具体描述
内容简介
本书是作者经过10余年的教学实践，在总结前两版教材的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。全书基于SPSS 23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS 23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS 23中常用的统计分析方法，共13章。第1章介绍SPSS的基础知识；第2章介绍统计数据的收集与预处理；第3～12章介绍SPSS 23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；第13章介绍图表的创建与编辑。与教材配套的资源包括所有实例、典型案例和习题的数据文件，课程PPT教案，以及思考与练习题的参考答案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。
作者简介
中国计算机学会会员，重庆邮电大学 经济管理学院 教授，曾被评为重庆邮电大学优秀青年教师、重庆邮电大学优秀责任教师；曾获重庆邮电大学教学成果二等奖、重庆市第六届优秀电教科研成果三等奖、第十届全国多媒体课件大赛三等奖。目录
目 录
第1章 SPSS软件概述 1
1．1 SPSS简介 1
1．1．1 SPSS的发展 1
1．1．2 SPSS统计分析软件的特点 1
1．1．3 SPSS 23．0的新特性 3
1．1．4 SPSS的模块 4
1．2 SPSS使用基础 6
1．2．1 SPSS的安装 6
1．2．2 SPSS的界面 7
1．3 SPSS的帮助系统 10
1．3．1 主题 10
1．3．2 教程 11
1．3．3 个案研究 11
1．3．4 统计辅导 11
1．3．5 高级帮助 12
1．4 利用SPSS进行数据分析的步骤 13
1．4．1 统计学中数据分析的一般步骤 13
1．4．2 利用SPSS进行数据分析的一般步骤 14
第2章 统计数据的收集与预处理 15
2．1 统计数据的收集 15
2．1．1问卷设计 15
2．1．2问卷分析 17
2．2 数据文件的建立 18
2．2．1 统计数据的度量尺度 18
2．2．2 SPSS数据文件的特点 19
2．2．3 输入数据建立数据文件 19
2．2．4从其他数据文件导入数据建立数据文件 25
2．3 数据文件的编辑 27
2．3．1数据文件的合并 27
2．3．2数据文件的拆分 29
2．3．3数据的选取 32
2．3．4数据的加权 34
2．4 SPSS数据加工 35
2．4．1变量的计算 35
2．4．2数据可视分箱 36
2．4．3数据重新编码 39
2．5思考与练习 40
第3章 描述性统计分析 42
3．1 基本描述性统计量简介 42
3．1．1描述集中趋势的统计量 42
3．1．2描述离散程度的统计量 43
3．1．3描述总体分布形态的统计量 44
3．2 频率分析 44
3．2．1基本概念及统计原理 44
3．2．2 SPSS实例分析 45
3．3 描述性分析 48
3．3．1基本概念及统计原理 48
3．3．2 SPSS实例分析 48
3．4 探索性分析 50
3．4．1基本概念及统计原理 50
3．4．2 SPSS实例分析 50
3．5 交叉表分析 55
3．5．1基本概念及统计原理 55
3．5．2 SPSS实例分析 56
3．6 多重响应分析 60
3．6．1基本概念及统计原理 60
3．6．2多重响应分析SPSS实例分析 61
3．7 典型案例 63
3．7．1 城市平均气温基本特征分析 63
3．7．2 商场电视品牌满意度调查 64
3．8 思考与练习 64
第4章 均值比较与T检验 66
4．1 假设检验 66
4．1．1 基本概念及统计原理 66
4．1．2 小概率事件原理 67
4．1．3 假设检验的一般步骤 68
4．2 平均值分析 69
4．2．1 平均值分析的概念及统计原理 69
4．2．2 平均值SPSS实例分析 69
4．3 单样本T检验 71
4．3．1 基本概念及统计原理 71
4．3．2 单样本T检验SPSS实例分析 72
4．4 独立样本T检验 73
4．4．1 基本概念及统计原理 73
4．4．2 独立样本T检验SPSS实例分析 74
4．4．3 摘要独立样本T检验 76
4．5 配对样本T检验 76
4．5．1 基本概念及统计原理 76
4．5．2 配对样本T检验SPSS实例分析 77
4．6 典型案例 79
4．6．1 蛋白饲料对小白鼠体重影响分析 79
4．6．2 健康教育对儿童血红蛋白水平的影响分析 79
4．6．3 储户的储蓄金额的差异分析 80
4．7 思考与练习 80
第5章 非参数检验 82
5．1 参数检验与非参数检验的比较 82
5．2 单样本的非参数检验 83
5．2．1 基本概念及设置 83
5．2．2 卡方检验 86
5．2．3 二项分布检验 92
5．2．4 游程检验 95
5．2．5 单样本K-S检验 99
5．3 独立样本非参数检验 102
5．3．1 基本概念及统计原理 102
5．3．2 独立样本非参数检验SPSS实例分析 103
5．4 相关样本的非参数检验 106
5．4．1 基本概念及统计原理 106
5．4．2 相关样本的非参数检验SPSS实例分析 108
5．5 典型案例 110
5．5．1 判断某产品的需求量是否服从泊松分布 110
5．5．2 调控政策前后大中城市住宅销售价格指数差异性分析 111
5．5．3 某行业企业赢利比例判断 112
5．5．4 棉条棉结杂质粒数分析 112
5．6 思考与练习 112
第6章 方差分析 115
6．1 方差分析简介 115
6．1．1 方差分析的概念 115
6．1．2 方差分析的一般步骤 116
6．2 单因素方差分析 116
6．2．1基本概念及统计原理 116
6．2．2 单因素方差分析SPSS实例分析 117
6．3 多因素方差分析 122
6．3．1基本概念及统计原理 122
6．3．2 多因素方差分析SPSS实例分析 124
6．4 协方差分析 130
6．4．1基本概念及统计原理 130
6．4．2 协方差分析SPSS实例分析 131
6．5 多元方差分析 133
6．5．1基本概念及统计原理 133
6．5．2 多元方差分析SPSS实例分析 134
6．6 典型案例 137
6．6．1 培训材料效果分析 137
6．6．2 火箭射程影响因素分析 138
6．6．3 三种治疗高血压病方法效果分析 138
6．7 思考与练习 138
第7章 相关分析 141
7．1 相关分析简介 141
7．1．1 相关分析的概念 141
7．1．2 相关关系的种类 141
7．2 两变量相关分析 142
7．2．1 基本概念及统计原理 142
7．2．2 两变量相关分析SPSS实例分析 144
7．3 偏相关分析 147
7．3．1 基本概念及统计原理 147
7．3．2 偏相关分析SPSS实例分析 148
7．4 距离分析 149
7．4．1 基本概念及统计原理 149
7．4．2 距离分析SPSS实例分析 150
7．5 典型案例 156
7．5．1 有氧训练中的耗氧量研究 156
7．5．2 控制不良贷款 157
7．5．3 学生身体状况指标的相似性分析 158
7．6 思考与练习 158
第8章 回归分析 160
8．1 回归分析简介 160
8．1．1 回归分析的概念 160
8．1．2 回归分析的一般步骤 161
8．2 线性回归分析 162
8．2．1基本概念及统计原理 162
8．2．2 一元线性回归SPSS实例分析 163
8．2．3 多元线性回归SPSS实例分析 169
8．3 曲线回归分析 174
8．3．1基本概念及统计原理 174
8．3．2 曲线回归SPSS实例分析 175
8．4 非线性回归分析 178
8．4．1基本概念及统计原理 178
8．4．2非线性回归SPSS实例分析 179
8．5 二元Logistic回归分析 183
8．5．1基本概念及统计原理 183
8．5．2 二元Logistic回归SPSS实例分析 184
8．6 典型案例 189
8．6．1 水稻产量影响因素分析 189
8．6．2 产品废品率的因素拟合 190
8．6．3 高管培训与表现预测 190
8．6．4 肾细胞癌转移的判断 190
8．7 思考与练习 191
第9章 聚类和判别分析 193
9．1 聚类和判别分析简介 193
9．1．1 基本概念 193
9．1．2 样本间亲疏关系的度量 194
9．2 二阶聚类 194
9．2．1基本概念及统计原理 194
9．2．2 二阶聚类SPSS实例分析 195
9．3 K-均值聚类 199
9．3．1基本概念及统计原理 199
9．3．2 K-均值聚类SPSS实例分析 199
9．4 系统聚类 203
9．4．1基本概念及统计原理 203
9．4．2 系统聚类SPSS实例分析 204
9．5 判别分析 208
9．5．1基本概念及统计原理 208
9．5．2 判别分析SPSS实例分析 209
9．6 典型案例 215
9．6．1 美国22家企业类型划分 215
9．6．2 销售地区的选择 216
9．6．3 地区降水量区域类型判别 216
9．7 思考与练习 217
第10章 主成分分析和因子分析 220
10．1 主成分分析和因子分析简介 220
10．1．1 基本概念和主要用途 220
10．1．2 主成分和公因子数量的确定 221
10．1．3 主成分分析与因子分析的区别与联系 222
10．2 主成分分析 222
10．2．1基本概念及统计原理 222
10．2．2 主成分分析SPSS实例分析 223
10．3 因子分析 231
10．3．1基本概念及统计原理 231
10．3．2因子分析SPSS实例分析 232
10．4 典型案例 236
10．4．1 医院工作质量评价分析 236
10．4．2 各省、市、自治区城市市政设施建设状况分析 237
10．4．3 大学生的价值观分析 238
10．5 思考与练习 239
第11章 时间序列分析 241
11．1 时间序列的建立和平稳化 241
11．1．1 填补缺失值 241
11．1．2 定义日期变量 242
11．1．3 创建时间序列 243
11．2 指数平滑法 245
11．2．1 基本概念及统计原理 245
11．2．2 指数平滑法SPSS实例分析 246
11．3 ARIMA模型 253
11．3．1 基本概念及统计原理 253
11．3．2 ARIMA实例分析 255
11．4 时间序列的季节性分解 263
11．4．1基本概念及统计原理 263
11．4．2 季节性分解的实例分析 263
11．5 典型案例 266
11．5．1 中国社会消费品零售总额分析 266
11．5．2 中国彩电出口数据分析 266
11．5．3 城市温度的季节性分解 267
11．6 思考与练习 267
第12章 信度分析 270
12．1 内在信度分析 270
12．1．1 基本概念及统计原理 270
12．1．2 内在信度实例分析 271
12．2 再测信度分析 276
12．2．1 基本概念及统计原理 276
12．2．2 再测信度实例分析 277
12．3 评分者信度分析 280
12．3．1 基本概念及统计原理 280
12．3．2 评分者信度实例分析 280
12．4 典型案例 281
12．4．1 Oxford学习策略量表信度分析 281
12．5 思考与练习 281
第13章 图表的创建与编辑 283
13．1 SPSS的图形功能概述 283
13．1．1 SPSS创建图形的一般过程 283
13．1．2 图形生成与数据文件结构 283
13．1．3 图形生成与数据的度量尺度 285
13．2 图表构建器创建图形 285
13．2．1 图表构建器概述 285
13．2．2 使用图表构建器创建图形举例 286
13．3 图形画板模板选择器创建图形 289
13．3．1 图形画板模板选择器概述 289
13．3．2 使用图形画板模板选择器创建图形举例 289
13．4 使用旧对话框创建图形 291
13．4．1条形图 291
13．4．2三维条形图 293
13．4．3折线图 296
13．4．4面积图 299
13．4．5饼图 299
13．4．6盘高-盘低图 301
13．4．7箱图 304
13．4．8误差条图 306
13．4．9人口金字塔图 308
13．4．10散点图 309
13．4．11直方图 311
13．5 图表的编辑 312
13．5．1 图表编辑器布局 312
13．5．2 图表编辑基本方法 314
13．5．3 图表基本设定 314
13．5．4 图表高级设定 315
13．6 思考与练习 315
参考文献 317
精彩书摘
《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》：在科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量观测，收集大量数据以便进行分析，寻找规律。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会收集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标。多变量大样本无疑会对科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是，在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，有些变量的存在可能反而给问题的分析带来许多问题。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料做全面分析。由于各变量间存在一定的相关性，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。在SPSS中进行因了分析和主成分分析，可以利用“分析—降维—因子”过程来实现。
……
前言/序言
SPSS统计分析软件以其易用性和强大功能已成为目前最流行的统计分析工具之一，在国内具有很大的用户群，是目前国内进行管理决策、市场分析、社会调查、医学统计、金融决策等统计分析人员应用最广泛的软件。
作者经过10余年的教学实践，发现在用SPSS软件进行数据分析时存在以下几个突出的问题：
（1）遇到具体问题不知道该用何种分析方法，即不知SPSS所提供的各种统计分析功能究竟适用于解决何种实际问题；
（2）不知每一种分析方法的具体操作、分析步骤该如何进行；
（3）不知如何组织数据，即如何将已有的数据组织成适合于SPSS特定分析方法的数据格式，如怎么定义变量，如何进行分组等；
（4）不知如何对输出结果（包括表和图形）进行分析，对涉及假设检验的问题，分不清原假设和备选假设，不知如何根据所输出的统计量及概率值对其进行假设检验。
针对这些问题，我们在不断总结已有讲义、实验指导书和教材的经验和不足的基础上，于2009年出版了本书第1版《SPSS16.0与统计数据分析》，于2012年出版了本书第2版《SPSS19（中文版）统计分析实用教程》，深受全国各地老师、学生和数据工作者的广泛好评，居于同类书籍销售排行榜前列。在前两版的基础上，我们基于SPSS23编写了《SPSS统计分析实用教程》（第3版），根据软件发展和广大读者的要求，我们对原书作了仔细检查、修正和改写，所作的修订如下：
（1）本书操作基于SPSS23.0的软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
（2）对图表的创建与编辑一章进行大幅度修订，将常用统计图的绘制进行了较详细地介绍。
（3）将“参数估计与假设检验”一章拆分成两章，分别是“均值比较与T检验”和“非参数检验”，内容介绍更加清晰、明白和有针对性。
（4）增加了部分章节内容，如“多元方差分析”、“非线性回归分析”、“评分者信度分析”等。
（5）对部分例题、典型案例、思考与练习题进行了精选，使其更加具有针对性。
该教材吸收了前两版教材的优点，集中体现了如下几个特点：
（1）基于SPSS23.0中文版软件，典型案例和习题丰富。
本书以IBMSPSSStatistics23简体中文版为蓝本进行编写，扫除了广大国内读者对英文版教材学习的语言障碍。全书以SPSS的实际应用为主线，组织了64个实例对各项统计分析方法进行介绍，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路等的详细分析，全书共有思考与练习题76个以供巩固学习效果和课后练习。
（2）全书结构清晰，体系完整，内容精简明了。
在总体内容把握上，按照“SPSS23.0概述—数据组织—统计分析—图形功能”的顺序组织，由浅入深、由基础到专业。在每章内容的安排上按“分析方法简介—统计原理与步骤—统计实例分析—典型案例—思考与练习”的顺序组织，方便读者学习。全书内容涵盖了SPSS中最常用的统计分析方法。同时避免了大而全的介绍，只针对最常用的统计功能进行阐述，使读者在有限的时间里学习到更多实用功能。
（3）统计分析方法、SPSS操作和案例分析的有机结合。
从快速掌握和应用SPSS的角度出发，作者将SPSS各项功能的操作介绍与统计分析方法论述有机结合。对各种统计分析方法的原理进行了通俗易懂的介绍，但又避免了纷繁复杂的数学证明过程，使读者可以了解分析方法的核心思想，掌握方法的正确应用范围。以实例为载体，比较详细地介绍了SPSS中各项常用功能菜单和相应对话框的具体意义和适用情况。最后通过多领域的大量分析案例将SPSS的操作和统计分析方法进行有机结合。
（4）加强对特定问题的分析，以及对数据组织方法和分析结果的讨论。
在用SPSS对每个案例进行操作之前，设有“分析”步骤，即针对每个具体问题，对为什么要使用该种分析方法进行了解释和说明，在“数据组织”步骤对特定分析方法如何组织数据做了说明，并对每个案例的主要运行结果进行了详尽的解释和讨论。特别对易混淆的问题以注释的方式进行了说明，以方便读者对相关概念和问题进行区别和理解。
本书可供高等院校相关专业的本科生、研究生作为教材使用，也可作为SPSS统计分析培训和自学教材。另外，在统计分析或科研中需处理数据的人士也可以参考。与教材配套的资源有所有实例、典型案例和习题的数据文件，课程PPT教案，部分思考与练习题的参考答案，可登录华信教育资源网http://www.hxedu.com.cn免费注册下载。
本书由重庆邮电大学周玉敏老师执笔编写第1、2、3、13章，刘进老师编写第4、5、7章，邓维斌老师编写第6、8、9、10章，田帅辉老师编写第11、12章，由邓维斌负责全书的统稿。在本书的编写过程中，得到了很多老师和学生的帮助，在此表示衷心的感谢。
该书的出版得到了重庆邮电大学教材建设项目（JC2016-09）、重庆市高等教育教学改革重点项目（132004）、重庆邮电大学校级教改项目（XJG1603）等的资助。此外，在该书的编写过程中借鉴了多种相关书籍，引用了一些宝贵的资料，在此向书籍作者表示深切谢意。
本书仅就SPSS23.0中常用的统计分析方法进行了介绍，书中所论并不完美，错误和疏漏之处，恳请读者批评指正。笔者E-mail：dengwb@cqupt.edu.cn。
编者
2017年1月
用户评价
最近入手了《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》，真是相见恨晚！我本身做的是市场调研方面的工作，每天都要跟各种数据打交道，而SPSS作为统计分析的常用工具，我一直想系统地学习一下。市面上有很多关于SPSS的书，但很多都太注重软件功能堆砌，讲起来很枯燥，而且理论讲解也往往流于表面，让我觉得学完之后依然是“知其然，不知其所以然”。 这本书的出现，简直就像为我解开了多年的困惑。首先，它的内容组织非常有条理。从最基础的软件界面介绍，到数据的导入、导出、管理，再到各种统计分析方法的讲解，层层递进，一点都不显得突兀。每一个章节都像是一个独立的知识模块，但又相互关联，构成了一个完整的知识体系。这一点对于我这种时间宝贵、需要快速掌握核心技能的职场人士来说，是非常友好的。 最让我印象深刻的是，书中在讲解每一个统计方法时，都不是简单地罗列操作步骤，而是花了很多篇幅去解释这个方法背后的统计学原理。比如，在讲到假设检验的时候，它会非常详细地解释P值的由来、自由度的概念、零假设和备择假设的意义，甚至还会涉及一些统计推断的哲学思考。这种深入浅出的讲解方式，让我对统计分析的理解上升到了一个新的高度，不再只是一个“黑盒子”，而是能够理解其中的逻辑和科学依据。 在SPSS的操作方面，这本书的截图非常多，而且清晰明了。每一个操作步骤都配有对应的截图，标注得非常清楚，让我能够轻松地跟着书本一步步进行实践。这一点对于我这种动手能力强，喜欢边学边练的学习者来说，简直是福音。我可以一边看书，一边在SPSS软件里进行操作，这样学习效果会事半功倍。 书中关于数据整理和清洗的部分，也做得非常细致。我发现很多时候，数据分析的瓶颈不在于复杂的模型，而在于数据的质量。这本书详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换、变量编码等等。这些都是在实际工作中非常常见但又容易被忽视的问题。通过这本书，我学会了如何更有效地处理这些“脏数据”，为后续的分析打下坚实的基础。 另外，书中对各种统计图表的绘制也给予了充分的讲解。我一直认为，好的可视化能够让数据“活”起来。这本书介绍了如何绘制多种类型的图表，比如直方图、散点图、箱线图、饼图等等，并且还指导我们如何根据不同的分析目的选择最合适的图表形式。这对于我撰写分析报告、向领导汇报工作，都非常有帮助，能够让我的报告更具说服力和感染力。 对于我这种需要进行多变量分析的职场人士来说，书中关于回归分析、因子分析、聚类分析等高级方法的讲解，更是提供了宝贵的指导。它不仅讲解了操作步骤，更重要的是，它教会了我如何去解读这些模型的输出结果，如何判断模型的适用性，以及如何根据分析结果提出有价值的建议。这远比我之前在网上零散地搜集信息要系统和专业得多。 这本书的案例选取得非常贴切，大多来源于实际的经济、管理、社会科学等领域的研究。这些案例不仅能够帮助我们理解统计方法的应用，还能够让我们感受到统计学在解决实际问题中的巨大力量。通过这些案例，我能够更清晰地看到SPSS是如何被用来分析真实世界的数据，从而解决实际工作中遇到的难题。 总体而言，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，是一本集理论深度、操作指导和实践案例于一体的优秀教材。它打破了传统统计书籍的枯燥和晦涩，用一种更加生动、实用的方式，将SPSS的使用技巧和统计学原理完美地结合在一起。我感觉自己在这本书的指导下，已经从一个SPSS的“操作者”蜕变为一个能够“理解”和“运用”统计分析的“分析师”。 这本教程让我对SPSS软件的操作更加得心应手，也让我对统计分析有了更深刻的认识。它不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的老师，引领我一步步走进统计分析的精彩世界。对于任何想要掌握SPSS、提升数据分析能力的朋友，我都会毫不犹豫地推荐这本书。
评分最近终于抽出时间，认真研读了《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》。作为一名在市场研究领域工作多年的从业者，SPSS软件对我来说并不陌生，但总感觉自己停留在“会用”的层面，对于其背后的统计学原理以及更高级的应用，总有些模糊不清。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。 这本书在内容的组织上非常系统和全面。它从SPSS 23软件的基础界面介绍开始，循序渐进地引导读者熟悉各项功能。无论是数据录入、变量管理，还是数据的导入导出，书中都给出了非常详尽的操作步骤和清晰的截图，这对于我这种需要快速上手并高效工作的人来说，非常友好。能够迅速找到所需功能，并准确执行操作，大大节省了我学习和工作的时间。 但这本书最让我赞赏的，并非其操作层面的详尽，而是其在统计学原理方面的深入剖析。在讲解每一个统计方法时，作者都会花费大量篇幅去阐释其背后的理论基础。例如，在讲解t检验时，书中不仅演示了SPSS的操作流程，还详细解释了t检验的假设条件、P值的意义、自由度的概念，以及如何根据结果进行统计推断。这种“理论+实践”的教学模式，让我能够真正理解SPSS输出结果的含义，避免了“知其然，不知其所以然”的困境。 在描述性统计分析部分，书中对数据特征的揭示做得非常到位。它介绍了如何计算各种统计量，如何绘制直方图、散点图、箱线图等，并指导我们如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。这对于我撰写研究报告、进行数据可视化，非常有帮助，能够让我的分析结果更加直观、生动。 对于推断性统计分析，本书的讲解更是达到了学术级别的深度。从假设检验的基本原理，到各种统计检验（如方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作以及结果的解读，都做了系统而深入的论述。我尤其受益于书中关于回归分析的章节，它不仅涵盖了简单线性回归，还深入探讨了多元线性回归、逻辑回归等更复杂的模型，并详细讲解了模型诊断、系数解释等关键问题。这对于我进行市场预测、评估产品定价策略等工作，提供了非常有价值的指导。 此外，书中关于数据预处理和清洗的内容也十分详尽。我深知数据质量对分析结果的影响，而本书详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和变量编码。这些基础但关键的步骤，能够帮助我更规范、更严谨地处理原始数据，确保分析结果的可靠性。 让我惊喜的是，本书还涉及了一些进阶的统计方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在探索性研究、用户群体细分等方面有着重要的应用。书中通过具体的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何解读分析结果，从中提取有价值的信息。 这本书的案例选取得非常贴切，大多来源于实际的商业研究场景，例如市场细分、消费者满意度分析等。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实际工作中，感受到SPSS在解决现实问题中的强大能力。 值得一提的是，本书的语言表达非常清晰流畅，既保持了学术的严谨性，又兼顾了普通读者的可读性。作者避免了晦涩的专业术语，而是用易于理解的语言和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本集SPSS软件操作、统计学理论深度和实践案例应用为一体的优秀教程。它不仅是SPSS软件操作的宝典，更是统计学原理的深度解读。这本书将成为我未来进行数据分析、撰写研究报告的必备工具。
评分当我拿到《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书时，首先吸引我的是它的厚重感和封面设计，一种专业而严谨的学术氛围扑面而来。作为一名长期从事社会科学研究的学生，我深知统计分析在研究中的重要性，也一直在寻找一本能够将SPSS软件操作与统计学理论完美结合的书籍。市面上虽然有很多SPSS教程，但要么操作过于简略，要么理论讲解过于抽象，真正能够兼顾两者，并且讲解深入浅出的，确实不多。 这本书的章节安排非常合理，从SPSS 23的基础操作，到各种统计分析方法的应用，再到一些进阶的主题，层层递进，逻辑清晰。我尤其欣赏它在讲解SPSS软件界面和各项基本功能时的细致程度。从数据视图、变量视图的设置，到数据的导入、导出、合并、拆分，每一个步骤都配有清晰的截图和详细的文字说明。这对于我这样需要反复查阅操作细节的学习者来说，无疑是一大福音。我能够迅速找到我需要的操作方法，并且很容易就能上手。 然而，这本书最让我感到惊喜和价值的是，它并没有止步于简单的软件操作指导。在每一个统计分析方法的讲解中，作者都花费了大量篇幅来阐释其背后的统计学原理。例如，在讲解t检验时，它不仅教你如何在SPSS中进行操作，还会深入解释t检验的假设条件、t统计量的计算原理、P值的含义，以及如何根据P值做出统计推断。这种理论与实践的结合，让我能够真正理解为什么这样做，而不是机械地模仿。 在描述性统计分析方面，本书的讲解非常全面。它涵盖了频数分析、交叉表分析、集中趋势分析、离散程度分析以及各种统计图表的绘制。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它教我们如何选择合适的图表来展示数据的特征，以及如何优化图表的呈现效果。在撰写研究论文时，清晰、美观的图表能够极大地提升论文的质量和可读性。 对于推断性统计分析，本书的讲解更是深入人心。从单因素方差分析到多重比较，从简单的回归分析到复杂的逻辑回归，作者都进行了详尽的阐述。我之前在学习回归分析时，常常会困惑于如何解释回归系数、如何判断模型拟合度以及如何处理多重共线性问题。而这本书提供了非常系统和清晰的解答，它不仅教你如何进行操作，更重要的是，它教会你如何去解读分析结果，以及如何避免常见的误区。 书中关于数据预处理和转换的部分，也做得非常细致。数据清洗、缺失值处理、异常值识别、变量编码等等，这些看似基础但至关重要的环节，在书中都有详细的介绍。我认识到，高质量的数据是准确分析的前提，而本书在这方面的指导，能够帮助我更规范、更严谨地处理我的研究数据。 此外，本书还涉及了一些更高级的统计方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在探索性数据分析中有着重要的应用。书中通过具体的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何对分析结果进行解释。这对于我进行一些前沿性的研究，提供了非常有价值的参考。 让我印象深刻的是，书中穿插了大量贴合实际研究场景的案例。这些案例来源于社会科学、教育学、心理学等多个领域，具有很强的代表性。通过这些案例，我能够更直观地理解统计方法的应用，也能够学习到如何根据不同的研究问题选择合适的统计分析方法。 本书的语言风格也非常易于理解，既保持了学术的严谨性，又兼顾了普通读者的可读性。作者避免了晦涩的专业术语，而是用清晰的逻辑和生动的语言，将复杂的统计概念娓娓道来。即便是初学者，也能在阅读过程中获得极大的启发。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，绝对是我近期阅读过的最满意的一本统计分析类书籍。它不仅是SPSS软件操作的宝典，更是统计学原理的深度解读，是理论与实践相结合的典范。这本书将是我未来进行数据分析、撰写学术论文的必备参考书。
评分最近终于得空深入研读了一下《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》，说实话，这本书的份量和深度远超我的预期。作为一名统计学专业的硕士研究生，我对SPSS软件并不陌生，但之前更多的是在做一些简单的数据处理和基本统计分析。这次阅读，让我对SPSS的理解上升到了一个新的层次，也对统计学原理有了更系统、更透彻的认识。 书的开篇，就对SPSS 23这个版本的界面和基本操作进行了非常详尽的介绍。从菜单栏、工具栏的各个功能，到数据视图、变量视图的设置，再到如何导入外部数据、保存工作空间，几乎涵盖了SPSS软件的所有基础操作。而且，作者的讲解方式非常细致，即使是那些我之前可能不太注意的细节，比如如何设置变量的类型、标签，如何调整数据的测量尺度，书中都给出了明确的指导。这对于想要打牢SPSS基础的学习者来说，是极其宝贵的。 更令我赞赏的是，这本书并没有止步于软件操作的介绍，而是将统计学理论与SPSS实践紧密地结合起来。比如，在讲解描述性统计的时候，它不仅教你如何在SPSS中计算均值、中位数、标准差等，还会详细解释这些统计量的含义、作用以及它们在数据分析中的重要性。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我感觉自己不再是机械地敲打键盘，而是真正理解了数据背后的逻辑。 书中对推断性统计的讲解，更是让我大开眼界。从假设检验的基本原理，到各种统计检验（如t检验、方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作步骤以及结果解读，都做了非常全面的论述。我尤其喜欢书中对于P值的讲解，作者用非常形象的比喻和严谨的逻辑，解释了P值在统计推断中的核心作用，以及如何避免对P值的误读。这一点对于我们这些经常需要进行统计推断的研究者来说，至关重要。 此外，关于回归分析的章节，是我阅读的重点之一。书中不仅讲解了简单的线性回归，还涉及了多元线性回归、逻辑回归等更复杂的模型。它详细阐述了回归系数的含义、模型的拟合度指标（如R方）、残差分析以及多重共线性等问题。我之前在学习回归分析时，常常会在模型诊断和结果解释方面感到困惑，而这本书给出了非常系统和清晰的指导，让我能够更有信心地进行回归分析，并准确解读分析结果。 本书在数据预处理方面的内容也做得非常出色。数据清洗和转换是数据分析过程中不可或缺的环节，但往往也是最耗时耗力的。书中详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化、变量编码等操作。通过这些内容的学习，我能够更有效地管理和准备我的数据集，为后续的统计分析打下坚实的基础。 在探索性数据分析方面，书中对因子分析和聚类分析的讲解也让我受益匪浅。这些方法在挖掘数据潜在结构、识别样本群体方面有着重要的作用。书中不仅给出了SPSS的操作步骤，更重要的是，它指导我们如何根据分析结果进行解释，如何选择合适的因子数量或聚类数量。这对于我进行一些初步的探索性研究，提供了非常有价值的参考。 让我印象深刻的还有书中穿插的各种案例。这些案例来源于真实的科研场景，涵盖了社会科学、经济学、医学等多个领域。通过这些案例，我能够直观地看到SPSS是如何被应用于解决实际问题的，也能够学习到如何根据不同的研究问题选择合适的统计方法。这种理论与实践相结合的方式，极大地提升了学习的趣味性和有效性。 值得一提的是，这本书在语言表达上也做得非常到位。作者的语言既专业严谨，又不失通俗易懂。它避免了枯燥的理论说教，而是用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来。即便是对于初学者，也能轻松理解书中内容，不会感到望而却步。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，是一本集SPSS软件操作技巧、统计学理论讲解和实践案例应用为一体的优秀教程。它填补了我之前在SPSS学习和统计分析理解上的诸多空白，让我对这个领域有了更全面、更深入的认识。我强烈推荐这本书给所有想要系统学习SPSS、掌握统计分析技能的朋友们，它绝对是您的得力助手。
评分最近终于有机会静下心来，好好钻研了这本《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》。作为一个长期在商业分析领域摸爬滚打的人，我深知数据分析能力的重要性，而SPSS作为一款强大的统计分析软件，更是我的工作必备。市面上关于SPSS的书籍不少，但很多都停留在“教你点菜单”的层面，缺乏对统计学原理的深入讲解。这本书的出现，无疑填补了这一空白。 这本书的结构设计非常人性化。它从SPSS 23软件的基础功能开始，一步步深入。对于新手来说，它提供了非常详尽的操作指南，从界面的熟悉，到数据的录入、管理，再到基本的数据转换，都有非常清晰的图文讲解，让你能够快速上手，建立起对软件的基本认知。我尤其喜欢书中关于数据视图和变量视图的详细介绍，它能够帮助我们从一开始就养成良好的数据管理习惯，为后续的分析打下坚实基础。 然而，这本书的价值远不止于软件操作。最让我惊喜的是，它在讲解每一个统计方法时，都会花费大量的篇幅去阐释其背后的统计学原理。比如，在讲解描述性统计时，它不仅告诉你如何计算均值、中位数、方差，还会深入剖析这些指标的意义、适用场景以及它们如何反映数据的分布特征。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对统计分析有了更深层次的理解，不再是简单的工具应用，而是能够真正理解数据背后的故事。 书中对推断性统计的讲解尤其精彩。从假设检验的核心思想，到各种统计检验（如t检验、方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作步骤以及如何解读分析结果，都做了非常全面而系统的论述。我之前在工作中，常常会遇到如何选择合适的统计检验以及如何正确解读P值的问题，而这本书给出了非常清晰的指导。它能够帮助我们避免常见的统计误区，做出更科学的统计推断。 让我印象深刻的还有书中关于回归分析的章节。它不仅讲解了简单线性回归，还深入探讨了多元线性回归、逻辑回归等更高级的模型。书中详细阐述了回归系数的含义、模型的拟合度、残差分析以及如何处理多重共线性等关键问题。这些内容对于我进行商业预测、评估变量间的关系，提供了非常实用的方法论指导。 此外，本书在数据预处理和清洗方面的内容也做得非常到位。在实际数据分析中，数据的质量往往直接影响到分析结果的可靠性。书中详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换、变量创建等。这些基础但重要的环节，使得我们的数据分析更加严谨和可靠。 让我欣喜的是，书中还涉及了一些探索性数据分析的方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在挖掘数据潜在结构、识别用户群体等方面具有重要意义。书中不仅提供了SPSS的操作步骤，更重要的是，它教会了我们如何解读这些分析结果，如何从中提取有价值的信息。 书中的案例选取得非常贴切，它们来源于实际的商业场景，涵盖了市场营销、消费者行为、金融分析等多个领域。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实际工作中，看到SPSS是如何帮助我们解决实际问题的。这种学以致用的方式，极大地增强了我的学习动力。 这本书在语言表达上也做得非常出色。作者的语言既专业严谨，又不失通俗易懂。它避免了晦涩的学术术语，而是用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来。即便是对统计学不太熟悉的读者，也能轻松理解。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本真正意义上的“实用教程”。它不仅是SPSS软件的操作手册，更是统计学原理的深入讲解，是理论与实践的完美结合。它将帮助我更高效、更科学地进行数据分析，为我的工作带来实实在在的价值。我非常推荐这本书给所有希望提升数据分析能力的朋友。
评分当我收到《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书时，心中充满了期待。作为一名多年从事教育统计与评价工作的研究者，SPSS软件是我日常工作中不可或缺的工具，但我一直希望能有一本书，能将软件操作与统计学理论融会贯通，提供更深层次的理解。市面上的SPSS教程，不少只是简单罗列操作步骤，或者理论讲解过于抽象，往往难以兼顾。 这本书的结构设计堪称教科书级别。它从SPSS 23软件的基础界面和基本操作入手，如数据视图、变量视图的设置，数据的录入、导入、导出，再到各种基本的数据管理功能，都进行了极其详尽的图文演示。对于初学者来说，这无疑是一本绝佳的入门指南，能够帮助他们快速掌握软件的基本使用技巧，建立起对SPSS的信心。 然而，本书的价值远不止于此。最令我惊喜的是，它在讲解每一个统计分析方法时，都深入剖析了其背后的统计学原理。例如，在讲解t检验时，它不仅演示了SPSS的操作步骤，还详细解释了t检验的假设条件、P值的统计学意义、自由度的由来，以及如何解读分析结果。这种“理论结合实践”的方式，让我能够更深刻地理解统计分析的逻辑，不再仅仅是机械地执行命令。 在描述性统计分析方面，本书的讲解非常系统和深入。它涵盖了频数分析、交叉表分析、集中趋势、离散程度等多个方面，并详细介绍了各种统计图表的绘制。我尤其欣赏书中关于数据可视化部分的讲解，它指导我们如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的图表形式，并如何优化图表的呈现效果。这对于我撰写学术论文，展示研究结果，非常有帮助。 对于推断性统计分析，本书的讲解更是达到了业界领先水平。从假设检验的基本原理，到各种统计检验（如方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作步骤以及结果的解读，都做了全面而深入的论述。我之前在学习回归分析时，常常会遇到如何解释回归系数、如何判断模型拟合度和如何处理多重共线性等问题。而这本书给出了非常系统和清晰的指导，让我能够更有信心地进行回归分析，并准确解读分析结果。 书中关于数据预处理和清洗的内容，也做得非常到位。我深知数据质量对分析结果的重要性，而本书详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和变量编码。这些基础但关键的步骤，使得我的数据分析过程更加严谨和可靠。 此外，本书还涉及了一些进阶的统计方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在探索性数据分析、潜在结构挖掘等方面有着重要的应用。书中通过具体的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何解读分析结果，从中提取有价值的信息。 让我印象深刻的是，本书的案例选取得非常贴切，大多来源于教育学、心理学、社会学等领域的研究。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实际工作中，看到SPSS是如何被用来解决教育评价、学习者行为分析等实际问题的。 这本书的语言表达也非常优秀，既保持了学术的严谨性，又兼顾了普通读者的可读性。作者用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来，使得学习过程更加轻松愉快。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本集SPSS软件操作技巧、统计学理论深度和实践案例应用为一体的优秀教材。它不仅是SPSS软件操作的宝典，更是统计学原理的深度解读。这本书将是我未来进行数据分析、撰写学术论文的必备参考书。
评分最近终于有时间，将《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书仔细地翻阅了一遍，感觉收获颇丰。作为一名在金融领域进行量化分析的研究员，数据分析和统计建模是我日常工作的重中之重，而SPSS作为一款常用的统计软件，我一直希望能够掌握得更加深入和全面。市面上的SPSS教程良莠不齐，很多要么过于浅显，要么理论联系实际不够紧密，让我始终觉得自己在SPSS的应用上有所欠缺。 这本书的第一感觉就是“厚实”，这预示着内容会非常丰富和详尽。它从SPSS 23软件的基础操作开始，详尽地介绍了界面的各个组成部分、数据视图、变量视图的设置，以及数据的导入、导出、保存等基本操作。这些内容对于初学者来说非常友好，但对于我这样有一定基础的人来说，也能够从中发现一些之前被忽略的细节，比如一些高效的数据管理技巧。 本书最让我赞赏的是，它并没有仅仅停留在操作层面，而是将统计学理论与SPSS实践进行了完美的结合。在讲解每一个统计方法时，它都会深入剖析其背后的统计学原理。比如，在讲解回归分析时，它不仅演示了SPSS的操作步骤，还会详细解释回归系数的含义、模型的拟合优度（如R平方）、残差分析的意义，以及如何进行多重共线性的检验。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对金融数据中的各种关系有了更深刻的理解。 在描述性统计分析部分，本书的讲解非常到位。它介绍了如何计算各种统计量，如何绘制直方图、箱线图、散点图等，并且指导我们如何根据数据的特点选择最合适的图表来展示数据。在金融领域，数据的可视化往往是发现潜在规律的第一步，本书在这方面的讲解对我非常有帮助。 对于推断性统计分析，本书的讲解更是堪称经典。从假设检验的基本原理，到各种统计检验（如t检验、方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作以及结果的解读，都做了非常系统和深入的论述。我尤其喜欢书中对P值含义的讲解，作者用非常清晰易懂的方式，解释了P值在统计推断中的核心作用，以及如何避免对P值的常见误读。这对于我在金融模型中进行统计推断，避免犯错非常关键。 此外，书中关于数据预处理和清洗的内容也做得非常详尽。我深知金融数据的复杂性和潜在的“噪声”，而本书详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和变量创建。这些基础但关键的步骤，能够确保我的金融模型分析结果更加可靠。 让我惊喜的是，本书还涉及了一些进阶的统计方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在金融领域，例如风险因子识别、客户分群等，都有着重要的应用。书中通过具体的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何解读分析结果，从中提取有价值的金融洞察。 本书的案例选取得非常贴切，大多来源于金融、经济、市场研究等领域。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实际工作中，看到SPSS是如何帮助我们解决金融量化分析中的实际问题的。 这本书的语言表达也非常优秀，既保持了学术的严谨性，又兼顾了普通读者的可读性。作者用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来，使得学习过程更加轻松愉快。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本集SPSS软件操作技巧、统计学理论深度和实践案例应用为一体的优秀教程。它不仅是SPSS软件操作的宝典，更是统计学原理的深度解读。这本书将成为我未来进行金融量化分析、构建统计模型的必备参考书。
评分终于等到了这本《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》！作为一名长期在数据分析领域摸爬滚打的研究生，我一直在寻找一本既能系统介绍SPSS操作，又能深入讲解统计学原理的书籍。市面上关于SPSS的书籍琳琅满目，但很多要么操作介绍过于浅显，要么理论讲解过于晦涩，真正能够将两者完美结合的，却少之又少。当我看到这本书的出版信息时，内心是充满了期待的。 翻开书的第一页，我立刻被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者从SPSS 23的基础界面介绍开始，循序渐进地引导读者熟悉软件的各个功能模块。无论是数据录入、变量管理，还是数据的筛选、合并，书中都给出了非常详细的操作步骤，并且配有大量直观的截图，让人一看就懂，一学就会。这一点对于初学者来说至关重要，能够大大降低学习门槛，让他们快速上手，建立起对SPSS软件的初步认知和信心。 更令我惊喜的是，这本书并没有停留在简单的软件操作层面。在每一个统计方法的讲解中，作者都花费了大量的篇幅来阐释其背后的统计学原理。比如，在讲解t检验时，书中不仅给出了SPSS的操作流程，还详细解释了t检验的假设条件、原理、P值的含义以及结果的解读。这种理论与实践相结合的方式，让我这种需要深入理解统计学概念的研究生受益匪浅。我不再仅仅是机械地操作，而是能够真正理解为什么这样做，以及如何科学地解释分析结果。 在描述性统计分析的部分，本书的讲解非常到位。它从最基础的频数分析、描述统计量计算，到更复杂的图表绘制，都进行了详尽的介绍。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，例如如何绘制散点图、箱线图、柱状图等，以及如何根据不同的数据类型和分析目的选择最合适的图表。这些图表不仅能够直观地展示数据特征，还能帮助我们更好地发现数据中的规律和异常值。通过书中提供的案例，我学会了如何用图表“说话”，让我的研究报告更加生动和有说服力。 书中关于推断性统计分析的部分，更是本书的亮点之一。从单因素方差分析，到多重回归分析，再到卡方检验等，作者都进行了系统而深入的讲解。在讲解每一个方法时，书中都详细阐述了该方法的适用条件、基本原理、SPSS操作步骤以及结果的解读。特别是在回归分析部分，书中不仅讲解了线性回归，还涉及了逻辑回归等更高级的模型，并且详细讲解了模型拟合度、系数的解释、多重共线性的检验等重要概念。这些内容对于我撰写学术论文、处理实证数据非常有帮助。 我注意到书中在“数据预处理”和“异常值处理”这两个环节也给予了足够的重视。在实际数据分析中，数据的质量往往直接影响到分析结果的准确性。这本书详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和变量创建。这些看似基础但至关重要的步骤，往往在很多书籍中被忽略。通过学习这部分内容，我能够更规范、更严谨地处理我的原始数据，从而提高整个分析流程的可靠性。 除了标准的统计分析方法，本书还在一些进阶主题上有所涉及，例如聚类分析和因子分析。这些内容对于需要进行探索性数据分析的研究者来说，具有很高的参考价值。书中并没有停留在理论层面，而是通过具体的案例演示了如何在SPSS中进行这些复杂的操作，并指导读者如何解读分析结果。这让我对这些之前认为比较高深的统计方法，有了更清晰的认识和实践能力。 再者，本书在语言风格上也做得非常出色。它既有学术书籍的严谨性，又不失大众读者的可读性。语言通俗易懂，避免了过多的专业术语堆砌，即便是一些初学者，也能够轻松理解。同时，作者的讲解逻辑清晰，层次分明，使得学习过程更加顺畅。我尤其欣赏书中对于一些容易混淆的概念，例如相关和回归的区别，都进行了细致的辨析，这对于避免常见的统计误区非常有帮助。 这本书还有一个我非常喜欢的点，那就是它的实用性。书中提供的每一个案例都来源于实际的研究场景，紧密结合了统计学在各个领域的应用。无论是社会科学、医学、经济学还是市场营销，都能找到相关的实例。这让我能够将书中所学的知识直接应用到自己的研究中，而不是感觉理论脱离实践。能够将SPSS的操作与实际问题巧妙地结合起来，这本书确实做到了“实用”。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，可以说是为我量身打造的。它既是SPSS软件的操作指南，更是统计学原理的深度解读，是理论与实践的完美结合。我强烈推荐给所有需要进行数据分析的朋友们，无论你是统计学初学者，还是有一定基础的研究者，都能在这本书中找到属于你的价值。它将是我未来进行数据分析的必备参考书。
评分拿到《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，首先吸引我的就是它扎实的厚度和严谨的排版。我是一名在生物医学领域从事数据分析的研究人员，SPSS是我日常工作中必不可少的工具，但很多时候，对于一些复杂的统计模型和结果的解读，我仍然感到有些吃力。市面上关于SPSS的书籍不少，但真正能够兼顾操作技巧和统计学原理，并且讲解深入浅出的，却不多见。 这本书的结构设计非常合理，从SPSS 23软件的基础功能开始，循序渐进地深入到各种统计分析方法。对于软件操作的部分，它提供了非常详细的图文演示，从数据的录入、变量的管理，到数据的筛选、合并，每一个步骤都清晰明了，即使是SPSS新手也能很快上手。我尤其喜欢书中关于变量视图和数据视图的详细讲解，这能够帮助我们建立良好的数据管理习惯，为后续的分析打下坚实的基础。 然而，本书最让我感到惊喜的是，它在统计学原理的讲解上做得非常出色。在介绍每一个统计分析方法时，作者都会花费大量的篇幅去阐释其背后的统计学原理。例如，在讲解t检验时，它不仅演示了SPSS的操作步骤，还深入解释了t检验的假设条件、P值的含义、自由度的计算，以及如何根据结果做出统计推断。这种“理论+实践”的教学模式，让我能够更深刻地理解SPSS输出结果的含义，不再是简单地“会用”，而是能够“理解”和“运用”。 在描述性统计分析方面，本书的讲解非常全面。它涵盖了频数分析、交叉表分析、集中趋势、离散程度等多个方面，并详细介绍了各种统计图表的绘制。在生物医学研究中，清晰、直观的数据可视化非常重要，本书在这方面的指导，能够帮助我更好地呈现我的研究结果。 对于推断性统计分析，本书的讲解更是达到了学术级别的深度。从假设检验的基本原理，到各种统计检验（如方差分析、卡方检验）的适用条件、SPSS操作步骤以及结果的解读，都做了非常系统和深入的论述。我尤其受益于书中关于回归分析的章节，它不仅涵盖了简单线性回归，还深入探讨了多元线性回归、逻辑回归等更复杂的模型，并详细讲解了模型诊断、系数解释等关键问题。这对于我分析疾病危险因素、评估治疗效果等研究，提供了非常有价值的指导。 此外，书中关于数据预处理和清洗的内容也做得非常详尽。在生物医学研究中，数据的质量直接影响到分析结果的可靠性，而本书详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和变量编码。这些基础但关键的步骤，能够确保我的数据分析更加严谨和可靠。 让我惊喜的是，本书还涉及了一些进阶的统计方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在探索性数据分析、疾病亚群划分等方面有着重要的应用。书中通过具体的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何解读分析结果，从中提取有价值的生物医学信息。 本书的案例选取得非常贴切，大多来源于生物医学、公共卫生等领域的研究。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实际工作中，看到SPSS是如何帮助我们解决疾病发病率分析、药物疗效评估等实际问题的。 这本书的语言表达也非常优秀，既保持了学术的严谨性，又兼顾了普通读者的可读性。作者用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来，使得学习过程更加轻松愉快。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本集SPSS软件操作技巧、统计学理论深度和实践案例应用为一体的优秀教材。它不仅是SPSS软件操作的宝典，更是统计学原理的深度解读。这本书将成为我未来进行生物医学数据分析、撰写科研论文的必备参考书。
评分拿到《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》这本书，我首先被它沉甸甸的分量所吸引，这通常意味着内容会比较充实和深入。我是一名在数据分析领域摸索了几年但总感觉不够系统化的在职人士，一直在寻找一本能帮助我巩固SPSS操作，并且能够将理论与实践完美结合的书。市面上很多SPSS书籍，要么停留在“点点点”的操作层面，要么理论讲解过于抽象，读起来十分吃力，往往学完之后，感觉自己依然是“半吊子”。 翻开这本书，最直观的感受就是它的专业性和系统性。开篇就对SPSS 23的界面和基础功能进行了详尽的介绍，从数据视图、变量视图的设置，到数据的录入、导入、导出，再到各种基本的数据管理操作，都进行了非常细致的图文演示。这一点对于我这种需要频繁操作软件的人来说，非常实用，能够帮助我快速熟悉软件的各项功能，建立起扎实的操作基础。 更令我欣喜的是，本书并没有仅仅停留在软件操作的层面，而是将统计学原理的讲解融入到了SPSS的应用之中。比如，在讲解描述性统计时，它不仅教会你如何计算均值、中位数、标准差等，还会深入剖析这些统计量的意义、作用，以及它们如何揭示数据的分布特征。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我对数据有了更深刻的理解，不再是简单的数字堆砌，而是能够从数据中挖掘出有价值的信息。 书中对推断性统计的讲解，更是这本书的核心亮点。从假设检验的基本概念，到各种常用统计检验（如t检验、方差分析、卡方检验）的原理、SPSS操作步骤以及结果解读，都进行了非常系统和深入的论述。我尤其欣赏书中对于P值含义的解释，作者用了非常清晰易懂的方式，阐述了P值的统计学意义，以及如何避免对P值的常见误读。这对于我在工作中做出科学的统计决策，提供了重要的指导。 在回归分析方面，本书的内容也非常丰富。它不仅讲解了简单线性回归，还深入探讨了多元线性回归、逻辑回归等更高级的模型。书中对回归系数的解释、模型的拟合度评估（如R方）、残差分析以及多重共线性的处理，都做了非常详尽的介绍。这对于我进行商业预测、评估变量之间的关系，以及解释模型结果，都提供了非常有价值的参考。 此外，书中在数据预处理和清洗方面的内容也做得非常出色。我深知数据质量的重要性，而本书详细介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换、变量创建等。这些看似基础但至关重要的步骤，让我的数据分析更加严谨和可靠。 让我印象深刻的是，书中还包含了一些进阶的统计分析方法，如因子分析和聚类分析。这些方法在探索性数据分析中扮演着重要角色。书中通过生动的案例，演示了如何在SPSS中应用这些方法，并指导我们如何解读分析结果，从而提取潜在的模式和群体。 本书的案例选取得非常贴切，大多来源于实际的商业、经济、市场研究等领域。这些案例让我能够将所学的统计知识直接应用于实践，看到SPSS是如何被用来解决真实世界的问题。这种学以致用的方式，极大地增强了学习的有效性和趣味性。 这本书的语言风格也十分讨喜，既有学术的严谨，又不失通俗易懂。作者用清晰的逻辑和生动的例子，将复杂的统计概念娓娓道来，使得学习过程更加轻松愉快。 总而言之，《SPSS 23（中文版）统计分析实用教程（第2版）》是一本集SPSS软件操作技巧、统计学理论讲解和实践案例应用为一体的优秀教材。它不仅帮助我巩固了SPSS的操作技能，更重要的是，它让我对统计分析有了更深层次的理解。这本书是我未来进行数据分析的必备参考书，强烈推荐给所有希望提升数据分析能力的朋友。
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