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出版者:机械工业

作者:吕振通//张凌云

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2009-6

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787111268925

丛书系列:

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具体描述

《SPSS统计分析与应用》精选77个专业案例，覆盖95%以上的统计模型，以实验教程的形式讲解如何以SPSS为工具，解决各种统计分析问题。全书共13章。第1章介绍SPSS基本操作及其统计分析常用功能；第2～13章通过38个实验介绍如何在SPSS中高效完成以下统计分析工作：描述性统计分析、均值比较与检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验、聚类分析、距离分析与判别分析、因子分析与主成分分析、生存分析以及信度分析等统计分析过程。

对于每一个实验，都从“原理、目的与要求、内容及数据来源、操作指导、结论”五个方面进行讲解，同时提供全程语音讲解的多媒体教学文件。章后精选39个上机题，在光盘中提供原始数据文件及多媒体教学动画。教学时长近250分钟，全面提升读者自己动手解决实际问题的能力。

《SPSS统计分析与应用》重实践兼理论，涉及自然科学和社会科学的各个领域，不仅有助于读者理解统计学方法和模型的适用问题，还为读者提供了一个即查即用的实例工具手册，适合高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析和决策等领域的读者学习参考。

现代计量经济学导论：理论、方法与前沿应用本书导语在当今高度复杂且数据驱动的经济决策环境中，对经济现象进行精确、严谨的量化分析已成为经济学研究、政策制定以及企业战略规划的核心能力。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代计量经济学知识体系，从基础理论的夯实到前沿方法的掌握，再到实际数据的应用，构建起一座连接抽象经济理论与具体实证分析的坚实桥梁。我们相信，理解和应用计量经济学工具，是解析当代世界经济运行规律的关键钥匙。第一部分：计量经济学基础与线性模型（The Foundations of Econometrics and Linear Models）第一章：计量经济学的角色与数据基础本章首先界定计量经济学的核心任务，即利用统计学和数学工具，对经济理论进行实证检验、估计经济参数以及进行经济预测。我们将详细探讨经济数据的主要类型，包括横截面数据（Cross-Sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data），并深入分析每种数据结构在分析时的独特挑战与优势。重点讨论数据的收集、处理、清洗和初步描述性统计分析的重要性，为后续模型构建奠定坚实的数据基础。第二章：经典线性回归模型（OLS）的理论基础本章是整个计量经济学分析的基石。我们从二元线性回归模型出发，逐步扩展到多元线性回归模型。核心内容包括：对最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计量的推导、性质的阐述（如无偏性、一致性、有效性）。我们将严格证明高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem），明确在经典假设下，OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。同时，本章将详细解释回归系数的统计学含义、拟合优度指标（$R^2$与调整$R^2$）的计算及其局限性。第三章：线性模型的推断、诊断与违背经典假设在实际应用中，经典线性回归模型的假设往往难以完美满足。本章重点解决模型假设被违背时带来的后果与对策。首先，我们将介绍系数的假设检验（$t$检验和$F$检验），以及如何构建和解释置信区间。随后，深入探讨异方差性（Heteroscedasticity）的检验（如怀特检验、BPG检验）与处理（如加权最小二乘法WLS、稳健标准误）。接着，分析多重共线性（Multicollinearity）对估计效率的影响，并介绍岭回归等应对策略。最后，讨论误差项的序列相关性（Autocorrelation）在时间序列数据中的识别和矫正方法（如Newey-West标准误）。第二部分：超越OLS：扩展线性模型与非线性前沿（Extensions Beyond OLS）第四章：离散选择模型与有限因变量分析经济学研究中，因变量常表现为二元（是/否）、多类或计数形式。本章系统介绍如何处理此类有限因变量模型。重点讲解逻辑回归（Logit）和概率回归（Probit）模型的原理、估计方法（极大似然估计ML）和解释。此外，还将介绍多项式Logit模型（Multinomial Logit）以及计数数据模型，如泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）。第五章：工具变量法（IV）与内生性问题的解决内生性是计量经济学中最具挑战性的问题之一，它源于遗漏变量偏差、测量误差或同步因果关系。本章聚焦于工具变量法（Instrumental Variables, IV）作为解决内生性的核心工具。详细推导两阶段最小二乘法（2SLS）的步骤，并深入探讨有效工具变量的选择标准：相关性和外生性。同时，引入广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM）作为更灵活的估计框架，并介绍检验工具变量有效性的方法（如Sargan/Hansen检验）。第六章：面板数据分析的优势与方法面板数据结合了时间和个体的维度，提供了更丰富的信息和更强的控制能力。本章阐述面板数据相对于截面和时间序列分析的优势。核心内容包括：固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的估计与选择（如豪斯曼检验）。此外，还将讨论面板数据中的序列相关性、异方差性处理，以及动态面板数据模型（如差分GMM和系统GMM）在处理遗漏变量和内生性问题上的应用。第三部分：时间序列分析的深入探索（Advanced Time Series Econometrics）第七章：单变量时间序列模型时间序列分析是理解宏观经济波动、金融市场走势的关键。本章从平稳性（Stationarity）的概念入手，这是许多时间序列方法的前提。介绍如何通过单位根检验（如ADF检验）来识别非平稳序列。随后，系统阐述自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合模型（ARMA）。重点讲解如何通过信息准则（AIC/BIC）识别模型的阶数，并进行模型诊断。第八章：非平稳序列、协整与向量自回归（VAR）针对非平稳序列，本章引入随机游走模型与趋势的概念。核心内容转向协整（Cointegration）理论，解释如何识别和检验序列间的长期均衡关系（如Engle-Granger两步法和Johansen检验）。针对多个相互依赖的时间序列，本书详细介绍向量自回归（VAR）模型及其扩展，如向量误差修正模型（VECM），用于分析变量间的动态交互作用，并展示脉冲响应函数（Impulse Response Functions）和方差分解的应用。第四部分：前沿方法与现代应用（Frontier Methods and Modern Applications）第九章：非参数计量经济学与半参数方法随着大数据时代的到来，线性模型的限制日益凸显。本章介绍无需严格设定函数形式的非参数方法，例如核密度估计和局部线性回归（Nadaraya-Watson估计）。重点介绍半参数模型，特别是部分线性模型，展示如何结合参数估计的效率和非参数估计的灵活性。第十章：因果推断的现代计量视角现代计量经济学日益关注因果关系的识别，而非仅仅是相关性。本章深入探讨准实验方法。详细解析断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分模型（Difference-in-Differences, DID）的识别策略、估计方法及其潜在陷阱。此外，也将介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）作为处理选择性偏差的常用方法。第十一章：高维数据与机器学习在经济预测中的应用本章面向未来趋势，探讨如何处理特征维度远大于样本量的高维数据问题。介绍正则化方法，如Lasso（缩减）和Ridge回归，及其在变量选择和克服过拟合中的作用。最后，简要引入决策树、随机森林等机器学习工具在经济预测和分类问题中的应用潜力，强调其与传统计量方法的融合与互补。结语本书力求做到理论的深度与实践的广度并重，为读者提供一个系统化、逻辑严密的计量经济学学习路径。书后附有大量基于真实经济数据的案例分析和操作指南（不涉及特定软件的具体菜单步骤，而是侧重于方法论的选择与结果的经济学解读），确保读者能够将所学知识有效地迁移到自己的研究和分析实践中，最终成长为能够独立运用量化工具解决复杂经济问题的专业人士。

作者简介

目录信息

第1章 SPSS概述 1.1 SPSS的启动与退出 1.2 SPSS窗口介绍 1.2.1 数据编辑窗口 1.2.2 语法窗口 1.2.3 结果输出窗口 1.3 SPSS菜单操作简介 1.4 数据文件建立 1.4.1 SPSS的数据文件 1.4.2 变量与观测值 1.4.3 在SPSS中定义变量 1.5 数据录入和编辑 1.5.1 数据录入 1.5.2 数据编辑 1.6 数据文件操作 1.6.1 分类整理 1.6.2 数据转置 1.6.3 数据合并 1.7 变量转换 1.7.1 变量计算 1.7.2 生成新的时间序列 1.7.3 缺失值的替换 1.8 统计分析报告 1.8.1 在线分析报告 1.8.2 观测值概述 1.8.3 按行概述观测值 1.8.4 按列概述观测值 1.9 统计分析功能概述 1.10 SPSS帮助系统 1.10.1 Help提供的帮助系统 1.10.2 右键帮助系统 1.11 上机练习 Exercise 1 定义变量练习 Exercise 2 转置练习 Exercise 3 概述报告练习第2章描述性统计分析视频教学：27分钟实验2-1 频数分析实验2-2 描述统计量实验2-3 数据探索实验2-4 比率统计分析上机练习 Exercise 2-1 血清胆固醇频数分布分析 Exercise 2-2 血清胆固醇常规统计分析 Exercise 2-3 心血管病分组变量探索性分析 Exercise 2-4 磁疗效果显著性差异分析 Exercise 2-5 检验产品纯度第3章均值比较分析视频教学：16分钟实验3-1 单样本T检验实验3-2 独立样本T检验实验3-3 配对样本T检验上机练习 Exercise 3-1 检验产品是否符合质量要求 Exercise 3-2 检验两台仪器的测量结果有无显著差异 Exercise 3-3 检验两种轮胎耐磨性的差异第4章相关分析与回归分析视频教学：38分钟实验4-1 两变量相关分析实验4-2 偏相关分析实验4-3 线性回归分析实验4-4 非线性回归分析实验4-5 Logistic回归分析上机习题 Exercise 4-1 产妇与婴儿体重相关分析 Exercise 4-2 斯皮尔曼和肯德尔相关系数分析 Exercise 4-3 高血压病因线性回归分析 Exercise 4-4 预测研究所的净收益 Exercise 4-5 癌细胞转移的Logistic回归分析第5章列联表分析与对数线性模型视频教学：15分钟实验5-1 列联表分析实验5-2 t数线性模型上机练习 Exercise 5-1 病毒抗体反应情况的差异检验 Exercise 5-2 冠心病病因对数线性分析第6章方差分析视频教学：21分钟实验6-1 单因素方差分析实验6-2 单因变量多因素方差分析实验6-3 多变量方差分析上机习题 Exercise 6-1 检验各行业的服务质量差异 Exercise 6-2 对不同工厂的同型号电池质量进行评估 Exercise 6-3 三种麻醉方法的方差分析第7章因子分析和主成分分析视频教学：12分钟实验7-1 因子分析实验7-2 主成分分析上机练习 Exercise 7-1 用因子分析法研究产量指标数据 Exercise 7-2 对体检指标进行主成分分析第8章聚类分析视频教学：20分钟实验8-1 两阶段聚类实验8-2 K-均值聚类实验8-3 分层聚类上机练习 Exercise 8-1 用聚类分析法分类工厂周围大气污染区域 Exercise 8-2 分析不同国家的人口出生、死亡数据 Exercise 8-3 对各省学生的体质进行评估第9章判别分析和距离分析视频教学：14分钟实验9-1 判别分析实验9-2 距离分析上机练习 Exercise 9-1 运动员等级的判别分析 Exercise 9-2 地区收入水平的距离分析第10章信度分析和尺度分析视频教学：14分钟实验10-1 信度分析实验10-2 尺度分析上机练习 Exercise 10-1 产品评价的尺度分析 Exercise 10-2 对问卷调查结果进行信度分析第11章时间序列分析视频教学：28分钟实验11-1 指数平滑模型实验11-2 自回归模型实验11-3 自回归集成移动平均模型实验11-4 季节分解方法上机练习 Exercise 11-1 Winters线性平滑方法应用 Exercise 11-2 彩电出口数据的自回归模型估计 Exercise 11-3 ARIMA模型应用 Exercise 11-4 对季度数据进行分析第12章生存分析视频教学：25分钟实验12-1 生命表分析实验12-2 KAPLAN-MEIER分析实验12-3 风险比例模型上机练习 Exercise 12-1 用生命表方法计算生产率 Exercise 12-2 Kaplan-Meier方法分析新药的治疗效果 Exercise 12-3 Cox回归方法分析服务生命长度第13章非参数检验方法视频教学：26分钟实验13-1 单样本的Kolmogorov-Smirnov检验实验13-2 两个独立样本的检验实验13-3 多个独立样本的检验实验1 、3-4 两个相关样本的检验实验13-5 多个相关样本的检验上机练习 Exercise 13-1 kolmogorov-Smirnov方法检验血清总蛋白含量 Exercise 13-2 检验两种材料的硬度有无显著差异 Exercise 13-3 检验不同操作方法对产品检验的影响 Exercise 13-4 用McNemar方法检验商场促销活动效果 Exercise 13-5 用Friedman方法检验计划受偏好程度
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是它在“统计思维”培养上的努力。很多统计软件教程只教你“点哪里”，而这本书更注重“为什么这么点”。作者在讲解每一个统计检验之前，都会用相当的篇幅来回顾其背后的统计学原理，例如为什么方差分析（ANOVA）本质上是一种特殊形式的回归分析，或者在使用卡方检验时需要注意的样本量要求和预期频率的限制。这种对原理的尊重和深入浅出的阐释，极大地增强了我对分析结果的批判性理解能力。我不再是盲目地接受SPSS给出的那个“显著”或“不显著”的结果，而是能反问自己：这个检验方法是否适用我的数据分布？模型的残差是否符合正态性假设？这种自我审视的能力，才是真正的数据分析师所需要的核心素养。书中对于如何解读输出结果中那些密密麻麻的表格和数字，也给出了非常实用的解读框架，避免了新手常见的“数字崇拜”倾向。对于任何想要从“软件操作员”升级为“数据分析师”的人来说，这本书的理论基础和实践指导的结合，是无可替代的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

从排版和易读性方面来看，《SPSS统计分析与应用》也做得非常出色，这对于长时间面对屏幕和复杂数据的学习者来说，是一个巨大的加分项。它的字体选择清晰适中，关键的术语和操作按钮使用了粗体或不同的颜色进行区分，使得在快速查阅时能够迅速锁定目标信息，极大地提高了学习效率。我经常在做分析遇到卡壳时，直接翻到目录或索引，很快就能定位到相关章节，那种即时反馈的便利性是AI工具或在线文档所无法比拟的实体书的优势。此外，全书的逻辑流是层层递进的，它没有将复杂的、需要高度专业背景的分析模块堆砌在前面，而是巧妙地将它们穿插在基础操作和进阶应用之间，使得读者在掌握了一定基础后，自然而然地被引导去探索更深的内容。我感觉作者在编写这本书时，一定是在不断地反思读者的学习曲线，并努力去平滑这个曲线。这本书不光是内容扎实，其作为一本“工具书”本身的物理体验也是一流的，值得反复翻阅和随时待命。

评分☆☆☆☆☆

这本《SPSS统计分析与应用》真是让人眼前一亮，它不仅仅是一本工具书，更像是一本实战手册。我刚接触数据分析那会儿，面对SPSS那复杂的界面和众多的选项简直摸不着头脑，感觉每一步操作都像在走迷宫。但这本书的结构安排非常清晰，作者似乎深知初学者的痛点，从最基础的数据录入、清洗，到描述性统计，再到深入的推断性分析，每一步都讲解得细致入微。特别是它在案例选择上的独到之处，那些贴近我们日常工作和研究场景的例子，比如市场调研、问卷分析，让我能立刻将书中学到的知识应用到实际问题中去，而不是空泛地停留在理论层面。比如，书中对于如何处理缺失值和异常值的讲解，就非常实用，它没有简单地给出一个公式，而是结合具体情境分析了不同处理方法的优劣。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本厚厚的教科书，而是在跟着一位经验丰富的导师进行一对一的辅导，每一步都有明确的指引和解释，让人充满了探索的信心。这本书的价值就在于它架起了理论与实践之间的桥梁，让复杂的统计概念变得触手可及，是我数据分析学习路上不可或缺的指南针。

评分☆☆☆☆☆

我以一个深度用户和研究者的角度来看待这本书，坦白说，许多市面上的SPSS教程往往在基础概念上堆砌篇幅，但在高级模型的讲解上却力不从心，或者过于学术化，让人望而却步。然而，《SPSS统计分析与应用》在这方面展现出了难能可贵的平衡。它没有在基础内容上浪费时间，而是迅速地将重点放在了那些能真正提升分析深度的部分，比如结构方程模型、多层线性模型（MLM）的初步介绍与操作演示。我尤其欣赏作者在解释复杂统计假设检验背后的逻辑时所采用的类比手法，那种“剥洋葱”式的讲解方式，使得原本晦涩难懂的P值、自由度等概念变得直观易懂。更难得的是，书中还对不同分析结果的报告规范给出了明确的建议，这对于需要撰写规范学术论文的读者来说，简直是福音。我记得有一次，我在进行回归分析时，模型拟合度一直不理想，翻阅了这本书的相应章节后，作者关于多重共线性和异方差性的排查与解决步骤，帮我迅速定位了问题所在，避免了大量重复试验带来的时间浪费。这本书绝非泛泛之谈，而是真正服务于那些希望将SPSS用作严谨研究工具的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次拿到这本《SPSS统计分析与应用》时，我对它抱持着审慎的态度。我对统计软件的接触不算少，深知很多书籍的“应用”二字只是点缀。但这本书的“应用”部分，着实体现了它的功力。它的叙述风格非常贴近实操者的视角，没有太多冗余的学术套话，而是直奔主题——如何通过SPSS的菜单操作或语法实现特定的分析目标。我特别关注的是它对数据可视化方面的处理。在当前的“数据故事化”趋势下，仅仅跑出数字是不够的，如何将结果用图表清晰地表达出来至关重要。这本书中对于图表自定义选项的讲解非常细致，无论是柱状图的误差线处理，还是散点图的回归线拟合，它都提供了详尽的截图步骤和参数调整的意义。我曾经为了美化一个箱线图花了很多时间，但读了这本书后，我明白了如何通过几个简单的点击，就能让原本平淡无奇的图表瞬间变得专业且富有信息量。这种对细节的关注，使得这本书的实用价值远超其他同类书籍，它教会了我如何“操作”SPSS，更教会了我如何“驾驭”SPSS来为我的分析服务。

评分☆☆☆☆☆

自学了三分之一，之后的非人类能看懂了。

评分☆☆☆☆☆

简单易学，讲解细致

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

简单易学，讲解细致