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出版者:Allyn & Bacon

作者:Richard C. Sprinthall

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:2008-05-09

价格:USD 30.20

装帧:Paperback

isbn号码:9780205626984

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件
• 量化研究
• 数据处理
• 统计学
• 应用统计

《SPSS from A to Z》是一本旨在帮助您掌握统计分析软件SPSS的全面指南。本书深入浅出地讲解了SPSS的各项功能，从基础的数据输入、整理，到高级的统计模型构建与解释，力求覆盖您在学术研究、市场分析、社会调查等领域中可能遇到的所有SPSS操作。 在数据处理方面，本书详细介绍了如何高效地导入不同格式的数据，如Excel、CSV、数据库等，并教授了数据清洗、转换、重编码、合并、拆分等一系列关键步骤，确保您的数据质量达到分析要求。您将学会如何处理缺失值，如何创建新的变量，以及如何对数据进行分组和筛选，为后续的分析打下坚实基础。 统计分析是本书的核心部分。我们从描述性统计入手，涵盖了频率分析、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）等基本概念。随后，本书将引导您深入探索推论性统计，包括t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）、方差分析（单因素方差分析、双因素方差分析）、卡方检验等，帮助您在样本数据的基础上对总体进行推断。 对于更复杂的分析需求，本书提供了对回归分析的详尽讲解，包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。您将学习如何构建回归模型，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度，并进行预测。此外，本书还涵盖了非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，为不满足参数检验条件的数据提供可靠的分析方法。 在探索性数据分析（EDA）方面，本书着重介绍了SPSS在可视化方面的强大能力。您将学习如何创建和解释各种图表，如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，通过直观的图形来发现数据模式、异常值和变量间的关系。这些可视化工具不仅有助于理解数据，还能为您的报告增添专业性和说服力。 本书还提供了对一些高级统计技术的介绍，例如因子分析、聚类分析、判别分析等，这些技术在揭示数据潜在结构、进行模式识别和分类方面具有重要作用。无论您是需要进行变量降维，还是想将样本对象划分为不同的群体，本书都能为您提供清晰的操作步骤和结果解读。 除了软件操作和统计理论的结合，本书还特别强调了结果的解释和报告。 SPSS生成的输出表格和图表往往信息量巨大，如何从中提炼出关键信息，并用清晰、准确的语言进行表达，是每位使用者都需要掌握的技能。本书将通过大量实例，教您如何解读SPSS的输出结果，并将其有效地融入您的研究报告或业务分析中。 本书的设计理念是“理论与实践并重”。每个章节都配有详细的SPSS操作截图，以及来自不同领域的实际案例，让您在学习理论知识的同时，能够立即动手实践，巩固所学。通过循序渐进的学习，您不仅能熟练掌握SPSS软件的各项功能，更能理解每种统计方法的原理和适用条件，从而做出更明智的分析决策。 无论您是统计学领域的初学者，还是有一定基础的研究人员，亦或是需要利用数据驱动决策的业务专业人士，《SPSS from A to Z》都将是您学习和使用SPSS的得力助手。本书旨在赋能您通过强大的统计分析工具，从数据中挖掘有价值的洞察，解决实际问题，并推动您的研究或工作迈上新台阶。

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这本书给我的整体感觉是“全面”和“可靠”，它不像一些速成指南那样只教你皮毛，也不像一些纯学术著作那样高高在上，它恰好卡在了实操技能和理论理解的黄金交汇点。对于一个希望从SPSS的“使用者”转变为“分析师”的人来说，它提供了最坚实的基础平台。我尤其喜欢它在最后一章对“报告撰写与结果呈现”的指导。很多时候，我们辛辛苦苦跑出来的分析结果，如果不能清晰有效地传达给非专业人士，那么工作的价值就会大打折扣。这本书不仅教你如何得到“是”或“否”的答案，更教你如何用规范的学术语言和图表清晰地阐述“为什么是”以及“意味着什么”。这种对整个研究流程的闭环覆盖，让这本书成为我书架上最常被翻阅的工具书之一，它已经成为我日常工作流程中不可或缺的一部分。

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这本书的封面设计得非常专业，色彩搭配沉稳又不失活力，给人一种内容扎实可靠的初步印象。我是在一个统计学课程的要求下接触到这本书的，起初我对SPSS这个软件还停留在“听过但没用过”的阶段。打开书后，我立刻被它清晰的章节划分和逻辑严谨的叙事结构所吸引。作者似乎非常理解初学者的困惑点，从最基础的数据录入、变量定义讲起，每一步骤都配有详尽的截图和操作说明，即便是对计算机操作不太熟练的人也能轻松跟上。特别是关于数据清洗和预处理的那几章，简直是救星。我记得我之前处理一个复杂的问卷数据时，光是缺失值和异常值的处理就让我焦头烂额，而这本书用近乎手把手的形式，介绍了如何利用SPSS的高级功能进行系统性的数据准备工作，这一点对于任何需要进行严谨研究的人来说，都是无价的知识财富。它不仅仅是一本软件操作手册，更像是一位经验丰富的统计师在旁边耐心指导，确保你的数据在进入分析阶段前是“干净”且“合格”的。这种注重基础且面面俱到的讲解方式，极大地增强了我的信心。

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我特别欣赏作者在案例选择上的独到眼光和贴近现实的态度。这本书中使用的案例数据，取材广泛，涵盖了社会学、市场调研、教育测量乃至一些基础的生物统计场景，而不是仅仅停留在教科书式的虚构数据上。这让我在学习新技能的同时，也能对这些不同领域的分析逻辑有所领悟。比如，在讲解因子分析的那一章节，书中构建了一个关于“顾客满意度”的虚拟调查数据集，通过层层递进的步骤，展示了如何从几十个原始题项中提炼出少数几个核心的潜在因子，并对这些因子进行了富有洞察力的命名和解释。这种将抽象的统计概念具象化的能力，是这本书最强大的教学工具之一。阅读过程中，我经常会暂停下来，尝试用自己手头上的实际项目数据来套用书中的方法，发现操作的流畅性和结果的可信度都大大提高了。

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从排版和易读性来看，这本书的设计师绝对是功臣。市面上很多技术类书籍，内容详实但版式混乱，密密麻麻的文字和插图让人阅读体验极差，但《SPSS从A到Z》在视觉上非常友好。页边距的处理恰到好处，关键术语和操作命令被粗体或不同的颜色进行了突出显示，即便是快速翻阅查找某个特定功能时，也能在第一时间锁定目标信息。更值得称赞的是，它似乎预设了读者的“遗忘曲线”，在关键知识点之后，常常会有“进阶提示”或者“常见陷阱”的小方框，这些往往是经验的总结，避免了我在实际操作中犯下一些低级错误。例如，在讲解如何进行数据透视时，它特别强调了在处理分类变量时必须注意的顺序问题，这个细节处理得非常到位，体现了作者对用户体验的深度思考。

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这本书的价值远超出了对软件界面的简单介绍，真正让我感到震撼的是它在统计学原理与实际应用之间的完美桥接。很多市面上的教材往往要么是过于理论化，充满了复杂的数学公式让人望而却步；要么就是纯粹的操作指南，告诉你“点这里出结果”，但完全不解释结果背后的含义。然而，《SPSS从A到Z》采取了一种平衡的姿态。它在讲解每一种统计检验（比如T检验、方差分析、回归分析等）时，都会先用通俗易懂的语言解释该检验背后的统计学假设和应用情境。比如，它会非常清晰地区分“何时使用独立样本T检验，何时使用配对样本T检验”，而不是简单地堆砌菜单路径。当我真正开始运行那些复杂的多元回归模型时，书里关于模型假设检验、残差分析以及结果解读的部分，起到了至关重要的导航作用。我不再只是盲目地接受SPSS给出的P值，而是能开始批判性地审视模型是否拟合数据，这才是真正的数据分析能力。

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