PASW Statistics 18 Advanced Statistical Procedures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Marija J. Norusis

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2010-03-12

价格:USD 66.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780321690579

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
• SPSS
• 统计分析
• 数据挖掘
• 高级统计
• PASW
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计软件

精通统计分析：超越基础的PASW Statistics 18高级统计程序指南 本书是一本为寻求深化统计分析技能、掌握复杂数据处理与解读的专业人士和研究人员量身打造的进阶指南。它聚焦于PASW Statistics 18（现IBM SPSS Statistics）这款强大的统计软件中提供的、超越基础统计模型的高级分析技术。本书旨在帮助读者在数据驱动的时代，更精准、更深入地洞察数据背后的模式、关系和趋势，从而做出更明智的决策。 本书内容涵盖但不限于以下核心领域： 一、多变量分析的精妙运用： 回归分析的深度探索： 除了基本的线性回归，本书将深入探讨多种高级回归模型，包括： 多元回归： 如何处理多个自变量对因变量的影响，理解其各自的贡献和交互作用。我们将详细介绍变量选择（逐步回归、向前法、向后法）、多重共线性诊断与处理、异方差性检测与纠正等关键技术。 逻辑回归： 适用于二元或多分类因变量的预测模型，广泛应用于医学、社会科学、市场营销等领域，用于分析影响某一事件发生概率的因素。我们将教授如何构建逻辑回归模型、解释模型系数（OR值）、评估模型拟合优度以及进行预测。 非线性回归： 探讨当因变量与自变量之间呈现非线性关系时，如何选择和应用合适的非线性回归模型，以及参数估计的方法。 面板数据回归： 针对面板数据（混合了时间维度和截面维度的观测数据）的特殊性，介绍固定效应模型和随机效应模型，以及如何有效处理面板数据中的时间效应和个体异质性。 方差分析（ANOVA）的深化： 协方差分析（ANCOVA）： 在ANOVA的基础上引入协变量，控制潜在混淆因素的影响，更精确地评估处理效应。我们将讲解如何选择合适的协变量、检验协变量与处理的交互作用，以及如何解释ANCOVA的结果。 多因素方差分析： 处理两个或多个分类自变量对连续因变量的影响，分析主效应和交互效应，以及如何进行事后检验。 重复测量方差分析： 适用于同一受试者在不同时间点或不同处理条件下进行多次测量的设计，分析时间或处理对测量的影响，以及是否存在个体差异。 二、降维技术与模式识别： 主成分分析（PCA）： 学习如何通过线性组合的方式，将高维数据集压缩为低维度的若干主成分，同时保留尽可能多的信息，用于数据简化、变量降维和探索性数据分析。本书将指导读者如何选择主成分的数量、解释主成分的含义。 因子分析（Factor Analysis）： 探索潜在的、未观测到的因子如何影响一组观测变量。我们将学习如何识别和命名这些潜在因子，以及如何利用因子分析进行理论构建和变量测量。 聚类分析（Cluster Analysis）： 学习如何将数据对象（如样本或变量）根据其相似性或距离分组，发现数据中的自然分组结构。本书将介绍层次聚类和非层次聚类（如K-means）等方法，以及如何评估聚类结果的质量。 三、结构方程模型（SEM）的初步探索： 测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）： 学习如何检验理论上预设的潜在变量与观测变量之间的关系，评估测量的信度和效度。 结构模型： 进一步构建潜在变量之间的关系模型，检验理论假设。本书将介绍SEM的基本构建要素、模型拟合指标的解释以及模型的修正。 四、时间序列分析的进阶： ARIMA模型： 掌握自回归积分移动平均模型（ARIMA），用于分析和预测具有自相关性的时间序列数据。我们将详细讲解模型识别、参数估计、模型诊断以及预测的步骤。 其他时间序列模型： 探讨季节性ARIMA、指数平滑等模型，以及如何处理趋势、季节性和周期性等时间序列特征。 五、高级统计检验与非参数方法： 生存分析（Survival Analysis）： 学习如何分析事件发生的时间，例如患者的生存时间、设备的故障时间等。我们将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，用于评估不同因素对生存率的影响。 判别分析（Discriminant Analysis）： 学习如何根据一组变量的测量值，预测一个观测对象属于哪个预先定义的组别，并分析判别能力。 对应分析（Correspondence Analysis）： 适用于分析两个或多个分类变量之间的关联性，特别是在列联表中，揭示变量类别之间的关系模式。 非参数检验的广泛应用： 在数据不满足参数检验的假设条件时，掌握Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法，以及它们在不同研究场景下的应用。 本书特点： 实践导向： 每一项高级统计程序都配以实际案例，使用PASW Statistics 18进行操作演示，读者可以跟随步骤进行实践，加深理解。 清晰的逻辑结构： 内容组织严谨，从基础概念到高级应用，循序渐进，帮助读者建立完整的知识体系。 详细的步骤指导： 对于PASW Statistics 18的操作界面和菜单选择，提供清晰、具体的指引，确保读者能够顺利完成数据分析。 结果解读与诊断： 重点讲解如何解释统计输出结果，理解模型的假设条件，进行模型诊断，以及如何根据分析结果得出有意义的结论。 理论与应用并重： 在介绍统计方法的同时，也会简要阐述其背后的统计学原理，帮助读者知其然更知其所以然。 无论您是社会科学家、市场研究员、生物统计学家、心理学家，还是任何需要处理复杂数据集的专业人士，本书都将是您提升数据分析能力、解锁更深层数据洞察力的宝贵资源。掌握这些高级统计程序，将使您在研究和工作中更具竞争力，能够从海量数据中提取出更有价值的信息，并为科学决策提供坚实的证据支持。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆