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出版者:Prentice Hall

作者:Norusis, Marija J.

出品人:

页数:651

译者:

出版时间:

价格:83

装帧:Pap

isbn号码:9780131593893

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数据科学与统计推断：现代应用指南 本书旨在为广大致力于深入理解和应用现代统计方法与数据分析技术的读者提供一份全面、实用的指导手册。它超越了对单一软件工具的简单介绍，而是聚焦于支撑数据驱动决策的核心理论、方法论以及实际操作流程。 本书的定位是面向那些希望在严谨的学术背景下，同时兼顾实际业务场景应用的研究人员、数据分析师、研究生以及希望提升数据素养的专业人士。我们假设读者对基础的代数和概率论概念有所了解，但无需具备深厚的专业统计学背景。 第一部分：数据科学基础与研究设计 本部分奠定了数据分析的理论基石，强调了“提问”比“计算”更重要。 第一章：数据驱动思维的范式转换 本章深入探讨了数据科学在当代研究与决策制定中的核心地位。我们将解析从传统假设检验到现代探索性数据分析（EDA）的思维转变。重点讨论了数据质量、数据伦理（如隐私保护与偏见识别）在整个分析流程中的前置重要性。我们将介绍如何构建一个清晰、可操作的研究问题，并将其转化为可量化的统计假设。 核心议题： 探索性数据分析（EDA）的系统化流程；数据叙事（Data Storytelling）的构建要素；研究设计的类型（实验设计、准实验设计、观察性研究）及其对后续统计选择的影响。 第二章：测量、抽样与数据准备的艺术 有效的分析始于准确的测量。本章详细阐述了不同测量层次（定类、定序、定距、定比）对统计选择的约束。抽样理论被视为外部有效性的关键，我们将区分概率抽样和非概率抽样方法，并分析不同抽样误差的来源及控制策略。 数据清洗与预处理： 缺失值（Missing Data）的处理技术，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别与插补方法（如多重插补 MICE）。异常值（Outliers）的稳健检测与处理策略，避免“数据清洗即数据操纵”的陷阱。 数据转换与规范化： 探讨对非正态分布数据进行变换（如Box-Cox变换）的必要性，以及特征缩放（标准化、归一化）在模型性能中的作用。 第二部分：描述性统计与可视化精要 本部分侧重于如何有效地总结和展示数据集的特征，这是进行推断性分析的前提。 第三章：数据的核心度量 我们将超越简单的平均数和标准差。本章详细介绍衡量集中趋势（众数、中位数、均值）和分散程度（方差、四分位数、异众比率）的稳健统计量。重点介绍鲁棒统计量的概念，即在存在异常值时仍能提供可靠估计的度量方法。 分布形态的分析： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的解释及其对正态性假设的意义。我们将探讨如何利用图形工具（如直方图、箱线图）直观地评估分布的形状。 第四章：高级数据可视化技术 可视化不仅是图表，更是信息传达的强大工具。本章将指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图形展示方式。 双变量与多变量可视化： 散点图矩阵（SPLOM）在初步探索变量间关系时的应用；热力图（Heatmaps）在展示相关性矩阵或高维数据密度时的效用；时间序列数据的趋势分解与季节性识别图示方法。 有效沟通原则： 避免误导性图表（如截断的Y轴、不当的颜色映射），强调清晰标注和简洁设计的重要性。 第三部分：推断性统计的核心模型 本部分是本书的理论核心，深入讲解了如何从样本数据推断总体特征，并评估假设的可靠性。 第五章：参数估计与假设检验的原理 本章详细剖析了点估计与区间估计（置信区间）的区别与联系。假设检验部分，我们将系统梳理零假设与备择假设的构建、I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡，以及统计功效（Power）的计算与提升策略。 非参数检验的引入： 在数据不满足正态性或方差齐性假设时，本章将系统介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等非参数方法的应用场景和解释要点，强调其在小样本或序次数据分析中的价值。 第六章：方差分析（ANOVA）的深度解析 ANOVA不仅限于单因素方差分析。本章将全面覆盖多因素ANOVA、重复测量ANOVA以及协方差分析（ANCOVA）。 模型假设与检验： 详细讨论方差齐性（Levene检验或Brown-Forsythe检验）和正态性的诊断方法。重点讲解事后检验（Post-hoc Tests）的选择（如Tukey HSD, Bonferroni校正）及其对多重比较问题的控制。 协方差分析的应用： 如何在模型中控制混淆变量（Covariates）的影响，提高检验效率。 第七章：回归分析的完整框架 回归分析是现代统计学的基石。本章从简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归。 模型诊断与假设检验： 详细讲解残差分析的重要性，包括残差的正态性、独立性（Durbin-Watson 检验）和同方差性（Breusch-Pagan 检验）。 多重共线性诊断： 方差膨胀因子（VIF）的计算与解释，以及处理多重共线性的策略（如岭回归Régression Ridge）。 模型选择的艺术： 介绍信息准则（AIC, BIC）在比较嵌套和非嵌套模型中的应用，以及逐步回归法的优缺点。 第四部分：高级建模技术与数据结构处理 本部分面向更复杂的数据结构和更前沿的分析需求。 第八章：分类数据分析与逻辑回归 当因变量是二元或多元分类变量时，线性回归不再适用。本章专注于广义线性模型（GLM）框架下的逻辑回归（Logistic Regression）。 解释性： 如何解释优势比（Odds Ratio, OR）和对数优势比。 模型拟合优度： 介绍Hosmer-Lemeshow检验以及伪$R^2$（如Nagelkerke $R^2$）的评估。 多分类逻辑回归： 扩展至名义和有序逻辑回归的建模思路。 第九章：生存分析导论 本章关注时间到事件（Time-to-Event）数据的分析，广泛应用于医学、工程可靠性研究。 非参数估计： Kaplan-Meier 法的原理与图示解读。 风险模型的构建： 介绍Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）的原理，以及如何评估比例风险的假设（如Schoenfeld残差检验）。 第十章：因子分析与结构方程基础 当研究目标是识别潜变量或检验复杂因果路径时，需要更强大的工具。 探索性因子分析（EFA）： 探讨主成分分析（PCA）与因子分析的区别，因子载荷的解读、特征值与碎石图（Scree Plot）的应用，以及旋转（如Varimax）对结果解释性的影响。 路径分析简介： 简要介绍结构方程模型（SEM）的框架，侧重于理论模型的构建与拟合优度指标（如$chi^2$, RMSEA, CFI）的初步解读。 附录：统计软件应用哲学 本附录旨在强调工具的辅助性，而非其主导性。我们将讨论不同软件环境（无论是基于菜单操作还是编程脚本）在实现上述统计方法时，其核心逻辑是相通的。重点在于理解输入参数的含义，而非简单复制粘贴命令。这要求读者在应用任何软件时，都必须坚持审慎的统计学判断，确保模型的设定与其研究数据的内在结构相匹配。 全书核心理念： 数据分析的价值在于其推理的严谨性和结论的可解释性。本书提供的方法论框架，是建立在统计学基本原理之上的，适用于任何能够执行复杂统计运算的现代分析平台。

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对于我来说，这本书最大的价值在于它培养了我独立解决问题的能力。书中提供的不仅仅是操作指南，更重要的是它教会了我如何思考。每当我在SPSS中遇到一个不熟悉的选项或者一个看似奇怪的结果时，我不再是束手无措，而是会尝试去书中寻找相关的解释，或者运用书中提供的分析逻辑来推断。这种能力的培养，让我能够更自信地应对工作中遇到的各种数据分析挑战，而不仅仅是机械地复制书中的步骤。

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这本书在统计方法的选择和应用方面，也给出了非常有价值的建议。它不仅仅是简单地罗列出SPSS支持的各种统计检验，更重要的是，它会根据不同的研究目的和数据类型，引导读者选择最合适的统计方法。例如，在讲解t检验时，它会区分独立样本t检验和配对样本t检验的应用场景；在讲解方差分析时，它会区分单因素方差分析和多因素方差分析。这种“情境化”的教学方式，帮助我建立起一种“问题导向”的分析思维，知道在面对具体问题时，应该去寻找哪种统计工具。

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这本书的另一大亮点在于其深度和广度的结合。它既覆盖了SPSS 15.0最常用、最基础的功能，又在某些章节深入探讨了更高级的统计技术，比如回归分析、方差分析等。对于初学者来说，它提供了坚实的基础；对于有一定基础的读者，它也能提供进阶的指导。我记得在学习回归分析时，书中不仅讲解了如何进行线性回归，还详细解释了模型拟合度、残差分析等概念，并且通过案例展示了如何处理多重共线性、异方差等常见问题。这种既有广度又有深度的内容安排，让这本书能够满足不同层次读者的需求，成为一本长期伴随我的学习资料。

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这本书的排版设计也值得称赞。清晰的章节划分，合理的段落结构，以及大量的插图和表格，都极大地提升了阅读体验。特别是那些SPSS操作界面的截图，真实而准确，让我可以对照着书本一步步进行操作，大大减少了出错的可能性。而且，书中的案例数据也通常会提供下载链接或者在书中附带，这为读者提供了极大的便利，可以直接动手实践，巩固所学知识。我发现，在学习过程中，能够亲手操作和实践，远比仅仅阅读理论知识来得更有效。

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我特别喜欢书中对于结果解读的详尽讲解。很多时候，我们能够熟练地在SPSS中运行各种统计分析，但却对输出结果的意义一知半解。这本书在这方面做得非常出色，它会逐一解释SPSS输出的各项指标，例如P值、置信区间、效应量等，并结合案例分析，帮助读者理解这些指标的实际含义。它教会了我如何从统计结果中提取有用的信息，如何判断统计显著性与实际显著性之间的关系，以及如何将统计发现转化为有意义的结论。

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我必须强调的是，《SPSS 15.0 Guide to Data Analysis》在语言表达上也非常出色。作者的文笔流畅，逻辑清晰，即使是复杂的统计概念，也能用通俗易懂的语言来解释。书中很少出现那些令人望而生畏的专业术语，即便有，也会在第一次出现时给予详细的解释。我曾经尝试阅读过一些其他SPSS的书籍，但往往因为语言过于晦涩而难以坚持。然而，这本书却让我爱不释手，常常在深夜也忍不住继续往下读。它的讲解方式更像是与一位经验丰富的导师在交流，总能在我困惑的时候给予恰到好处的引导，让我茅塞顿开。

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总而言之，《SPSS 15.0 Guide to Data Analysis》是一本我强烈推荐给所有SPSS用户，特别是初学者的书籍。它不仅是一本操作手册，更是一本能够帮助你理解统计思维、掌握数据分析技能的宝典。这本书让我从一个对数据分析感到畏惧的人，变成了一个乐于探索和解决数据问题的人。它为我开启了数据分析的新世界，是我学习SPSS过程中不可或缺的重要伙伴。

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作为一名需要频繁使用SPSS进行数据分析的研究生，我曾经在数据清洗和预处理阶段花费了大量的时间和精力。这本书在这方面提供了非常实用的指导。它详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换和重编码，以及如何合并和分割数据文件等。这些看似基础的操作，却是保证后续统计分析准确性的关键。书中提供的各种技巧和方法，有效地帮助我节省了大量的时间，并且提高了数据的质量。我学会了如何系统地进行数据准备，而不是凭感觉随意操作。

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这本书简直是SPSS 15.0的入门圣经！当初拿到这本书的时候，我还是个对统计分析一窍不通的小白，看着SPSS那密密麻麻的菜单和选项，感觉自己就像置身于一片陌生的数字丛林，迷茫又无助。然而，《SPSS 15.0 Guide to Data Analysis》就像一把锋利的砍刀，为我劈开了一条通往数据分析殿堂的道路。它没有一开始就抛出一大堆晦涩难懂的理论，而是循序渐进，从最基础的数据录入、变量定义开始，一步一步地引导我熟悉SPSS的操作界面。我记得第一次尝试进行描述性统计时，书中清晰的截图和详尽的步骤讲解，让我感到无比安心。每当我遇到一个问题，书中总能找到相应的解答，并且会解释为什么这样做，而不是简单地告诉“点这里，然后点那里”。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了我学习的效率和兴趣。

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我尤其欣赏这本书在案例选择上的独到之处。它并没有采用那些脱离实际、过于抽象的例子，而是选择了大量贴近生活、贴近科研的真实案例。从市场调研中的消费者偏好分析，到教育学中的学习效果评估，再到社会学中的行为模式探究，每个案例都生动有趣，并且都围绕着SPSS 15.0的核心功能展开。通过这些案例，我不仅仅学会了如何操作SPSS，更重要的是，我开始理解了统计分析在不同学科领域的实际应用价值。书中会详细分析案例的背景、研究问题，然后一步步展示如何利用SPSS来解决这些问题，包括数据预处理、选择合适的统计方法、执行分析，以及如何解读分析结果。这种“学以致用”的学习模式，让我对统计分析不再感到枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。

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