具体描述
《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现，是一本使用SPSS进行高级统计分析的实用性很强的指导书和参考书。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》共分4个部分，分别是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型，回归模型，多元统计分析方法，以及其他统计分析方法。《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》基于IBM SPSSS tatistics24中文版，并结合作者多年的统计分析实战经验和SPSS行业应用经验，侧重对统计新方法、新观点的讲解，在保证统计理论严谨的同时注重叙述的浅显易懂，使《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》更加易学易用。
《SPSS统计分析高级教程（第3版）/高等学校教材》可作为高等学校本科生和研究生统计学相关课程教材，也可作为市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等工作的人士的参考书。
作者简介
张文彤：是国内统计软件教学和统计学网络教学，特别是SPSS软件教学的开拓者，2001年以来协助SPSS中国公司一手建立了其国内的培训体系，是国内知名的SPSS培训师之一。张文彤博士在复旦大学任教期间，同时保持着与统计应用相关业界各前沿领域的密切接触，在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。市场研究方面，曾为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等项目，数据挖掘方面则在基因数据分析、医疗费用数据分析、公共卫生应急预警系统等方面进行了深入研究，并协助完成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。
目录信息
第1章 方差分析模型
1．1 模型简介
1．1．1 模型入门
1．1．2 常用术语
1．1．3 适用条件
1．2 案例：胶合板磨损深度的比较
1．2．1 操作说明
1．2．2 结果解释
1．2．3 模型参数的估计值
1．2．4 两两比较
1．2．5 其他常用选项
1．3 两因素方差分析模型
1．3．1 案例：超市规模、货架位置与销售量的关系
1．3．2 边际平均值与轮廓图
1．3．3 拟合劣度检验
1．4 因素各水平间的精细比较
1．4．1 POSTHOC子句
1．4．2 EMMEANS子句
1．4．3 LMATRIX和KMATRIX子句
1．4．4 CONSTRAST子句
1．5 方差分析模型进阶
1．5．1 含随机因子的方差分析模型
1．5．2 白定义检验使用的误差项
1．5．3 4类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用的实验设计分析方法
2．1 仅研究主效应的实验设计方案
2．1．1 完全随机设计
2．1．2 随机区组设计
2．1．3 交叉设计
2．1．4 拉丁方设计
2．2 考虑交互作用的实验设计方案
2．2．1 析因设计
2．2．2 正交设计
2．2．3 均匀设计
2．3 误差项变动的特殊实验设计方案
2．3．1 嵌套设计
2．3．2 重复测量设计
2．3．3 裂区设计
2．4 协方差分析
2．4．1 协方差分析的必要性
2．4．2 平行性假定的检验
2．4．3 计算和检验修正平均值
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3．1 多元方差分析
3．1．1 模型简介
3．1．2 案例：青少年牙齿发育状况跟踪
3．2 重复测量数据的方差分析
3．2．1 模型简介
3．2．2 案例：进一步考察年龄对牙齿发育的影响
思考与练习
参考文献
第4章 线性混合模型
4．1 模型简介
4．1．1 问题的提出
4．1．2 模型人门
4．2 层次聚集性数据案例
4．2．1 拟合基本模型结构
4．2．2 在固定效应中加入自变量
4．2．3 在随机效应中加入自变量
4．2．4 更多自变量的引入
4．2．5 其他常用选项
4．3 重复测量数据案例
4．3．1 对数据的初步分析
4．3．2 拟合基本模型结构
4．3．3 考虑测量间的相关性
4．3．4 更改对测量间相关性的假定
4．3．5 模型中可用的相关矩阵种类
4．4 线性混合模型进阶
4．4．1 线性混合模型的用途
4．4．2 线性混合模型与一般线性
模型的联系
思考与练习
参考文献
第5章 广义线性模型、广义估计方程与广义线性混合模型
5．1 广义线性模型
5．1．1 模型简介
5．1．2 分析案例
5．2 广义估计方程
5．2．1 模型简介
5．2．2 分析案例
5．3 广义线性混合模型
5．3．1 模型简介
5．3．2 分析案例
思考与练习
参考文献
第二部分 回归模型
第6章 多重线性回归模型
6．1 模型简介
6．1．1 基本概念
6．1．2 分析步骤
6．2 案例：销售收入影响因素分析
6．2．1 基本分析结果
6．2．2 回归模型的假设检验
6．2．3 偏回归系数的假设检验
6．2．4 标准化偏回归系数
6．2．5 衡量回归模型效果的指标
6．3 回归预测与区间估计
6．3．1 模型预测值
6．3．2 模型的区间估计
6．3．3 如何将模型用于预测
6．4 残差分析
6．4．1 模型的残差
6．4．2 利用残差考察模型适用条件
6．5 逐步回归
6．5．1 筛选自变量的基本原则
6．5．2 常用的逐步回归方法
6．5．3 案例：固体垃圾排放量与土地种类的关系
6．6 模型的进一步诊断与修正
6．6．1 强影响点的识别与处理
6．6．2 多重共线性的识别与处理
6．6．3 回归模型结果解释时应注意的问题
6．7 自动线性建模
6．7．1 界面说明
6．7．2 案例：生成更高精度的预测模型
思考与练习
参考文献
第7章 线性回归的衍生模型
7．1 非直线趋势的处理：曲线直线化
7．1．1 模型简介
……
第8章 路径分析入门
第9章 非线性回归模型
第10章 二分类Logistic回归模型
第11章 多分类、配对Logistic回归与Probit回归模型
第12章 对数线性模型、Poisson回归模型与潜类别分析
第三部分 多元统计分析方法
第13章 主成分分析、因子分析与多维偏好分析
第14章 对应分析
第15章 典型相关分析
第16章 多维尺度分析
第17章 聚类分析
第18章 经典判别分析
第四部分 其他统计分析方法
第19章 树模型、随机森林与最近邻元素法
第20章 神经网络与支持向量机
第21章 信度分析
第22章 联合分析
第23章 时间序列模型
第24章 生存分析
第25章 缺失值分析
附录1 常见多变量／多元统计分析方法分类图
附录2 Python插件和R插件的安装方法
收起全部↑
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
坦白说，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但也是极其充实的。它绝不迎合那些追求“轻松速成”的读者，大量的理论推导和严密的逻辑链条，要求读者必须投入百分之百的专注力去啃食。我记得刚开始接触某些章节时，常常需要反复阅读好几遍，甚至要对照其他参考资料来辅助理解。然而，正是这种“硬骨头”，磨练了我的分析能力。作者在讲解复杂模型时，常常会设置一些引人深思的例题，这些例题的设计极富巧思，往往能够瞬间揭示出理论与实践结合时的盲区。例如，书中关于结构方程模型（SEM）的讲解，不是停留在工具性的介绍，而是深入探讨了模型设定中的潜在陷阱与修正路径，这对于我后续进行复杂研究设计至关重要。读完这些部分，我感觉自己仿佛完成了一次智力上的马拉松，虽然过程艰辛，但最终收获的成就感和知识的牢固程度，是任何简单输入无法比拟的。它真正教会了我如何去思考统计问题，而不是仅仅学会一个按钮怎么按。
这套书的装帧设计简直是经典中的经典，那种厚重而扎实的质感，拿在手里就让人觉得这不是一本普通的教材，而是承载着厚厚知识分量的宝典。封面设计简洁大气，没有过多花哨的元素，正是这种低调的务实风格，深深吸引了我。内页纸张的质量也相当不错，字迹清晰锐利，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。我记得我第一次翻开它的时候，那种油墨散发出的淡淡的特有气味，至今仍留在我的记忆里，仿佛那是智慧的气息。每一章的标题和章节划分都处理得极为精妙，逻辑性强到让人叹服，即便我是一个初学者，也能顺畅地跟上作者的思路，不会有那种迷失在术语海洋里的无助感。特别是书中配图和图表的排版，简直是教科书级别的示范，那些复杂的统计模型，通过简洁的图形化展示，立刻变得生动起来，不再是抽象难懂的公式堆砌。这种对细节的极致追求，体现了作者和出版社对知识传播的敬畏之心，也让我对后续内容的学习充满了期待。购买它，不仅仅是买了一本工具书，更像是一次对高品质学术体验的投资。
从一个资深学习者的角度来看，这本教材的更新换代体现了作者对学科发展的敏锐洞察力。即使是第三版，它也明显吸收了近年来统计学界，尤其是在计算统计和大数据分析领域出现的新趋势。虽然核心的经典理论依旧坚实，但书中对一些现代方法的引入和论述，让我感到它紧跟时代脉搏。例如，对贝叶斯方法的讨论，虽然篇幅可能不是最多的，但其切入角度和解释的清晰度，远超很多专门的贝叶斯书籍，它将这种思想融入到传统框架中，让读者能更自然地理解其价值。此外，书中对于软件操作的描述，虽然是辅助性的，但其精炼和准确性，避免了读者在学习理论的同时，被无关的软件界面细节所干扰，这是一种高明的平衡艺术。它确保了读者在掌握了扎实的理论根基后，能够迅速无缝对接最新的计算工具和分析范式，真正做到了理论与实践的完美桥接，是值得反复研读的珍藏版教材。
我之前尝试过好几本声称是“高级”的统计分析书籍，但读完后总感觉像是蜻蜓点水，缺了那么一点直击灵魂的深度和穿透力。然而，这本教材完全不同，它仿佛一位经验老到的导师，带着你一步步深入到统计学最核心的殿堂。我尤其欣赏作者在阐述理论框架时所展现出的那种严谨的数学基础，绝不是简单地罗列公式，而是深入剖析了每个统计检验背后的假设前提和适用条件，甚至连那些细微的边界情况也讨论得淋漓尽致。书中对于多重比较、时间序列分析等高阶主题的处理，简直是教科书级的典范，完全跳脱了那种只关注“如何操作软件”的肤浅层面，转而强调“为何如此操作”的内在逻辑。每次当我遇到一个棘手的实际问题，翻开这本书，总能找到那种醍醐灌顶的解释，帮助我从根本上理解问题的本质。这种深度，是那些市面上速成的读物无论如何也无法企及的，真正配得上“高级教程”这四个字，它培养的不仅仅是操作能力，更是统计思维的构建。
这本书的实战导向性做得极为出色，这一点对于我们这些需要将理论应用于实际项目的人来说，简直是救命稻草。它不仅仅是停留在纯理论的探讨，而是非常巧妙地将最前沿的统计技术与实际数据集紧密结合起来。我最欣赏的是，书中对不同分析方法的优劣势、适用场景的对比分析，处理得非常中立和透彻，没有那种“非我莫属”的偏颇。比如，在描述非参数检验的部分，作者没有一笔带过，而是详细对比了不同检验方法在样本量较小或数据分布严重偏离正态假设时的表现差异，并且提供了清晰的决策树供读者参考。每次在进行数据清理和模型选择时，这本书都像是我手中的指南针，让我能够有理有据地做出选择，而不是凭感觉瞎猜。这种对实践细节的把控，让原本枯燥的统计分析过程变得充满探索的乐趣，极大地提升了我在实际工作中的信心和效率。
