Quantitative Data Analysis with SPSS 14, 15 and 16 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bryman, Alan/ Cramer, Duncan

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9780415440882

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 数据分析
• 定量研究
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• SPSS 14
• SPSS 15
• SPSS 16
• 统计软件

《定量数据分析：SPSS应用实战》 本书致力于为广大科研工作者、学生及数据分析爱好者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的定量数据分析学习平台。本书不涉及任何特定版本的SPSS软件，而是专注于传授通用的、核心的定量数据分析方法与技巧，确保读者无论使用何种SPSS版本，都能熟练运用其强大的统计分析功能来处理和解读数据。 核心内容概述： 本书从基础统计概念出发，循序渐进地引导读者掌握定量数据分析的完整流程。 数据管理与预处理： 数据录入与结构化： 详细介绍如何高效、准确地将原始数据录入SPSS，包括变量的定义、类型（数值型、字符串型、日期型等）、测量级别（定类、定序、定距、定比）的设定，以及数据文件的组织与管理。 数据清洗与转换： 涵盖缺失值处理（删除、均值填充、回归填充等）、异常值识别与处理（箱线图、Z分数法等）、数据格式转换（例如，将字符串变量转换为数值变量）、变量 recoding（重编码，例如将连续变量分组）以及新变量的创建（例如，计算复合变量、百分比等）。 数据筛选与抽样： 讲解如何根据特定条件筛选数据子集，进行随机抽样、分层抽样等，以满足研究样本的要求。 描述性统计分析： 集中趋势与离散程度： 深入探讨均值、中位数、众数、标准差、方差、极差、四分位距等描述性统计量，并解释它们在描述数据分布特征时的作用。 频率分布与图示： 教授如何计算变量的频率分布，生成频数表、百分比表，并重点讲解如何利用柱状图、饼图、直方图、折线图等图表直观展示数据分布特征。 交叉分析： 详解卡方检验（Chi-Square Test）在分析两个分类变量之间关联性时的应用，以及如何解读其结果。 推论性统计分析（参数检验与非参数检验）： 参数检验（基于正态分布假设）： t检验： 详细阐述单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件、操作步骤及结果解读，用于比较一个或两个样本的均值。 方差分析（ANOVA）： 涵盖单因素方差分析、双因素方差分析（包括有无交互作用），以及事后检验（如Tukey HSD, Bonferroni等），用于比较三个及以上样本的均值。 非参数检验（无需正态分布假设）： Mann-Whitney U检验/Wilcoxon秩和检验： 用于比较两个独立样本中位数差异。 Wilcoxon符号秩检验： 用于比较两个配对样本中位数差异。 Kruskal-Wallis H检验： 用于比较三个及以上独立样本中位数差异。 Friedman检验： 用于比较三个及以上配对样本中位数差异。 Spearman秩相关系数： 用于衡量两个变量之间的单调关系。 相关性分析： Pearson积矩相关系数： 讲解如何计算和解释两个连续变量之间的线性相关强度和方向，并进行显著性检验。 Kendall's tau和Spearman's rho： 探讨非参数相关系数在处理非线性关系或有序变量时的应用。 多重共线性诊断： 介绍方差膨胀因子（VIF）等指标，用于检测自变量之间是否存在高度相关性，对回归分析的影响。 回归分析： 简单线性回归： 详细介绍建立一个自变量预测因变量的模型，包括回归方程的构建、模型拟合优度（R方）、回归系数的解释与显著性检验。 多元线性回归： 扩展至多个自变量对因变量的预测，学习如何选择最优模型、处理多重共线性、检验模型整体显著性以及各变量的独立贡献。 逻辑回归（Logistic Regression）： 重点讲解其在处理二分类因变量时的应用，包括模型构建、Odds Ratio的解读以及模型评估。 高级统计技术（根据读者的学习进度与需求，本书会选择性深入）： 因子分析（Factor Analysis）： 用于识别潜在的、不可观测的因子，以简化变量结构。 聚类分析（Cluster Analysis）： 用于将具有相似特征的对象或变量分组。 判别分析（Discriminant Analysis）： 用于根据一组预测变量将对象分配到预先定义的组别中。 本书特色： 理论与实践并重： 每种统计方法都配有清晰的理论解释，同时通过大量的实际案例演示在SPSS中的具体操作步骤，从数据准备到结果解读，力求让读者“看得懂，学得会，用得上”。 循序渐进的教学设计： 内容组织由浅入深，从基础概念到复杂模型，确保初学者能够稳步提升，而有一定基础的读者也能找到深入学习的切入点。 注重结果的理解与应用： 强调统计输出的意义，引导读者理解每个统计量的含义、假设条件以及如何根据分析结果做出有意义的解释和决策。 通用性强： 本书聚焦于统计分析方法的核心，而非特定软件版本的特性，因此内容具有广泛的适用性，读者可以轻松地将其知识迁移到其他统计软件的学习或应用中。 案例丰富多样： 涵盖社会科学、经济学、医学、教育学等多个领域的数据分析案例，帮助读者理解不同学科背景下的定量研究方法。 通过学习本书，读者将不仅掌握SPSS软件的强大功能，更重要的是能够建立起坚实的定量数据分析思维框架，自信地应对各种研究和实际工作中的数据挑战。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的蓝色调配上清晰的字体，一看就知道是面向专业人士的工具书。我刚拿到手的时候，就迫不及待地翻阅了目录，发现它对SPSS这款统计软件的介绍非常详尽，尤其对于那些初次接触量化分析，或者希望系统学习SPSS操作的新手来说，简直是一本救星。书中对基本统计概念的阐述非常到位，不像有些教材那样干巴巴地堆砌公式，而是结合实际案例，一步步引导读者理解“为什么”要使用某个特定的统计检验，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，它在讲解回归分析那几章时，不仅仅是教你怎么在菜单里点击，更深入地探讨了残差分析的重要性以及如何解读模型的拟合优度，这对于保证研究结果的可靠性至关重要。我特别欣赏作者在强调软件操作的同时，并没有忽略统计学理论的严谨性，这种平衡把握得非常好，让读者在实操中也能不断巩固理论基础。如果说有什么可以改进的地方，也许是对于更高级的混合效应模型或者结构方程模型的覆盖可以再深入一些，但考虑到它主要面向的是SPSS的初中级用户，目前的广度和深度已经非常令人满意了。总的来说，这是一本兼具实用性和理论深度的优秀教材，强烈推荐给所有需要用SPSS进行严谨数据分析的研究生和研究人员。

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老实说法，这本书的内容深度和广度确实让人印象深刻，特别是它对于不同研究设计下相应统计方法的选择策略的梳理，简直是教科书级别的典范。我之前在进行一个纵向研究时，对于如何正确设置重复测量方差分析的假设检验感到非常困惑，市面上很多书籍要么是蜻蜓点水，要么就是纯粹的数学推导。然而，这本书却通过一个非常贴近社会科学研究的虚拟案例，清晰地展示了何时应该使用固定效应模型，何时混合模型更为恰当，并且详细解释了这些选择背后的统计逻辑和对结果解释的实际影响。作者的行文风格非常严谨，充满了学术的魅力，每一个论点都有数据和软件输出作为支撑，让人无法反驳。我尤其欣赏它在假设检验部分所花费的篇幅，对于Type I和Type II错误、功效分析的讨论非常透彻，这对于提升研究的科学性至关重要。对于那些已经有一定统计基础，希望从“会用”SPSS升级到“精通”数据分析的学者来说，这本书无疑是一次知识的集中补给。唯一的缺点可能在于，对于那些对统计学原理完全陌生的读者来说，可能需要先储备一些基础知识，否则在理解某些高阶统计概念时会感到吃力。

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这本书简直是为那些习惯于“动手实践”的学习者量身打造的，而不是那些喜欢先看一堆理论再动手的理论家。我最喜欢它的地方在于它的“项目驱动”结构。每一章都以一个明确的研究问题开始，然后立刻带入SPSS的操作界面，告诉你：“要解决这个问题，你需要这么做”。这种即学即用的方式极大地提高了我的学习效率。例如，在学习因子分析时，书中没有用大段文字解释KMO值和Bartlett球形检验的数学原理，而是直接给出了一个实例数据集，引导我们计算这些指标，然后根据输出结果判断因子提取是否有效，并给出了如何根据因子载荷矩阵进行解释的实战技巧。这种“手把手”的教学模式，加上书中所附带的数据集链接（如果有的），真的能让人在短时间内建立起对SPSS操作的信心。对我这种更侧重于应用层面，对复杂的概率分布和假设检验的数学推导不那么感兴趣的人来说，这种注重流程和结果解读的书籍是最好的选择。它成功地将SPSS从一个令人望而生畏的软件，变成了一个可以信赖的分析伙伴。

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这本书的排版简直是一场视觉的灾难，厚厚的一本，纸张的质感也只能算中规中矩，完全没有现在市面上那些精装专业书籍的精致感。坦白讲，我一开始是被它的标题吸引过来的，毕竟是关于SPSS最新版本的，但翻开内页后，我就开始怀疑自己的选择。大量的截图和代码块堆积在一起，中间穿插着一些晦涩难懂的术语解释，阅读体验极其不连贯。很多时候，我需要反复对照书上的图示和我的电脑屏幕，才能确定自己是否找对了菜单位置，这种低效的学习过程让人非常沮丧。更让我抓狂的是，作者似乎默认读者对数据清洗和预处理已经有相当的了解，对于如何处理缺失值、异常值这些在实际研究中占了绝大部分精力的工作，介绍得过于简略和草率，仿佛它们只是不值一提的附属品。我花了大量时间去查阅其他在线资源，才把书中一笔带过的那些关键步骤给补全。如果你期待的是一本能让你轻松、愉悦地掌握SPSS精髓的指南，那你大概率会失望。它更像是一本操作手册的集合，缺少了引导人思考和批判性应用的能力培养。

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当我翻阅这本书时，我立刻察觉到它在时间维度上的局限性。虽然标题提到了SPSS的14、15和16版本，但这些版本在今天的统计软件领域已经算是相当古老了。这带来的直接后果是，很多当前数据分析领域非常热门的新功能和改进，比如更强大的数据可视化工具、更友好的机器学习模块接口，或者针对大数据集的优化处理方式，在书中完全找不到踪影。例如，现在我们更倾向于使用更现代的回归模型拟合诊断方法，或者利用更灵活的脚本语言进行自动化分析，但这本书的示例和操作界面都停留在那个特定历史阶段的SPSS界面上，这使得我在对照我电脑上安装的最新版SPSS时，需要不断地进行菜单位置和选项名称的转换，非常耗费精力。这就像是拿着一份十年前的地图去寻找今天的目的地，虽然大方向没错，但细节上的不匹配足以让人感到挫败。如果这本书能有一个配套的在线更新或者明确指出哪些操作在后续版本中已被淘汰并提供了替代方案，那它的价值会高出许多。就目前来看，它更像是一份有价值的历史参考资料，而非最新的实战指南。

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