应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）【附范例光碟】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书编排深入浅出，就算学生不具统计学基础，以此书授课，学生亦能完全上手，不再因无法有效应用统计分析软体而困扰，相当适合做为大专院校应用统计学课程教材。

　　目前最让教师和同学们困扰的一点在于，上完统计学后，仍无法有效应用统计分析软体做实务分析，进一步要撰写论文时，亦常不敷使用。作者凭借自身多年教学与研究经验及对统计学之钻研编写本书，不以繁琐的统计公式陈述，而是以论文问卷分析实例连结各统计方法，另在各章节适度导入研究方法的观念，将研究假设与统计分析结合，有助于研究生论文写作之训练。

　　SPSS及AMOS是社会科学常用的套装软体，其操作视窗介面简易，且有中、英文版本，适合研究生进行数量分析运用，详读此书，对论文的撰写一定有相当的助益。

　　第三版增加干扰变数图解的方法，以阶层回归法的回归数据，搭配Interaction软体制作的调节图，可以让干扰变数的论证更容易呈现。

　　随书附赠范例光碟，提供书中范例演练所需资料库档案。

 

好的，这是一份关于一本假设的统计学教材的详细简介，其内容与您提供的书名《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）【附范例光碟】》无关。 --- 书名： 《高级计量经济学与时间序列分析：理论、模型与R语言实战》 作者： 王明德 教授 / 李晓芳 博士 版次： 第二版（修订版） 出版社： 宏远教育出版社 出版年份： 2024年 页数： 约 850 页 定价： 人民币 198.00 元 --- 内容简介 本书是专为经济学、金融学、统计学、管理科学及相关量化研究领域的高级学生、研究人员和专业人士设计的一本深度探讨计量经济学前沿理论与时间序列分析技术的专业著作。本书在继承经典计量经济学框架的基础上，全面整合了近年来在面板数据、微观计量、高频数据处理以及复杂时间序列建模方面的新进展，并强调使用当前主流的统计分析软件R语言进行实际操作和模型验证。 本书的结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者从扎实的理论基础出发，掌握从模型设定、参数估计到假设检验的完整分析流程，并能独立解决实际研究中的复杂问题。 第一部分：计量经济学基础与前沿（理论深化） 本部分侧重于对经典计量经济学框架的拓展与深化，为理解更复杂的模型打下坚实基础。 第1章：回归分析的理论再审视与检验 异方差性与稳健标准误： 深入探讨White检验、Breusch-Pagan检验的局限性，详细介绍异方差一致（Heteroskedasticity-Consistent）标准误（HC0至HC3）的推导与应用，以及聚类稳健标准误在面板数据中的作用。 序列相关性与广义最小二乘（GLS）： 重点分析Durbin-Watson检验的不足，阐述Cochrane-Orcutt变换和Prais-Winsten估计法的原理，并介绍使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估计量（如Newey-West）处理非球形误差项。 内生性问题与工具变量（IV）方法： 全面回顾内生性产生的根源（遗漏变量、测量误差、 simultaneity），深入剖析两阶段最小二乘（2SLS）的识别条件与效率损失。重点介绍GMM（广义矩估计）作为IV方法的推广，阐述GMM估计的渐近性质和效率最优性。 第2章：面板数据模型的深度解析 模型设定与选择： 详细比较普通最小二乘（Pooled OLS）、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的假设条件与估计效率。 Hausman检验的严格应用： 不仅介绍标准Hausman检验，还探讨了其在存在异方差或序列相关时的修正形式，如Durbin-Wu-Hausman检验。 动态面板数据模型（DPD）： 引入滞后被解释变量后的内生性问题，系统讲解Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）的估计策略、一致性条件（Sargan/Hansen检验）以及R语言中的具体实现流程。 第3章：微观计量经济学的进阶主题 离散选择模型： 细致区分Logit、Probit模型的理论基础、边际效应的计算与解释。针对多分类结果，详细讲解Multinomial Logit（MNL）和Nested Logit模型，并探讨其 IIA（Independence of Irrelevant Alternatives）假设的检验与规避。 有限因变量与生存分析： 聚焦Tobit模型（删限因变量）、Heckman两阶段模型（选择偏差的修正），以及Cox比例风险模型在经济学和医学中的应用。 第二部分：时间序列分析的精细化处理（实战前沿） 本部分是本书的特色和重点，专注于非平稳时间序列、高频数据建模以及前沿的向量自回归（VAR）模型的处理。 第4章：非平稳性检验与协整分析 单位根检验的全面对比： 不仅限于ADF检验，系统介绍Phillips-Perron（PP）检验、KPSS检验的零假设设定差异。对于高阶非平稳序列，深入讲解NG-Perron检验。 协整关系的识别与估计： 详细解释Engle-Granger两步法和Johansen协整检验的矩阵代数基础。重点讲解如何在R中确定协整秩（Eigenvalue Test与Trace Test）以及如何建立误差修正模型（VECM）。 结构性断点与时间变异性： 引入Zivot-Andrews检验等结构性断点单位根检验，探讨时间序列模型中的参数时变问题（如TVP-VAR）。 第5章：高阶动态模型与波动率建模 向量自回归（VAR）模型： 从单变量AR到多变量VAR的扩展，重点讨论VAR模型的定阶（AIC/BIC/HQIC准则）、格兰杰因果检验的矩阵形式。 脉冲响应函数（IRF）与方差分解（FEVD）： 详细解释如何通过Cholesky分解或结构性VAR（SVAR）识别冲击，并使用Bootstrap方法计算脉冲响应估计区间。 波动率模型（ARCH/GARCH族）： 深入讲解ARCH效应的检验，建立标准的GARCH(1,1)模型，并扩展至EGARCH、GJR-GARCH等非对称波动率模型，用于捕捉金融时间序列的杠杆效应。 第6章：高频数据处理与状态空间模型 高频数据挑战： 讨论微观市场数据（Tick Data）中的非同步性、噪声和微观结构效应。介绍基于高频数据的波动率估计方法（如二次变差法）。 卡尔曼滤波与状态空间模型： 详细介绍状态空间表示的原理，推导卡尔曼滤波器的预测和更新方程。将其应用于时间序列的平滑、插值以及对隐藏状态（如潜在通胀率）的估计。 第三部分：R语言实战与案例精选 本书的每一章理论推导后，均配有详尽的R语言代码示例和数据分析流程，确保读者能够快速将理论应用于实践。 R包支持： 全程使用`lmtest`, `plm`, `sandwich`, `vars`, `tseries`, `rugarch`, `KFAS`等核心包进行操作。 数据案例： 涵盖了宏观经济增长的面板回归分析、股票市场的波动率建模、汇率预测的VECM应用等多个现实案例。所有数据和代码均在附带的电子资源包中提供。 本书特色 1. 理论与实践的完美结合： 本书不仅提供了严谨的数学证明和经济学直觉，更侧重于如何利用R语言高效、准确地实现这些复杂模型。 2. 覆盖面广且深入： 内容从计量经济学的经典理论（如IV、GMM）延伸至时间序列的前沿（如SVAR、GARCH族、高频数据处理）。 3. R语言驱动： 摒弃了传统教材对软件界面的依赖，专注于程序代码的编写逻辑和统计包的函数调用，培养读者的量化编程能力。 4. 结构递进： 章节设计遵循从基础回顾到复杂建模的逻辑顺序，适合作为研究生和博士生的核心教材，也可作为量化研究人员的案头参考手册。 适合读者： 经济学、金融学、国际贸易、公共政策等专业的研究生及博士生。 需要进行复杂计量分析的科研人员和数据分析师。 希望系统掌握高级计量经济学和时间序列分析的从业人员。

作者简介

李城忠

　　现职：
　　大叶大学 运动健康管理学系 教授

　　学历：
　　国立清华大学 理学 博士
　　朝阳科技大学 企管 硕士

　　经历：
　　运动休闲管理学报 执行编辑
　　运动管理季刊 执行编辑
　　POWERHOUSE健康体适能 顾问
　　台湾体育运动管理学会 理事
　　大叶大学 运动事业管理学系 系主任

 

Ch 01 SPSS概述及资料处理
1-1 统计相关名词解释
1-2 SPSS介绍及编码
1-3 变数的概念和操作定义
1-4 变数的组合关系
1-5 资料前处理

Ch 02 项目分析
2-1 项目难度与鑑别度
2-2 反向题重新计分
2-3 高低分组
2-4 项目分析报表结果

Ch 03 信度与效度分析
3-1 信度分析
3-2 效度分析
3-3 信度与效度之关系

Ch 04 叙述统计与t检定
4-1 叙述性统计的基本概念
4-2 叙述性统计的类型
4-3 单一样本t检定

Ch 05 交叉分析
5-1 交叉分析之意义
5-2 交叉分析释例
5-3 卡方独立性检定

Ch 06 探索型因素分析
6-1 因素分析概述
6-2 探索型因素分析之范例

Ch 07 结构方程模式－验证型因素分析
7-1 验证型因素分析说明
7-2 验证型因素分析实例

Ch 08 单因子变异数分析
8-1 单因子变异数概述
8-2 独立样本单因子变异数

Ch 09 相关分析
9-1 相关分析之概述
9-2 积差相关
9-3 Spearman等级相关

Ch10 虚拟变数与回归分析
10-1 回归分析之概述
10-2 虚拟变数之概述
10-3 虚拟变数之回归分析

Ch11 径路分析
11-1 径路分析之概述
11-2 径路分析之释例

Ch12 中介变数与干扰变数
12-1 中介变数的定义
12-2 中介变数之实例
12-3 干扰变数的定义
12-4 干扰变数之实例

Ch13 结构方程模式－结构模式分析
13-1 结构方程模式简介
13-2 结构方程模式实例

Ch14 无母数检定
14-1 无母数检定之概述
14-2 适合性检定
14-3 二项式检定
14-4 柯－史单一样本检定
14-5 两独立样本检定
14-6 两相依样本检定
14-7 多个独立样本检定
14-8 多个相依样本检定

Ch15 集群分析
15-1 集群分析之概述
15-2 集群分析之释例及报表分析

参考文献
附录一：问卷1
附录二：问卷2


 

评分☆☆☆☆☆

这本书对我这个统计学“小白”来说，简直是打开了一扇新世界的大门！我之前一直觉得统计学很难，充满了各种陌生的概念和复杂的公式，根本不敢去接触。但是这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》让我彻底改变了对统计学的印象。它以非常友好的方式，将原本枯燥乏味的统计学知识变得生动有趣，并且非常注重实践操作。 我最喜欢这本书的一点是，它没有把理论知识讲得过于晦涩难懂，而是通过大量的实例来引导读者理解。每一个统计方法，无论是最基础的描述性统计，还是像回归分析、方差分析这样的进阶内容，书中都配有详细的SPSS操作步骤和图文并茂的说明。我跟着书中的范例，一步步地在SPSS中进行操作，很快就掌握了如何进行数据的录入、清理、以及进行基本的统计分析。让我惊喜的是，书中还提供了对SPSS输出结果的详细解读，让我能够理解这些数字和图表到底代表着什么。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》真是让我在统计学习的道路上找到了救星！之前一直觉得统计学理论课听得云里雾里，尤其是那些复杂的公式和模型，简直像天书一样。每次考试前都头疼不已，感觉自己永远也抓不住重点。直到我拿到这本书，我才知道，原来统计学可以这么有趣，这么有实践性！这本书最大的亮点在于它不仅仅是理论的堆砌，而是真正从“用”的角度出发，手把手地教你如何运用SPSS和AMOS这两个强大的统计软件来解决实际问题。书中的每一个范例都选取了当下社会和研究中非常热门的主题，例如市场调研、社会学调查、教育心理学研究等等，让我瞬间觉得统计学不再是遥不可及的学术概念，而是可以实实在在地分析身边现象的工具。 我尤其喜欢书中对SPSS操作的详细讲解。每一个步骤都截图清晰，配以通俗易懂的文字说明，即便是第一次接触SPSS的新手，也能轻松上手。书中不仅教你如何输入数据、进行基本的描述性统计分析，还深入讲解了回归分析、方差分析、因子分析等核心统计方法。让我惊喜的是，书中对这些方法的原理并没有完全忽略，而是用非常直观的方式进行解释，让你在学会操作的同时，也能理解背后的逻辑，这对于我这种理论和实践都需要兼顾的学习者来说，简直是太重要了！而且，它还会告诉你，在什么样的情况下应该选择哪种分析方法，以及如何解读分析结果，这才是真正解决了“我会用，但我不知道为什么用，也不知道结果意味着什么”的痛点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究工作者，熟练掌握统计分析工具是必不可少的技能。这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》无疑是提升我统计分析能力的绝佳选择。我一直觉得，学习统计学不仅仅是记住公式，更重要的是理解其背后的逻辑，并将其应用于实际研究中。这本书在这方面做得非常出色。 它以大量精心挑选的范例为基础，将SPSS和AMOS的强大功能一一展现。我特别欣赏书中对SPSS操作的详尽讲解，从数据录入、变量管理，到各种统计分析的执行，都提供了清晰的步骤和截图。这让我能够迅速上手，并且能够独立完成数据分析任务。更重要的是，书中对统计结果的解读也非常到位，它会帮助我理解分析结果的含义，以及如何将这些结果与我的研究问题联系起来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对统计学有点“恐惧症”的人，看到那些公式就头大。但是这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》彻底改变了我的看法。它以一种非常接地气的方式，将枯燥的统计学理论变得生动有趣。我最欣赏这本书的一点是，它始终围绕着“范例分析”展开，每一个统计方法都通过一个真实的、贴近生活的案例来呈现。这让我能够更直观地理解为什么我们需要这些统计方法，以及它们在实际研究中能发挥什么样的作用。 书中的SPSS操作指南非常详尽，我从来没有接触过SPSS，但是跟着书中的截图和步骤，我很快就学会了如何进行基本的数据录入、清理和描述性统计分析。更让我惊喜的是，书中对于回归分析、方差分析等常用统计方法的讲解，都配有详细的SPSS操作步骤和结果解读。它不会让你觉得是照猫画虎，而是会告诉你每一步操作的意义，以及如何从SPSS的输出结果中提取有用的信息。对于一些比较难的统计概念，例如多重共线性、异方差等，书中也会用非常形象的比喻来解释，让我茅塞顿开。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》是我在统计学习道路上遇到的一本宝藏！作为一名社会科学的研究生，统计分析对我来说是家常便饭，但有时候会遇到一些比较复杂的模型，这时候就会觉得需要一本更深入、更实用的参考书。这本书完全满足了我的需求。它最大的特点就是以“范例分析”为核心，将理论知识与软件操作完美地结合起来。 我特别喜欢书中对AMOS在结构方程模型（SEM）方面的讲解。SEM是我一直以来都觉得很头疼但又必须掌握的统计技术。这本书从最基础的概念讲起，逐步深入到模型构建、路径分析、因子分析、中介效应、调节效应等各个方面，讲解得非常细致。让我惊喜的是，书中不仅仅告诉你怎么操作，还会深入解释这些统计方法背后的原理和适用条件，让我不仅会用，还能理解为什么这么用。而且，书中附带的范例光碟包含了所有的数据和输出结果，这让我可以反复练习，对照学习，大大提高了我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始拿到《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》这本书，我有点担心它会不会太过于理论化，毕竟“完全手册”四个字听起来就很有份量。但当我翻开第一页，就被它那种循序渐进的教学方式所吸引。作者非常聪明地将复杂的统计概念拆解成一个个小模块，并且每一个模块都配有对应的SPSS操作范例。我特别欣赏书中对AMOS的讲解，因为结构方程模型（SEM）是我一直以来觉得最难掌握的部分。书中的范例从简单的路径分析开始，逐步深入到中介效应、调节效应，甚至是多层模型，每一步都清晰明了。 让我印象深刻的是，书中不仅仅是告诉你“点这里，输入这个”，而是会详细解释为什么这么操作，以及这样操作会产生什么效果。例如，在讲解路径分析时，它会解释模型拟合指标的意义，告诉你如何判断一个模型是否拟合得好，以及不同拟合指标的侧重点。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我受益匪浅。之前看一些其他的统计书籍，讲到SEM总是感觉像在背公式，完全不知道实际操作起来是怎么回事。这本书就不一样了，它把抽象的模型具象化了，让我能够看到模型在SPSS/AMOS软件中的具体呈现，并且能够灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》对我来说，简直是一本“救命稻草”！我一直对统计学有点心存畏惧，总觉得它离我太遥远，而且那些公式和图表让我望而生畏。然而，当我拿到这本书之后，我才发现，原来统计学可以如此有趣且易于掌握。这本书最大的亮点在于它采用了一种非常直观和实用的教学方式，那就是通过大量的范例来引导读者学习。 我最喜欢的一点是，书中对于SPSS和AMOS这两个软件的操作讲解非常详细。每一个步骤都配有清晰的截图和通俗易懂的文字说明，即便是像我这样初次接触这些软件的人，也能轻松上手。书中不仅教你如何进行基本的数据分析，例如描述性统计、t检验、ANOVA等，还深入讲解了更高级的统计方法，如回归分析、因子分析、以及结构方程模型（SEM）。最重要的是，书中会告诉你这些方法的原理以及在什么情况下适用，这让我能够更好地理解和运用它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我统计学习路上的“指路明灯”！我一直觉得统计学是一门非常重要的学科，但在学习过程中，常常会因为理论的抽象和操作的复杂而感到困惑。而这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》彻底改变了我的看法。它以一种非常实用和直观的方式，将统计学的精髓呈现出来。 我最喜欢的一点是，书中始终以“范例分析”为核心，将理论知识与SPSS和AMOS的软件操作紧密结合。每一个统计概念，无论是最基础的描述性统计，还是更复杂的回归分析、方差分析、因子分析，都通过一个具体的、有实际意义的案例来讲解。这让我能够更深刻地理解这些统计方法的应用场景和意义。书中对SPSS的操作步骤非常详细，并且配有大量的截图，即便是统计学初学者，也能轻松跟随学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我这个刚开始接触实证研究的博士生来说，简直是雪中送炭！我的研究需要用到大量的统计分析，而统计学又是我的弱项。以往的学习过程中，我常常感觉自己像是站在一个巨大的信息海洋面前，却不知道从何下口。幸运的是，这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》给了我一个清晰的航行图。我最喜欢的地方在于，它不像某些教材那样，上来就给你灌输一大堆理论，而是直接切入实战，通过一个个生动贴切的案例，来引导你学习统计学的知识。 让我感到非常惊喜的是，书中对于SPSS和AMOS的每一个功能模块都进行了非常细致的介绍。不仅仅是简单的操作指南，它还会深入浅出地解释这些统计方法背后的逻辑和适用条件。例如，在讲解回归分析时，它会详细说明线性回归、逻辑回归的区别和适用场景，以及如何根据研究问题选择合适的模型。当涉及到更高级的统计技术，如结构方程模型时，书中的步骤也非常清晰，从模型构建、参数估计到模型评估，都提供了详尽的指导。最重要的是，书中附带的光碟包含了所有范例的数据文件和SPSS/AMOS的输出结果，这让我可以跟着书本一步步地操作，并且对照书中的讲解来理解每一个步骤。

评分☆☆☆☆☆

作为一个需要撰写论文的研究生，统计分析是我研究中不可或缺的一部分，而SPSS和AMOS是我常用的两个统计软件。这本《应用统计学：SPSS & AMOS范例分析完全手册（第三版）》简直是我的“学习利器”。我最喜欢的是它将理论与实践完美地结合起来。书中没有空洞的理论阐述，而是直接以实际案例为切入点，一步步地引导你学习如何运用SPSS和AMOS进行统计分析。 我尤其要赞扬书中对AMOS在结构方程模型（SEM）方面的讲解。SEM是我在研究中经常需要用到的高级统计技术，但一直以来都觉得难以掌握。这本书提供了非常系统和详尽的讲解，从模型构建、路径图的绘制，到参数估计、模型拟合评估，再到中介效应和调节效应的分析，每一步都清晰明了。更棒的是，书中附带的光碟提供了所有范例的数据文件和SPSS/AMOS的输出结果，这使得我能够对照书本进行操作，并且能够轻松地验证自己的操作是否正确。这种“跟着学，跟着做”的学习模式，极大地提高了我的学习效率。