超强的商业武器-实战SPSS统计学 9787517038542
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作者萧文龙 著 高 健 译
出版社水利水电出版社
ISBN9787517038542
出版时间2015-11
装帧平装
开本16开
定价88元
货号23910576
上书时间2024-10-25
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商品详情
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前言
感谢众多读者对于《多变量分析入门实用书：SPSS LISREL》的厚爱，作者再接再励推出《超强的商业武器—实战SPSS统计学》，希望能帮助更多需要数据分析的人。
科学研究的目的在于追求“真、善、美”，不断地探究人、事、物的真理，即使无法达到尽善尽美，但是仍尽量贴近事实。在过去几年间，多元统计分析慢慢地产生巨大变化，例如：发展量表，CB-SEM和PLS-SEM的区别，辨别模型的判定，反映性和形成性指标的发展和模型的判定，二阶和高阶潜在变量的使用，中介和调节变量的应用，这些都需要量化研究者去彻底了解，才能在研究的道路上更加顺利。
本书的完成，谢谢碁峰信息的全力帮助，感谢家人的支持，老婆的帮忙，还有逸捷、小采、亚璇、佳翰、翰璇的资料收集与分析，许秉瑜教授、谢淑慈博士的讨论与协助，Patrick Y.K. CHAU教授在研究上的指导与协助，梁定澎教授、张硕毅教授和洪新原教授在PACIS的鼓励与协助，李有仁教授在研究上的引导，汪志坚教授的讨论与鼓励；更感谢Detmar Straub教授和Christian Ringle教授在反映性和形成性指标与模型方面的说明，以及在二阶和高阶因果关系方面的协助，才使得本书可以更加完善，以帮助更多辛劳的研究者。后要感谢每一位读者，有您们的支持，才能有更好的书出现。
导语摘要本书是一本从基础到实战全面深入讲解SPSS统计分析的图书。
全书基础讲解清晰系统，案例操作详细完整，在后一章还给出了研究流程、论文结构及发表的实用建议。同时，本书是本全面介绍SmartPLS操作、PLS-SEM结构方程模式的实用图书，也是本深入探讨*量表发展、中介及调节变量的应用、反映性和形成性指标的发展及模式的指定图书。
本书适合作为统计分析和多变量分析的教材、学习参考或自学用书。
作者简介
目录序
导读
Chapter
01 统计分析简介与数量方法的基础 11-1 统计分析简介 1
1-2 理论 3
1-2-1 印象管理理论 4
1-2-2 交易成本理论 5
1-2-3 任务、技术匹配理论 5
1-2-4 长尾理论 6
1-2-5 制度理论 6
1-2-6 服务质量理论 6
1-2-7 技术接受模型 7
1-2-8 计划行为理论 8
1-2-9 理性行为理论 8
1-2-10 期望确认理论 9
1-2-11 信息系统成功模型 10
1-2-12 资源依赖理论 11
1-2-13 资源基础理论 12
1-2-14 满意度 12
1-2-15 权变理论 13
1-3 量表简介 14
1-3-1 数据的测量尺度 14
1-3-2 量表 17
1-4 抽样 18
1-5 统计分析的基础统计学 19
1-5-1 描述性统计资料 20
1-5-2 概率分布 21
1-5-3 正态分布 21
1-5-4 决定样本数的大小（使用于总体平均值） 23
1-5-5 中心极限定理 24
1-5-6 t分布 25
1-5-7 卡方分布（X2分布） 26
1-5-8 F分布 26
1-5-9 统计估计和假设检验 27
1-5-10 两个总体的估计与检验 29
1-5-11 三个（含）以上总体的估计与
检验—方差分析 30
1-6 常用的统计分析 30
1-6-1 方差分析 30
1-6-2 因子分析 31
1-6-3 多元回归 31
1-6-4 判别分析 31
1-6-5 逻辑回归 32
1-6-6 单因子方差分析 32
1-6-7 多变量方差分析 33
1-6-8 典型相关 33
1-6-9 联合分析 34
1-6-10 结构方程模型 35
1-6-11 简易数量方法的记忆 35
Chapter
02 SPSS的基本操作 372-1 SPSS的简介 37
2-2 SPSS软件的菜单介绍 39
2-3 数据的输入 46
2-3-1 在SPSS输入数据 47
2-3-2 从Excel转入数据 50
2-4 数据的分析与输出结果 53
2-4-1 操作图示 54
2-4-2 执行命令语法 57
2-5 实用范例 60
2-5-1 反向题的处理 60
2-5-2 变量的运算 64
2-5-3 函数的使用 66
2-5-4 圆饼图的使用 68
2-5-5 柱形图的使用 73
Chapter
03 量表的发展，信度和效度 783-1 量表的发展 78
3-2 量表的信度和效度 84
3-3 量表发展实例 84
3-4 探索性和验证性研究的信度和效度 85
3-5 探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）之比较 94
3-6 研究作业 94
Chapter
04 数据检查与描述性统计 964-1 数据检查 96
4-1-1 录入错误 96
4-1-2 缺失值 101
4-1-3 缺失值的处理 113
4-1-4 偏离值 117
4-1-5 检验多元分析的基本假设 118
4-2 描述性统计分析 131
Chapter
05 相关分析 1415-1 相关分析 141
5-2 Pearson积差相关系数 142
5-3 相关系数 148
5-4 点二列相关 153
5-5 Spearman等级相关 156
5-6 净相关 159
5-7 部分相关 164
Chapter
06 卡方检验 1706-1 卡方检验 170
6-2 拟合度检验 170
6-3 独立性检验 176
6-4 同质性检验 184
Chapter
07 平均值比较（t检验） 1937-1 平均值比较（各种t Test的应用） 193
7-2 Means平均值分析 194
7-3 单样本t检验 199
7-4 独立样本t检验 203
7-5 配对样本t检验 206
Chapter
08 因子分析 2128-1 因子分析 212
8-2 因子分析的基本统计假设 213
8-3 因子分析之检验 214
8-4 抽取因子之数量 214
8-5 因子的旋转和命名成为构念 215
8-6 样本的大小和因子分析的验证 217
8-7 因子分析在研究上的重要应用 217
8-8 研究范例 218
Chapter
09 回归分析 2309-1 回归分析 230
9-2 回归分析的基本统计假设 231
9-3 找出的回归模型 231
9-4 检验回归模型的统计显著性（F test） 232
9-5 共线性问题 234
9-6 验证结果 234
9-7 研究范例 234
Chapter
10 区别分析与逻辑回归 25610-1 区别分析 256
10-1-1 区别分析介绍 256
10-1-2 区别分析范例 258
10-2 逻辑回归 268
10-2-1 逻辑回归介绍 268
10-2-2 逻辑回归范例 269
Chapter
11 单变量方差分析 27711-1 单变量方差分析简介 277
11-2 单因子方差分析的设计 278
11-3 方差分析的基本假设条件 278
11-4 单变量方差分析 278
11-5 单变量方差分析范例 281
11-6 单变量方差分析范例：One-Way ANOVA 290
11-7 重复量数 296
Chapter
12 多元方差分析 30412-1 多元方差分析 304
12-2 MANOVA的基本假设 304
12-3 多元方差分析和区别分析的比较 305
12-4 MANOVA与ANOVA的比较 305
12-5 样本大小的考虑 305
12-6 多元方差的检测 306
12-7 二因子交互作用下的处理方式 307
12-8 MANOVA范例：二因子交互作用显著 309
12-9 MANOVA范例：二因子交互作用不显著 340
Chapter
13 典型相关 35613-1 典型相关 356
13-2 典型相关分析的基本假设 356
13-3 典型函数的估计 357
13-4 典型函数的选择 357
13-5 冗余指数 358
13-6 解释典型变量 358
13-7 验证结果 358
13-8 典型相关与其他多变量计数的比较和应用 359
13-9 典型相关的范例 359
13-9-1 典型相关使用MANOVA命令语法 359
13-9-2 典型相关使用Cancorr命令语法 365
Chapter
14 联合分析、多维刻度方法和聚类分析 37214-1 联合分析 372
14-1-1 联合分析介绍 372
14-1-2 联合分析的统计假设 373
14-1-3 联合分析的设计 373
14-1-4 选择Factors和Levels 373
14-1-5 评估模型的拟合性 375
14-1-6 结果的解释和验证 376
14-1-7
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