SPSS统计分析大全(附光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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武松，潘发明 编

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• SPSS
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• 统计学
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• 数据挖掘

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302347897

商品编码：1730948435

开本：16

出版时间：2014-04-01

基本信息

• 商品名称：SPSS统计分析大全(附光盘)
• 作者：武松//潘发明
• 定价：69.8
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302347897

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2014-04-01
• 印刷时间：2014-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：488
• 字数：793千字

编辑推荐语

武松、潘发明等编著的这本《SPSS统计分析大全》结合大量实例，详细阐述了SPSS 19.0各功能模块的应用，从SPSS简介、数据库构建、数据库管理、基本统计分析到**统计分析，逐级深入，符合认知规律，内容梯度从易到难，讲解由浅入深，循序渐进。不论对初学者还是有一定基础的SPSS使用者，都是一本手边必备的参考书。

内容提要

武松、潘发明等编著的这本《SPSS统计分析大全 》由浅入深，全面、系统地介绍了SPSS 19.0的应用 。《SPSS统计分析大全》涉及面广，从软件基本操作 到**统计分析技术，几乎涉及SPSS目前的*大部分 应用范畴。书中提供了大量应用案例，供读者实战演 练。另外，本书配1张DVD光盘，收录了作者为本书录 制的16小时配套高清教学视频及书中所有案例的数据 文件。
     《SPSS统计分析大全》共30章，分为3篇。**篇 为SPSS 19.0软件基础篇，涵盖SPSS 19.0概述、数 据管理、统计描述分析及基本统计分析的报表制作； 第2篇为基本统计分析方法篇，涵盖T检验、方差分析 、定性资料统计推断、有序定性资料统计推断、统计 图制作、诊断试验与ROC分析、缺失值分析、非参数 检验、简单线性回归与相关、多重响应分析、SPSS中 随机化过程的实现及典型相关；第3篇为**统计分 析篇，涵盖Logistic回归、对数线性模型、生存分析 与Cox模型、聚类与判别分析、主成分与因子分析、 多元方差分析、时间序列分析、信度分析、对应分析 、神经网络模型、曲线回归与非线性回归、多重线性 回归与相关、路径分析、中介效应与调节效应分析。
     《SPSS统计分析大全》不仅适合SPSS初学者阅读 ，也适合有一定基础的人员阅读。通信、金融、制造 、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务 等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练 的案头必备参考书；医药学、心理学、经济管理等专 业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教 材使用。
    

作者简介

副教授，硕导，SPSS**数据分析师，教育部数据分析工程师，国内多家杂志编委。博士毕业于中国疾病预防控制中心。现为安徽省中医药科学院数据挖掘室主任、精鼎数据分析公司首席顾问及安徽中医药大学统计学教研室教师。承担SPSS软件、统计学及科研设计等多门课程的教学工作。有丰富的教学经验及数据分析与挖掘实战经验。 教授，博士，硕导，安徽医科大学流行病与统计学系副主任，安徽省预防医学会卫生统计学专业委员会副主任委员，中国卫生信息学会统计理论和方法专业委员会委员，第三批省学术和技术带头人，**自然科学基金函评专家，中华疾病控制杂志特邀编委。主持课题20余项，发表论文80余篇，其中SCI23篇。主编教材2部，参编6部。

目录

**篇 SPSS软件基础篇
**章 SPSS 19.0概述
第2章 数据管理
第3章 统计描述分析
第4章 基本统计分析的报表制作
第2篇 基本统计分析方法篇
第5章 T检验
第6章 方差分析
第7章 定性资料统计推断
第8章 有序定性资料统计推断
第9章 统计图
**0章 诊断试验与ROC分析
**1章 缺失值分析
**2章 非参数检验
**3章 简单线性回归与相关
**4章 多重响应分析
**5章 SPSS中随机化过程的实现
**6章 典型相关
第3篇 **统计分析篇
**7章 Logistic回归
**8章 对数线性模型
**9章 生存分析与Cox模型
第20章 聚类和判别
第21章 主成分与因子分析
第22章 多元方差分析
第23章 时间序列分析
第24章 信度分析
第25章 对应分析
第26章 神经网络模型
第27章 曲线回归与非线性回归
第28章 多重线性回归与相关
第29章 路径分析
第30章 中介效应与调节效应分析

精准驾驭复杂数据的实战指南：[书名待定，例如：高级数据挖掘与机器学习实战手册] 前言：数据洪流中的罗盘 在当今这个数据驱动的时代，掌握从海量信息中提炼真知灼见的能力，已成为个人与组织核心竞争力的关键。然而，面对日益庞杂、结构多变的现代数据，传统的分析方法往往显得力不从心。本书并非对现有统计软件操作的简单罗列，而是致力于搭建一座坚实的桥梁，连接理论统计学的深度与工程实践的广度，为读者提供一套系统、前沿且极具操作性的数据分析与建模框架。我们相信，真正的力量来源于对数据深层次机制的理解，而非仅仅依赖某个工具的预设功能。 第一部分：现代数据科学的理论基石与清洗艺术 本部分将彻底梳理支撑现代数据分析的数理统计学核心概念，重点关注其在处理“不完美”现实数据时的适应性与局限性。 第一章：超越描述性统计的深度思维 我们将深入探讨概率分布的特性在实际应用中的选择依据，例如，在金融风险建模中何时选择混合高斯模型而非标准正态分布；贝叶斯推断与频率学派方法的哲学差异及其在小样本数据处理中的实际应用权衡。重点剖析了假设检验中的功效分析（Power Analysis）与多重比较（Multiple Comparisons）问题的现代修正方法（如Benjamini-Hochberg过程的深入应用）。本章旨在确保读者在构建模型前，已对数据背后的随机过程有深刻的认识。 第二章：数据预处理与特征工程的“隐形”艺术 数据质量直接决定了模型上限。本章摒弃基础的缺失值填充技巧，专注于复杂数据场景下的策略： 1. 高维数据下的特征选择（Feature Selection）： 详述基于信息论的特征选择方法（如互信息最大化）、嵌入式方法（Lasso, Ridge回归的内在机制）以及包裹式方法（Recursive Feature Elimination, RFE）的性能差异与适用场景。 2. 异常值检测的鲁棒性方法： 探讨基于距离的方法（如LOF, DBSCAN）和基于模型的方法（如隔离森林Isolation Forest）在时间序列和高维空间中检测非对称异常值的技术细节。 3. 数据转换与降维的非线性视角： 不仅讨论PCA，更深入讲解Kernel PCA、t-SNE和UMAP在保持数据内在拓扑结构方面的优势，特别是在可视化和后续聚类任务中的应用。 第二部分：前沿建模技术与算法的深度剖析 本部分是本书的核心，它将带领读者跨越传统线性模型的藩篱，进入机器学习和高级统计建模的领域。 第三章：广义加性模型（GAM）与非线性关系建模 在面对复杂的、非线性的、但又需要一定可解释性的数据时，GAM是理想的选择。本章详细介绍了样条函数（Splines）的构造原理（如B样条、回归样条），如何通过惩罚项控制模型的平滑度，并利用后验信息进行模型选择。特别地，探讨了时空数据的GAM应用，例如环境科学中的地理加权回归模型（GWR）的统计基础。 第四章：集成学习的效能最大化 集成学习已成为业界标准，但其有效性依赖于对底层算法的精确控制。 1. Boosting系列深度解析： 不仅是介绍XGBoost或LightGBM的参数，而是深入讲解梯度提升框架（Gradient Boosting Framework）的数学推导，包括如何处理自定义损失函数（如Quantile Loss用于分位数回归）。 2. Stacking与Blending的策略优化： 详细论述如何构建多层级（Level-1, Level-2）元学习器（Meta-Learner），以及如何通过交叉验证策略来避免数据泄露（Data Leakage）导致的过度自信。 第五章：深度学习在结构化数据分析中的应用 尽管深度学习常用于非结构化数据，但其在处理复杂结构化数据和表格数据时也展现出潜力。本章侧重于： 1. Wide & Deep 模型架构： 如何结合记忆（Wide部分）和泛化（Deep部分）能力，特别是在推荐系统和分类预测中的实践。 2. 自编码器（Autoencoders）在特征去噪与表征学习中的应用： 探讨变分自编码器（VAE）如何用于生成合成数据或识别数据流中的领域漂移（Domain Shift）。 第三部分：模型评估、因果推断与部署 强大的模型必须经过严格的检验，并且其结论必须具备可信赖的外部有效性。 第六章：稳健的模型验证与性能度量 本章超越了基础的准确率（Accuracy）和AUC。重点在于： 1. 校准度（Calibration）评估： 特别是在高风险决策（如医疗诊断、信用评分）中，模型预测概率的可信度评估方法（如Hosmer-Lemeshow检验的局限性与替代方案）。 2. 时间序列模型的滚动验证（Rolling Validation）与回溯测试（Backtesting）： 针对金融和运营数据，如何设计前瞻性的评估方案，避免“偷看未来”的错误。 第七章：从相关性到因果性的桥梁：现代因果推断方法 这是本书最具前瞻性的章节之一，旨在帮助数据科学家回答“如果……将会怎样？”的问题。 1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细讲解如何构建准确的倾向得分模型，以及匹配过程中的敏感性分析（Sensitivity Analysis）。 2. 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的高级应用： 针对面板数据，探讨如何检验平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的有效性，以及如何应对多时点的DiD模型。 3. 工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的选择标准与实施挑战。 第八章：模型可解释性（XAI）与生产环境的挑战 一个黑箱模型在很多领域是不可接受的。本章聚焦于模型决策背后的透明度： 1. 局部解释： 深入解析LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的数学原理，并对比它们在处理交互项时的差异。 2. 全局解释与特征重要性的再审视： 讨论基于置换（Permutation Importance）的重要性度量，以及如何揭示模型决策边界。 3. 模型生命周期管理（MLOps 简介）： 简要介绍模型在投入生产后，如何持续监控性能漂移（Drift Detection）并触发再训练的机制。 结语：持续学习与批判性思维 本书提供的是一套思维工具箱，而非一成不变的食谱。数据分析的未来在于不断地批判性地审视现有方法，并根据业务问题定制最合适的解决方案。我们鼓励读者将书中所学理论与实际数据背景相结合，真正成为数据洞察的领导者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称听起来就很“硬核”，作为一名刚刚踏入数据分析行业的职场新人，我急切地需要一本能够系统性地带领我入门 SPSS 的书籍。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是变量，什么是测量尺度，然后一步步引导我熟悉 SPSS 的界面和基本操作，例如如何创建和编辑数据集。我非常看重书本的逻辑性和循序渐进性，不希望一开始就接触过于复杂的统计模型，而是能够打下坚实的基础。 我对书中的统计方法部分非常感兴趣。我希望它能覆盖到日常工作中常见的各种统计分析方法，例如描述性统计、独立样本 t 检验、配对样本 t 检验、单因素方差分析、卡方检验等等，并且能够详细讲解每种方法的适用条件、操作步骤以及结果的解读。我希望这本书能够提供一些实际的案例，展示如何利用 SPSS 来解决实际业务问题，例如市场细分、用户画像构建等。 书中附带的光盘对我来说是一大亮点。我希望光盘里能包含大量的练习数据，以及书中案例的 SPSS 操作文件。这样我就可以跟着书本进行实践操作，亲身体验 SPSS 的强大功能。如果光盘里还能提供一些 SPSS 的快捷键、常用命令的列表，或者一些定制化的报表模板，那就更好了，能够大大提高我的工作效率。 我希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”。比如，在进行回归分析时，我希望能理解 R 方的含义，理解系数的统计显著性，以及如何判断模型的拟合优度。我希望这本书能在我心中建立起一套完整的统计思维，让我能够批判性地看待统计结果，而不是盲目地相信 SPSS 的输出。 我是一名对数据充满好奇心的人，希望通过这本书能够解锁 SPSS 的更多可能性。我希望能学到如何进行一些进阶的统计分析，例如多重回归、逻辑回归、主成分分析等，并理解它们在实际应用中的价值。我希望能通过这本书，让 SPSS 成为我解决数据分析难题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被它的厚度所吸引，感觉内容一定非常充实。我一直对统计分析抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论知识和实际操作之间存在一道难以逾越的鸿沟。我希望这本书能够成为我连接理论与实践的桥梁，它不仅能清晰地阐述各种统计概念，更能提供详尽的 SPSS 操作指南，让我能够一步步地将理论知识转化为实际的应用。 我尤其关注书中关于数据可视化部分的讲解。在数据分析过程中，清晰、直观的图表能够极大地帮助我们理解数据，发现隐藏的规律。我希望这本书能教授我如何利用 SPSS 制作出各种高质量的统计图表，例如散点图、柱状图、折线图等，并指导我如何根据不同的分析目的选择合适的图表类型。 这本书附带的光盘，在我看来是这本书最大的亮点之一。我希望光盘里能提供丰富的实践案例和配套数据。我渴望能够跟着书中的案例，一步步地在 SPSS 中进行操作，体会统计分析的乐趣，并从中学习如何解决实际问题。如果光盘里还有一些 SPSS 的高级技巧或者用户自定义的程序，那就更锦上添花了，能帮助我更高效地利用 SPSS。 我希望这本书能够帮助我建立起一种严谨的统计思维。很多时候，我们可能会被 SPSS 的输出结果所迷惑，但却不理解其背后的统计学原理。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种统计方法的原理和假设条件，让我能够更准确地判断 SPSS 输出结果的可靠性，并避免一些常见的统计误区。 我是一名希望在数据分析领域不断进步的学习者，我相信这本“SPSS统计分析大全”能够为我提供坚实的理论基础和丰富的实践经验，帮助我更好地理解和运用 SPSS，从而在未来的工作中游刃有余，做出更具价值的数据分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，给人一种专业、严谨的感觉。我之前接触过一些统计学教材，有些过于理论化，读起来有些枯燥。我希望这本“SPSS统计分析大全”能够更加注重实际应用，提供丰富的案例分析，让我能够将书本上的知识融会贯通，真正运用到我的工作中。我尤其关注书中关于数据预处理和可视化部分的讲解，因为我深知良好的数据基础是进行准确统计分析的前提，而清晰的数据图表则能有效地传达分析结果。 对于书中附带的光盘，我充满了好奇。我希望光盘里能包含大量的练习题和配套的数据集，让我能够边学边练，巩固所学知识。如果光盘里还有一些 SPSS 常用功能的视频教程，那就再好不过了，这样可以更直观地了解操作步骤，减少摸索的时间。我希望这本书能够让我不仅学会如何使用 SPSS，更能理解其背后的统计学原理，从而能够独立地解决工作中遇到的各种数据分析问题。 我是一位刚刚接触数据分析领域的研究生，SPSS 是我学习的重点软件之一。我在网上看到很多关于这本书的评价，都说它内容全面，讲解详细。我希望这本书能够系统地介绍 SPSS 的各项功能，从数据录入、管理，到各种统计方法的实现和结果解读，都能有清晰的指导。我尤其希望书中能够提供一些关于实验设计和抽样方法的建议，因为这些都是我在科研项目中常常遇到的难题。 我对书中关于高级统计分析方法的介绍非常期待。例如，我现在正在研究的用户行为预测模型，可能需要用到一些更复杂的回归模型或者聚类分析。我希望这本书能够详细讲解这些方法的原理、适用条件以及在 SPSS 中的实现步骤，并提供相关的案例分析。如果书中还能涉及一些机器学习的基本概念与 SPSS 的结合应用，那就更完美了。 总的来说，我希望这本书能够成为我学习 SPSS 和统计分析的“圣经”，帮助我快速掌握 SPSS 的使用技巧，深刻理解统计学知识，并将其应用于实际科研和工作中，从而提升我的数据分析能力和研究水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“SPSS统计分析大全”让我觉得它非常全面，我希望它能涵盖 SPSS 软件的方方面面。我之前尝试过学习 SPSS，但总觉得零散，不成体系。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从基础的数据管理到各种复杂的统计模型，都能有清晰的讲解和指导。 我特别期待书中关于假设检验和参数估计的章节。这些是统计学的基础，也是我工作中常常需要用到的。我希望这本书能详细介绍各种假设检验的类型、如何设置原假设和备择假设，以及如何解读检验结果。同时，我也希望了解如何利用 SPSS 进行参数估计，并理解置信区间的含义。 这本书附带的光盘对我来说是一个极大的诱惑。我希望光盘里能有大量的实战案例，并且这些案例能够覆盖不同领域，比如市场营销、金融、医学等，这样我就可以根据自己的兴趣和工作需求来学习。如果光盘里还能提供一些 SPSS 宏或者脚本，能够帮助我自动化处理一些重复性的工作，那就更棒了。 我希望这本书能够帮助我从一个 SPSS 的使用者，变成一个 SPSS 的“玩转者”。我希望能够理解 SPSS 各种命令背后的逻辑，而不是仅仅记住操作步骤。我希望能够通过这本书，掌握如何根据实际数据和分析目标，选择最合适的统计方法，并能灵活地运用 SPSS 来实现。 作为一名对数据分析充满热情的学习者，我希望这本书能够成为我学习 SPSS 的得力助手，帮助我深入理解统计分析的精髓，并将 SPSS 的强大功能运用到极致，从而提升我的数据分析能力，为我的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来就足够吸引人，我一直都想在统计分析方面有所提升，尤其是 SPSS 这个软件，听说是统计领域非常重要的工具。拿到这本书，第一感觉就是厚实，内容应该很扎实。我最期待的是它如何将复杂的统计概念拆解成易于理解的步骤，毕竟我不是统计学专业出身，对理论部分总是有那么点畏惧。我希望这本书能够给我一种“原来如此”的豁然开朗感，而不是一堆晦涩难懂的公式和理论堆砌。 而且，我特别看重书中的实践操作指导。光有理论知识是远远不够的，统计分析最终还是要落实到数据处理和结果解读上。我希望这本书能够提供足够多的案例，并且这些案例能够覆盖我工作中可能遇到的各种情况，从基础的数据录入、清洗，到各种常用的统计检验，比如 t 检验、ANOVA、回归分析等等，最好还能有一些进阶的主题。书中附带的光盘简直是如虎添翼，我迫不及待地想看看光盘里有没有提供配套的数据集和 SPSS 操作视频，这样我就可以边看书边跟着操作，加深理解。 我最近在做一项市场调研项目，需要对大量的用户数据进行分析，找出潜在的规律和用户偏好。我一直在寻找一本能够指导我如何利用 SPSS 来完成这些任务的书。这本书的标题“SPSS统计分析大全”让我觉得它非常有潜力成为我的得力助手。我希望它能帮助我理清思路，知道在什么情况下应该选择哪种统计方法，以及如何正确地运行 SPSS 命令来得到我想要的结果。更重要的是，我希望能学习如何解读 SPSS 输出的结果，将其转化为有意义的业务洞察，而不是一堆数字。 阅读这本书，我更希望能建立起一套完整的统计思维框架。很多时候，我们可能知道怎么操作 SPSS，但却不清楚为什么这样做，或者不知道这样做的统计学原理是什么。我希望这本书能够在这方面有所突破，不仅教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”。理解了背后的逻辑，才能更好地应对各种复杂和意想不到的数据情况，而不是机械地套用书本上的方法。这本书的“大全”二字，让我对它充满了期待，希望它能覆盖到我可能遇到的绝大多数统计分析场景。 对于 SPSS 软件本身，我也希望这本书能给我一些“秘籍”一般的指导。我知道 SPSS 功能强大，但很多隐藏的技巧和高效的操作方式可能只有资深用户才知道。我希望能在这本书里学到一些提高 SPSS 操作效率的窍门，比如如何批量处理数据，如何自定义输出格式，或者如何利用宏来简化重复性工作。光盘里如果有丰富的宏文件或者脚本库，那更是锦上添花了。总而言之，我希望这本书能让我从一个 SPSS 的初学者，迅速成长为一个能够熟练运用它进行深度数据分析的实践者。