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菜鳥學SPSS數據分析

  • 作者：但婉欣//蔣胡英//郭佳樺|責編:王靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121381690
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：253
人民幣：RMB 69.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入淺出地介紹了SPSS 24.0的基本操作和數據分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數據分析基礎知識（第1?5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數據分析、數據的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數據分析方法（第6?12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。
    本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面圖詳細闡述，產生的結果都配有界面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。
作者介紹
但婉欣//蔣胡英//郭佳樺|責編:王靜
目錄
第1章  SPSS與數據分析
  1.1  數據分析思路概述
    1.1.1  數據分析的一般思路
    1.1.2  使用SPSS進行數據分析的優勢
  1.2  明確數據分析目的
    1.2.1  為什麼要明確數據分析目的
    1.2.2  如何明確數據分析目的
    1.2.3  明確數據分析目的需要注意什麼
  1.3  數據採集
    1.3.1  採集方法
    1.3.2  採集流程
  1.4  數據分析
    1.4.1  數據的預處理
    1.4.2  數據的描述統計
    1.4.3  數據的推論統計
  1.5  撰寫SPSS報告
    1.5.1  撰寫報告的邏輯思路
    1.5.2  撰寫報告的注意事項
第2章  SPSS界面功能介紹
  2.1  SPSS基本界面介紹
    2.1.1  數據編輯窗口
    2.1.2  數據視圖
    2.1.3  變數視圖
    2.1.4  結果輸出窗口
  2.2  常用參數設置
    2.2.1  「常規」選項卡
    2.2.2  「語言」選項卡
    2.2.3  「查看器」選項卡
    2.2.4  「數據」選項卡
    2.2.5  「貨幣」選項卡
    2.2.6  「輸出」選項卡
    2.2.7  「圖表」選項卡
    2.2.8  「透視表」選項卡
    2.2.9  「文件位置」選項卡
    2.2.10  「腳本」選項卡
    2.2.11  「多重插補」選項卡
    2.2.12  「語法編輯器」選項卡
第3章  數據的管理
  3.1  數據的錄入與保存
    3.1.1  定義變數
    3.1.2  錄入數據
    3.1.3  保存數據
  3.2  其他格式數據的導入
    3.2.1  Excel數據的導入
    3.2.2  文本數據的導入
  3.3  數據的重構
    3.3.1  數據結構
    3.3.2  數據重構（橫向結構→縱向結構）
    3.3.3  數據重構（縱向結構→橫向結構）
  3.4  數據的合併

    3.4.1  添加個案（縱向合併）
    3.4.2  添加變數（橫向合併）
  3.5  標識重複個案
    3.5.1  為何要標識重複個案
    3.5.2  「雙十一」交易明細分析：刪除重複數據
  3.6  數據的拆分
    3.6.1  拆分文件（比較組）
    3.6.2  拆分文件（按組來組織輸出）
  3.7  數據的篩選
    3.7.1  數據篩選概述
    3.7.2  收入與生活滿意度分析：數據的篩選
  3.8  數據的加權
    3.8.1  什麼是加權
    3.8.2  「春節回家嗎？」分析：數據的加權
    3.8.3  為什麼要加權
    3.8.4  總結
  3.9  數據的匯總
    3.9.1  化學成績分析：簡單數據匯總
    3.9.2  化學成績分析：多重數據匯總
  3.10  新變數的生成
    3.10.1  課程成績分析：生成新變數
    3.10.2  「如果」按鈕
  3.11  個案中值的計數
    3.11.1  滿意度分析：統計個案中值
    3.11.2  拓展知識
  3.12  對變數重新賦值
    3.12.1  信用評分分析：重新編碼為不同變數
    3.12.2  職工獎金分析：重新編碼為相同的變數
  3.13  可視化分段
    3.13.1  什麼是可視分箱
    3.13.2  北京月度價格分析：可視分箱分組
  3.14  個案排秩
    3.14.1  化學成績分析：利用個案排秩
    3.14.2  化學成績分析：利用自動重新編碼
  3.15  缺失值的處理
    3.15.1  人均消費性支出分析：替換缺失值
    3.15.2  刪除缺失值
  3.16  數據的排序
    3.16.1  多變數的單向排序
    3.16.2  多變數的混合排序
第4章  報表的生成
  4.1  交叉表
    4.1.1  交叉表概述
    4.1.2  製作交叉表
  4.2  定製表
    4.2.1  定製表概述
    4.2.2  定製表的各項功能
  4.3  定製表的實例操作
    4.3.1  問卷調查分析：製作定製表
    4.3.2  購物頻次分析：製作定製表

第5章  圖形的生成
  5.1  圖表構建器介紹
    5.1.1  如何使用「圖表構建器」
    5.1.2  使用圖表構建器總結
  5.2  直方圖
    5.2.1  利用「圖表構建器」繪製直方圖
    5.2.2  利用「直方圖」菜單繪製直方圖
  5.3  折線圖
    5.3.1  利用「舊對話框」繪製折線圖
    5.3.2  利用「圖表構建器」繪製折線圖
  5.4  餅圖
    5.4.1  利用「圖表構建器」繪製餅圖
    5.4.2  利用「餅圖」菜單繪製餅圖
  5.5  條形圖
    5.5.1  利用「舊對話框」繪製條形圖
    5.5.2  利用「圖表構建器」繪製條形圖
  5.6  箱圖
    5.6.1  利用「圖表構建器」繪製箱圖
    5.6.2  利用「舊對話框」繪製箱圖
    5.6.3  利用「描述統計」製作箱圖
  5.7  散點圖
    5.7.1  簡單散點圖
    5.7.2  矩陣散點圖
    5.7.3  重疊散點圖
    5.7.4  三維散點圖
第6章  描述性分析
  6.1  描述統計與變數分佈形態
    6.1.1  集中趨勢
    6.1.2  離散趨勢
    6.1.3  分佈形態
  6.2  頻率分析
    6.2.1  分類變數的頻率分析
    6.2.2  連續變數的頻率分析
  6.3  描述統計
    6.3.1  描述統計概述
    6.3.2  考生信息分析：描述統計
  6.4  探索性分析
    6.4.1  身高、體重分析：探索性分析
    6.4.2  結果解讀
第7章  假設檢驗
  7.1  假設檢驗概述
    7.1.1  假設檢驗的基本思想
    7.1.2  假設檢驗的四大步驟
    7.1.3  假設檢驗的意義
    7.1.4  單尾檢驗和雙尾檢驗
    7.1.5  假設檢驗需要注意的問題
  7.2  Z分佈與t分佈
    7.2.1  Z分佈
    7.2.2  t分佈
    7.2.3  Z分佈與t分佈的關係

  7.3  第一類錯誤和第二類錯誤
    7.3.1  判斷假設檢驗的四種情況
    7.3.2  嬰兒奶粉市場投放分析：第一類錯誤和第二類錯誤
    7.3.3  如何控制兩類錯誤
第8章  參數檢驗——t檢驗
  8.1  單樣本t檢驗
    8.1.1  概述
    8.1.2  初中生體重分析：單樣本t檢驗
  8.2  獨立樣本t檢驗
    8.2.1  適用條件及假設檢驗
    8.2.2  健株與病株差異性分析：獨立樣本t檢驗
  8.3  成對樣本t檢驗
    8.3.1  概述
    8.3.2  檢測血磷值分析：成對樣本t檢驗
第9章  非參數檢驗
  9.1  非參數檢驗綜述
    9.1.1  基本概念
    9.1.2  單樣本的非參數檢驗
    9.1.3  兩個獨立樣本的非參數檢驗
    9.1.4  多個獨立樣本的非參數檢驗
    9.1.5  兩配對樣本的非參數檢驗
    9.1.6  多配對樣本的非參數檢驗
  9.2  游程檢驗
    9.2.1  游程檢驗概述
    9.2.2  消費額數據分析：游程檢驗
  9.3  單樣本K-S檢驗
    9.3.1  單樣本K-S檢驗概述
    9.3.2  耗油量數據分析：單樣本K-S檢驗
  9.4  二項分佈檢驗
    9.4.1  二項分佈檢驗概述
    9.4.2  檢驗答題正確率分析：二項分佈檢驗
  9.5  兩個獨立樣本的非參數檢驗
    9.5.1  概述
    9.5.2  不同工藝類型產品的使用壽命數據分析：曼-惠特尼U檢驗、K-S檢驗、游程檢驗及極端反應檢驗
  9.6  多個獨立樣本的非參數檢驗
    9.6.1  檢驗方法
    9.6.2  股票收益率對比分析：Kruskal-Wallis H檢驗、中位數檢驗及Jonckheere-Terpstra檢驗
  9.7  兩個相關樣本的非參數檢驗
    9.7.1  概述
    9.7.2  患者血磷值差異分析：Wilcoxon符號秩檢驗及符號檢驗
  9.8  多個相關樣本的非參數檢驗
    9.8.1  概述
    9.8.2  產品銷售額差異分析：Friedman檢驗及Kendall W檢驗
  9.9  非參數檢驗與參數檢驗的比較
    9.9.1  非參數檢驗與參數檢驗的區別
    9.9.2  非參數檢驗與參數檢驗的優缺點
    9.9.3  非參數檢驗與參數檢驗的分類
第10章  卡方檢驗
  10.1  卡方檢驗綜述
    10.1.1  卡方檢驗原理

    10.1.2  數字偏好分析：卡方檢驗
  10.2  擬合優度檢驗
    10.2.1  概述
    10.2.2  專業學科分佈比例分析：擬合優度檢驗
  10.3  獨立性檢驗
    10.3.1  獨立性檢驗的適用條件
    10.3.2  學歷與消費水平分析：獨立性檢驗
  10.4  一致性檢驗
    10.4.1  概述
    10.4.2  評價結果分析：一致性檢驗
第11章  方差分析
  11.1  單因素完全隨機方差分析
    11.1.1  F檢驗
    11.1.2  前提條件
    11.1.3  媒體推廣效果分析：單因素完全隨機方差分析
  11.2  單因素重複測量方差分析
    11.2.1  F檢驗
    11.2.2  重複測量設計的優缺點
    11.2.3  前提條件
    11.2.4  滿意度指標分析：單因素重複測量方差分析
  11.3  兩因素完全隨機方差分析
    11.3.1  分析思路
    11.3.2  假設檢驗
    11.3.3  閱讀速度影響因素分析：兩因素完全隨機方差分析
  11.4  兩因素重複測量方差分析
    11.4.1  兩因素重複測量方差分析概述
    11.4.2  命題反應分析：兩因素重複測量方差分析
  11.5  單因素多元方差分析
    11.5.1  分析思路
    11.5.2  身高和體重數據分析：單因素多元方差分析
  11.6  兩因素多元方差分析
    11.6.1  兩因素多元方差分析概述
    11.6.2  大學生支出情況分析：兩因素多元方差分析
第12章  相關分析
  12.1  皮爾遜相關分析
    12.1.1  理論概述
    12.1.2  影響超市銷售的因素分析：皮爾遜相關分析
  12.2  肯德爾等級相關分析
    12.2.1  肯德爾相關係數
    12.2.2  大學排名數據分析：肯德爾等級相關分析
  12.3  斯皮爾曼等級相關分析
    12.3.1  斯皮爾曼等級相關係數
    12.3.2  知名度和服務質量相關性分析：斯皮爾曼等級相關分析
  12.4  偏相關分析
    12.4.1  理論概述
    12.4.2  投資額與收益率的相關性分析：偏相關分析
參考文獻

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