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| 內容簡介： |
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本书是在第5版11.8节及之后内容的基础上，基于软件SPSS 26，根据读者的反馈意见修订而成的。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均设置了对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从数据解释、数据文件结构、方法选择、操作步骤，以及对输出结果的分析解释方面给予了说明。本书保留第5版的统计分析方法，对基本操作的内容等进行了压缩、修正及简化。对于SPSS 26中的界面改动部分及新增按钮部分，本书进行了相应图形及文字方面的解释、修改和补充。在内容上，本书增加了分位数回归、ROC曲线、ROC分析、贝叶斯推断等内容。为方便读者阅读，本书所有例题数据均按章节编号，上传至华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）。为便于教学，我们为将本书作为教材的教师免费提供电子课件，登录华信教育资源网便可下载使用。本书可以作为要求掌握统计分析方法和SPSS软件操作的高等院校的本科生、研究生的教材和自学参考书，也适用于数据分析或统计应用各领域、各专业的研究人员、中高层管理人员和决策者。
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| 關於作者： |
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朱红兵，从事本科生、研究生的统计学和统计软件的教学工作，获北京市科协青年优秀论文奖，被评为北京市优秀青年骨干教师。代表性作品：《SPSS统计分析（第5版）》（主编）\\《应用统计与SPSS应用》（编著）\\《社会科学统计分析方法及应用(第4版)》（译）.朱一力， 北京体育学院教师， 从事本科生、研究生的统计学和统计软件的教学工作，参与编写《SPSS统计分析（第5版）》.
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| 目錄：
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目 录第1章 对数线性模型及其他回归分析11.1 加权回归11.1.1 加权回归的概念11.1.2 加权回归过程21.1.3 加权回归分析实例31.2 两阶最小二乘法51.2.1 两阶最小二乘法的概念51.2.2 两阶最小二乘法过程71.2.3 两阶最小二乘法分析实例81.3 最优尺度回归101.3.1 最优尺度回归的概念101.3.2 最优尺度回归过程201.3.3 最优尺度回归分析实例281.4 对数线性模型311.4.1 对数线性模型的概念311.4.2 一般对数线性回归分析341.4.3 Logit对数线性回归分析421.4.4 选择模型对数线性回归分析491.5 分位数回归571.5.1 分位数回归分析概述571.5.2 分位数回归过程571.5.3 分位数回归分析实例64习题167第2章 非参数检验682.1 卡方检验692.1.1 卡方检验的基本概念692.1.2 卡方检验过程692.1.3 卡方检验分析实例712.2 二项分布检验732.2.1 二项分布检验的基本概念与操作732.2.2 二项分布检验分析实例742.3 游程检验752.3.1 游程检验的基本概念752.3.2 游程检验过程762.3.3 游程检验分析实例762.4 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验772.4.1 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验的基本概念772.4.2 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验过程782.4.3 一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验分析实例782.5 两个独立样本检验792.5.1 两个独立样本检验的用途与基本操作792.5.2 两个独立样本检验分析实例832.6 多个独立样本检验842.6.1 多个独立样本检验的用途与操作842.6.2 多个独立样本检验分析实例862.7 两个相关样本检验872.7.1 两个相关样本检验的用途与操作872.7.2 两个相关样本检验分析实例892.8 多个相关样本检验902.8.1 多个相关样本检验的用途与操作902.8.2 多个相关样本检验分析实例912.9 新版非参数假设检验的界面及其使用方法922.9.1 单样本检验922.9.2 独立样本检验1002.9.3 相关样本检验106习题2113第3章 聚类分析与判别分析1143.1 聚类分析、判别分析及其分析过程1143.1.1 聚类分析1143.1.2 判别分析1153.2 两步聚类1153.2.1 两步聚类的概述及有关术语1153.2.2 两步聚类过程1173.2.3 两步聚类分析实例1203.3 快速聚类1223.3.1 快速聚类概述1223.3.2 快速聚类过程1233.3.3 快速聚类分析实例1253.4 系统聚类1293.4.1 系统聚类概述1293.4.2 系统聚类过程1303.4.3 样品聚类分析实例1363.4.4 变量聚类概述1433.4.5 变量聚类分析实例1433.5 判别分析1473.5.1 判别分析概述1473.5.2 判别分析过程1493.5.3 判别分析实例1543.5.4 逐步判别分析1613.6 ROC曲线1673.6.1 ROC曲线的基本原理1673.6.2 ROC曲线的基本过程1683.6.3 ROC曲线实例1693.7 ROC分析1713.7.1 ROC分析概述1713.7.2 ROC分析过程1713.7.3 ROC分析实例173习题3175第4章 因子分析与对应分析1764.1 主成分分析与因子分析1764.1.1 主成分分析与因子分析概述1764.1.2 因子分析过程1814.1.3 因子分析实例1874.1.4 利用因子得分进行聚类1904.1.5 市场研究中的顾客偏好分析1944.2 对应分析1974.2.1 对应分析概述1974.2.2 对应分析过程1984.2.3 对应分析实例202习题4204第5章 信度分析与多维尺度分析2055.1 信度分析2055.1.1 信度分析的概念2055.1.2 信度分析过程2085.1.3 信度分析实例2115.2 多维尺度分析2125.2.1 多维尺度分析的功能与数据要求2125.2.2 多维尺度分析过程2125.2.3 多维尺度分析实例215习题5217第6章 结合分析2186.1 结合分析概述2186.2 正交试验设计2196.2.1 试验设计中的问题2196.2.2 正交试验设计的思路2196.2.3 正交试验设计过程2216.2.4 正交试验设计实例2236.2.5 正交试验设计过程语句2256.3 试验设计结果的打印2316.3.1 设计结果打印过程2316.3.2 打印调查用卡片实例2326.3.3 正交试验设计打印过程语句2336.4 结合分析语句与实例2346.4.1 结合分析语句2356.4.2 结合分析语句实例2396.5 结合分析实例2436.5.1 课题分析与正交试验设计2436.5.2 调查准备与调查2456.5.3 结合分析编程与结果分析247习题6251第7章 时间序列分析2527.1 时间序列的建立和平稳化2537.1.1 缺失值数据的替换2537.1.2 建立时间序列新变量2547.2 序列图2577.2.1 序列图过程2577.2.2 序列图应用实例2597.3 建立时间序列模型2607.3.1 指数平滑与ARIMA模型概述2617.3.2 选择分析变量2737.3.3 选择统计量2807.3.4 图表2827.3.5 输出项目的过滤2837.3.6 保存新变量2847.3.7 建模的其他选项2857.3.8 时间序列分析实例2867.4 应用传统模型2907.4.1 应用时间序列模型过程2907.4.2 应用时间序列模型分析实例2917.5 自相关2927.5.1 自相关系数与偏自相关系数的计算2927.5.2 自相关图2947.5.3 自相关分析过程2957.5.4 自相关分析实例2967.6 季节性分解法2987.6.1 季节性分解法模型2987.6.2 季节性分解法分析过程3007.6.3 季节性分解法分析实例3017.7 频谱分析3027.7.1 频谱分析概述3027.7.2 频谱分析过程3057.7.3 频谱分析实例3067.8 互相关3077.8.1 互相关概述3077.8.2 互相关过程3087.8.3 互相关实例309习题7310第8章 生存分析3118.1 生存分析概述3118.1.1 生存分析与生存数据3118.1.2 生存时间函数3128.1.3 Kaplan-Meier法3128.1.4 Cox回归模型3138.1.5 Cox依时协变量回归模型3138.2 寿命表分析3148.2.1 寿命表分析概述3148.2.2 寿命表分析过程3148.2.3 寿命表分析实例3168.3 Kaplan-Meier分析3198.3.1 Kaplan-Meier分析概述3198.3.2 Kaplan-Meier分析过程3198.3.3 Kaplan-Meier分析实例3228.4 Cox回归分析3238.4.1 Cox回归分析概述3238.4.2 Cox回归分析过程3248.4.3 Cox回归分析实例3298.5 Cox依时协变量回归分析3318.5.1 Cox依时协变量回归分析过程3318.5.2 Cox依时协变量回归分析实例333习题8336第9章 生成统计图3379.1 概述3379.2 条形图和三维条形图3379.2.1 选择图类型3389.2.2 简单条形图3389.2.3 复式条形图3419.2.4 堆积条形图3429.2.5 三维条形图3439.3 线图、面积图、盘高-盘低图和饼图3449.3.1 选择图形类型3449.3.2 堆积面积图3459.3.3 多线折线图3469.3.4 垂直线图3469.3.5 简单盘高-盘低-收盘图3479.3.6 簇状盘高-盘低-收盘图3489.3.7 简单范围条形图3499.3.8 差别面积图3509.3.9 饼图3519.4 箱图和误差条形图3529.4.1 选择箱图和误差条形图类型3529.4.2 简单箱图3529.4.3 复式箱图3539.4.4 简单误差条形图3539.4.5 复式误差条形图3549.5 散点图3559.5.1 选择散点图模式3559.5.2 简单散点图3559.5.3 重叠散点图3569.5.4 矩阵散点图3579.5.5 简单点图3589.6 直方图3599.7 帕累托图3609.7.1 选择帕累托图类型3609.7.2 简单帕累托图3609.7.3 堆积帕累托图3629.8 控制图3639.8.1 选择控制图类型3639.8.2 平均值控制图、极差控制图、标准差控制图3649.8.3 单值控制图和移动极差控制图3669.8.4 不合格品率控制图和不合格品数控制图3679.8.5 缺陷数控制图和单位缺陷数控制图369习题9370第10章 编辑统计图37110.1 认识图形组成37110.2 编辑平面统计图37210.2.1 图形编辑途径和操作37210.2.2 改变图形构成37310.2.3 图形与文字修饰38010.2.4 坐标轴的编辑38210.2.5 图形的修饰38510.2.6 图内线条的编辑38610.2.7 饼图编辑38810.2.8 散点图的编辑39010.2.9 文件管理394习题10395第11章 贝叶斯推断39611.1 贝叶斯统计推断概述39611.1.1 贝叶斯公式39611.1.2 贝叶斯统计学39611.1.3 贝叶斯统计推断中用到一些基本术语39711.1.4 贝叶斯统计决策中用到一些基本术语39911.1.5 几种常见先验条件下的后验分布39911.1.6 “贝叶斯统计信息”菜单项涉及过程与SPSS其他过程的联系与区别40011.2 贝叶斯单样本正态分布推断分析40111.2.1 贝叶斯单样本正态分布推断分析过程40211.2.2 贝叶斯单样本正态分布分析实例40511.3 贝叶斯单样本二项分布推断分析40711.3.1 贝叶斯单样本二项分布推断分析过程40711.3.2 贝叶斯单样本二项分布推断分析实例409
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