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編輯推薦: |
《SPSS统计分析与应用》共11章,以SPSS 24.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术,主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述性统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础统计分析模块,以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为方便教学及读者自学,本书除了提供每个章节的演示案例数据外,还专门录制了各章节重要知识点的教学视频,这些教学视频短小精悍,非常适合利用碎片化时间学习,选择本书作为SPSS的入门和中级进阶学习是一个不错的选择。
《SPSS统计分析与应用》可作为高等院校心理学、教育学、社会学和管理学等相关专业的本科生和研究生教材,也可作为教育科研、市场调研等涉及统计分析和决策相关领域数据分析人员的学习用书。
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內容簡介: |
《SPSS统计分析与应用》共11章,以SPSS 24.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术,主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述性统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础统计分析模块,以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为方便教学及读者自学,本书除了提供每个章节的演示案例数据外,还专门录制了各章节重要知识点的教学视频,这些教学视频短小精悍,非常适合利用碎片化时间学习,选择本书作为SPSS的入门和中级进阶学习是一个不错的选择。 《SPSS统计分析与应用》可作为高等院校心理学、教育学、社会学和管理学等相关专业的本科生和研究生教材,也可作为教育科研、市场调研等涉及统计分析和决策相关领域数据分析人员的学习用书。
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關於作者: |
李金德 中共党员,副教授,硕士研究生,毕业于南京师范大学应用心理学专业,现工作于广西大学行健文理学院。主持省部级课题1项、市厅级课题2项、院级课题2项。参与省部级课题1项、市厅级课题4项。以第一作者共发表学术论文16篇,其中2篇CSSCI,2篇中文核心,编著教材1部。
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目錄:
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第1章 SPSS概述 1
1.1 SPSS简介 2
1.2 SPSS的安装与运行 3
1.2.1 S5-PSS的安装 3
1.2.2 SPSS的运行 3
1.3 SPSS的主要窗口及菜单功能 3
1.3.1 SPSS的主要窗口 3
1.3.2 SPSS的菜单功能 7
1.4 SPSS的系统设置 8
小结 10
思考与练习 11
第2章 数据的建立与管理 13
2.1 数据的建立 14
2.1.1 变量的属性 14
2.1.2 数据的录入 18
2.2 数据的打开与保存 24
2.2.1 外部数据的打开 24
2.2.2 SPSS数据的保存 25
2.3 数据的管理 25
2.3.1 数据检验 25
2.3.2 个案排序 30
2.3.3 合并文件 31
2.3.4 选择个案 35
2.3.5 拆分文件 38
2.3.6 个案加权 39
2.3.7 计算变量 40
2.3.8 重新编码 41
2.3.9 置换缺失值 44
小结 45
思考与练习 45
第3章 描述统计 47
3.1 变量类型 48
3.1.1 按测量水平划分 48
3.1.2 按数据是否具有连续性划分 49
3.2 统计量 50
3.2.1 集中量数 50
3.2.2 差异量数 51
3.3 数据分布 52
3.3.1 正态分布 52
3.3.2 偏态分布 53
3.4 频率分析的SPSS过程 53
3.4.1 定类和定序变量描述 54
3.4.2 定距和定比变量描述 58
3.5 描述分析的SPSS过程 62
3.5.1 标准分数 62
3.5.2 描述分析的SPSS过程 63
3.6 数据探索的SPSS过程 65
3.7 交叉表分析的SPSS过程 68
小结 71
思考与练习 71
第4章 假设检验 73
4.1 假设检验的原理 74
4.1.1 假设检验 74
4.1.2 小概率事件 75
4.1.3 假设检验的基本步骤 75
4.2 单样本T检验 76
4.2.1 单样本T检验概述 76
4.2.2 单样本T检验的步骤 76
4.2.3 单样本T检验的SPSS过程 78
4.3 独立样本T检验 80
4.3.1 独立样本T检验概述 80
4.3.2 独立样本T检验的原理和步骤 80
4.3.3 独立样本T检验的SPSS过程 82
4.4 成对样本T检验 86
4.4.1 成对样本T检验的研究目的 86
4.4.2 成对样本T检验的原理和步骤 86
4.4.3 成对样本T检验的SPSS过程 87
小结 90
思考与练习 91
第5章 方差分析 93
5.1 单因素方差分析 94
5.1.1 单因素方差分析的基本原理 94
5.1.2 单因素方差分析的基本步骤 96
5.1.3 单因素方差分析的SPSS过程 98
5.2 多因素方差分析 105
5.2.1 多因素方差分析的基本原理 105
5.2.2 多因素方差分析的基本步骤 106
5.2.3 多因素方差分析的SPSS过程 108
5.3 协方差分析 121
5.3.1 协方差分析的基本原理 121
5.3.2 协方差分析的基本步骤 122
5.3.3 协方差分析的SPSS过程 123
5.4 重复测量方差分析 129
5.4.1 重复测量方差分析概述 129
5.4.2 重复测量方差分析的基本步骤 129
5.4.3 重复测量方差分析的SPSS过程 130
小结 141
思考与练习 141
第6章 卡方检验 143
6.1 卡方检验的原理 144
6.2 拟合度检验 144
6.2.1 拟合度检验 144
6.2.2 二项检验 148
6.3 独立性检验 150
6.3.1 独立性检验概述 150
6.3.2 随机设计22列联表 152
6.3.3 rc列联表独立性检验 155
6.3.4 配对设计r?r列联表 162
6.3.5 多维列联表独立性检验 165
6.4 分类变量关联强度分析 169
6.4.1 22 四格表关联强度 169
6.4.2 r?c列联表关联强度 170
6.4.3 RR和OR系数 172
小结 176
思考与练习 176
第7章 相关分析 179
7.1 散点图 180
7.1.1 散点图概述 180
7.1.2 散点图的SPSS过程 182
7.2 简单线性相关 184
7.2.1 皮尔逊相关系数 184
7.2.2 斯皮尔曼等级相关系数 188
7.2.3 肯德尔的tau-b系数 191
7.3 偏相关分析 192
7.3.1 偏相关概述 192
7.3.2 偏相关的SPSS过程 193
7.4 距离相关 196
7.4.1 距离相关的概念 196
7.4.2 距离相关的估算方法 197
7.4.3 距离相关的SPSS分析过程 197
7.5 信度 201
7.5.1 信度的概念 201
7.5.2 信度的种类及其估算 201
7.5.3 信度分析的SPSS过程 202
7.6 效度 206
7.6.1 效度的概念 206
7.6.2 效度的种类及其估算 207
7.6.3 效度分析的SPSS过程 208
小结 209
思考与练习 209
第8章 回归分析 211
8.1 回归方程的构建步骤 212
8.2 一元线性回归方程 213
8.2.1 一元线性回归方程求解 213
8.2.2 一元线性回归方程拟合度检验 214
8.2.3 一元线性回归的SPSS过程 215
8.3 多元线性回归方程 218
8.3.1 多元线性回归方程求解 218
8.3.2 多元线性回归方程拟合度检验 218
8.3.3 多重共线性 220
8.3.4 多元线性回归的SPSS过程 220
8.4 二元Logistic回归 225
8.4.1 模型的构建 226
8.4.2 方程的参数估计和方程检验 227
8.4.3 二元Logistic回归SPSS过程 229
8.5 多元层级回归方程 232
8.5.1 层级回归的概念 232
8.5.2 层级回归的适用情况 233
8.5.3 层级回归的SPSS过程 233
8.6 虚拟变量与回归分析 237
8.6.1 虚拟变量的概念 237
8.6.2 含有虚拟变量的回归方程构建 237
8.6.3 虚拟变量回归分析的SPSS过程 238
8.7 中介模型和调节模型 241
8.7.1 中介模型的构建 242
8.7.2 调节模型的构建 245
小结 250
思考与练习 250
第9章 非参数检验 251
9.1 非参数检验 252
9.1.1 非参数检验简介 252
9.1.2 非参数检验的优缺点 252
9.2 单样本K-S检验 253
9.2.1 单样本K-S检验原理 253
9.2.2 单样本K-S检验的SPSS过程 253
9.3 两独立样本非参数检验 255
9.3.1 两独立样本非参数检验的一般原理 255
9.3.2 曼-惠特尼U检验 255
9.4 K个独立样本非参数检验 258
9.4.1 克鲁斯卡尔-沃利斯H检验 258
9.4.2 K个独立样本非参数检验SPSS过程 259
9.5 两相关样本非参数检验 264
9.5.1 两相关样本非参数检验的一般原理 264
9.5.2 符号检验 264
9.5.3 威尔科克森等级检验法 265
9.5.4 两相关样本非参数检验的SPSS过程 265
9.6 K个相关样本非参数检验 267
9.6.1 K个相关样本非参数的检验原理 267
9.6.2 K个相关样本非参数检验的SPSS过程 268
小结 275
思考与练习 275
第10章 因子分析 277
10.1 因子分析简介 278
10.1.1 因子分析的基本原理 278
10.1.2 因子分析的相关概念 278
10.2 因子分析的步骤 280
10.2.1 因子分析适合度检验 280
10.2.2 因子提取 281
10.2.3 因子旋转 282
10.2.4 因子得分与命名 284
10.3 因子分析SPSS过程 284
小结 293
思考与练习 293
第11章 聚类和判别分析 295
11.1 聚类分析 296
11.1.1 二阶聚类 296
11.1.2 K-均值聚类 299
11.1.3 系统聚类 302
11.2 判别分析 306
11.2.1 判别分析概述 306
11.2.2 判别分析的SPSS过程 307
小结 312
思考与练习 312
参考文献 313
目录
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內容試閱:
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前言
SPSS是目前世界上应用最广泛的统计分析软件,具有功能强大、操作简单、界面友好等特点,普遍应用于经济学、管理学、社会学、心理学、教育学等社会科学领域。编者在从事统计教学以及科研工作时经常会接触一些介绍统计软件的教材,有的教材深受教学者和学习者的喜爱,这些教材都有以下特征:第一,行文通俗易懂,讲解平易近人但又不失专业性;第二,结构严谨,重点突出,对于重要的内容有十分详细、到位的论述;第三,配套资料完整,常有精美的课件、优质的视频等资料作为支撑。但也有很大一部分教材的质量并不是很好,这些教材或者讲解的内容晦涩难懂,或者在介绍软件时堆砌很多基本都用不到的菜单命令,或者是重点知识常常当一般知识讲解,或者是配套资料敷衍了事有了这样的对比,编者也希望能出一本既能方便一般教学者教学之用,也能服务初、中级读者学习和科研之用的书籍,经过几位一线教学科研工作者的共同努力,这本书终于完成了。
本书具有以下几个方面的特点。
1. 讲解方式通俗易懂
对于一本数据分析类的书籍,要做到通俗易懂是一件非常难的事情,但却是一件非常有价值的事情,因为越来越多的人需要用到统计分析软件,而他们的基础并不好,甚至没有什么基础,要让这群人掌握基本的数据分析技术,一本通俗易懂的书籍是非常有必要的。虽然本书不是最通俗易懂的,但比较同类型书籍后,我们还是对本书的观感有信心的。而且,我们常常发现有很多同类书籍会介绍很多基本都不会用到的命令菜单,或者只是笼统地介绍这样的命令却不进行操作和解释,这样做其实对读者的帮助不大。本书尽量将数据分析中常用的命令介绍到,同时尽量以案例的方式进行演示以帮助读者学习。
2. 操作步骤非常详细
本书对每一个统计分析方法都先介绍其基本统计原理和公式,然后配以详细的SPSS操作步骤图示,最后对SPSS输出结果进行详细解释。与同领域的教材相对比,本书的步骤演示和结果解释是非常详细的,即使读者是零基础,参照我们的演示也能掌握基础命令的操作,这是本书最大的特点。
3. 配套材料十分完善
本书每一章节的案例都有数据供读者自行练习,同时,每一章都有相应的课后习题和对应的答案。读者会发现,我们提供的课件是非常精美的,非常方便教学者使用。此外,我们还录制了优质的教学视频,读者可以根据我们提供的方式获得这些视频,而且我们还在互联网上的一些平台开通了直播或录播课程,读者也可以通过关注我们而获得相应资源。
本书由李金德、秦晶主编,欧贤才、连娟、黄蕙玲副主编。本书编写人员均是高校应用统计领域的一线教师,长期从事统计分析相关课程的教学工作。其中连娟负责第1~2章的编写;欧贤才负责第3章的编写;秦晶负责第4~5章的编写;李金德负责第6~8章的编写;黄蕙玲负责第9~11章的编写。全书由李金德统稿,并由李金德和秦晶审校。
由于编写人员知识和经验所限,书中难免有错漏之处,恳请读者将发现的问题或有关意见和建议反馈给我们,以便我们进行更正和修订。
编 者
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