SPSS统计分析高级教程
出版时间:
2004-09
版次:
1
ISBN:
9787040158649
定价:
36.00
装帧:
平装
开本:
其他
纸张:
胶版纸
页数:
424页
字数:
660千字
116人买过
-
SPSS是最为优秀的统计软件之一，深受各行业用户的青睐。为满足广大读者学习和掌握高级统计分析方法的需求，本书以SPSS 12.O为准，详细介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型的方法原理和软件实现技术，其内容涵盖了各种有广泛应用、经典或现代的模型和方法。全书共分20章，作者在书中结合了自身多年的统计分析实践和SPSS行业应用经验，既有深入浅出的理论介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又避免了传统教材过于学术化的缺陷，充分注重了文字的浅显易懂，使本书更加易学易用，是一本不可多得的使用SPSS进行高级统计分析的教材。
本书适合于已具备统计分析基础知识的渎者阅读，可用作各专业研究生的统计学教材和参考书，也可供各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者以及资深统计分析师作为参考书或工作手册使用。 第一部分 一般线性与混合线性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型简介
1.1.1 模型入门
1.1.2 常用术语
1.1.3 方差分析模型的适用条件
1.2 简单分析实例
1.2.1 模型表达式
1.2.2 初步分析结果
1.2.3 模型参数的估计值
1.2.4 两两比较
1.2.5 其他常用选项
1.3 两因素方差分析模型
1.3.1 分析实例
1.3.2 边际均数与轮廓图
1.3.3 拟和劣度检验
1.4 因素各水平间的精细比较
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 随机因素的方差分析模型
1.6 其他问题
1.6.1 自定义效应检验使用的误差项
1.6.2 4类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用实验设计分析方法
2.1 仅研究主效应的实验设计方案
2.1.1 完全随机设计
2.1.2 配伍组设计
2.1.3 交叉设计
2.1.4 拉丁方设计
2.2 考虑交互作用的实验设计方案
2.2.1 析因设计
2.2.2 正交设计
2.2.3 均匀设计
2.3 误差项变动的特殊实验设计方案
2.3.1 嵌套设计
2.3.2重复测量设计
2.3.3 裂区设计
2.4协方差分析
2.4.1 协方差分析的必要性
2.4.2平行性假定的检验
2.4.3 计算和检验修正均数
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型简介
3.1.2 分析实例
3.1.3 检验统计量的计算
3.1.4 对引例的进一步分析
3.2 重复测量资料的方差分析
3.2.1 模型简介
3.2.2分析实例
思考与练习
参考文献
第4章 混合线性模型入门
第二部分 回归模型
第5章 多重线性回归模型
第6章 线性回归的衍模型
第7章 路径分析入门
第8章 非线性回归模型
第9章 二分类LOGISTIC回归模型
第10章 多分类、配对LOGISTIC回归与PROBIT回归
第三部分 多元统计分析方法
第11章 主成分分析与因子分析
第12章 聚类分析
第13章 判别分析
第14章 典型相关分析
第15章 对应分析
第16章 多维尺度分析
第四部分 其他统计分析方法
第17章 对数线性模型与POISSON回归
第18章 信度分析
第19章 生存分析
第20章 缺失值分析入门
附录
-
内容简介:
SPSS是最为优秀的统计软件之一，深受各行业用户的青睐。为满足广大读者学习和掌握高级统计分析方法的需求，本书以SPSS 12.O为准，详细介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型的方法原理和软件实现技术，其内容涵盖了各种有广泛应用、经典或现代的模型和方法。全书共分20章，作者在书中结合了自身多年的统计分析实践和SPSS行业应用经验，既有深入浅出的理论介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又避免了传统教材过于学术化的缺陷，充分注重了文字的浅显易懂，使本书更加易学易用，是一本不可多得的使用SPSS进行高级统计分析的教材。
本书适合于已具备统计分析基础知识的渎者阅读，可用作各专业研究生的统计学教材和参考书，也可供各行业中希望深入学习和应用高级统计分析方法的读者以及资深统计分析师作为参考书或工作手册使用。
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目录:
第一部分 一般线性与混合线性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型简介
1.1.1 模型入门
1.1.2 常用术语
1.1.3 方差分析模型的适用条件
1.2 简单分析实例
1.2.1 模型表达式
1.2.2 初步分析结果
1.2.3 模型参数的估计值
1.2.4 两两比较
1.2.5 其他常用选项
1.3 两因素方差分析模型
1.3.1 分析实例
1.3.2 边际均数与轮廓图
1.3.3 拟和劣度检验
1.4 因素各水平间的精细比较
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 随机因素的方差分析模型
1.6 其他问题
1.6.1 自定义效应检验使用的误差项
1.6.2 4类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用实验设计分析方法
2.1 仅研究主效应的实验设计方案
2.1.1 完全随机设计
2.1.2 配伍组设计
2.1.3 交叉设计
2.1.4 拉丁方设计
2.2 考虑交互作用的实验设计方案
2.2.1 析因设计
2.2.2 正交设计
2.2.3 均匀设计
2.3 误差项变动的特殊实验设计方案
2.3.1 嵌套设计
2.3.2重复测量设计
2.3.3 裂区设计
2.4协方差分析
2.4.1 协方差分析的必要性
2.4.2平行性假定的检验
2.4.3 计算和检验修正均数
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型简介
3.1.2 分析实例
3.1.3 检验统计量的计算
3.1.4 对引例的进一步分析
3.2 重复测量资料的方差分析
3.2.1 模型简介
3.2.2分析实例
思考与练习
参考文献
第4章 混合线性模型入门
第二部分 回归模型
第5章 多重线性回归模型
第6章 线性回归的衍模型
第7章 路径分析入门
第8章 非线性回归模型
第9章 二分类LOGISTIC回归模型
第10章 多分类、配对LOGISTIC回归与PROBIT回归
第三部分 多元统计分析方法
第11章 主成分分析与因子分析
第12章 聚类分析
第13章 判别分析
第14章 典型相关分析
第15章 对应分析
第16章 多维尺度分析
第四部分 其他统计分析方法
第17章 对数线性模型与POISSON回归
第18章 信度分析
第19章 生存分析
第20章 缺失值分析入门
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