SPSS进阶分析与实务9787121436048
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作者石鹏
出版社电子工业出版社
ISBN9787121436048
出版时间2021-05
四部分类子部>艺术>书画
装帧平装
开本其他
定价106元
货号11649397
上书时间2024-12-24
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作者简介
石鹏，博士，毕业于江西师范大学。公众号 SPSS学堂 成员。曾在广东某高校任职高校教师，讲授统计与SPSS软件。有丰富的SPSS统计经验。曾发表学术论文5篇、参与省级课题2项。
目录
第 1 章 多个因变量的假设检验：多变量方差分析 .............................................................. 1 1.1 多变量方差分析 ................................................................................................................ 1 1.1.1 多变量方差分析简介 ............................................................................................ 1 1.1.2 多变量方差分析的应用条件 ................................................................................ 1 1.2 多变量方差分析案例：不同舞蹈学校的分数差异分析 ................................................. 2 1.2.1 选择变量 ................................................................................................................ 3 1.2.2 设置模型选项 ........................................................................................................ 3 1.2.3 设置事后选项 ........................................................................................................ 4 1.2.4 选项设置 ................................................................................................................ 4 1.2.5 输出结果 ................................................................................................................ 5 1.3 本章小结 ............................................................................................................................ 8 第 2 章 校正混杂因素：协方差分析 .................................................................................... 9 2.1 协方差分析简介 ................................................................................................................ 9 2.2 协方差分析案例：早读对成绩的影响 .......................................................................... 10 2.2.1 回归拟合线平行性检验 ...................................................................................... 11 2.2.2 计算和检验修正均数（正式进行协方差分析） ............................................... 15 2.3 本章小结 .......................................................................................................................... 18 第 3 章 因变量为连续变量的估计与预测：线性回归分析 ................................................. 19 3.1 线性回归分析简介 .......................................................................................................... 19 3.1.1 简单线性回归分析简介 ...................................................................................... 19 3.1.2 多重线性回归分析简介 ...................................................................................... 20 3.2 简单线性回归分析 .......................................................................................................... 20 3.2.1 简单线性回归分析的假设条件 .......................................................................... 21 3.2.2 简单线性回归分析案例：身高和体重的关系 ................................................... 26 3.3 多重线性回归分析 .......................................................................................................... 27 3.3.1 多重线性回归分析的假设条件 .......................................................................... 28 3.3.2 多重线性回归分析案例：年收入的影响因素 ................................................... 28 3.4 回归诊断 .......................................................................................................................... 33 3.4.1 异常值判断 .......................................................................................................... 33 3.4.2 独立性检验 .......................................................................................................... 37 3.4.3 正态性检验 .......................................................................................................... 39 3.4.4 方差齐性检验 ...................................................................................................... 40 3.4.5 多重共线性诊断 .................................................................................................. 41 3.5 权重估计 .......................................................................................................................... 43 3.5.1 权重估计简介 ...................................................................................................... 43 3.5.2 权重估计案例：收入影响因素分析................................................................... 43 3.6 加权最小二乘法 .............................................................................................................. 46 3.6.1 加权最小二乘法简介 .......................................................................................... 46 3.6.2 加权最小二乘法案例：收入影响因素分析 ....................................................... 46 3.7 二阶最小二乘法 .............................................................................................................. 48 3.7.1 二阶最小二乘法简介 .......................................................................................... 48 3.7.2 二阶最小二乘法案例：影响成绩的数据 ........................................................... 49 3.8 分层回归分析 .................................................................................................................. 51 3.8.1 分层回归分析简介 .............................................................................................. 51 3.8.2 分层回归分析案例：影响个人收入的因素 ....................................................... 52 3.9 本章小结 .......................................................................................................................... 56 第 4 章 因变量为离散变量的估计与预测：Logistic 回归模型 ........................................... 58 4.1 Logistic 回归模型简介 .................................................................................................... 58 4.1.1 Logistic 回归模型的公式 .................................................................................... 58 4.1.2 Logistic 回归分析的目的 .................................................................................... 59 4.1.3 Logistic 回归模型的适用条件 ............................................................................ 59 4.1.4 Logistic 回归分析的主要用途 ............................................................................ 60 4.2 二元 Logistic 回归模型 ................................................................................................... 60 4.2.1 二元 Logistic 回归模型简介 ............................................................................... 61 4.2.2 二元 Logistic 回归分析案例：学业成就数据 .................................................... 61 4.3 多元 Logistic 回归模型 ................................................................................................... 67 4.3.1 多元 Logistic 回归模型简介 ............................................................................... 67 4.3.2 多元 Logistic 回归分析案例：数学成绩调查数据 ............................................ 68 4.4 有序回归模型 .................................................................................................................. 71 4.4.1 有序回归模型简介 .............................................................................................. 71 4.4.2 有序回归分析案例：影响个人收入水平的因素 ............................................... 71 4.5 本章小结 .......................................................................................................................... 74 第 5 章 回归模型进阶：其他回归模型 .............................................................................. 76 5.1 很优尺度回归模型 .......................................................................................................... 76 5.1.1 很优尺度回归模型简介 ...................................................................................... 76 5.1.2 很优尺度回归分析案例：师生关系的预测因素 ............................................... 77 5.2 非线性回归模型 .............................................................................................................. 83 5.2.1 曲线估计回归模型 .............................................................................................. 84 5.2.2 非线性回归模型简介 .......................................................................................... 87 5.2.3 曲线估计回归模型与非线性回归模型的比较 ................................................... 90 5.3 多层线性模型 .................................................................................................................. 91 5.3.1 多层线性模型简介 .............................................................................................. 92 5.3.2 多层线性模型（零模型）案例：语文成绩预测因素 ....................................... 93 5.3.3 多层线性模型（全模型）案例：语文成绩预测因素 ....................................... 95 5.4 对数线性模型 .................................................................................................................. 98 5.4.1 对数线性模型简介 .............................................................................................. 98 5.4.2 对数线性模型案例：不同学历人员的收入水平数据 ....................................... 99 5.5 本章小结 ........................................................................................................................ 101 第 6 章 简化多变量复杂关系：主成分分析与因子分析 ................................................... 102 6.1 主成分分析 .................................................................................................................... 102 6.1.1 主成分分析简介 ................................................................................................ 102 6.1.2 主成分分析案例：各省市特征指标的降维 ..................................................... 104 6.2 因子分析 ........................................................................................................................ 106 6.2.1 因子分析简介 .................................................................................................... 106 6.2.2 因子分析案例：学生知识结构状况................................................................. 106 6.3 本章小结 ........................................................................................................................ 112 第 7 章 数据归约技术：聚类分析 .................................................................................... 114 7.1 聚类分析简介 ................................................................................................................ 114 7.2 K 均值聚类 .................................................................................................................... 115 7.2.1 K 均值聚类简介...........................................................................................
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