具体描述
探索数据分析的强大工具 本书将带您踏上一段深入了解统计分析软件 SPSS 15.0 Base 的旅程。无论您是数据科学新手，还是希望提升分析技能的经验用户，这本书都将为您提供全面、实用的指导，帮助您驾驭这个功能强大的数据处理和分析平台。 第一部分：SPSS 基础入门 本部分将为您打下坚实的基础，让您快速熟悉 SPSS 15.0 Base 的基本操作和界面。 章节一：欢迎来到 SPSS SPSS 概览： 了解 SPSS 15.0 Base 的核心功能和它在各个领域中的应用，例如市场调研、社会科学、医学研究、金融分析等。 安装与启动： 详细指导您如何在您的操作系统上成功安装 SPSS 15.0 Base，并介绍启动软件的步骤。 SPSS 用户界面： 熟悉 SPSS 的主要窗口，包括菜单栏、工具栏、数据编辑器（Data View 和 Variable View）、输出查看器（Output Viewer）和图表编辑器（Chart Editor）等，理解它们各自的作用。 导航与基本操作： 学习如何在 SPSS 中进行基本的文件操作，如新建、打开、保存数据文件，以及在不同窗口之间切换。 章节二：数据输入与管理 数据视图（Data View）： 深入了解数据视图的结构，如何输入、编辑和删除数据。 变量视图（Variable View）： 学习如何定义变量的属性，包括变量名、类型（字符串、数值、日期等）、宽度、小数点位数、标签、值标签、缺失值、对齐方式和测量级别（定类、定序、定距）。理解变量视图对于组织和描述数据至关重要。 数据录入技巧： 掌握提高数据录入效率的方法，如使用“粘贴”和“插入”功能，以及如何处理不同类型的数据。 数据转换与整理： 变量计算（Compute Variable）： 学习如何创建新变量，通过现有变量进行数学运算、逻辑运算或函数应用，例如计算总分、创建比例变量或进行分类编码。 选择个案（Select Cases）： 掌握根据特定条件筛选出所需数据子集的方法，以便进行有针对性的分析。 重编码变量（Recode Into Same Variables / Recode Into Different Variables）： 学习如何将现有变量的值进行分组或转换，例如将连续变量转化为分类变量，或将等级变量进行重新排序。 替换缺失值（Replace Missing Values）： 了解 SPSS 提供的多种方法来处理缺失数据，如均值填充、中位数填充或回归填充，以及如何选择最适合您数据的策略。 派生变量（Create Time Series）： 如果您处理时间序列数据，本节将介绍如何创建和管理时间序列变量。 聚合数据（Aggregate）： 学习如何将数据集中的多个观测值合并成一个汇总值，例如按组计算均值或计数。 合并文件（Merge Files）： 掌握将多个 SPSS 数据文件合并在一起的方法，包括按行合并（Add Cases）和按列合并（Add Variables）。 数据排序（Sort Cases）： 学习如何根据一个或多个变量的升序或降序对数据进行排序，以方便查看和分析。 第二部分：描述性统计与数据可视化 在清理和准备好数据后，本部分将引导您使用 SPSS 进行探索性数据分析，了解数据的基本特征。 章节三：描述性统计分析 频率分析（Frequencies）： 学习如何生成变量的频率表和百分比，查看数据的分布情况，包括众数、中位数和模式。 描述（Descriptives）： 计算变量的中心趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、范围、最小值、最大值），以及偏度和峰度等统计量。 交叉制表（Crosstabs）： 分析两个或多个分类变量之间的关系，生成列联表，并计算卡方检验等关联性统计量，以检验变量之间的独立性。 探索（Explore）： 提供更详细的数据描述，包括均值、中位数、方差、范围、四分位数范围，以及偏度、峰度和百分位数，并可生成箱线图和直方图。 表格生成器（Report Summarize Values）： 学习如何创建自定义的汇总表，以更有条理的方式呈现您的描述性统计结果。 章节四：数据可视化 图表编辑器（Chart Editor）： 掌握使用图表编辑器创建和编辑各种统计图表，包括： 直方图（Histograms）： 展示单个数值变量的分布。 条形图（Bar Charts）： 比较不同类别的数据。 饼图（Pie Charts）： 显示各部分占总体的比例。 折线图（Line Charts）： 展示数据随时间或顺序的变化趋势。 散点图（Scatterplots）： 探索两个数值变量之间的关系。 箱线图（Boxplots）： 比较不同组的数值变量的分布，识别异常值。 误差条图（Error Bar Charts）： 显示均值及其置信区间。 创建和自定义图表： 学习如何选择合适的图表类型，调整图表的标题、轴标签、图例、颜色、字体等，使其更具可读性和信息量。 导出图表： 学习如何将创建的图表导出为不同的图像格式（如 .jpg, .eps, .wmf）以便在报告或演示中使用。 第三部分：推断性统计分析 本部分将介绍如何使用 SPSS 进行更高级的统计推断，以检验假设并理解变量之间的关系。 章节五：参数检验 单样本 t 检验（One-Sample T Test）： 检验单个样本的均值是否与一个已知的总体均值存在显著差异。 配对样本 t 检验（Paired-Samples T Test）： 检验两个相关样本的均值是否存在显著差异，常用于前后对比实验。 独立样本 t 检验（Independent-Samples T Test）： 检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 检验三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异，并提供事后检验（Post Hoc Tests）来确定具体是哪些组之间存在差异。 两因素方差分析（Factorial ANOVA）： 分析两个或多个自变量对因变量的影响，并考察自变量之间的交互作用。 章节六：相关性与回归分析 相关性分析（Correlations）： Pearson 相关系数： 衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 Spearman 秩相关系数： 衡量两个定序变量或非线性关系的单调性。 Kendall's tau-b： 另一种用于定序变量的秩相关系数。 线性回归分析（Linear Regression）： 简单线性回归： 预测一个因变量与一个自变量之间的线性关系。 多元线性回归： 预测一个因变量与多个自变量之间的线性关系，并评估各预测变量对因变量的贡献。 回归诊断： 学习如何检查回归模型的假设是否满足，如残差的独立性、同方差性、正态性，以及识别异常值和强影响点。 章节七：非参数检验 Chi-Square 检验（卡方检验）： 分析两个分类变量之间的关联性。 Mann-Whitney U 检验： 独立样本的非参数检验，用于比较两组的分布。 Wilcoxon 符号秩检验： 配对样本的非参数检验，用于比较两组的分布。 Kruskal-Wallis H 检验： 三个或三个以上独立样本的非参数检验，用于比较各组的分布。 第四部分：高级主题与实践应用 本部分将触及一些更高级的分析技术，并结合实际案例，帮助您巩固所学知识。 章节八：更多统计分析工具（根据 SPSS 15.0 Base 的功能范围选取） 因子分析（Factor Analysis）： 探索变量之间的潜在结构，将大量变量归纳为少数几个公因子。 聚类分析（Cluster Analysis）： 将相似的观测对象或变量分组。 判别分析（Discriminant Analysis）： 根据一组预测变量对观测对象进行分类。 多重响应分析（Multiple Response Analysis）： 处理调查问卷中允许选择多个选项的问题。 生存分析（Survival Analysis）： 分析事件发生的时间，例如患者的生存时间。 章节九：SPSS 报告与输出管理 理解 SPSS 输出： 学习如何解读 SPSS 生成的统计表格和图表，理解各个统计量的含义。 自定义输出格式： 学习如何调整输出表格的样式，使其更符合您的报告要求。 导出输出： 将 SPSS 输出导出为多种格式，如 Microsoft Word (.doc)、Excel (.xls)、PDF (.pdf) 或纯文本 (.txt)，方便您在其他应用程序中使用。 创建和使用模板： 学习如何保存自定义的分析过程和输出格式，以便重复使用。 章节十：实际案例分析 本章将通过一系列真实的或模拟的案例，演示如何将 SPSS 15.0 Base 的各种功能应用于实际问题。例如，在市场调研中分析顾客满意度，在医学研究中分析药物疗效，或在教育领域分析教学效果。这些案例将帮助您将理论知识转化为实践技能。 通过本书的学习，您将能够熟练运用 SPSS 15.0 Base 进行数据准备、描述性统计、数据可视化和推断性统计分析，从而更有效地从数据中提取有价值的信息，支持您的研究和决策。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有