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《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》是作者多年使用SPSS進行教學、科研與項目實戰工作的經驗結晶。
《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》基於IBM SPSS Statistics 24中文版,從統計分析實戰的角度詳細介紹瞭SPSS的各種高級統計分析功能,和《SPSS統計分析基礎教程》(第3版)一起構成瞭對該軟件的全麵介紹。
《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》既可作為高等學校統計學相關課程教材,也可作為培訓類教材。
內容簡介
《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》全麵、係統地介紹瞭各種多變量統計模型、多元統計分析模型、智能統計分析方法的原理和軟件實現,是一本使用SPSS進行高級統計分析的實用性很強的指導書和參考書。《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》共分4個部分,分彆是一般綫性模型、綫性混閤模型與廣義綫性模型,迴歸模型,多元統計分析方法,以及其他統計分析方法。《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》基於IBM SPSSS tatistics24中文版,並結閤作者多年的統計分析實戰經驗和SPSS行業應用經驗,側重對統計新方法、新觀點的講解,在保證統計理論嚴謹的同時注重敘述的淺顯易懂,使《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》更加易學易用。
《SPSS統計分析高級教程(第3版)/高等學校教材》可作為高等學校本科生和研究生統計學相關課程教材,也可作為市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要做數據分析的人士,或從事谘詢、研究、分析等工作的人士的參考書。
內頁插圖
目錄
第一部分 一般綫性模型、綫性混閤模型與廣義綫性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡介
1.1.1 模型入門
1.1.2 常用術語
1.1.3 適用條件
1.2 案例:膠閤闆磨損深度的比較
1.2.1 操作說明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例:超市規模、貨架位置與銷售量的關係
1.3.2 邊際平均值與輪廓圖
1.3.3 擬閤劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進階
1.5.1 含隨機因子的方差分析模型
1.5.2 白定義檢驗使用的誤差項
1.5.3 4類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用的實驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 隨機區組設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協方差分析
2.4.1 協方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正平均值
思考與練習
參考文獻
第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型簡介
3.1.2 案例:青少年牙齒發育狀況跟蹤
3.2 重復測量數據的方差分析
3.2.1 模型簡介
3.2.2 案例:進一步考察年齡對牙齒發育的影響
思考與練習
參考文獻
第4章 綫性混閤模型
4.1 模型簡介
4.1.1 問題的提齣
4.1.2 模型人門
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬閤基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多自變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬閤基本模型結構
4.3.3 考慮測量間的相關性
4.3.4 更改對測量間相關性的假定
4.3.5 模型中可用的相關矩陣種類
4.4 綫性混閤模型進階
4.4.1 綫性混閤模型的用途
4.4.2 綫性混閤模型與一般綫性
模型的聯係
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義綫性模型、廣義估計方程與廣義綫性混閤模型
5.1 廣義綫性模型
5.1.1 模型簡介
5.1.2 分析案例
5.2 廣義估計方程
5.2.1 模型簡介
5.2.2 分析案例
5.3 廣義綫性混閤模型
5.3.1 模型簡介
5.3.2 分析案例
思考與練習
參考文獻
第二部分 迴歸模型
第6章 多重綫性迴歸模型
6.1 模型簡介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例:銷售收入影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 迴歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏迴歸係數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏迴歸係數
6.2.5 衡量迴歸模型效果的指標
6.3 迴歸預測與區間估計
6.3.1 模型預測值
6.3.2 模型的區間估計
6.3.3 如何將模型用於預測
6.4 殘差分析
6.4.1 模型的殘差
6.4.2 利用殘差考察模型適用條件
6.5 逐步迴歸
6.5.1 篩選自變量的基本原則
6.5.2 常用的逐步迴歸方法
6.5.3 案例:固體垃圾排放量與土地種類的關係
6.6 模型的進一步診斷與修正
6.6.1 強影響點的識彆與處理
6.6.2 多重共綫性的識彆與處理
6.6.3 迴歸模型結果解釋時應注意的問題
6.7 自動綫性建模
6.7.1 界麵說明
6.7.2 案例:生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻
第7章 綫性迴歸的衍生模型
7.1 非直綫趨勢的處理:麯綫直綫化
7.1.1 模型簡介
……
第8章 路徑分析入門
第9章 非綫性迴歸模型
第10章 二分類Logistic迴歸模型
第11章 多分類、配對Logistic迴歸與Probit迴歸模型
第12章 對數綫性模型、Poisson迴歸模型與潛類彆分析
第三部分 多元統計分析方法
第13章 主成分分析、因子分析與多維偏好分析
第14章 對應分析
第15章 典型相關分析
第16章 多維尺度分析
第17章 聚類分析
第18章 經典判彆分析
第四部分 其他統計分析方法
第19章 樹模型、隨機森林與最近鄰元素法
第20章 神經網絡與支持嚮量機
第21章 信度分析
第22章 聯閤分析
第23章 時間序列模型
第24章 生存分析
第25章 缺失值分析
附錄1 常見多變量/多元統計分析方法分類圖
附錄2 Python插件和R插件的安裝方法
前言/序言
本書自2004年第1版齣版以來,受到瞭廣大讀者的歡迎,被國內數百所高校選為本科生或研究生相關課程教材,在此感謝廣大讀者的支持與厚愛。
本書第2版齣版於2013年,SPSS在這幾年間已經升級瞭4個版本,而且最新的版本易用性更強,軟件功能更豐富,因此需要對全書內容進行有針對性的修訂。在第2版的基礎上,結閤SPSS版本的更新和讀者的反饋,本版以IBM SPSSS tatistics24中文版為準,對內容做瞭如下調整。
1.內容進一步拓展
本書第2版全麵覆蓋瞭SPSS自身提供的各種高級統計分析功能,但SPSS提供的主要是成熟且常用的統計模型,許多獨特的新模型並未提供。實際上,SPSS通過Python插件和R插件的方式提供瞭這些模型。為進一步拓展讀者的知識麵,除介紹SPSS新版本直接提供的新模型外,本書還對一些比較重要的用插件方式提供的模型進行瞭介紹,包括分位數迴歸、弗斯I,ogistic:迴歸、潛類彆分析、支持嚮量機、隨機森林、項響應模型等,並在附錄中介紹瞭相應插件的安裝方法,以幫助讀者及時跟進統計分析領域的最新進展,並在工作中充分發揮SPSS的作用。
2.更加淺顯易懂
本書涉及的統計模型都比較復雜,為降低學習難度,確保讀者能夠掌握相應的統計分析方法,本書在第2版的基礎上進一步減少瞭案例數量。通過對同一案例在不同方法框架下的分析結果進行比較,再輔以對統計理論深入淺齣的講解,降低瞭初學者的入門難度,最大限度地優化瞭學習效果,有利於讀者學以緻用。
本書由張文彤和董偉共同編寫,可作為高等學校各專業本科生和研究生的統計學相關課程教材,也可作為市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要進行數據分析的人士,或從事谘詢、研究、分析等工作的人士的參考書。學習本書的讀者需要具備統計分析及SPSS操作的基礎知識,需要補充這部分知識的讀者可以先學習《SPSS統計分析基礎教程》(第3版)。對於希望進一步提升統計分析和數據挖掘實戰能力的讀者,則可以在學習完本書後繼續閱讀作者的實戰案例精粹係列書籍,以進一步提高實戰經驗。為便於讀者交流和使用這套書,讀者可以關注微信公眾號:統計之星。本書的案例數據文件、拓展資料等可到本書配套的數字課程網站和“醫學統計之星”網站上下載。
希望廣大讀者一如既往地踴躍提齣自己的寶貴意見和建議,使得本書再次改版時能夠更上一層樓,更好地滿足大傢的學習和工作需求。
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