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出版者:Pearson Prentice Hall

作者:Samuel B. Green

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2007-7-22

价格:HKD 220

装帧:Paperback

isbn号码:9780131890251

丛书系列:

图书标签:

• statistics
• 美国
• 基础统计学工具书教材
• SocialScience
• Academic
• SPSS
• 统计分析
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• 社会科学
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• Macintosh
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好的，这是一本关于使用SPSS进行数据分析的图书的详细简介，不包含您提供的书名《Using SPSS for Windows and Macintosh》中的任何特定内容或涵盖范围。 --- 数据驱动洞察：现代统计分析与数据可视化实战指南 第一部分：扎根基础——理解数据、统计思维与软件环境的构建 本书旨在为那些希望掌握现代数据分析核心技能，并能将复杂数据集转化为清晰、可执行洞察的读者提供一个全面且实用的指南。我们深知，统计分析不仅仅是运行软件，它更是一种严谨的思维方式和一套严密的流程。因此，本书从最基础的视角出发，为读者构建坚实的理论与实践基础。 第一章：数据素养的基石——从原始数据到结构化信息 本章将深入探讨数据在当代决策制定中的核心地位。我们将首先界定不同类型的数据（定量、定性、时间序列、面板数据等）及其在实际研究中的应用场景。随后，重点聚焦于数据结构化过程：如何有效地进行数据采集、清洗和预处理。数据质量是分析有效性的先决条件，因此，我们将详尽阐述缺失值处理（插补方法与选择标准）、异常值检测与应对策略（基于箱线图、Z-score及更稳健的IQR方法），以及数据转换（如对数转换、标准化、规范化）的技术细节和理论依据。本章的实践环节将侧重于设计高效的数据导入流程，确保原始数据能够无缝、准确地转化为可供分析的格式，为后续的复杂建模打下坚实的基础。 第二章：统计推断的逻辑框架 统计学是科学研究的语言。本章将系统梳理描述性统计与推断性统计的核心区别与联系。我们将详细解析集中趋势（均值、中位数、众数）与离散趋势（方差、标准差、极差）的适用情境，强调何时应使用鲁棒性更强的非参数度量。推断性统计部分，本书将重点阐释概率分布的威力，特别是正态分布、二项分布和泊松分布在数据建模中的角色。核心概念如中心极限定理、抽样分布将被清晰阐述，帮助读者理解样本如何推断总体。此外，参数估计（点估计与区间估计）的原理，以及假设检验（零假设、备择假设、P值、统计功效）的逻辑流程，将通过丰富的实例进行剖析，确保读者不仅会“做”检验，更能“理解”检验结果的实际意义和局限性。 第二部分：核心分析技术——从单变量到多元模型的实战演练 在掌握了理论基础后，本书将引导读者进入实际的数据分析流程，覆盖从基础的组间比较到复杂的关系建模。 第三章：组间差异的检验与比较 本章专注于如何科学地比较不同群体或不同条件下的均值差异。我们将从最基础的单样本t检验开始，逐步过渡到独立样本t检验和配对样本t检验。对于涉及三个或更多组的比较，单因素方差分析（ANOVA）将作为核心工具进行讲解，包括其基本假设（正态性、方差齐性）的检验方法及如何解读主效应。更进一步，当研究设计涉及多个因素时，我们将深入探讨多因素方差分析（Factorial ANOVA）的交互作用概念，解析如何通过事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey HSD, Bonferroni校正）来精确定位差异的来源。本章的实操部分强调如何根据数据特征选择最恰当的检验方法，并对检验结果进行严格的统计解释。 第四章：关联性探索——相关分析与非参数方法的应用 探索变量之间关系强度和方向是数据分析的关键一步。本章首先聚焦于参数相关分析，详细讲解皮尔逊积差相关系数的计算、解释及其假设条件。随后，我们将扩展到对非线性关系的处理，以及适用于非正态分布或有序数据的非参数相关方法，如Spearman等级相关系数和Kendall's Tau。本章的重点在于区分“相关不等于因果”这一重要原则，并指导读者如何通过散点图和残差分析来评估线性模型的适用性。 第五章：预测的艺术——线性回归模型的构建与评估 回归分析是量化预测和解释关系的标准工具。本章将系统介绍简单线性回归（Simple Linear Regression），重点剖析回归系数的含义、模型的拟合优度（R方）和残差分析的重要性。随后，本书将把焦点转移到多元线性回归（Multiple Linear Regression）上，指导读者如何处理多重共线性问题（VIF诊断）、进行变量选择（逐步法、层级法），以及如何纳入交互项和控制变量来构建更精细的预测模型。模型诊断将是本章的重中之重，包括对残差的正态性、独立性和同方差性的检验，确保模型的稳健性。 第三部分：高级建模技术与结果的有效传达 本部分将超越基础的线性模型，引入更复杂、更具解释力的分析方法，并强调如何将技术结果转化为清晰的商业或学术报告。 第六章：分类与选择——逻辑回归在二元和有序结果中的应用 当因变量为分类变量时（如是/否、成功/失败），逻辑回归（Logistic Regression）成为必需的工具。本章将详述二元逻辑回归的原理，重点解释Odds Ratio（优势比）的解读，以及如何构建分类预测模型。对于多个类别或有序的分类结果，本书将介绍多项式逻辑回归和有序逻辑回归的应用场景与实施细节。本章还将探讨模型评估的特有指标，如ROC曲线、AUC值和分类准确率，以全面衡量分类模型的性能。 第七章：数据结构的解构——因子分析与主成分分析 在面对大量变量时，降维技术是简化模型的关键。本章将区分主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）的应用目标。PCA侧重于方差最大化，用于数据压缩；而因子分析侧重于识别潜在的、不可观测的结构（因子）。我们将详述如何通过特征值、碎石图和因子载荷矩阵来决定保留的成分或因子数量，并探讨旋转技术（如正交旋转与斜交旋转）在提高因子解释力方面的作用。 第八章：报告的终结——可视化、自动化与结果的伦理传播 分析的价值最终体现在其被有效理解和应用上。本章不再关注新的统计方法，而是专注于结果的呈现。我们将探讨如何根据分析类型（如比较均值、展示相关性、展示模型拟度）选择最恰当的图表类型（如误差棒图、热力图、回归拟合图）。更进一步，本书将指导读者如何撰写一份专业的数据分析报告，清晰地组织“方法-结果-讨论”的结构。最后，我们将探讨数据分析中的伦理责任，包括数据隐私保护、结果的客观性呈现，以及如何避免统计误导，确保分析的专业性和可信赖度。 本书的整体结构旨在提供一个从“数据清洗到洞察发布”的完整闭环训练，确保读者不仅能熟练操作分析工具，更能理解背后的统计逻辑，从而在任何领域的数据挑战中游刃有余。

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在当前以数据驱动决策为核心的商业环境中，掌握高效的数据分析工具至关重要。作为一名商业分析领域的从业者，我一直致力于提升自己在数据分析方面的能力，而 SPSS 则是我一直想要深入学习的软件之一。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的出现，正是我所需要的。我期望这本书能够提供详实的、与商业应用紧密结合的 SPSS 操作指南。我希望它能够教授我如何利用 SPSS 进行市场调研数据的分析，例如识别目标客户群体、评估营销活动效果、预测销售趋势等。书中关于数据清洗和预处理的章节尤为重要，我希望能够学到如何有效地处理缺失值、异常值，以及如何对数据进行编码和转换，以满足不同分析模型的输入要求。在统计分析方面，我特别关注诸如回归分析（用于预测和关系分析）、聚类分析（用于客户细分）以及因子分析（用于识别潜在的市场驱动因素）等方法。我希望这本书能够详细讲解这些方法的原理，并展示如何在 SPSS 中进行实际操作，包括如何选择合适的分析模型、如何解读分析结果，以及如何将分析结果转化为具有商业价值的洞察。此外，我也希望这本书能够涵盖一些关于数据可视化的内容，例如如何利用 SPSS 生成美观且信息丰富的图表，以支持商业报告和决策。

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我是一名统计学的爱好者，一直以来都希望能深入掌握 SPSS 这一强大的统计分析软件，尤其是在 Windows 和 Macintosh 这两个主流操作系统上的应用。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的出版，让我对实现这一目标充满了信心。我期待这本书能够成为一本详尽的 SPSS 操作手册，不仅包含基础的数据录入、变量定义、数据筛选等操作，更能深入讲解各类统计分析方法。我希望能学习到如何进行描述性统计分析，如何运用各种图表（如直方图、散点图、箱线图）来可视化数据，以及如何进行推论性统计，包括 t 检验、ANOVA、卡方检验等。此外，我对回归分析（包括线性回归、多元回归、逻辑回归）和方差分析（ANOVA）等更高级的分析技术尤为感兴趣，我希望这本书能清晰地阐释这些方法的原理、假设条件以及在 SPSS 中的具体操作步骤，并指导我如何正确地解读 SPSS 的输出结果。更重要的是，我希望这本书能提供一些案例研究，这些案例最好能涵盖不同学科领域，例如心理学、教育学、社会学、经济学等，从而让我能够看到 SPSS 在不同应用场景下的强大威力。这本书能否让我从一个 SPSS 的新手成长为一个熟练的使用者，并能够灵活运用 SPSS 来解决实际问题，是我最期待的。

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作为一名初学者，我对 SPSS 的学习之旅充满了期待，但同时也伴随着一些不安。我听说 SPSS 功能非常强大，但同时也非常复杂，入门门槛较高。因此，我非常看重《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书是否能够为我提供一个清晰、循序渐进的学习路径。我希望它能从最基础的概念讲起，比如 SPSS 的界面介绍、基本的数据操作，然后逐步深入到各种统计分析技术。我特别希望这本书能详细解释每一种统计方法的适用条件、假设检验以及结果的解读。例如，对于 t 检验、ANOVA、卡方检验这些基础的分析，我希望作者能清晰地说明它们分别适用于什么样的数据类型和研究问题，以及在 SPSS 中如何一步步地执行这些操作，并理解 SPSS 输出的 p 值、置信区间等关键信息所代表的意义。此外，我还需要学习如何进行数据可视化，通过图表来更直观地展示我的发现。箱线图、散点图、柱状图等，这些图表如何生成，如何优化，使其更具说服力，都是我非常关心的问题。这本书如果能提供大量的实例，并配以详细的操作步骤和截图，那将对我这样的新手来说是巨大的福音。我希望这本书能让我从“知道有” SPSS 发展到“会用” SPSS，最终能够“用好” SPSS，为我的学术研究和未来职业生涯打下坚实的基础。

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作为一名长期从事数据分析工作的专业人士，我深知一个稳定可靠且功能强大的统计软件对工作效率和分析质量的重要性。在众多统计软件中，SPSS 以其易用性和全面的功能而闻名。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的出版，让我看到了一个系统性提升我 SPSS 技能的机会。我期待这本书能够为我提供一些在实际工作中经常会遇到的问题提供解决方案。例如，如何处理大型数据集，如何提高数据导入和导出的效率，以及如何优化 SPSS 的运行速度。我希望书中能包含一些关于数据预处理的高级技巧，如异常值检测和处理方法、缺失值插补策略，以及如何对分类变量进行有效的编码。在统计分析方面，我特别关注书中对一些复杂统计方法的讲解，例如时间序列分析、生存分析、判别分析等，我希望能学习到如何在 SPSS 中有效地应用这些方法，并深入理解其统计原理和结果的解读。我也希望这本书能涵盖一些关于统计模型的选择和验证的内容，例如如何根据研究目的选择最合适的回归模型，以及如何进行模型诊断和评估。此外，我希望书中能提供一些关于如何将 SPSS 分析结果有效地转化为报告和演示文稿的建议，以更好地向非技术背景的受众传达复杂的分析信息。

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作为一名社会科学领域的研究生，我经常需要进行实证研究，而 SPSS 则是我进行数据分析的必备工具。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的标题让我觉得非常契合我的需求。我期待它能提供一份详尽的 SPSS 操作指南，涵盖从数据录入到高级统计分析的整个流程。我特别关心这本书在统计方法部分的讲解，是否能够深入浅出地解释各种统计模型的原理，例如线性回归、逻辑回归、生存分析等，并且详细说明它们在 SPSS 中的实现方式。在社会科学研究中，我们经常会遇到各种各样的数据类型和研究设计，比如横断面数据、面板数据、混合效应模型等等。我希望这本书能够提供针对这些特定研究场景的分析方法和 SPSS 操作技巧。同时，数据预处理和数据转换也是社会科学研究中非常重要的一环，比如如何进行因子分析以构建新的变量，如何进行主成分分析来降维，以及如何处理分类变量和有序变量。我对这本书能否提供清晰的指导，让我能够更准确、更有效地进行这些操作充满期待。此外，我也希望这本书能够涵盖一些在论文写作中经常遇到的问题，例如如何将 SPSS 的分析结果有效地呈现到论文中，如何撰写统计分析的章节，以及如何解释统计结果以支持研究论点。

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我是一名对定量研究充满热情但又面临跨平台操作困扰的学生。我的研究项目需要在 Windows 和 Macintosh 电脑上交替进行，而我一直担心 SPSS 在不同操作系统下的兼容性和操作差异。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的出现，无疑给了我极大的信心。我希望这本书能成为我的“通关秘籍”，让我能够无缝地在两个平台上使用 SPSS。我期待书中能够详细对比 Windows 和 Macintosh 版本 SPSS 的界面和操作上的细微差别，并提供具体的解决方案，例如文件路径的设置、软件的安装和更新等。我希望它能教会我如何在任何一个平台上都能流畅地进行数据导入、数据清洗、数据转换以及进行各种统计分析。例如，当我需要进行数据可视化时，我希望这本书能指导我如何在 Mac 上生成与 Windows 上同等质量的图表。我特别关注书中是否会提及一些解决跨平台数据传输和文件格式兼容性问题的实用技巧，比如如何避免因编码问题导致的数据乱码。同时，我也希望这本书能涵盖一些进阶的操作，比如宏的使用，批处理文件，以及与其他软件（如 Excel、R）的数据交互，并且这些内容同样适用于两个操作系统。这本书能否帮助我消除跨平台使用的技术障碍，让我能够更专注于研究本身，是我选择它的重要原因。

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我是一名对统计分析理论和实践都充满热情的在读博士生，我需要掌握 SPSS 的强大功能来完成我的研究项目。我了解到 SPSS 在跨平台操作上可能存在一些细节上的差异，因此《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的标题深深吸引了我，我期望它能为我提供一份全面且易于理解的跨平台 SPSS 操作指南。我希望这本书不仅能涵盖 SPSS 的基础功能，如数据录入、管理和可视化，更能深入讲解各种高级统计分析方法，并重点关注在不同操作系统下的具体实现。例如，我希望书中能详细介绍如何进行复杂的数据转换，如创建派生变量、重编码变量、合并数据集等，并且这些操作在 Windows 和 Macintosh 上的差异能被清晰地指出并提供解决方案。在统计分析方面，我非常关注模型构建和诊断，例如如何进行多重线性回归，如何进行假设检验，以及如何解读回归系数和拟合优度。我也希望能够学习到如何运用 SPSS 进行更复杂的统计模型，如面板数据分析、纵向数据分析，以及如何进行多层模型分析。更重要的是，我希望这本书能提供一些关于如何优化 SPSS 操作流程，提高分析效率的实用技巧，并教会我如何利用 SPSS 的语法功能（syntax）来实现自动化分析。这本书能否帮助我成为一名更加高效和全面的 SPSS 用户，是我选择它的关键。

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我是一名对数据可视化和统计建模充满热情的学生，我一直希望能够通过 SPSS 更好地理解和呈现我的研究成果。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的标题正是我所需要的，我期待它能成为我学习 SPSS 的得力助手。我希望这本书能从最基础的数据导入和管理入手，逐步引导我掌握 SPSS 的各项功能。我尤其看重书中关于数据可视化部分的讲解，希望它能提供丰富的图表类型和定制选项，让我能够创建出既美观又信息量丰富的图表，例如用于展示变量分布的直方图和箱线图，用于展示变量之间关系的散点图和线图，以及用于展示多变量关系的矩阵图。在统计分析方面，我希望这本书能详细介绍如何进行描述性统计分析，如何进行假设检验，以及如何进行各种回归分析。我希望能够学习到如何进行多重线性回归，如何解释回归系数，以及如何进行模型诊断。同时，我也对聚类分析和因子分析等探索性数据分析方法感兴趣，希望这本书能提供清晰的指导，让我能够有效地应用这些方法来发现数据中的模式和结构。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何将 SPSS 的分析结果与研究问题相结合，并有效地解释和呈现这些结果的建议，从而帮助我更好地完成我的学术论文和研究报告。

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我一直对数据分析和统计方法深感着迷，尤其是在学术研究和商业决策中，数据分析的准确性和深度往往是区分成功与否的关键。然而，掌握 SPSS 这样的专业统计软件，尤其是要在 Windows 和 Macintosh 这两个不同的操作系统下熟练运用，确实是一项不小的挑战。我最近入手了《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书，从这本书的标题来看，我期待它能为我提供一个全面而深入的指导，帮助我跨越操作系统的障碍，真正掌握 SPSS 的各项功能。我希望这本书不仅能教会我如何进行基础的数据录入、清洗和管理，更能引导我深入理解各种统计分析方法背后的原理，以及如何在 SPSS 中恰当地应用它们。例如，在研究设计阶段，如何根据研究问题选择最合适的统计模型；在数据分析过程中，如何解读 SPSS 输出的各项指标，并对结果进行科学的判断；以及在最终报告撰写时，如何清晰、准确地呈现我的分析过程和结论。这本书的厚度和内容量预示着它将是一个详尽的参考，我希望能从中学习到 SPSS 的高级功能，比如复杂的回归分析、时间序列分析、因子分析等等，并且了解如何在不同场景下优化分析流程，提高效率。同时，我也希望它能涵盖一些在数据分析中经常遇到的问题，并提供相应的解决方案，让我在实际操作中少走弯路，更自信地处理各种数据挑战。尤其是在跨平台操作方面，我希望这本书能提供一些实用的技巧和注意事项，确保我在 Windows 和 Macintosh 之间的切换过程中，数据的一致性和分析的准确性不受影响。

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我是一名在职的市场研究分析师，日常工作中需要处理大量来自不同渠道的客户数据，并从中提炼有价值的市场洞察。虽然我之前接触过一些基础的数据分析工具，但对于 SPSS 这样一个专业且广泛应用的统计软件，我希望能有更系统、更深入的掌握。《Using SPSS for Windows and Macintosh》这本书的出现，让我看到了一个提升自己专业技能的绝佳机会。我期望这本书能够提供丰富的实战案例，这些案例最好能贴近市场研究的实际场景，例如客户细分、产品偏好分析、广告效果评估等等。我希望通过学习这些案例，我能够了解如何运用 SPSS 进行这些特定的市场分析，并从中学习到如何有效地设计问卷、收集数据，以及如何利用 SPSS 进行多变量分析，如回归分析、聚类分析，甚至是结构方程模型等。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何在 SPSS 中进行数据清洗和预处理，这通常是数据分析中最耗时但也最关键的一步。如何处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换和编码，这些细节的处理直接影响到分析的质量。此外，我也关注 SPSS 在数据可视化方面的能力，我希望通过这本书，我能够学习到如何利用 SPSS 生成专业、美观的图表，以更清晰地向客户和团队传达我的分析结果。这本书能否帮助我提高数据分析的效率和准确性，从而更好地支持我的工作决策，是我最看重的一点。

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讲东西讲的挺细的

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手上的是2005年的第四版~这本书很好用的说~

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手上的是2005年的第四版~这本书很好用的说~

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