SPSSAU科研数据分析方法与应用

图书标准信息

• 作者 周俊 马世澎 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787121469954
• 定价 106.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 474页
• 字数 0.7千字

【内容简介】

本书从数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面系统地介绍科研数据的分析方法，涉及13项知识类应用（如影响关系、权重关系、数据预测、问卷研究），本书强调以实际应用为主，每个知识点均通过通俗的文字表达，并附以案例及软件作界面进行详细解读，可用于数据分析、实证研究和学术写作等，适合高等院校本科生、，以及行业研究者学和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参。

【作者简介】

"周俊
北京大学市场营销硕士，财经大学国际项目部统计学讲师，人大经济论坛培训师，问卷星台数据分析首席顾问，au数据研究部首席顾问，问卷数据分析：破解软件的六类分析思路书籍作者。

马世澎
网名数据小兵，统计学/数据分析博主，统计咨询公众号作者，云课堂数据分析类课程讲师。其为统计分析爱好者和实践者，具有十余年统计软件的使用经验，主要从事数据统计分析、统计咨询工作，长期致力于统计分析方法、统计软件工具的应用实践，并且专注业务数据分析与挖掘，曾在知名零售集团、省级新闻和省级电视媒体从事商业、新媒体、收视市场数据分析工作。"

【目录】

篇 数据分析入门

 章 ssau 台概述 2

1.1 ssau 台简介 2

1.2 ssau 台使用 4

1.3 获得帮助 9

第2 章 数据探索及分析 12

2.1 分析方法数据格式 12

2.2 探索数据特征 14

2.2.1 两种数据类型 14

2.2.2 定类数据探索分析 15

2.2.3 定量数据探索分析 15

2.2.4 小结 18

2.3 数据分布之正态分析 19

2.3.1 正态分布图示法 19

2.3.2 正态分布检验法 21

2.3.3 正态分布转换处理 22

2.3.4 小结 23

2.4 常用分析方法选择 23

2.4.1 定类或定量数据分析方法 24

2.4.2 定类和定类数据分析方法 26

2.4.3 定类和定量数据分析方法 27

2.4.4 定量和定量数据分析方法 29

2.4.5 小结 30

第3 章 数据清理 31

3.1 数据标签设置 31

3.2 数据编码 34

3.3 异常值处理 36

3.4 生成变量 38

3.4.1 常用处理 38

3.4.2 量纲处理 39

3.4.3 科学计算 42

3.4.4 汇处理 42

3.4.5 期相关处理 42

3.4.6 其他 43

3.5 标题处理 44

第二篇 常用研究方法应用

第4 章 差异关系研究 48

4.1 t 检验 49

4.1.1 正态分布与方差齐 50

4.1.2 t 检验分析步骤 51

4.1.3 单样本t 检验  52

4.1.4 配对样本t 检验  53

4.1.5 独立样本t 检验  54

4.1.6 概要t 检验  55

4.2 方差分析 57

4.2.1 方法概述 58

4.2.2 方差分析类型的选择 60

4.2.3 单因素方差分析 61

4.2.4 双因素及多因素方差分析 65

4.2.5 简单效应分析 68

4.3 卡方检验 69

4.3.1 方法概述 69

4.3.2 2×2 四格表卡方检验  71

4.3.3 r×c 列联表卡方检验与多重比较 73

4.3.4 fisher 卡方检验 76

4.3.5 配对卡方检验 78

4.3.6 分层卡方检验 79

4.3.7 卡方拟合优度检验 83

4.4 非参数秩和检验 84

4.4.1 方法介绍 84

4.4.2 单样本wilcoxon 检验 85

4.4.3 两组独立样本mann-whitney 检验 86

4.4.4 多组独立样本kruskal-wallis 检验 87

4.4.5 配对样本wilcoxon 秩和检验 89

4.4.6 多样本friedman 检验  91

第5 章 相关影响关系研究  93

5.1 相关分析 94

5.1.1 相关关系概述 94

5.1.2 相关分析步骤 96

5.1.3 两个变量相关实例分析 97

5.1.4 偏相关实例分析 101

5.2 线回归 103

5.2.1 线回归模型与检验 104

5.2.2 线回归适用条件 105

5.2.3 线回归的一般步骤 106

5.2.4 多重线回归的实例分析 107

5.2.5 逐步线回归的实例分析 114

5.2.6 有哑变量的线回归 117

5.3 logistic 回归 120

5.3.1 方法概述 121

5.3.2 二元logistic 回归  123

5.3.3 多分类logistic 回归  129

5.3.4 有序logistic 回归  132

5.3.5 条件logistic 回归  136

5.4 曲线与非线回归 138

5.4.1 方法概述 138

5.4.2 曲线回归 139

5.4.3 非线回归 143

第6 章 信息浓缩及聚类研究  147

6.1 因子分析 148

6.1.1 基本 148

6.1.2 分析步骤 149

6.1.3 因子分析实例分析 151

6.2 主成分分析 156

6.2.1 思想与应用 156

6.2.2 与因子分析的区别 157

6.2.3 分析步骤 158

6.2.4 主成分实例分析 159

6.3 对应分析 164

6.3.1 方法概述 164

6.3.2 简单对应分析 166

6.3.3 多重对应分析 169

6.4 多维尺度分析 171

6.4.1 方法概述 171

6.4.2 矩阵数据实例分析 173

6.4.3 原始数据实例分析 175

6.5 聚类分析 177

6.5.1 聚类方法的选择 177

6.5.2 k-means 聚类  180

6.5.3 k-prototype 聚类 184

6.5.4 分层聚类 188

第三篇 数据综合评价及预测

第7 章 权重关系研究 192

7.1 权重计算方法 192

7.1.1 主观赋权法 193

7.1.2 客观赋权法 193

7.2 主成分分析法 194

7.2.1 权重计算步骤 194

7.2.2 主成分分析法权重计算实例 195

7.3 熵值法 197

7.3.1 基本 198

7.3.2 熵值法权重计算实例 199

7.4 层次分析法 202

7.4.1 介绍 202

7.4.2 层次分析法流程 205

7.4.3 层次分析法实例分析 206

7.5 其他权重法 210

7.5.1 critic 权重法 210

7.5.2 独立权重法 213

7.5.3 信息量权重法 215

第8 章 数据预测分析 218

8.1 arima 模型 219

8.1.1 arma 模型分析流程  219

8.1.2 arma 模型案例  225

8.2 指数滑法 230

8.2.1 一次指数滑法 231

8.2.2 二次指数滑法 233

8.2.3 三次指数滑法 235

8.3 灰预测模型 238

8.3.1 灰预测模型 238

8.3.2 灰预测模型分析 240

8.4 马尔可夫预测 243

第9 章 优劣决策分析 247

9.1 tois 法 247

9.1.1 tois 法 247

9.1.2 tois 法案例 249

9.1.3 tois 法问题探讨 252

9.2 熵权tois 法  254

9.2.1 熵权tois 法  254

9.2.2 熵权tois 法案例  255

9.3 秩和比法 259

9.3.1 秩和比 259

9.3.2 rsr 案例  260

9.4 vikor 法 264

9.4.1 vikor 法 264

9.4.2 vikor 法案例 265

0 章 常用综合评价分析  271

10.1 灰关联法 272

10.1.1 灰关联法 272

10.1.2 灰关联法案例 273

10.1.3 广义关联度 277

10.2 模糊综合评价法 279

10.2.1 模糊综合评价法 279

10.2.2 模糊综合评价案例 280

10.3 数据包络分析 284

10.3.1 数据包络分析 284

10.3.2 数据包络分析案例 288

10.4 耦合协调度 293

10.4.1 耦合协调度 293

10.4.2 耦合协调度案例 295

10.5 综合指数 298

10.6 dematel  302

10.7 ism  307

第四篇 问卷数据分析

1 章 问卷研究分析方法  314

11.1 单选题与多选题分析 314

11.1.1 分析思路 315

11.1.2 频数统计实例分析 316

11.1.3 卡方检验实例分析 320

11.2 填空题分析 321

11.2.1 分析思路 321

11.2.2 实例分析 322

11.3 项目分析 325

11.3.1 介绍 325

11.3.2 实例分析 327

11.4 效度分析 329

11.4.1 结构效度 329

11.4.2 实例分析 330

11.5 信度分析 333

11.5.1 信度系数 333

11.5.2 实例分析 335

11.6 验证因子分析 336

11.6.1 方法概述 337

11.6.2 验证因子分析步骤 338

11.6.3 验证因子分析实例分析 342

11.7 路径分析 349

11.7.1 方法概述 349

11.7.2 实例分析 351

11.8 结构方程模型 355

11.8.1 方法概述 355

11.8.2 实例分析 358

11.8.3 结构方程模型分析讨论 363

11.9 中介效应分析 363

11.9.1 中介变量与中介效应 364

11.9.2 中介效应检验流程与实例 365

11.9.3 多重中介效应分析与实例 369

11.10 调节效应分析 372

11.10.1 调节变量与调节效应 372

11.10.2 简单斜率与斜率图 373

11.10.3 调节效应分析步骤与实例 374

11.11 有调节的中介分析 378

11.11.1 方法概述 378

11.11.2 有调节的中介作用实例 382

2 章 常用市场研究分析  385

12.1 m 分析  386

12.1.1 介绍 386

12.1.2 实例分析 388

12.2 联合分析 391

12.2.1 基本概念与分析步骤 391

12.2.2 联合分析实例 394

12.3 n 分析 399

12.3.1 介绍 399

12.3.2 n 实例分析 400

12.4 kano 模型分析. 402

12.4.1 介绍 402

12.4.2 kano 模型实例分析  405

第五篇 医学数据分析

3 章 医学研究常用方法  410

13.1 比率与风险 411

13.1.1 单个比率与两个比率的检验 411

13.1.2 优势比与相对危险度 414

13.2 剂量反应 417

13.2.1 方法概述 417

13.2.2 实例分析 419

13.3 生存分析 421

13.3.1 生存数据与生存分析 421

13.3.2 kan-meier 生存分析  423

13.3.3 cox 回归分析 427

13.4 重复测量方差分析 431

13.4.1 方法概述 431

13.4.2 单因素重复测量方差分析 433

13.4.3 双因素重复测量方差分析 437

13.5 roc 曲线分析  440

13.5.1 诊断试验与roc 曲线 440

13.5.2 roc 曲线分析步骤与实例  442

13.5.3 roc 曲线差异比较  445

4 章 一致评价检验方法  448

14.1 kappa 系数  449

14.1.1 kappa 系数类型  450

14.1.2 简单kappa 系数 451

14.1.3 加权kappa 系数 452

14.1.4 fleiss′s kappa 系数  454

14.2 kendall 协调系数 456

14.2.1 概念与适用条件 456

14.2.2 实例分析 457

14.3 icc 组内相关系数 458

14.3.1 概念与适用条件 458

14.3.2 icc 组内相关系数模型类型 459

14.3.3 icc 组内相关系数实例分析 461

14.4 rwg 组内评分者一致  464

14.4.1 方法概述 464

14.4.2 rwg 实例分析  466

14.5 bland altman 图  468

14.5.1 方法概述 468

14.5.2 bland altman 图实例分析  469

参文献 472