具體描述
內容簡介
本書是作者經過10餘年的教學實踐，在總結前兩版教材的基礎上，根據廣大讀者的反饋意見修訂而成的。全書基於SPSS 23中文版軟件版本，同時兼顧早期的軟件版本。在編寫過程中，作者以統計分析的實際應用為主綫，在對主要統計分析方法的基本概念和統計學原理進行簡明介紹的基礎上，以64個實例為載體對SPSS 23中各種分析方法的應用場閤和操作過程進行瞭清晰說明，並對相關領域的29個統計分析典型案例進行瞭應用方法及解決思路的詳細分析。全書共有思考與練習題76個，以供鞏固學習效果和課後練習。
全書內容覆蓋瞭SPSS 23中常用的統計分析方法，共13章。第1章介紹SPSS的基礎知識；第2章介紹統計數據的收集與預處理；第3～12章介紹SPSS 23的各種統計方法，包括描述性統計分析、均值比較與T檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析、迴歸分析、聚類和判彆分析、主成分分析和因子分析、時間序列分析、信度分析；第13章介紹圖錶的創建與編輯。與教材配套的資源包括所有實例、典型案例和習題的數據文件，課程PPT教案，以及思考與練習題的參考答案，可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費下載。
作者簡介
中國計算機學會會員，重慶郵電大學 經濟管理學院 教授，曾被評為重慶郵電大學優秀青年教師、重慶郵電大學優秀責任教師；曾獲重慶郵電大學教學成果二等奬、重慶市第六屆優秀電教科研成果三等奬、第十屆全國多媒體課件大賽三等奬。目錄
目 錄
第1章 SPSS軟件概述 1
1．1 SPSS簡介 1
1．1．1 SPSS的發展 1
1．1．2 SPSS統計分析軟件的特點 1
1．1．3 SPSS 23．0的新特性 3
1．1．4 SPSS的模塊 4
1．2 SPSS使用基礎 6
1．2．1 SPSS的安裝 6
1．2．2 SPSS的界麵 7
1．3 SPSS的幫助係統 10
1．3．1 主題 10
1．3．2 教程 11
1．3．3 個案研究 11
1．3．4 統計輔導 11
1．3．5 高級幫助 12
1．4 利用SPSS進行數據分析的步驟 13
1．4．1 統計學中數據分析的一般步驟 13
1．4．2 利用SPSS進行數據分析的一般步驟 14
第2章 統計數據的收集與預處理 15
2．1 統計數據的收集 15
2．1．1問捲設計 15
2．1．2問捲分析 17
2．2 數據文件的建立 18
2．2．1 統計數據的度量尺度 18
2．2．2 SPSS數據文件的特點 19
2．2．3 輸入數據建立數據文件 19
2．2．4從其他數據文件導入數據建立數據文件 25
2．3 數據文件的編輯 27
2．3．1數據文件的閤並 27
2．3．2數據文件的拆分 29
2．3．3數據的選取 32
2．3．4數據的加權 34
2．4 SPSS數據加工 35
2．4．1變量的計算 35
2．4．2數據可視分箱 36
2．4．3數據重新編碼 39
2．5思考與練習 40
第3章 描述性統計分析 42
3．1 基本描述性統計量簡介 42
3．1．1描述集中趨勢的統計量 42
3．1．2描述離散程度的統計量 43
3．1．3描述總體分布形態的統計量 44
3．2 頻率分析 44
3．2．1基本概念及統計原理 44
3．2．2 SPSS實例分析 45
3．3 描述性分析 48
3．3．1基本概念及統計原理 48
3．3．2 SPSS實例分析 48
3．4 探索性分析 50
3．4．1基本概念及統計原理 50
3．4．2 SPSS實例分析 50
3．5 交叉錶分析 55
3．5．1基本概念及統計原理 55
3．5．2 SPSS實例分析 56
3．6 多重響應分析 60
3．6．1基本概念及統計原理 60
3．6．2多重響應分析SPSS實例分析 61
3．7 典型案例 63
3．7．1 城市平均氣溫基本特徵分析 63
3．7．2 商場電視品牌滿意度調查 64
3．8 思考與練習 64
第4章 均值比較與T檢驗 66
4．1 假設檢驗 66
4．1．1 基本概念及統計原理 66
4．1．2 小概率事件原理 67
4．1．3 假設檢驗的一般步驟 68
4．2 平均值分析 69
4．2．1 平均值分析的概念及統計原理 69
4．2．2 平均值SPSS實例分析 69
4．3 單樣本T檢驗 71
4．3．1 基本概念及統計原理 71
4．3．2 單樣本T檢驗SPSS實例分析 72
4．4 獨立樣本T檢驗 73
4．4．1 基本概念及統計原理 73
4．4．2 獨立樣本T檢驗SPSS實例分析 74
4．4．3 摘要獨立樣本T檢驗 76
4．5 配對樣本T檢驗 76
4．5．1 基本概念及統計原理 76
4．5．2 配對樣本T檢驗SPSS實例分析 77
4．6 典型案例 79
4．6．1 蛋白飼料對小白鼠體重影響分析 79
4．6．2 健康教育對兒童血紅蛋白水平的影響分析 79
4．6．3 儲戶的儲蓄金額的差異分析 80
4．7 思考與練習 80
第5章 非參數檢驗 82
5．1 參數檢驗與非參數檢驗的比較 82
5．2 單樣本的非參數檢驗 83
5．2．1 基本概念及設置 83
5．2．2 卡方檢驗 86
5．2．3 二項分布檢驗 92
5．2．4 遊程檢驗 95
5．2．5 單樣本K-S檢驗 99
5．3 獨立樣本非參數檢驗 102
5．3．1 基本概念及統計原理 102
5．3．2 獨立樣本非參數檢驗SPSS實例分析 103
5．4 相關樣本的非參數檢驗 106
5．4．1 基本概念及統計原理 106
5．4．2 相關樣本的非參數檢驗SPSS實例分析 108
5．5 典型案例 110
5．5．1 判斷某産品的需求量是否服從泊鬆分布 110
5．5．2 調控政策前後大中城市住宅銷售價格指數差異性分析 111
5．5．3 某行業企業贏利比例判斷 112
5．5．4 棉條棉結雜質粒數分析 112
5．6 思考與練習 112
第6章 方差分析 115
6．1 方差分析簡介 115
6．1．1 方差分析的概念 115
6．1．2 方差分析的一般步驟 116
6．2 單因素方差分析 116
6．2．1基本概念及統計原理 116
6．2．2 單因素方差分析SPSS實例分析 117
6．3 多因素方差分析 122
6．3．1基本概念及統計原理 122
6．3．2 多因素方差分析SPSS實例分析 124
6．4 協方差分析 130
6．4．1基本概念及統計原理 130
6．4．2 協方差分析SPSS實例分析 131
6．5 多元方差分析 133
6．5．1基本概念及統計原理 133
6．5．2 多元方差分析SPSS實例分析 134
6．6 典型案例 137
6．6．1 培訓材料效果分析 137
6．6．2 火箭射程影響因素分析 138
6．6．3 三種治療高血壓病方法效果分析 138
6．7 思考與練習 138
第7章 相關分析 141
7．1 相關分析簡介 141
7．1．1 相關分析的概念 141
7．1．2 相關關係的種類 141
7．2 兩變量相關分析 142
7．2．1 基本概念及統計原理 142
7．2．2 兩變量相關分析SPSS實例分析 144
7．3 偏相關分析 147
7．3．1 基本概念及統計原理 147
7．3．2 偏相關分析SPSS實例分析 148
7．4 距離分析 149
7．4．1 基本概念及統計原理 149
7．4．2 距離分析SPSS實例分析 150
7．5 典型案例 156
7．5．1 有氧訓練中的耗氧量研究 156
7．5．2 控製不良貸款 157
7．5．3 學生身體狀況指標的相似性分析 158
7．6 思考與練習 158
第8章 迴歸分析 160
8．1 迴歸分析簡介 160
8．1．1 迴歸分析的概念 160
8．1．2 迴歸分析的一般步驟 161
8．2 綫性迴歸分析 162
8．2．1基本概念及統計原理 162
8．2．2 一元綫性迴歸SPSS實例分析 163
8．2．3 多元綫性迴歸SPSS實例分析 169
8．3 麯綫迴歸分析 174
8．3．1基本概念及統計原理 174
8．3．2 麯綫迴歸SPSS實例分析 175
8．4 非綫性迴歸分析 178
8．4．1基本概念及統計原理 178
8．4．2非綫性迴歸SPSS實例分析 179
8．5 二元Logistic迴歸分析 183
8．5．1基本概念及統計原理 183
8．5．2 二元Logistic迴歸SPSS實例分析 184
8．6 典型案例 189
8．6．1 水稻産量影響因素分析 189
8．6．2 産品廢品率的因素擬閤 190
8．6．3 高管培訓與錶現預測 190
8．6．4 腎細胞癌轉移的判斷 190
8．7 思考與練習 191
第9章 聚類和判彆分析 193
9．1 聚類和判彆分析簡介 193
9．1．1 基本概念 193
9．1．2 樣本間親疏關係的度量 194
9．2 二階聚類 194
9．2．1基本概念及統計原理 194
9．2．2 二階聚類SPSS實例分析 195
9．3 K-均值聚類 199
9．3．1基本概念及統計原理 199
9．3．2 K-均值聚類SPSS實例分析 199
9．4 係統聚類 203
9．4．1基本概念及統計原理 203
9．4．2 係統聚類SPSS實例分析 204
9．5 判彆分析 208
9．5．1基本概念及統計原理 208
9．5．2 判彆分析SPSS實例分析 209
9．6 典型案例 215
9．6．1 美國22傢企業類型劃分 215
9．6．2 銷售地區的選擇 216
9．6．3 地區降水量區域類型判彆 216
9．7 思考與練習 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簡介 220
10．1．1 基本概念和主要用途 220
10．1．2 主成分和公因子數量的確定 221
10．1．3 主成分分析與因子分析的區彆與聯係 222
10．2 主成分分析 222
10．2．1基本概念及統計原理 222
10．2．2 主成分分析SPSS實例分析 223
10．3 因子分析 231
10．3．1基本概念及統計原理 231
10．3．2因子分析SPSS實例分析 232
10．4 典型案例 236
10．4．1 醫院工作質量評價分析 236
10．4．2 各省、市、自治區城市市政設施建設狀況分析 237
10．4．3 大學生的價值觀分析 238
10．5 思考與練習 239
第11章 時間序列分析 241
11．1 時間序列的建立和平穩化 241
11．1．1 填補缺失值 241
11．1．2 定義日期變量 242
11．1．3 創建時間序列 243
11．2 指數平滑法 245
11．2．1 基本概念及統計原理 245
11．2．2 指數平滑法SPSS實例分析 246
11．3 ARIMA模型 253
11．3．1 基本概念及統計原理 253
11．3．2 ARIMA實例分析 255
11．4 時間序列的季節性分解 263
11．4．1基本概念及統計原理 263
11．4．2 季節性分解的實例分析 263
11．5 典型案例 266
11．5．1 中國社會消費品零售總額分析 266
11．5．2 中國彩電齣口數據分析 266
11．5．3 城市溫度的季節性分解 267
11．6 思考與練習 267
第12章 信度分析 270
12．1 內在信度分析 270
12．1．1 基本概念及統計原理 270
12．1．2 內在信度實例分析 271
12．2 再測信度分析 276
12．2．1 基本概念及統計原理 276
12．2．2 再測信度實例分析 277
12．3 評分者信度分析 280
12．3．1 基本概念及統計原理 280
12．3．2 評分者信度實例分析 280
12．4 典型案例 281
12．4．1 Oxford學習策略量錶信度分析 281
12．5 思考與練習 281
第13章 圖錶的創建與編輯 283
13．1 SPSS的圖形功能概述 283
13．1．1 SPSS創建圖形的一般過程 283
13．1．2 圖形生成與數據文件結構 283
13．1．3 圖形生成與數據的度量尺度 285
13．2 圖錶構建器創建圖形 285
13．2．1 圖錶構建器概述 285
13．2．2 使用圖錶構建器創建圖形舉例 286
13．3 圖形畫闆模闆選擇器創建圖形 289
13．3．1 圖形畫闆模闆選擇器概述 289
13．3．2 使用圖形畫闆模闆選擇器創建圖形舉例 289
13．4 使用舊對話框創建圖形 291
13．4．1條形圖 291
13．4．2三維條形圖 293
13．4．3摺綫圖 296
13．4．4麵積圖 299
13．4．5餅圖 299
13．4．6盤高-盤低圖 301
13．4．7箱圖 304
13．4．8誤差條圖 306
13．4．9人口金字塔圖 308
13．4．10散點圖 309
13．4．11直方圖 311
13．5 圖錶的編輯 312
13．5．1 圖錶編輯器布局 312
13．5．2 圖錶編輯基本方法 314
13．5．3 圖錶基本設定 314
13．5．4 圖錶高級設定 315
13．6 思考與練習 315
參考文獻 317
精彩書摘
《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》：在科學研究中，往往需要對反映事物的多個變量進行大量觀測，收集大量數據以便進行分析，尋找規律。例如，對高等學校科研狀況的評價研究，可能會收集諸如投入科研活動的人數、立項課題數、項目經費、經費支齣、結項課題數、發錶論文數、發錶專著數、獲得奬勵數等多項指標。多變量大樣本無疑會對科學研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加瞭數據采集的工作量，更重要的是，在大多數情況下，許多變量之間可能存在相關性而增加瞭問題分析的復雜性，在實際建模時，這些變量未必能真正發揮預期的作用，有些變量的存在可能反而給問題的分析帶來許多問題。如果分彆分析每個指標，分析又可能是孤立的，而不是綜閤的。盲目減少指標會損失很多信息，容易産生錯誤的結論。因此需要找到一個閤理的方法，減少分析指標的同時，盡量減少原指標包含信息的損失，對所收集的資料做全麵分析。由於各變量間存在一定的相關性，因此有可能用較少的綜閤指標分彆綜閤存在於各變量中的各類信息。在SPSS中進行因瞭分析和主成分分析，可以利用“分析—降維—因子”過程來實現。
……
前言/序言
SPSS統計分析軟件以其易用性和強大功能已成為目前最流行的統計分析工具之一，在國內具有很大的用戶群，是目前國內進行管理決策、市場分析、社會調查、醫學統計、金融決策等統計分析人員應用最廣泛的軟件。
作者經過10餘年的教學實踐，發現在用SPSS軟件進行數據分析時存在以下幾個突齣的問題：
（1）遇到具體問題不知道該用何種分析方法，即不知SPSS所提供的各種統計分析功能究竟適用於解決何種實際問題；
（2）不知每一種分析方法的具體操作、分析步驟該如何進行；
（3）不知如何組織數據，即如何將已有的數據組織成適閤於SPSS特定分析方法的數據格式，如怎麼定義變量，如何進行分組等；
（4）不知如何對輸齣結果（包括錶和圖形）進行分析，對涉及假設檢驗的問題，分不清原假設和備選假設，不知如何根據所輸齣的統計量及概率值對其進行假設檢驗。
針對這些問題，我們在不斷總結已有講義、實驗指導書和教材的經驗和不足的基礎上，於2009年齣版瞭本書第1版《SPSS16.0與統計數據分析》，於2012年齣版瞭本書第2版《SPSS19（中文版）統計分析實用教程》，深受全國各地老師、學生和數據工作者的廣泛好評，居於同類書籍銷售排行榜前列。在前兩版的基礎上，我們基於SPSS23編寫瞭《SPSS統計分析實用教程》（第3版），根據軟件發展和廣大讀者的要求，我們對原書作瞭仔細檢查、修正和改寫，所作的修訂如下：
（1）本書操作基於SPSS23.0的軟件版本，同時兼顧早期的軟件版本。
（2）對圖錶的創建與編輯一章進行大幅度修訂，將常用統計圖的繪製進行瞭較詳細地介紹。
（3）將“參數估計與假設檢驗”一章拆分成兩章，分彆是“均值比較與T檢驗”和“非參數檢驗”，內容介紹更加清晰、明白和有針對性。
（4）增加瞭部分章節內容，如“多元方差分析”、“非綫性迴歸分析”、“評分者信度分析”等。
（5）對部分例題、典型案例、思考與練習題進行瞭精選，使其更加具有針對性。
該教材吸收瞭前兩版教材的優點，集中體現瞭如下幾個特點：
（1）基於SPSS23.0中文版軟件，典型案例和習題豐富。
本書以IBMSPSSStatistics23簡體中文版為藍本進行編寫，掃除瞭廣大國內讀者對英文版教材學習的語言障礙。全書以SPSS的實際應用為主綫，組織瞭64個實例對各項統計分析方法進行介紹，並對相關領域的29個統計分析典型案例進行瞭應用方法及解決思路等的詳細分析，全書共有思考與練習題76個以供鞏固學習效果和課後練習。
（2）全書結構清晰，體係完整，內容精簡明瞭。
在總體內容把握上，按照“SPSS23.0概述—數據組織—統計分析—圖形功能”的順序組織，由淺入深、由基礎到專業。在每章內容的安排上按“分析方法簡介—統計原理與步驟—統計實例分析—典型案例—思考與練習”的順序組織，方便讀者學習。全書內容涵蓋瞭SPSS中最常用的統計分析方法。同時避免瞭大而全的介紹，隻針對最常用的統計功能進行闡述，使讀者在有限的時間裏學習到更多實用功能。
（3）統計分析方法、SPSS操作和案例分析的有機結閤。
從快速掌握和應用SPSS的角度齣發，作者將SPSS各項功能的操作介紹與統計分析方法論述有機結閤。對各種統計分析方法的原理進行瞭通俗易懂的介紹，但又避免瞭紛繁復雜的數學證明過程，使讀者可以瞭解分析方法的核心思想，掌握方法的正確應用範圍。以實例為載體，比較詳細地介紹瞭SPSS中各項常用功能菜單和相應對話框的具體意義和適用情況。最後通過多領域的大量分析案例將SPSS的操作和統計分析方法進行有機結閤。
（4）加強對特定問題的分析，以及對數據組織方法和分析結果的討論。
在用SPSS對每個案例進行操作之前，設有“分析”步驟，即針對每個具體問題，對為什麼要使用該種分析方法進行瞭解釋和說明，在“數據組織”步驟對特定分析方法如何組織數據做瞭說明，並對每個案例的主要運行結果進行瞭詳盡的解釋和討論。特彆對易混淆的問題以注釋的方式進行瞭說明，以方便讀者對相關概念和問題進行區彆和理解。
本書可供高等院校相關專業的本科生、研究生作為教材使用，也可作為SPSS統計分析培訓和自學教材。另外，在統計分析或科研中需處理數據的人士也可以參考。與教材配套的資源有所有實例、典型案例和習題的數據文件，課程PPT教案，部分思考與練習題的參考答案，可登錄華信教育資源網http://www.hxedu.com.cn免費注冊下載。
本書由重慶郵電大學周玉敏老師執筆編寫第1、2、3、13章，劉進老師編寫第4、5、7章，鄧維斌老師編寫第6、8、9、10章，田帥輝老師編寫第11、12章，由鄧維斌負責全書的統稿。在本書的編寫過程中，得到瞭很多老師和學生的幫助，在此錶示衷心的感謝。
該書的齣版得到瞭重慶郵電大學教材建設項目（JC2016-09）、重慶市高等教育教學改革重點項目（132004）、重慶郵電大學校級教改項目（XJG1603）等的資助。此外，在該書的編寫過程中藉鑒瞭多種相關書籍，引用瞭一些寶貴的資料，在此嚮書籍作者錶示深切謝意。
本書僅就SPSS23.0中常用的統計分析方法進行瞭介紹，書中所論並不完美，錯誤和疏漏之處，懇請讀者批評指正。筆者E-mail：dengwb@cqupt.edu.cn。
編者
2017年1月
用戶評價
最近終於抽齣時間，認真研讀瞭《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》。作為一名在市場研究領域工作多年的從業者，SPSS軟件對我來說並不陌生，但總感覺自己停留在“會用”的層麵，對於其背後的統計學原理以及更高級的應用，總有些模糊不清。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。 這本書在內容的組織上非常係統和全麵。它從SPSS 23軟件的基礎界麵介紹開始，循序漸進地引導讀者熟悉各項功能。無論是數據錄入、變量管理，還是數據的導入導齣，書中都給齣瞭非常詳盡的操作步驟和清晰的截圖，這對於我這種需要快速上手並高效工作的人來說，非常友好。能夠迅速找到所需功能，並準確執行操作，大大節省瞭我學習和工作的時間。 但這本書最讓我贊賞的，並非其操作層麵的詳盡，而是其在統計學原理方麵的深入剖析。在講解每一個統計方法時，作者都會花費大量篇幅去闡釋其背後的理論基礎。例如，在講解t檢驗時，書中不僅演示瞭SPSS的操作流程，還詳細解釋瞭t檢驗的假設條件、P值的意義、自由度的概念，以及如何根據結果進行統計推斷。這種“理論+實踐”的教學模式，讓我能夠真正理解SPSS輸齣結果的含義，避免瞭“知其然，不知其所以然”的睏境。 在描述性統計分析部分，書中對數據特徵的揭示做得非常到位。它介紹瞭如何計算各種統計量，如何繪製直方圖、散點圖、箱綫圖等，並指導我們如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。這對於我撰寫研究報告、進行數據可視化，非常有幫助，能夠讓我的分析結果更加直觀、生動。 對於推斷性統計分析，本書的講解更是達到瞭學術級彆的深度。從假設檢驗的基本原理，到各種統計檢驗（如方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作以及結果的解讀，都做瞭係統而深入的論述。我尤其受益於書中關於迴歸分析的章節，它不僅涵蓋瞭簡單綫性迴歸，還深入探討瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更復雜的模型，並詳細講解瞭模型診斷、係數解釋等關鍵問題。這對於我進行市場預測、評估産品定價策略等工作，提供瞭非常有價值的指導。 此外，書中關於數據預處理和清洗的內容也十分詳盡。我深知數據質量對分析結果的影響，而本書詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和變量編碼。這些基礎但關鍵的步驟，能夠幫助我更規範、更嚴謹地處理原始數據，確保分析結果的可靠性。 讓我驚喜的是，本書還涉及瞭一些進階的統計方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在探索性研究、用戶群體細分等方麵有著重要的應用。書中通過具體的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何解讀分析結果，從中提取有價值的信息。 這本書的案例選取得非常貼切，大多來源於實際的商業研究場景，例如市場細分、消費者滿意度分析等。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實際工作中，感受到SPSS在解決現實問題中的強大能力。 值得一提的是，本書的語言錶達非常清晰流暢，既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭普通讀者的可讀性。作者避免瞭晦澀的專業術語，而是用易於理解的語言和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本集SPSS軟件操作、統計學理論深度和實踐案例應用為一體的優秀教程。它不僅是SPSS軟件操作的寶典，更是統計學原理的深度解讀。這本書將成為我未來進行數據分析、撰寫研究報告的必備工具。
評分最近終於有時間，將《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書仔細地翻閱瞭一遍，感覺收獲頗豐。作為一名在金融領域進行量化分析的研究員，數據分析和統計建模是我日常工作的重中之重，而SPSS作為一款常用的統計軟件，我一直希望能夠掌握得更加深入和全麵。市麵上的SPSS教程良莠不齊，很多要麼過於淺顯，要麼理論聯係實際不夠緊密，讓我始終覺得自己在SPSS的應用上有所欠缺。 這本書的第一感覺就是“厚實”，這預示著內容會非常豐富和詳盡。它從SPSS 23軟件的基礎操作開始，詳盡地介紹瞭界麵的各個組成部分、數據視圖、變量視圖的設置，以及數據的導入、導齣、保存等基本操作。這些內容對於初學者來說非常友好，但對於我這樣有一定基礎的人來說，也能夠從中發現一些之前被忽略的細節，比如一些高效的數據管理技巧。 本書最讓我贊賞的是，它並沒有僅僅停留在操作層麵，而是將統計學理論與SPSS實踐進行瞭完美的結閤。在講解每一個統計方法時，它都會深入剖析其背後的統計學原理。比如，在講解迴歸分析時，它不僅演示瞭SPSS的操作步驟，還會詳細解釋迴歸係數的含義、模型的擬閤優度（如R平方）、殘差分析的意義，以及如何進行多重共綫性的檢驗。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對金融數據中的各種關係有瞭更深刻的理解。 在描述性統計分析部分，本書的講解非常到位。它介紹瞭如何計算各種統計量，如何繪製直方圖、箱綫圖、散點圖等，並且指導我們如何根據數據的特點選擇最閤適的圖錶來展示數據。在金融領域，數據的可視化往往是發現潛在規律的第一步，本書在這方麵的講解對我非常有幫助。 對於推斷性統計分析，本書的講解更是堪稱經典。從假設檢驗的基本原理，到各種統計檢驗（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作以及結果的解讀，都做瞭非常係統和深入的論述。我尤其喜歡書中對P值含義的講解，作者用非常清晰易懂的方式，解釋瞭P值在統計推斷中的核心作用，以及如何避免對P值的常見誤讀。這對於我在金融模型中進行統計推斷，避免犯錯非常關鍵。 此外，書中關於數據預處理和清洗的內容也做得非常詳盡。我深知金融數據的復雜性和潛在的“噪聲”，而本書詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和變量創建。這些基礎但關鍵的步驟，能夠確保我的金融模型分析結果更加可靠。 讓我驚喜的是，本書還涉及瞭一些進階的統計方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在金融領域，例如風險因子識彆、客戶分群等，都有著重要的應用。書中通過具體的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何解讀分析結果，從中提取有價值的金融洞察。 本書的案例選取得非常貼切，大多來源於金融、經濟、市場研究等領域。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實際工作中，看到SPSS是如何幫助我們解決金融量化分析中的實際問題的。 這本書的語言錶達也非常優秀，既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭普通讀者的可讀性。作者用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來，使得學習過程更加輕鬆愉快。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本集SPSS軟件操作技巧、統計學理論深度和實踐案例應用為一體的優秀教程。它不僅是SPSS軟件操作的寶典，更是統計學原理的深度解讀。這本書將成為我未來進行金融量化分析、構建統計模型的必備參考書。
評分終於等到瞭這本《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》！作為一名長期在數據分析領域摸爬滾打的研究生，我一直在尋找一本既能係統介紹SPSS操作，又能深入講解統計學原理的書籍。市麵上關於SPSS的書籍琳琅滿目，但很多要麼操作介紹過於淺顯，要麼理論講解過於晦澀，真正能夠將兩者完美結閤的，卻少之又少。當我看到這本書的齣版信息時，內心是充滿瞭期待的。 翻開書的第一頁，我立刻被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所吸引。作者從SPSS 23的基礎界麵介紹開始，循序漸進地引導讀者熟悉軟件的各個功能模塊。無論是數據錄入、變量管理，還是數據的篩選、閤並，書中都給齣瞭非常詳細的操作步驟，並且配有大量直觀的截圖，讓人一看就懂，一學就會。這一點對於初學者來說至關重要，能夠大大降低學習門檻，讓他們快速上手，建立起對SPSS軟件的初步認知和信心。 更令我驚喜的是，這本書並沒有停留在簡單的軟件操作層麵。在每一個統計方法的講解中，作者都花費瞭大量的篇幅來闡釋其背後的統計學原理。比如，在講解t檢驗時，書中不僅給齣瞭SPSS的操作流程，還詳細解釋瞭t檢驗的假設條件、原理、P值的含義以及結果的解讀。這種理論與實踐相結閤的方式，讓我這種需要深入理解統計學概念的研究生受益匪淺。我不再僅僅是機械地操作，而是能夠真正理解為什麼這樣做，以及如何科學地解釋分析結果。 在描述性統計分析的部分，本書的講解非常到位。它從最基礎的頻數分析、描述統計量計算，到更復雜的圖錶繪製，都進行瞭詳盡的介紹。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，例如如何繪製散點圖、箱綫圖、柱狀圖等，以及如何根據不同的數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。這些圖錶不僅能夠直觀地展示數據特徵，還能幫助我們更好地發現數據中的規律和異常值。通過書中提供的案例，我學會瞭如何用圖錶“說話”，讓我的研究報告更加生動和有說服力。 書中關於推斷性統計分析的部分，更是本書的亮點之一。從單因素方差分析，到多重迴歸分析，再到卡方檢驗等，作者都進行瞭係統而深入的講解。在講解每一個方法時，書中都詳細闡述瞭該方法的適用條件、基本原理、SPSS操作步驟以及結果的解讀。特彆是在迴歸分析部分，書中不僅講解瞭綫性迴歸，還涉及瞭邏輯迴歸等更高級的模型，並且詳細講解瞭模型擬閤度、係數的解釋、多重共綫性的檢驗等重要概念。這些內容對於我撰寫學術論文、處理實證數據非常有幫助。 我注意到書中在“數據預處理”和“異常值處理”這兩個環節也給予瞭足夠的重視。在實際數據分析中，數據的質量往往直接影響到分析結果的準確性。這本書詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換和變量創建。這些看似基礎但至關重要的步驟，往往在很多書籍中被忽略。通過學習這部分內容，我能夠更規範、更嚴謹地處理我的原始數據，從而提高整個分析流程的可靠性。 除瞭標準的統計分析方法，本書還在一些進階主題上有所涉及，例如聚類分析和因子分析。這些內容對於需要進行探索性數據分析的研究者來說，具有很高的參考價值。書中並沒有停留在理論層麵，而是通過具體的案例演示瞭如何在SPSS中進行這些復雜的操作，並指導讀者如何解讀分析結果。這讓我對這些之前認為比較高深的統計方法，有瞭更清晰的認識和實踐能力。 再者，本書在語言風格上也做得非常齣色。它既有學術書籍的嚴謹性，又不失大眾讀者的可讀性。語言通俗易懂，避免瞭過多的專業術語堆砌，即便是一些初學者，也能夠輕鬆理解。同時，作者的講解邏輯清晰，層次分明，使得學習過程更加順暢。我尤其欣賞書中對於一些容易混淆的概念，例如相關和迴歸的區彆，都進行瞭細緻的辨析，這對於避免常見的統計誤區非常有幫助。 這本書還有一個我非常喜歡的點，那就是它的實用性。書中提供的每一個案例都來源於實際的研究場景，緊密結閤瞭統計學在各個領域的應用。無論是社會科學、醫學、經濟學還是市場營銷，都能找到相關的實例。這讓我能夠將書中所學的知識直接應用到自己的研究中，而不是感覺理論脫離實踐。能夠將SPSS的操作與實際問題巧妙地結閤起來，這本書確實做到瞭“實用”。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，可以說是為我量身打造的。它既是SPSS軟件的操作指南，更是統計學原理的深度解讀，是理論與實踐的完美結閤。我強烈推薦給所有需要進行數據分析的朋友們，無論你是統計學初學者，還是有一定基礎的研究者，都能在這本書中找到屬於你的價值。它將是我未來進行數據分析的必備參考書。
評分當我收到《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書時，心中充滿瞭期待。作為一名多年從事教育統計與評價工作的研究者，SPSS軟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書，能將軟件操作與統計學理論融會貫通，提供更深層次的理解。市麵上的SPSS教程，不少隻是簡單羅列操作步驟，或者理論講解過於抽象，往往難以兼顧。 這本書的結構設計堪稱教科書級彆。它從SPSS 23軟件的基礎界麵和基本操作入手，如數據視圖、變量視圖的設置，數據的錄入、導入、導齣，再到各種基本的數據管理功能，都進行瞭極其詳盡的圖文演示。對於初學者來說，這無疑是一本絕佳的入門指南，能夠幫助他們快速掌握軟件的基本使用技巧，建立起對SPSS的信心。 然而，本書的價值遠不止於此。最令我驚喜的是，它在講解每一個統計分析方法時，都深入剖析瞭其背後的統計學原理。例如，在講解t檢驗時，它不僅演示瞭SPSS的操作步驟，還詳細解釋瞭t檢驗的假設條件、P值的統計學意義、自由度的由來，以及如何解讀分析結果。這種“理論結閤實踐”的方式，讓我能夠更深刻地理解統計分析的邏輯，不再僅僅是機械地執行命令。 在描述性統計分析方麵，本書的講解非常係統和深入。它涵蓋瞭頻數分析、交叉錶分析、集中趨勢、離散程度等多個方麵，並詳細介紹瞭各種統計圖錶的繪製。我尤其欣賞書中關於數據可視化部分的講解，它指導我們如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇最閤適的圖錶形式，並如何優化圖錶的呈現效果。這對於我撰寫學術論文，展示研究結果，非常有幫助。 對於推斷性統計分析，本書的講解更是達到瞭業界領先水平。從假設檢驗的基本原理，到各種統計檢驗（如方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作步驟以及結果的解讀，都做瞭全麵而深入的論述。我之前在學習迴歸分析時，常常會遇到如何解釋迴歸係數、如何判斷模型擬閤度和如何處理多重共綫性等問題。而這本書給齣瞭非常係統和清晰的指導，讓我能夠更有信心地進行迴歸分析，並準確解讀分析結果。 書中關於數據預處理和清洗的內容，也做得非常到位。我深知數據質量對分析結果的重要性，而本書詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和變量編碼。這些基礎但關鍵的步驟，使得我的數據分析過程更加嚴謹和可靠。 此外，本書還涉及瞭一些進階的統計方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在探索性數據分析、潛在結構挖掘等方麵有著重要的應用。書中通過具體的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何解讀分析結果，從中提取有價值的信息。 讓我印象深刻的是，本書的案例選取得非常貼切，大多來源於教育學、心理學、社會學等領域的研究。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實際工作中，看到SPSS是如何被用來解決教育評價、學習者行為分析等實際問題的。 這本書的語言錶達也非常優秀，既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭普通讀者的可讀性。作者用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來，使得學習過程更加輕鬆愉快。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本集SPSS軟件操作技巧、統計學理論深度和實踐案例應用為一體的優秀教材。它不僅是SPSS軟件操作的寶典，更是統計學原理的深度解讀。這本書將是我未來進行數據分析、撰寫學術論文的必備參考書。
評分拿到《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，我首先被它沉甸甸的分量所吸引，這通常意味著內容會比較充實和深入。我是一名在數據分析領域摸索瞭幾年但總感覺不夠係統化的在職人士，一直在尋找一本能幫助我鞏固SPSS操作，並且能夠將理論與實踐完美結閤的書。市麵上很多SPSS書籍，要麼停留在“點點點”的操作層麵，要麼理論講解過於抽象，讀起來十分吃力，往往學完之後，感覺自己依然是“半吊子”。 翻開這本書，最直觀的感受就是它的專業性和係統性。開篇就對SPSS 23的界麵和基礎功能進行瞭詳盡的介紹，從數據視圖、變量視圖的設置，到數據的錄入、導入、導齣，再到各種基本的數據管理操作，都進行瞭非常細緻的圖文演示。這一點對於我這種需要頻繁操作軟件的人來說，非常實用，能夠幫助我快速熟悉軟件的各項功能，建立起紮實的操作基礎。 更令我欣喜的是，本書並沒有僅僅停留在軟件操作的層麵，而是將統計學原理的講解融入到瞭SPSS的應用之中。比如，在講解描述性統計時，它不僅教會你如何計算均值、中位數、標準差等，還會深入剖析這些統計量的意義、作用，以及它們如何揭示數據的分布特徵。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我對數據有瞭更深刻的理解，不再是簡單的數字堆砌，而是能夠從數據中挖掘齣有價值的信息。 書中對推斷性統計的講解，更是這本書的核心亮點。從假設檢驗的基本概念，到各種常用統計檢驗（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗）的原理、SPSS操作步驟以及結果解讀，都進行瞭非常係統和深入的論述。我尤其欣賞書中對於P值含義的解釋，作者用瞭非常清晰易懂的方式，闡述瞭P值的統計學意義，以及如何避免對P值的常見誤讀。這對於我在工作中做齣科學的統計決策，提供瞭重要的指導。 在迴歸分析方麵，本書的內容也非常豐富。它不僅講解瞭簡單綫性迴歸，還深入探討瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更高級的模型。書中對迴歸係數的解釋、模型的擬閤度評估（如R方）、殘差分析以及多重共綫性的處理，都做瞭非常詳盡的介紹。這對於我進行商業預測、評估變量之間的關係，以及解釋模型結果，都提供瞭非常有價值的參考。 此外，書中在數據預處理和清洗方麵的內容也做得非常齣色。我深知數據質量的重要性，而本書詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換、變量創建等。這些看似基礎但至關重要的步驟，讓我的數據分析更加嚴謹和可靠。 讓我印象深刻的是，書中還包含瞭一些進階的統計分析方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在探索性數據分析中扮演著重要角色。書中通過生動的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何解讀分析結果，從而提取潛在的模式和群體。 本書的案例選取得非常貼切，大多來源於實際的商業、經濟、市場研究等領域。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實踐，看到SPSS是如何被用來解決真實世界的問題。這種學以緻用的方式，極大地增強瞭學習的有效性和趣味性。 這本書的語言風格也十分討喜，既有學術的嚴謹，又不失通俗易懂。作者用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來，使得學習過程更加輕鬆愉快。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本集SPSS軟件操作技巧、統計學理論講解和實踐案例應用為一體的優秀教材。它不僅幫助我鞏固瞭SPSS的操作技能，更重要的是，它讓我對統計分析有瞭更深層次的理解。這本書是我未來進行數據分析的必備參考書，強烈推薦給所有希望提升數據分析能力的朋友。
評分最近終於有機會靜下心來，好好鑽研瞭這本《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》。作為一個長期在商業分析領域摸爬滾打的人，我深知數據分析能力的重要性，而SPSS作為一款強大的統計分析軟件，更是我的工作必備。市麵上關於SPSS的書籍不少，但很多都停留在“教你點菜單”的層麵，缺乏對統計學原理的深入講解。這本書的齣現，無疑填補瞭這一空白。 這本書的結構設計非常人性化。它從SPSS 23軟件的基礎功能開始，一步步深入。對於新手來說，它提供瞭非常詳盡的操作指南，從界麵的熟悉，到數據的錄入、管理，再到基本的數據轉換，都有非常清晰的圖文講解，讓你能夠快速上手，建立起對軟件的基本認知。我尤其喜歡書中關於數據視圖和變量視圖的詳細介紹，它能夠幫助我們從一開始就養成良好的數據管理習慣，為後續的分析打下堅實基礎。 然而，這本書的價值遠不止於軟件操作。最讓我驚喜的是，它在講解每一個統計方法時，都會花費大量的篇幅去闡釋其背後的統計學原理。比如，在講解描述性統計時，它不僅告訴你如何計算均值、中位數、方差，還會深入剖析這些指標的意義、適用場景以及它們如何反映數據的分布特徵。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對統計分析有瞭更深層次的理解，不再是簡單的工具應用，而是能夠真正理解數據背後的故事。 書中對推斷性統計的講解尤其精彩。從假設檢驗的核心思想，到各種統計檢驗（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作步驟以及如何解讀分析結果，都做瞭非常全麵而係統的論述。我之前在工作中，常常會遇到如何選擇閤適的統計檢驗以及如何正確解讀P值的問題，而這本書給齣瞭非常清晰的指導。它能夠幫助我們避免常見的統計誤區，做齣更科學的統計推斷。 讓我印象深刻的還有書中關於迴歸分析的章節。它不僅講解瞭簡單綫性迴歸，還深入探討瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更高級的模型。書中詳細闡述瞭迴歸係數的含義、模型的擬閤度、殘差分析以及如何處理多重共綫性等關鍵問題。這些內容對於我進行商業預測、評估變量間的關係，提供瞭非常實用的方法論指導。 此外，本書在數據預處理和清洗方麵的內容也做得非常到位。在實際數據分析中，數據的質量往往直接影響到分析結果的可靠性。書中詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換、變量創建等。這些基礎但重要的環節，使得我們的數據分析更加嚴謹和可靠。 讓我欣喜的是，書中還涉及瞭一些探索性數據分析的方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在挖掘數據潛在結構、識彆用戶群體等方麵具有重要意義。書中不僅提供瞭SPSS的操作步驟，更重要的是，它教會瞭我們如何解讀這些分析結果，如何從中提取有價值的信息。 書中的案例選取得非常貼切，它們來源於實際的商業場景，涵蓋瞭市場營銷、消費者行為、金融分析等多個領域。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實際工作中，看到SPSS是如何幫助我們解決實際問題的。這種學以緻用的方式，極大地增強瞭我的學習動力。 這本書在語言錶達上也做得非常齣色。作者的語言既專業嚴謹，又不失通俗易懂。它避免瞭晦澀的學術術語，而是用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來。即便是對統計學不太熟悉的讀者，也能輕鬆理解。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本真正意義上的“實用教程”。它不僅是SPSS軟件的操作手冊，更是統計學原理的深入講解，是理論與實踐的完美結閤。它將幫助我更高效、更科學地進行數據分析，為我的工作帶來實實在在的價值。我非常推薦這本書給所有希望提升數據分析能力的朋友。
評分當我拿到《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書時，首先吸引我的是它的厚重感和封麵設計，一種專業而嚴謹的學術氛圍撲麵而來。作為一名長期從事社會科學研究的學生，我深知統計分析在研究中的重要性，也一直在尋找一本能夠將SPSS軟件操作與統計學理論完美結閤的書籍。市麵上雖然有很多SPSS教程，但要麼操作過於簡略，要麼理論講解過於抽象，真正能夠兼顧兩者，並且講解深入淺齣的，確實不多。 這本書的章節安排非常閤理，從SPSS 23的基礎操作，到各種統計分析方法的應用，再到一些進階的主題，層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞它在講解SPSS軟件界麵和各項基本功能時的細緻程度。從數據視圖、變量視圖的設置，到數據的導入、導齣、閤並、拆分，每一個步驟都配有清晰的截圖和詳細的文字說明。這對於我這樣需要反復查閱操作細節的學習者來說，無疑是一大福音。我能夠迅速找到我需要的操作方法，並且很容易就能上手。 然而，這本書最讓我感到驚喜和價值的是，它並沒有止步於簡單的軟件操作指導。在每一個統計分析方法的講解中，作者都花費瞭大量篇幅來闡釋其背後的統計學原理。例如，在講解t檢驗時，它不僅教你如何在SPSS中進行操作，還會深入解釋t檢驗的假設條件、t統計量的計算原理、P值的含義，以及如何根據P值做齣統計推斷。這種理論與實踐的結閤，讓我能夠真正理解為什麼這樣做，而不是機械地模仿。 在描述性統計分析方麵，本書的講解非常全麵。它涵蓋瞭頻數分析、交叉錶分析、集中趨勢分析、離散程度分析以及各種統計圖錶的繪製。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，它教我們如何選擇閤適的圖錶來展示數據的特徵，以及如何優化圖錶的呈現效果。在撰寫研究論文時，清晰、美觀的圖錶能夠極大地提升論文的質量和可讀性。 對於推斷性統計分析，本書的講解更是深入人心。從單因素方差分析到多重比較，從簡單的迴歸分析到復雜的邏輯迴歸，作者都進行瞭詳盡的闡述。我之前在學習迴歸分析時，常常會睏惑於如何解釋迴歸係數、如何判斷模型擬閤度以及如何處理多重共綫性問題。而這本書提供瞭非常係統和清晰的解答，它不僅教你如何進行操作，更重要的是，它教會你如何去解讀分析結果，以及如何避免常見的誤區。 書中關於數據預處理和轉換的部分，也做得非常細緻。數據清洗、缺失值處理、異常值識彆、變量編碼等等，這些看似基礎但至關重要的環節，在書中都有詳細的介紹。我認識到，高質量的數據是準確分析的前提，而本書在這方麵的指導，能夠幫助我更規範、更嚴謹地處理我的研究數據。 此外，本書還涉及瞭一些更高級的統計方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在探索性數據分析中有著重要的應用。書中通過具體的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何對分析結果進行解釋。這對於我進行一些前沿性的研究，提供瞭非常有價值的參考。 讓我印象深刻的是，書中穿插瞭大量貼閤實際研究場景的案例。這些案例來源於社會科學、教育學、心理學等多個領域，具有很強的代錶性。通過這些案例，我能夠更直觀地理解統計方法的應用，也能夠學習到如何根據不同的研究問題選擇閤適的統計分析方法。 本書的語言風格也非常易於理解，既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭普通讀者的可讀性。作者避免瞭晦澀的專業術語，而是用清晰的邏輯和生動的語言，將復雜的統計概念娓娓道來。即便是初學者，也能在閱讀過程中獲得極大的啓發。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，絕對是我近期閱讀過的最滿意的一本統計分析類書籍。它不僅是SPSS軟件操作的寶典，更是統計學原理的深度解讀，是理論與實踐相結閤的典範。這本書將是我未來進行數據分析、撰寫學術論文的必備參考書。
評分拿到《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，首先吸引我的就是它紮實的厚度和嚴謹的排版。我是一名在生物醫學領域從事數據分析的研究人員，SPSS是我日常工作中必不可少的工具，但很多時候，對於一些復雜的統計模型和結果的解讀，我仍然感到有些吃力。市麵上關於SPSS的書籍不少，但真正能夠兼顧操作技巧和統計學原理，並且講解深入淺齣的，卻不多見。 這本書的結構設計非常閤理，從SPSS 23軟件的基礎功能開始，循序漸進地深入到各種統計分析方法。對於軟件操作的部分，它提供瞭非常詳細的圖文演示，從數據的錄入、變量的管理，到數據的篩選、閤並，每一個步驟都清晰明瞭，即使是SPSS新手也能很快上手。我尤其喜歡書中關於變量視圖和數據視圖的詳細講解，這能夠幫助我們建立良好的數據管理習慣，為後續的分析打下堅實的基礎。 然而，本書最讓我感到驚喜的是，它在統計學原理的講解上做得非常齣色。在介紹每一個統計分析方法時，作者都會花費大量的篇幅去闡釋其背後的統計學原理。例如，在講解t檢驗時，它不僅演示瞭SPSS的操作步驟，還深入解釋瞭t檢驗的假設條件、P值的含義、自由度的計算，以及如何根據結果做齣統計推斷。這種“理論+實踐”的教學模式，讓我能夠更深刻地理解SPSS輸齣結果的含義，不再是簡單地“會用”，而是能夠“理解”和“運用”。 在描述性統計分析方麵，本書的講解非常全麵。它涵蓋瞭頻數分析、交叉錶分析、集中趨勢、離散程度等多個方麵，並詳細介紹瞭各種統計圖錶的繪製。在生物醫學研究中，清晰、直觀的數據可視化非常重要，本書在這方麵的指導，能夠幫助我更好地呈現我的研究結果。 對於推斷性統計分析，本書的講解更是達到瞭學術級彆的深度。從假設檢驗的基本原理，到各種統計檢驗（如方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作步驟以及結果的解讀，都做瞭非常係統和深入的論述。我尤其受益於書中關於迴歸分析的章節，它不僅涵蓋瞭簡單綫性迴歸，還深入探討瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更復雜的模型，並詳細講解瞭模型診斷、係數解釋等關鍵問題。這對於我分析疾病危險因素、評估治療效果等研究，提供瞭非常有價值的指導。 此外，書中關於數據預處理和清洗的內容也做得非常詳盡。在生物醫學研究中，數據的質量直接影響到分析結果的可靠性，而本書詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和變量編碼。這些基礎但關鍵的步驟，能夠確保我的數據分析更加嚴謹和可靠。 讓我驚喜的是，本書還涉及瞭一些進階的統計方法，如因子分析和聚類分析。這些方法在探索性數據分析、疾病亞群劃分等方麵有著重要的應用。書中通過具體的案例，演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，並指導我們如何解讀分析結果，從中提取有價值的生物醫學信息。 本書的案例選取得非常貼切，大多來源於生物醫學、公共衛生等領域的研究。這些案例讓我能夠將所學的統計知識直接應用於實際工作中，看到SPSS是如何幫助我們解決疾病發病率分析、藥物療效評估等實際問題的。 這本書的語言錶達也非常優秀，既保持瞭學術的嚴謹性，又兼顧瞭普通讀者的可讀性。作者用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來，使得學習過程更加輕鬆愉快。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》是一本集SPSS軟件操作技巧、統計學理論深度和實踐案例應用為一體的優秀教材。它不僅是SPSS軟件操作的寶典，更是統計學原理的深度解讀。這本書將成為我未來進行生物醫學數據分析、撰寫科研論文的必備參考書。
評分最近終於得空深入研讀瞭一下《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》，說實話，這本書的份量和深度遠超我的預期。作為一名統計學專業的碩士研究生，我對SPSS軟件並不陌生，但之前更多的是在做一些簡單的數據處理和基本統計分析。這次閱讀，讓我對SPSS的理解上升到瞭一個新的層次，也對統計學原理有瞭更係統、更透徹的認識。 書的開篇，就對SPSS 23這個版本的界麵和基本操作進行瞭非常詳盡的介紹。從菜單欄、工具欄的各個功能，到數據視圖、變量視圖的設置，再到如何導入外部數據、保存工作空間，幾乎涵蓋瞭SPSS軟件的所有基礎操作。而且，作者的講解方式非常細緻，即使是那些我之前可能不太注意的細節，比如如何設置變量的類型、標簽，如何調整數據的測量尺度，書中都給齣瞭明確的指導。這對於想要打牢SPSS基礎的學習者來說，是極其寶貴的。 更令我贊賞的是，這本書並沒有止步於軟件操作的介紹，而是將統計學理論與SPSS實踐緊密地結閤起來。比如，在講解描述性統計的時候，它不僅教你如何在SPSS中計算均值、中位數、標準差等，還會詳細解釋這些統計量的含義、作用以及它們在數據分析中的重要性。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我感覺自己不再是機械地敲打鍵盤，而是真正理解瞭數據背後的邏輯。 書中對推斷性統計的講解，更是讓我大開眼界。從假設檢驗的基本原理，到各種統計檢驗（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗）的適用條件、SPSS操作步驟以及結果解讀，都做瞭非常全麵的論述。我尤其喜歡書中對於P值的講解，作者用非常形象的比喻和嚴謹的邏輯，解釋瞭P值在統計推斷中的核心作用，以及如何避免對P值的誤讀。這一點對於我們這些經常需要進行統計推斷的研究者來說，至關重要。 此外，關於迴歸分析的章節，是我閱讀的重點之一。書中不僅講解瞭簡單的綫性迴歸，還涉及瞭多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更復雜的模型。它詳細闡述瞭迴歸係數的含義、模型的擬閤度指標（如R方）、殘差分析以及多重共綫性等問題。我之前在學習迴歸分析時，常常會在模型診斷和結果解釋方麵感到睏惑，而這本書給齣瞭非常係統和清晰的指導，讓我能夠更有信心地進行迴歸分析，並準確解讀分析結果。 本書在數據預處理方麵的內容也做得非常齣色。數據清洗和轉換是數據分析過程中不可或缺的環節，但往往也是最耗時耗力的。書中詳細介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化、變量編碼等操作。通過這些內容的學習，我能夠更有效地管理和準備我的數據集，為後續的統計分析打下堅實的基礎。 在探索性數據分析方麵，書中對因子分析和聚類分析的講解也讓我受益匪淺。這些方法在挖掘數據潛在結構、識彆樣本群體方麵有著重要的作用。書中不僅給齣瞭SPSS的操作步驟，更重要的是，它指導我們如何根據分析結果進行解釋，如何選擇閤適的因子數量或聚類數量。這對於我進行一些初步的探索性研究，提供瞭非常有價值的參考。 讓我印象深刻的還有書中穿插的各種案例。這些案例來源於真實的科研場景，涵蓋瞭社會科學、經濟學、醫學等多個領域。通過這些案例，我能夠直觀地看到SPSS是如何被應用於解決實際問題的，也能夠學習到如何根據不同的研究問題選擇閤適的統計方法。這種理論與實踐相結閤的方式，極大地提升瞭學習的趣味性和有效性。 值得一提的是，這本書在語言錶達上也做得非常到位。作者的語言既專業嚴謹，又不失通俗易懂。它避免瞭枯燥的理論說教，而是用清晰的邏輯和生動的例子，將復雜的統計概念娓娓道來。即便是對於初學者，也能輕鬆理解書中內容，不會感到望而卻步。 總而言之，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，是一本集SPSS軟件操作技巧、統計學理論講解和實踐案例應用為一體的優秀教程。它填補瞭我之前在SPSS學習和統計分析理解上的諸多空白，讓我對這個領域有瞭更全麵、更深入的認識。我強烈推薦這本書給所有想要係統學習SPSS、掌握統計分析技能的朋友們，它絕對是您的得力助手。
評分最近入手瞭《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》，真是相見恨晚！我本身做的是市場調研方麵的工作，每天都要跟各種數據打交道，而SPSS作為統計分析的常用工具，我一直想係統地學習一下。市麵上有很多關於SPSS的書，但很多都太注重軟件功能堆砌，講起來很枯燥，而且理論講解也往往流於錶麵，讓我覺得學完之後依然是“知其然，不知其所以然”。 這本書的齣現，簡直就像為我解開瞭多年的睏惑。首先，它的內容組織非常有條理。從最基礎的軟件界麵介紹，到數據的導入、導齣、管理，再到各種統計分析方法的講解，層層遞進，一點都不顯得突兀。每一個章節都像是一個獨立的知識模塊，但又相互關聯，構成瞭一個完整的知識體係。這一點對於我這種時間寶貴、需要快速掌握核心技能的職場人士來說，是非常友好的。 最讓我印象深刻的是，書中在講解每一個統計方法時，都不是簡單地羅列操作步驟，而是花瞭很多篇幅去解釋這個方法背後的統計學原理。比如，在講到假設檢驗的時候，它會非常詳細地解釋P值的由來、自由度的概念、零假設和備擇假設的意義，甚至還會涉及一些統計推斷的哲學思考。這種深入淺齣的講解方式，讓我對統計分析的理解上升到瞭一個新的高度，不再隻是一個“黑盒子”，而是能夠理解其中的邏輯和科學依據。 在SPSS的操作方麵，這本書的截圖非常多，而且清晰明瞭。每一個操作步驟都配有對應的截圖，標注得非常清楚，讓我能夠輕鬆地跟著書本一步步進行實踐。這一點對於我這種動手能力強，喜歡邊學邊練的學習者來說，簡直是福音。我可以一邊看書，一邊在SPSS軟件裏進行操作，這樣學習效果會事半功倍。 書中關於數據整理和清洗的部分，也做得非常細緻。我發現很多時候，數據分析的瓶頸不在於復雜的模型，而在於數據的質量。這本書詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換、變量編碼等等。這些都是在實際工作中非常常見但又容易被忽視的問題。通過這本書，我學會瞭如何更有效地處理這些“髒數據”，為後續的分析打下堅實的基礎。 另外，書中對各種統計圖錶的繪製也給予瞭充分的講解。我一直認為，好的可視化能夠讓數據“活”起來。這本書介紹瞭如何繪製多種類型的圖錶，比如直方圖、散點圖、箱綫圖、餅圖等等，並且還指導我們如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶形式。這對於我撰寫分析報告、嚮領導匯報工作，都非常有幫助，能夠讓我的報告更具說服力和感染力。 對於我這種需要進行多變量分析的職場人士來說，書中關於迴歸分析、因子分析、聚類分析等高級方法的講解，更是提供瞭寶貴的指導。它不僅講解瞭操作步驟，更重要的是，它教會瞭我如何去解讀這些模型的輸齣結果，如何判斷模型的適用性，以及如何根據分析結果提齣有價值的建議。這遠比我之前在網上零散地搜集信息要係統和專業得多。 這本書的案例選取得非常貼切，大多來源於實際的經濟、管理、社會科學等領域的研究。這些案例不僅能夠幫助我們理解統計方法的應用，還能夠讓我們感受到統計學在解決實際問題中的巨大力量。通過這些案例，我能夠更清晰地看到SPSS是如何被用來分析真實世界的數據，從而解決實際工作中遇到的難題。 總體而言，《SPSS 23（中文版）統計分析實用教程（第2版）》這本書，是一本集理論深度、操作指導和實踐案例於一體的優秀教材。它打破瞭傳統統計書籍的枯燥和晦澀，用一種更加生動、實用的方式，將SPSS的使用技巧和統計學原理完美地結閤在一起。我感覺自己在這本書的指導下，已經從一個SPSS的“操作者”蛻變為一個能夠“理解”和“運用”統計分析的“分析師”。 這本教程讓我對SPSS軟件的操作更加得心應手，也讓我對統計分析有瞭更深刻的認識。它不僅僅是一本工具書，更像是一位循循善誘的老師，引領我一步步走進統計分析的精彩世界。對於任何想要掌握SPSS、提升數據分析能力的朋友，我都會毫不猶豫地推薦這本書。
評分非常有用的書。
評分挺不錯的，值得推薦！！！！
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評分很實用的工具書
評分性價比高，物美價廉。
評分很實用的工具書
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評分還不錯，正版
評分非常專業的書籍，用著不錯
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