SPSS 26統計分析嚴選教材(適用SPSS 26~22) (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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楊世瑩

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精选数据科学与统计分析实战指南 全面覆盖现代数据分析核心技能 本书旨在为广大数据科学爱好者、统计学学生以及需要运用数据驱动决策的专业人士提供一套全面、深入且极具实践性的统计分析学习资源。内容涵盖从基础统计概念到高级建模技术的广泛领域，确保读者能够掌握当今数据分析领域最前沿和最实用的工具与方法论。 第一部分：统计学基础与描述性分析的坚实地基 本部分将为读者打下坚实的统计学理论基础，这是所有复杂分析的基石。 第1章：统计学概论与数据类型 统计思维的建立： 探讨统计学的核心作用、在现代决策制定中的地位，以及如何建立正确的统计推断思维。 变量与测量层次： 详细区分定性数据（名义、顺序）与定量数据（区间、比例）的特点及其对后续分析选择的影响。 数据的采集与清洗： 介绍常见的数据来源、抽样方法（随机抽样、分层抽样等），并重点讲解数据预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值识别与修正策略。 第2章：描述性统计的艺术与科学 集中趋势的度量： 深入解析均值、中位数和众数的适用场景及局限性。 离散趋势的量化： 详细阐述方差、标准差、极差和四分位距的计算与解释，尤其侧重标准差在风险评估中的应用。 分布形态的探索： 学习偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，并掌握如何通过可视化工具快速判断数据分布的形状。 可视化基础： 介绍直方图、箱线图、茎叶图等基础图形的绘制与解读，强调图形在揭示数据特征方面的直观优势。 第二部分：概率论与推断统计的核心原理 本部分是连接描述性分析和推断性结论的关键桥梁，强调概率论在统计推断中的基础地位。 第3章：概率论基础与常见分布 概率的基本规则： 联合概率、条件概率、独立性判断。 离散型概率分布： 重点讲解二项分布、泊松分布在事件发生频率分析中的应用。 连续型概率分布： 深入探讨正态分布（高斯分布）的特性，理解其在自然界和社会现象中的普遍性，并学习如何进行正态性检验。 中心极限定理的威力： 解释中心极限定理（CLT）如何使得我们能够对非正态总体进行可靠的统计推断。 第4章：参数估计与假设检验的逻辑 参数估计： 区分点估计和区间估计，掌握置信区间的构造与意义，理解置信水平的选择对推断可靠性的影响。 假设检验的框架： 详细介绍原假设（H0）与备择假设（Ha）的设定、第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$）的权衡，以及统计功效（Power）的概念。 P值与决策规则： 准确理解P值的含义，避免常见的P值误读，并基于显著性水平做出科学的决策。 单样本与双样本检验： 掌握Z检验、t检验（独立样本、配对样本）的应用条件和操作步骤。 第三部分：方差分析与非参数方法的应用 本部分拓展了对多个群体均值进行比较的方法，并提供了当数据不满足正态性或方差齐性假设时的备选方案。 第5章：方差分析（ANOVA）的深入应用 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 分析一个因子对多个依赖组均值的影响，理解F统计量的构成。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 探索两个或多个因子及其交互作用对因变量的联合影响。 重复测量方差分析： 针对同一受试者在不同时间点或条件下进行测量的特殊设计。 事后检验： 学习LSD、Tukey's HSD等事后多重比较方法，以确定具体哪些组间存在显著差异。 第6章：非参数统计方法精选 何时选择非参数检验： 明确指出数据不满足参数检验前提（如小样本、非正态、定序数据）时的必要性。 等级检验： 掌握Mann-Whitney U检验（非参数t检验的替代）、Kruskal-Wallis H检验（非参数单因素ANOVA的替代）。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 用于分析分类变量之间的独立性（拟合优度检验和关联性检验）。 第四部分：关联性分析与回归建模的实践 本部分聚焦于探索变量间的关系强度、方向，并建立预测模型。 第7章：相关性分析与线性回归入门 相关系数的解读： 区分Pearson、Spearman和Kendall等级相关系数的应用场景。 简单线性回归： 建立一元线性模型，学习最小二乘法的原理，以及对回归系数、拟合优度（$R^2$）的解释。 回归模型的诊断： 检查残差的正态性、独立性、同方差性，识别和处理对模型拟合有较大影响的观测点（如高杠杆点）。 第8章：多元回归分析的高级技巧 多元线性回归： 引入多个自变量，探讨多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理方法（如VIF）。 模型选择策略： 介绍逐步回归、向前选择、向后剔除等构建最优预测模型的自动化方法。 虚拟变量（Dummy Variables）： 学习如何在回归模型中纳入分类变量，并解释其系数的含义。 交互项的引入： 理解并检验变量间交互作用对因变量的影响。 第五部分：高级分析技术与数据挖掘的初步探索 本部分介绍更复杂的建模技术，帮助读者处理非线性关系和分类预测问题。 第9章：逻辑回归与生存分析 二元逻辑回归： 建立预测二分类结果（如是否购买、是否患病）的模型，重点理解Logit变换和Odds Ratio的解释。 多项逻辑回归： 扩展到预测三个或更多类别的结果。 生存分析导论： 介绍生存函数、风险函数，并学习Kaplan-Meier估计法和Cox比例风险模型在时间到事件分析中的应用。 第10章：方差分析的进阶模型与混合效应模型 混合模型概述： 针对具有层次结构或重复测量的复杂数据结构，理解随机效应和固定效应的区别。 线性混合模型（LMM）： 学习如何利用LMM处理嵌套数据（如学生在班级内、班级在学校内），以获得更准确的估计和更有效的推断。 本书特色： 强调概念理解优先： 每一个统计方法的介绍都从其背后的理论逻辑出发，确保读者不仅“会操作”，更“懂原理”。 聚焦于结果解读： 侧重于如何将复杂的统计输出转化为业务语言或科学结论，这是数据分析师的核心竞争力。 案例驱动学习： 包含大量来自社会学、心理学、市场研究、医学等领域的真实或模拟案例，确保学习内容与实际工作场景高度贴合。 流程化分析指南： 提供清晰的“问题识别—方法选择—模型实施—结果验证”分析流程，帮助读者建立完整的工作范式。 通过系统学习本书内容，读者将能够自信地处理中等到复杂的统计分析任务，并能有效地利用统计学工具支持严谨的学术研究和高价值的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

以一個已經摸索統計分析好一陣子的使用者角度來看，這本《SPSS 26統計分析嚴選教材》最吸引我的地方，其實是它對於「如何呈現分析結果」的著墨。很多統計書只教你如何產出結果，卻很少教你如何「包裝」結果，讓它更符合學術規範或商業報告的需求。這本書中後段的章節，對於如何將SPSS的標準輸出（Output）轉換成符合APA格式的文字敘述，提供了非常具體的範例和轉換技巧。這對於撰寫碩博士論文或學術期刊投稿的讀者來說，簡直是省去了大量的時間去查閱格式手冊。它教你如何精簡那些冗餘的輸出資訊，只留下最具說服力的數據，並且用最精確的語言去描述這些數據。例如，在描述中介效果分析時，書中會直接給出幾種不同表達中介路徑顯著性的標準句型，這對於不擅長文字潤飾的理工科背景讀者來說，是極大的幫助。雖然書名強調了SPSS 26，但由於其核心的統計原理和基礎操作邏輯是穩定的，因此對於我目前在使用的較新版本，除了少數幾個介面按鈕的位置變化外，內容的適用性依然很高。我認為，這本書不只是一本工具書，它更像是一本將「統計技術」轉譯成「溝通語言」的翻譯本，非常值得推薦給所有需要將數據轉化為有意義的論述的人。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS 26統計分析嚴選教材》的封面設計實在是太有年代感了，藍綠配色的風格，讓我不禁回想起剛開始接觸統計軟體那時候的課本。不過，內容的紮實度倒是沒讓我失望。特別是對於我們這些非本科系出身，但又必須處理數據分析的上班族來說，這本書的章節安排非常貼心。它不是那種純理論的教科書，而是將複雜的統計概念包裝在實際的操作步驟裡。作者很清楚知道，對我們來說，會操作比知道背後的公式更重要。舉例來說，在解釋迴歸分析那一部分，它不會花太多篇幅去深究各種統計假設的數學推導，而是直接告訴你，在SPSS的哪個菜單點擊，然後看到哪個表格中的哪個數字，就代表你的模型是顯著的。這種「實戰導向」的寫法，讓我從原本面對SPSS那堆密密麻麻的選項時的恐懼感，慢慢轉變成一種「原來如此」的理解。尤其對於初學者，這本教材提供的逐步截圖和詳細說明，簡直是救命稻草。我記得我第一次嘗試做信度分析時，光是設定參數就搞了好久，但照著這本書一步一步操作，很快就跑出了結果，這份成就感真是無價。雖然是針對SPSS 26，但對於我目前使用的25版本，許多基礎功能和介面都高度相容，所以即使軟體版本稍有不同，讀起來也不會有太大的脫節感，這一點值得肯定。總之，如果你是急需上手統計分析工具，但又不想被艱澀數學名詞淹沒的讀者，這本教材絕對是個好的起步點。

评分☆☆☆☆☆

對於習慣了影音教學的現代學習者來說，純文字的教材有時候會顯得枯燥乏味，這點我一開始對這本《SPSS 26統計分析嚴選教材》也有點抗拒。然而，當我真正深入閱讀後，發現作者的敘事方式非常口語化，就像鄰家那位統計高手在跟你喝茶聊天時順便指導你一樣，沒有太多學術腔調。特別是關於「資料清理」和「遺漏值處理」的章節，這部分在很多教科書中常被輕描淡寫，但在實際操作中卻是耗費心力最多的環節。這本書花了不少篇幅探討如何用不同的方法來補植資料，並且清晰地比較了每種方法的優缺點及其對後續分析的潛在影響。這顯現出作者對於真實世界數據問題的深刻理解，而不是只停留在理想化的數據集上。此外，書中提供的許多「小撇步」和「注意事項」非常實用，比如某些版本的SPSS在處理特定編碼時會出現的怪現象，或是如何快速在輸出結果中篩選出你需要的資訊。這些都是你在官方手冊或基礎課程裡很難學到的「江湖經驗」。雖然我還沒用到書中最進階的結構方程模型部分，光是基礎的描述性統計、T檢定和ANOVA的應用案例，就已經值回票價了。整體來說，它提供了一種很接地氣的統計分析視角，讓我們能更自信地面對手頭上的那些混亂的Excel表格。

评分☆☆☆☆☆

說實在話，市面上統計軟體的教學書籍琳瑯滿目，很多都給人一種「趕鴨子上架」的感覺，前面教你怎麼點，後面就丟給你一堆複雜的報告讓你猜去吧。但這本《SPSS 26統計分析嚴選教材》的厲害之處，在於它成功地建立了一座從「數據輸入」到「報告解讀」的橋樑。很多教材只會教你跑出數字，然後就結束了，但這本書特別加強了後續的「解釋」環節。它不只是告訴你P值小於0.05，而是會進一步說明，在我們這個特定領域（雖然書中涵蓋範圍廣泛，但案例的引導很到位），這代表了什麼樣的實質意義。這一點對於我們在撰寫研究報告或內部簡報時至關重要，因為老闆或指導教授想看的從來都不是那堆統計圖表，而是你從圖表裡提煉出來的「洞察」。我特別欣賞作者在處理多重比較和變異數分析時的細膩度，這些地方往往是新手最容易混淆的地方。書中用了很多對比和舉例，明確指出何時該用事後檢定，以及不同事後檢定方法之間的細微差異。這讓我意識到，統計分析不只是按下按鈕的過程，更是一種需要謹慎判斷的學問。雖然書本厚度看起來很有份量，但翻閱起來並不覺得冗長，因為每一章節的邏輯推進都非常緊湊，像是在跟著一位經驗豐富的統計顧問學習，而不是一個只會照本宣科的老師。

评分☆☆☆☆☆

這本教材的排版設計，相較於其他坊間的參考書，顯得相當用心。它並沒有採用那種單調的黑白印刷，而是適度地運用了粗體、斜體以及彩色的框線來區分「操作指令」、「結果解讀」和「理論說明」。這種視覺上的區隔，極大地降低了閱讀的疲勞感。尤其當我們在對照著電腦螢幕上的SPSS介面閱讀時，能夠迅速定位到書中對應的欄位，這在進行實作練習時，簡直是效率的大幅提升。我特別喜歡它在每一單元結束後設置的「自我檢測」區塊，它不是單純的選擇題或填充題，而是設計了一些需要讀者根據給定的情境數據，自己選擇合適分析方法的小案例。這有效地強迫讀者在闔上書本、關掉電腦後，依然要動腦筋去思考「為什麼要用這個方法」。這本教材成功地避免了「操作熟練度高於分析思維」的陷阱。當然，作為一本涵蓋多版本（22到26）的教材，難免會有一些功能在最新版中被微調的情況，但作者在附註中已經盡量提醒讀者，如果介面略有不同，應以前者為準，這種誠信的態度我很欣賞。總體而言，這本書的設計哲學似乎是：把最難懂的部分視覺化，把最關鍵的步驟步驟化，讓讀者能夠在視覺和操作上都得到最佳的學習體驗。