高等学校教材：SPSS统计分析高级教程

图书标准信息

• 作者 张文彤、董伟 编
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2013-03
• 版次 2
• ISBN 9787040369960
• 定价 43.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 451页
• 字数 710千字
• 正文语种 简体中文
• 原版书名 张文彤

【内容简介】

　　《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》以IBMSPSSStatistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPss行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》更加易学易用。
　　《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》是一本如何使用SPss进行高级统计分析的指导书。读者可在www.StatStar.com下载书中案例数据，从而完整地重现全部分析内容，并可进一步在新浪微博与作者、其他读者进行讨论。
　　《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》适合于已具备统计分析基础知识的读者阅读，可作为高等学校各专业高年级本科生、研究生的统计学教材或参考书，以及市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等专业人士的参考书。

【作者简介】

张文彤 博士，数据挖掘、市场研究、统计软件教学与应用领域专家，现任全球第八大市场研究集团INTAGE中国公司全国技术总监。曾在复旦大学任教数载，期间协助SPSS在中国建立并完善了其培训体系，是国内知名的SPSS培训师之一。在数据挖掘、市场研究、医药数据分析等领域均经验丰富，曾负责为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等各类项目，并协助完成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。

【目录】

第一部分一般线性模型、混合线性模型和广义线性模型
第1章方差分析模型
1.1模型简介
1.1.1模型入门
1.1.2常用术语
1.1.3适用条件
1.2案例：胶合板磨损深度的比较
1.2.1操作说明
1.2.2结果解释
1.2.3模型参数的估计值
1.2.4两两比较
1.2.5其他常用选项
1.3两因素方差分析模型
1.3.1案例：超市规模、货架位置与销量的关系
1.3.2边际均值与轮廓图
1.3.3拟合劣度检验
1.4因素各水平间的精细比较
1.4.1POSTHOC子句
1.4.2EMMEANS子句
1.4.3LMATRIX子句和KMATRIX子句
1.4.4CONSTRAST子句
1.5方差分析模型进阶
1.5.1随机因素的方差分析模型
1.5.2自定义效应检验使用的误差项
1.5.3四类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章常用实验设计分析方法
2.1仅研究主效应的实验设计方案
2.1.1完全随机设计
2.1.2配伍设计
2.1.3交叉设计
2.1.4拉丁方设计
2.2考虑交互作用的实验设计方案
2.2.1析因设计
2.2.2正交设计
2.2.3均匀设计
2.3误差项变动的特殊实验设计方案
2.3.1嵌套设计
2.3.2重复测量设计
2.3.3裂区设计
2.4协方差分析
2.4.1协方差分析的必要性
2.4.2平行性假定的检验
2.4.3计算和检验修正均值
思考与练习
参考文献
第3章多元方差分析与重复测量方差分析
3.1多元方差分析
3.1.1模型简介
3.1.2案例：教育模式比较
3.1.3对案例的进一步分析
3.2重复测量资料的方差分析
3.2.1模型简介
3.2.2案例：促销效果研究
思考与练习
参考文献
第4章线性混合模型
4.1模型简介
4.1.1问题的提出
4.1.2模型入门
4.2层次聚集性数据案例
4.2.1拟合基本模型结构
4.2.2在固定效应中加入自变量
4.2.3在随机效应中加入自变量
4.2.4更多解释变量的引入
4.2.5其他常用选项
4.3重复测量数据案例
4.3.1对数据的初步分析
4.3.2拟合基本模型结构
4.3.3考虑重复测量间的相关性
4.3.4更改对测量间相关性的假定
4.3.5模型中可用的相关阵种类
4.4线性混合模型进阶
4.4.1线性混合模型的用途
4.4.2线性混合模型与一般线性模型的联系
思考与练习
参考文献
第5章广义线性模型、广义估计方程和
广义线性混合模型
5.1广义线性模型
5.1.1模型简介
5.1.2案例分析
5.2广义估计方程
5.2.1方程简介
5.2.2案例分析
5.3广义线性混合模型
5.3.1模型简介
5.3.2案例分析
思考与练习
参考文献

第二部分回归模型
第6章多重线性回归模型
6.1模型简介
6.1.1基本概念
6.1.2分析步骤
6.2案例：销量影响因素分析
6.2.1基本分析结果
6.2.2回归模型的假设检验
6.2.3偏回归系数的假设检验
6.2.4标准化偏回归系数
6.2.5衡量回归模型优劣的标准
6.3回归预测、区间估计与残差分析
6.3.1模型预测值
6.3.2模型的区间估计
6.3.3模型的残差
6.3.4利用残差考察模型适用条件
6.4逐步回归
6.4.1筛选自变量的基本原则
6.4.2常用的逐步回归方法
6.4.3案例：固体垃圾排放量与土地种类的关系
6.5模型的进一步诊断与修正
6.5.1强影响点的识别与处理
6.5.2多重共线性的识别与处理
……
第三部分多元统计分析方法