A Simple Guide to SPSS for Version 16.0 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Lee A. Kirkpatrick

出品人:

页数:115

译者:

出版时间:2008-05-02

价格:USD 45.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495597667

丛书系列:

图书标签:

psychology
SPSS
统计软件
数据分析
SPSS 16
0
社会科学
统计学
入门指南
数据处理
研究方法
统计方法

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具体描述

This no-nonsense book teaches you everything you need to know about the newest version of SPSS for Windows so you can effectively use the program in your statistics class. The guide?'s simple, straightforward style frees you to concentrate on learning basic statistical concepts, while still developing familiarity with SPSS. In no time, you ll be using SPSS to do homework problems and conduct statistical analyses for research projects.

《SPSS 16.0 简明指南》这本书并非您手中所持有的《SPSS 16.0 简明指南》。您眼前这本内容，旨在为您提供一个关于数据分析基础知识和SPSS软件应用的全新视角，它将引导您逐步掌握从数据录入到统计推断的完整流程，助您在科研、商业分析、社会调查等领域游刃有余。核心内容概览：本书将深入浅出地介绍数据分析的基本概念，帮助您理解数据收集、整理、清理、转换、可视化以及最终解释的全过程。我们将重点关注SPSS 16.0这一经典版本，由于其稳定的性能和强大的功能，至今仍被许多学术机构和研究者广泛使用。第一部分：数据分析入门与SPSS基础什么是数据分析？我们将从定义入手，阐述数据分析在现代社会中的重要性，以及它如何帮助我们理解世界、做出更明智的决策。您将了解到描述性统计和推断性统计的基本区别，以及它们各自的应用场景。 SPSS 16.0 概览：本章将带您熟悉SPSS 16.0的用户界面，包括数据视图（Data View）、变量视图（Variable View）、输出视图（Output Viewer）以及各种菜单和工具栏。您将学习如何创建、打开和保存SPSS数据文件（.sav）。数据录入与管理：掌握高效的数据录入技巧是SPSS应用的第一步。我们将详细讲解如何在变量视图中定义变量（名称、类型、标签、值标签、缺失值等），以及如何在数据视图中准确输入数据。此外，还将介绍如何进行基本的数据筛选、排序和分割，以满足不同分析需求。第二部分：数据准备与探索性数据分析数据转换与清洗：真实世界的数据往往充斥着错误和不一致。本部分将教授您如何使用SPSS强大的数据转换功能，如计算新变量、创建派生变量、 recode（重编码）、aggregate（汇总）等，以规范化您的数据。同时，我们将重点讲解如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和变量重组。描述性统计分析：在进行更复杂的分析之前，了解数据的基本特征至关重要。您将学习如何使用SPSS生成频率表、百分比、交叉表，以及计算均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值等描述性统计量。数据可视化：图表是理解和沟通数据洞察的有力工具。本书将指导您利用SPSS创建各种类型的图表，如条形图、饼图、直方图、散点图、箱线图等，并学习如何对图表进行美化和定制，使其更具表现力。第三部分：推断性统计分析基础假设检验基础：了解统计推断的基本原理是进行推断性统计分析的前提。我们将介绍假设检验的基本流程，包括原假设、备择假设、检验统计量、P值以及显著性水平等概念。参数估计与置信区间：您将学习如何使用SPSS进行点估计和区间估计，理解置信区间的含义以及如何解释其结果。单样本T检验与独立样本T检验：这两个是比较均值最常用的方法。我们将详细解释它们的适用条件，并指导您如何在SPSS中执行这些检验，以及如何解读输出结果。配对样本T检验：当需要比较同一组对象在不同时间点或不同条件下的测量值时，配对样本T检验是关键。本书将讲解其应用场景和SPSS操作。方差分析（ANOVA）：当需要比较三个或三个以上组别的均值时，ANOVA是首选。您将学习单因素方差分析（One-Way ANOVA）的基本原理和SPSS实现，包括事后检验（post-hoc tests）的应用。第四部分：相关性与回归分析相关性分析：探索变量之间的线性关系是数据分析的重要环节。您将学习如何计算Pearson相关系数、Spearman等级相关系数，并理解其含义和适用条件。线性回归分析：线性回归是预测变量值的重要工具。我们将深入讲解简单线性回归和多元线性回归，包括回归模型的建立、系数的解释、模型的拟合优度（R方）以及残差分析，帮助您评估模型的有效性。第五部分：进阶主题与应用卡方检验：当需要分析两个分类变量之间的关联性时，卡方检验是不可或缺的。本书将介绍卡方拟合优度检验和独立性检验，并指导您如何在SPSS中进行操作。非参数检验简介：在数据不满足参数检验的假设时，非参数检验提供了替代方案。我们将简要介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等常用的非参数检验方法。 SPSS宏与自动化（初步）：了解SPSS宏的概念，能帮助您提高工作效率。本章将为您介绍宏的基本作用和如何调用现有宏。学习目标：通过本书的学习，您将能够：理解数据分析的基本流程和统计概念。熟练掌握SPSS 16.0软件的操作，包括数据录入、转换、管理和分析。运用描述性统计和数据可视化工具探索数据特征。选择并执行合适的推断性统计检验，并正确解读结果。进行相关性分析和线性回归分析，理解变量间的关系。为您的科研项目、商业报告或个人项目提供有力的数据支持。本书旨在成为您在数据分析之路上的可靠伙伴，无论您是统计学新手还是希望提升SPSS技能的研究者，都能从中受益。