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SPSSAU科研數據分析方法與應用

  • 作者：周俊//馬世澎|責編:張慧敏
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121469954
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：474
人民幣：RMB 106 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從數據分析入門、常用研究方法應用、數據綜合評價及預測、問卷數據分析和醫學數據分析等五個方面系統地介紹科研數據的分析方法，涉及13項知識類應用（如影響關係、權重關係、數據預測、問卷研究），本書強調以實際應用為主，每個知識點均通過通俗的文字表達，並附以案例及軟體操作界面進行詳細解讀，可用於數據分析、實證研究和學術寫作等，適合高等院校本科生、研究生，以及行業研究者學習和使用，也適合從事科研分析培訓、數據分析咨詢的相關工作者參考。
作者介紹
周俊//馬世澎|責編:張慧敏
目錄
第一篇  數據分析入門
  第1章  SPSSAU平台概述
    1.1  SPSSAU平台簡介
    1.2  SPSSAU平台使用
    1.3  獲得幫助
  第2章  數據探索及分析
    2.1  分析方法數據格式
    2.2  探索數據特徵
      2.2.1  兩種數據類型
      2.2.2  定類數據探索分析
      2.2.3  定量數據探索分析
      2.2.4  小結
    2.3  數據分佈之正態性分析
      2.3.1  正態分佈圖示法
      2.3.2  正態分佈檢驗法
      2.3.3  正態分佈轉換處理
      2.3.4  小結
    2.4  常用分析方法選擇
      2.4.1  定類或定量數據分析方法
      2.4.2  定類和定類數據分析方法
      2.4.3  定類和定量數據分析方法
      2.4.4  定量和定量數據分析方法
      2.4.5  小結
  第3章  數據清理
    3.1  數據標籤設置
    3.2  數據編碼
    3.3  異常值處理
    3.4  生成變數
      3.4.1  常用處理
      3.4.2  量綱處理
      3.4.3  科學計算
      3.4.4  匯總處理
      3.4.5  日期相關處理
      3.4.6  其他
    3.5  標題處理
第二篇  常用研究方法應用
  第4章  差異關係研究
    4.1  t檢驗
      4.1.1  正態分佈與方差齊性
      4.1.2  t檢驗分析步驟
      4.1.3  單樣本t檢驗
      4.1.4  配對樣本t檢驗
      4.1.5  獨立樣本t檢驗
      4.1.6  概要t檢驗
    4.2  方差分析
      4.2.1  方法概述
      4.2.2  方差分析類型的選擇
      4.2.3  單因素方差分析
      4.2.4  雙因素及多因素方差分析
      4.2.5  簡單效應分析

    4.3  卡方檢驗
      4.3.1  方法概述
      4.3.2  2×2四格表卡方檢驗
      4.3.3  R×C列聯表卡方檢驗與多重比較
      4.3.4  fisher卡方檢驗
      4.3.5  配對卡方檢驗
      4.3.6  分層卡方檢驗
      4.3.7  卡方擬合優度檢驗
    4.4  非參數秩和檢驗
      4.4.1  方法介紹
      4.4.2  單樣本Wilcoxon檢驗
      4.4.3  兩組獨立樣本Mann-Whitney檢驗
      4.4.4  多組獨立樣本Kruskal-Wallis檢驗
      4.4.5  配對樣本Wilcoxon秩和檢驗
      4.4.6  多樣本Friedman檢驗
  第5章  相關影響關係研究
    5.1  相關分析
      5.1.1  相關關係概述
      5.1.2  相關分析步驟
      5.1.3  兩個變數相關實例分析
      5.1.4  偏相關實例分析
    5.2  線性回歸
      5.2.1  線性回歸模型與檢驗
      5.2.2  線性回歸適用條件
      5.2.3  線性回歸的一般步驟
      5.2.4  多重線性回歸的實例分析
      5.2.5  逐步線性回歸的實例分析
      5.2.6  有啞變數的線性回歸
    5.3  Logistic回歸
      5.3.1  方法概述
      5.3.2  二元Logistic回歸
      5.3.3  多分類Logistic回歸
      5.3.4  有序Logistic回歸
      5.3.5  條件Logistic回歸
    5.4  曲線與非線性回歸
      5.4.1  方法概述
      5.4.2  曲線回歸
      5.4.3  非線性回歸
  第6章  信息濃縮及聚類研究
    6.1  因子分析
      6.1.1  基本原理
      6.1.2  分析步驟
      6.1.3  因子分析實例分析
    6.2  主成分分析
      6.2.1  思想與應用
      6.2.2  與因子分析的區別
      6.2.3  分析步驟
      6.2.4  主成分實例分析
    6.3  對應分析
      6.3.1  方法概述

      6.3.2  簡單對應分析
      6.3.3  多重對應分析
    6.4  多維尺度分析
      6.4.1  方法概述
      6.4.2  矩陣數據實例分析
      6.4.3  原始數據實例分析
    6.5  聚類分析
      6.5.1  聚類方法的選擇
      6.5.2  K-means聚類
      6.5.3  K-prototype聚類
      6.5.4  分層聚類
第三篇  數據綜合評價及預測
  第7章  權重關係研究
    7.1  權重計算方法
      7.1.1  主觀賦權法
      7.1.2  客觀賦權法
    7.2  主成分分析法
      7.2.1  權重計算步驟
      7.2.2  主成分分析法權重計算實例
    7.3  熵值法
      7.3.1  基本原理
      7.3.2  熵值法權重計算實例
    7.4  層次分析法
      7.4.1  原理介紹
      7.4.2  層次分析法流程
      7.4.3  層次分析法實例分析
    7.5  其他權重法
      7.5.1  CRITIC權重法
      7.5.2  獨立性權重法
      7.5.3  信息量權重法
  第8章  數據預測分析
    8.1  ARIMA模型
      8.1.1  ARMA模型分析流程
      8.1.2  ARMA模型案例
    8.2  指數平滑法
      8.2.1  一次指數平滑法
      8.2.2  二次指數平滑法
      8.2.3  三次指數平滑法
    8.3  灰色預測模型
      8.3.1  灰色預測模型原理
      8.3.2  灰色預測模型分析
    8.4  馬爾可夫預測
  第9章  優劣決策分析
    9.1  TOPSIS法
      9.1.1  TOPSIS法原理
      9.1.2  TOPSIS法案例
      9.1.3  TOPSIS法問題探討
    9.2  熵權TOPSIS法
      9.2.1  熵權TOPSIS法原理
      9.2.2  熵權TOPSIS法案例

    9.3  秩和比法
      9.3.1  秩和比原理
      9.3.2  RSR案例
    9.4  Vikor法
      9.4.1  Vikor法原理
      9.4.2  Vikor法案例
  第10章  常用綜合評價分析
    10.1  灰色關聯法
      10.1.1  灰色關聯法原理
      10.1.2  灰色關聯法案例
      10.1.3  廣義關聯度
    10.2  模糊綜合評價法
      10.2.1  模糊綜合評價法原理
      10.2.2  模糊綜合評價案例
    10.3  數據包絡分析
      10.3.1  數據包絡分析原理
      10.3.2  數據包絡分析案例
    10.4  耦合協調度
      10.4.1  耦合協調度原理
      10.4.2  耦合協調度案例
    10.5  綜合指數
    10.6  DEMATEL
    10.7  ISM
第四篇  問卷數據分析
  第11章  問卷研究分析方法
    11.1  單選題與多選題分析
      11.1.1  分析思路
      11.1.2  頻數統計實例分析
      11.1.3  卡方檢驗實例分析
    11.2  填空題分析
      11.2.1  分析思路
      11.2.2  實例分析
    11.3  項目分析
      11.3.1  原理介紹
      11.3.2  實例分析
    11.4  效度分析
      11.4.1  結構效度
      11.4.2  實例分析
    11.5  信度分析
      11.5.1  信度係數
      11.5.2  實例分析
    11.6  驗證性因子分析
      11.6.1  方法概述
      11.6.2  驗證性因子分析步驟
      11.6.3  驗證性因子分析實例分析
    11.7  路徑分析
      11.7.1  方法概述
      11.7.2  實例分析
    11.8  結構方程模型
      11.8.1  方法概述

      11.8.2  實例分析
      11.8.3  結構方程模型分析討論
    11.9  中介效應分析
      11.9.1  中介變數與中介效應
      11.9.2  中介效應檢驗流程與實例
      11.9.3  多重中介效應分析與實例
    11.10  調節效應分析
      11.10.1  調節變數與調節效應
      11.10.2  簡單斜率與斜率圖
      11.10.3  調節效應分析步驟與實例
    11.11  有調節的中介分析
      11.11.1  方法概述
      11.11.2  有調節的中介作用實例
  第12章  常用市場研究分析
    12.1  PSM分析
      12.1.1  原理介紹
      12.1.2  實例分析
    12.2  聯合分析
      12.2.1  基本概念與分析步驟
      12.2.2  聯合分析實例
    12.3  NPS分析
      12.3.1  原理介紹
      12.3.2  NPS實例分析
    12.4  KANO模型分析
      12.4.1  原理介紹
      12.4.2  KANO模型實例分析
第五篇  醫學數據分析
  第13章  醫學研究常用方法
    13.1  比率與風險
      13.1.1  單個比率與兩個比率的檢驗
      13.1.2  優勢比與相對危險度
    13.2  劑量反應
      13.2.1  方法概述
      13.2.2  實例分析
    13.3  生存分析
      13.3.1  生存數據與生存分析
      13.3.2  Kaplan-Meier生存分析
      13.3.3  Cox回歸分析
    13.4  重複測量方差分析
      13.4.1  方法概述
      13.4.2  單因素重複測量方差分析
      13.4.3  雙因素重複測量方差分析
    13.5  Roc曲線分析
      13.5.1  診斷試驗與Roc曲線
      13.5.2  Roc曲線分析步驟與實例
      13.5.3  Roc曲線差異比較
  第14章  一致性評價檢驗方法
    14.1  Kappa係數
      14.1.1  Kappa係數類型
      14.1.2  簡單Kappa係數

      14.1.3  加權Kappa係數
      14.1.4  Fleiss′sKappa係數
    14.2  Kendall協調係數
      14.2.1  概念與適用條件
      14.2.2  實例分析
    14.3  ICC組內相關係數
      14.3.1  概念與適用條件
      14.3.2  ICC組內相關係數模型類型
      14.3.3  ICC組內相關係數實例分析
    14.4  rwg組內評分者一致性
      14.4.1  方法概述
      14.4.2  rwg實例分析
    14.5  BlandALtman圖
      14.5.1  方法概述
      14.5.2  BlandALtman圖實例分析
參考文獻

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