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SPSSAU科研数据分析方法与应用

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作者周俊，马世澎著

出版社电子工业出版社

ISBN9787121469954

出版时间2024-01

装帧平装

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定价106元

货号14971030

上书时间2024-12-29

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
"周俊北京大学市场营销硕士，中央财经大学国际项目部统计学讲师，人大经济论坛培训师，问卷星平台数据分析首席顾问，SPSSAU数据研究部首席顾问，《问卷数据分析：破解SPSS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，SPSS统计咨询公众号作者，网易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SPSS统计软件的使用经验，主要从事数据统计分析教学、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，曾在国内知名零售集团、省级新闻网站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
目录第一篇数据分析入门第1 章 SPSSAU 平台概述 . 2 1.1 SPSSAU 平台简介 . 2 1.2 SPSSAU 平台使用 . 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 数据分布之正态性分析 . 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 汇总处理 . 42 3.4.5 日期相关处理 . 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 正态分布与方差齐性 . 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 线性回归 . 103 5.2.1 线性回归模型与检验 . 104 5.2.2 线性回归适用条件 . 105 5.2.3 线性回归的一般步骤 . 106 5.2.4 多重线性回归的实例分析 . 107 5.2.5 逐步线性回归的实例分析 . 114 5.2.6 有哑变量的线性回归 . 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 曲线与非线性回归 . 138 5.4.1 方法概述 . 138 5.4.2 曲线回归 . 139 5.4.3 非线性回归 . 143 第6 章信息浓缩及聚类研究 147 6.1 因子分析 . 148 6.1.1 基本原理 . 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 基本原理 . 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 原理介绍 . 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 独立性权重法 . 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 指数平滑法 . 230 8.2.1 一次指数平滑法 . 231 8.2.2 二次指数平滑法 . 233 8.2.3 三次指数平滑法 . 235 8.3 灰色预测模型 . 238 8.3.1 灰色预测模型原理 . 238 8.3.2 灰色预测模型分析 . 240 8.4 马尔可夫预测 . 243 第9 章优劣决策分析 . 247 9.1 TOPSIS 法 . 247 9.1.1 TOPSIS 法原理 . 247 9.1.2 TOPSIS 法案例 . 249 9.1.3 TOPSIS 法问题探讨 . 252 9.2 熵权TOPSIS 法 254 9.2.1 熵权TOPSIS 法原理 254 9.2.2 熵权TOPSIS 法案例 255 9.3 秩和比法 . 259 9.3.1 秩和比原理 . 259 9.3.2 RSR 案例 260 9.4 Vikor 法 . 264 9.4.1 Vikor 法原理 . 264 9.4.2 Vikor 法案例 . 265 第10 章常用综合评价分析 271 10.1 灰色关联法 . 272 10.1.1 灰色关联法原理 . 272 10.1.2 灰色关联法案例 . 273 10.1.3 广义关联度 . 277 10.2 模糊综合评价法 . 279 10.2.1 模糊综合评价法原理 . 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 数据包络分析原理 . 284 10.3.2 数据包络分析案例 . 288 10.4 耦合协调度 . 293 10.4.1 耦合协调度原理 . 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第11 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 原理介绍 . 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 验证性因子分析 . 336 11.6.1 方法概述 . 337 11.6.2 验证性因子分析步骤 . 338 11.6.3 验证性因子分析实例分析 . 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 第12 章常用市场研究分析 385 12.1 PSM 分析 386 12.1.1 原理介绍 . 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 NPS 分析 . 399 12.3.1 原理介绍 . 399 12.3.2 NPS 实例分析 . 400 12.4 KANO 模型分析. 402 12.4.1 原理介绍 . 402 12.4.2 KANO 模型实例分析 405 第五篇医学数据分析第13 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 Kaplan-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 第14 章一致性评价检验方法 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 组内评分者一致性 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 参考文献 . 472

内容摘要
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，并附以案例及软件操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、研究生，以及行业研究者学习和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参考。

主编推荐
"以解决科研数据分析问题为出发点，较全面地介绍多学科领域的各类分析方法及其应用以实际案例为切入点进行原理概念的介绍，将原理和要点融入对结果的解释及分析中行文通俗易懂、图文结合、可读性强，更适合新手研究者快速学习和掌握科研数据分析方法附赠171集配套视频讲解"

精彩内容
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，并附以案例及软件操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、研究生，以及行业研究者学习和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参考。

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