统计分析与SPSS的应用(第三版)(21世纪统计学系列教材) - 中国高校教材图书网
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书名: |
统计分析与SPSS的应用(第三版)(21世纪统计学系列教材)
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ISBN: | 978-7-300-13110-8 |
条码: | |
作者: |
薛薇
相关图书
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装订: | 平装 |
印次: | 3-1 |
开本: | 大32开 |
定价: |
¥38.00
折扣价:¥34.20
折扣:0.90
节省了3.8元
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字数: |
442千字
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出版社: |
中国人民大学出版社 |
页数: |
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发行编号: | 131108 |
每包册数: |
7
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出版日期: |
2011-01-26 |
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内容简介: |
《统计分析与SPSS的应用(第3版)》出版以来,受到了广大读者的青睐。对统计分析方法深入浅出的讲解风格,以实际数据为纽带说明spss的操作,以应用案例为背景阐述统计分析的思路,是《统计分析与spss的应用(第三版)》的主要特点。随着spss软件版本的不断升级,上一版对软件操作部分的讲解内容已显得陈旧。在听取读者各方面意见的基础上,我们对上一版进行了修订。修订后的《统计分析与spss的应用》在延续原有风格的基础上,对以下方面进行了改进和调整:第一,统计分析方法的讲解更加详尽。《统计分析与spss的应用(第三版)》对统计分析方法的基本原理和基本思想进行了更加详尽的讲解,目的是希望读者能够领会统计分析方法的精髓和适用场合,以避免方法的滥用和误用。 第二,spss操作的讲解与应用案例结合得更加紧密。《统计分析与spss的应用(第三版)》更加注重spss操作步骤和应用的直观性,书中给出的spss窗口和对应用案例的分析操作是完全吻合的,目的是希望读者能够在理解应用案例问题的基础上,方便地对照所给的操作窗口,亲自利用spss实现相应的操作和分析。 第三,案例的选用更具实用性。《统计分析与spss的应用(第三版)》选择的应用案例更加丰富,涉及面也有了进一步拓展,目的是希望启发读者操作案例,在各自不同的行业应用spss解决现实问题。 第四,提供了书中涉及案例的所有数据的电子文件,从而方便地对照书中相关内容自行操作,得到相应的计算结果。 第五,每章后面都增加了练习题,部分练习题中涉及的数据,通过练习,读者可进一步加深对相关内容的理解,并熟练相关操作。 第六,目前spss软件的最新版本为18版。但考虑到诸多因素,《统计分析与spss的应用(第三版)》以目前软件的可获得性最强、可安装性最便利的16版为主要讲解对象。在操作方面,spss最新版本与我们所选用的版本之间并无大的差异。 随着数据分析应用需求的不断增加,掌握像spss这样流行的统计分析软件是十分必要的。真诚地希望读者能够通过阅读《统计分析与spss的应用(第三版)》,逐步领会统计分析方法的精髓,掌握spss软件的操作,并能够利用spss解决实际的统计分析问题。
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作者简介: |
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章节目录: |
第1章 spss统计分析软件概述 1.1 spss使用基础 1.2 spss的基本运行方式 1.3 利用spss进行数据分析的基本步骤 练习题 第2章 spss数据文件的建立和管理 2.1 spss数据文件 2.2 spss数据的结构和定义方法 2.3 spss数据的录入与编辑 2.4 spss数据的保存 2.5 读取其他格式的数据文件 2.6 spss数据文件合并 练习题 第3章 spss数据的预处理 3.1 数据的排序 3.2 变量计算 3.3 数据选取 3.4 计数 3.5 分类汇总 3.6 数据分组 .3.7 数据预处理的其他功能 练习题 第4章 spss基本统计分析 4.1 频数分析 4.2 计算基本描述统计量 4.3 交叉分组下的频数分析 4.4 多选项分析 4.5 比率分析 练习题 第5章 spss的参数检验 5.1 参数检验概述 5.2 单样本t检验 5.3 两独立样本t检验 5.4 两配对样本t检验 练习题 第6章 spss的方差分析 6.1 方差分析概述 6.2 单因素方差分析 6.3 多因素方差分析 6.4 协方差分析 练习题 第7章 spss的非参数检验 7.1 单样本的非参数检验 7.2 两独立样本的非参数检验 7.3 多独立样本的非参数检验 7.4 两配对样本的非参数检验 7.5 多配对样本的非参数检验 练习题 第8章 spss的相关分析 8.1 相关分析 8.2 绘制散点图 8.3 计算相关系数 8.4 偏相关分析 练习题 第9章 spss的线性回归分析 9.1 回归分析概述 9.2 线性回归分析和线性回归模型 9.3 回归方程的统计检验 9.4 多元回归分析中的其他问题 9.5 线性回归分析的基本操作 9.6 线性回归分析的应用举例 9.7 曲线估计 练习题 第10章 spss的聚类分析 10.1 聚类分析的一般问题 10.2 层次聚类 10.3 k-means聚类 练习题 第11章 spss的因子分析 11.1 因子分析概述 11.2 因子分析的基本内容 11.3 因子分析的基本操作及案例 练习题
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精彩片段: |
回归分析的一般步骤如下: 1.确定回归方程中的解释变量和被解释变量 由于回归分析用于分析一个事物如何随其他事物的变化而变化,因此回归分析的第一步应确定哪个事物是需要被解释的,即哪个变量是被解释变量(记为y);哪些事物是用于解释其他变量的,即哪些变量是解释变量(记为z)。回归分析正是要建立y关于z的回归方程,并在给定z的条件下,通过回归方程预测y的平均值。这点是有别于相关分析的。例如,父亲身高关于成年儿子身高的回归分析与成年儿子身高关于父亲身高的回归分析是完全不同的。 2.确定回归模型 根据函数拟合方式,通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来概括回归线。如果被解释变量和解释变量之间存在线性关系,则应进行线性回归分析,建立线性回归模型;反之,如果被解释变量和解释变量之间存在非线性关系,则应进行非线性回归分析,建立菲线性回归模型。 3.建立回归方程 根据收集到的样本数据以及上一步所确定的回归模型,在一定的统计拟合准则下估计出模型中的各个参数,得到一个确定的回归方程。
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书 评: |
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其 它: |
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