SPSS统计分析实战:单变量、双变量与多变量方法
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更新于2024-07-17
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《SPSS数据分析:单变量、双变量与多变量统计》是一本由Daniel J. Denis编著的实用指南,专为那些希望快速掌握实际数据分析技巧的学习者设计。该书于2018年9月25日首次出版,适合统计学初学者和研究生阅读,也对研究人员和专业人士在执行基本统计分析和数据管理任务时非常有用。
本书强调实践中的数据分析,而非过于深入的数学概念,让读者能在理解和应用概念的同时,利用专业数据分析师常用的计算工具。它按照逻辑顺序逐步介绍统计原理,然后逐步引入SPSS软件,涵盖了广泛的内容,包括:
1. **探索性数据分析、基础统计和视觉展示**:这部分引导读者理解数据的基本特征和可视化方法。
2. **SPSS中的数据管理**:学习如何组织、清洗和准备数据以进行后续分析。
3. **推断性测试,如相关性、计数和均值的检验**:介绍了如何进行假设检验和确定统计显著性。
4. **功效分析和样本量估计**:教授如何计算研究所需的样本大小以达到所需的效果。
5. **方差分析(固定效应和随机效应)**:涵盖了两种类型的实验设计分析。
6. **重复测量ANOVA**:探讨时间序列或组间比较的研究设计。
7. **简单和多元线性回归**:学习预测变量与响应变量之间的关系。
8. **逻辑回归**:用于分类问题的统计模型。
9. **多元方差分析(MANOVA)和判别分析**:处理多个自变量对一个或多个因变量的影响。
10. **主成分分析**:用于数据降维和变量组合。
11. **探索性因子分析**:揭示潜在结构和变量间的关系。
12. **非参数测试**:针对不适合正态分布的数据的统计方法。
《SPSS数据分析:单变量、双变量与多变量统计》以简明易懂的方式,帮助读者在实践中掌握统计分析技巧,并将理论应用于实际研究项目。无论是在社会科学、行为科学还是自然科学领域,这本书都是快速获取和应用统计知识的重要资源。此外,书中还提供了许多公式和实例,便于读者理解和应用。对于任何希望通过SPSS进行数据处理的专业人士来说,这是一本不可或缺的“实战手册”。
2010-09-15 上传
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