SPSS
O1O2数学
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数据分析
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具体描述

SPSS 是世界公认的标准统计软件之一。由于其易学易用，深受广大用户，特别是非统计学专业人员的青睐。《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》共27 章，分基础篇和高级篇两部分，基础篇介绍了SPSS 的基本知识和常用统计学方法；高级篇囊括了大量现代统计学分析方法，如决策树分析、多项分类logistic 回归、Poisson回归、神经网络模型、广义估计方程、ROC 分析、典型相关分析、重复测量资料分析、混合效应模型分析、时间序列分析、信度分析、结合分析、对应分析等。

《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》编写特色在于：首先尽可能通俗易懂地介绍统计学方法，然后借助于SPSS 软件实现这些方法，对于SPSS 运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》特别注重统计学方法的介绍，以及软件输出结果的解释。《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》在附带光盘中提供了100 余个实例数据，可供读者调用、练习。附录C以框架流程图形式列出了基于《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》的统计学方法选择方案，供读者选择统计学分析方法时参考。

《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》既可作为统计学理论学习的参考，也可作为SPSS 数据分析的实习教材，还可作为从事统计学工作者或与数据分析有关人员的参考书。

好的，以下是针对您提供的书名《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》的不包含该书内容的详细图书简介，字数控制在1500字左右，力求自然流畅，不带AI痕迹。 --- 《数据驱动的商业洞察：高级商业智能与决策优化》导言：驾驭信息洪流，重塑商业决策范式在当今这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，它已成为驱动企业增长、优化运营效率、构建竞争壁垒的核心资产。然而，拥有数据并不意味着拥有洞察。真正的挑战在于如何高效地从海量、复杂、多源异构的数据中，提炼出清晰、可执行的商业智能（BI）。《数据驱动的商业洞察：高级商业智能与决策优化》正是为应对这一挑战而精心打造的权威指南。本书并非侧重于某一种特定统计软件的操作手册，而是将焦点放在如何构建一个完整的商业智能分析体系，从数据获取、清洗、建模、可视化，直至最终的战略部署。本书旨在帮助管理者、数据分析师以及渴望实现数据赋能转型的专业人士，掌握一套系统化、前瞻性的高级分析思维与工具组合。第一篇：商业智能的战略基石与架构设计本篇聚焦于宏观层面，为企业构建稳健的BI体系奠定理论与实践基础。第一章：数据资产化与战略定位本章深入探讨“数据即资产”的理念，阐述如何将原始数据转化为驱动业务增长的战略性资产。内容涵盖数据治理的核心原则，数据质量管理（DQM）的全生命周期框架，以及如何根据企业核心战略目标自上而下地设计BI需求蓝图。我们将讨论关键绩效指标（KPIs）的科学设定方法论，以及如何避免“指标陷阱”，确保分析焦点始终对准业务价值。第二章：现代数据仓库与数据湖的演进本章将详细解析当前主流的数据存储架构。我们不仅会比较传统数据仓库（DW）与新兴数据湖（Data Lake）的优劣势，更侧重于讲解数据湖仓一体（Lakehouse）架构的设计理念与实施路径。重点内容包括：如何有效整合结构化、半结构化和非结构化数据；数据分层策略（如Bronze, Silver, Gold层）的设计与实践；以及确保数据安全性和合规性的技术手段。第三章：数据管道的构建与自动化流程数据流动是BI的生命线。本章全面介绍ETL/ELT流程的设计与优化。我们将探讨如何利用现代工具（如Apache Kafka, Airflow等）构建高可用、可伸缩的数据管道。分析的重点在于实时数据流处理的挑战与解决方案，以及如何通过流程自动化减少人工干预，提高数据时效性和准确性。第二篇：高级分析建模与预测技术本篇是本书的核心技术篇章，侧重于超越描述性分析，深入到预测性、规范性分析领域。第四章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘本书将EDA提升至“故事发现”的高度。本章不满足于基础的描述统计，而是强调多维交叉分析、异常值检测的精细化处理，以及如何利用特征工程技术为后续的预测模型准备高质量的输入变量。我们将教授如何使用先进的数据可视化语言来快速识别数据中的潜在规律和隐藏结构。第五章：机器学习在商业预测中的应用本章系统介绍预测性建模的完整流程，重点关注那些在商业领域应用最为广泛的模型。内容包括：时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）在需求预测中的应用；分类模型（如逻辑回归、决策树、梯度提升机）在客户流失预测和信用风险评估中的部署；以及回归模型在销售额预测中的校准与评估。我们将详细讨论模型性能评估指标（AUC, F1-Score, RMSE等）的业务含义。第六章：高级聚类与市场细分策略理解客户的异质性是精准营销的关键。本章专注于无监督学习在客户细分中的应用。除了标准的K-Means算法，本书还将深入探讨层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN等更适合复杂数据集的方法。重点在于如何解释和验证聚类结果的业务可解释性，并将其转化为可操作的市场细分策略。第七章：因果推断与A/B测试的严谨性在商业决策中，区分“相关性”与“因果性”至关重要。本章讲解如何设计严谨的对照实验（A/B/n Testing），确保实验结果的统计显著性。此外，对于难以进行随机对照实验的场景（如政策变化），本书还将介绍准实验方法（如倾向得分匹配PSM），以量化特定干预措施对业务指标的真实因果效应。第三篇：可视化、叙事与决策支持数据分析的最终价值在于驱动行动。本篇强调分析结果的有效传达和嵌入式决策。第八章：信息架构与叙事驱动的可视化本书倡导“数据叙事”的理念。本章指导读者如何从“展示数据”转向“讲述故事”。内容包括：选择最能体现洞察的图表类型（如桑基图、热力图、瀑布图），掌握信息架构设计原则，以及如何利用动态仪表板来引导用户的注意力。重点是构建能够回答“所以呢？”这一关键业务问题的可视化报告。第九章：嵌入式分析与实时仪表板设计本章讨论如何将分析洞察无缝集成到日常工作流程中。内容涵盖交互式仪表板的设计最佳实践，如何为不同角色的用户设计定制化的信息视图，以及移动端BI的适配策略。我们将重点分析如何通过设置预警阈值和异常通知机制，实现从被动报告到主动预警的转变。第十章：风险控制与分析结果的伦理考量随着数据分析能力的增强，对数据使用的伦理和合规性要求也日益提高。本章将探讨在模型训练和决策制定中可能出现的算法偏见（Bias）识别与缓解技术。同时，深入分析GDPR、CCPA等数据隐私法规对BI项目实施的影响，确保企业在追求效率的同时，坚守数据伦理底线。结语：构建持续学习的数据组织本书的最终目标是赋能组织，使其具备持续从数据中学习和迭代的能力。我们提供的不仅是工具和方法，更是一种以数据为核心驱动力的思维方式。掌握本书内容，您的团队将能够更快速、更自信地应对复杂的商业挑战，真正实现数据驱动的卓越运营。 --- 目标读者群体：商业分析师、市场研究人员、运营经理、产品经理、IT架构师，以及寻求提升决策效率的企业高层管理者。

作者简介

目录信息

基础篇
第1 章概 ..................... 2
1.1 SPSS 简 ........................................... 2
1.2 使用SPSS 进行数据分析的基本步骤 ....................... 3
1.3 主要窗口和功能 ..................................... 3
1.3.1 数据编辑窗口 ............................................... 4
1.3.2 结果浏览窗口 ................................................. 6
1.3.3 程序编辑窗口 ................................................. 13
1.4 通过数据编辑窗口输入数据 .......................................... 14
1.4.1 使用数据窗口输入数据 ........................................... 14
1.4.2 定义变量 ........................................................ 15
1.4.3 数据输入实例 ..................................................... 20
1.5 SPSS 数据文件的存取 .............................. 24
1.5.1 存取保存的SPSS 文件 ............................................ 24
1.5.2 读取保存的数据文件 .............................................. 25
1.5.3 读取Excel 电子表格数据文件 ........................ 25
1.5.4 读取Access 数据库（ODBC 数据接口） ...................... 26
1.5.5 保存SPSS 数据文件 ................................................ 29
1.6 数据的编辑与整理 ................................................... 30
1.6.1 发现重复数据 ......................................... 30
1.6.2 选择数据 .................................... 32
1.6.3 定义权重 ...................................... 35
1.6.4 数据排序 ......................................................... 36
1.6.5 数据转置 .................................... 37
1.6.6 数据合并 ......................................... 38
1.6.7 数据拆分 .................................................... 40
1.6.8 数据汇总 ......................................................... 41
1.6.9 查找数据 ......................................................... 43
1.7 数据转换 ................................................ 45
1.7.1 公式计算 ........................................................ 45
1.7.2 数据编码 ........................................................ 48
1.7.3 替代缺失数据 .............................................. 50
1.7.4 数据例编秩 ................................................. 51
1.7.5 频数分组 ................................................... 53
1.8 帮助的获取 ........................................... 53
1.8.1 按专题组织的帮助 ...................................... 53
1.8.2 通过对话框内的Help 按钮使用帮助 .......................... 54
1.8.3 使用统计教练 ............................ 54
1.8.4 使用联机帮助和网络讨论组 ..................................... 54
第2 章数据类型与统计学描述 ......................................... 55
2.1 数据分类 ................................... 55
2.2 制作频数表 ................................. 56
2.2.1 区间数据频数分段 ............................ 56
2.2.2 用Frequencies 编制频数表 ........................ 62
2.3 用Descriptives 进行区间数据的统计描述 ........................ 67
2.3.1 操作过程 ...................................... 67
2.3.2 结果解释 ................................. 68
2.4 用Explore 进行区间数据的统计描述 .................... 69
2.4.1 操作过程 ................................................. 70
2.4.2 结果解释 .................................................. 72
2.5 用Bivariate 进行变量间的相关与协方差分析 ................... 76
2.5.1 操作过程 ...................................................... 76
2.5.2 结果解释 ...................................... 77
2.5.3 描述性统计分析过程的比较 ................................ 78
2.6 名义数据的统计描述 ......................................... 80
2.6.1 单个名义变量的描述分析 ................... 80
2.6.2 多指标的描述分析 ............................................... 82
第3 章概率分布与正态性检验 ................................... 87
3.1 概率分布 .................................. 87
3.1.1 正态分布 .................................................. 87
3.1.2 二项分布 ................................................... 90
3.1.3 Poisson 分布 ............................................. 94
3.2 抽样分布 .................................. 96
3.2.1 t 分布 ............................................................ 96
3.2.2 2 分布 ........................................................ 98
3.2.3 F 分布 ........................... 100
3.3 正态性检验 .......................... 101
3.3.1 P-P 图法 .................................................. 102
3.3.2 Q-Q 图法 ..................................................... 104
3.3.3 直方图、箱式图与茎叶图 ......................... 105
3.3.4 计算法 .......................................................... 111
第4 章区间估计与假设检验 .................................... 114
4.1 均数的区间估计 ................................................... 114
4.1.1 已知时总体均数的置信区间 ................................... 115
4.1.2 未知时总体均数的置信区间 ................................... 116
4.1.3 两总体均数间差值的置信区间 ..................................... 118
4.2 总体方差、总体标准差的置信区间 .................................. 120
4.3 率的区间估计 ................................... 121
4.3.1 总体率的置信区间 ................................................ 121
4.3.2 两总体率差值的置信区间 ................................ 121
4.4 假设检验与两类错误 .............................................. 121
4.4.1 假设检验的概念与原理 ...................................... 122
4.4.2 假设检验的两类错误 ........................... 123
4.4.3 假设检验的基本步骤 .............................. 124
4.5 样本含量的估计与检验效能 ..................................... 125
4.5.1 影响样本量大小的因素 ............................ 125
4.5.2 总体均数区间估计的样本含量 .................................... 126
4.5.3 样本均数与总体均数比较样本含量估计 .................. 126
4.5.4 完全随机设计两样本均数比较的样本含量估计 .......... 127
4.5.5 完全随机设计多个样本均数比较的样本含量估计 ............ 128
4.5.6 估计总体率时的样本含量估计 ................... 129
4.5.7 样本率与总体率比较的样本含量估计 ............. 129
4.5.8 两样本率比较的样本含量估计 .......................... 130
4.5.9 多个样本率比较的样本含量估计 ................................... 130
4.5.10 直线相关分析的样本含量估计 ....................... 131
4.5.11 检验效能 ...................................... 131
第5 章区间数据的统计推断 ..................... 134
5.1 t 检验 ................................... 134
5.1.1 单个总体均数的t 检验 ....................................... 134
5.1.2 独立样本成组t 检验 ..................................... 136
5.1.3 成对样本t 检验 ........................................... 138
5.2 单因素方差分析 ................................................... 140
5.2.1 两组资料的单因素方差分析 ............................ 140
5.2.2 多组资料的单因素方差分析 ................................. 140
5.3 双因素方差分析 ................................................... 142
5.3.1 基本分析步骤 .............................................. 142
5.3.2 关于Univariate 过程对话框的说明 ..................... 145
5.4 对比与事后检验 ...................................... 148
5.4.1 对比 ........................................ 148
5.4.2 事后检验 ...................................... 150
5.4.3 Bootstrap ....................................... 153
5.5 方差齐性检验 ...................................... 155
第6 章名义分类数据的统计推断 ................................. 157
6.1 四格表数据的卡方检验 ...................................... 157
6.1.1 一般四格表卡方检验 ................................... 157
6.1.2 连续性校正卡方检验 .................................. 165
6.2 R×C 无序列联表的卡方检验 ........................................ 169
6.2.1 多个样本率的卡方检验 ............................... 169
6.2.2 多个样本构成的卡方检验 ........................................ 171
6.3 Fisher’s 精确检验 .............................................. 173
6.3.1 四格表的精确概率法 ....................................... 173
6.3.2 RC 列联表精确概率 .................................... 175
第7 章有序数据的统计推断 ................................ 179
7.1 R×C 单向有序列联表的检验 ....................... 179
7.1.1 Wilcoxon 秩和检验 ............................................... 179
7.1.2 趋势2检验 ..................... 182
7.1.3 Kruskal-Wallis 检验 ......................... 184
7.1.4 实例与操作 ................................................ 185
7.2 双向有序列联表的检验 ....................... 187
7.2.1 Spearman 等级相关 ........................ 187
7.2.2 Jonckheere-Terpstra 检验 ....................................... 189
7.2.3 Cochran-Mantel-Haenszel 统计分析 ................. 191
7.3 几个相关有序样本的非参数检验 ................................... 194
7.3.1 2 相关样本的秩检验 ........................................... 194
7.3.2 多组相关样本检验 ....................................... 198
第8 章简单线性回归与相关 ............................ 201
8.1 一般的简单线性回归 ............................................ 201
8.1.1 线性回归的概念 ............................................. 201
8.1.2 建立线性回归方程 ...................................... 202
8.1.3 回归系数的假设检验 .............................................. 203
8.1.4 实例与操作 ................................... 204
8.2 加权的简单线性回归 ................................................ 213
8.2.1 加权最小二乘估计 ................................. 214
8.2.2 加权线性回归方程的假设检验 ......................... 214
8.2.3 实例与操作 ................................ 215
8.3 简单线性相关 ........................................... 218
8.3.1 概念 ....................................................... 218
8.3.2 线性相关系数的意义和计算 .............................. 219
8.3.3 相关系数的假设检验 ...................................... 219
8.3.4 实例与操作 ............................................ 220
第9 章曲线回归与非线性回归 ....................... 224
9.1 曲线直线化变换方法 ....................... 224
9.1.1 变量的变换 .......................... 224
9.1.2 变量变换后实现线性回归的步骤 ........................... 225
9.1.3 实例与操作 ...................................................... 225
9.2 曲线回归 ....................................... 227
9.2.1 一般步骤 ................................................... 227
9.2.2 SPSS 操作提示 ................................................ 228
9.2.3 实例与操作 .................................................... 230
9.3 非线性回归 ............................................... 233
9.3.1 基本原理 ................................................ 233
9.3.2 SPSS 操作提示 ................................................. 233
9.3.3 实例与操作 .................................................... 237
第10 章多重线性回归与相关 ......................... 241
10.1 多项式回归 ...................................................... 241
10.2 多重回归分析方法 ....................................... 242
10.2.1 多重回归模型 ................................................. 242
10.2.2 参数估计 ...................................... 242
10.2.3 回归方程的假设检验与拟合优度评价 ...................... 243
10.2.4 自变量的选择 ...................................... 243
10.2.5 SPSS 操作提示 ........................................... 244
10.2.6 实例与操作 ................................................. 247
10.3 共线性解决方案与校正 .......................................... 252
10.3.1 多重共线性的诊断 .................................. 252
10.3.2 共线性解决方案 ...................................... 253
10.4 残差分析与回归诊断 ............................................. 254
10.5 交互作用与哑变量问题 ........................ 254
10.5.1 交互作用 ........................................ 254
10.5.2 哑变量的设置 ................................................ 255
10.6 复相关系数与偏相关系数 .............................. 256
10.6.1 复相关系数、决定系数与调整决定系数 ...................... 257
10.6.2 偏相关系数 ................................ 257
第11 章统计图的制作 ............................................ 261
11.1 条图 ......................................... 262
11.2 3-D 条图 .................................... 268
11.3 线图 .......................................... 269
11.4 面积图 ......................................... 273
11.5 圆图 ........................................................... 274
11.6 高低图 .......................................................... 275
11.7 帕累托图 ..................................................... 277
11.8 质量控制图 .................................. 279
11.9 箱图 .......................................................... 282
11.10 误差条图 ........................................................ 284
11.11 分群金字塔图 .............................................. 286
11.12 散点图 ..................................................... 287
11.13 直方图 ................................................ 291
11.14 P-P 概率图 ............................................ 292
11.15 Q-Q 概率图 ....................................... 294
11.16 序列图 ......................................................... 295
11.17 统计图形的编辑加工 ..................................... 297
11.17.1 图形编辑窗口简介 ................................ 297
11.17.2 图形特征的编辑 .......................................... 298
11.17.3 坐标轴编辑 ................................................. 304
11.17.4 图例的编辑 ............................ 306
11.17.5 添加和显示/隐藏图形元素 ..................... 306
第12 章诊断试验评价与ROC 分析 ......................... 308
12.1 常用的诊断试验评价指标 ................................... 308
12.1.1 正确率 ................................................... 309
12.1.2 灵敏度 ........................................................ 309
12.1.3 特异度 ....................................................... 310
12.1.4 Youden 指数 .............................................. 311
12.1.5 阳性似然比 ................................................. 311
12.1.6 阴性似然比 .............................................. 312
12.1.7 阳性预测价值 ......................................... 312
12.1.8 阴性预测价值 ........................................ 313
12.1.9 优势比及其有关指标 .......................... 314
12.1.10 Kappa ........................................................ 316
12.2 ROC 曲线 ............................................. 317
12.2.1 ROC 分析的基本原理 ............ 318
12.2.2 SPSS 操作说明 .................. 320
12.2.3 实例与结果解释 ......................... 322
第13 章缺失值分析 ............................. 331
13.1 缺失值分析简介 .................... 331
13.1.1 基本概念 ..................... 331
13.1.2 缺失机制 ..................... 332
13.1.3 缺失值的常用处理方法 ............................. 335
13.2 SPSS 操作提示 ...................... 340
13.2.1 SPSS 的缺失值处理方法 ........................... 340
13.2.2 缺失值处理的SPSS 操作 .......................... 341
13.3 结果解释 ................................ 345
高级篇
第14 章 logistic 回归 ............................ 356
14.1 二项分类logistic 回归 .......................... 356
14.1.1 方法介绍 ..................... 357
14.1.2 SPSS 操作选项说明 ................... 366
14.1.3 实例与结果解释 ......................... 371
14.2 条件logistic 回归 .................................. 386
14.2.1 方法介绍 ..................... 386
14.2.2 SPSS 操作选项说明 ................... 387
14.2.3 实例与结果解释 ......................... 387
14.3 有序logistic 回归 .................................. 393
14.3.1 方法介绍 ..................... 393
14.3.2 SPSS 操作选项说明 ................... 395
14.3.3 实例与结果解释 ......................... 398
14.4 多项分类logistic 回归 .......................... 404
14.4.1 方法介绍 ..................... 404
14.4.2 SPSS 操作选项说明 ................... 406
14.4.3 实例与结果解释 ......................... 409
第15 章对数线性模型与Poisson 回归 ............................. 414
15.1 列联表的对数线性模型 ........................ 414
15.1.1 方法介绍 ..................... 414
15.1.2 实例与操作 ................................. 416
15.2 Poisson 回归 ........................... 430
15.2.1 基本原理 ..................... 430
15.2.2 实例与操作 ................................. 431
第16 章生存分析与Cox 模型 ............................ 435
16.1 常用术语 ................................ 435
16.2 非参数分析 ............................ 437
16.2.1 寿命表法 ..................... 437
16.2.2 Kaplan-Meier 法 .......................... 442
16.3 Cox 回归模型......................... 447
16.3.1 方法介绍 ..................... 447
16.3.2 实例与操作 ................................. 449
16.4 时间依存变量的处理方法 .................... 455
16.4.1 时间依存变量Cox 模型 ............................. 455
16.4.2 Cox w/Time-Dep Cov 过程操作说明 ......................... 457
第17 章聚类、判别与决策树分析 ..................... 460
17.1 概述 ........................ 460
17.1.1 聚类分析基础知识 ..................... 460
17.1.2 判别分析基础知识 ..................... 461
17.1.3 SPSS 聚类和判别分析模块 ....................... 463
17.2 聚类分析 ................................ 463
17.2.1 二阶段聚类 ................................. 463
17.2.2 K 中心聚类 ................................. 468
17.2.3 层次聚类 ..................... 470
17.3 判别分析 ................................ 474
17.4 决策树分析 ............................ 481
17.4.1 基本原理 ..................... 481
17.4.2 决策树 ......................... 490
17.4.3 操作提示 ..................... 491
17.4.4 结果解释 ..................... 492
第18 章主成分分析与因子分析 ......................... 496
18.1 主成分分析 ............................ 496
18.1.1 概述 ............................. 496
18.1.2 实例与操作 ................................. 498
18.2 因子分析 ................................. 511
18.2.1 概述 .............................. 511
18.2.2 实例与操作 ................................. 512
18.3 主成分分析与因子分析的联系及区别 ................ 518
第19 章多因素方差分析 ..................... 520
19.1 随机区组设计及其方差分析 ................ 520
19.1.1 概述 ............................. 520
19.1.2 实例与操作 ................................. 521
19.2 析因设计及其方差分析 ........................ 525
19.2.1 概述 ............................. 525
19.2.2 实例与操作 ................................. 525
19.3 嵌套设计及其方差分析 ........................ 528
19.3.1 概述 ............................. 528
19.3.2 实例与操作 ................................. 528
19.4 交叉设计及其方差分析 ........................ 530
19.4.1 概述 ............................. 530
19.4.2 实例与操作 ................................. 530
第20 章重复测量与混合效应模型 ..................... 533
20.1 重复测量方差分析 ................................ 533
20.1.1 分层随机抽样重复测量数据 ..................... 534
20.1.2 重复测量设计临床试验数据 ..................... 546
20.2 线性混合效应模型 ................................ 549
20.2.1 分层随机抽样调查数据的混合效应模型分析 .......... 549
20.2.2 重复测量数据的混合效应模型分析 ......................... 555
第21 章多变量方差分析 ..................... 560
21.1 单因素设计资料的多元方差分析 ........................ 561
21.1.1 单样本分析 ................................. 561
21.1.2 两样本单因素设计资料 ............................. 564
21.2 多因素资料的多元方差分析 ................ 566
21.2.1 两因素设计 ................................. 566
21.2.2 配对设计资料的多元方差分析 ................. 574
21.2.3 重复测量设计资料的多元方差分析 ......................... 576
21.3 典型相关分析 ........................ 577
第22 章广义线性模型 ......................... 583
22.1 概述 ........................ 583
22.1.1 模型的组成 ................................. 583
22.1.2 常见的几种广义线性模型 ......................... 585
22.1.3 广义线性模型的三种估计方程及参数估计 .............. 585
22.1.4 模型诊断 ..................... 585
22.2 logistic 回归 ........................... 586
22.3 Poisson 对数线性模型 ........................... 594
第23 章广义估计方程 ......................... 600
23.1 概述 ........................ 600
23.1.1 广义估计方程的基本理论 ......................... 600
23.1.2 作业相关矩阵 ............................. 602
23.1.3 广义估计方程的应用 ................. 603
23.2 实例与操作 ............................ 604
23.2.1 数据的一般情况 ......................... 604
23.2.2 SPSS 操作提示与选项说明 ....................... 604
23.2.3 SPSS 输出结果及其解释 ........................... 609
第24 章对应分析与结合分析 ............................. 613
24.1 对应分析 ................................ 613
24.1.1 方法介绍 ..................... 613
24.1.2 SPSS 操作选项说明 ................... 616
24.1.3 实例分析 ..................... 617
24.1.4 多重对应分析 ............................. 620
24.2 结合分析 ................................ 620
24.2.1 方法介绍 ..................... 620
24.2.2 SPSS 操作选项说明 ................... 625
24.2.3 实例分析 ..................... 625
第25 章信度分析 ................................. 630
25.1 重复测量法与分半信度法 .................... 631
25.1.1 方法介绍 ..................... 631
25.1.2 实例与操作 ................................. 632
25.2 Cronbach α 系数 ..................... 635
25.2.1 方法介绍 ..................... 635
25.2.2 SPSS 操作选项说明 ................... 635
25.2.3 实例描述 ..................... 637
25.3 Kappa 系数 ............................. 638
25.3.1 方法介绍 ..................... 638
25.3.2 实例描述 ..................... 639
25.3.3 操作选项说明 ............................. 640
25.3.4 结果解释 ..................... 641
25.4 Kendall 和谐系数 ................................... 642
25.4.1 方法介绍 ..................... 642
25.4.2 实例描述 ..................... 642
25.4.3 SPSS 操作选项说明 ................... 643
25.4.4 主要结果 ..................... 644
第26 章时间序列分析 ......................... 645
26.1 概述 ........................ 645
26.1.1 时间序列数据及其分析方法 ..................... 645
26.1.2 时间序列分析的模型、公式和记号 ......................... 646
26.1.3 SPSS 时间序列分析功能 ........................... 650
26.2 时间序列数据的预处理 ........................ 651
26.2.1 定义日期变量 ............................. 651
26.2.2 创建时间序列 ............................. 653
26.2.3 填补缺失数据 ............................. 658
26.3 指数平滑法 ............................ 660
26.3.1 指数平滑法的原理 ..................... 660
26.3.2 指数平滑法的操作 ..................... 662
26.4 ARIMA 模型 .......................... 667
26.4.1 概述 ............................. 667
26.4.2 ARIMA 模型识别、建模和模型评价、预测 ........... 668
26.4.3 带有季节因子的ARIMA 模型 .................. 679
26.5 季节性结构分量模型 ............................ 680
26.5.1 概述 ............................. 680
26.5.2 分析实例 ..................... 681
第27 章神经网络模型 ......................... 684
27.1 概述 ........................ 684
27.1.1 模型的组成 ................................. 684
27.1.2 神经网络的数据样本 ................. 686
27.1.3 神经网络的种类 ......................... 686
27.2 多层感知器神经网络模型 .................... 687
27.2.1 概述 ............................. 687
27.2.2 实例与操作 ................................. 687
27.3 径向基函数神经网络模型 .................... 701
27.3.1 概述 ............................. 701
27.3.2 实例与操作 ................................. 701
附录A SPSS 函数 ................................ 710
附录B SPSS 统计分析程序简介 ........................ 717
附录C 统计分析方法路径图 ............................... 728
参考文献 ................................... 732
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读后感

评分☆☆☆☆☆

很大很厚的一本工具书~估计一页一页学习完太不可能了（至少我懒，看不下去全部）。但是需要用SPSS的时候对着这本厚书一翻，到需要的章节一看就好了，对着依葫芦画瓢，第一次感觉用计算机处理数据也是介么的简单~~~我的本科毕业论文数据处理的部分就是对着这本书做出来的~~~

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的故事充满好奇，而SPSS则是解读这些故事的得力助手。《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，尤其是它附带的CD光盘，更是让我眼前一亮。我之所以选择这本书，除了对SPSS这一强大统计软件的兴趣之外，更看重的是它“第2版”的更新，相信它能带来更贴近当前需求的内容。最吸引我的是那张CD光盘，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直是“雪中送炭”。我推测光盘里会包含大量的案例数据，这些数据将是我学习SPSS统计分析不可或缺的素材。我希望这本书能够从统计分析的基本原理出发，逐步深入到SPSS的各种功能应用。我特别期待书中能够详细讲解如何进行数据预处理、数据清洗以及各种常用统计方法的实施与解读，例如回归分析、方差分析、因子分析等。我更希望作者能够在书中提供一些关于如何选择合适的统计方法、如何规避常见的统计误区，以及如何撰写规范的统计分析报告的指导。我相信，通过这本书的学习，我能够更系统、更全面地掌握SPSS的使用技巧，并将其有效地应用于我的学习和工作中，从而更好地理解和挖掘数据中所蕴含的价值。

评分☆☆☆☆☆

我对数据分析的痴迷由来已久，总觉得数据中隐藏着无数未被揭示的奥秘，而SPSS无疑是解锁这些奥秘的钥匙。《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，特别是它带有CD光盘的设计，让我眼前一亮。我选择这本书，很大程度上是因为它专注于SPSS这一款软件，并且是“第2版”，这意味着它可能包含了SPSS软件的最新版本特性，以及对以往内容的优化和补充。更重要的是，那张CD光盘，在现今数字信息爆炸的时代，实体光盘的配备显得尤为厚重和实在。我推测光盘里会包含大量的实践素材，比如各种各样的真实数据集，这些数据能够帮助我将书本上学到的统计理论和SPSS操作方法付诸实践，从而获得更直观、更深刻的理解。我希望这本书能够覆盖SPSS中常用的统计技术，比如回归分析、方差分析、因子分析等，并且能够详细讲解这些方法的适用场景、操作步骤以及结果解读的要点。我特别期待作者能在书中提供一些在实际研究中常见的统计难题的解决方案，以及一些能够提升分析效率的“小技巧”。这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，在我探索数据分析的广阔世界时，为我指明方向，提供工具，让我少走弯路，更快地抵达目的地。我渴望通过这本书，将我理论上的理解转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对研究方法论有着浓厚兴趣的学生，我深知SPSS在统计分析领域的重要性。《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，特别是其附带的CD光盘，引起了我极大的关注。在我看来，一本好的统计分析教材，不仅要传授软件操作技巧，更要阐释方法背后的统计学原理，而第2版的更新，很可能意味着内容更加与时俱进。最让我欣喜的是那张CD光盘，这对于我这样需要大量实践来巩固知识的学习者来说，简直是“神助攻”。我预测光盘里会包含各种类型的实证研究数据，这些数据将是检验我所学知识的绝佳平台。我希望这本书能够涵盖SPSS中从基础到进阶的各种统计分析技术，包括描述性统计、推断性统计、多变量分析等，并对每一种方法的适用条件、操作流程以及结果解读进行详尽的阐述。我尤为期待的是，书中能否提供一些关于如何设计研究、如何选择统计模型、以及如何避免统计分析中的常见偏差等方面的指导。我渴望通过这本书，能够构建起扎实的统计分析理论基础，并掌握熟练运用SPSS解决实际研究问题的能力，从而在我的学术道路上更加自信地前进。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《SPSS与统计分析（第2版）》，还没来得及深入翻阅，但从它扎实的装帧和清晰的排版来看，就足以让人对其内容充满期待。我一直对数据分析这块儿有着浓厚的兴趣，尤其是在学术研究或者市场调研中，SPSS作为一款功能强大且易于上手的统计软件，更是我的首选工具。虽然我接触SPSS已有段时间，也算得上是它的“老用户”，但总觉得在理论的深度和方法的熟练度上还有提升的空间。这次看到《SPSS与统计分析（第2版）》上市，并且附带了CD光盘，这对我来说无疑是个巨大的惊喜。光盘里通常会包含案例数据、演示文件，甚至是更深入的教学视频，这对于我这种喜欢边学边练的人来说，简直是“如获至宝”。我迫不及待地想翻开看看，这本书是否能系统地梳理SPSS的各项功能，特别是那些我平时使用中可能忽略或者掌握不够牢固的统计模型，比如回归分析的进阶应用、因子分析的解读技巧，亦或是聚类分析的具体操作流程。我更期待的是，它能否提供一些更具前瞻性的统计方法介绍，比如现在越来越受到重视的机器学习在SPSS中的应用，或者一些高级的数据可视化技术。这本书的出版，恰好能弥补我在这方面的知识短板，帮助我更好地利用SPSS解决实际问题，提升我的数据分析能力，使其更上一层楼。我个人认为，一本好的统计分析教材，不仅要讲清楚软件的操作步骤，更要深入浅出地解释统计学原理，让读者真正理解“为什么”以及“怎么用”。希望这本书能在这方面做得尤为出色，给我带来耳目一新的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够系统地、深入地讲解SPSS统计分析的书籍，而《SPSS与统计分析（第2版）》的出现，正合我意。这本书吸引我的，不仅仅是它“第2版”的更新，更是那张附带的CD光盘。我深知，学习SPSS，尤其是理解其中的统计分析方法，脱离不了实际数据的支撑。而光盘的存在，恰恰解决了我在学习过程中可能遇到的最大的障碍——缺乏合适的案例数据。我坚信，光盘里一定会包含丰富多样的案例数据集，这些数据将是我理论联系实际的绝佳载体。我希望这本书能够从基础概念入手，详细讲解SPSS的各项功能，特别是那些我平时接触较少但功能强大的模块，例如多重插补、生存分析等。我期待作者能够用清晰易懂的语言，结合实际案例，解释各种统计方法的原理、前提条件、操作步骤以及如何准确解读分析结果。我尤其看重的是，这本书能否提供一些在学术研究和实际工作中经常会遇到的统计陷阱的规避方法，以及如何根据研究问题的不同，选择最合适的统计分析方法。这本书对我而言，不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，能够在我学习SPSS的道路上，给予我最直接、最有效的指导和帮助，让我的统计分析能力得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据驱动决策深信不疑的职场人士，我一直在寻求能够提升我SPSS统计分析能力的工具。《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，尤其是它附带的CD光盘，让我看到了希望。我选择这本书，原因有几点：首先，“SPSS”是我的目标，“统计分析”是我的需求。其次，“第2版”意味着内容的更新和优化，可能会包含更符合当下实际工作需求的案例和方法。最让我心动的是那张CD光盘，在如今信息碎片化的时代，实体光盘的附带显得尤为实在和贴心。我推测光盘里会包含大量的实操性强的案例数据，这将是我学习过程中宝贵的实践资源。我希望这本书能够涵盖SPSS在市场调研、用户行为分析、产品优化等实际应用场景中的统计分析方法，并且能够详细讲解如何根据不同的业务问题选择合适的统计模型。我特别期待书中能够提供一些关于如何利用SPSS进行预测性分析、诊断性分析，以及如何将分析结果转化为可执行的商业建议的指导。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一个能够帮助我提升工作效率和决策水平的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学领域充满好奇的初学者，《SPSS与统计分析（第2版）》这本书引起了我极大的兴趣。我之所以选择这本书，主要看中了它明确的“SPSS”主题，我知道SPSS是统计分析领域非常主流的软件之一，掌握它对未来的学习和工作都会有很大的帮助。虽然我还没有亲自使用过SPSS，但从书名就可以预见，这本书会一步步地引导我熟悉这款软件的基本操作，并且教会我如何利用它进行各种统计分析。最让我惊喜的是，这本书还附带了一张CD光盘，这对我来说简直是“福音”。我一直担心在学习过程中会因为找不到合适的案例数据而感到无从下手，而光盘的出现完美地解决了这个问题。我相信光盘里会包含大量的教学资源，比如软件的演示教程、各种类型的案例数据集，甚至可能是一些操作练习的指导。这能让我从零开始，一边看书一边跟着光盘进行实践，从而更快地掌握SPSS的使用技巧。我特别希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如数据录入、变量定义、数据清洗等，然后逐步深入到各种统计分析方法，例如描述性统计、t检验、卡方检验等。更重要的是，我希望它能够解释清楚每种分析方法背后的统计学原理，以及如何对分析结果进行正确的解读，这样我才能真正理解SPSS的强大之处，而不仅仅是停留在“会点鼠标”的层面。我对这本书充满了期待，希望它能为我的数据分析之旅打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在学术界耕耘的人，我对统计分析的严谨性和SPSS的实用性都有着深刻的认识。这次偶然看到《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，并注意到它附带了一张CD光盘，这引起了我极大的兴趣。在我看来，一本优秀的统计分析书籍，其核心在于理论的深度和实践的指导性，而SPSS的强大之处在于其将复杂的统计模型转化为易于操作的功能。第2版的更新，很可能意味着书中涵盖了SPSS软件的最新进展，以及对以往统计方法理解的深化。而那张CD光盘，我坚信是这本书的“点睛之笔”。它很可能包含了大量的、经过精心设计的案例数据集，这些数据不仅能够用于演示书中介绍的统计方法，更能让读者亲自动手，去感受数据在不同统计模型下的变化和呈现。我希望这本书能够详尽地介绍SPSS中各种高级统计分析技术，比如结构方程模型、多层次模型、时间序列分析等，并且能够深入剖析这些模型背后的统计学理论，以及在不同学科领域的应用。我期待书中能够提供丰富的实证研究案例，通过这些案例，我能够更好地理解如何将SPSS应用于解决复杂的科研问题，并从中学习到作者的经验和智慧。这本书的出现，对于我而言，无疑是一次宝贵的学习机会，能够帮助我进一步提升自己在SPSS统计分析领域的专业素养。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对如何从繁杂的数据中提炼有价值的信息充满热情，而SPSS无疑是实现这一目标的关键工具。《SPSS与统计分析（第2版）》这本书，尤其是它附带的CD光盘，让我倍感期待。我选择这本书，很大程度上是因为它专注于SPSS这一款统计分析软件，并且是“第2版”，这意味着它可能包含了最新的软件功能介绍和更优化的分析方法。更让我惊喜的是那张CD光盘，这对于我这样喜欢边学边练的学习者来说，绝对是“锦上添花”。我推测光盘里会包含各种实际应用案例的数据集，这将帮助我更好地理解书中介绍的统计原理和操作步骤。我希望这本书能够从基础的数据管理和描述性统计入手，逐步引导我掌握SPSS中各种核心的统计分析技术，例如假设检验、回归分析、方差分析、因子分析等。我特别期待作者能在书中提供关于如何进行科学的数据可视化，以及如何更有效地解读和呈现统计分析结果的指导。这本书的出现，对我来说，就像找到了一个得力的“数据伙伴”，能够帮助我更加深入地探索数据的奥秘，提升我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据背后蕴含的规律和信息感到着迷，而SPSS作为统计分析的利器，自然是我学习和探索的重点。这次购买的《SPSS与统计分析（第2版）》，最吸引我的莫过于它“第2版”的更新和那张随书附赠的CD光盘。版本更新意味着内容可能更加贴近当前的学术和实践需求，也许会包含SPSS软件的最新功能介绍，或者对一些过时的方法进行修正和优化。而CD光盘，这在如今电子书泛滥的时代，显得尤为珍贵。我理解光盘里很可能包含了大量的实践案例数据，这对于我这样的学习者来说至关重要。理论知识的学习离不开实际操作的巩固，有真实的数据集，我才能亲手去检验书本上介绍的统计方法，去感受数据变化带来的结果差异，从而加深对统计学原理的理解。我特别希望这本书能够覆盖到SPSS中一些比较核心的统计分析模块，例如假设检验、方差分析、相关分析等，并且能够针对这些模块提供详细的操作指导和案例解析。更重要的是，我希望作者能够对这些统计方法的适用条件、结果解读以及潜在的注意事项进行清晰的阐述，避免我在实际应用中走弯路。我一直在思考如何将SPSS更有效地应用到我的课题研究中，这本书的出现，无疑为我提供了绝佳的学习契机，我期待它能在我迷茫时指引方向，在我遇到难题时提供解决方案，成为我学术探索道路上的良师益友。

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