万本电子书0元读

万本电子书0元读

顶部广告

SPSS统计学与案例应用精解电子书

在数据驱动的时代,掌握SPSS这一强大工具将为您的学术和职业发展插上翅膀。《SPSS统计学与案例应用精解》不仅是一本全面的SPSS操作指南,更是一座连理论与实践的桥梁。书中详尽介绍了从基础数据处理到高级统计分析的完整流程,结合实际案例和详细步骤,让读者轻松上手。无论您是初学者,还是在校本专科大学生,亦或是在职研究生,《SPSS统计学与案例应用精解》都将成为您学习SPSS、完成学术研究和论文写作的得力助手。选择《SPSS统计学与案例应用精解》,让数据分析不再成为难题,助您在学术和职业道路上更一步!

售       价:¥

纸质售价:¥92.80购买纸书

1人正在读 | 0人评论 6.4

作       者:张甜、杨维忠

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2025-07-01

字       数:23.4万

所属分类: 人文社科 > 心理学 > 心理学理论与研究

温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印

为你推荐

  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(条)
  • 读书简介
  • 目录
  • 累计评论(条)
"《SPSS统计学与案例应用精解》专为零基础的统计学与SPSS读者设计,精心造“门引导-基础应用-高阶应用-专业应用-AI工具”的一站式学习路径。书中基于37份真实、**的经济社会统计数据和20份调查研究数据,设计了49个统计分析应用案例和29个数据加工处理案例,涵盖宏观经济、国际贸易、人口就业、商品物价、外汇储备、医学药学、天文气候、交通运输、能源替代、行业分析、企业管理、银行经营、股票基金、日常生活等领域,帮助读者从门到精通地运用SPSS展统计分析。本书还配有教学PPT和作者**录制的全套视频讲解,以辅助教学,力求实现**教学效果。 《SPSS统计学与案例应用精解》共16章。第1~3章为SPSS统计学门篇,介绍SPSS门、数据加工处理和统计学知识;第4~7章为基础统计案例应用,具体包括统计图形绘制,描述统计分析,均值比较、T检验、单因素方差分析和非参数检验;第8~10章为高级统计案例应用,具体包括多因素方差分析与多因变量分析、相关分析和回归分析;第11~15章为专业统计案例应用,具体包括因子分析、信度分析、聚类分析、时间序列预测和生存分析;第16章为AI工具应用,介绍AI工具在学习SPSS中的应用。 《SPSS统计学与案例应用精解》既可作为经管社科、统计学、教育学、心理学、医学等相关专业的学生学习、应用SPSS展统计分析的主要教材,也可作为职场人士自学SPSS统计学以提升数据分析技能的工具书。"<br/>【推荐语】<br/>在数据驱动的时代,掌握SPSS这一强大工具将为您的学术和职业发展插上翅膀。《SPSS统计学与案例应用精解》不仅是一本全面的SPSS操作指南,更是一座连理论与实践的桥梁。书中详尽介绍了从基础数据处理到高级统计分析的完整流程,结合实际案例和详细步骤,让读者轻松上手。无论您是初学者,还是在校本专科大学生,亦或是在职研究生,《SPSS统计学与案例应用精解》都将成为您学习SPSS、完成学术研究和论文写作的得力助手。选择《SPSS统计学与案例应用精解》,让数据分析不再成为难题,助您在学术和职业道路上更一步!<br/>【作者】<br/>张 甜 山东大学经济学博士,现任职于山东管理学院,教授本科生统计学、计量经济学等课程,在《财贸经济》《经济评论》《财经科学》《财贸研究》等重要期刊发文多篇,参与多项国家级、省部级课题,著有《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》《Stata统计分析从门到精通》《Python数据科学应用从门到精通》等近10本畅销的数据分析教材。 杨维忠 山东大学经济学硕士,CPA,十余年商业银行风控、营销、内控等工作经历,具有丰富的业务授课经验和实操经历,著有《SPSS统计分析门与应用精解(视频教学版)》《Python机器学习原理与算法实现》《Stata统计分析商用建模与综合案例》等10余本畅销的数据分析教材。<br/>
目录展开

封面页

书名页

版权页

作者简介

内容简介

前言

导读

目录

第一部分 SPSS统计学入门篇

第1章 SPSS入门

1.1 SPSS简介

1.2 SPSS安装要求、启动与关闭

1.2.1 SPSS安装要求

1.2.2 SPSS启动与关闭

1.2.3 SPSS软件常用窗口

1.3 SPSS选项设置

1.3.1 “常规”选项卡

1.3.2 “语言”选项卡

1.3.3 “查看器”选项卡

1.3.4 “数据”选项卡

1.3.5 “输出”选项卡

1.3.6 “图表”选项卡

1.4 SPSS界面设置

1.4.1 状态栏设置

1.4.2 网格线设置

1.4.3 菜单设置

1.4.4 字体设置

1.5 数据编辑器的基本操作

1.5.1 数据编辑器的变量视图操作

1.5.2 数据编辑器的数据视图操作

1.6 本章习题

第2章 数据加工处理

2.1 变量和样本观测值基本操作

2.1.1 变量和观测值的移动、复制与删除

2.1.2 在现有数据文件中增加新的变量

2.1.3 在现有数据文件中增加新的样本观测值

2.2 根据现有的变量建立新变量

2.2.1 通过变量计算生成新变量

2.2.2 通过对样本观测值计数生成新的变量

2.2.3 量表得分或分类变量重新编码操作

2.2.4 连续变量编码为分类变量

2.2.5 生成虚拟变量

2.3 数据读取

2.3.1 SPSS数据文件的打开与保存

2.3.2 SPSS支持的其他格式的数据文件

2.3.3 读取Stata数据文件

2.3.4 读取Excel数据文件

2.3.5 读取文本数据文件

2.4 数据查找

2.4.1 按照观测值序号查找单元格

2.4.2 按照变量值查找数据

2.5 数据行列转置

2.6 数据排序

2.6.1 对数据按照变量进行排序

2.6.2 对数据按照样本观测值进行排序

2.7 数据加权处理

2.8 数据合幵

2.8.1 按照样本观测值合并数据文件

2.8.2 按照变量合并数据文件

2.9 数据分解

2.10 数据汇总

2.11 数据结构重组

2.11.1 由变量组到样本观测值组的重组

2.11.2 由样本观测值组到变量组的重组

2.12 数据缺失值处理

2.13 本章习题

第3章 统计学知识

3.1 统计学常用的基本概念

3.1.1 总体、样本与统计推断

3.1.2 频率与概率

3.1.3 条件概率、独立事件与全概率公式

3.1.4 概率函数与概率密度函数

3.2 概率分布

3.2.1 离散型概率分布

3.2.2 连续型概率分布

3.3 统计量

3.3.1 集中趋势统计量

3.3.2 离散趋势统计量

3.3.3 分布趋势统计量

3.4 大数定律与中心极限定理

3.4.1 大数定律

3.4.2 中心极限定理

3.5 参数估计

3.5.1 点估计

3.5.2 区间估计

3.5.3 参数估计的无偏性、有效性以及一致性

3.6 假设检验

3.6.1 假设检验概述

3.6.2 T检验、Z检验和F检验

3.6.3 参数检验和非参数检验

3.6.4 模型设定检验

3.7 本章习题

第二部分 基础统计案例应用

第4章 统计图形绘制

4.1 3种典型的图形绘制方法

4.1.1 图表构建器

4.1.2 图形画板模板选择器

4.1.3 旧对话框

4.2 条形图:绘制世界部分地区不同年龄区间人口占比条形图

4.2.1 条形图的类型

4.2.2 简单条形图

4.2.3 分类条形图

4.2.4 分段条形图

4.3 直方图:绘制晨鸣纸业A股每日收盘价直方图

4.4 箱图:绘制陕西、浙江、江苏、福建四个省份星级酒店营业额箱图

4.4.1 箱图的类型

4.4.2 简单箱图

4.4.3 簇状箱图

4.5 散点图:绘制美国制造业PMI指数、中小企业乐观指数、失业率散点图

4.5.1 散点图的类型

4.5.2 简单散点图

4.5.3 重叠散点图

4.5.4 矩阵散点图

4.5.5 三维散点图

4.6 折线图:绘制中国沿海省市海洋生产总值折线图

4.6.1 折线图的类型

4.6.2 简单折线图

4.6.3 多线折线图

4.6.4 垂线折线图

4.7 面积图:绘制美国对外国买家出售住房的销售额面积图

4.7.1 面积图的类型

4.7.2 简单面积图

4.7.3 堆积面积图

4.8 饼图:分析主要国家和地区半导体销售占比

4.9 误差条形图:绘制欧洲不同国家航空公司飞机利用率误差条形图

4.9.1 误差条形图的类型

4.9.2 简单误差条形图

4.9.3 簇状误差条形图

4.10 双轴线图:绘制中国历年全社会固定资产投资与GDP双轴线图

4.11 时间序列趋势图:分析中国网约车订单总量、网约车公司经营许可量

4.11.1 时间序列趋势图

4.11.2 自相关序列图和偏自相关序列图

4.11.3 互相关序列图

4.12 高低图:绘制美的集团A股股价高低图

4.13 本章习题

第5章 描述统计分析

5.1 频率分析

5.1.1 统计学原理

5.1.2 案例应用——分析汽车制造业上市公司盈利能力指标

5.1.3 结果解读

5.2 描述分析

5.2.1 统计学原理

5.2.2 案例应用——分析上海金交所黄金现货收盘价

5.2.3 结果解读

5.3 探索分析

5.3.1 统计学原理

5.3.2 案例应用——分析我国新能源汽车月度产量

5.3.3 结果解读

5.4 交叉表分析

5.4.1 统计学原理

5.4.2 案例应用——分析专用设备制造业上市公司ESG数据

5.4.3 结果解读

5.5 本章习题

第6章 均值比较、T检验、单因素方差分析

6.1 平均值分析

6.1.1 统计学原理

6.1.2 案例应用——分析中美等国家年平均光伏安装量

6.1.3 结果解读

6.2 单样本T检验

6.2.1 统计学原理

6.2.2 案例应用——分析中国有色市场1#铜的价格

6.2.3 结果解读

6.3 独立样本T检验

6.3.1 统计学原理

6.3.2 案例应用——分析不同类型国家的替代能源和核能占能耗总量的比重

6.3.3 结果解读

6.4 成对样本T检验

6.4.1 统计学原理

6.4.2 案例应用——分析办公电脑通过软件优化开机时间的效果

6.4.3 结果解读

6.5 单因素ANOVA检验

6.5.1 统计学原理

6.5.2 案例应用——分析部分欧洲国家外汇储备量

6.5.3 结果解读

6.6 本章习题

第7章 非参数检验

7.1 卡方检验

7.1.1 统计学原理

7.1.2 案例应用——分析工商银行A股每日涨跌幅数据

7.1.3 结果解读

7.2 二项检验

7.2.1 统计学原理

7.2.2 案例应用——分析某地区新生儿性别差异

7.2.3 结果解读

7.3 单样本K-S检验

7.3.1 统计学原理

7.3.2 案例应用——分析上海期货交易所螺纹钢期货收盘价

7.3.3 结果解读

7.4 两个独立样本检验

7.4.1 正态性检验回顾

7.4.2 案例应用——分析德国、荷兰的年通货膨胀率差异

7.4.3 结果解读

7.5 两个相关样本检验

7.5.1 统计学原理

7.5.2 案例应用——分析试验药品服药前后的效果

7.5.3 结果解读

7.6 K个独立样本检验

7.6.1 统计学原理

7.6.2 案例应用——分析中国、韩国、日本的失业率差异

7.6.3 结果解读

7.7 K个相关样本检验

7.7.1 统计学原理

7.7.2 案例应用——分析主要城市日照时数差异

7.7.3 结果解读

7.8 本章习题

第三部分 高级统计案例应用

第8章 多因素方差分析与多因变量分析

8.1 多因素方差分析

8.1.1 统计学原理

8.1.2 案例应用——分析德国、法国、西班牙、意大利四个国家的住房拥挤率

8.1.3 结果解读

8.2 多因变量分析

8.2.1 统计学原理

8.2.2 案例应用——分析我国部分省份地方政府债券收益率影响因素

8.2.3 结果解读

8.3 本章习题

第9章 相关分析

9.1 双变量相关分析

9.1.1 统计学原理

9.1.2 案例应用——分析国际原油价格和黄金价格的相关性

9.1.3 结果解读

9.2 偏相关分析

9.2.1 统计学原理

9.2.2 案例应用——分析商业银行公司存贷款增长的相关性

9.2.3 结果解读

9.3 本章习题

第10章 回归分析

10.1 线性回归分析

10.1.1 统计学原理

10.1.2 案例应用——分析欧元区20国经济景气指数的影响因素

10.1.3 结果解读

10.2 加权最小二乘回归分析

10.2.1 统计学原理

10.2.2 案例应用——分析中等收入国家航空运输客运量的影响因素

10.2.3 结果解读

10.3 曲线估算回归分析

10.3.1 统计学原理

10.3.2 案例应用——分析英国工业生产指数对失业救济率的影响

10.3.3 结果解读

10.4 二元Logistic回归分析

10.4.1 统计学原理

10.4.2 案例应用——分析商业银行公司客户信用风险影响因素

10.4.3 结果解读

10.5 多元Logistic回归分析

10.5.1 统计学原理

10.5.2 案例应用——分析血糖含量与年龄、糖摄入量、运动量的关系

10.5.3 结果解读

10.6 有序回归分析

10.6.1 统计学原理

10.6.2 案例应用——分析生产车间工人年度奖金档次

10.6.3 结果解读

10.7 非线性回归分析

10.7.1 统计学原理

10.7.2 案例应用——分析工作年限对绩效年薪的影响

10.7.3 结果解读

10.8 本章习题

第四部分 专业统计案例应用

第11章 因子分析

11.1 统计学原理

11.2 案例应用——分析39家上市银行风险与效益指标

11.3 结果解读

11.4 本章习题

第12章 信度分析

12.1 统计学原理

12.2 案例应用——分析自我效能感调查问卷信度

12.3 结果解读

12.4 本章习题

第13章 聚类分析

13.1 二阶聚类分析

13.1.1 统计学原理

13.1.2 案例应用——分析私募基金业绩表现

13.1.3 结果解读

13.2 K均值聚类分析

13.2.1 统计学原理

13.2.2 案例应用——分析A股电气机械和器材制造业上市公司财务指标

13.2.3 结果解读

13.3 系统聚类分析

13.3.1 统计学原理

13.3.2 案例应用——分析美股酒店及汽车旅馆公司盈利能力

13.3.3 结果解读

13.4 本章习题

第14章 时间序列预测

14.1 时间序列数据的预处理

14.1.1 统计学原理

14.1.2 案例应用——分析甘肃省历年降雨量月度数据

14.1.3 结果解读

14.2 专家建模器

14.2.1 统计学原理

14.2.2 案例应用——分析日本东京部分零售商品价格走势

14.2.3 结果解读

14.3 指数平滑法、ARIMA模型

14.4 季节分解模型

14.4.1 统计学原理

14.4.2 案例应用——分析德国历年贸易差额月度数据

14.4.3 结果解读

14.5 本章习题

第15章 生存分析

15.1 寿命表分析

15.1.1 统计学原理

15.1.2 案例应用——分析患者锻炼强度与生存时间之间的关系

15.1.3 结果解读

15.2 Kaplan-Meier分析

15.2.1 统计学原理

15.2.2 案例应用——分析药物种类和剂量对生存时间的影响

15.2.3 结果解读

15.3 Cox回归分析

15.3.1 统计学原理

15.3.2 案例应用——分析年龄、吸烟、康复训练和住院时间对生存时间的影响

15.3.3 结果解读

15.4 本章习题

第五部分 AI工具应用

第16章 DeepSeek等AI工具的应用

16.1 AI工具对学习SPSS统计分析的作用

16.2 SPSS统计分析AI提示实例

16.2.1 图形绘制AI简单提示示例

16.2.2 线性回归分析AI简单提示示例

16.2.3 二元Logistic回归AI简单提示示例

16.2.4 因子分析AI系统提示示例

16.2.5 生存分析AI系统提示示例

16.2.6 AI提示应用总结

累计评论(条) 个书友正在讨论这本书 发表评论

发表评论

发表评论,分享你的想法吧!

买过这本书的人还买过

读了这本书的人还在读

回顶部