三民網路書店 中國圖書館分類法 / 社會科學總論 / 統計學 / 統計技術設備

本書共11章, 以SPSS 27.0中文版為工具介紹了數據分析的常用技術, 主要內容包括數據錄入、數據處理、數據文件管理、描述統計、T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析等基礎模塊, 也包含了非參數檢驗、聚類分析、判別分析、因子分析等高階模塊, 同時還增加了信效度分析、中介效應分析、調節效應分析等使用頻率很高的統計分析內容。

數據挖掘是人工智能和機器學習中最活躍的地帶。SPSS Modeler充分利用計算機系統的運算處理能力和圖形展現能力，將數據挖掘方法、應用與工具有機地融為一體，成為內容全面、功能強大、操作友好的數據挖掘軟件產品，是大數據分析的理想工具。 本書以數據挖掘的實踐過程為主線，系統介紹了決策樹、人工神經網絡、支持向量機、Logistic回歸、判別分析、貝葉斯網絡、聚類分析等一系列經典數據挖掘方法，以及數據整理和降維處理等必備知識。同時基於案例給出了SPSS Modeler實現的全過程。講解方法從易到難，說明問題從淺至深，軟件操作詳細全面。 本書力求以通俗的方式闡述數據挖掘方法的核心思想與基本原理，同時配合SPSS Modeler軟件操作說明。希望讀者能夠直觀理解方法本質，快速掌握軟件使用，並應用到數據挖掘實踐中。

本書通過詳細的圖文步驟介紹了使用SPSS進行統計分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介紹SPSS的基礎操作、數據處理、繪圖等內容；第6～13章則圍繞SPSS中的常用統計與檢驗方法展開，介紹了如何使用SPSS進行描述性統計、假設檢驗、相關性檢驗、方差分析、非參數檢驗，以及使用SPSS實現邏輯回歸、決策樹、神經網絡、聚類分析與生存分析的方法等內容。本書內容通俗易懂，實用性強，能夠幫助讀者快速掌握常見統計分析方法和SPSS的使用，特別適合SPSS的入門讀者閱讀，也可作為社會科學、經濟學、醫學等統計相關專業的教材使用。

本書以數據分析特別是大數據的整理、清洗、分析以及建模為主線，從基礎入門到進階分析再到實踐應用，層層遞進。主要內容包括軟件介紹、數據重整、數據可視化、Stata軟件編程基礎以及不同場景下的應用。本書的特色在於軟件介紹詳細全面、結合教學和科研一線實際需求，教材案例內容豐富，理論與實踐性較強。本書的讀者以高年級本科生、研究生為主，博士生和科研工作者均可作為參考書。本書的讀者以高年級本科生、研究生為主，博士生和科研工作者均可作為參考書。

本書為統計學入門級教材，系統涵蓋描述統計、推斷統計及常用應用方法三大模塊，內容共分9章。全書通過例題數據與Excel（2019版）全流程操作演示，幫助讀者快速掌握數據預處理、可視化分析、參數估計、假設檢驗、回歸分析及時間序列預測等技能。本書具有以下特色：（1）全部使用Excel實現計算與分析。每種方法均以文本框的形式給出了詳細操作步驟。考慮到讀者對象的特點，Excel能夠實現的一些方法並沒有寫進書中，如方差分析、雙樣本正態檢驗和t檢驗、雙樣本方差比F檢驗等。此外，本書最後的附錄給出了書中用到的Excel函數的列表，以及用Excel生成常用概率分佈表的方法。（2）注重統計方法的應用。本書所有例題的計算和分析全部使用Excel2019版實現，每章開頭均以問題與思考的形式引出該章內容。對方法的介紹側重于原理和思想，完全避開了數學推導，並把繁雜的計算交給Excel來完成。讀完本書後你就會發現統計學並不那麼難學，而且比你想像的有趣和有用。（3）方便教學和學習。每章都配有詳細的ppt，並配備有書中例題和練習題的電子版數據，方便教師教學和和學生學習。本書可作為普通高等院校非統計學專業的本科生、中等職業教育或繼續教育的本科生和大專生的教材使用，對統計工作者及各領域的實際管理人員也有參考價值。

本書詳細介紹了數據處理與數據展示、數據創建與數據預處理、數據整理、數據分析、數據流分析與挖掘等內容，以Excel2010、spss 22 、SPSS modeler 18為主要分析工具，適合作為本科院校、專業院校經貿類專業、心理學類專業、社會調查類專業學生教材。

本書從數據獲取途徑闡述數據測量、收集、轉化、整理、處理與分析，目的是為社會、經濟、管理、傳播、統計、教育等學科的高年級本科生提供基本技能訓練，為碩士研究生提供研究方法學習，使之掌握必須的研究工具，讓文科學生敢於並善於運用定量研究方法分析論證現實問題，提升分析和解決實際問題的研究能力。書中所列舉操作性案例、例題的SPSS數據文件，讀者可去人民郵電出版社網站自行下載，使用這些數據文件可重現操作分析過程，起到反復練習、加深認識和鞏固原理的作用。本書可作為經管文法類研究生研究方法類課程的教材，也可作為研究生撰寫論文的工具學習材料，還可作為高年級本科生綜合分析技能訓練的理論與實驗教材。當然，本書內容對從事調查分析的實際從業人員，也有很好的理論提升和實踐指導作用。

《用Python動手學統計學》是面向零基礎讀者的統計學入門書，對同一個知識點分別使用文字、公式和Python 示例代碼加以講解，循序漸進地介紹了統計學和Python 的基礎知識、使用Python 進行統計分析的方法、正態線性模型和廣義線性模型等統計模型，以及機器學習等。通過閱讀本書，讀者不僅可以通過書中例子深刻理解統計學術語、統計分析方法和預測方法等，還可以學到十分前沿的機器學習知識，以及如何使用Python 實現數據可視化和建模等。《用Python動手學統計學》結構清晰、直觀易懂，適合統計學和Python初學者以及對數據科學和機器學習感興趣的讀者使用，也可作為高等院校計算機、統計等專業學生的入門書。

SPSS是目前應用非常廣泛的數據分析軟件之一，在很多領域深受用戶喜愛。本書以SPSS 25.0為基礎，詳細介紹了多種常用分析方法的原理和實現技術。全書分為9章，包括SPSS分析軟件概述、SPSS數據文件的建立與管理、SPSS數據預處理、描述分析、因子分析、聚類分析、線性回歸分析、邏輯回歸分析、數據分析實訓。本書結合案例，詳細介紹了使用SPSS解決實際問題的方法，並對結果數據進行瞭解讀。本書的應用性較強，內容淺顯易懂，並配有大量的圖表。本書可作為高等院校統計學、管理學、營銷學、人力資源等專業數據分析相關課程的教材，也可供相關領域的技術人員自學使用。

大數據時代，掌握必要的數據分析能力，將大大提升你的工作效率和自身競爭力。SPSS是一款常用的數據分析及可視化工具，本書將詳細講解利用SPSS進行數據分析和展示的相關知識。書中主要內容包括：SPSS概述、描述統計、T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析、變量降維、時間序列分析、調查問卷及其分析、SPSS缺失值分析、SPSS數據可視化以及綜合實戰案例等。本書內容豐富，採用雙色印刷，配套視頻講解，結合隨書附贈的素材邊看邊學邊練，能夠大大提高學習效率，迅速掌握SPSS數據分析技能，並用於實踐。本書適合數據分析初學者、初級數據分析師、數據庫技術人員、市場營銷人員、產品經理等自學使用。同時，本書也可用作職業院校、培訓機構相關專業的教材及參考書。

本書按照統計學的結構來編排，在介紹完相關的統計知識後，著重介紹如何用R 求解統計問題。因此，本書並不是簡單的R 使用手冊，而是將統計知識、統計模型及R 的求解過程融為一體的教科書。本書共9 章，分別是: 第 1 章緒論，介紹統計學及R 的基本概念；第 2 章R 語言入門，介紹R 軟件的下載與安裝，以及R 使用的基本方法；第3 章數據的描述性分析，介紹描述數據的圖形和數值方法；第4 章概率、隨機變量及其分佈，介紹概率的基本知識和幾個重要的分佈；第5 章參數估計與假設檢驗，介紹參數估計與檢驗的基本方法；第6 章非參數檢驗，介紹秩檢驗、分佈的檢驗及列聯表檢驗；第7 章方差分析，介紹單雙因素方差分析的方法；第8 章回歸分析，介紹回歸分析中參數的計算與檢驗、回歸方程的診斷，以及回歸分析的建模方法；第9 章時間序列分析與預測，介紹時間序列**基本的建模與預測方法。本書可作為經濟管理、統計等專業的本科生學習統計學、統計計算的教材或教學參考書, 也可作為理、工、農、醫、生物等專業的本科生或者相關專業的技術人員學習R 的教材或參考書，還可作為數學建模競賽培訓的輔導書。

《ggplot2科技繪圖：基於R語言的數據可視化》詳細講解R語言中的ggplot2繪圖包在科研圖表製作中的使用方法與技巧。全書共11章。第1、2章講解R語言的基礎知識和數據基本操作，為讀者奠定堅實的基礎；第3～9章則專注于ggplot2包的詳細講解，內容包括ggplot2繪圖系統、注釋與頁面布局、創建基本圖表、創建統計圖表、添加幾何元素到圖表、統計變換繪圖，以及標度函數的應用；第10、11章對多個拓展包進行詳細介紹，尤其是ggpubr包，幫助讀者在科研圖表製作和數據展示方面得到進一步提升。 《ggplot2科技繪圖：基於R語言的數據可視化》結構合理，敘述詳細，示例豐富，既可以作為從事數據分析處理的科研工程技術人員的自學用書，也可以作為大中專院校相關專業的教學參考書。

無

本版強化了方差分析與多元回歸的範例，新增了調節變量與中介變量的分析； 並以實例詳盡示範了量表編制中的探索性與驗證性因素分析。 本版以SPSS（PASW）18為基礎演示了軟件操作步驟。 《量化研究與統計分析――SPSS數據分析範例解析》的這些特點和內容，使此書不僅可以作為各大高校統計學、研究方法與數據 分析課程的教科書，它還是一本簡單易懂的量化研究工具書。

本書選用統計學和數據科學中常見的 R 語言和Python語言“雙語”編寫,主要內容包括:引言、R 語言編程基礎、R 語言數據處理、R 語言可視化、R 語言隨機抽樣和隨機數、R 語言基本統計推斷、R 語言回歸分析、R 語言大數據分析、Python 語言基礎、Python 數據處理等內容。此外,本書在每章正文後設置主要函數列表、練習題和實驗題,以幫助學生複習鞏固和自主練習。同時,還為教師配備了課程教學大綱(含課程思政內容)、課件、習題解答、模擬試題及配套答案等豐富的教學資源。本書結構嚴謹,邏輯清晰,敘述清楚,說明到位,行文流暢,習題配備合理,可讀性強,可作為高等學校統計學、大數據科學與技術等專業的教材或相關專業的教學參考書,也可供統計分析軟件初學者或從業者參考。

本書以實際案例和具體應用為驅動，以培養科研統計思維為目標，借助 SPSS，系統地講授了差異顯著性檢驗、方差分析、相關性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析，以及結構方程模型的概念、原理和具體使用。全書共 8 章。第 1 章系統地討論了科研統計思維及統計分析的相關概念，並以量化類典型論文為例拋出統計思維的核心問題。第 2 章介紹了數據的規範化及預處理，重點講解了基於數據做論證所必需的前置操作。第 3 章介紹了統計描述及數據加工。第 4 章講解了差異顯著性檢驗。第 5 章介紹了方差分析及其高級應用，闡述了單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、多因變量方差分析等內容，以及事後檢驗、均值邊際圖等高級應用的相關知識。第 6 章介紹了關聯性分析技術和回歸分析。第 7 章講解了聚類分析技術。第 8 章介紹了因子分析與降維，主要討論了探索性因子分析和驗證性因子分析(結構方程模型)等方法。本書可作為量化研究相關專業本科生、研究生，以及大中專院校學生的教學用書，還可作為有志於瞭解量化研究方法和科研統計思維的科研人員、工程技術人員以及商務人員的參考用書。

《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》使用IBM SPSS Statistics 20中文界面進行講解和操作，致力於使讀者瞭解SPSS，瞭解和學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作，《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟件的實際應用。 全書共分25章。第 1～3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4～18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第 19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第 20～25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。 《SPSS 統計分析從入門到精通(第 2版)》適合自然科學和社會科學各領域、各專業的研究人員多層次的需要，也可供相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士以及管理人員和決策者等學習與參考。

《R語言統計入門(第 2版)》以恰當的方式向初學者介紹了R語言的全貌，內容涵蓋基本的R編程方法、基本數據處理和一些高 級數據操作的技巧，有助於讀者理解R向量化編程的特點。此外，作者在《R語言統計入門(第 2版)》中還詳細描述了包含回歸分析、假設檢驗、廣義線性模型、非線性擬合等常用統計方法的原理。雖然《R語言統計入門(第 2版》以實際案例解析居多，但是並非不重視理論，作者恰當而到位地描述了理論方面的內容，既不晦澀，也非淺薄，而是向讀者打開了一扇窗。作者希望這《R語言統計入門(第 2版)》可以作為一道“開胃菜”引導更多的人投入到對統計和R的研究之中。 本書適合數據分析，數據統計人員及R用戶學習參考。