SPSS統計分析大全(附光盤) 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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武鬆，潘發明 編

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 統計學
• 社會科學
• 研究方法
• 量化研究
• 統計軟件
• SPSS教程
• 數據挖掘

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302347897

商品編碼：1730948435

開本：16

齣版時間：2014-04-01

基本信息

• 商品名稱：SPSS統計分析大全(附光盤)
• 作者：武鬆//潘發明
• 定價：69.8
• 齣版社：清華大學
• ISBN號：9787302347897

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2014-04-01
• 印刷時間：2014-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：488
• 字數：793韆字

編輯推薦語

武鬆、潘發明等編著的這本《SPSS統計分析大全》結閤大量實例，詳細闡述瞭SPSS 19.0各功能模塊的應用，從SPSS簡介、數據庫構建、數據庫管理、基本統計分析到**統計分析，逐級深入，符閤認知規律，內容梯度從易到難，講解由淺入深，循序漸進。不論對初學者還是有一定基礎的SPSS使用者，都是一本手邊必備的參考書。

內容提要

武鬆、潘發明等編著的這本《SPSS統計分析大全 》由淺入深，全麵、係統地介紹瞭SPSS 19.0的應用 。《SPSS統計分析大全》涉及麵廣，從軟件基本操作 到**統計分析技術，幾乎涉及SPSS目前的*大部分 應用範疇。書中提供瞭大量應用案例，供讀者實戰演 練。另外，本書配1張DVD光盤，收錄瞭作者為本書錄 製的16小時配套高清教學視頻及書中所有案例的數據 文件。
     《SPSS統計分析大全》共30章，分為3篇。**篇 為SPSS 19.0軟件基礎篇，涵蓋SPSS 19.0概述、數 據管理、統計描述分析及基本統計分析的報錶製作； 第2篇為基本統計分析方法篇，涵蓋T檢驗、方差分析 、定性資料統計推斷、有序定性資料統計推斷、統計 圖製作、診斷試驗與ROC分析、缺失值分析、非參數 檢驗、簡單綫性迴歸與相關、多重響應分析、SPSS中 隨機化過程的實現及典型相關；第3篇為**統計分 析篇，涵蓋Logistic迴歸、對數綫性模型、生存分析 與Cox模型、聚類與判彆分析、主成分與因子分析、 多元方差分析、時間序列分析、信度分析、對應分析 、神經網絡模型、麯綫迴歸與非綫性迴歸、多重綫性 迴歸與相關、路徑分析、中介效應與調節效應分析。
     《SPSS統計分析大全》不僅適閤SPSS初學者閱讀 ，也適閤有一定基礎的人員閱讀。通信、金融、製造 、醫藥、教育科研、市場調研、連鎖零售和電子商務 等行業的數據分析人員，可將本書作為一本易學易練 的案頭必備參考書；醫藥學、心理學、經濟管理等專 業的大中專院校的學生和教師，可將本書作為一本教 材使用。
    

作者簡介

副教授，碩導，SPSS**數據分析師，教育部數據分析工程師，國內多傢雜誌編委。博士畢業於中國疾病預防控製中心。現為安徽省中醫藥科學院數據挖掘室主任、精鼎數據分析公司首席顧問及安徽中醫藥大學統計學教研室教師。承擔SPSS軟件、統計學及科研設計等多門課程的教學工作。有豐富的教學經驗及數據分析與挖掘實戰經驗。 教授，博士，碩導，安徽醫科大學流行病與統計學係副主任，安徽省預防醫學會衛生統計學專業委員會副主任委員，中國衛生信息學會統計理論和方法專業委員會委員，第三批省學術和技術帶頭人，**自然科學基金函評專傢，中華疾病控製雜誌特邀編委。主持課題20餘項，發錶論文80餘篇，其中SCI23篇。主編教材2部，參編6部。

目錄

**篇 SPSS軟件基礎篇
**章 SPSS 19.0概述
第2章 數據管理
第3章 統計描述分析
第4章 基本統計分析的報錶製作
第2篇 基本統計分析方法篇
第5章 T檢驗
第6章 方差分析
第7章 定性資料統計推斷
第8章 有序定性資料統計推斷
第9章 統計圖
**0章 診斷試驗與ROC分析
**1章 缺失值分析
**2章 非參數檢驗
**3章 簡單綫性迴歸與相關
**4章 多重響應分析
**5章 SPSS中隨機化過程的實現
**6章 典型相關
第3篇 **統計分析篇
**7章 Logistic迴歸
**8章 對數綫性模型
**9章 生存分析與Cox模型
第20章 聚類和判彆
第21章 主成分與因子分析
第22章 多元方差分析
第23章 時間序列分析
第24章 信度分析
第25章 對應分析
第26章 神經網絡模型
第27章 麯綫迴歸與非綫性迴歸
第28章 多重綫性迴歸與相關
第29章 路徑分析
第30章 中介效應與調節效應分析

精準駕馭復雜數據的實戰指南：[書名待定，例如：高級數據挖掘與機器學習實戰手冊] 前言：數據洪流中的羅盤 在當今這個數據驅動的時代，掌握從海量信息中提煉真知灼見的能力，已成為個人與組織核心競爭力的關鍵。然而，麵對日益龐雜、結構多變的現代數據，傳統的分析方法往往顯得力不從心。本書並非對現有統計軟件操作的簡單羅列，而是緻力於搭建一座堅實的橋梁，連接理論統計學的深度與工程實踐的廣度，為讀者提供一套係統、前沿且極具操作性的數據分析與建模框架。我們相信，真正的力量來源於對數據深層次機製的理解，而非僅僅依賴某個工具的預設功能。 第一部分：現代數據科學的理論基石與清洗藝術 本部分將徹底梳理支撐現代數據分析的數理統計學核心概念，重點關注其在處理“不完美”現實數據時的適應性與局限性。 第一章：超越描述性統計的深度思維 我們將深入探討概率分布的特性在實際應用中的選擇依據，例如，在金融風險建模中何時選擇混閤高斯模型而非標準正態分布；貝葉斯推斷與頻率學派方法的哲學差異及其在小樣本數據處理中的實際應用權衡。重點剖析瞭假設檢驗中的功效分析（Power Analysis）與多重比較（Multiple Comparisons）問題的現代修正方法（如Benjamini-Hochberg過程的深入應用）。本章旨在確保讀者在構建模型前，已對數據背後的隨機過程有深刻的認識。 第二章：數據預處理與特徵工程的“隱形”藝術 數據質量直接決定瞭模型上限。本章摒棄基礎的缺失值填充技巧，專注於復雜數據場景下的策略： 1. 高維數據下的特徵選擇（Feature Selection）： 詳述基於信息論的特徵選擇方法（如互信息最大化）、嵌入式方法（Lasso, Ridge迴歸的內在機製）以及包裹式方法（Recursive Feature Elimination, RFE）的性能差異與適用場景。 2. 異常值檢測的魯棒性方法： 探討基於距離的方法（如LOF, DBSCAN）和基於模型的方法（如隔離森林Isolation Forest）在時間序列和高維空間中檢測非對稱異常值的技術細節。 3. 數據轉換與降維的非綫性視角： 不僅討論PCA，更深入講解Kernel PCA、t-SNE和UMAP在保持數據內在拓撲結構方麵的優勢，特彆是在可視化和後續聚類任務中的應用。 第二部分：前沿建模技術與算法的深度剖析 本部分是本書的核心，它將帶領讀者跨越傳統綫性模型的藩籬，進入機器學習和高級統計建模的領域。 第三章：廣義加性模型（GAM）與非綫性關係建模 在麵對復雜的、非綫性的、但又需要一定可解釋性的數據時，GAM是理想的選擇。本章詳細介紹瞭樣條函數（Splines）的構造原理（如B樣條、迴歸樣條），如何通過懲罰項控製模型的平滑度，並利用後驗信息進行模型選擇。特彆地，探討瞭時空數據的GAM應用，例如環境科學中的地理加權迴歸模型（GWR）的統計基礎。 第四章：集成學習的效能最大化 集成學習已成為業界標準，但其有效性依賴於對底層算法的精確控製。 1. Boosting係列深度解析： 不僅是介紹XGBoost或LightGBM的參數，而是深入講解梯度提升框架（Gradient Boosting Framework）的數學推導，包括如何處理自定義損失函數（如Quantile Loss用於分位數迴歸）。 2. Stacking與Blending的策略優化： 詳細論述如何構建多層級（Level-1, Level-2）元學習器（Meta-Learner），以及如何通過交叉驗證策略來避免數據泄露（Data Leakage）導緻的過度自信。 第五章：深度學習在結構化數據分析中的應用 盡管深度學習常用於非結構化數據，但其在處理復雜結構化數據和錶格數據時也展現齣潛力。本章側重於： 1. Wide & Deep 模型架構： 如何結閤記憶（Wide部分）和泛化（Deep部分）能力，特彆是在推薦係統和分類預測中的實踐。 2. 自編碼器（Autoencoders）在特徵去噪與錶徵學習中的應用： 探討變分自編碼器（VAE）如何用於生成閤成數據或識彆數據流中的領域漂移（Domain Shift）。 第三部分：模型評估、因果推斷與部署 強大的模型必須經過嚴格的檢驗，並且其結論必須具備可信賴的外部有效性。 第六章：穩健的模型驗證與性能度量 本章超越瞭基礎的準確率（Accuracy）和AUC。重點在於： 1. 校準度（Calibration）評估： 特彆是在高風險決策（如醫療診斷、信用評分）中，模型預測概率的可信度評估方法（如Hosmer-Lemeshow檢驗的局限性與替代方案）。 2. 時間序列模型的滾動驗證（Rolling Validation）與迴溯測試（Backtesting）： 針對金融和運營數據，如何設計前瞻性的評估方案，避免“偷看未來”的錯誤。 第七章：從相關性到因果性的橋梁：現代因果推斷方法 這是本書最具前瞻性的章節之一，旨在幫助數據科學傢迴答“如果……將會怎樣？”的問題。 1. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 詳細講解如何構建準確的傾嚮得分模型，以及匹配過程中的敏感性分析（Sensitivity Analysis）。 2. 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的高級應用： 針對麵闆數據，探討如何檢驗平行趨勢假設（Parallel Trends Assumption）的有效性，以及如何應對多時點的DiD模型。 3. 工具變量（Instrumental Variables, IV）方法的選擇標準與實施挑戰。 第八章：模型可解釋性（XAI）與生産環境的挑戰 一個黑箱模型在很多領域是不可接受的。本章聚焦於模型決策背後的透明度： 1. 局部解釋： 深入解析LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的數學原理，並對比它們在處理交互項時的差異。 2. 全局解釋與特徵重要性的再審視： 討論基於置換（Permutation Importance）的重要性度量，以及如何揭示模型決策邊界。 3. 模型生命周期管理（MLOps 簡介）： 簡要介紹模型在投入生産後，如何持續監控性能漂移（Drift Detection）並觸發再訓練的機製。 結語：持續學習與批判性思維 本書提供的是一套思維工具箱，而非一成不變的食譜。數據分析的未來在於不斷地批判性地審視現有方法，並根據業務問題定製最閤適的解決方案。我們鼓勵讀者將書中所學理論與實際數據背景相結閤，真正成為數據洞察的領導者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，給人一種專業、嚴謹的感覺。我之前接觸過一些統計學教材，有些過於理論化，讀起來有些枯燥。我希望這本“SPSS統計分析大全”能夠更加注重實際應用，提供豐富的案例分析，讓我能夠將書本上的知識融會貫通，真正運用到我的工作中。我尤其關注書中關於數據預處理和可視化部分的講解，因為我深知良好的數據基礎是進行準確統計分析的前提，而清晰的數據圖錶則能有效地傳達分析結果。 對於書中附帶的光盤，我充滿瞭好奇。我希望光盤裏能包含大量的練習題和配套的數據集，讓我能夠邊學邊練，鞏固所學知識。如果光盤裏還有一些 SPSS 常用功能的視頻教程，那就再好不過瞭，這樣可以更直觀地瞭解操作步驟，減少摸索的時間。我希望這本書能夠讓我不僅學會如何使用 SPSS，更能理解其背後的統計學原理，從而能夠獨立地解決工作中遇到的各種數據分析問題。 我是一位剛剛接觸數據分析領域的研究生，SPSS 是我學習的重點軟件之一。我在網上看到很多關於這本書的評價，都說它內容全麵，講解詳細。我希望這本書能夠係統地介紹 SPSS 的各項功能，從數據錄入、管理，到各種統計方法的實現和結果解讀，都能有清晰的指導。我尤其希望書中能夠提供一些關於實驗設計和抽樣方法的建議，因為這些都是我在科研項目中常常遇到的難題。 我對書中關於高級統計分析方法的介紹非常期待。例如，我現在正在研究的用戶行為預測模型，可能需要用到一些更復雜的迴歸模型或者聚類分析。我希望這本書能夠詳細講解這些方法的原理、適用條件以及在 SPSS 中的實現步驟，並提供相關的案例分析。如果書中還能涉及一些機器學習的基本概念與 SPSS 的結閤應用，那就更完美瞭。 總的來說，我希望這本書能夠成為我學習 SPSS 和統計分析的“聖經”，幫助我快速掌握 SPSS 的使用技巧，深刻理解統計學知識，並將其應用於實際科研和工作中，從而提升我的數據分析能力和研究水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“SPSS統計分析大全”讓我覺得它非常全麵，我希望它能涵蓋 SPSS 軟件的方方麵麵。我之前嘗試過學習 SPSS，但總覺得零散，不成體係。我希望這本書能夠提供一個係統性的學習路徑，從基礎的數據管理到各種復雜的統計模型，都能有清晰的講解和指導。 我特彆期待書中關於假設檢驗和參數估計的章節。這些是統計學的基礎，也是我工作中常常需要用到的。我希望這本書能詳細介紹各種假設檢驗的類型、如何設置原假設和備擇假設，以及如何解讀檢驗結果。同時，我也希望瞭解如何利用 SPSS 進行參數估計，並理解置信區間的含義。 這本書附帶的光盤對我來說是一個極大的誘惑。我希望光盤裏能有大量的實戰案例，並且這些案例能夠覆蓋不同領域，比如市場營銷、金融、醫學等，這樣我就可以根據自己的興趣和工作需求來學習。如果光盤裏還能提供一些 SPSS 宏或者腳本，能夠幫助我自動化處理一些重復性的工作，那就更棒瞭。 我希望這本書能夠幫助我從一個 SPSS 的使用者，變成一個 SPSS 的“玩轉者”。我希望能夠理解 SPSS 各種命令背後的邏輯，而不是僅僅記住操作步驟。我希望能夠通過這本書，掌握如何根據實際數據和分析目標，選擇最閤適的統計方法，並能靈活地運用 SPSS 來實現。 作為一名對數據分析充滿熱情的學習者，我希望這本書能夠成為我學習 SPSS 的得力助手，幫助我深入理解統計分析的精髓，並將 SPSS 的強大功能運用到極緻，從而提升我的數據分析能力，為我的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱聽起來就很“硬核”，作為一名剛剛踏入數據分析行業的職場新人，我急切地需要一本能夠係統性地帶領我入門 SPSS 的書籍。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是變量，什麼是測量尺度，然後一步步引導我熟悉 SPSS 的界麵和基本操作，例如如何創建和編輯數據集。我非常看重書本的邏輯性和循序漸進性，不希望一開始就接觸過於復雜的統計模型，而是能夠打下堅實的基礎。 我對書中的統計方法部分非常感興趣。我希望它能覆蓋到日常工作中常見的各種統計分析方法，例如描述性統計、獨立樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、單因素方差分析、卡方檢驗等等，並且能夠詳細講解每種方法的適用條件、操作步驟以及結果的解讀。我希望這本書能夠提供一些實際的案例，展示如何利用 SPSS 來解決實際業務問題，例如市場細分、用戶畫像構建等。 書中附帶的光盤對我來說是一大亮點。我希望光盤裏能包含大量的練習數據，以及書中案例的 SPSS 操作文件。這樣我就可以跟著書本進行實踐操作，親身體驗 SPSS 的強大功能。如果光盤裏還能提供一些 SPSS 的快捷鍵、常用命令的列錶，或者一些定製化的報錶模闆，那就更好瞭，能夠大大提高我的工作效率。 我希望這本書不僅能教我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”。比如，在進行迴歸分析時，我希望能理解 R 方的含義，理解係數的統計顯著性，以及如何判斷模型的擬閤優度。我希望這本書能在我心中建立起一套完整的統計思維，讓我能夠批判性地看待統計結果，而不是盲目地相信 SPSS 的輸齣。 我是一名對數據充滿好奇心的人，希望通過這本書能夠解鎖 SPSS 的更多可能性。我希望能學到如何進行一些進階的統計分析，例如多重迴歸、邏輯迴歸、主成分分析等，並理解它們在實際應用中的價值。我希望能通過這本書，讓 SPSS 成為我解決數據分析難題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題聽起來就足夠吸引人，我一直都想在統計分析方麵有所提升，尤其是 SPSS 這個軟件，聽說是統計領域非常重要的工具。拿到這本書，第一感覺就是厚實，內容應該很紮實。我最期待的是它如何將復雜的統計概念拆解成易於理解的步驟，畢竟我不是統計學專業齣身，對理論部分總是有那麼點畏懼。我希望這本書能夠給我一種“原來如此”的豁然開朗感，而不是一堆晦澀難懂的公式和理論堆砌。 而且，我特彆看重書中的實踐操作指導。光有理論知識是遠遠不夠的，統計分析最終還是要落實到數據處理和結果解讀上。我希望這本書能夠提供足夠多的案例，並且這些案例能夠覆蓋我工作中可能遇到的各種情況，從基礎的數據錄入、清洗，到各種常用的統計檢驗，比如 t 檢驗、ANOVA、迴歸分析等等，最好還能有一些進階的主題。書中附帶的光盤簡直是如虎添翼，我迫不及待地想看看光盤裏有沒有提供配套的數據集和 SPSS 操作視頻，這樣我就可以邊看書邊跟著操作，加深理解。 我最近在做一項市場調研項目，需要對大量的用戶數據進行分析，找齣潛在的規律和用戶偏好。我一直在尋找一本能夠指導我如何利用 SPSS 來完成這些任務的書。這本書的標題“SPSS統計分析大全”讓我覺得它非常有潛力成為我的得力助手。我希望它能幫助我理清思路，知道在什麼情況下應該選擇哪種統計方法，以及如何正確地運行 SPSS 命令來得到我想要的結果。更重要的是，我希望能學習如何解讀 SPSS 輸齣的結果，將其轉化為有意義的業務洞察，而不是一堆數字。 閱讀這本書，我更希望能建立起一套完整的統計思維框架。很多時候，我們可能知道怎麼操作 SPSS，但卻不清楚為什麼這樣做，或者不知道這樣做的統計學原理是什麼。我希望這本書能夠在這方麵有所突破，不僅教我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”。理解瞭背後的邏輯，纔能更好地應對各種復雜和意想不到的數據情況，而不是機械地套用書本上的方法。這本書的“大全”二字，讓我對它充滿瞭期待，希望它能覆蓋到我可能遇到的絕大多數統計分析場景。 對於 SPSS 軟件本身，我也希望這本書能給我一些“秘籍”一般的指導。我知道 SPSS 功能強大，但很多隱藏的技巧和高效的操作方式可能隻有資深用戶纔知道。我希望能在這本書裏學到一些提高 SPSS 操作效率的竅門，比如如何批量處理數據，如何自定義輸齣格式，或者如何利用宏來簡化重復性工作。光盤裏如果有豐富的宏文件或者腳本庫，那更是錦上添花瞭。總而言之，我希望這本書能讓我從一個 SPSS 的初學者，迅速成長為一個能夠熟練運用它進行深度數據分析的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被它的厚度所吸引，感覺內容一定非常充實。我一直對統計分析抱有濃厚的興趣，但總覺得理論知識和實際操作之間存在一道難以逾越的鴻溝。我希望這本書能夠成為我連接理論與實踐的橋梁，它不僅能清晰地闡述各種統計概念，更能提供詳盡的 SPSS 操作指南，讓我能夠一步步地將理論知識轉化為實際的應用。 我尤其關注書中關於數據可視化部分的講解。在數據分析過程中，清晰、直觀的圖錶能夠極大地幫助我們理解數據，發現隱藏的規律。我希望這本書能教授我如何利用 SPSS 製作齣各種高質量的統計圖錶，例如散點圖、柱狀圖、摺綫圖等，並指導我如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶類型。 這本書附帶的光盤，在我看來是這本書最大的亮點之一。我希望光盤裏能提供豐富的實踐案例和配套數據。我渴望能夠跟著書中的案例，一步步地在 SPSS 中進行操作，體會統計分析的樂趣，並從中學習如何解決實際問題。如果光盤裏還有一些 SPSS 的高級技巧或者用戶自定義的程序，那就更錦上添花瞭，能幫助我更高效地利用 SPSS。 我希望這本書能夠幫助我建立起一種嚴謹的統計思維。很多時候，我們可能會被 SPSS 的輸齣結果所迷惑，但卻不理解其背後的統計學原理。我希望這本書能夠深入淺齣地講解各種統計方法的原理和假設條件，讓我能夠更準確地判斷 SPSS 輸齣結果的可靠性，並避免一些常見的統計誤區。 我是一名希望在數據分析領域不斷進步的學習者，我相信這本“SPSS統計分析大全”能夠為我提供堅實的理論基礎和豐富的實踐經驗，幫助我更好地理解和運用 SPSS，從而在未來的工作中遊刃有餘，做齣更具價值的數據分析。