SPSS 22统计分析严选教材(适用R17~R22) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• SPSS 22
• 教材
• R17
• R18
• R19
• R20
• R21
• R22

　　本书不仅教您如何操作SPSS，更让您学会将分析结果转换到Word撰写报告，编辑成美观的Word表格！

　　‧从设计问卷、正确做出问卷分析、绘制统计图，到将分析结果输出到Excel、Word，逐步图例详述说明，让你的市调分析做得准确又杰出。

　　‧提供详尽的统计分析方法，含括：交叉分析表、复选题(多重回应)、单因子变异数分析、因素分析、区别(判别)分析、集群(丛集)分析...等让你顺利完成专题与毕业论文。

　　‧书中范例均透过作者实际问卷调查所得，问卷主题为你我日常生活中所使用得到之产品，如：Facebook、便利商店、智慧型手机、信用卡、速食、化妆品…等。

　　‧书中提供数十个既专业又实用的统计分析，让您可以轻松修改套用。

　　‧提供丰富的市调资料与本书范例档、练习用习题，让您实际演练一点就通。

《现代多元统计方法与应用》 内容简介 本书旨在系统而深入地介绍现代多元统计分析的理论基础、核心方法及其在实际问题中的应用。全书结构严谨，内容覆盖面广，从基础的多元数据结构描述到复杂的非参数与高维模型，力求为读者构建一个全面、实用的统计分析知识体系。本书特别侧重于理论与实践的结合，通过丰富的案例分析和计算示例，帮助读者掌握如何利用前沿的统计工具解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：多元数据基础与描述 本部分聚焦于多元统计分析的起点——数据的理解与描述。我们将从多元数据的基本概念出发，探讨数据收集、清洗与预处理的重要性。 第一章：多元数据结构与探索性分析 本章详细阐述了向量、矩阵在统计学中的作用，以及多元观测的特性。重点介绍描述性统计量在多元情境下的扩展，包括均值向量、协方差矩阵、相关系数矩阵的计算与解释。随后，深入探讨探索性数据分析（EDA）在多元数据中的关键技术，如散点图矩阵（SPLOM）的构建、投影图（Projection Plots）的应用，以及如何通过可视化手段识别数据中的潜在结构、异常值和多重共线性问题。同时，介绍几种常用的多变量正态性检验方法及其在后续参数模型选择中的指导意义。 第二章：距离、相似性与聚类分析基础 距离是衡量观测点之间差异性的核心度量。本章系统比较了欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等常用距离度量，并讨论了在不同数据尺度和分布假设下的适用性。在此基础上，引入相似性系数的概念。 随后，深入讲解聚类分析的原理。内容涵盖层次聚类法（Agglomerative和Divisive方法，如Ward法、离差平方和法），以及划分式聚类法（K-均值、K-中值）的算法细节、收敛标准和结果评估（如轮廓系数法）。重点探讨如何科学地确定最佳簇数，并对不同聚类结果的稳定性进行检验。 第二部分：降维与特征提取技术 处理高维数据时，降维是必不可少的步骤。本部分详细介绍了用于降低数据维度并保留关键信息的主要方法。 第三章：主成分分析（PCA） PCA是应用最广泛的线性降维技术。本章从几何学角度阐释PCA的原理，即寻找最大方差的方向。详细讲解协方差矩阵的特征分解，如何提取特征值和特征向量，并据此确定主成分的权重。内容包括如何通过碎石图（Scree Plot）和累计方差贡献率来确定保留的主成分数量。同时，讨论PCA在数据压缩、噪声过滤以及作为后续回归模型输入变量选择中的应用。 第四章：因子分析（Factor Analysis） 与PCA侧重数据压缩不同，因子分析旨在揭示潜在的、不可观测的因子结构。本章详细介绍因子模型的数学表达，区分共同因子和特殊因子。重点讲解因子载荷矩阵的估计方法（如最大似然法、主轴因子法）。关键内容包括因子旋转技术（如正交旋转的Varimax、斜交旋转的Promax）及其对因子解释性的影响。最后，介绍如何计算因子得分并将其应用于后续的统计建模。 第五章：线性判别分析（LDA）与非线性降维 本章首先介绍线性判别分析（LDA），它是一种有监督的降维技术，目标是最大化类间方差并最小化类内方差，以达到最佳的类别分离效果。详细讨论其模型假设（多元正态性、等协方差阵）及计算步骤。 随后，简要介绍现代非线性降维技术，如流形学习（Manifold Learning）的基本思想，包括t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）和UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）的概念框架，强调其在复杂数据可视化中的独特优势。 第三部分：多元回归与方差分析 本部分将经典线性模型的框架扩展到多元响应和多元预测变量的情境。 第六章：多元线性回归（MLR） 本章深入探讨包含多个预测变量的线性模型。内容涵盖模型假设的检验（如残差分析、多重共线性诊断——方差膨胀因子VIF）。重点讲解最小二乘估计的矩阵形式，以及如何进行模型选择（如逐步回归、最佳子集选择）。此外，讨论如何解释偏回归系数在控制其他变量影响下的真实含义。 第七章：多元方差分析（MANOVA） MANOVA是ANOVA的直接扩展，用于检验来自两个或多个组别的观测值在多个因变量上的均值是否存在显著差异。本章详细讲解MANOVA的统计检验原理，包括Wilks' Lambda ($Lambda$)、Pillai's Trace、Hotelling's $T^2$ 等统计量的计算与解释。强调MANOVA相比多次单变量ANOVA的优势在于考虑了因变量之间的交互作用。内容还将涵盖MANOVA后的事后检验（Post-hoc Analysis）及交互作用图的解读。 第八章：多元协方差分析（MANCOVA）与重复测量设计 MANCOVA在MANOVA的基础上引入协变量（Covariates），用于调整或控制潜在混杂变量的影响。本章阐述如何使用协变量来提高检验效率。接着，本章扩展至重复测量设计的分析，讲解如何处理纵向数据和时间序列数据中的相关性结构，引入方差分量模型（Variance Components Models）的基本概念。 第四部分：分类数据与广义线性模型 现代统计分析必须能够处理非正态分布的数据，特别是计数和比例数据。 第九章：分类数据分析与对数线性模型 本章专注于处理分类变量之间的关系。详细介绍卡方检验在列联表分析中的应用，包括拟合优度检验和独立性检验。核心内容是对对数线性模型（Log-Linear Models）的构建、参数估计和模型简化（模型选择）。讨论如何解释不同阶层交互项的含义。 第十章：逻辑回归（Logistic Regression）与生存分析基础 对于二元或多元分类响应变量，本章介绍逻辑回归模型。重点讲解广义线性模型（GLM）的框架，包括连接函数（Link Function）和指数族分布。详细解释优势比（Odds Ratio）的计算、置信区间估计及模型拟合优度（如Deviance、AIC/BIC）的评估。 最后，简要引入生存分析（Survival Analysis）的基本概念，如事件发生率、生存函数，并介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型的框架，为处理时间到事件数据奠定基础。 第五部分：结构方程模型与高级主题 第十一章：结构方程模型（SEM）导论 结构方程模型（SEM）是一种强大的、整合性的分析技术，可同时处理测量模型（因子分析）和结构模型（路径分析）。本章首先介绍SEM的数学基础，区分潜变量（Latent Variables）与观测变量。详细讲解如何构建路径图，如何估计模型参数（如最大似然法），并重点讨论模型拟合度指标（如 $chi^2$ 检验、RMSEA、CFI、TLI）的解读标准。 第十二章：贝叶斯统计方法概述 作为对传统频率学派的补充，本章引入贝叶斯统计分析的核心思想。讲解先验分布、似然函数和后验分布的构建过程。介绍马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的直观理解，以及如何利用贝叶斯方法进行模型推断和参数估计，特别是在处理复杂层次结构模型时的优势。 本书特色： 理论深度与应用广度并重： 既有对核心数学原理的严格推导，又不乏对实际数据集的深度挖掘。 侧重现代计算： 尽管不依赖特定软件的特定语法，但所有概念和案例都基于现代统计计算的理念设计。 模块化设计： 读者可以根据自身需求，选择性地深入学习特定主题模块。 本书适合统计学、社会学、心理学、经济学、生物统计学及相关工程领域的高年级本科生、研究生，以及需要深入掌握多元统计分析技术的科研人员和数据分析师。

chapter 01 概说
chapter 02 建立/编辑资料档
chapter 03 设计问卷与取得资料
chapter 04 资料转换
chapter 05 次数分配
chapter 06 描述性统计资料
chapter 07 交叉分析表
chapter 08 复选题（多重回应）
chapter 09 均数检定
chapter 10 单因子变异数分析
chapter 11 相关
chapter 12 回归
chapter 13 因素分析
chapter 14 信度
chapter 15 区别分析
chapter 16 集群分析
appendix A 卡方分配的临界值（PDF 格式电子书）
appendix B 标准常态分配表（PDF 格式电子书）
appendix C t 分配的临界值（PDF 格式电子书）
appendix D F 分配的临界值（PDF 格式电子书）

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《SPSS 22统计分析严选教材》这本书最大的价值在于它的“严谨”和“全面”。作为一本教材，它不仅涵盖了SPSS软件的常用功能，而且在统计学原理的讲解上也做得非常扎实。我之前在学习某些统计概念的时候，总觉得有些地方不够清晰，或者理解得不够透彻。但是，这本书在讲解每一个统计方法之前，都会先详细地阐述其背后的统计学理论基础，并且会强调在实际应用中需要注意的假设和前提条件。这对于我来说，是非常宝贵的，因为它帮助我建立了一个扎实的统计学知识体系，而不是仅仅停留在“点按钮”的层面。在SPSS操作方面，这本书也非常细致。它不仅提供了清晰的步骤指导，而且对于每一个选项的含义、每一个输出结果的解释，都做了非常深入的阐述。我之前在解读SPSS的输出报告时，常常会遇到一些看不懂的指标，或者不确定如何去解释它们。但是，通过这本书的学习，我才真正明白了这些输出结果的意义，并且能够根据这些结果，做出更准确的统计推断。而且，书中还包含了一些进阶的内容，比如多层回归、聚类分析等等，这些都是我在实际工作中经常会遇到的分析方法，这本书的讲解让我能够更自信地运用它们。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS 22统计分析严选教材》这本书，怎么说呢，它真的是一本“宝藏”。我之前接触过不少SPSS的书籍，但大多数都停留在“知其然，不知其所以然”的层面，要么就是操作步骤写得很清楚，但背后的统计学原理却一带而过。但是，这本书不一样，它在讲解每一个统计方法时，都会先花时间解释清楚该方法的统计学基础，以及它适用的条件。这对于我来说，是非常重要的，因为它帮助我建立了一个更扎实的统计学知识体系，而不仅仅是依赖于软件的“黑箱”。在SPSS的操作层面，这本书也做得非常出色。它提供了非常清晰的步骤指导，并且配有大量的屏幕截图，让学习者可以一步一步地跟随操作。我尤其喜欢它在讲解一些比较复杂的数据分析技术时，都给出了非常详细的案例分析。通过这些案例，我能够更直观地理解这些技术是如何应用的，以及如何解读它们的输出结果。比如，在学习聚类分析时，我之前总是对如何选择聚类方法、如何解释聚类结果感到困惑，但是看了这本书的讲解，并且跟着书中的案例一步一步操作之后，我才觉得豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

我真的非常庆幸能够找到这本《SPSS 22统计分析严选教材》。市面上关于SPSS的书籍很多，但真正能够做到“严选”并且“适用”的却不多。这本书最大的优点在于，它不仅仅停留在SPSS软件本身的操作，而是非常注重统计学理论与软件应用的结合。在讲解每一个统计方法时，它都会先深入浅出地介绍该方法背后的统计学原理，以及它在学术研究中的地位和重要性。这对于我来说，是非常重要的，因为它帮助我建立了一个更扎实的统计学基础，而不仅仅是停留在“会用软件”的层面。在SPSS操作方面，这本书也做得非常到位。它提供了非常详尽的步骤指导，并且配有大量的屏幕截图，让学习者可以一步一步地跟随操作。我尤其喜欢它在讲解一些比较复杂的统计分析，比如路径分析、因子分析等时，都给出了非常清晰的操作流程和结果解读。这对于我之前一直难以理解的这些高级统计方法，起到了非常大的帮助。而且，书中的例子也非常贴近实际研究，很多案例都来自于台湾地区的学术研究，让我觉得非常亲切，也更容易将学到的知识应用到自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我拿到这本《SPSS 22统计分析严选教材》时，我并没有抱太大的期望，毕竟市面上关于SPSS的书籍实在太多了，很多都大同小异，要么过于理论化，要么过于浅显。但是，这本书彻底颠覆了我的看法。它最大的亮点在于，它非常贴合台湾地区的研究和教学需求，很多例子和数据都非常有本土特色，不是那种生搬硬套的国外案例。我尤其喜欢它在讲解复杂统计模型时，那种由浅入深，层层递进的讲解方式。它不会一开始就抛出一堆复杂的公式，而是先从一个简单的概念开始，然后逐步引入更高级的概念，并且在讲解过程中，穿插了大量的SPSS操作步骤和截图，让人觉得非常容易理解和模仿。这本书对于一些常用的统计分析方法，比如t检验、ANOVA、卡方检验等等，都做了非常详尽的讲解，并且针对每种方法，都给出了详细的SPSS操作流程和结果解读。我之前对这些方法有一些模糊的认识，但是通过这本书的学习，我才真正理解了它们是如何在SPSS中实现的，以及如何正确地解读它们的输出结果。尤其是关于一些假设检验的部分，它都讲得非常清楚，包括如何检验假设，以及如果假设不满足，应该如何处理，这对于确保统计分析的严谨性非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书，真的，给我带来了太多惊喜！《SPSS 22统计分析严选教材》这本书，它不仅仅是一本SPSS操作手册，更像是一本统计分析的“百科全书”。它涵盖了SPSS软件的方方面面，从最基础的数据录入、数据清理，到各种复杂的统计分析方法，都做了非常详尽的讲解。我最喜欢它在讲解统计学原理时，那种由浅入深，循序渐进的方式。它不会一开始就抛出一堆复杂的公式，而是先从简单的概念讲起，然后逐步引入更高级的概念，并且在讲解过程中，穿插了大量的SPSS操作步骤和截图，让人觉得非常容易理解和模仿。我之前在做研究的时候，经常会因为对统计方法的理解不够深入，导致分析结果的解释不够准确。但是，通过这本书的学习，我才真正理解了各种统计方法的内在逻辑，并且能够更自信地解读它们的输出结果。而且，书中还包含了很多关于数据可视化的内容，让我能够更直观地展示我的数据和分析结果。这本书的排版也非常舒服，字号适中，章节划分也很合理，阅读起来不会有压迫感，完全可以沉浸在学习中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感觉就是“实用”！《SPSS 22统计分析严选教材》不像一些理论书籍那样，读起来枯燥乏味，而是真正地从一个SPSS的使用者的角度出发，考虑到我们在实际操作中会遇到的各种问题。我记得我刚开始接触SPSS的时候，最头疼的就是数据输入和数据整理，很多时候，一个简单的输入错误就能导致后续所有的分析都变得毫无意义。这本书在这方面做得非常出色，它花了相当大的篇幅来讲解如何进行数据录入、数据清洗、变量编码、数据转换等等，这些基础但至关重要的步骤。而且，它还提供了很多实用的技巧和注意事项，帮助我们避免一些常见的错误。此外，书中对各种统计分析方法的介绍，也非常接地气。它不是简单地罗列公式，而是会先解释这个方法为什么有用，它能解决什么问题，然后才教你如何在SPSS中进行操作。我特别喜欢它在讲解一些比较复杂的分析方法时，会提供详细的案例分析，通过这些案例，我能够更直观地理解这些方法是如何应用的，以及如何解读它们的输出结果。比如，在学习结构方程模型的时候，我之前一直觉得非常抽象，但是看了这本书的讲解，并且跟着书中的案例一步一步操作之后，才感觉豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

这本《SPSS 22统计分析严选教材》真的是让我对SPSS软件的使用有了脱胎换骨的认识。之前，我总觉得SPSS只是一个简单的工具，可以跑一些基本的统计，但很多时候，我都被那些复杂的操作选项搞得头晕目眩，不知道该点哪个，也不知道点完之后会是什么结果。但是，这本书就不一样了，它非常系统地从SPSS软件的界面介绍开始，然后逐步深入到各种分析模块。我特别喜欢它在讲解每一个统计分析方法时，都会先解释清楚这个方法背后的统计学原理，以及它适用于什么样的研究场景。然后，再一步一步地教你如何在SPSS里进行操作，并且告诉你每个选项代表什么含义，这对于理解SPSS的逻辑至关重要。书中还包含了很多实际操作的截图，非常直观，跟着截图一步步来，基本不会出错。我之前做过一个关于消费者购买意愿的研究，想要用一些回归模型来分析，但是自己摸索了半天，结果都不太理想。后来，我参考了这本书里关于多元回归分析的章节，才发现之前很多步骤都做错了，而且对那些模型假设的检验也不够重视。用了书里讲的方法之后，我的模型拟合度大大提高，解释力也更强了，连我的老板都表扬了我。这本书真的是把SPSS从一个“工具”变成了一个“助手”，让我能够更有效地利用它来解决实际问题，大大提升了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的，怎么说呢，简直是神队友！我之前在学校上统计课，用的教材跟这个比起来，简直是天壤之别。R17到R22这个版本跨度很大，我之前一直用R17，感觉很多新功能都没摸透，换了新版SPSS之后，又觉得以前学的很多东西都有点跟不上趟了。幸好及时发现了这本《SPSS 22统计分析严选教材》，简直是及时雨！我尤其喜欢它对于各种统计方法的讲解，不是那种干巴巴的公式堆砌，而是结合了很多实际案例，特别是很多例子都和我日常工作中遇到的问题很相似，比如市场调研的数据分析、用户行为的挖掘等等，让我一下子就觉得统计学不再是冷冰冰的数字，而是非常有用的工具。书里的图文并茂，每一步操作都清晰明了，即使是新手也能很快上手，而且很多细节的地方，比如数据预处理、缺失值处理、异常值检测这些，都讲得特别细致，不像有些书只是带过，这本书真的是把这些基础又关键的步骤拆解开来，让我彻底理解了为什么这么做，以及这样做的好处。我之前做报告的时候，常常因为数据处理不当导致结果不准确，现在学了这本教材，感觉信心大增，能够更从容地应对各种数据分析的挑战。而且，它的排版也很舒服，字号适中，章节划分也很合理，阅读起来不会有压迫感，完全可以沉浸在学习中。

评分☆☆☆☆☆

这本《SPSS 22统计分析严选教材》真的是一本“有温度”的书。怎么说有温度呢？因为它不仅仅是冰冷的知识和操作指南，更像是一位循循善诱的老师。在讲解SPSS的各种功能和统计方法时，它总是能够站在初学者的角度，用最通俗易懂的语言来解释那些看似复杂的概念。我之前在学习SPSS的时候，最怕的就是遇到一些专业术语，然后就卡在那里，不知道该如何继续。但是，这本书在这一点上做得非常好，它会用一些比较形象的比喻，或者生活中的例子来解释那些抽象的统计学概念，让学习过程变得轻松有趣。我尤其喜欢它在讲解每一个统计分析模块时，都会先给出一个研究背景，然后介绍该模块能够解决什么问题，最后才是详细的操作步骤。这种“情境式”的学习方式，让我能够更清楚地知道，为什么我们要学习这个模块，它在实际研究中有哪些应用。而且，书中的排版设计也很人性化，图片和文字结合得恰到好处，阅读起来一点都不费力。我之前花了很多时间在学习SPSS，但总感觉进步不大，但是自从有了这本书，我感觉自己就像拥有了一个超级导航仪，能够清晰地指引我前进的方向，并且在遇到困难时，总能找到相应的解答。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《SPSS 22统计分析严选教材》，我才真正体会到什么叫做“融会贯通”。SPSS软件的功能非常强大，但很多时候，我们仅仅会用它来跑一些基础的统计分析，而忽略了它在数据探索、模型构建等方面的潜力。这本书就很好地弥补了我的这一不足。它不仅仅讲解了SPSS的各种基础统计功能，还深入地探讨了如何利用SPSS进行数据可视化、探索性数据分析、模型诊断等等。我尤其喜欢它在讲解一些高级的统计方法，比如广义线性模型、生存分析等时，都给出了非常详尽的步骤和案例。这对于我来说，是非常有价值的，因为在我的研究领域，这些方法是经常会用到的。这本书在SPSS操作的细节方面也做得非常出色，它会考虑到初学者在操作过程中可能遇到的各种问题，并且给出相应的解决方案。比如，在进行数据预处理时，它会详细讲解如何处理缺失值、如何进行变量变换等等。这些看似琐碎的细节，却对最终的分析结果有着至关重要的影响。而且，书中的语言风格也非常亲切，不像一些学术书籍那样生涩难懂，让人感觉就像在和一位经验丰富的老师交流。