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SPSS数据统计与分析应用教程(基础篇 )
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SPSS数据统计与分析应用教程(基础篇 )

  • 作者:刘江涛 刘立佳
  • 出版社:清华大学出版社
  • ISBN:9787302450924
  • 出版日期:2017年01月01日
  • 页数:372
  • 定价:¥55.00
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    内容提要
    本书从实用角度出发,以实例的形式详细介绍了SPSS常用的统计分析方法在相关行业领域的具体应用。书中首先从SPSS软件开始介绍,详细讲解了SPSS软件的基本知识和统计分析前的准备,描述统计分析,均值比较和T检验,SPSS的方差分析,非参数检验,SPSS的相关分析,SPSS的回归分析,SPSS的多元统计分析,SPSS在时间序列预测中的应用,SPSS在问卷缺失值、信度处理与多重响应分析中的应用,统计图形,酸奶饮料新产品口味测试研究案例,某汽车企业汽车年**的预测,中国消费者信心指数影响因素分析,偏态分布的激素水平影响因素分析等内容。
    配备资源包括书中实例用到的数据文件,以及讲解实例统计分析过程的语音视频教学文件,可帮助读者快速掌握书中介绍的内容。
    本书内容编排科学、实例丰富、可操作性强,适合自然科学和社会科学各领域、各专业的研究人员多层次的需要,是相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士及管理人员和决策者等理想的参考书,也可作为大中专院校和培训机构相关专业的教材。
    目录
    第1章 SPSS 23.0概述 1
    1.1 SPSS 23.0的特点与新功能 1
    1.1.1 SPSS 23.0的特点 1
    1.1.2 SPSS 23.0的新增功能 2
    1.2 SPSS 23.0 的环境要求 3
    1.2.1 SPSS 23.0对硬件的要求 3
    1.2.2 SPSS 23.0 对软件的要求 3
    1.3 SPSS 23.0的安装、卸载、启动和退出 4
    1.3.1 SPSS 23.0的安装与卸载 4
    1.3.2 SPSS 23.0的启动与退出 7
    1.4 SPSS 23.0相关设置 7
    1.4.1 常规功能设置 7
    1.4.2 查看器功能设置 8
    1.4.3 设置有关数据的参数 9
    1.4.4 设置自定义数值型变量的格式 10
    1.4.5 设置输出的参数 11
    1.4.6 设置图表的参数 12
    1.4.7 设置输出表格的参数 13
    1.4.8 设置文件位置的参数 14
    1.4.9 设置脚本的参数 15
    1.4.10 设置多重归因窗口的参数 15
    1.4.11 设置语法编辑器窗口的参数 16
    第2章 SPSS统计分析前的准备 17
    2.1 SPSS数据文件的建立 17
    2.1.1 新建数据文件 17
    2.1.2 直接打开已有数据文件 18
    2.1.3 使用数据库导入数据 18
    2.1.4 从文本向导导入数据 18
    2.1.5 课堂练习:股票指数的导入 19
    2.2 SPSS数据文件的属性 20
    2.2.1 变量名:Name栏 20
    2.2.2 类型 21
    2.2.3 宽度 22
    2.2.4 小数位 22
    2.2.5 标签 22
    2.2.6 值 22
    2.2.7 缺失值 23
    2.2.8 列 23
    2.2.9 对齐 23
    2.2.10 测量 23
    2.2.11 角色 23
    2.2.12 课堂练习:员工满意度调查表的数据属性设计 23
    2.3 SPSS数据文件的整理 24
    2.3.1 观测量排序:各地区粮食产量 24
    2.3.2 数据的转置:5个地区经济指标 26
    2.4 思考与练习 27
    第3章 描述统计分析 29
    3.1 频数分析 29
    3.1.1 频数分析概述 29
    3.1.2 频数分析的SPSS操作详解 30
    3.1.3 课堂练习:分析学生身高分布特征 34
    3.2 描述统计分析 37
    3.2.1 描述统计分析概述 37
    3.2.2 描述统计分析的SPSS操作详解 39
    3.2.3 课堂练习:大学新生的心理健康状况 40
    3.3 探索性分析 42
    3.3.1 探索性分析概述 42
    3.3.2 探索性分析的SPSS操作详解 42
    3.3.3 课堂练习:大学新生的心理健康状况 44
    3.4 列联表分析 49
    3.4.1 列联表分析概述 49
    3.4.2 列联表分析的SPSS操作详解 50
    3.4.3 课堂练习:大学生出生年代与感恩心理 51
    3.5 比率分析 53
    3.5.1 比率分析概述 54
    3.5.2 比率分析的SPSS操作详解 54
    3.5.3 课堂练习:年度销售净利润率差异 54
    3.6 思考与练习 56
    第4章 均值比较和T检验 58
    4.1 均值过程 58
    4.1.1 均值过程简介 58
    4.1.2 均值过程的SPSS操作详解 58
    4.1.3 课堂练习:比较考试成绩 59
    4.2 单样本T检验 61
    4.2.1 单样本T检验的基本原理 61
    4.2.2 单样本T检验的SPSS操作详解 62
    4.2.3 课堂练习:溶剂浓度测量方法准确度分析 63
    4.3 独立样本T检验 64
    4.3.1 独立样本T检验的基本原理 65
    4.3.2 独立样本T检验的SPSS操作步骤 65
    4.3.3 课堂练习:教学质量评价 66
    4.4 两配对样本T检验 68
    4.4.1 配对样本T检验的基本原理 68
    4.4.2 两配对样本T检验的SPSS操作详解 69
    4.4.3 课堂练习:贫血儿童血红蛋白平均水平 70
    4.5 思考与练习 71
    第5章 方差分析 74
    5.1 概述 74
    5.1.1 方差分析的概念 74
    5.1.2 方差分析的基本思想 74
    5.1.3 方差分析的基本假设 75
    5.2 单因素方差分析 75
    5.2.1 单因素方差分析的基本原理 75
    5.2.2 单因素方差分析的SPSS操作详解 76
    5.2.3 课堂练习:化肥种类对粮食产量的影响 79
    5.3 多因素方差分析 82
    5.3.1 多因素方差分析的基本原理 83
    5.3.2 多因素方差分析的SPSS操作详解 83
    5.3.3 课堂练习:动物饲料对小鼠体重增加的影响 87
    5.4 协方差分析 91
    5.4.1 协方差分析的基本原理 91
    5.4.2 协方差分析的SPSS操作详解 91
    5.4.3 课堂练习:降压药治**果分析 92
    5.5 重复测量方差分析 94
    5.5.1 重复测量方差分析的原理 94
    5.5.2 重复测量方差分析的SPSS操作详解 95
    5.5.3 课堂练习:锻炼**效果分析 96
    5.6 思考与练习 99
    第6章 非参数检验 101
    6.1 卡方检验 101
    6.1.1 卡方检验的原理 101
    6.1.2 卡方检验的SPSS操作详解 102
    6.1.3 课堂练习:小白鼠试验数据验证 104
    6.2 二项检验 107
    6.2.1 二项检验的原理 107
    6.2.2 二项检验的SPSS操作详解 107
    6.2.3 课堂练习:研究糖尿病患病率高低 108
    6.3 游程检验 110
    6.3.1 游程检验的原理 111
    6.3.2 游程检验的SPSS操作详解 111
    6.3.3 课堂练习:运动员状态稳定性判断 112
    6.4 单样本K—S检验 113
    6.4.1 单样本K—S检验的原理 114
    6.4.2 单样本K—S检验的SPSS操作详解 114
    6.4.3 课堂练习:考试成绩是否服从正态分布 115
    6.5 两独立样本的非参数检验 117
    6.5.1 两独立样本非参数检验的原理 117
    6.5.2 两独立样本非参数检验的SPSS操作详解 118
    6.5.3 课堂练习:比较病人检查结果差别 119
    6.6 多独立样本的非参数检验 121
    6.6.1 多独立样本非参数检验的原理 121
    6.6.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解 121
    6.6.3 课堂练习:农药杀虫效果比对 122
    6.7 思考与练习 124
    第7章 相关分析 126
    7.1 相关分析概述 126
    7.1.1 相关的基本概念 126
    7.1.2 相关分析 127
    7.2 简单相关分析 127
    7.2.1 简单相关分析的基本原理 127
    7.2.2 简单相关分析的SPSS操作详解 129
    7.2.3 课堂练习:平均温度与日照时数的相关性 130
    7.3 偏相关分析 132
    7.3.1 偏相关分析的基本原理 132
    7.3.2 偏相关分析的SPSS操作详解 133
    7.3.3 课堂练习:用偏相分析研究学生学习成绩相关关系 134
    7.4 距离分析 136
    7.4.1 距离分析的基本原理 136
    7.4.2 距离分析的SPSS操作详解 137
    7.4.3 课堂练习:3个地区月平均气温的相似程度 139
    7.5 思考与练习 141
    第8章 回归分析 143
    8.1 一元线性回归分析 143
    8.1.1 简单线性回归的基本原理 143
    8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解 144
    8.1.3 课堂练习:失业率与通货膨胀率关系 147
    8.2 多元线性回归分析 149
    8.2.1 多元线性回归的基本原理 149
    8.2.2 多元线性回归的SPSS操作详解 149
    8.2.3 课堂练习:美国是否存在规模经济 149
    8.3 曲线回归 152
    8.3.1 曲线回归的基本原理 152
    8.3.2 曲线回归的SPSS操作详解 153
    8.3.3 课堂练习:广告支出对销售量产生的影响 154
    8.4 非线性回归分析 156
    8.4.1 非线性回归分析的基本原理 157
    8.4.2 非线性回归分析的SPSS操作详解 157
    8.4.3 课堂练习:培训效果分析 159
    8.5 思考与练习 161
    第9章 SPSS的多元统计分析 163
    9.1 因子分析 163
    9.1.1 因子分析的基本原理 163
    9.1.2 因子分析的SPSS操作详解 165
    9.1.3 课堂练习:国民经济主要指标统计 168
    9.2 聚类分析 173
    9.2.1 聚类分析的基本原理 173
    9.2.2 快速聚类法的SPSS操作详解 174
    9.2.3 课堂练习:全国环境污染程度分析 176
    9.3 判别分析 179
    9.3.1 判别分析的基本原理 179
    9.3.2 判别分析的SPSS操作详解 182
    9.3.3 课堂练习:判别分析过去和潜在客户的财务以及人口统计信息 185
    9.4 思考与练习 188
    第10章 时间序列预测 190
    10.1 时间序列的预处理 190
    10.1.1 预处理的基本原理 190
    10.1.2 时间序列预处理的操作详解 191
    10.1.3 课堂练习:某国国库券利率与基金利率差额数据的预处理 192
    10.2 时间序列的确定性分析 194
    10.2.1 确定性分析的基本原理 195
    10.2.2 指数平滑法的SPSS操作详解 195
    10.2.3 课堂练习:进出口贸易总额的指数平滑建模 199
    10.2.4 季节分解的SPSS操作详解 202
    10.2.5 课堂练习:某城市月度平均气温的季节性分解分析 202
    10.3 时间序列的随机性分析 204
    10.3.1 随机性分析的原理 204
    10.3.2 ARIMA模型的SPSS操作详解 205
    10.3.3 课堂练习:工业生产值和国库券利率与基金利率差额ARIMA 模型分析 206
    10.4 思考与练习 209
    第11章 问卷缺失值、信度处理与多重响应分析 211
    11.1 调查问卷缺失值处理方法 211
    11.1.1 缺失值的类型与处理方法 211
    11.1.2 替换缺失值的SPSS操作详解 212
    11.1.3 缺失值分析的SPSS操作详解 213
    11.1.4 实例图文分析:电信公司客户数据缺失值的分析 214
    11.2 调查问卷的信度分析 220
    11.2.1 信度分析概述 220
    11.2.2 信度分析的SPSS操作详解 221
    11.2.3 实例图文分析:调查问卷的信度 222
    11.3 调查问卷的多重响应分析 224
    11.3.1 多重响应分析概述 225
    11.3.2 多重响应分析的SPSS操作详解 225
    11.3.3 实例图文分析:消费者使用的手机品牌调查 226
    11.4 思考与练习 229
    第12章 统计图形 231
    12.1 SPSS图形的基本功能 231
    12.1.1 图形生成器 231
    12.1.2 用传统模式创建图形 231
    12.2 条形图 232
    12.2.1 条形图的类型和SPSS操作详解 232
    12.2.2 简单条形图SPSS操作详解 233
    12.2.3 集群条形图 243
    12.2.4 堆积条形图实例 248
    12.3 折线图 252
    12.3.1 折线图的类型和SPSS操作 253
    12.3.2 简单线图实例 253
    12.3.3 多线线图实例 255
    12.3.4 垂直线图实例 256
    12.4 面积图 257
    12.4.1 面积图的类型和SPSS操作 257
    12.4.2 简单箱图实例 259
    12.4.3 堆积面积图实例 260
    12.5 饼图 262
    12.5.1 饼图的类型和SPSS操作 262
    12.5.2 饼图实例 263
    12.6 高低图 264
    12.6.1 高低图的类型和SPSS操作 264
    12.6.2 简单高低图实例 265
    12.6.3 分类高低收盘图实例 266
    12.7 箱图 267
    12.7.1 箱图的类型和SPSS操作 268
    12.7.2 简单箱图实例 268
    12.7.3 复合箱图实例 269
    12.8 误差条形图 270
    12.8.1 误差条形图的类型和SPSS操作 271
    12.8.2 简单误差条形图实例 271
    12.8.3 集群误差条形图实例 272
    12.9 散点图 273
    12.9.1 散点图的作图步骤 273
    12.9.2 简单分布实例 274
    12.9.3 重叠分布实例 275
    12.9.43D 分布 275
    12.10 直方图 276
    12.10.1 直方图的类型和SPSS操作 276
    12.10.2 直方图实例 277
    12.11 思考与练习 278
    第13章 酸奶饮料新产品口味测试研究案例 279
    13.1 案例背景 279
    13.1.1 研究项目概况 279
    13.1.2 分析思路与商业理解 279
    13.2 数据理解 280
    13.2.1 数据与设计框架一致性检查 280
    13.2.2 平均值的列表描述 281
    13.2.3 平均值的图形描述 282
    13.3 不同品牌的评分差异分析 283
    13.3.1 单因素方差分析模型简介 283
    13.3.2 品牌作用的总体检验 284
    13.3.3 组间两两比较 285
    13.3.4 方差齐性检验 287
    13.4 两因素方差分析模型 288
    13.4.1 两因素方差分析模型简介 288
    13.4.2 拟合包括交互项的饱和模型 289
    13.4.3 拟合只包含主效应的模型 290
    13.4.4 组间两两比较 291
    13.4.5 随机因素分析 293
    13.5 分析结论与讨论 294
    13.5.1 分析结论 294
    13.5.2 Benchmark:用还是不用 295
    第14章 某汽车企业汽车年**的预测 296
    14.1 案例背景 296
    14.1.1 研究项目概况 296
    14.1.2 分析思路和商业理解 296
    14.2 数据理解 297
    14.3 变量变换后的线性回归 298
    14.3.1 线性回归模型简介 298
    14.3.2 变量变换后拟合线性回归模型 300
    14.3.3 模型拟合效果的判断 302
    14.3.4 存储预测值和区间估计值 304
    14.4 曲线拟合 305
    14.4.1 用曲线估计过程同时拟合多个曲线模型 305
    14.4.2 模型拟合效果的判断 307
    14.4.3 模型的预测 309
    14.5 利用非线性回归进行拟合 309
    14.5.1 模型简介 310
    14.5.2 构建分段回归模型 310
    14.5.3 不同模型效果的比较 313
    14.6 分析结论 313
    第15章 中国消费者信心指数影响因素分析 315
    15.1 案例背景 315
    15.1.1 项目背景 315
    15.1.2 项目问卷 315
    15.1.3 分析思路和商业理解 317
    15.2 数据理解 318
    15.2.1 考察时间、地域对信心指数的影响 318
    15.2.2 考察性别、职业、婚姻状况等对信心指数的影响 320
    15.2.3 考察年龄对信心指数的影响 322
    15.3 标准框架下的建模分析 323
    15.3.1 建立总模型 323
    15.3.2 两两比较的结果 325
    15.4 多元方差分析模型的结果 326
    15.4.1 模型简介 327
    15.4.2 拟合多元方差分析模型 327
    15.5 尺度回归 334
    15.5.1 方法简介 334
    15.5.2 利用尺度回归进行分析 335
    15.6 多水平模型框架下的建模分析 338
    15.6.1 模型简介 338
    15.6.2 针对时间拟合多水平模型 340
    15.7 项目总结与讨论 344
    15.7.1 分析结论 344
    15.7.2 运用复杂模型建模的情况 345
    第16章 偏态分布的激素水平影响因素分析 346
    16.1 案例背景 346
    16.1.1 研究项目概况 346
    16.1.2 分析思路与商业理解 346
    16.2 数据理解 347
    16.2.1 单变量描述 347
    16.2.2 变量关联探索 349
    16.3 对因变量变换后的建模分析 353
    16.3.1 常见的变量变换方法 353
    16.3.2 本案例的具体操作 354
    16.4 秩变换分析 356
    16.5 利用Cox模型进行分析 357
    16.5.1 Cox回归模型的基本原理 357
    16.5.2 本案例的具体操作 358
    16.6 项目总结与讨论 360
    16.6.1 分析结论 360
    16.6.2 如何正确选择分析模型 360
    思考与练习答案 362

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