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基于SPSS的數據分析(第5版)(數據分析與應用叢書) 版權信息
- ISBN：9787300301488
- 條形碼：9787300301488 ; 978-7-300-30148-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于SPSS的數據分析(第5版)(數據分析與應用叢書) 內容簡介
·深入淺出地講解統計方法，基于案例詳細說明SPSS操作。
·循序漸進地引導讀者領會統計方法的精髓，掌握利用SPSS解決實際數據分析問題的能力。
本書可作為高校統計學、統計軟件、數據分析等相關課程的教材，也適合科研人員、企*單位運營管理人員等使用。
基于SPSS的數據分析(第5版)(數據分析與應用叢書) 目錄
第1章 SPSS統計分析軟件概述
1．1 SPSS使用基礎
1．2 SPSS的基本運行方式
1．3 利用SPSS進行數據分析的基本步驟
第2章 SPSS數據文件的建立和管理
2．1 SPSS數據文件
2．2 SPSS數據的結構和定義方法
2．3 SPSS數據的錄入與編輯
2．4 SPSS數據的保存
2．5 讀取其他格式的數據文件
2．6 SPSS數據文件合并
第3章 SPSS數據的預處理
3．1 數據的排序
3．2 查找重復個案
3．3 變量計算
3．4 數據選取
3．5 計數
3．6 分類匯總
3．7 數據分組
3．8 數據預處理的其他功能
第4章 SPSS基本統計分析
4．1 頻數分析
4．2 計算基本描述統計量
4．3 交叉分組下的頻數分析
4．4 多選項分析
4．5 比率分析
第5章 SPSS的參數檢驗
5．1 參數檢驗概述
5．2 單樣本t檢驗
5．3 兩獨立樣本t檢驗
5．4 兩配對樣本t檢驗
第6章 SPSS的方差分析
6．1 方差分析概述
6．2 單因素方差分析
6．3 多因素方差分析
6．4 協方差分析
第7章 SPSS的非參數檢驗
7．1 單樣本的非參數檢驗
7．2 兩獨立樣本的非參數檢驗
7．3 多獨立樣本的非參數檢驗
7．4 兩配對樣本的非參數檢驗
7．5 多配對樣本的非參數檢驗
第8章 SPSS的相關分析
8．1 相關分析
8．2 繪制散點圖
8．3 計算相關系數
8．4 偏相關分析
第9章 SPSS的線性回歸分析
9．1 回歸分析概述
9．2 線性回歸分析和線性回歸模型
9．3 回歸方程的統計檢驗
9．4 多元回歸分析中的其他問題
9．5 線性回歸分析的基本操作
9．6 線性回歸分析的應用舉例
9．7 曲線估計
第10章 SPSS的Logistic回歸分析
10．1 Logistic回歸分析概述
10．2 二項Logistic回歸分析
10．3 二項Logistic回歸分析的應用
10．4 多項Logistic回歸分析
10．5 多項有序回歸分析
第11章 SPSS的聚類分析
11．1 聚類分析的一般問題
11．2 層次聚類
11．3 K-Means聚類
第12章 SPSS的因子分析
12．1 因子分析概述
12．2 因子分析的基本內容
12．3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS的判別分析
13．1 判別分析概述
13．2 距離判別法
13．3 Fisher判別法
13．4 貝葉斯判別法
13．5 判別分析的應用
1．1 SPSS使用基礎
1．2 SPSS的基本運行方式
1．3 利用SPSS進行數據分析的基本步驟
第2章 SPSS數據文件的建立和管理
2．1 SPSS數據文件
2．2 SPSS數據的結構和定義方法
2．3 SPSS數據的錄入與編輯
2．4 SPSS數據的保存
2．5 讀取其他格式的數據文件
2．6 SPSS數據文件合并
第3章 SPSS數據的預處理
3．1 數據的排序
3．2 查找重復個案
3．3 變量計算
3．4 數據選取
3．5 計數
3．6 分類匯總
3．7 數據分組
3．8 數據預處理的其他功能
第4章 SPSS基本統計分析
4．1 頻數分析
4．2 計算基本描述統計量
4．3 交叉分組下的頻數分析
4．4 多選項分析
4．5 比率分析
第5章 SPSS的參數檢驗
5．1 參數檢驗概述
5．2 單樣本t檢驗
5．3 兩獨立樣本t檢驗
5．4 兩配對樣本t檢驗
第6章 SPSS的方差分析
6．1 方差分析概述
6．2 單因素方差分析
6．3 多因素方差分析
6．4 協方差分析
第7章 SPSS的非參數檢驗
7．1 單樣本的非參數檢驗
7．2 兩獨立樣本的非參數檢驗
7．3 多獨立樣本的非參數檢驗
7．4 兩配對樣本的非參數檢驗
7．5 多配對樣本的非參數檢驗
第8章 SPSS的相關分析
8．1 相關分析
8．2 繪制散點圖
8．3 計算相關系數
8．4 偏相關分析
第9章 SPSS的線性回歸分析
9．1 回歸分析概述
9．2 線性回歸分析和線性回歸模型
9．3 回歸方程的統計檢驗
9．4 多元回歸分析中的其他問題
9．5 線性回歸分析的基本操作
9．6 線性回歸分析的應用舉例
9．7 曲線估計
第10章 SPSS的Logistic回歸分析
10．1 Logistic回歸分析概述
10．2 二項Logistic回歸分析
10．3 二項Logistic回歸分析的應用
10．4 多項Logistic回歸分析
10．5 多項有序回歸分析
第11章 SPSS的聚類分析
11．1 聚類分析的一般問題
11．2 層次聚類
11．3 K-Means聚類
第12章 SPSS的因子分析
12．1 因子分析概述
12．2 因子分析的基本內容
12．3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS的判別分析
13．1 判別分析概述
13．2 距離判別法
13．3 Fisher判別法
13．4 貝葉斯判別法
13．5 判別分析的應用
展開全部
基于SPSS的數據分析(第5版)(數據分析與應用叢書) 節選
《基于SPSS的數據分析》自2006年**版出版以來,至今已十余年。它是編者在長期從事統計教學、科研以及企事業統計分析項目實踐的基礎上形成并不斷完善的心血之作。本書自出版以來深受統計、經濟、管理、生物醫學、心理學等眾多領域從事數據工作的教師、學者、學生以及實際工作者的廣泛關注和好評,被許多高校選作統計和經濟管理類相關專業統計分析軟件課程的指定教材,也成為國內統計分析軟件書籍的標桿之作。 對統計分析方法深入淺出的講解、以實際數據為紐帶說明SPSS的操作、以應用案例為背景闡述數據分析的思路,是本書一直堅持的風格。本書具有以下特點: **,體系完整,內容規范,結構安排面向實踐。本書吸收了國內外統計軟件和統計學教材的共同特點,確保了體系完整性及內容規范性。同時,面向實踐,以統計分析的實際過程為主線,從軟件基礎和數據管理入手,按照數據分析需求由淺入深、分析方法從易到難的實戰思路組織全書內容。全書涵蓋了統計分析和軟件的各個重要模塊,囊括了描述統計、參數檢驗、方差分析、非參數檢驗、一般線性回歸、Logistic回歸、聚類分析、因子分析、判別分析等基本統計分析方法、經典多元統計方法和軟件操作,能夠提綱挈領地有效幫助讀者全面快速掌握數據分析和軟件應用。 第二,通俗性和嚴謹性兼備,讀者不僅能夠知其然,而且能夠知其所以然。本書立足于統計方法的正確應用,注重以通俗易懂的語言論述統計方法的核心原理,注重對軟件參數選項和分析結果統計含義的解釋,注重對軟件參數選項設置目的和應用必要性的講解。同時,在提升可讀性,弱化數學證明枯燥性的同時,兼顧嚴謹性,強化關鍵數學公式的論證,以加深讀者對分析原理的理解。 第三,以應用為目標,精心選取典型的實際統計分析案例和數據,循序漸進地引導讀者選擇恰當的統計分析方法,一步步地指導讀者利用統計軟件進行數據的組織、整理、描述和建模分析等。 本書第4版出版后,編者根據廣大教師、學生和行業讀者的反饋意見,在第5版中重點進行了如下修訂:**,適應國內讀者的語言習慣以及軟件版本升級,本書軟件采用了SPSS25中文版本。第二,調整和更新了部分案例和數據,提升了教材的時效性和現實性,確保案例在具有普遍參照性的同時更具方法應用的典型性。此外,增加了更為詳盡的結果解釋,使教材的可讀性更強。第三,強化了術語和用詞的嚴謹性,整本教材更加精練和通順。 隨著數據分析應用需求的不斷加強,掌握SPSS這樣的權威統計分析軟件是十分必要的。真誠希望讀者能夠通過閱讀本書,逐步領會統計分析方法的精髓,掌握SPSS軟件的操作,并能夠利用SPSS解決實際數據分析問題。
基于SPSS的數據分析(第5版)(數據分析與應用叢書) 作者簡介
薛薇 博士，中國人民大學統計學院副教授，中國人民大學應用統計科學研究中心研究員。撰寫著作曾被評為“十二五”普通高等教育本科國家級規劃教材、北京市高等教育精品教材等。主要開設課程包括統計分析軟件、統計學、機器學習等。主要代表作有《統計分析與SPSS的應用》、《R語言數據挖掘》、《Python機器學習：原理與實踐》等。
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