PASW Statistics 18 Guide to Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Marija J. Norusis

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2010-3-11

价格:USD 97.33

装帧:Paperback

isbn号码:9780321690586

丛书系列:

图书标签:

SPSS
数据分析
统计学
PASW
统计软件
社会科学
研究方法
数据挖掘
统计方法
量化研究

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具体描述

The PASW Statistics 18 Guide to Data Analysis is a friendly introduction to both data analysis and PASW Statistics 18 (formerly SPSS Statistics), the world's leading desktop statistical software package. Easy-to-understand explanations and in-depth content make this guide both an excellent supplement to other statistics texts and a superb primary text for any introductory data analysis course. With this book, you'll learn how to describe data, test hypotheses, and examine relationships using PASW. Author Marija NoruA!is incorporates a wealth of real data, including the General Social Survey and studies of Internet usage, opinions of the criminal justice system, marathon running times, library patronage, and the importance of manners, throughout the examples and expanded chapter exercises. This unique combination of examples, exercises, and contemporary data gives you hands-on experience in analyzing data and makes learning about data analysis and statistical software relevant, unintimidating, and even fun! A data CD-ROM is included with this book.

《数据探索与洞察：应用统计学方法深度解析》本书旨在为读者提供一套系统性的数据分析框架，帮助您从原始数据中发掘有价值的信息，并将其转化为清晰、可操作的洞察。我们不局限于任何特定软件的操作技巧，而是专注于统计学思想的精髓及其在实际问题中的应用。通过本书的学习，您将能够理解数据背后的故事，构建严谨的分析模型，并有效地将分析结果传达给他人。核心理念：理解数据，而非被数据淹没在信息爆炸的时代，数据无处不在，但真正能够从海量数据中提取有意义洞察的能力却弥足珍贵。本书将引导您跨越技术工具的表象，深入理解统计学的基本原理，包括概率论、推断统计、回归分析、假设检验等核心概念。我们将探讨如何科学地收集、清洗、整理和组织数据，为后续的深入分析奠定坚实基础。您将学会如何识别数据中的偏差和异常，如何选择合适的统计方法来回答特定的研究问题，以及如何批判性地评估分析结果的有效性和局限性。体系架构：从基础到进阶的数据分析之旅本书的内容结构围绕着数据分析的完整流程展开，旨在帮助读者循序渐进地掌握各项技能：第一部分：数据基础与探索性数据分析（EDA）理解数据类型与结构：深入剖析变量的分类（定性、定量）、数据的尺度（名义、顺序、间隔、比例），以及不同数据结构（交叉表、时间序列、面板数据）的特点。数据清洗与预处理：学习如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换（如对数转换、标准化），以及如何合并、拆分和重塑数据集。描述性统计的艺术：掌握集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的度量，理解百分位数、箱线图等可视化工具的强大作用，以及如何用简洁的语言概括数据集的主要特征。可视化呈现：学习如何选择最适合的数据可视化图表，包括柱状图、饼图、散点图、折线图、直方图、密度图等，以及如何通过有效的可视化来揭示数据中的模式、趋势和关系。第二部分：统计推断与模型构建概率论基础回顾：简要回顾关键的概率概念，如概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布）、期望值和方差，为理解统计推断打下基础。参数估计与置信区间：学习如何根据样本数据来估计总体的未知参数，并理解置信区间的含义及其在不确定性量化中的重要性。假设检验的逻辑：深入理解假设检验的基本框架，包括零假设与备择假设的设定、p值的作用、第一类错误和第二类错误，以及常见的假设检验方法（如t检验、卡方检验、ANOVA）。相关性分析：探索变量之间线性关系的强度和方向，理解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等指标的意义，并学会如何解读相关性结果。回归分析的强大应用：简单线性回归：学习如何建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，理解回归系数的解释，以及模型的拟合优度（R方）。多元线性回归：扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何处理共线性问题，如何进行变量选择，以及如何解释复杂的回归模型。逻辑回归：掌握如何处理二分类因变量，理解其在预测概率和分类问题中的应用。方差分析（ANOVA）：学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，并理解单因素方差分析和多因素方差分析的应用场景。第三部分：进阶主题与实际应用时间序列分析入门：了解时间序列数据的特性，学习如何识别趋势、季节性和周期性，以及基础的时间序列预测模型。聚类分析与降维技术：探索如何发现数据中的自然分组（聚类），以及如何通过主成分分析（PCA）等方法来简化高维数据。非参数统计方法：在数据不满足参数检验的假设时，学习如何运用秩和检验、Mann-Whitney U检验等非参数方法。模型评估与优化：学习如何评估模型的性能（如交叉验证、留一法），以及如何根据评估结果对模型进行改进。结果解读与沟通：强调将复杂的统计分析结果转化为清晰、易于理解的语言，并有效地传达给不同背景的受众，包括业务决策者、技术团队等。学习收获：赋能您的数据驱动决策能力通过本书的学习，您将能够：构建扎实的统计学基础：深刻理解统计学概念及其内在逻辑，而非仅仅停留在工具的使用层面。掌握科学的数据分析流程：从数据准备、探索性分析到模型构建和结果解读，形成一套完整的分析体系。提升解决实际问题的能力：将所学统计方法应用于您所处的领域，解决实际业务或研究中的挑战。进行更具说服力的沟通：能够清晰、准确地解释分析结果，支持您的决策和论点。培养批判性思维：能够审慎评估数据和分析结果的局限性，避免过度解读或误导。本书适合于任何希望提升数据分析能力，但又想深入理解其背后原理的学习者，包括统计学初学者、数据分析师、市场研究员、科研人员、商业分析师以及对数据驱动决策感兴趣的各行业专业人士。我们相信，掌握了这些核心的统计分析思想，您将能够更加自信地驾驭数据， unlock 数据的真正价值。