统计学：SPSS 与 Excel 之应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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以大量「例题」及「图表」解说统计观念及特性。
　　对统计原理与概念作「深入浅出」之解释。
　　使读者「很快」且「很容易」吸收及了解统计原理与观念。
　　附上新版本之「SPSS」及「EXCEL」软体操作，以便更容易进行统计资料处理。
　　统计原理与概念之解说与软体操作颇适合「硕博士生」及「专题制作」学生参考用来整理论文资料。
　　大学毕业多年重返就读「硕士在职专班」者可借本书快速复习统计全貌。
　　本书之内容并无艰深之数学推导与证明，对于「初学者」、「恐惧数学者」及「欲于短时间内想了解统计全貌者」而言，是一本极为合适之参考用书。

数据驱动时代的决策艺术：洞察、建模与实践指南 一本面向实践者的、关于如何驾驭海量数据，将其转化为清晰洞察与可靠预测的权威著作。 在当今这个信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动商业决策、科研创新乃至社会治理的核心引擎。然而，如何从纷繁复杂、数量庞大的数据集中提取出有价值的“黄金”，如何构建能够解释现象、预测未来的可靠模型，始终是横亘在许多专业人士面前的一大挑战。本书正是在这一需求背景下应运而生，它摒弃了晦涩的纯理论说教，专注于提供一套全面、系统、可操作的数据分析与建模方法论，旨在赋能读者，无论其背景如何，都能自信地驾驭现代数据科学工具，实现从数据到决策的无缝转化。 本书的构建逻辑遵循了数据分析的完整生命周期：数据理解、数据准备、模型选择、模型构建、模型评估与结果解释。我们坚信，数据分析的成功不仅仅在于掌握复杂的算法，更在于对业务问题（或研究假设）的深刻理解以及对分析结果的审慎解读。 --- 第一部分：数据分析的基石——思维模式与基础构建 本部分是通往高级分析的必经之路，重点在于建立正确的分析思维框架和扎实的数据素养。 第一章：现代数据科学的范式转变 从描述到预测的跨越： 探讨数据在不同行业（金融、市场营销、运营管理、生物医学等）中的核心价值定位。 分析的伦理与偏见识别： 强调数据收集、清洗和模型构建过程中可能存在的系统性偏差（Selection Bias, Confirmation Bias 等），学习如何主动识别并减轻这些偏见对结果可靠性的冲击。 研究问题的量化与假设的建立： 如何将模糊的商业痛点转化为可检验的统计假设（零假设与备择假设的精确表述）。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 原始数据的“美容术”： 详细讲解缺失值（Missing Data）的处理策略，包括均值插补、热点卡填充法、多重插补（Multiple Imputation）的原理与应用场景。 异常值（Outliers）的识别与处理： 介绍基于箱线图、Z-Score、IQR法则以及更先进的局部异常因子（LOF）等方法，并讨论应保留还是剔除异常值的判断标准。 数据转换与标准化： 探讨对数转换、平方根转换、Box-Cox 转换在改善数据分布形态和满足模型假设方面的关键作用；理解标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的适用区别。 特征工程的初步探索： 如何通过组合、拆分、编码（One-Hot Encoding, Target Encoding）现有变量来创造更具解释力的预测因子。 --- 第二部分：描述性统计与推断性统计的实践运用 本部分深入讲解了统计学中最核心的两大分支，聚焦于如何利用样本数据对总体做出可靠的推断。 第三章：集中趋势、离散程度与分布形态的量化 核心度量： 均值、中位数、众数的深入对比及其对偏态分布的敏感性。 变异性的衡量： 方差、标准差、极差与百分位数在描述数据分散程度中的作用。 概率分布的建模： 重点剖析正态分布、二项分布、泊松分布的实际应用场景，以及如何通过拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests）判断数据是否符合特定分布。 第四章：抽样理论与区间估计 抽样方法的精选： 简单随机抽样、分层抽样、系统抽样在保证样本代表性中的区别。 中心极限定理的威力： 深入理解为什么中心极限定理是统计推断的理论支柱。 置信区间的构建与解释： 如何为总体均值和总体比例构建可靠的置信区间，并正确解读“95%置信”的真正含义，避免常见的解释误区。 第五章：假设检验的严谨流程 单样本与双样本检验： T检验（独立样本、配对样本）与方差分析（ANOVA）的适用条件与操作流程。 非参数检验的适用性： 在数据不满足正态性或样本量较小时，如何选择曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等替代方法。 P值与统计功效（Power）： 对P值的批判性分析，理解I类错误和II类错误的权衡，并学习如何通过功效分析确定所需的最小样本量。 --- 第三部分：回归分析——预测建模的核心技术 回归分析是量化变量间关系并进行预测的最重要工具。本部分将回归分析的层次从基础提升到多元、混合模型的应用层面。 第六章：线性回归模型的构建与诊断 简单线性回归的几何意义： 最小二乘法的推导与核心假设（L.I.N.E.原则的详细阐述）。 多元回归的挑战： 引入多重共线性（Multicollinearity）的概念，使用方差膨胀因子（VIF）进行诊断，并探讨处理多重共线性的方法（如主成分回归）。 模型选择的艺术： 逐步回归法（Forward, Backward, Stepwise）的优缺点对比，以及基于信息准则（AIC, BIC）的模型筛选策略。 残差分析的深度解读： 如何通过残差图检查异方差性（Heteroscedasticity）和非线性关系，并使用稳健标准误（Robust Standard Errors）进行修正。 第七章：广义线性模型（GLM）——处理非正态因变量 逻辑回归（Logistic Regression）： 深入剖析在因变量为二分类（是/否，成功/失败）情况下的模型原理，赔率比（Odds Ratio）的计算及其在医学和市场研究中的解释。 泊松回归与计数数据： 适用于分析事件发生次数（如网站点击量、事故发生率）的模型构建。 模型拟合优度的评估： 学习使用Deviance统计量、伪R方（Pseudo R-squared）来评估非线性模型的拟合效果。 第八章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）的进阶应用 多因素方差分析： 探讨因子之间是否存在交互效应（Interaction Effect），以及如何解释高阶交互项的意义。 协方差分析： 如何在控制了协变量（Covariates）的影响后，更精确地检验主要因素的效果，这在实验设计和准实验研究中至关重要。 --- 第四部分：高级分析技术与时间序列洞察 本部分拓展了分析的广度，引入了处理分类数据和依赖性数据的工具，使读者能够应对更复杂的实际问题。 第九章：分类数据分析——卡方检验与列联表 拟合优度与独立性检验： 使用卡方检验来判断两个分类变量之间是否存在关联。 列联表的深入分析： 介绍费舍尔精确检验（Fisher’s Exact Test）在小样本场景下的应用，以及如何计算关联强度指标（如Cramer's V）。 第十章：时间序列数据的分解与预测 时间序列的特性识别： 趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机波动（Irregularity）的识别与分离。 平稳性检验： ADF检验等方法在确定序列是否需要差分处理中的作用。 经典预测模型： 移动平均法（MA）、指数平滑法（ETS）的实际操作与参数优化。 ARIMA模型的构建： 深入理解自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）模型的组合，以及如何通过ACF和PACF图识别合适的阶数（p, d, q）。 --- 结语：从分析到行动的闭环 本书的终极目标是培养读者将统计语言转化为商业或研究语言的能力。我们不仅教会您如何“运行”分析，更教会您如何“思考”分析。每一章的实践案例都紧密结合了真实世界的数据场景，强调结果的可视化表达、商业意义的提炼，以及如何构建一个清晰、有说服力的分析报告，从而真正实现数据驱动的价值创造。 掌握本书所涵盖的方法论，意味着您已具备了在任何需要严谨量化分析的领域中，独立、高效完成数据探究与模型构建的硬核能力。

Chapter 1 绪 论
Chapter 2 统计资料之蒐集与呈现
Chapter 3 统计资料之集中趋势量数
Chapter 4 统计资料之分散情形量数
Chapter 5 机 率
Chapter 6 常用之不连续机率分配
Chapter 7 常用之连续机率分配
Chapter 8 抽样与抽样分配
Chapter 9 估 计
Chapter 10 假设检定
Chapter 11 实验设计与变异数分析
Chapter 12 相关与回归分析
Chapter 13 卡方检定
附录 统计表
部分习题解答
中英文索引

评分☆☆☆☆☆

一直以來，統計學對我來說，都像是一個遙不可及的學術殿堂，充滿了令人望而生畏的公式和理論。直到我偶然翻閱了這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，我才真正體驗到統計學的魅力，並且發現它原來如此貼近我們的生活和工作。書中將SPSS和Excel這兩套廣泛使用的軟體，巧妙地融入到統計學的教學中，讓原本抽象的概念變得具體可行。我最喜歡的部分，是書中對於各種統計方法的應用情境的詳細說明，這讓我能夠在面對不同的問題時，迅速找到合適的分析工具和方法。 書中大量的圖文並茂的範例，覆蓋了市場調查、學術研究、商業分析等多個領域，讓我能夠將學到的知識與實際工作聯繫起來。例如，在處理市場問卷數據時，我過去總是感到無從下手，而這本書中的相關案例，則為我提供了清晰的分析思路和操作步驟。通過跟隨書中的引導，我不僅能夠完成數據的清理和分析，更重要的是，我學會了如何從數據中挖掘出有價值的洞察，並將其轉化為實際的商業決策。

评分☆☆☆☆☆

身為一個非統計科班出身的學生，我曾經對統計學抱持著敬畏甚至恐懼的態度。大量的公式、符號、理論，總是讓我覺得距離自己很遙遠，難以消化。然而，《統計學：SPSS與Excel之應用》這本書，徹底顛覆了我對統計學的刻板印象。它以一種非常接地氣的方式，將統計學的精髓融入到SPSS和Excel的實際操作之中，讓我這個「小白」也能夠輕鬆入門。書中的講解思路清晰，邏輯嚴謹，每一個章節的內容都緊密相連，循序漸進，不會讓人在學習過程中感到斷層。 最讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避統計學中的難點，而是以一種更易於理解的方式去呈現。例如，在講解抽樣分配的概念時，作者結合了圖示和實際案例，將抽象的理論具象化，讓我能夠清晰地理解為什麼會有中心極限定理，以及它在統計推斷中的重要性。而且，書中對於SPSS和Excel的應用，不僅僅是簡單的軟體教學，更重要的是，它引導我們思考如何根據不同的研究問題，選擇合適的統計方法，以及如何正確地設定分析參數。這種「思考」的引導，讓我受益匪淺，遠勝於單純的軟體操作技巧。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣在職場上需要頻繁接觸數據，但統計基礎卻相對薄弱的人來說，這本《統計學：SPSS與Excel之應用》簡直是不可多得的寶藏。它並不是一本純粹的軟體教學手冊，也不是一本深奧的理論教科書，而是將兩者完美地融為一體。書中對於SPSS和Excel的講解，並非孤立存在，而是緊密圍繞著統計學的核心概念展開。例如，在介紹相關分析時，作者不僅教你如何在軟體中計算相關係數，更重要的是，他會解釋相關係數的意義，以及如何判斷兩個變數之間是否存在顯著的相關性。 我尤其喜歡書中在講解統計模型的建立與評估時，所展現的深度。它並沒有止步於如何建立一個模型，而是進一步探討了模型的優劣判準，例如R平方、調整R平方、殘差分析等，並引導讀者思考如何根據實際需求，對模型進行優化。這對於我來說，是提升數據分析能力的一個重要環節。很多時候，我們不僅需要知道「如何做」，更需要知道「為什麼這麼做」，以及「做出來的結果好不好」。這本書在這方面給予了我極大的啟發。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種曾經在統計學的殿堂外徘徊許久的人來說，這本書的出現，無疑是一個及時雨。我過去嘗試過很多方法來學習統計學，但總是卡在理論的迷霧和軟體操作的障礙中。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》巧妙地將兩者融合，讓學習變得既有深度又有廣度。書中對於SPSS的操作步驟，詳細到每一個按鈕點擊，每一個選項的選擇，甚至連可能遇到的錯誤提示都給出了預警和解決方案，這對於初學者來說，極大地降低了學習的門檻。同時，書中對於Excel在統計分析中的應用，也提供了許多實用技巧，這對於我們這些日常工作中經常使用Excel的上班族來說，更是錦上添花。 我尤其讚賞書中對於「如何解讀統計結果」的重視。很多統計書都只教你如何跑出結果，卻很少告訴你這些數字代表什麼意義，以及如何根據這些結果做出有意義的判斷。這本書則不同，它不僅教你如何得到p值、信賴區間、迴歸係數等，更重要的是，它會引導你思考這些數值背後的含義，以及在實際情境中，它們的實際意義是什麼。這讓我感覺自己不再是一個被動的計算機操作員，而是一個能夠運用統計工具來洞察問題、解決問題的分析師。這種由「術」到「道」的昇華，是這本書最讓我感動的地方。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市面上關於統計學的書籍多如牛毛，但真正能夠做到理論與實務完美結合的卻是鳳毛麟角。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》無疑是其中的佼佼者。作者對於如何將枯燥的統計理論轉化為具體的、可操作的步驟，展現了極高的技巧。書中對於SPSS和Excel的應用講解，並非僅僅是功能的羅列，而是深入到每一個功能背後的統計原理。例如，在講解假設檢定時，作者不僅示範了如何在軟體中進行T檢定、卡方檢定等，更重要的是，他解釋了這些檢定的假設條件、p值的意義，以及如何根據檢定的結果做出判斷。這種「知其然，更知其所以然」的講解方式，讓我在學習過程中，不僅掌握了操作技巧，更深刻理解了統計思維。 我特別喜歡書中那些來自各行各業的實例，從市場調查、學術研究，到金融分析、醫療數據，涵蓋的範圍相當廣泛。這些貼近生活、貼近工作的案例，讓我能夠立刻將學到的統計知識與自己的實際情況對號入座，產生強烈的學習動機。更難能可貴的是，書中的講解並沒有因為案例的多元化而顯得碎片化，反而通過SPSS和Excel這兩大工具，將各種統計方法有機地串聯起來，形成了一個完整的知識體系。這對於我這種希望建立系統化統計知識框架的讀者來說，意義非凡。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在統計學領域摸索多年的小資族，我一直覺得統計學就像是一門神秘的學科，看似艱澀，實則與我們的生活息息相關。從日常的消費習慣分析，到職場上的決策制定，再到學術研究的驗證，處處都有統計學的影子。然而，過去接觸過的統計學書籍，總是以理論為重，公式推導繁瑣，讓我常常望而卻步，難以將抽象的理論與實際應用連結起來。直到我偶然翻閱了這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，簡直像是打開了一扇新世界的大門！ 我尤其欣賞這本書在講解統計概念時，非常貼近實際操作。它並沒有一味地堆砌複雜的數學公式，而是將重心放在如何運用SPSS和Excel這兩套廣泛使用的軟體來解決實際問題。書中大量的圖文並茂的範例，從簡單的資料整理、描述性統計，到進階的迴歸分析、變異數分析，都循序漸進地引導讀者一步步操作。這對於像我這樣，雖然有心學習但又擔心軟體操作門檻的讀者來說，簡直是福音。每次遇到一個新的統計方法，書中都會詳細說明其背後的邏輯，然後立刻示範如何在SPSS或Excel中進行相應的分析，並且解釋如何解讀輸出的結果。這讓我不再是死記硬背，而是真正理解了統計方法的意義和價值。

评分☆☆☆☆☆

對於許多像我一樣，曾經對統計學感到束手無策的讀者來說，這本《統計學：SPSS與Excel之應用》簡直是一本「救命稻草」。它並非一本艱澀的學術專著，而是一本非常實用的工具書，將統計學的理論與SPSS、Excel這兩個強大的軟體緊密結合。書中的講解非常到位，從最基礎的資料輸入、整理，到各種進階的統計分析，作者都進行了詳細的步驟說明。這讓我在學習過程中，能夠隨時跟著操作，並立即看到結果，極大地增強了我的學習信心。 我特別欣賞書中在講解迴歸分析時，所提供的深度。它不僅僅是教你如何建立一個迴歸模型，更重要的是，它會引導你評估模型的優劣，例如通過R平方、殘差分析等，並探討如何根據實際情況對模型進行優化。這對於我這種在工作中需要進行預測性分析的人來說，是非常寶貴的知識。而且，書中還會探討一些在實際操作中可能會遇到的陷阱，並提供解決方案，這使得整本書的內容更加全面和實用。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市面上關於統計學的書籍琳瑯滿目，但真正能夠做到將理論與實務無縫結合的，卻是少之又少。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》無疑是其中的佼佼者。作者對於SPSS和Excel這兩大軟體的掌握程度，可見一斑，並且能夠將複雜的統計分析流程，以一種極為清晰、易懂的方式呈現在讀者面前。我尤其欣賞書中在講解各種統計檢定時，對於其背後邏輯的深入剖析，這讓我能夠真正理解為什麼要進行某種檢定，以及如何正確地解釋檢定結果。 書中大量的圖文並茂的案例，從不同領域的實際應用出發，讓統計學不再是冰冷的公式和理論，而是充滿生命力的工具。我曾經在進行市場調研數據分析時，感到無從下手，而這本書中的相關案例，則為我提供了清晰的思路和方法。通過跟隨書中的步驟進行操作，我不僅完成了數據分析，更重要的是，我學會了如何從數據中提煉有價值的資訊，並將其轉化為實際的決策依據。這種從「知其然」到「知其所以然」的昇華，是我在這本書中最主要的收穫。

评分☆☆☆☆☆

在我過往的學習經驗中，統計學始終是我的一塊心病。理論上的艱澀，讓我難以與實際應用連結，而軟體操作的複雜，又讓我望而卻步。直到我偶然接觸到這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，我才真正感受到統計學的魅力，並且找回了學習的自信。這本書最大的優勢在於，它能夠將抽象的統計概念，通過SPSS和Excel這兩個強大的工具，轉化為具體的、可執行的步驟。作者的講解方式非常細膩，從資料的輸入、整理，到各種統計方法的應用，都提供了清晰的指導。 我特別欣賞書中對於「如何解讀統計圖表」的講解。很多時候，我們看到的統計圖表，可能只是一個數字的堆砌，但書中卻能夠引導我們從圖表中讀懂數據背後的含義，識別數據中的趨勢和異常。這對於我這種需要頻繁製作和解讀報告的人來說，是非常實用的技能。而且，書中還會探討一些常見的統計誤區，並提供避免這些誤區的建議，這使得整本書的內容更加完善和嚴謹。

评分☆☆☆☆☆

我曾經花費大量的時間和精力，試圖啃讀一些理論性極強的統計學書籍，但往往是事倍功半，難以將所學知識應用於實際。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》的出現，就像是一盞明燈，指引了我一條通往實用統計學的道路。作者對於SPSS和Excel的結合運用，處理得相當嫻熟，讓原本看似複雜的統計分析過程，變得清晰易懂。我尤其欣賞書中對於不同統計方法的應用場景的詳細闡述，這讓我能夠在面對具體問題時，迅速判斷應該採用哪種統計工具和方法，從而提高分析效率。 書中大量的實操範例，從資料的匯入、清理、整理，到各種統計圖表的製作，再到各類統計檢定的執行和結果解讀，都進行了極為詳盡的示範。這對於我這種「手把手」學習習慣的讀者來說，簡直是量身打造。我可以在學習過程中，隨時跟著書中的步驟進行操作，並立即看到分析的結果，這種即時的反饋，極大地增強了我的學習信心。而且，書中還會探討一些在實際操作中可能會遇到的問題，並提供解決方案，這使得整本書的實用性得到了極大的提升。