SPSS统计分析高级教程（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文彤，董伟 著

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• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 量化研究
• SPSS教程
• 统计建模
• 数据挖掘

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040369960

版次：2

商品编码：11806276

包装：平装

出版时间：2013-03-01

页数：451

内容简介

本书以IBM SPSS Statistics 20 中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPSS 行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使本书更加易学易用。
本书是一本如何使用SPSS进行高级统计分析的指导书。读者可在www.StatStar.com下载书中案例数据，从而完整地重现全部分析内容，并可进一步在新浪微博与作者、其他读者进行讨论。
本书适合于已具备统计分析基础知识的读者阅读，可作为高等学校各专业高年级本科生、研究生的统计学教材或参考书，以及市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等专业人士的参考书。

目录

第一部分 一般线性模型、混合线性模型和广义线性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型简介
1.1.1 模型入门
1.1.2 常用术语
1.1.3 适用条件
1.2 案例：胶合板磨损深度的比较
1.2.1 操作说明
1.2.2 结果解释
1.2.3 模型参数的估计值
1.2.4 两两比较
1.2.5 其他常用选项
1.3 两因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市规模、货架位置与销量的关系
1.3.2 边际均值与轮廓图
1.3.3 拟合劣度检验
1.4 因素各水平间的精细比较
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX子句和KMARIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型进阶
1.5.1 随机因素的方差分析模型
1.5.2 自定义效应检验使用的误差项
1.5.3 四类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用实验设计分析方法
2.1 仅研究主效应的实验设计方案
2.1.1 完全随机设计
2.1.2 配伍设计
2.1.3 交叉设计
2.1.4 拉丁方设计
2.2 考虑交互作用的实验设计方案
2.2.1 析因设计
2.2.2 正交设计
2.2.3 均匀设计
2.3 误差项变动的特殊实验设计方案
2.3.1 嵌套设计
2.3.2 重复测量设计
2.3.3 裂区设计
2.4 协方差分析
2.4.1 协方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的检验
2.4.3 计算和检验修正均值
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型简介
3.1.2 案例：教育模式比较
3.1.3 对案例的进一步分析
3.2 重复测量资料的方差分析
3.2.1 模型简介
3.2.2 案例：促销效果研究
思考与练习
参考文献
第4章 线性混合模型
4.1 模型简介
4.1.1 问题的提出
4.1.2 模型入门
4.2 层次聚集性数据案例
4.2.1 拟合基本模型结构
4.2.2 在固定效应中加入自变量
4.2.3 在随机效应中加入自变量
4.2.4 更多解释变量的引入
4.2.5 其他常用选项
4.3 重复测量数据案例
4.3.1 对数据的初步分析
4.3.2 拟合基本模型结构
4.3.3 考虑重复测量间的相关性
4.3.4 更改对测量间相关性的假定
4.3.5 模型中可用的相关阵种类
4.4 线性混合模型进阶
4.4.1 线性混合模型的用途
4.4.2 线性混合模型与一般线性模型的联系
思考与练习
参考文献
第5章 广义线性模型、广义估计方程和广义线性混合模型
5.1 广义线性模型
5.1.1 模型简介
5.1.2 案例分析
5.2 广义估计方程
5.2.1 方程简介
5.2.2 案例分析
5.3 广义线性混合模型
5.3.1 模型简介
5.3.2 案例分析
思考与练习
参考文献
第二部分 回归模型
第6章 多重线性回归模型
6.1 模型简介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步骤
6.2 案例：销量影响因素分析
6.2.1 基本分析结果
6.2.2 回归模型的假设检验
6.2.3 偏回归系数的假设检验
6.2.4 标准化偏回归系数
6.2.5 衡量回归模型优劣的标准
6.3 回归预测、区间估计与残差分析
6.3.1 模型预测值
6.3.2
......

SPSS统计分析实战指南 本书是一本面向实际应用、注重技巧与经验分享的SPSS统计分析指导手册。它将带领读者从基础概念出发，逐步深入到SPSS软件的各项高级功能和复杂分析技术。本书旨在帮助读者掌握如何利用SPSS解决实际研究和工作中的统计分析难题，提升数据处理和解读能力。 核心内容与特色： 第一部分：SPSS基础与数据准备 SPSS软件界面与基本操作速览： 快速熟悉SPSS的数据视图、变量视图、输出窗口等核心界面，掌握数据录入、导入导出、基本导航等操作。 高效的数据清洗与转换： 深入讲解数据缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、变量 recoding（重编码）、计算新变量、合并数据集、拆分数据集等关键数据预处理技术。本书将提供多种场景下的具体操作演示，帮助读者应对真实数据中的混乱与不规范。 灵活的数据管理与筛选： 学习如何进行条件选择、案例加权、变量排序、文件拆分等数据管理操作，确保分析数据的高度准确性和针对性。 第二部分：描述性统计与可视化 详尽的描述性统计分析： 掌握频率分析、交叉表分析、描述统计量（均值、中位数、标准差、方差、偏度、峰度等）的计算与解读。本书将侧重于如何根据研究目的选择合适的描述性统计指标，并对结果进行深入的业务解读。 多样的统计图表绘制与美化： 学习制作柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、直方图等常用图表。重点在于如何根据数据类型和分析目的选择最有效的可视化方式，以及如何对图表进行专业的美化，使其更具信息传达力。 第三部分：推断性统计基础 参数检验与非参数检验的深入理解： 详细介绍t检验（单样本、独立样本、配对样本）、方差分析（单因素、多因素）、卡方检验、秩和检验等常用推断性统计方法。本书将引导读者理解各种检验方法的原理、适用条件、假设检验过程以及结果的科学解读，并提供相应的SPSS操作步骤。 相关性分析与回归分析入门： 讲解 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数的计算与解释。初步介绍简单线性回归模型，包括模型构建、系数解释、拟合优度检验（R²）、显著性检验（F检验）等。 第四部分：高级统计分析技术 多重线性回归分析： 深入探讨多重线性回归的原理、模型构建、变量选择方法（逐步回归、向前、向后）、多重共线性诊断与处理、残差分析、模型解释与预测。本书将通过实例展示如何处理多个自变量对因变量的影响。 逻辑回归分析： 学习逻辑回归在线性关系难以满足的情况下如何对二分类或多分类因变量进行建模，包括模型拟合、优势比（Odds Ratio）的解释、模型诊断等。 方差分析（ANOVA）的进阶应用： 深入讲解协方差分析（ANCOVA）和多因素方差分析，以及如何解释交互效应。 非参数检验的进阶： 涵盖 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验、Friedman 检验等更广泛的非参数统计方法。 因子分析与聚类分析： 学习如何通过因子分析提取潜在的因子，简化变量结构；了解如何使用聚类分析将研究对象或变量进行分组。 判别分析： 探索如何根据已知分组信息建立判别模型，对新的观测值进行分类。 多变量统计方法概述： 简要介绍主成分分析、对应分析等其他常用的多变量分析技术，为读者提供更广阔的视野。 第五部分：SPSS高级功能与实用技巧 宏命令与自定义脚本： 介绍如何利用SPSS宏命令自动化重复性任务，提高工作效率。 高级图表定制与报告生成： 学习如何进行更精细化的图表定制，以及如何利用SPSS生成结构化、专业的分析报告。 数据可视化进阶： 探索使用SPSS创建更具动态性和交互性的图表。 常用统计分析流程与案例实战： 结合实际研究场景（如市场调研、社会科学、医学统计、经济学等），提供从数据导入、清洗到最终分析报告的全流程案例演练。 本书特点： 理论与实践相结合： 理论讲解清晰易懂，操作步骤详细具体，确保读者能够动手实践。 注重问题导向： 围绕读者在实际工作中可能遇到的统计分析问题展开讲解，提供解决方案。 案例丰富多样： 涵盖多个领域的研究案例，增强学习的针对性和实用性。 技巧与经验分享： 包含大量作者在实际操作中积累的经验技巧，帮助读者少走弯路。 SPSS操作贯穿始终： 所有统计概念的讲解都紧密结合SPSS软件的实际操作界面和功能。 通过学习本书，读者将能够熟练运用SPSS软件进行各种复杂的数据分析，自信地解读统计结果，并将其应用于实际问题解决中，极大地提升数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“时间序列分析”部分的讲解，是我学习SPSS以来最受启发的部分之一。在此之前，我对于处理具有时间依赖性的数据感到非常头疼，各种模型和概念常常让我无从下手。然而，这本书的作者以一种非常清晰和循序渐进的方式，将复杂的时间序列模型变得易于理解。他首先从时间序列的基本概念——趋势、季节性、周期性和随机波动——讲起，然后逐步深入到平稳性检验、自相关和偏自相关函数的理解。接着，重点讲解了ARIMA模型（包括AR、MA、ARMA以及ARIMA模型），详细阐述了模型的定阶过程（如何通过ACF和PACF图来判断p和q的值），以及模型的参数估计和诊断。更令人称赞的是，书中还提供了如何在SPSS中进行这些分析的具体步骤，包括数据准备、模型拟合、残差诊断以及预测。让我印象最深刻的是，作者通过一个实际的经济数据案例，演示了如何一步步地建立和优化一个ARIMA模型，并最终进行未来数值的预测。他还提到了处理非平稳序列的方法，如差分，以及季节性ARIMA模型（SARIMA）的应用。这种理论与实践相结合的讲解，让我能够真正掌握时间序列分析的精髓，并能够运用SPSS来处理现实世界中的时间序列数据。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的“多重比较”和“方差分析”章节尤其印象深刻。在很多实际研究中，我们往往需要比较多个组别之间的差异，这时简单的t检验就不再适用，如何选择合适的方差分析模型以及进行后续的多重比较，成为了一个关键问题。这本书非常系统地讲解了单因素方差分析、双因素方差分析（包括有无交互作用的情况），以及协方差分析。作者不仅详细解释了F检验的原理，还重点突出了对p值和效应量（如eta方）的解读。让我受益匪浅的是，书中对多重比较方法的选择进行了详细的讨论，比如Tukey, Bonferroni, Scheffe等方法的原理、适用条件以及优缺点。作者通过具体的实验设计案例，演示了如何在SPSS中执行方差分析，并选择合适的多重比较方法来找出具体是哪些组别之间存在显著差异。更让我惊喜的是，书中还提到了当数据不满足方差分析的假设（如方差齐性）时，如何采用非参数检验方法（如Kruskal-Wallis检验）来替代，并同样给出了SPSS的操作指导。这种层层递进、考虑周全的讲解方式，让我能够应对更加复杂和多样化的研究场景，并且对统计结果的可靠性有了更严谨的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我统计分析学习道路上的一盏明灯，特别是当我决定要从基础迈向更深层次的SPSS应用时，这本书的出现恰逢其时。它并没有简单地罗列SPSS菜单项的操作流程，而是深入剖析了每一项统计方法的背后原理，并且非常细致地讲解了如何将其转化为SPSS的实际操作。我记得有一次，在处理一个复杂的实验数据时，我对于如何正确选择检验方法以及理解检验结果的细微差别感到非常困惑。翻阅了这本书的“回归分析”章节，作者不仅清晰地解释了线性回归、逻辑回归等不同模型的适用条件和假设，还通过一个个生动详实的案例，指导我如何在SPSS中进行模型构建、参数估计、假设检验，以及如何解读R方、调整R方、系数的p值等关键指标。更重要的是，书中对于异常值处理、多重共线性诊断、异方差性检验等模型诊断的部分，讲解得尤为到位，这部分内容往往是初学者容易忽视但却至关重要的地方。书中的图示和表格清晰明了，配合着详细的操作步骤，让我能够一步步跟着练习，最终成功地完成了我的数据分析任务，并且对结果有了更深刻的理解。我之前也看过一些SPSS的入门书籍，但很多都停留在“会用”的层面，而这本书真正做到了“懂用”和“精用”，让我能够自信地应对各种复杂的统计分析挑战，而不是仅仅依赖于软件的自动生成。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“回归分析”系列内容，尤其是对“多层线性模型”（MLM）的讲解，让我眼前一亮。我之前一直认为SPSS主要擅长于处理独立同分布的数据，但这本书展示了其在处理层级结构数据方面的能力。作者从多层线性模型的概念入手，解释了为什么需要MLM，即当数据存在嵌套结构时（例如，学生嵌套在班级，班级嵌套在学校），传统的线性回归模型会失效。书中详细讲解了MLM的基本模型，包括随机截距模型和随机斜率模型，以及如何理解层级效应。让我印象深刻的是，作者通过一个教育学领域的案例，演示了如何在SPSS中执行MLM分析，包括如何设置层级结构、如何拟合模型、如何解释层级效应的方差分量以及如何解读固定效应。他还提到了如何处理跨层交互作用以及如何进行模型拟合优度检验。这种对于处理复杂数据结构的深入讲解，极大地拓展了我对SPSS应用范围的认识，也为我解决更复杂的实际问题提供了强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读“生存分析”章节时，才真正意识到SPSS在处理这类特殊数据时的强大功能。在此之前，我一直认为生存分析是医学统计领域特有的，但这本书让我看到它在工程、金融等领域也有着广泛的应用。作者从生存数据的基本概念——生存时间、删失数据（右删失、左删失、区间删失）——讲起，然后详细介绍了Kaplan-Meier生存曲线的绘制和解释，以及Log-rank检验在比较不同组别生存率上的应用。让我感到惊喜的是，书中还花了大量篇幅讲解了Cox比例风险回归模型，详细阐述了模型的假设、回归系数的解释（风险比）以及如何进行模型诊断。书中通过一个医疗研究案例，清晰地展示了如何在SPSS中输入生存数据，如何进行Kaplan-Meier分析，如何绘制生存曲线，以及如何构建和解读Cox回归模型。作者还提到了一些其他生存模型，如加速失效时间模型，并对其进行了简要介绍。这种由浅入深、由概念到实操的讲解方式，让我能够理解生存分析的核心思想，并能够运用SPSS来处理和分析实际的生存数据，从而获得有价值的洞见。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“非参数检验”的应用感到好奇，因为它能够处理不满足正态分布等参数假设的数据，这在现实世界中非常常见。这本书的非参数检验章节，做得非常扎实。作者并没有仅仅罗列几个检验方法，而是详细讲解了每种检验方法背后的逻辑，例如，曼-惠特尼U检验如何替代独立样本t检验，Wilcoxon符号秩检验如何替代配对样本t检验，Kruskal-Wallis H检验如何替代单因素方差分析，以及Friedman检验如何替代重复测量方差分析。让我受益匪浅的是，作者不仅讲解了何时以及为何使用这些非参数检验，还详细展示了如何在SPSS中执行这些检验，包括如何选择变量、如何设置检验选项，以及如何解读P值和检验统计量。书中还特别强调了非参数检验的局限性，以及在可能的情况下，如何对数据进行转换以满足参数检验的假设。这种严谨的学术态度和全面的讲解方式，让我对非参数统计有了更深刻的认识，也能够更加灵活地应对各种数据类型和分布情况，从而做出更可靠的统计推断。

评分☆☆☆☆☆

对于“多变量统计分析”，这本书确实给了我很多惊喜，特别是关于“判别分析”和“对应分析”的讲解。我之前对判别分析的理解仅停留在分类的层面，但这本书深入剖析了判别分析的原理，包括Fisher线性判别函数、贝叶斯判别规则等，并详细讲解了如何使用SPSS进行判别分析，包括如何选择判别变量、如何评估判别模型的效果。让我印象深刻的是，作者通过一个客户细分案例，展示了判别分析在预测个体所属群体方面的应用。而对于对应分析，作者则将其定位为一种探索变量之间关联性的图形化技术，尤其适用于分析分类变量之间的关系。书中详细解释了对应分析的行剖面、列剖面、行惯量、列惯量等概念，并指导我如何在SPSS中进行对应分析，如何解读碎石图，以及如何从图上找到变量之间的对应关系。这种对不同多变量方法的深入解读和清晰的SPSS操作指导，让我能够更好地理解和应用这些技术来探索数据中的复杂模式和内在结构，为我的研究提供了新的视角和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“路径分析”和“结构方程模型”（SEM）的介绍上，是我之前从未接触过的SPSS高级应用领域。作者以一种非常清晰和引人入胜的方式，将复杂的SEM理论分解成易于理解的模块。他首先从路径分析入手，讲解了如何通过图示来表达变量之间的因果关系，以及如何估计路径系数。然后，逐步引入了潜变量的概念，并详细阐述了测量模型（验证性因子分析）和结构模型（路径分析）如何结合起来构成完整的结构方程模型。让我印象深刻的是，书中通过一个社会学研究案例，演示了如何在SPSS AMOS（书中通常会包含对AMOSS的介绍，作为SPSS的配套工具）中绘制SEM模型图，如何定义观测变量和潜变量，如何进行模型拟合度检验（如卡方检验、CFI、TLI、RMSEA等），以及如何解释模型结果。作者还提到了模型的修正、多组比较等高级主题。这种从基础概念到高级应用的系统讲解，让我深刻理解了SEM在检验复杂理论模型方面的强大能力，并为我后续进行实证研究提供了重要的理论指导和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于“卡方检验”和“相关性分析”的讲解，虽然看似基础，但其深度和广度却远超我的预期。很多入门书籍可能会简单介绍一下卡方检验的应用场景，但这本书却深入剖析了卡方检验的原理，包括独立性检验、拟合优度检验，并详细讲解了卡方统计量的计算公式和自由度的确定。作者还特别强调了卡方检验的适用条件，例如期望频数不能过小，并提供了当这些条件不满足时，如何选择Fisher精确检验等替代方法的指导。在相关性分析方面，作者不仅介绍了Pearson积矩相关系数，还详细讲解了Spearman等级相关系数和Kendall秩相关系数，并深刻剖析了不同相关系数的适用场景。让我受益匪浅的是，书中对相关系数的解读，不仅仅停留在“相关不等于因果”这个简单的论断，而是深入探讨了如何通过散点图、置信区间等来更全面地评估变量之间的线性关系强度和方向，以及如何避免过度解读相关性。书中还详细指导了如何在SPSS中执行这些检验，包括如何设置分类变量和连续变量，如何查看p值和相关系数矩阵，以及如何对结果进行可视化展示。这些内容虽然基础，但作者严谨的讲解方式，让我对这些常用统计方法有了更加深刻和牢固的理解，为后续更复杂的分析打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是SPSS操作技能的提升，更重要的是统计思维方式的重塑。在阅读“因子分析”和“聚类分析”这两个章节时，我深刻体会到了作者是如何引导读者去理解这些高阶统计技术背后的逻辑。很多时候，我们拿到数据，看到一堆变量，不知道如何下手，是去做降维还是去做分类？这本书提供了清晰的思路：从研究问题的本质出发，结合理论背景，再来选择合适的统计方法。作者并没有直接抛出SPSS的界面，而是先从因子分析的目的——数据降维和变量潜在结构的探索——开始讲起，详细阐述了因子载荷、特征值、碎石图等核心概念，并解释了旋转方法（正交旋转和斜交旋转）的作用和选择依据。然后，才一步步地演示如何在SPSS中输入数据、选择变量、设定分析选项，以及如何解读输出结果中的因子载荷矩阵、共同度等。对于聚类分析，作者更是花了大量篇幅讲解不同聚类方法（如系统聚类、快速聚类）的原理、距离度量、聚类准则的选择，以及如何通过树状图和聚类中心来解释分类结果。书中给出的案例涉及市场细分、用户画像等实际应用场景，让我能够看到这些抽象的统计方法是如何落地并解决实际问题的。我感觉自己不再是被动地执行命令，而是真正地参与到分析过程中，能够根据数据特点和研究目标，灵活地运用SPSS进行探索性数据分析。

评分☆☆☆☆☆

书的质量，不错挺好的，字迹清晰，纸质不错

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质量不错，好评！

评分☆☆☆☆☆

张文彤的书是值得看看，所以这一本，也不会让我失望

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很满意，物有所值，值得购买!!!

评分☆☆☆☆☆

书是正版，内容丰富，纸质一般，spss的高阶指南，物流也快。

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价格比较合理！

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这是工具书，质量没得说，必须收藏

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自从有了京东，买东西就是两个字，舒心。