资料分析：SPSS软体之应用(第一版2012年) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　．软体操作介面以视觉图例导引：
　　引导读者解决资料处理时所遇到的问题与阻力，并借由SPSS软体的操作化阻力为助力。

　　．提供丰富且多元的资料，极具启发与实用性：
　　读者可透过习题与实务结合，并提升其能够独立完成资料分析的能力。

　　．特别介绍地图分析功能：
　　地图应用已成为各个领域、公共沟通时常运用的工具。SPSS软体是地图分析的先驱，操作介面设计平易近人，本书特别以专章(第六章)完整介绍，期让读者能将空间资料以地图来呈现，并与新的资料分析趋势相结合。

作者简介

郭迺锋

　　现职　世新大学财务金融系副教授

熊汉琳

　　现职　景文科技大学财务金融系讲师

郑国强

　　现职　资深记者

梁益诚

　　现职　台湾中小企业银行初级专员

深入探索数据挖掘与统计建模的广阔天地：《现代数据分析与R语言实践》 图书简介 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的堆砌并不能自动转化为洞察力。真正的价值在于如何运用先进的统计方法和强大的计算工具，对海量数据进行高效、精确的提炼与解读。《现代数据分析与R语言实践》正是为了弥合理论与实践之间的鸿沟而精心撰写的一部重量级著作。本书旨在为统计学、数据科学、市场研究、经济学以及理工科领域的专业人士和高级学生，提供一套系统、前沿且高度实用的数据分析方法论与操作指南。 本书的核心关注点在于现代化数据处理流程、前沿统计模型构建、以及R语言在复杂数据环境下的实战应用。我们摒弃了对基础统计概念的冗长复述，而是聚焦于如何利用当前最主流的统计计算环境——R语言及其丰富的生态系统——来解决现实世界中遇到的复杂分析挑战。 第一部分：数据处理的基石——从原始数据到可分析数据集 现代数据分析的首要挑战往往不在于模型本身，而在于数据的质量与结构。本书在开篇即花了大量篇幅，系统地介绍了数据预处理的精髓，这部分内容完全超越了传统软件的简单操作层面，深入到数据结构设计与效率优化： 1. R语言环境的精细化配置与性能优化： 本书详细讲解了如何利用`RStudio Server`、Docker容器化环境进行高效的团队协作与计算资源管理。重点探讨了大数据集（超出内存限制）的处理策略，例如使用`data.table`包的高级内存管理技术，以及与外部数据库（如PostgreSQL, MongoDB）的无缝连接与双向数据传输优化，确保分析过程的流畅性与可重复性。 2. 复杂数据清洗与转换的艺术： 传统的缺失值处理方法往往过于简化。本书深入探讨了基于模型（如MICE多重插补法、贝叶斯模型插补）的高级缺失数据处理技术，并对比了其与简单均值/中位数填补在偏差与效率上的差异。对于异常值检测，我们引入了基于隔离森林（Isolation Forest）和局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）的非参数检测方法，并展示了如何将其与领域知识相结合进行合理修正。此外，针对时间序列数据的时间戳对齐、频率重采样（Resampling）和时区统一化等关键步骤，提供了详细的R代码示例。 3. 数据重塑与特征工程的深度挖掘： 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本书重点讲解了如何利用Tidyverse哲学（特别是`dplyr`和`tidyr`）进行高效的数据透视（Pivoting）与聚合。在特征构建方面，我们详细介绍了如何从文本数据中提取有意义的特征（如TF-IDF, Word Embeddings的初步概念），以及如何对分类变量进行效应编码（Effect Coding）和对比编码（Contrast Coding），以适应不同的回归模型要求。 第二部分：现代统计推断与建模——超越线性模型的疆界 本书的第二部分是全书的理论核心，它引导读者从经典的线性模型过渡到适应非标准数据结构和复杂交互作用的现代统计工具箱。 1. 广义线性模型（GLM）的深入应用与诊断： 我们不仅涵盖了逻辑回归和泊松回归，更深入探讨了负二项回归（用于处理过度离散的计数数据）、Gamma回归等，并着重讲解了模型选择标准（AIC, BIC, QIC）的应用场景，以及如何利用残差分析（如Deviance残差、Pearson残差）进行模型诊断，而非仅仅依赖标准正态残差。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）的实战： 对于涉及重复测量、层次结构（如学生嵌套在班级内，患者嵌套在医院内）的数据，混合效应模型是必不可少的。本书详细阐述了随机截距模型（Random Intercepts）与随机斜率模型（Random Slopes）的构建逻辑，并使用`lme4`和`nlme`包展示了如何解释随机效应的方差分量，评估不同层次间的变异性。 3. 非参数与半参数方法的探索： 面对数据分布未知或模型假设难以满足的情况，本书介绍了样条回归（Splines，如自然样条、回归样条）来灵活拟合非线性关系，以及广义可加模型（GAMs）的构建与解释，这些方法在生物统计和生态学研究中尤为重要。 4. 因果推断的R语言实践：倾向得分匹配与工具变量： 本书引入了现代计量经济学和流行病学中至关重要的因果推断方法。详细介绍了如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）来平衡观测组和对照组，并演示了如何利用`MatchIt`包进行稳健的匹配。此外，对于存在内生性问题的场景，本书提供了工具变量（Instrumental Variables, IV）估计的R实现方案。 第三部分：面向预测的机器学习与模型可解释性 数据分析的终极目标往往是准确的预测和对驱动因素的理解。本书将传统统计学的严谨性与机器学习的预测能力相结合。 1. 现代预测模型的构建与评估： 本书提供了正则化回归（岭回归Lasso, Elastic Net）的全面指南，重点解释了Lasso如何实现特征选择。对于高维数据，我们详细讲解了梯度提升机（GBM）和随机森林（Random Forests）的内在机制，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）优化超参数，并着重讨论了AUC、F1 Score、校准曲线等适合分类问题的评估指标。 2. 模型可解释性（XAI）的量化： 在“黑箱模型”盛行的今天，解释模型的决策依据至关重要。本书专门开辟章节介绍如何使用先进的XAI工具包。这包括SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，并演示了如何将这些工具应用于复杂的非线性模型，以量化单个特征对模型预测结果的贡献度。 3. 时间序列的先进处理： 超越简单的ARIMA模型，本书深入探讨了向量自回归模型（VAR）在多个相互影响的时间序列分析中的应用，以及状态空间模型（State Space Models），包括Kalman滤波在处理不完整或高噪声时间序列数据中的应用实例。 总结与展望 《现代数据分析与R语言实践》的特色在于其高度的实践导向和对前沿技术的紧密跟踪。全书的每一个模型介绍都伴随着结构清晰、注释详尽的R代码，确保读者能够即学即用。本书不仅仅是一本软件使用手册，更是一本关于如何像数据科学家一样思考的思维指南，帮助读者建立起从数据获取、清洗、建模、诊断到结果解释的完整分析闭环，从而在任何需要基于数据的严谨决策场合中，都能游刃有余。本书的内容覆盖面广，深度适中，是希望从传统统计软件转向更灵活、更强大的统计计算平台的分析师和研究人员的理想进阶读物。

第一章 资料输出、入与资料库
1-1 SPSS 17.0主要视窗及功能
1-2 SPSS资料汇入
1-3 国内外资料库指引地图

第二章 资料整理（一）
2-1 定义变数性质
2-2 处理观察值
2-3 选择观察值
2-4 加权观察值

第三章 资料整理（二）
3-1 计算变数
3-2 变数编码
3-3 自动重新编码
3-4 等级观察值
3-5 建立时间序列
3-6 置换遗漏值
3-7 乱数产生器

第四章 叙述统计
4-1 叙述统计量
4-2 相关分析

第五章 SPSS与图形制作
5-1 图表建立器
5-2 图表编辑器
5-3 散佈图
5-4 多元属性的长条图与直方图
5-5 盒形图
5-6 股价图
5-7 圆饼图
5-8 人口金字塔图

第六章 地图
6-1 绘制地图要件
6-2 数值范围主题式地图
6-3 分级符号主题式地图
6-4 点密度主题式地图
6-5 个别数值主题式地图
6-6 长条图主题式地图
6-7 圆饼图主题式地图
6-8 多重主题式地图

第七章 假设检定
7-1 平均数检定流程
7-2 无母数检定

第八章 变异数分析
8-1 单因子变异数分析
8-2 双因子变异数分析
8-3 重复实验双因子变异数分析

附录：中英文操作介面与用语

第九章 卡方检定
9-1 卡方检定量
9-2 适合度检定
9-3 列联表
9-4 同质性检定
9-5 独立性检定

第十章 回归分析
10-1 回归分析
10-2 多元回归衍生重要课题
10-3 逐步回归分析
10-4 虚拟变数

第十一章 时间序列分析
11-1 时间序列
11-2 线性趋势
11-3 週期性与序列自我相关
11-4 週期性分解
11-5 商情预测──历年出国人数

第十二章 问卷分析
12-1 样本数
12-2 台湾投资人情绪指数
12-3 掌握样本属性
12-4 重新编码
12-5 复选题
12-6 两母体平均数检定
12-7 卡方检定与交叉表

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期需要处理大量数据的研究人员，我已经接触过不少关于统计软件的书籍，而这本《资料分析：SPSS软体之应用》无疑是其中佼佼者。它的内容更新和涵盖的分析方法都相当及时，而且作者的讲解风格非常务实，直击要点。我尤其喜欢书中的一些“小贴士”和“注意事项”，这些往往是我们在日常操作中容易忽略但又至关重要的地方，它们帮助我避免了不少潜在的错误。 这本书在处理一些比较复杂的统计模型时，也提供了非常详细的指导。例如，对于逻辑回归和因子分析，书中不仅给出了操作步骤，还详细解释了输出结果的各项统计量，以及如何根据这些结果来评估模型的拟合度和解释变量的效应。这对于我进行更深入的统计建模非常有帮助。总的来说，这本书是我进行 SPSS 数据分析时不可或缺的参考资料，它让我的数据分析工作更加高效和准确。

评分☆☆☆☆☆

这本《资料分析：SPSS软体之应用》对我来说，简直就是 SPSS 操作的百科全书！我之前尝试过一些其他的 SPSS 教材，但总是感觉要么太理论化，要么操作讲解不够详尽。这本书完全不同，它就像是一位经验丰富的老师，手把手教你如何在 SPSS 中完成各种分析。从描述性统计到推论性统计，再到更复杂的回归分析和方差分析，书中都给出了非常详细的操作步骤和结果解释。 我尤其对书中关于图表制作的部分印象深刻。很多人可能觉得 SPSS 的图表功能比较基础，但这本书教我如何利用 SPSS 生成专业、美观的图表，并且如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型。这对于我的毕业论文数据可视化来说，简直是雪中送炭！书中的一些高级技巧，比如如何自定义图表样式，如何将 SPSS 生成的图表导出到其他软件中进行进一步编辑，都让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了！我当初买来是因为学校的课程需要，虽然我对统计学本身并没有特别的兴趣，但这本书真的让我对 SPSS 这个软件有了全新的认识。它的讲解非常细致，从最基础的安装、界面介绍，到各项统计分析功能的具体操作，一步一步都写得清清楚楚，连我这种初学者都能轻松跟上。特别是书中提供的案例，都非常贴近实际研究，让我能够很快地理解理论知识是如何应用到实际数据中的。 我特别喜欢书中关于数据清洗和预处理的部分。在我的印象里，统计分析中最头疼的就是处理那些杂乱无章的数据，但这本书提供了一系列非常实用的方法和技巧，让我知道如何有效地识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据的转换和合并。这部分内容对我后续独立进行研究帮助太大了，感觉像是给我打开了新世界的大门。而且，书中的图文并茂，很多操作界面截图都很清晰，让我即使不看视频教程，也能照着书一步步操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者对 SPSS 的理解非常透彻，内容涵盖了 SPSS 的方方面面，可以说是非常全面。我尤其欣赏书中的一些“进阶”内容，比如关于多重回归的各种诊断方法，以及如何解读 ANOVA 表格中的各项指标。这些内容对于想要深入理解统计分析结果的读者来说，绝对是宝贵的财富。我记得有一次，我看到 SPSS 输出的回归系数，但不知道如何判断它的意义和稳健性，幸好在书中找到了关于标准化系数、t 值、p 值以及 R 方等指标的详细解释，让我对结果有了更清晰的认识。 另外，这本书在讲解 SPSS 的功能时，并没有仅仅停留在“怎么做”，而是更进一步地解释了“为什么这么做”。比如，在讲解卡方检验时，作者不仅教了如何操作，还解释了卡方检验背后的逻辑，以及它适用于什么样的数据类型。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅仅学会了操作，更能理解统计分析的原理，从而在未来的研究中更灵活地运用 SPSS。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚开始拿到这本书时，我并没有抱太大的期望，只是觉得是必读教材。但翻开之后，我才发现它的潜力远不止于此。这本书的编排逻辑非常清晰，从浅入深，循序渐进。对于 SPSS 新手来说，它就像一张详细的藏宝图，指引你找到各种统计分析的功能。最让我惊喜的是，书中的例子并不是那种空泛的理论，而是真正基于一些社会科学、医学、工程等不同领域的研究数据，让你能感受到 SPSS 在实际应用中的强大。 我曾经为了解决一个数据筛选的问题而头疼不已，尝试了很多方法都不得要领。后来翻到这本书里关于“数据选例”那一章节，才豁然开朗。它不仅介绍了基本的选例方法，还列举了很多复杂的条件组合，让我明白了如何精确地提取我需要的数据子集。这种解决实际问题能力的提升，是任何一本只讲理论的书都无法给予的。这本书的价值，就在于它能够真正地帮助读者解决在数据分析过程中遇到的实际困难。