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數據分析與SPSS軟體應用(微課版高等院校十三五規劃教材)/SPSS系列

  • 作者:編者:宋志剛|責編:王迎
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115571021
  • 出版日期:2022/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:212
人民幣:RMB 49.8 元      售價:
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內容大鋼
    IBM SPSS數據分析軟體是目前應用最為廣泛的數據分析軟體之一,深受各行業用戶的青睞。本書以IBM SPSS 26.0為基礎,以數據分析理論為主線,參照數據分析課程教學大綱編寫。全書由淺入深,共包括10章內容,涵蓋數據分析的3個階段,介紹了數據分析的基本概念和流程、SPSS軟體在數據獲取與管理上的功能、概括性描述統計分析、探索性統計推斷以及相關和回歸分析、聚類和判別分析、因子分析等常用的基本數據分析方法的基本原理和操作應用。
    本書每章末尾均配有習題,並且除第1章外,其餘各章均配有案例分析題,可加深讀者對所學內容的理解。此外,本書每章均配有微課,可幫助讀者高效地學習軟體;全書配有PPT課件、教學大綱、數據源文件、習題答案等教學資源,可助力教師教學。
    本書適合具有一定數據分析理論基礎知識,且對應用數據分析軟體進行實例分析有需求的讀者學習。本書可供高等院校經濟學、統計學、管理學等專業學生使用,並可作為通信、金融、製造、教育科研、商業咨詢、市場調查、商業統計等行業的分析人員的實際應用工具手冊。

作者介紹
編者:宋志剛|責編:王迎

目錄
第1章  數據分析與SPSS軟體概述
  學習目標
  知識框架
  1.1  數據分析基本概念
  1.2  數據分析基本流程
  1.3  數據分析基本方法
  1.4  常用數據分析軟體
  1.5  SPSS軟體介紹
  習題
第2章  數據的獲取與管理
  學習目標
  知識框架
  2.1  數據的獲取與軟體實現
    2.1.1  變數的定義
    2.1.2  數據的直接輸入與保存
    2.1.3  外部數據文件的讀入
    2.1.4  數據文件的合併
    2.1.5  數據文件的拆分
  2.2  數據的清理與軟體實現
    2.2.1  數據的尋找、增加和刪除
    2.2.2  變數集的設置和使用
  2.3  數據的轉換與軟體實現
    2.3.1  數據排序
    2.3.2  新變數的產生
    2.3.3  設置加權變數
    2.3.4  變數編碼
  2.4  數據的整理與軟體實現
    2.4.1  數據的分類匯總
    2.4.2  個案子集的選取
    2.4.3  缺失值的替換
  習題
  案例分析題
第3章  描述統計分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  3.1  連續變數描述統計分析
    3.1.1  集中趨勢描述
    3.1.2  離散趨勢描述
    3.1.3  分佈狀態描述
    3.1.4  深入探索分析
    3.1.5  案例詳解及軟體實現
  3.2  分類變數描述統計分析
    3.2.1  交叉列聯表分析
    3.2.2  多選項分析
    3.2.3  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第4章  參數檢驗與SPSS實現
  學習目標
  知識框架

  4.1  Means過程
    4.1.1  Means過程計算原理
    4.1.2  案例詳解及軟體實現
  4.2  單樣本T檢驗
    4.2.1  檢驗原理和步驟
    4.2.2  案例詳解及軟體實現
  4.3  兩獨立樣本T檢驗
    4.3.1  檢驗原理和步驟
    4.3.2  案例詳解及軟體實現
  4.4  兩配對樣本T檢驗
    4.4.1  檢驗原理和步驟
    4.4.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第5章  方差分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  5.1  單因素方差分析
    5.1.1  推斷原理和檢驗步驟
    5.1.2  案例詳解及軟體實現
  5.2  多因素方差分析
    5.2.1  推斷原理和檢驗步驟
    5.2.2  案例詳解及軟體實現
  5.3  協方差分析
    5.3.1  推斷原理和檢驗步驟
    5.3.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第6章  非參數檢驗與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  6.1  兩配對樣本非參數檢驗
    6.1.1  適用條件和檢驗方法
    6.1.2  案例詳解及軟體實現
  6.2  多配對樣本非參數檢驗
    6.2.1  適用條件和檢驗方法
    6.2.2  案例詳解及軟體實現
  6.3  兩獨立樣本非參數檢驗
    6.3.1  適用條件和檢驗方法
    6.3.2  案例詳解及軟體實現
  6.4  多獨立樣本非參數檢驗
    6.4.1  適用條件和檢驗方法
    6.4.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第7章  相關分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  7.1  二元變數相關分析
    7.1.1  散點圖和相關係數

    7.1.2  分析原理和步驟
    7.1.3  案例詳解及軟體實現
  7.2  偏相關分析
    7.2.1  偏相關係數
    7.2.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第8章  回歸分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  8.1  線性回歸分析
    8.1.1  一元線性回歸分析
    8.1.2  多元線性回歸分析
    8.1.3  案例詳解及軟體實現
  8.2  曲線回歸分析
    8.2.1  常見曲線回歸模型
    8.2.2  案例詳解及軟體實現
  8.3  Logistic回歸分析
    8.3.1  Logistic回歸函數的構建
    8.3.2  Logistic回歸模型的檢驗
    8.3.3  案例詳解及軟體實現
  8.4  含虛擬變數的回歸分析
    8.4.1  模型構建原理
    8.4.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第9章  聚類分析、判別分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  9.1  系統聚類分析
    9.1.1  樣本間親疏程度測度方法
    9.1.2  類間親疏程度測度方法
    9.1.3  案例詳解及軟體實現
  9.2  快速聚類分析
    9.2.1  適用條件和迭代原理
    9.2.2  案例詳解及軟體實現
  9.3  判別分析
    9.3.1  判別原理
    9.3.2  案例詳解及軟體實現
  習題
  案例分析題
第10章  因子分析與SPSS實現
  學習目標
  知識框架
  10.1  適用條件
  10.2  因子變數的構建
  10.3  因子變數的命名
  10.4  因子得分的計算
  10.5  案例詳解及軟體實現
  習題

  案例分析題
參考文獻

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