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內容簡介: |
数据分析的核心方法是统计。统计实践的有效工具是SPSS。快速掌握SPSS的正确途径是选择一本从SPSS数据分析“零起点”到“大玩家”的好书。它使读者不再感到数据分析高不可攀,实践过程无章可循,统计理论晦涩难懂,结果解读似是而非,而是让读者成为对SPSS应用高屋建瓴、对方法运用游刃有余、对软件操作融会贯通、对结果解读豁然开朗的数据分析高手。《基于SPSS的数据分析(第三版)》一直不懈地坚持着这个目标并努力成为先行者。 正如英国著名作家赫伯特·乔治·韦尔斯所预言的,“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。”这个时代正在到来,请从本书开始,勇敢迈出数据分析实践的第一步!
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關於作者: |
薛薇,工学硕士,经济学博士,中国人民大学应用统计科学研究中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘,以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。主要著作:《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》、《基于R的统计分析与数据挖掘》、《基于信息技术的统计信息系统》等。
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目錄:
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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
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
第3章 SPSS 数据的预处理
3.1 数据的排序
3.2 查找重复个案
3.3 变量计算
3.4 数据选取
3.5 计数
3.6 分类汇总
3.7 数据分组
3.8 数据预处理的其他功能
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
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
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
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
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
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
第10章 SPSS 的Logistic 回归分析
10.1 Logistic 回归分析概述
10.2 二项Logistic 回归分析
10.3 二项Logistic 回归分析的应用
10.4 多项Logistic 回归分析
10.5 多项有序回归分析
第11章 SPSS 的聚类分析
11.1 聚类分析的一般问题
11.2 层次聚类
11.3 K-Means聚类
第12章 SPSS 的因子分析
12.1 因子分析概述
12.2 因子分析的基本内容
12.3 因子分析的基本操作及案例
第13章 SPSS 的判别分析
13.1 判别分析概述
13.2 距离判别法
13.3 Fisher 判别法
13.4 贝叶斯判别法
13.5 判别分析的应用
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