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數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析:SPSS/PC+原理及其應(yīng)用

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析:SPSS/PC+原理及其應(yīng)用

定 價:¥38.00

作 者: 袁淑君,孟慶茂編著
出版社: 北京師范大學出版社
叢編項:
標 簽: 統(tǒng)計分析 統(tǒng)計程序 SPSS/PC+

ISBN: 9787303032938 出版時間: 1995-02-01 包裝: 平裝
開本: 26cm 頁數(shù): 363頁 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  隨著計算機應(yīng)用的發(fā)展,SPSS作為一門統(tǒng)計軟件,其應(yīng)用也遠遠超越了社會科學領(lǐng)域,廣泛地應(yīng)用于社會科學和自然科學的各個領(lǐng)域,如資源管理、環(huán)境規(guī)劃、生物統(tǒng)計、市場營銷、氣象與氣候分析、教法研究、心理分析等等。同時,SPSS軟件已成為文理科學生必備的現(xiàn)代統(tǒng)計分析工具,因此,SPSS課程受到了各專業(yè)學生的廣泛歡迎。本書以SPSS for Windows 8.0為藍本,共分為十二章,內(nèi)容包括SPSS概述、數(shù)據(jù)管理、以及數(shù)理統(tǒng)計的三大模塊(基本統(tǒng)計分析、高級統(tǒng)計分析、專業(yè)統(tǒng)計分析)的三十多個統(tǒng)計過程。本書的特點是:以近幾年世界計算機教育大會倡導的對非計算機專業(yè)的“計算機文化教育”的新思想為指導,以非計算機專業(yè)和非數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)的各行各業(yè)從事數(shù)據(jù)處理與分析的人員為對象,力求把統(tǒng)計分析概念與SPSS的處理過程融為一體,說明統(tǒng)計過程在求解實際問題中的應(yīng)用,以應(yīng)用和任務(wù)為目的,表述通俗易懂,既適于課堂教學又便于自學。本書的內(nèi)容系統(tǒng)、完整、充實、富有特色,并配有大量例題和習題,可以作為統(tǒng)計、計劃、經(jīng)濟、心理、教育、醫(yī)學、生物、地理、氣象及社會科學等各專業(yè)的本科生、研究生的教材或參考書,也可供各行業(yè)從事數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析的人員使用。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析:SPSS/PC+原理及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第一章 概述
 1.1 統(tǒng)計分析軟件
 1.2 運行SPSS For Windows 8.0
 1.3 SPSS For Windows 8.0界面
 1.4 SPSS系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置
 1.5 SPSS在線幫助
 1.6 SPSS操作的主要過程及實例
第二章 數(shù)據(jù)和文件
 2.1 數(shù)據(jù)描述
 2.2 文件
 2.3 準備分析用數(shù)據(jù)
 2.4 提供分析用數(shù)據(jù)
 2.5 文件處理和變換
 2 6 數(shù)據(jù)變換
第三章 基本統(tǒng)計分析
 3.1 概述
 3 2 FREQUENCES頻度分析
 3.3 DESCRIPTIVES描述統(tǒng)計分析
 3.4 EXPLORE探索分析
 3.5 CROSSTABS交叉表分析
 3 6 MEANS均值分析
第四章 相關(guān)分析
 4 1 概述
 4.2 相關(guān)分析與相關(guān)系數(shù)
 4.3 相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗
 4 4 二元變量的相關(guān)分析
 4.5 偏相關(guān)分析
第五章 回歸分析
5.1 概述
5.2 運行線性回歸分析過程
5.3 殘差分析
5.4 多要素非線性回歸模型的建立
5.5 曲線估計
第六章 假設(shè)檢驗 
6.1 概述
6.2 均值差異檢驗-T-TEST
第七章 方差分析
7.1 方差分析的基本概念
7.2 單因素方差分析
7.3 多因素方差分析
7.4 協(xié)方差分析
第八章 非參數(shù)檢驗 
8.1 基本概念
8.2 單樣本檢驗
8.3 兩個獨立樣本的差異顯著性檢驗
8.5 多個獨立樣本的檢驗
8.6 兩個相關(guān)樣本的差異顯著性檢驗
8.7 多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗
第九章 因子分析
9.1 概述
9.2 考察樣本
9.3 因子提取
9.4 因子旋轉(zhuǎn)
9.5 因子得分
9.6 運行因子分析過程
9.7 因子分析實例
第十章 判別分析
10.1 判別分析概述
10.2 兩個總體的判別分析
10.3 多個總體的判別
 10.4 判別分析過程的操作步驟與功能選項
 10.5 使用逐步判別分析的多總體判別的實例
第十一章 聚類分析
第十二章 多元方差分析

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