具体描述
《探索数据之境：SPSS for Windows 实战指南》 在这数据爆炸的时代，掌握强大的数据分析工具已成为各行各业专业人士必备的技能。本书，《探索数据之境：SPSS for Windows 实战指南》，旨在为您提供一个全面、深入且易于理解的SPSS for Windows使用教程，助您从容驾驭海量数据，发掘其中蕴藏的宝贵洞察。 本书的独特之处与核心价值： 本书并非简单地罗列SPSS的功能列表，而是着重于“如何”以及“为何”。我们相信，理解SPSS的逻辑与应用场景，远比记住操作步骤更为重要。因此，本书将引导您： 理解数据分析的思维模式： 从数据收集、清洗、转换到统计建模、结果解释，本书将贯穿整个数据分析的生命周期，帮助您建立严谨的分析思维。 掌握SPSS的核心操作技巧： 无论您是初次接触SPSS，还是希望提升效率，本书都将提供详尽的界面导航、菜单解析以及高效的操作技巧，让您迅速上手。 解锁SPSS强大的统计功能： 从基础的描述性统计，到推断性统计中的t检验、方差分析、卡方检验，再到进阶的回归分析、因子分析、聚类分析等，本书将一一为您剖析其原理、操作步骤及结果解读。 培养数据可视化能力： 数据图表是传递分析结果的直观方式。本书将指导您如何使用SPSS生成专业、美观的图表，如柱状图、折线图、散点图、箱线图等，并学会根据数据类型和分析目的选择合适的图表。 应对实际数据分析挑战： 本书精选了多个来自不同领域的典型案例，涵盖了市场研究、社会科学、医学统计、商业分析等，通过真实数据的演练，让您在实践中巩固所学，解决实际问题。 内容概览： 本书结构清晰，循序渐进，确保您在学习过程中步步为营。 第一部分：SPSS for Windows 入门与基础 第一章：认识SPSS for Windows SPSS的发展历程与应用领域 SPSS for Windows的用户界面介绍：菜单栏、工具栏、数据视图、变量视图、输出窗口 SPSS的工作流程：数据输入、数据编辑、数据分析、结果输出 第二章：数据准备与管理 创建与打开SPSS数据文件 变量视图详解：变量名称、类型、宽度、小数位数、标签、值标签、缺失值、对齐方式、度量 数据视图详解：数据录入、编辑与删除 数据转换：变量 recoding（重新编码）、compute variable（计算变量）、value labels（值标签设置）、missing values（缺失值处理） 数据筛选与选择：使用select cases（选择案例）功能 数据排序与合并：使用sort cases（排序案例）和merge files（合并文件） 数据导入与导出：支持Excel、CSV、文本文件等多种格式 第二部分：描述性统计与数据探索 第三章：描述性统计分析 频率分析：频率分布表、百分比、累积百分比 描述统计量：均值、中位数、众数、标准差、方差、范围、最小值、最大值、四分位数 交叉分析：列联表、百分比计算、Chi-Square检验（卡方检验） 分组统计：使用means（均值）功能进行分组描述 第四章：数据可视化 条形图（Bar Charts）：单变量、多变量 饼图（Pie Charts）：展示比例 折线图（Line Charts）：展示趋势 散点图（Scatterplots）：探索变量间的关系 直方图（Histograms）：查看数据分布 箱线图（Boxplots）：展示分布的集中趋势、离散程度和异常值 图表编辑与美化：修改坐标轴、添加标题、图例，调整颜色和字体 第三部分：推断性统计分析 第五章：参数检验 单样本t检验（One-Sample T-Test）：检验单个样本均值与已知总体均值是否存在差异 独立样本t检验（Independent-Samples T-Test）：比较两组独立样本的均值差异 配对样本t检验（Paired-Samples T-Test）：比较同一组样本在不同条件下的均值差异 第六章：方差分析 (ANOVA) 单因素方差分析（One-Way ANOVA）：比较三个或以上独立样本的均值差异 多因素方差分析（Factorial ANOVA）：分析两个或以上自变量对因变量的影响 事后检验（Post Hoc Tests）：识别具体哪些组之间存在显著差异 第七章：非参数检验 卡方检验（Chi-Square Test）：检验两个分类变量之间的关联性 Mann-Whitney U检验：对应独立样本t检验的非参数版本 Wilcoxon符号秩检验：对应配对样本t检验的非参数版本 Kruskal-Wallis H检验：对应单因素方差分析的非参数版本 第八章：相关分析 Pearson相关系数：衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向 Spearman秩相关系数：衡量两个变量单调关系的强度和方向 Kendall's Tau相关系数：另一种衡量单调关系的指标 散点图矩阵：直观展示多对变量之间的关系 第四部分：统计建模与高级应用 第九章：回归分析 简单线性回归（Simple Linear Regression）：建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型 多元线性回归（Multiple Linear Regression）：建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型 回归诊断：残差分析、多重共线性检验 模型选择：逐步回归、向前选择、向后剔除 第十章：因子分析与聚类分析 因子分析（Factor Analysis）：识别数据中潜在的共同因子，用于降维和探索性研究 聚类分析（Cluster Analysis）：将相似的观测对象分组，用于市场细分、用户画像等 第十一章：案例分析与实践 市场调研数据分析：了解消费者偏好，评估营销活动效果 社会科学研究：分析问卷数据，检验研究假设 医学统计应用：评估药物疗效，分析疾病风险因素 商业决策支持：销售预测，客户价值分析 学习本书，您将获得： 扎实的统计学基础： 在应用SPSS的同时，深入理解各类统计方法的原理和适用条件。 高效的数据处理能力： 熟练掌握SPSS的数据管理功能，优化数据分析流程。 准确的统计推断能力： 能够正确选择和执行统计检验，解读分析结果，并做出合理的结论。 专业的报告撰写能力： 能够利用SPSS生成清晰、规范的数据分析报告和可视化图表。 解决实际问题的信心： 通过丰富的案例练习，将所学知识应用于真实的研究和工作场景。 无论您是学生、研究人员、市场分析师、项目经理，还是任何需要在日常工作中处理和解读数据的人士，《探索数据之境：SPSS for Windows 实战指南》都将是您不可或缺的学习伙伴。现在就开始您的数据探索之旅吧！
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有