Discovering Statistics Using SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAGE Publications Ltd

作者:Andy Field

出品人:

页数:856

译者:

出版时间:2009-01-21

价格:GBP 64.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781847879073

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计学
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深度解析：统计学原理与应用前沿 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接转化为洞察力。这要求我们掌握一套严谨的科学方法——统计学，用以理解复杂现象的内在规律，并做出可靠的预测与判断。本书《深度解析：统计学原理与应用前沿》旨在提供一个全面、深入且极具实践导向的统计学知识体系，覆盖从基础概率论到复杂多元模型构建的全过程。 本书的创作核心在于搭建一座坚实的理论桥梁，连接抽象的数学概念与现实世界中的具体问题。我们深知，对许多学习者而言，统计学常常被视为一门晦涩难懂的学科。因此，我们采取了一种“先建立直觉，后深化理论”的教学路径，确保读者在掌握严格的数学推导的同时，也能清晰理解每种统计方法背后的逻辑和适用场景。 第一部分：统计学基石——量化世界的语言 本部分为构建统计学大厦的地基。我们首先从描述性统计入手，讲解如何有效地组织、可视化和概括数据集。这包括对集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的深入探讨，以及如何利用直方图、箱线图、散点图等工具进行初步的数据探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。 随后，我们将进入概率论的核心领域。我们将系统阐述随机变量、概率分布（包括离散型的二项分布、泊松分布，以及连续型的正态分布、指数分布）的特性和相互关系。重点将放在中心极限定理（Central Limit Theorem）的实际意义上，这是推断统计学得以成立的理论支柱。此外，我们将探讨大数定律，为理解样本信息如何推断总体特征打下坚实基础。 第二部分：推断的艺术——从样本到总体 推断统计是本书的第一个关键转折点。本部分致力于揭示如何通过有限的样本数据，对未知母体的参数做出合理估计和假设检验。 我们详细介绍了参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计。对于区间估计，我们将着重讲解置信区间的构建过程，并解释“95% 置信水平”在实际操作中的含义，强调其作为不确定性量度的重要性。 假设检验（Hypothesis Testing）是本部分的核心内容。我们不仅会教授T检验、Z检验、方差分析（ANOVA）等基础检验的步骤和公式推导，更侧重于讲解其背后的哲学思想——“无效应假设”的设定、P值（P-value）的正确解读、第一类错误（$alpha$ 错误）与第二类错误（$eta$ 错误）的权衡。我们引入了功效分析（Power Analysis）的概念，教导读者如何设计具有足够检测能力的实验。 第三部分：关系探寻——线性模型与回归分析 理解变量之间的相互作用是统计建模的关键。本部分聚焦于线性模型的构建和应用，这是应用统计学中最常用也最强大的工具之一。 我们将从最基础的简单线性回归开始，详细剖析最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，并对回归系数的解释、拟合优度指标（如 $R^2$）进行透彻解析。随后，内容将扩展至多元线性回归。在多元模型中，我们将深入讨论多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理、虚拟变量（Dummy Variables）的应用，以及如何进行交互项的构建来捕捉复杂的调节效应。 模型诊断是确保回归结果可靠性的重中之重。本书投入大量篇幅讲解回归假设的检验，包括残差的正态性、同方差性（Homoscedasticity）的检验（如怀特检验、布鲁什-佩根检验），以及异常值和高杠杆点对模型的潜在影响。我们还将介绍模型选择的标准，如AIC、BIC，帮助读者在不同模型复杂性之间找到最佳平衡。 第四部分：超越线性——非参数方法与广义线性模型 现实世界中的数据往往不满足正态分布或方差齐性的严格要求。本部分旨在介绍如何应对这些“非正态”的数据挑战。 我们将探讨非参数统计方法，例如曼-惠特尼 U 检验、克拉斯卡尔-沃利斯检验等，这些方法在样本量较小或数据为等级数据时表现出极高的稳健性。 紧接着，本书将深入讲解广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs），这是连接经典回归与复杂数据结构的桥梁。我们将详细阐述逻辑回归（Logistic Regression），用于处理二元或分类响应变量，并解释其核心的连接函数（Link Function）概念。此外，泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用也将被详尽论述。 第五部分：高级建模技术与数据结构处理 在信息分析的更高层面，我们需要处理具有特定结构或依赖关系的数据。本部分涵盖了几个现代数据分析中不可或缺的领域： 1. 方差分析与协方差分析的深化： 我们不仅停留在单因素ANOVA，还将覆盖双因素及多因素方差分析、重复测量设计（Repeated Measures Design）的分析框架，以及如何利用协方差分析（ANCOVA）来控制潜在的混淆变量。 2. 生存数据分析基础： 针对事件发生时间的数据，我们将介绍卡普兰-迈耶生存曲线的绘制和对数秩检验。随后，引入Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），讲解如何处理删失数据（Censored Data）并评估协变量的影响。 3. 时间序列分析入门： 探讨数据的时间依赖性，介绍平稳性概念，并初步涉猎自回归（AR）、移动平均（MA）模型的基本原理，为更复杂的动态系统建模打下基础。 结语：实践驱动的学习 贯穿全书的，是我们对“实践”的强调。本书的理论讲解辅以大量的概念性案例，这些案例均来源于社会科学、经济学、生物医学等多个领域，旨在展示统计工具如何解决真实世界中的复杂问题。我们相信，真正的统计学能力并非来源于对公式的死记硬背，而是源于对数据背后逻辑的深刻理解和对模型结果的审慎批判。 本书的目标读者包括高年级本科生、研究生，以及在科研、市场调研、金融分析等领域需要深度依赖数据进行决策的专业人士。掌握本书内容，读者将能自信地设计研究方案、选择恰当的统计方法、执行严谨的数据分析，并清晰、有力地传达研究发现。

评分☆☆☆☆☆

Kruskal-Wallis撸不下去了，写个书评换个脑子。 背着这本保守估计有两公斤的书各处跑来跑去也有好多天了，我们建立起了深刻的革命友谊。而且我还因为它被图书馆罚了两磅，心疼%>_<% 关于数据，我一开始是撸被称之为Legend in Marketing的Malhotra的Marketing Research，顺便...  

评分☆☆☆☆☆

很生动的语音 像我这种属于痛恨statistic的女生 都会觉得 能看到希望似的 那么 就真的很不错

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一个需要定期提交研究报告的社科研究者，我最看重的是效率和准确性。这本统计学的书，与其说是一本教材，不如说是一本高效的工作手册。它的结构组织得极为科学，知识点和对应的SPSS操作模块是高度绑定的。你不需要在书本和软件之间来回切换寻找对应的说明，因为每一项统计方法——无论是T检验、卡方检验还是更高级的结构方程模型——它的理论介绍、假设前提、SPSS菜单路径，以及最重要的——结果的解读，都被安排在紧凑的篇幅内，逻辑链条一气呵成。这种整合性极大地提升了我的工作效率。我不再需要为查找一个特定的软件操作流程而浪费半小时，而是可以直接翻到相应章节，两分钟内就能完成设置并输出结果。对于那些时间宝贵、追求实效的专业人士来说，这本书的价值是无可替代的，它让统计分析从一个费时费力的“任务”变成了一个顺畅高效的“流程”。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的阅读体验角度来看，这本书的装帧和印刷质量也绝对是上乘之作。纸张的选择很厚实，即便是经常需要进行批注和折角标记，也不易损坏。墨水的印刷清晰锐利，即便是最小的表格数据和图例，在弱光环境下阅读也毫无压力。更重要的是，本书的索引系统做得极其完善，前后呼应紧密，这对于一本工具书来说至关重要。当我需要快速回顾某个特定概念时，无论是通过主题索引还是SPSS命令索引查找，都能在极短的时间内定位到所需信息。这种对细节的关注，体现了出版方对学术读者的尊重。它不仅仅是知识的载体，更是一件值得长期收藏和反复研习的桌面伙伴。可以说，它的实体存在感和阅读舒适度，也潜移默化地提升了我的学习投入度。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我过去对统计学的印象就是一堆冷冰冰的数字和永远搞不懂的P值，每次翻开相关的教材，没看几页就开始头晕目眩。直到我遇见了这本“宝典”，我的学习体验才发生了质的飞跃。这本书的叙述方式极其富有个人色彩，作者似乎总能站在一个初学者的角度去思考：“如果是我，我会在哪里卡住？”它不仅仅是罗列公式，更多的是深入剖析了每种统计检验背后的逻辑和哲学基础。例如，在解释方差分析（ANOVA）时，它没有直接抛出复杂的数学推导，而是用了一个非常生动的类比——就像比较不同农田的收成差异一样，让你立刻抓住核心思想。更让我称赞的是，书中穿插了大量的“专家提示”和“常见陷阱”板块，这些都是作者多年教学经验的结晶，避免了我在实际操作中走不必要的弯路。可以说，这本书提供了一个从“为什么需要这个方法”到“如何用软件实现它”的完整、无缝的过渡路径，让学习过程充满了顿悟的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的地方，在于它对“解释”的重视程度远远超过了对“计算”的执着。在我的认知里，统计学常常被简化为一系列按键操作的指令集，但这本书却强调了统计思维的重要性。作者不断地提醒读者，软件吐出的数字只是一堆符号，真正有意义的是你如何将这些符号转化为对现实世界问题的洞察。书中关于结果解读的部分，简直是教科书级别的范本。它不仅教你如何判断显著性，更重要的是，它会引导你去思考：“如果结果不显著，我们应该如何调整模型或数据收集？”这种批判性思维的培养，是任何只关注技术层面的书籍所无法给予的。它教会了我如何诚实地面对数据，如何在数据“说话”的同时，也学会质疑数据本身，这对于维护研究的严谨性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是直击灵魂，那种深邃的蓝色调搭配着醒目的白色标题，初次拿到手时，我就知道这绝不是一本普通的统计学入门读物。它散发着一种沉稳而又充满探索欲的气息，仿佛在邀请你一同揭开数据背后的奥秘。拿到书后，我立刻被它清晰的排版和详尽的图示所吸引。那些复杂的统计概念，在作者的笔下竟然变得如同日常对话般易懂。特别是它对SPSS操作界面的每一个细微之处的讲解，简直是手把手地带着读者进入实战状态，完全没有那种教科书特有的枯燥和疏离感。我清晰地记得，第一次尝试进行多元回归分析时，我内心充满了忐忑，生怕弄错哪个参数设置。然而，随着我按照书中的步骤一步步操作，屏幕上清晰地浮现出我期望的结果，那种成就感是无与伦比的。这本书的价值远超其纸张本身，它是一把通往数据分析世界的万能钥匙，让原本高不可攀的统计学知识变得触手可及。我强烈推荐给所有在数据处理领域感到迷茫的朋友们，它能给你提供最坚实的信心和最实用的工具。

评分☆☆☆☆☆

hist课老太太推荐。正在奋力攻读 = =

评分☆☆☆☆☆

hist课老太太推荐。正在奋力攻读 = =

评分☆☆☆☆☆

记一本披着统计学外衣的自传体小说

评分☆☆☆☆☆

图文并茂，详实缜密的一本书，介绍统计方法为主，SPSS为辅，也介绍了论文报告中汇报的方法，难得可贵。硬要找缺点，就是书有点厚，但是语言比较平实，举例清晰，并不觉得繁复。

评分☆☆☆☆☆

虽然是英文版，一点不觉得生涩，反而很好理解。