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作者:Spss, Inc.

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价格:101.33

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isbn号码:9780136053491

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• SPSS
• 统计分析
• 学生版
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• Windows Vista
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SPSS Student Version 16.0 for Microsoft Windows XP or Vista 是一套强大的统计分析软件，专为学生和初学者设计，旨在帮助您轻松掌握数据分析的各个方面。无论您是在进行社会科学研究、市场调研、医学实验，还是任何需要处理和解释数据的学术项目，SPSS Student Version 16.0 都将是您不可或缺的得力助手。 本软件提供了直观易用的图形用户界面，让您无需深入学习复杂的编程语言，也能高效地完成数据录入、清洗、转换和分析等任务。从基础的描述性统计，如均值、中位数、标准差的计算，到更高级的推断性统计，如t检验、方差分析（ANOVA）、回归分析、卡方检验等，SPSS Student Version 16.0 均能提供全面而准确的解决方案。 核心功能亮点： 数据管理与处理： 数据编辑器： 采用类似电子表格的界面，支持直观的数据录入、编辑和管理。您可以轻松地添加、删除、重命名变量，定义变量标签、值标签，以及为缺失值进行编码，确保数据的准确性和完整性。 数据转换： 强大的数据转换工具，包括计算新变量、合并数据集、选择个案、分组聚合等，方便您根据研究需要对数据进行预处理和重塑。 数据清洗： 提供多种数据清洗功能，如查找异常值、识别重复记录、处理缺失值等，帮助您提高数据质量，为可靠的分析奠定基础。 统计分析能力： 描述性统计： 快速生成频率表、交叉表、百分比图，以及计算均值、中位数、众数、标准差、方差、极差、四分位数等描述性统计量，全面了解数据的分布特征。 推断性统计： 均值比较： 支持单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验，用于比较一个或多个样本的均值是否存在显著差异。 方差分析： 提供单因素方差分析（One-Way ANOVA）、双因素方差分析（Factorial ANOVA）等，用于比较三个或三个以上样本的均值，探究不同分组因素对变量的影响。 相关与回归分析： 包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数，以及线性回归、多元回归分析，用于检验变量之间的线性关系强度及预测模型构建。 非参数检验： 适用于不满足参数检验假设的数据，提供如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数统计方法。 分类数据分析： 强大的卡方检验（Chi-Square Test），用于分析分类变量之间的关联性。 结果可视化与报告： 图表生成： 轻松创建各种统计图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、直方图等，直观展示数据分布和分析结果。所有图表均可进行自定义编辑，以满足个性化报告需求。 输出视图： 所有分析结果都会清晰地呈现在“输出”窗口中，您可以方便地查看、编辑、复制和导出统计表格和图表，生成专业的分析报告。 用户友好性： 向导式操作： 许多复杂的统计分析功能都提供了向导式界面，引导您一步步完成设置，即使是初学者也能轻松上手。 菜单驱动： 丰富的菜单选项覆盖了绝大多数统计分析需求，您可以通过菜单轻松选择和执行各种分析。 SPSS Student Version 16.0 for Microsoft Windows XP or Vista 是您学习和实践统计分析的理想工具，它将数据分析过程变得更加简单、高效和直观，帮助您在学术研究和学习中取得更大的进步。

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这本书的深度和广度似乎是为刚接触统计分析的学生群体量身定做的，它的语言组织平实、直白，没有过多晦涩的数学推导，这一点很友好。对于那些主要目标是跑出结果、完成课程作业的同学来说，这本书的实用价值是毋庸置疑的。比如，对于卡方检验的解读，它不仅告诉你如何找到P值，还解释了如何查看“标准化残差”来判断具体是哪一个单元格的差异显著。不过，随着我接触的研究问题越来越复杂，我发现这本书在处理混合效应模型（Mixed Models）或者生存分析（Survival Analysis）这些进阶模块时，篇幅明显不足，很多操作流程只是浅尝辄止，没有深入到如何设置复杂的协变量结构。这让这本书的“学生版”定位显得非常明确——它是一个可靠的起点，但想走得更远，恐怕还得寻求更高级的参考资料来补充。

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说实话，我是在朋友的强烈推荐下买了这本关于SPSS 16.0的书，当时的需求是想快速上手处理我毕业设计中的问卷数据。翻阅下来，感觉作者的叙述风格偏向于教科书式的严谨，每一个步骤都掰扯得很细致，生怕读者漏掉任何一个操作细节。这种详尽对于需要精确复现操作的人来说是好事，比如在描述如何进行信度和效度检验时，它一步步展示了菜单路径和对话框选项，非常清晰。然而，对于我这种已经有一些统计基础，更想知道“为什么这么做”和“选择这个检验方法背后的逻辑是什么”的读者来说，略显单调。我期望能看到更多关于假设检验的深入讨论，以及不同统计模型假设不满足时，替代方案的选择指南。毕竟，现实中的数据很少是完美的正态分布，如何灵活应对数据“脾气”才是高手的标志。这本书似乎更侧重于“如何操作软件”，而非“如何做统计研究”。

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从一个长期使用统计软件的老用户角度来看，这本针对16.0版本的指南，在回顾历史功能方面做得不错，对于那些因为公司或实验室环境限制，不得不继续使用旧版软件的人来说，它简直就是救命稻草。我尤其留意了它对数据管理模块的描述，特别是关于文件格式转换和数据合并的技巧，这些看似基础却最容易出错的操作，都被详尽地记录下来了。但是，鉴于SPSS版本迭代很快，16.0毕竟是有些年头的版本了，书中对现代统计学越来越重视的贝叶斯方法、或者更现代的机器学习算法的支持和关联介绍几乎没有提及。因此，对于想将SPSS作为工具箱中唯一软件，并希望紧跟统计前沿的人来说，这本书的参考价值更多停留在“历史回顾”层面，而不是“未来展望”。它稳健、可靠，但缺乏面向未来的灵活性和扩展性。

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这本书的排版设计给我留下了深刻印象，信息密度适中，图文并茂的布局有效地缓解了阅读统计专业书籍时容易产生的枯燥感。特别是那些屏幕截图，几乎是原汁原味地还原了XP或Vista系统下SPSS 16.0的界面，这对于经常在不同操作系统间切换的用户来说，极大地降低了识别成本。我比较欣赏它对“选择”的解释，比如在因子分析中，关于主成分分析和探索性因子分析（EFA）的选择，书里简要对比了两者的侧重点。但这份对比略显仓促，如果能用一个表格清晰列出它们各自的应用场景和数学基础上的细微差别，那就更完美了。我个人在使用过程中，经常在数据的可视化方面遇到瓶颈，希望这本书能在图表定制化方面给出更具创意的指导，比如如何美化柱状图、如何设置自定义误差线等，让输出结果更具专业报告的水准，而不仅仅是软件默认的样式。

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这本手册的装帧和纸张质量确实不错，拿在手里沉甸甸的，很有专业书籍的感觉。从目录上看，内容覆盖面挺广的，从基础的数据录入、变量定义到复杂的多重回归分析、方差分析，几乎涵盖了SPSS 16.0版本中大部分常用的统计功能。我特别关注了其中关于数据清洗和预处理的部分，希望能找到一些快速处理异常值和缺失值的技巧。不过，我希望它能提供更多针对特定研究领域，比如社会学调查数据或心理学实验数据的实战案例，这样理论结合实际操作起来会更顺手。目前来看，它更像是一本详尽的功能手册，对于初学者来说，可能需要配合大量的练习才能真正掌握，毕竟统计分析的精髓在于理解背后的逻辑，而不仅仅是会点击菜单。希望那些流程图能再清晰一些，尤其是涉及到宏定义和语法编写的部分，那可是很多初学者的噩梦。总的来说，作为一本工具书的参考，它的结构是完整的，但要成为一本能启发思考的“教材”，可能还需要更多理论深度的挖掘。

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