正版SPSS统计分析基础教程(第2版)编者 张文彤 邝春伟入门书籍教材教程大全套装书畅销书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 宏达图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040332414

商品编码：25746319602

丛书名： 统计分析基础教程 第二版

出版时间：2004-09-01

基本信息

书名:SPSS统计分析基础教程(第2版)

定价：42

作者:编者:张文彤,邝春伟

出版社：高等教育

出版日期：2011-11-01

ISBN：9787040332414

字数：

页码：417

版次：2

装帧：平装

开本：

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目录

**部分 数据管理与软件入门
**章 SPSS入门
1.1 SPSS概述
1.1.1 SPSS发展简史与版本选择
1.1.2 SPSS的产品定位
1.1.3 SPSS的基本特点
1.1.4 SPSS的客户机/服务器结构与模块化结构
1.2 SPSS操作入门
1.2.1 SPSS的安装与激活
1.2.2 SPSS的启动与退出
1.2.3 SPSS的操作方式
1.2.4 SPSS对话框操作基本规范
1.3 SPSS的窗口、菜单和结果输出
1.3.1 SPSS的4种窗口
1.3.2 SPSS的菜单
1.3.3 SPSS的4种结果输出
1.3.4 分析结果的保存和导出
1.4 SPSS的系统选项、中文化设置与附加安装包
1.4.1 SPSS的系统选项与中文化设置
1.4.2 SPSS网站提供的附加安装包
1.5 SPSS的帮助系统
1.5.1 学习向导
1.5.2 帮助菜单
1.5.3 针对**用户的帮助功能
1.6 数据分析方法论概述
1.6.1 严格设计支持下的统计方法论
1.6.2 半试验研究支持下的统计方法论
1.6.3 偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论
思考与练习
第2章 数据录入与数据获取
2.1 CCSS案例项目背景
2.1.1 项目背景
2.1.2 项目问卷
2.2 SPSSSPSS数据格式概述
2.2.1 统计软件中数据的录人格式
2.2.2 变量属性
2.3 数据的直接录入
2.3.1 操作界面说明
2.3.2 开放题和简单单选题的录入
2.3.3 多选题的录入
2.4 外部数据的获取
2.4.1 读取电子表格数据文件
2.4.2 读取文本数据文件
2.4.3 用ODBC接口读取各种数据库文件
2.5 SPSS数据的保存
2.6 数据编辑窗口常用操作技巧集锦
思考与练习
第3章 变量级别的数据管理
3.1 变量赋值
3.1.1 常用基本概念
3.1.2 “计算变量”过程对话框
3.1.3 案例：年龄变量S3的分组
3.2 已有变量值的分组合并
3.2.1 对连续性变量进行分组合并
3.2.2 分类变量类别的合并
3.3 连续性变量的离散化
3.3.1 可视离散化过程
3.3.2 *优离散化过程
3.4 变量的自动重编码与数值移动
3.4.1 变量的自动重编码
3.4.2 变量值的移动
3.5 转换菜单中的其他功能
3.5.1 指定数值的查找与计数
3.5.2 变量的编秩
3.5.3 自动准备建模数据
3.5.4 数字生成器
思考与练习
第4章 文件级别的数据管理
4.1 几个常用过程
4.1.1 排序个案
4.1.2 分割文件
4.1.3 选择个案
4.1.4 加权个案
4.1.5 分类汇总
4.2 数据文件的重组与转置
4.2.1 数据的长型与宽型格式
4.2.2 长型格式转换为宽型格式
4.2.3 宽型格式转换为长型格式
4.2.4 数据转置
4.3 多个数据文件的合并
4.3.1 些基本概念
4.3.2 数据文件的纵向拼接
4.3.3 数据文件的横向合并
4.4 与数据字典有关的功能
4.4.1 数据字典的基本概念
4.4.2 定义变量属性
4.4.3 复制数据属性
4.4.4 新建自定义属性和设置未知
测量属性
4.5 与数据准备有关的功能
4.5.1 SPSS中与数据准备相关的
功能
4.5.2 数据验证模块
4.5.3 标识重复个案
4.5.4 标识异常个案
思考与练习
第5章 SPSS编程与扩展
5.1 SPSS编程入门
5.1.1 基本语法规则
5.1.2 SPSS程序的创建方式
5.1.3 结构化语句简介
5.1.4 个简单程序示例
5.2 语法编辑窗口操作入门
5.2.1 语法编辑窗口界面
5.2.2 程序的运行与调试
5.3 INCLUDE命令与宏程序
5.3.1 INCLUDE命令
5.3.2 宏程序
5.4 OMS系统与程序自动化
5.4.1 OMS系统
5.4.2 程序自动化
思考与练习
第6章 统计实战案例集锦（）
6.1 数据异常值的自动核查与报告
6.1.1 项目背景
6.1.2 分析思路
6.1.3 利用数据验证模块实现查错
6.1.4 利用函数功能实现查错
6.1.5 项目总结与讨论
6.2 CCSS项目数据的自动计算与处理
6.2.1 项目背景
6.2.2 分析思路
6.2.3 具体操作
6.2.4 项目总结与讨论
思考与练习
第二部分 统计描述与统计图表
第7章 连续变量的统计描述与参数估计
第8章 分类变量的统计描述与参数估计
第9章 数据的报表呈现
**O章 数据的图形展示
**1章 统计实战案例集锦（二）
第三部分 常用假设检验方法
**2章 分布类型的检验
**3章 连续变量的统计推断（）——检验
**4章 连续变量的统计推断（二）——单因素方差分析
**5章 有序分类变量的统计推断——参数检验
**6章 无序分类变量的统计推断——卡方检验
**7章 相关分析
**8章 线性回归模型入门
**9章 统计实战案例集锦（三）
附录
参考文献

内容提要

张文彤、邝春伟编著的《SPSS统计分析基础教程
》采用IBM SPSS Statistics 20中文版，以真实案
例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍
SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描
述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并
结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医
疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实
际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助
读者提高实战能力。
本书对版内容进行了全面改写，以种全新
的实战案例风格出现，是本难得的统计理论与SPSS
操作相结合的参考书。
本书可作为统计学、社会学、教育学等专业本科
生和研究生课程教材，也可作为各行业中统计专业
背景、需要使用统计方法的人员以及希望从头学习
SPSS软件使用方法的人员的参考书。

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作者介绍

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统计分析的基石：探索数据背后的奥秘 在信息爆炸的时代，数据无处不在，而统计分析正是我们理解和驾驭这些数据的有力工具。无论是科学研究、商业决策，还是社会现象的洞察，掌握扎实的统计分析技能都显得尤为重要。本书系旨在为初学者提供一个全面、系统且易于理解的学习路径，帮助您从零开始，逐步掌握统计分析的核心概念、方法和应用。我们将避开那些可能让新手望而却步的复杂理论，而是侧重于知识的循序渐进和实践操作的培养，让您在轻松愉快的氛围中，领略统计分析的魅力。 第一部分：统计思维的启蒙 在深入具体统计方法之前，理解统计学的基本思想至关重要。本部分将带您认识数据世界的入门知识。 数据初探：什么是数据？ 我们将从最基础的概念入手，解释什么是数据，以及数据在我们生活和工作中的重要性。您将了解到数据的不同类型，例如定性数据（如性别、职业）和定量数据（如年龄、收入），以及它们各自的特点和应用场景。理解数据的类型是后续选择合适分析方法的前提。 描述统计：数据画像的艺术 描述统计是统计分析的起点，它帮助我们用简洁的语言描绘数据的整体特征。您将学习如何计算和理解数据的集中趋势，例如平均数、中位数和众数，了解哪种指标更能代表数据的典型值。同时，我们还将探讨数据的离散程度，如方差、标准差和四分位距，它们能够揭示数据的波动性和分散性。此外，图表可视化也是描述统计的重要组成部分，我们将介绍如何利用直方图、条形图、饼图、箱线图等直观工具，将复杂的数据转化为易于理解的图形，从而发现数据的潜在模式和异常值。 概率论基础：不确定性中的规律 现实世界充满了不确定性，概率论为我们量化和处理这种不确定性提供了理论基础。本部分将介绍概率的基本概念，如事件、概率的计算方法，以及独立事件和条件概率的概念。您将了解泊松分布、二项分布、正态分布等重要的概率分布，理解它们在不同情境下的应用，例如评估产品合格率、预测随机事件的发生频率等。对概率论的初步掌握，将为理解统计推断打下坚实的基础。 抽样与抽样分布：从部分窥探整体 在实际研究中，我们往往无法对总体进行全面调查，而是通过抽样的方式来获取信息。本部分将深入讲解抽样的概念，包括随机抽样的意义和方法，以及各种抽样方式的优缺点。更重要的是，我们将引入“抽样分布”这一核心概念。您将理解为什么不同样本统计量（如样本均值）会有自己的分布规律，以及中心极限定理如何解释这种规律，这为我们利用样本推断总体提供了理论依据。 第二部分：统计推断的进阶 在掌握了描述统计和概率论的基础后，本部分将引导您进入统计推断的核心领域，学习如何利用样本数据对总体进行有意义的推测。 参数估计：量化总体的未知 参数估计是统计推断的重要任务之一，它旨在利用样本信息来估计总体的未知参数，如总体均值、总体比例等。您将学习点估计和区间估计的概念。点估计是用一个样本统计量来估计总体参数，而区间估计则提供一个包含总体参数可能取值范围的区间，并给出我们对这个区间的置信程度。本书将重点介绍置信区间的构造和解释，让您理解“95%的置信水平”的实际意义，以及如何根据置信区间的大小来评估估计的精度。 假设检验：验证研究猜想 假设检验是科学研究中验证猜想、做出决策的关键统计方法。本部分将系统介绍假设检验的基本步骤和逻辑。您将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），理解P值在判断统计显著性中的作用，以及如何根据P值和显著性水平（α）来做出拒绝或不拒绝原假设的结论。我们将通过丰富的实例，讲解t检验、z检验、卡方检验等常用的假设检验方法，涵盖均值、比例、方差等不同参数的检验，以及独立样本t检验、配对样本t检验等多种情况。 方差分析（ANOVA）：多组比较的利器 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，单因素方差分析（One-way ANOVA）就显得尤为重要。本部分将清晰地阐述方差分析的基本原理，即通过比较组间方差和组内方差来判断各组均值是否相等。您将学习如何理解ANOVA的F统计量和P值，以及在ANOVA结果显著后，如何进行事后检验（post-hoc tests）来确定具体哪几组之间存在差异。 相关与回归分析：探索变量间的关系 变量之间并非孤立存在，它们常常相互关联，影响着彼此的变化。相关分析旨在度量变量之间线性关系的强度和方向，您将学习如何计算和解释皮尔逊相关系数。回归分析则进一步探索变量之间的函数关系，并试图用一个或多个自变量来预测因变量。本部分将重点介绍简单线性回归，包括回归方程的构建、斜率和截距的含义，以及如何解释回归系数的显著性。您还将了解决定系数（R²）的概念，它衡量了模型对因变量的解释程度。 第三部分：多元统计与高级应用 在掌握了基础统计分析方法后，本部分将为您打开多元统计分析的大门，介绍更复杂、更强大的数据分析工具，帮助您解决更具挑战性的问题。 多元线性回归：多重影响的剖析 现实世界中的现象往往受到多个因素的共同影响。多元线性回归模型能够同时纳入多个自变量来预测因变量，从而更全面地刻画变量间的复杂关系。您将学习如何构建多元回归模型，理解各回归系数的含义，并学会如何进行模型诊断，例如检查多重共线性、异方差等问题，以确保模型的有效性。 逻辑回归：分类预测的建模 当我们关注的是二元或多元的分类结果（例如，客户是否会购买产品、病人是否会患病）时，逻辑回归就成为首选的统计模型。本部分将解释逻辑回归的原理，以及它如何通过对数几率（logit）进行建模。您将学习如何解释逻辑回归的系数，理解其与概率之间的关系，并了解如何评估模型的预测性能，如准确率、精确率、召回率等。 时间序列分析：捕捉时间规律 很多数据天然带有时间维度，例如股票价格、气温变化、销售额等。时间序列分析就是专门处理这类数据的方法。本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机性。您将学习一些基础的时间序列模型，例如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）以及它们的组合模型（ARMA），并了解如何利用这些模型来分析数据的动态变化，并进行短期预测。 非参数统计：摆脱分布假设的束缚 在某些情况下，我们的数据可能不符合正态分布或其他参数模型的严格假设。这时，非参数统计方法就显得尤为重要。本部分将介绍一些常用的非参数检验方法，例如秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验），它们不需要对数据的分布做任何假设，同样能够有效地进行统计推断。 数据挖掘基础：从海量数据中寻宝 随着大数据时代的到来，从海量数据中发现有价值的信息和模式成为一项重要挑战。本部分将初步介绍数据挖掘的基本概念和常用技术，例如聚类分析，它能够将相似的数据对象分组；关联规则挖掘，它能够发现数据项之间的有趣关系（例如，“购买尿布的顾客往往也购买啤酒”）。这些技术为我们更深入地理解和利用数据提供了新的视角。 贯穿全书的实践指导 本书系注重理论与实践的结合。在每一章的学习中，我们都会提供清晰的步骤和操作指南，帮助您运用统计软件来执行分析。虽然我们不深入特定软件的细节，但会以通俗易懂的方式讲解计算过程和结果解读，让您能够独立完成数据分析任务，并将所学知识应用于实际问题。通过大量的案例分析，您将看到统计分析如何在各个领域发挥作用，从而激发您进一步学习和探索的兴趣。 无论您是初次接触统计学，还是希望巩固和拓展您的统计知识，本书系都将是您忠实的伙伴。我们将陪伴您一步步构建起坚实的统计分析能力，让您能够自信地驾驭数据，从中发现知识，做出明智的决策，并更深入地理解我们身处的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是打开了我对统计世界的大门！作为一名完全的统计小白，之前对SPSS这个软件一直闻而生畏，感觉它充满了各种公式和复杂的图表，像是一个遥不可及的学术堡垒。但这本书用一种非常友好的方式，一步一步地引领我进入了这个领域。我特别喜欢它那种循序渐进的讲解方式，从最基础的概念，比如描述性统计的意义和应用，到如何进行数据录入和清理，再到各种常用的统计图表的绘制和解读，都写得清清楚楚。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是穿插了大量的实际案例，让我能立刻理解这些统计方法在现实生活中的用途。比如，书中关于如何用SPSS进行问卷数据分析的那部分，我真的学到了很多，以前觉得复杂的问卷分析，通过这本书的讲解，竟然变得清晰易懂，甚至可以自己动手尝试了。而且，书中的图文并茂，SPSS的操作界面截图非常清晰，我跟着一步步操作，几乎没有遇到什么障碍。最重要的是，它不仅仅是教你怎么点鼠标，而是深入浅出地解释了每一步操作背后的统计学原理，让我不仅知其然，更知其所以然。这让我对统计学产生了浓厚的兴趣，不再觉得它是枯燥的学科，而是解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望提升自己数据分析能力的人，我一直想找一本能够系统学习SPSS的书籍。在翻阅了市面上不少书籍后，我最终选择了这本，事实证明我的选择是明智的。这本书的结构非常合理，从数据管理和预处理，到描述性统计、推断性统计，再到更复杂的多元统计分析，几乎涵盖了SPSS的绝大多数核心功能。我特别喜欢书中关于如何进行数据清洗和异常值处理的讲解，这部分内容在很多初级教材中都容易被忽视，但它对于保证统计分析的准确性至关重要。此外，书中对于各种统计假设的讲解也非常清晰，并且给出了如何在SPSS中进行假设检验的详细步骤和结果解读方法。让我受益匪浅的是，书中提供了大量的实操案例，涵盖了社会科学、经济学、心理学等多个领域，让我能够将所学的知识应用到具体的场景中。总而言之，这是一本既有深度又有广度，并且非常注重实践操作的书籍，对于任何想要掌握SPSS统计分析技能的读者来说，都是一本不可多得的好教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我踏入学术研究领域的一盏明灯！作为一个初学者，我对各种统计分析方法感到既好奇又迷茫。这本书的出现，就像是一位耐心细致的老师，循序渐进地引导我认识SPSS这个强大的工具。它从最基础的数据录入和管理开始，到探索性数据分析，再到各种推断性统计方法的应用，都讲解得非常透彻。让我印象深刻的是，书中对于每一种统计方法的讲解，都不仅仅停留在操作层面，而是深入剖析了其背后的统计学原理，以及在什么样的情况下应该选择哪种方法，这对于理解统计学的精髓至关重要。而且，书中穿插的案例非常贴近实际，比如在社会科学、医学、经济学等领域的应用，让我能够直观地感受到统计学在不同学科中的价值。我特别喜欢书中关于如何解读SPSS输出结果的章节，它教会了我如何从复杂的表格和图表中提取关键信息，并用清晰的语言进行解释，这对于撰写学术报告和论文至关重要。这本书的语言风格也很平实易懂，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是统计学背景不强的读者也能轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，在做毕业论文的时候，统计分析部分把我难住了。我之前学过一些统计学理论，但实际操作起来总是磕磕绊绊，尤其是在SPSS软件的使用上，总感觉自己摸不着门道，效率很低。这本书正好弥补了我这方面的不足。它在理论深度上把握得很好，既不会过于浅显，也不会让人望而却步。书中对于回归分析、方差分析等核心统计方法的讲解，我感觉非常到位。它不仅介绍了方法的原理和适用条件，更重要的是，详细展示了如何在SPSS中进行这些分析，包括数据准备、选项设置、结果解读等各个环节。特别是关于结果解释的部分，书中给出了很多非常实用的建议，帮助我理解SPSS输出的那些密密麻麻的数字和图表到底意味着什么，以及如何将其转化为有意义的结论。我尤其欣赏书中关于如何诊断模型假设、如何处理多重共线性和异方差等进阶问题的讲解，这些都是我在独立研究中经常遇到的难题。通过这本书的学习，我感觉自己的统计分析能力有了质的飞跃，独立完成论文的统计部分，并且得出有说服力的结论，不再是一件令我焦虑的事情。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得SPSS是一个非常高深的软件，只有统计学专业的人才能玩转。直到我朋友推荐了这本书，我才意识到原来统计分析并没有那么遥不可及。这本书就像一本“SPSS入门秘籍”，从最基础的操作讲起，比如如何建立新的数据文件，如何输入和编辑数据，如何进行数据转换和筛选。书中对于各种常用统计图表的绘制，比如直方图、散点图、箱线图等，都有非常详细的步骤指导，让我能够快速地制作出专业水准的数据可视化图表。更重要的是，它不仅教我如何“做”，还教我如何“理解”。比如，在讲解描述性统计的时候，它会解释均值、中位数、标准差这些指标的意义，以及它们各自适用于什么样的数据。在讲到假设检验的时候，它会清晰地解释P值、显著性水平这些概念，让我明白统计推断的逻辑。这本书让我感觉自己不再是被动地学习SPSS的操作，而是真正地理解了背后的统计思想，这对于我今后独立开展数据分析非常有帮助。