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数据统计与分析技术:SPSS软件实用教程
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数据统计与分析技术:SPSS软件实用教程

  • 作者:黄润龙
  • 出版社:高等教育出版社
  • ISBN:9787040146271
  • 出版日期:2004年07月01日
  • 页数:359
  • 定价:¥29.00
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    内容提要
    SPSS是国内外应用得十分广泛的统计软件,它可用于自然科学和社会科学领域的基本数据处理与分析,具体适用于市场营销、销售分析、市场调查、统计报告、质量控制、科学研究、社会调查、企业管理、教学及行政管理等领域。本教材以*新的SPSS12.0版本为范本,介绍数据预处理、统计建模、数据统计分析的基本原则、原理、技巧和操作技术。本教材注重实践,着重培养学生的实际动手能力,对大型社会调查的数据汇总、分组、整理和分析能力,对基础资料综合定量分析、研究能力等,同时关注学生对于数学模型、数据挖掘技术的深入认识和理解。
    文章节选
    信息时代,人类面临的数据和信息越来越多,面临的选择也越来越多。要从众多的信息和数据中提取有用的信息,以做出正确的决策,就必须对大量数据进行综合统计和分析。
    SPSS(Statistical Product & Service Solutions,统计产品与服务解决方案)软件的实际应用范围为自然科学、社会科学、生物医学等领域。SPSS适用于市场营销、销售分析、市场调查、统计报告、质量控制、科学研究、社会调查、企业管理、教学及行政管理等领域,具有数据管理、统计分析、统计报表和图形显示等基本功能。本教材以SPSS 12.0版本为范本,介绍了大量数据预处理、数据统计分析、统计建模的基本原则、原理、技巧和计算机操作技术。
    目录
    第1章概述
    1.1特点
    1.2SPSS的运行和运行环境
    1.2.1对运行环境的要求
    1.2.2系统的运行及主屏幕介绍
    1.2.3与其他数据处理软件的联系与区别
    1.3SPSS的主要功能
    1.3.1数据编辑功能
    1.3.2表格的生成和编辑
    1.3.3图形的生成和编辑
    1.3.4与其他软件的连接
    1.3.5统计功能
    1.4系统参数设置
    1.4.1总体设置
    1.4.2显示输出的设置
    1.4.3草稿显示设置
    1.4.4标签输出设置
    1.4.5图形设置
    1.4.6交互图形窗口参数设置
    1.4.7要点表格设置
    1.4.8数值型变量自定义格式设置
    1.4.9货币格式的设置
    1.4.10脚本窗口的设置
    1.5帮助系统,
    1.5.1如何获得即时提示和帮助
    1.5.2按目录.内容或字母次序检索使用方法
    1.5.3电子教程的使用方法
    1.5.4个案分析
    1.5.5统计教练
    1.5.6命令语法指南
    1.5.7寻找主页
    本章小结
    习题一
    第2章数据统计处理实例
    2.1自建数据文件的处理--实例1
    2.1.1数据处理的构思
    2.1.2数据录入和定义
    2.1.3数据资料预处理
    2.1.4数据统计分析
    2.1.5结果输出选择
    2.1.6图形绘制
    2.1.7文件保存
    2.2使用已输入的数据文件--实例2
    2.2.1变量名.变量标签的汉化
    2.2.2变量的转换
    2.2.3统计分析
    2.2.4图表的制作
    2.3数据文件的转换--实例3
    2.3.1自由格式ASCII码文件的转换
    2.3.2固定格式ASCII码文件的转换
    本章小结
    习题二
    第3章系统运行方式
    3.1系统运行管理方式
    3.1.1窗口运行管理方式
    3.1.2程序运行管理方式
    3.1.3混合运行管理方式
    3.2窗口形式及其功能
    3.2.1数据编辑窗口
    3.2.2结果输出窗口
    3.2.3程序编写窗口
    3.2.4统计图形编辑窗口
    3.2.5帮助窗口
    3.3对话框类型及其使用方法
    3.3.1常见对话框类型
    3.3.2按钮与文本选择
    3.4数据编辑窗口
    3.4.1数据编辑窗口
    3.4.2数据文件
    3.5常量.变量和表达式
    3.5.1常量
    3.5.2变量
    3.5.3表达式
    3.6构建新变量
    3.6.1新变量构建方法
    3.6.2新变量构建主要函数
    本章小结
    习题三
    第4章分析前数据预处理
    4.1数据的排序
    4.2数据的转置
    4.3数据的拆分
    4.4数据文件的合并
    4.4.1样本合并
    4.4.2变量合并
    4.5数据的选择
    4.5.1根据逻辑关系表达式选择数据
    4.5.2随机选择数据
    4.5.3在给定范围内选取数据
    4.6数据的加权
    4.6.1概述
    4.6.2对个案加权
    4.7数据的转换
    4.7.1用"Count"功能选项转换数据
    4.7.2利用"Recode"功能转换数据
    4.7.3利用"AutomaticRecode"功能转换数据
    4.7.4缺失值的替换
    本章小结
    习题四
    第5章样本描述性统计
    5.1基本数学模型
    5.1.1描述集中趋势的统计量
    5.1.2描述离中趋势的统计量
    5.1.3偏度和峰度
    5.2频数分析过程
    5.2.1对话框介绍
    5.2.2应用举例
    5.3数据描述过程(Descriptives)
    5.3.1对话框介绍
    5.3.2应用举例
    5.4数据探察过程(Explore)
    5.4.1对话框说明
    5.4.2应用实例及其解释
    5.5列联表分析过程
    5.5.1主要功能
    5.5.2列联表分析
    5.5.3例题分析
    5.6复选题的统计和分析
    5.6.1问题的提出
    5.6.2范例分析
    5.7在线统计分析
    5.7.1基本分析过程
    5.7.2例题分析
    本章小结
    习题五
    第6章平均数比较与T检验
    6.1分组平均数的比较
    6.1.1基本概念和数学模型
    6.1.2Mean过程介绍
    6.1.3实例分析
    6.2单一样本T检验
    6.2.1假设检验的一般理论
    6.2.2单一样本T检验的数学模型
    6.2.3单一样本T检验过程
    6.2.4实例分析
    6.3独立样本--两样本平均数差异T检验
    6.3.1检验原理和一般理论
    6.3.2统计过程分析
    6.3.3例题分析
    6.4配对样本T检验
    6.4.1数学模型
    6.4.2统计过程分析
    6.4.3个案分析
    6.5多个平均数检验
    6.5.1方差分析简介
    6.5.2单因素方差分析
    本章小结
    习题六
    第7章相关分析
    7.1线性相关系数r及显著性检验
    7.1.1相关模型的假设和计算
    7.1.2相关过程的实现
    7.1.3相关分析实例
    7.2偏相关系数
    7.2.1偏相关系数的含义及计算
    7.2.2偏相关系数的计算分析方法
    7.2.3分析实例
    7.3距离分析
    7.3.1距离分析简介
    7.3.2过程和选择
    7.3.3实例分析
    本章小结
    习题七
    第8章回归分析
    8.1线性回归
    8.1.1回归方程的数学模型
    8.1.2回归方程的选择
    8.1.3回归方程的建立
    8.1.4实例分析
    8.2曲线回归
    8.2.1曲线回归的计算原理
    8.2.2曲线回归的计算机实现
    8.3哑变量回归
    8.4路径分析
    8.4.1通径图
    8.4.2通径系数计算及总作用分解
    8.4.3实例分析
    8.4.4注意事项
    本章小结
    习题八
    第9章非参数检验
    9.1非参数检验概述
    9.1.1非参数检验的特点
    9.1.2非参数检验方法分类
    9.2单样本检验
    9.2.1卡方检验
    9.2.2二项分布检验
    9.2.3游程检验
    9.2.4单样本K-S检验
    9.2.5单样本非参数检验方法比较
    9.3独立样本差异的显著性检验
    9.3.1两个独立样本差异的显著性检验
    9.3.2多个独立样本差异的显著性检验
    9.4相关样本差异的显著性检验
    9.4.1两个相关样本差异的显著性检验
    9.4.2多个相关样本差异的显著性检验
    本章小结
    习题九
    第10章方差分析
    10.1方差分析概述
    10.1.1方差分析的基本内容
    10.1.2方差分析的原理
    10.1.3F分布
    10.2单因变量单因素方差分析
    10.2.1单因素方差分析的基本原理
    10.2.2单因素方差分析的基本过程
    10.2.3主要分析结果
    10.3单因变量多因素方差分析
    10.3.1多因素方差分析的基本原理
    10.3.2多因素方差分析的基本过程
    10.4协方差分析
    10.4.1协方差分析的基本原理
    10.4.2协方差分析的基本过程
    10.4.3主要分析结果
    10.5多因变量线性模型的方差分析
    10.5.1完全窗口分析
    10.5.2结果输出及其解释
    本章小结
    习题十
    第11章聚类分析与判别分析
    11.1聚类分析与判别分析过程概述
    11.1.1聚类分析
    11.1.2判别分析
    11.1.3Classify的功能
    11.2快速聚类过程
    11.2.1快速聚类的概念及分析步骤
    11.2.2快速聚类的应用实例
    11.3分层聚类分析
    11.3.1分层聚类的概念及分析步骤
    11.3.2分层聚类的应用实例
    11.4判别分析
    11.4.1判别分析的概念及分析步骤
    11.4.2判别分析的常用方法及判别函数效果的验证方法
    11.4.3判别分析的应用举例
    本章小结
    习题十一
    第12章因子分析和主成分分析
    12.1基本原理
    12.1.1因子分析
    12.1.2主成分分析法
    12.2基本分析过程
    12.2.1分析过程选择
    12.2.2个例分析过程
    本章小结
    习题十二
    第13章时间序列分析
    13.1指数平滑法
    13.1.1基本原理
    13.1.2基本过程
    13.2季节分解法
    13.2.1基本原理
    13.2.2基本过程
    13.3自回归法
    13.3.1基本原理
    13.3.2基本过程
    13.4自回归综合移动平均模型(ARIMA)
    13.4.1基本模型
    13.4.2基本过程选择
    本章小结
    习题十三
    第14章个例综合分析
    14.1社会调查样本综合分析个例
    14.2人事工资档案综合分析个例
    14.3地区经济发展综合分析个例
    14.4市场调查资料综合分析个例
    本章小结
    习题十四
    第15章数据分析的基本原理
    15.1数据的定义
    15.2数据的类型
    15.3数据变量的属性
    15.3.1尺度的意义及种类
    15.3.2定类尺度
    15.3.3定序尺度
    15.3.4定距尺度
    15.3.5定比尺度
    15.3.6市场调查的分析方法
    15.4数据变换
    15.4.1数据变换基本原理
    15.4.2正态分布数据评价标准--Q-Q图原理
    15.4.3数据正态化评价个例
    15.5数据和数据处理
    本章小结
    习题十五
    参考文献
    编辑推荐语
    本书以*新的SPSS12.0版本为范本,介绍了数据预处理、统计建模、数据统计分析的基本原则、原理、技巧和操作技术等内容。同时每章附有小结和习题。

    与描述相符

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