統計學基礎實驗(SPSS)（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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隨著高等教育對實踐環節的日益重視，實驗課程的改革也日益重要，尤其是社會經濟管理類專業學生的實踐教學。《統計學基礎實驗 （SPSS）》是麵嚮大學院校統計學專業和社會經濟管理等相關專業本科生的一本統計學專業教材。

　　SPSS是世界上最早的統計分析軟體，也是最早採用圖形選單驅動界麵的統計軟體，由美國史丹佛大學的三位研究生於1968年研發成功，同時三人成立瞭SPSS公司。最初，軟體全名為「社會科學統計套裝軟體」（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但隨著産品服務領域的擴大，軟體名稱於2000年變更為「統計産品與服務解決方案」（Statistical Product and Services Solutions）。2009年，IBM公司收購瞭SPSS公司，並將軟體更名為IBM SPSS Statistics，現已推齣瞭一係列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持的軟體産品及相關服務，以適應當前大數據和人工智慧的數據分析和挖掘等需求。
 

現代數據分析與應用：方法、工具與實踐 導論：數據驅動決策的時代 在當今世界，數據已成為驅動商業、科學研究乃至社會治理的核心資源。信息爆炸的時代對從業者提齣瞭新的要求：如何從海量數據中提取有價值的洞察，並基於這些洞察做齣科學、可靠的決策？《現代數據分析與應用：方法、工具與實踐》旨在係統性地構建讀者分析思維框架，深入淺齣地講解統計推斷的理論基礎，並結閤前沿的計算工具，提供一套完整、實用的數據分析流程。 本書的定位並非某一特定軟件的操作指南，而是數據分析思想的教程。我們聚焦於“為什麼”和“如何做”，而非僅僅“按哪個按鈕”。內容涵蓋瞭從數據收集、清洗、探索性分析（EDA）到復雜模型構建、評估及結果解釋的完整生命周期。 第一部分：數據分析的基石——統計學原理的重構 本部分緻力於鞏固讀者對現代統計學核心概念的理解，為後續的實踐應用打下堅實的基礎。我們摒棄瞭過度冗長和抽象的數學推導，轉而強調概念的直觀理解及其在實際問題中的應用場景。 1. 概率論基礎與隨機變量的本質： 我們重新審視瞭條件概率、獨立性、期望與方差的定義，並重點講解瞭如何利用概率分布（如二項分布、泊鬆分布、指數分布）來建模現實世界中的不確定性。特彆探討瞭中心極限定理（CLT）的實際意義——它是連接樣本信息與總體特徵的橋梁，也是所有推斷統計學的理論支柱。 2. 描述性統計學的深度解析： 超越簡單的均值和標準差，本書深入探討瞭分布形態（偏度、峰度）、穩健性統計量（如中位數、四分位距）的選擇。我們教授如何利用圖形化方法（如箱綫圖、直方圖、核密度估計圖）快速識彆數據質量問題、異常值以及潛在的分布特徵，這是有效建模的前提。 3. 推斷統計學的核心邏輯： 本章聚焦於參數估計和假設檢驗的哲學。我們詳細闡述瞭點估計與區間估計的差異，並引入瞭置信區間（Confidence Intervals）的操作性解釋，而非僅僅是數學公式的羅列。在假設檢驗部分，我們深入剖析瞭I類錯誤、II類錯誤、統計功效（Power）的概念，並強調瞭P值在實際決策中的恰當解讀，避免常見的誤用和濫用。 第二部分：綫性模型與迴歸分析的精進 迴歸分析是應用統計學中最強大的工具之一。本書將重點放在建立和解釋復雜的綫性關係模型上，並著重處理實際數據中常見的違背經典假設的情況。 4. 單變量與多元綫性迴歸的全麵展開： 從最小二乘法的幾何意義齣發，我們係統講解瞭綫性迴歸模型的構建步驟。多元迴歸部分，重點講解瞭迴歸係數的解釋、多重共綫性（Multicollinearity）的診斷（如使用方差膨脹因子VIF），以及如何通過模型診斷圖（殘差圖分析）來檢查模型的適用性。 5. 模型選擇、正則化與變量選擇： 麵對高維數據，如何選擇最優模型成為關鍵。我們詳細介紹瞭信息準則（AIC, BIC）在模型比較中的作用。更重要的是，本書引入瞭現代的正則化技術，包括嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸，解釋瞭它們如何通過對係數施加懲罰項來有效解決過擬閤和共綫性問題，實現變量的自動篩選。 6. 方差分析（ANOVA）與非參數檢驗的適用性： 方差分析被視為特殊形式的迴歸模型，我們將其置於一般綫性模型（GLM）的框架下進行講解。此外，針對數據不滿足正態性或方差齊性假設的場景，本書提供瞭健壯的非參數檢驗方案（如Kruskal-Wallis檢驗、Wilcoxon秩和檢驗）的應用指南，確保分析方法的可靠性。 第三部分：超越綫性的挑戰——廣義模型與高級技術 真實世界的數據結構遠比綫性的鍾形麯綫復雜。本部分轉嚮處理非正態因變量、時間序列依賴性以及復雜的數據結構。 7. 廣義綫性模型（GLM）：處理非正態數據： 對於因變量是計數（如事件發生次數）或二元結果（如是/否）的情況，GLM是必需的工具。我們詳細講解瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸（Poisson Regression）的原理，重點在於對Log-Odds或Log-Rate的解釋，以及如何評估這些模型的擬閤優度。 8. 時間序列分析基礎：建模時間依賴性： 時間序列數據（如金融、氣象、銷售數據）具有內在的序列相關性。本書介紹瞭平穩性概念，並講解瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）模型的結構。更進一步，我們演示瞭ARIMA模型的識彆、估計和診斷流程，強調瞭對殘差序列白噪聲特性的檢驗。 9. 聚類分析與維度縮減的無監督學習： 在探索未知結構時，無監督學習至關重要。我們詳述瞭K-均值（K-Means）聚類算法的迭代過程和局限性，並介紹瞭層次聚類（Hierarchical Clustering）的應用。在維度縮減方麵，主成分分析（PCA）的數學原理和對數據方差的解釋力被清晰闡述，指導讀者如何在保留關鍵信息的同時簡化數據結構。 第四部分：數據實踐與分析流程的規範化 分析不僅僅是運行代碼，更是一個嚴謹的科學過程。本部分強調實踐操作中的規範性和結果的溝通。 10. 數據清洗、轉換與缺失值處理的策略： 真實數據的“髒亂”是分析的最大障礙。本章提供瞭一套係統化的數據質量檢查清單，包括異常值處理（Winsorizing vs. Trimming）、數據類型轉換（如對數轉換、Box-Cox轉換）的依據。特彆關注缺失值（Missing Data）的處理，對比瞭完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）的識彆難度，並介紹瞭多重插補（Multiple Imputation）等高級策略的原理。 11. 實驗設計與因果推斷的初步： 本章將統計學分析置於實驗環境之下。詳細講解瞭隨機對照試驗（RCT）的基本原則，包括樣本量的估算、效應量（Effect Size）的意義。對於無法進行完美隨機化的觀察性研究，我們介紹瞭一些基礎的因果推斷概念，如傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的基本思想，幫助讀者區分相關性與因果性。 12. 報告、可視化與結果的有效溝通： 最終的分析必須能夠被非專業人士理解。本書強調瞭統計報告的結構化要求。我們指導讀者如何選擇最能傳達信息的可視化方法（例如，時間趨勢圖 vs. 散點圖矩陣），以及如何撰寫清晰、無歧義的結論段落，確保分析結果能夠順利轉化為業務或政策建議。 --- 《現代數據分析與應用：方法、工具與實踐》通過這種結構化的、以問題為導嚮的方式，確保讀者不僅掌握瞭分析工具的使用邏輯，更重要的是，理解瞭統計推斷背後的嚴謹科學性。本書的目標是培養齣能夠獨立、批判性地處理和解釋復雜數據的分析人纔。

實驗一　ＳＰＳＳ 數據文件的創建（１）
【實驗目的】（１）
【知識儲備】（１）
【實例演習】（２）
【實戰應用】（７）
【分析報告】（７）

實驗二　ＳＰＳＳ 數據文件的預處理（８）
【實驗目的】（８）
【知識儲備】（８）
【實例演習】（９）
【實戰應用】（２１）
【分析報告】（２１）

實驗三　統計量的描述性分析（２２）
【實驗目的】（２２）
【知識儲備】（２２）
【實例演習】（２３）
【實戰應用】（３３）
【分析報告】（３３）

實驗四　單樣本的ｔ 檢驗（３４）
【實驗目的】（３４）
【知識儲備】（３４）
【實例演習】（３４）
【實戰應用】（３７）
【分析報告】（３７）

實驗五　兩個獨立樣本的ｔ 檢驗（３８）
【實驗目的】（３８）
【知識儲備】（３８）
【實例演習】（３９）
【實戰應用】（４２）
【分析報告】（４２）

實驗六　配對樣本的ｔ 檢驗（４３）
【實驗目的】（４３）
【知識儲備】（４３）
【實例演習】（４４）
【實戰應用】（４６）
【分析報告】（４７）

實驗七　單樣本非參數檢驗（４８）
【實驗目的】（４８）
【知識儲備】（４８）
【實例演習】（４９）
【實戰應用】（５４）
【分析報告】（５４）

實驗八　兩獨立樣本非參數檢驗（５６）
【實驗目的】（５６）
【知識儲備】（５６）
【實例演習】（５７）
【實戰應用】（６０）
【分析報告】（６０）

實驗九　單因素方差分析（６１）
【實驗目的】（６１）
【知識儲備】（６１）
【實例演習】（６３）
【實戰應用】（７０）
【分析報告】（７０）

實驗十　多因素單變量方差分析（７１）
【實驗目的】（７１）
【知識儲備】（７１）
【實例演習】（７２）
【實戰應用】（８０）
【分析報告】（８０）

實驗十一　協方差分析（８１）
【實驗目的】（８１）
【知識儲備】（８１）
【實例演習】（８２）
【實戰應用】（８９）
【分析報告】（８９）

實驗十二　相關分析（９０）
【實驗目的】（９０）
【知識儲備】（９０）
【實例演習】（９２）
【實戰應用】（９７）
【分析報告】（９７）

實驗十三　一元綫性迴歸分析（９８）
【實驗目的】（９８）
【知識儲備】（９８）
【實例演習】（１００）
【實戰應用】（１１１）
【分析報告】（１１１）

實驗十四　多元綫性迴歸分析（１１２）
【實驗目的】（１１２）
【知識儲備】（１１２）
【實例演習】（１１３）
【實戰應用】（１２１）
【分析報告】（１２１）

實驗十五　麯綫估計（１２２）
【實驗目的】（１２２）
【知識儲備】（１２２）
【實例演習】（１２３）
【實戰應用】（１２９）
【分析報告】（１２９）

實驗十六　列聯錶分析（１３０）
【實驗目的】（１３０）
【知識儲備】（１３０）
【實例演習】（１３１）
【實戰應用】（１３８）
【分析報告】（１３９）

實驗十七　對數綫性層次模型（１４０）
【實驗目的】（１４０）
【知識儲備】（１４０）
【實例演習】（１４０）
【實戰應用】（１４７）
【分析報告】（１４７）

實驗十八　綜閤測試練習（１４８）
【實驗目的】（１４８）
【實驗問題】（１４８）
【分析報告】（１４９）   

序

　　隨著高等教育對實踐環節的日益重視, 實驗課程的改革也日益重要, 尤其是社會經濟管理類專業學生的實踐教學。《統計學基礎實驗(SPSS)》是麵嚮高等學校統計學專業和社會經濟管理等相關專業本科生的一本統計學專業教材。
    
　　SPSS 是世界上最早的統計分析軟件, 也是最早採用圖形菜單驅動界麵的統計軟件,由美國斯坦福大學的三位研究生( Norman H. Nie, C. Hadlai ( Tex) Hull, Dale H.Bent) 於1968 年研發成功, 同時三人成立瞭SPSS 公司。最初, 軟件全稱為「社會科學統計軟件包」(Solutions Statistical Package for the Social Sciences), 但隨著産品服務領域的擴大, 軟件名稱於2000 年變更為「統計産品與服務解決方案」(Statistical Productand Service Solutions)。2009 年, IBM 公司收購瞭SPSS 公司, 並將軟件更名為IBMSPSS Statistics, 現已推齣瞭一係列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持的軟件産品及相關服務, 以適應當前大數據和人工智能的數據分析和挖掘等需求。産盡當前其他一些軟件(如Python、R 等) 非常盛行, 但是SPSS 以其操作簡單和入門快速等優點, 仍然在數據分析軟件市場占據瞭一定地位, 並為進一步深入學習統計理論奠定瞭實踐基礎。
    
　　本書的核心內容是以SPSS 軟件為工具, 對統計學的基本理論進行實例性的講解。

　　全書共由18個實驗組成：
　　實驗一、二主要是對SPSS 數據文件進行創建和基本的整理。

　　實驗三、四、五、六的主要內容包括經典數理統計學的區間估計和假設檢驗等基本理論。

　　實驗七、八主要介紹瞭非參數統計的檢驗等基本理論。

　　實驗九至實驗十五主要講解瞭以綫性模型的基本理論為基礎的基本方法， 涉及單因素方差分析、多因素單變量方差分析、協方差分析、相關分析、一元綫性迴歸分析、多元綫性迴歸分析、麯綫估計等。

　　實驗十六、十七介紹瞭定性數據的分析方法，主要內容包括列聯錶分析和對數綫性層次模型等。

　　實驗十八是要求學生自己動手設計的一個綜閤練習， 可以作為學生的期末綜閤測評。　

　　本書編寫以問題為先導， 以工具操作為輔助， 以分析結論為主導， 以實例應用為目的，充分體現瞭統計學是理論與實踐緊密結閤的一門應用性學科的特點。
    
　　本書在編寫過程中， 汲取瞭眾多相關書籍的精華， 並承濛許多同行專傢的教誨，對此錶示深深的謝意！ 限於編者的經驗和水平， 本書仍有不當之處， 懇請專傢和讀者不吝賜教！

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎實驗（SPSS）（第二版）》真的是我統計學學習路上的神助攻！老實說，一開始接觸SPSS，我感覺自己像個無頭蒼蠅，各種菜單、選項看得眼花繚亂，完全不知道從何下手。這書簡直是及時雨！它不像有些書那樣上來就講理論講到昏天黑地，而是非常接地氣地從最基礎的SPSS操作講起，一步一步教你如何導入數據、整理數據，然後到一些最常用的描述性統計分析，比如均值、標準差、頻數等等。最贊的是，它會把每個步驟都講得很細，截圖也超清晰，我跟著書上的指示操作，幾乎沒有遇到卡殼的地方。而且，書裏還舉瞭很多貼近我們生活或研究的例子，讓我能立刻理解這些統計概念在實際中是怎麼應用的。例如，分析學生成績分布、調查消費者偏好等等，這些例子都讓我覺得統計學不再是枯燥的數字遊戲，而是解決實際問題的有力工具。對於第一次接觸SPSS的同學來說，這本書絕對是打好SPSS基礎、建立信心的最佳選擇，強烈推薦！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《統計學基礎實驗（SPSS）（第二版）》這本書在細節處理上做得相當齣色，這讓我在使用SPSS進行統計分析時，大大減少瞭不必要的摸索。我曾經在處理缺失值的問題上吃瞭大虧，結果分析全被打亂。而這本書專門闢齣章節來詳細講解SPSS中處理缺失值的各種方法，包括刪除法、插補法等等，並分析瞭各種方法的優缺點和適用場景，這對我來說簡直是及時雨！它教會我如何選擇最適閤自己數據的缺失值處理策略，從而保證分析結果的準確性。此外，在圖錶繪製方麵，書中也提供瞭非常豐富的例子，從基礎的直方圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、條形圖，甚至如何自定義圖錶樣式，都講解得清晰明瞭，讓我能夠繪製齣既美觀又能有效傳達信息的統計圖。這本書的實用性和指導性，讓我在SPSS的使用上遊刃有餘，也讓我對統計學分析過程有瞭更深的理解和信任。

评分☆☆☆☆☆

買瞭《統計學基礎實驗（SPSS）（第二版）》之後，我感覺我的數據分析能力真的提升瞭一個檔次！之前做一些研究或者報告，很多時候都依賴彆人的幫助來處理數據，自己總覺得力不從心。這本書的第二版，在保持瞭第一版優秀的基礎操作講解之外，明顯增加瞭更多進階的應用和一些實用的技巧。我特彆注意到它在迴歸分析這塊的內容，講解得非常到位。從簡單的綫性迴歸到多重綫性迴歸，它都一步步地演示瞭如何在SPSS中進行操作，並且非常細緻地解釋瞭迴歸方程的各項係數、R平方值、P值等等的含義。書裏還提到瞭模型診斷和多重共綫性等問題，這些都是在實際應用中非常容易遇到的，而這本書能提前點齣並給齣解決方案，這讓我受益匪淺。現在，我可以用SPSS獨立完成一些基本的數據建模和預測工作，感覺自信瞭很多，也更能深入地挖掘數據背後的信息瞭。

评分☆☆☆☆☆

我手上這本《統計學基礎實驗（SPSS）（第二版）》真的讓我對統計分析有瞭全新的認識。我過去對統計的印象就是那些公式和圖錶，總覺得它們離我的生活很遙遠，學習起來也特彆吃力。但這本書不同，它把SPSS這個強大的分析工具完美地融入到統計學的學習過程中。它不隻講解理論，更重要的是教你如何用SPSS來“玩轉”數據。我特彆喜歡書中關於假設檢驗的部分，以往覺得這是統計學裏最難啃的骨頭，但通過這本書的引導，我開始理解t檢驗、卡方檢驗這些方法的原理，並且學會瞭如何在SPSS中進行這些檢驗，解讀結果。書裏還特彆強調瞭結果的意義和解釋，這對我來說太重要瞭！光學會操作是不夠的，更關鍵的是要明白你算齣來的數字代錶什麼。它會引導你去思考，這些統計結果是否支持你的假設，或者能說明什麼問題。這種深入淺齣的講解方式，讓我覺得統計學不再是高不可攀的學問，而是可以用來理解和解釋我們周圍世界的窗口。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎實驗（SPSS）（第二版）》對我的統計學實驗課來說，簡直是不可或缺的寶藏。我之前一直覺得統計學實驗課就是把老師講的理論套用到SPSS裏跑一遍，但很少真正理解為什麼這麼做，以及結果的實際意義。這本書最大的亮點在於它非常強調“實驗”的本質。它不僅僅是告訴你怎麼點SPSS的按鈕，更重要的是引導你去思考，每一個實驗設計背後的邏輯，以及不同統計方法適用的條件。比如，在講解方差分析（ANOVA）的時候，它會先解釋不同組彆之間存在差異的可能性，然後纔教你如何用SPSS進行單因素方差分析，並教會你如何解讀F統計量和P值，判斷哪些組彆之間存在顯著差異。而且，書裏還提供瞭很多不同類型的實驗數據，讓我們可以在實踐中不斷地練習和鞏固。我發現，跟著這本書做實驗，我不再是被動地完成任務，而是真正地在“學習”如何通過統計工具來解決研究問題。