資料分析：SPSS軟體之應用(第一版2012年) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SPSS
• 資料分析
• 統計分析
• 社會科學
• 數據分析
• 統計軟件
• 應用統計
• 研究方法
• SPSS應用
• 量化研究

　　．軟體操作介麵以視覺圖例導引：
　　引導讀者解決資料處理時所遇到的問題與阻力，並藉由SPSS軟體的操作化阻力為助力。

　　．提供豐富且多元的資料，極具啓發與實用性：
　　讀者可透過習題與實務結閤，並提升其能夠獨立完成資料分析的能力。

　　．特彆介紹地圖分析功能：
　　地圖應用已成為各個領域、公共溝通時常運用的工具。SPSS軟體是地圖分析的先驅，操作介麵設計平易近人，本書特彆以專章(第六章)完整介紹，期讓讀者能將空間資料以地圖來呈現，並與新的資料分析趨勢相結閤。

作者簡介

郭迺鋒

　　現職　世新大學財務金融係副教授

熊漢琳

　　現職　景文科技大學財務金融係講師

鄭國強

　　現職　資深記者

梁益誠

　　現職　颱灣中小企業銀行初級專員

深入探索數據挖掘與統計建模的廣闊天地：《現代數據分析與R語言實踐》 圖書簡介 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。然而，原始數據的堆砌並不能自動轉化為洞察力。真正的價值在於如何運用先進的統計方法和強大的計算工具，對海量數據進行高效、精確的提煉與解讀。《現代數據分析與R語言實踐》正是為瞭彌閤理論與實踐之間的鴻溝而精心撰寫的一部重量級著作。本書旨在為統計學、數據科學、市場研究、經濟學以及理工科領域的專業人士和高級學生，提供一套係統、前沿且高度實用的數據分析方法論與操作指南。 本書的核心關注點在於現代化數據處理流程、前沿統計模型構建、以及R語言在復雜數據環境下的實戰應用。我們摒棄瞭對基礎統計概念的冗長復述，而是聚焦於如何利用當前最主流的統計計算環境——R語言及其豐富的生態係統——來解決現實世界中遇到的復雜分析挑戰。 第一部分：數據處理的基石——從原始數據到可分析數據集 現代數據分析的首要挑戰往往不在於模型本身，而在於數據的質量與結構。本書在開篇即花瞭大量篇幅，係統地介紹瞭數據預處理的精髓，這部分內容完全超越瞭傳統軟件的簡單操作層麵，深入到數據結構設計與效率優化： 1. R語言環境的精細化配置與性能優化： 本書詳細講解瞭如何利用`RStudio Server`、Docker容器化環境進行高效的團隊協作與計算資源管理。重點探討瞭大數據集（超齣內存限製）的處理策略，例如使用`data.table`包的高級內存管理技術，以及與外部數據庫（如PostgreSQL, MongoDB）的無縫連接與雙嚮數據傳輸優化，確保分析過程的流暢性與可重復性。 2. 復雜數據清洗與轉換的藝術： 傳統的缺失值處理方法往往過於簡化。本書深入探討瞭基於模型（如MICE多重插補法、貝葉斯模型插補）的高級缺失數據處理技術，並對比瞭其與簡單均值/中位數填補在偏差與效率上的差異。對於異常值檢測，我們引入瞭基於隔離森林（Isolation Forest）和局部異常因子（Local Outlier Factor, LOF）的非參數檢測方法，並展示瞭如何將其與領域知識相結閤進行閤理修正。此外，針對時間序列數據的時間戳對齊、頻率重采樣（Resampling）和時區統一化等關鍵步驟，提供瞭詳細的R代碼示例。 3. 數據重塑與特徵工程的深度挖掘： 特徵工程被譽為數據科學的“魔法”。本書重點講解瞭如何利用Tidyverse哲學（特彆是`dplyr`和`tidyr`）進行高效的數據透視（Pivoting）與聚閤。在特徵構建方麵，我們詳細介紹瞭如何從文本數據中提取有意義的特徵（如TF-IDF, Word Embeddings的初步概念），以及如何對分類變量進行效應編碼（Effect Coding）和對比編碼（Contrast Coding），以適應不同的迴歸模型要求。 第二部分：現代統計推斷與建模——超越綫性模型的疆界 本書的第二部分是全書的理論核心，它引導讀者從經典的綫性模型過渡到適應非標準數據結構和復雜交互作用的現代統計工具箱。 1. 廣義綫性模型（GLM）的深入應用與診斷： 我們不僅涵蓋瞭邏輯迴歸和泊鬆迴歸，更深入探討瞭負二項迴歸（用於處理過度離散的計數數據）、Gamma迴歸等，並著重講解瞭模型選擇標準（AIC, BIC, QIC）的應用場景，以及如何利用殘差分析（如Deviance殘差、Pearson殘差）進行模型診斷，而非僅僅依賴標準正態殘差。 2. 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）的實戰： 對於涉及重復測量、層次結構（如學生嵌套在班級內，患者嵌套在醫院內）的數據，混閤效應模型是必不可少的。本書詳細闡述瞭隨機截距模型（Random Intercepts）與隨機斜率模型（Random Slopes）的構建邏輯，並使用`lme4`和`nlme`包展示瞭如何解釋隨機效應的方差分量，評估不同層次間的變異性。 3. 非參數與半參數方法的探索： 麵對數據分布未知或模型假設難以滿足的情況，本書介紹瞭樣條迴歸（Splines，如自然樣條、迴歸樣條）來靈活擬閤非綫性關係，以及廣義可加模型（GAMs）的構建與解釋，這些方法在生物統計和生態學研究中尤為重要。 4. 因果推斷的R語言實踐：傾嚮得分匹配與工具變量： 本書引入瞭現代計量經濟學和流行病學中至關重要的因果推斷方法。詳細介紹瞭如何使用傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）來平衡觀測組和對照組，並演示瞭如何利用`MatchIt`包進行穩健的匹配。此外，對於存在內生性問題的場景，本書提供瞭工具變量（Instrumental Variables, IV）估計的R實現方案。 第三部分：麵嚮預測的機器學習與模型可解釋性 數據分析的終極目標往往是準確的預測和對驅動因素的理解。本書將傳統統計學的嚴謹性與機器學習的預測能力相結閤。 1. 現代預測模型的構建與評估： 本書提供瞭正則化迴歸（嶺迴歸Lasso, Elastic Net）的全麵指南，重點解釋瞭Lasso如何實現特徵選擇。對於高維數據，我們詳細講解瞭梯度提升機（GBM）和隨機森林（Random Forests）的內在機製，以及如何通過交叉驗證（Cross-Validation）優化超參數，並著重討論瞭AUC、F1 Score、校準麯綫等適閤分類問題的評估指標。 2. 模型可解釋性（XAI）的量化： 在“黑箱模型”盛行的今天，解釋模型的決策依據至關重要。本書專門開闢章節介紹如何使用先進的XAI工具包。這包括SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)，並演示瞭如何將這些工具應用於復雜的非綫性模型，以量化單個特徵對模型預測結果的貢獻度。 3. 時間序列的先進處理： 超越簡單的ARIMA模型，本書深入探討瞭嚮量自迴歸模型（VAR）在多個相互影響的時間序列分析中的應用，以及狀態空間模型（State Space Models），包括Kalman濾波在處理不完整或高噪聲時間序列數據中的應用實例。 總結與展望 《現代數據分析與R語言實踐》的特色在於其高度的實踐導嚮和對前沿技術的緊密跟蹤。全書的每一個模型介紹都伴隨著結構清晰、注釋詳盡的R代碼，確保讀者能夠即學即用。本書不僅僅是一本軟件使用手冊，更是一本關於如何像數據科學傢一樣思考的思維指南，幫助讀者建立起從數據獲取、清洗、建模、診斷到結果解釋的完整分析閉環，從而在任何需要基於數據的嚴謹決策場閤中，都能遊刃有餘。本書的內容覆蓋麵廣，深度適中，是希望從傳統統計軟件轉嚮更靈活、更強大的統計計算平颱的分析師和研究人員的理想進階讀物。

第一章 資料輸齣、入與資料庫
1-1 SPSS 17.0主要視窗及功能
1-2 SPSS資料匯入
1-3 國內外資料庫指引地圖

第二章 資料整理（一）
2-1 定義變數性質
2-2 處理觀察值
2-3 選擇觀察值
2-4 加權觀察值

第三章 資料整理（二）
3-1 計算變數
3-2 變數編碼
3-3 自動重新編碼
3-4 等級觀察值
3-5 建立時間序列
3-6 置換遺漏值
3-7 亂數産生器

第四章 敘述統計
4-1 敘述統計量
4-2 相關分析

第五章 SPSS與圖形製作
5-1 圖錶建立器
5-2 圖錶編輯器
5-3 散佈圖
5-4 多元屬性的長條圖與直方圖
5-5 盒形圖
5-6 股價圖
5-7 圓餅圖
5-8 人口金字塔圖

第六章 地圖
6-1 繪製地圖要件
6-2 數值範圍主題式地圖
6-3 分級符號主題式地圖
6-4 點密度主題式地圖
6-5 個彆數值主題式地圖
6-6 長條圖主題式地圖
6-7 圓餅圖主題式地圖
6-8 多重主題式地圖

第七章 假設檢定
7-1 平均數檢定流程
7-2 無母數檢定

第八章 變異數分析
8-1 單因子變異數分析
8-2 雙因子變異數分析
8-3 重復實驗雙因子變異數分析

附錄：中英文操作介麵與用語

第九章 卡方檢定
9-1 卡方檢定量
9-2 適閤度檢定
9-3 列聯錶
9-4 同質性檢定
9-5 獨立性檢定

第十章 迴歸分析
10-1 迴歸分析
10-2 多元迴歸衍生重要課題
10-3 逐步迴歸分析
10-4 虛擬變數

第十一章 時間序列分析
11-1 時間序列
11-2 綫性趨勢
11-3 週期性與序列自我相關
11-4 週期性分解
11-5 商情預測──曆年齣國人數

第十二章 問捲分析
12-1 樣本數
12-2 颱灣投資人情緒指數
12-3 掌握樣本屬性
12-4 重新編碼
12-5 復選題
12-6 兩母體平均數檢定
12-7 卡方檢定與交叉錶

评分☆☆☆☆☆

老實說，剛開始拿到這本書時，我並沒有抱太大的期望，隻是覺得是必讀教材。但翻開之後，我纔發現它的潛力遠不止於此。這本書的編排邏輯非常清晰，從淺入深，循序漸進。對於 SPSS 新手來說，它就像一張詳細的藏寶圖，指引你找到各種統計分析的功能。最讓我驚喜的是，書中的例子並不是那種空泛的理論，而是真正基於一些社會科學、醫學、工程等不同領域的研究數據，讓你能感受到 SPSS 在實際應用中的強大。 我曾經為瞭解決一個數據篩選的問題而頭疼不已，嘗試瞭很多方法都不得要領。後來翻到這本書裏關於“數據選例”那一章節，纔豁然開朗。它不僅介紹瞭基本的選例方法，還列舉瞭很多復雜的條件組閤，讓我明白瞭如何精確地提取我需要的數據子集。這種解決實際問題能力的提升，是任何一本隻講理論的書都無法給予的。這本書的價值，就在於它能夠真正地幫助讀者解決在數據分析過程中遇到的實際睏難。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭！我當初買來是因為學校的課程需要，雖然我對統計學本身並沒有特彆的興趣，但這本書真的讓我對 SPSS 這個軟件有瞭全新的認識。它的講解非常細緻，從最基礎的安裝、界麵介紹，到各項統計分析功能的具體操作，一步一步都寫得清清楚楚，連我這種初學者都能輕鬆跟上。特彆是書中提供的案例，都非常貼近實際研究，讓我能夠很快地理解理論知識是如何應用到實際數據中的。 我特彆喜歡書中關於數據清洗和預處理的部分。在我的印象裏，統計分析中最頭疼的就是處理那些雜亂無章的數據，但這本書提供瞭一係列非常實用的方法和技巧，讓我知道如何有效地識彆和處理缺失值、異常值，以及如何進行數據的轉換和閤並。這部分內容對我後續獨立進行研究幫助太大瞭，感覺像是給我打開瞭新世界的大門。而且，書中的圖文並茂，很多操作界麵截圖都很清晰，讓我即使不看視頻教程，也能照著書一步步操作。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料分析：SPSS軟體之應用》對我來說，簡直就是 SPSS 操作的百科全書！我之前嘗試過一些其他的 SPSS 教材，但總是感覺要麼太理論化，要麼操作講解不夠詳盡。這本書完全不同，它就像是一位經驗豐富的老師，手把手教你如何在 SPSS 中完成各種分析。從描述性統計到推論性統計，再到更復雜的迴歸分析和方差分析，書中都給齣瞭非常詳細的操作步驟和結果解釋。 我尤其對書中關於圖錶製作的部分印象深刻。很多人可能覺得 SPSS 的圖錶功能比較基礎，但這本書教我如何利用 SPSS 生成專業、美觀的圖錶，並且如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型。這對於我的畢業論文數據可視化來說，簡直是雪中送炭！書中的一些高級技巧，比如如何自定義圖錶樣式，如何將 SPSS 生成的圖錶導齣到其他軟件中進行進一步編輯，都讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者對 SPSS 的理解非常透徹，內容涵蓋瞭 SPSS 的方方麵麵，可以說是非常全麵。我尤其欣賞書中的一些“進階”內容，比如關於多重迴歸的各種診斷方法，以及如何解讀 ANOVA 錶格中的各項指標。這些內容對於想要深入理解統計分析結果的讀者來說，絕對是寶貴的財富。我記得有一次，我看到 SPSS 輸齣的迴歸係數，但不知道如何判斷它的意義和穩健性，幸好在書中找到瞭關於標準化係數、t 值、p 值以及 R 方等指標的詳細解釋，讓我對結果有瞭更清晰的認識。 另外，這本書在講解 SPSS 的功能時，並沒有僅僅停留在“怎麼做”，而是更進一步地解釋瞭“為什麼這麼做”。比如，在講解卡方檢驗時，作者不僅教瞭如何操作，還解釋瞭卡方檢驗背後的邏輯，以及它適用於什麼樣的數據類型。這種深入淺齣的講解方式，讓我不僅僅學會瞭操作，更能理解統計分析的原理，從而在未來的研究中更靈活地運用 SPSS。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期需要處理大量數據的研究人員，我已經接觸過不少關於統計軟件的書籍，而這本《資料分析：SPSS軟體之應用》無疑是其中佼佼者。它的內容更新和涵蓋的分析方法都相當及時，而且作者的講解風格非常務實，直擊要點。我尤其喜歡書中的一些“小貼士”和“注意事項”，這些往往是我們在日常操作中容易忽略但又至關重要的地方，它們幫助我避免瞭不少潛在的錯誤。 這本書在處理一些比較復雜的統計模型時，也提供瞭非常詳細的指導。例如，對於邏輯迴歸和因子分析，書中不僅給齣瞭操作步驟，還詳細解釋瞭輸齣結果的各項統計量，以及如何根據這些結果來評估模型的擬閤度和解釋變量的效應。這對於我進行更深入的統計建模非常有幫助。總的來說，這本書是我進行 SPSS 數據分析時不可或缺的參考資料，它讓我的數據分析工作更加高效和準確。