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273千字 字数
2022-04-01 发行日期
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主编推荐语

精解SPSS统计分析教材，全面介绍基础和高级方法，辅以案例、练习题和教学视频。

内容简介

这是一本精解SPSS统计分析基础入门与应用的教材，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。全书共13章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等。每章有教学重点提示，章后有“知识点总结与练习题”，帮助读者加深学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现最佳教学效果。本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，进而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。

目录

  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 内容简介
  • 推荐序一
  • 推荐序二
  • 推荐序三
  • 推荐序四
  • 前言
  • 目录
  • 第1章　SPSS应用基础
  • 1.1　SPSS的启动与关闭
  • 1.1.1　SPSS软件的启动
  • 1.1.2　SPSS软件的关闭
  • 1.1.3　SPSS软件常用窗口
  • 1.2　SPSS选项设置
  • 1.2.1　“常规”选项卡
  • 1.2.2　“语言”选项卡
  • 1.2.3　“查看器”选项卡
  • 1.2.4　“数据”选项卡
  • 1.2.5　“货币”选项卡
  • 1.2.6　“输出”选项卡
  • 1.2.7　“图表”选项卡
  • 1.2.8　“透视表”选项卡
  • 1.2.9　“文件位置”选项卡
  • 1.2.10　“脚本”选项卡
  • 1.2.11　“多重插补”选项卡
  • 1.2.12　“语法编辑器”选项卡
  • 1.3　数据编辑器的基本操作
  • 1.3.1　数据编辑器的变量视图操作
  • 1.3.2　数据编辑器的数据视图操作
  • 1.4　变量和样本观测值的基本操作
  • 1.4.1　变量和观测值的移动、复制和删除
  • 1.4.2　数据转置
  • 1.4.3　变量计算
  • 1.5　增加新的变量或样本观测值
  • 1.5.1　在现有数据文件中增加新的变量
  • 1.5.2　在现有数据文件中增加新的样本观测值
  • 1.6　对数据按照变量或样本观测值进行排序
  • 1.6.1　对数据按照变量进行排序
  • 1.6.2　对数据按照样本观测值进行排序
  • 1.7　数据查找
  • 1.7.1　按照观测值序号查找单元格
  • 1.7.2　按照变量值查找数据
  • 1.8　数据文件合并
  • 1.8.1　按照样本观测值合并数据文件
  • 1.8.2　按照变量合并数据文件
  • 1.9　缺失值处理
  • 1.10　读取其他格式的数据文件
  • 1.10.1　读取Stata数据文件
  • 1.10.2　读取Excel数据文件
  • 1.10.3　读取文本数据文件
  • 1.11　3种典型图形绘制方法
  • 1.11.1　图表构建器
  • 1.11.2　图形画板模板选择器
  • 1.11.3　旧对话框
  • 1.12　经典概念之假设检验介绍
  • 1.12.1　假设检验的基本概念
  • 1.12.2　假设检验的步骤
  • 1.12.3　假设检验的注意事项
  • 第2章　描述统计分析
  • 2.1　频率分析
  • 2.1.1　基本原理
  • 2.1.2　操作演示与功能详解
  • 2.1.3　结果解读
  • 2.1.4　知识点总结与练习题
  • 2.2　描述分析
  • 2.2.1　基本原理
  • 2.2.2　操作演示与功能详解
  • 2.2.3　结果分析
  • 2.2.4　知识点总结与练习题
  • 2.3　探索分析
  • 2.3.1　基本原理
  • 2.3.2　操作演示与功能详解
  • 2.3.3　结果分析
  • 2.3.4　知识点总结与练习题
  • 2.4　交叉表分析
  • 2.4.1　基本原理
  • 2.4.2　操作演示与功能详解
  • 2.4.3　结果分析
  • 2.4.4　知识点总结与练习题
  • 第3章　比较平均值分析
  • 3.1　平均值分析
  • 3.1.1　基本原理
  • 3.1.2　操作演示与功能详解
  • 3.1.3　结果解读
  • 3.1.4　知识点总结与练习题
  • 3.2　单样本T检验
  • 3.2.1　基本原理
  • 3.2.2　操作演示与功能详解
  • 3.2.3　结果解读
  • 3.2.4　知识点总结与练习题
  • 3.3　独立样本T检验
  • 3.3.1　基本原理
  • 3.3.2　操作演示与功能详解
  • 3.3.3　结果解读
  • 3.3.4　知识点总结与练习题
  • 3.4　成对样本T检验
  • 3.4.1　基本原理
  • 3.4.2　操作演示与功能详解
  • 3.4.3　结果解读
  • 3.4.4　知识点总结与练习题
  • 3.5　单因素ANOVA检验
  • 3.5.1　基本原理
  • 3.5.2　操作演示与功能详解
  • 3.5.3　结果解读
  • 3.5.4　知识点总结与练习题
  • 第4章　非参数检验
  • 4.1　卡方检验
  • 4.1.1　基本原理
  • 4.1.2　操作演示与功能详解
  • 4.1.3　结果解读
  • 4.1.4　知识点总结与练习题
  • 4.2　二项检验
  • 4.2.1　基本原理
  • 4.2.2　操作演示与功能详解
  • 4.2.3　结果解读
  • 4.2.4　知识点总结与练习题
  • 4.3　游程检验
  • 4.3.1　基本原理
  • 4.3.2　操作演示与功能详解
  • 4.3.3　结果解读
  • 4.3.4　知识点总结与练习题
  • 4.4　单样本K-S检验
  • 4.4.1　基本原理
  • 4.4.2　操作演示与功能详解
  • 4.4.3　结果解读
  • 4.4.4　知识点总结与练习题
  • 4.5　2个独立样本检验
  • 4.5.1　基本原理
  • 4.5.2　操作演示与功能详解
  • 4.5.3　结果解读
  • 4.5.4　知识点总结与练习题
  • 4.6　2个相关样本检验
  • 4.6.1　基本原理
  • 4.6.2　操作演示与功能详解
  • 4.6.3　结果解读
  • 4.6.4　知识点总结与练习题
  • 4.7　K个独立样本检验
  • 4.7.1　基本原理
  • 4.7.2　操作演示与功能详解
  • 4.7.3　结果解读
  • 4.7.4　知识点总结与练习题
  • 4.8　K个相关样本检验
  • 4.8.1　基本原理
  • 4.8.2　操作演示与功能详解
  • 4.8.3　结果解读
  • 4.8.4　知识点总结与练习题
  • 第5章　相关分析
  • 5.1　双变量相关分析
  • 5.1.1　基本原理
  • 5.1.2　操作演示与功能详解
  • 5.1.3　结果解读
  • 5.1.4　知识点总结与练习题
  • 5.2　偏相关分析
  • 5.2.1　基本原理
  • 5.2.2　操作演示与功能详解
  • 5.2.3　结果解读
  • 5.2.4　知识点总结与练习题
  • 5.3　距离相关分析
  • 5.3.1　基本原理
  • 5.3.2　操作演示与功能详解
  • 5.3.3　结果解读
  • 5.3.4　知识点总结与练习题
  • 第6章　一般线性模型
  • 6.1　单变量分析
  • 6.1.1　基本原理
  • 6.1.2　操作演示与功能详解
  • 6.1.3　结果解读
  • 6.1.4　知识点总结与练习题
  • 6.2　多变量分析
  • 6.2.1　基本原理
  • 6.2.2　操作演示与功能详解
  • 6.2.3　结果解读
  • 6.2.4　知识点总结与练习题
  • 第7章　回归分析
  • 7.1　线性回归分析
  • 7.1.1　基本原理
  • 7.1.2　操作演示与功能详解
  • 7.1.3　结果解读
  • 7.1.4　知识点总结与练习题
  • 7.2　加权最小二乘回归分析
  • 7.2.1　基本原理
  • 7.2.2　操作演示与功能详解
  • 7.2.3　结果解读
  • 7.2.4　知识点总结与练习题
  • 7.3　曲线估算回归分析
  • 7.3.1　基本原理
  • 7.3.2　操作演示与功能详解
  • 7.3.3　结果解读
  • 7.3.4　知识点总结与练习题
  • 7.4　二元Logistic回归分析
  • 7.4.1　基本原理
  • 7.4.2　操作演示与功能详解
  • 7.4.3　结果解读
  • 7.4.4　知识点总结与练习题
  • 7.5　多元Logistic回归分析
  • 7.5.1　基本原理
  • 7.5.2　操作演示与功能详解
  • 7.5.3　结果解读
  • 7.5.4　知识点总结与练习题
  • 7.6　有序回归分析
  • 7.6.1　基本原理
  • 7.6.2　操作演示与功能详解
  • 7.6.3　结果解读
  • 7.6.4　知识点总结与练习题
  • 7.7　概率回归分析
  • 7.7.1　基本原理
  • 7.7.2　操作演示与功能详解
  • 7.7.3　结果解读
  • 7.7.4　知识点总结与练习题
  • 7.8　非线性回归分析
  • 7.8.1　基本原理
  • 7.8.2　操作演示与功能详解
  • 7.8.3　结果解读
  • 7.8.4　知识点总结与练习题
  • 7.9　最优标度回归分析
  • 7.9.1　基本原理
  • 7.9.2　操作演示与功能详解
  • 7.9.3　结果解读
  • 7.9.4　知识点总结与练习题
  • 7.10　分位数回归分析
  • 7.10.1　基本原理
  • 7.10.2　操作演示与功能详解
  • 7.10.3　结果解读
  • 7.10.4　知识点总结与练习题
  • 第8章　时间序列预测
  • 8.1　专家建模器
  • 8.1.1　基本原理
  • 8.1.2　操作演示与功能详解
  • 8.1.3　结果解读
  • 8.1.4　知识点总结与练习题
  • 8.2　指数平滑法、ARIMA模型
  • 8.3　季节分解模型
  • 8.3.1　基本原理
  • 8.3.2　操作演示与功能详解
  • 8.3.3　结果解读
  • 8.3.4　知识点总结与练习题
  • 第9章　聚类分析
  • 9.1　二阶聚类分析
  • 9.1.1　基本原理
  • 9.1.2　操作演示与功能详解
  • 9.1.3　结果解读
  • 9.1.4　知识点总结与练习题
  • 9.2　K均值聚类分析
  • 9.2.1　基本原理
  • 9.2.2　操作演示与功能详解
  • 9.2.3　结果解读
  • 9.2.4　知识点总结与练习题
  • 9.3　系统聚类分析
  • 9.3.1　基本原理
  • 9.3.2　操作演示与功能详解
  • 9.3.3　结果解读
  • 9.3.4　知识点总结与练习题
  • 第10章　决策树分析与判别分析
  • 10.1　决策树分析
  • 10.1.1　基本原理
  • 10.1.2　操作演示与功能详解
  • 10.1.3　结果解读
  • 10.1.4　知识点总结与练习题
  • 10.2　判别分析
  • 10.2.1　基本原理
  • 10.2.2　操作演示与功能详解
  • 10.2.3　结果解读
  • 10.2.4　知识点总结与练习题
  • 第11章　刻度分析
  • 11.1　可靠性分析
  • 11.1.1　基本原理
  • 11.1.2　操作演示与功能详解
  • 11.1.3　结果解读
  • 11.1.4　知识点总结与练习题
  • 11.2　多维标度分析
  • 11.2.1　基本原理
  • 11.2.2　操作演示与功能详解
  • 11.2.3　结果解读
  • 11.2.4　知识点总结与练习题
  • 第12章　生存分析
  • 12.1　寿命表分析
  • 12.1.1　基本原理
  • 12.1.2　操作演示与功能详解
  • 12.1.3　结果解读
  • 12.1.4　知识点总结与练习题
  • 12.2　Kaplan-Meier分析
  • 12.2.1　基本原理
  • 12.2.2　操作演示与功能详解
  • 12.2.3　结果解读
  • 12.2.4　知识点总结与练习题
  • 12.3　Cox回归分析
  • 12.3.1　基本原理
  • 12.3.2　操作演示与功能详解
  • 12.3.3　结果解读
  • 12.3.4　知识点总结与练习题
  • 第13章　降维分析
  • 13.1　因子分析
  • 13.1.1　基本原理
  • 13.1.2　操作演示与功能详解
  • 13.1.3　结果解读
  • 13.1.4　知识点总结与练习题
  • 13.2　主成分分析
  • 13.2.1　基本原理
  • 13.2.2　操作演示与功能详解
  • 13.2.3　结果解读
  • 13.2.4　知识点总结与练习题
  • 13.3　对应分析
  • 13.3.1　基本原理
  • 13.3.2　操作演示与功能详解
  • 13.3.3　结果解读
  • 13.3.4　知识点总结与练习题
  • 第14章　如何使用SPSS进行高质量的综合性研究
  • 14.1　研究方案设计
  • 14.2　调查问卷的制作
  • 14.2.1　调查问卷的概念
  • 14.2.2　调查问卷的制作步骤
  • 14.2.3　制作调查问卷时需要注意的问题
  • 14.2.4　将调查问卷获取的数据导入SPSS
  • 14.3　SPSS数据挖掘介绍
  • 14.4　SPSS建模注意事项
  • 14.4.1　注意事项一：建模是为了解决具体的问题
  • 14.4.2　注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识
  • 14.4.3　注意事项三：建模之前必须进行数据的准备
  • 14.4.4　注意事项四：最终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的
  • 14.4.5　注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测
  • 14.4.6　注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向
  • 14.4.7　注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的
  • 14.5　SPSS综合应用案例书目推荐
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。