SPSSAU科研數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用

定　價(jià)：￥106.00

作　者：	周俊馬世澎著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121469954	出版時(shí)間：	2024-01-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)從數(shù)據(jù)分析入門(mén)、常用研究方法應(yīng)用、數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)、問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析等五個(gè)方面系統(tǒng)地介紹科研數(shù)據(jù)的分析方法，涉及13 項(xiàng)知識(shí)類應(yīng)用（如影響關(guān)系、權(quán)重關(guān)系、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、問(wèn)卷研究），本書(shū)強(qiáng)調(diào)以實(shí)際應(yīng)用為主，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)均通過(guò)通俗的文字表達(dá)，并附以案例及軟件操作界面進(jìn)行詳細(xì)解讀，可用于數(shù)據(jù)分析、實(shí)證研究和學(xué)術(shù)寫(xiě)作等，適合高等院校本科生、研究生，以及行業(yè)研究者學(xué)習(xí)和使用，也適合從事科研分析培訓(xùn)、數(shù)據(jù)分析咨詢的相關(guān)工作者參考。

作者簡(jiǎn)介

　　周俊北京大學(xué)市場(chǎng)營(yíng)銷碩士，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際項(xiàng)目部統(tǒng)計(jì)學(xué)講師，人大經(jīng)濟(jì)論壇培訓(xùn)師，問(wèn)卷星平臺(tái)數(shù)據(jù)分析首席顧問(wèn)，SPSSAU數(shù)據(jù)研究部首席顧問(wèn)，《問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析：破解SPSS軟件的六類分析思路》書(shū)籍作者。馬世澎網(wǎng)名數(shù)據(jù)小兵，統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)據(jù)分析博主，SPSS統(tǒng)計(jì)咨詢公眾號(hào)作者，網(wǎng)易云課堂數(shù)據(jù)分析類課程講師。其為統(tǒng)計(jì)分析愛(ài)好者和實(shí)踐者，具有十余年SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的使用經(jīng)驗(yàn)，主要從事數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)、統(tǒng)計(jì)咨詢工作，長(zhǎng)期致力于統(tǒng)計(jì)分析方法、統(tǒng)計(jì)軟件工具的應(yīng)用實(shí)踐，并且專注業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析與挖掘，曾在國(guó)內(nèi)知名零售集團(tuán)、省級(jí)新聞網(wǎng)站和省級(jí)電視媒體從事商業(yè)、新媒體、收視市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析工作。

圖書(shū)目錄

目錄
第一篇數(shù)據(jù)分析入門(mén)
第1 章 SPSSAU 平臺(tái)概述 . 2
1.1 SPSSAU 平臺(tái)簡(jiǎn)介 . 2
1.2 SPSSAU 平臺(tái)使用 . 4
1.3 獲得幫助 . 9
第2 章數(shù)據(jù)探索及分析 . 12
2.1 分析方法數(shù)據(jù)格式 . 12
2.2 探索數(shù)據(jù)特征 . 14
2.2.1 兩種數(shù)據(jù)類型 . 14
2.2.2 定類數(shù)據(jù)探索分析 . 15
2.2.3 定量數(shù)據(jù)探索分析 . 15
2.2.4 小結(jié) . 18
2.3 數(shù)據(jù)分布之正態(tài)性分析 . 19
2.3.1 正態(tài)分布圖示法 . 19
2.3.2 正態(tài)分布檢驗(yàn)法 . 21
2.3.3 正態(tài)分布轉(zhuǎn)換處理 . 22
2.3.4 小結(jié) . 23
2.4 常用分析方法選擇 . 23
2.4.1 定類或定量數(shù)據(jù)分析方法 . 24
2.4.2 定類和定類數(shù)據(jù)分析方法 . 26
2.4.3 定類和定量數(shù)據(jù)分析方法 . 27
2.4.4 定量和定量數(shù)據(jù)分析方法 . 29
2.4.5 小結(jié) . 30
第3 章數(shù)據(jù)清理 . 31
3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽設(shè)置 . 31
3.2 數(shù)據(jù)編碼 . 34
3.3 異常值處理 . 36
3.4 生成變量 . 38
3.4.1 常用處理 . 38
3.4.2 量綱處理 . 39
3.4.3 科學(xué)計(jì)算 . 42
3.4.4 匯總處理 . 42
3.4.5 日期相關(guān)處理 . 42
3.4.6 其他 . 43
3.5 標(biāo)題處理 . 44
第二篇常用研究方法應(yīng)用
第4 章差異關(guān)系研究 . 48
4.1 t 檢驗(yàn) . 49
4.1.1 正態(tài)分布與方差齊性 . 50
4.1.2 t 檢驗(yàn)分析步驟 . 51
4.1.3 單樣本t 檢驗(yàn) 52
4.1.4 配對(duì)樣本t 檢驗(yàn) 53
4.1.5 獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn) 54
4.1.6 概要t 檢驗(yàn) 55
4.2 方差分析 . 57
4.2.1 方法概述 . 58
4.2.2 方差分析類型的選擇 . 60
4.2.3 單因素方差分析 . 61
4.2.4 雙因素及多因素方差分析 . 65
4.2.5 簡(jiǎn)單效應(yīng)分析 . 68
4.3 卡方檢驗(yàn) . 69
4.3.1 方法概述 . 69
4.3.2 2×2 四格表卡方檢驗(yàn) 71
4.3.3 R×C 列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)與多重比較 . 73
4.3.4 fisher 卡方檢驗(yàn) . 76
4.3.5 配對(duì)卡方檢驗(yàn) . 78
4.3.6 分層卡方檢驗(yàn) . 79
4.3.7 卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn) . 83
4.4 非參數(shù)秩和檢驗(yàn) . 84
4.4.1 方法介紹 . 84
4.4.2 單樣本W(wǎng)ilcoxon 檢驗(yàn) . 85
4.4.3 兩組獨(dú)立樣本Mann-Whitney 檢驗(yàn) . 86
4.4.4 多組獨(dú)立樣本Kruskal-Wallis 檢驗(yàn) . 87
4.4.5 配對(duì)樣本W(wǎng)ilcoxon 秩和檢驗(yàn) . 89
4.4.6 多樣本Friedman 檢驗(yàn) 91
第5 章相關(guān)影響關(guān)系研究 93
5.1 相關(guān)分析 . 94
5.1.1 相關(guān)關(guān)系概述 . 94
5.1.2 相關(guān)分析步驟 . 96
5.1.3 兩個(gè)變量相關(guān)實(shí)例分析 . 97
5.1.4 偏相關(guān)實(shí)例分析 . 101
5.2 線性回歸 . 103
5.2.1 線性回歸模型與檢驗(yàn) . 104
5.2.2 線性回歸適用條件 . 105
5.2.3 線性回歸的一般步驟 . 106
5.2.4 多重線性回歸的實(shí)例分析 . 107
5.2.5 逐步線性回歸的實(shí)例分析 . 114
5.2.6 有啞變量的線性回歸 . 117
5.3 Logistic 回歸 . 120
5.3.1 方法概述 . 121
5.3.2 二元Logistic 回歸 123
5.3.3 多分類Logistic 回歸 129
5.3.4 有序Logistic 回歸 132
5.3.5 條件Logistic 回歸 136
5.4 曲線與非線性回歸 . 138
5.4.1 方法概述 . 138
5.4.2 曲線回歸 . 139
5.4.3 非線性回歸 . 143
第6 章信息濃縮及聚類研究 147
6.1 因子分析 . 148
6.1.1 基本原理 . 148
6.1.2 分析步驟 . 149
6.1.3 因子分析實(shí)例分析 . 151
6.2 主成分分析 . 156
6.2.1 思想與應(yīng)用 . 156
6.2.2 與因子分析的區(qū)別 . 157
6.2.3 分析步驟 . 158
6.2.4 主成分實(shí)例分析 . 159
6.3 對(duì)應(yīng)分析 . 164
6.3.1 方法概述 . 164
6.3.2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 . 166
6.3.3 多重對(duì)應(yīng)分析 . 169
6.4 多維尺度分析 . 171
6.4.1 方法概述 . 171
6.4.2 矩陣數(shù)據(jù)實(shí)例分析 . 173
6.4.3 原始數(shù)據(jù)實(shí)例分析 . 175
6.5 聚類分析 . 177
6.5.1 聚類方法的選擇 . 177
6.5.2 K-means 聚類 180
6.5.3 K-prototype 聚類 . 184
6.5.4 分層聚類 . 188
第三篇數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)
第7 章權(quán)重關(guān)系研究 . 192
7.1 權(quán)重計(jì)算方法 . 192
7.1.1 主觀賦權(quán)法 . 193
7.1.2 客觀賦權(quán)法 . 193
7.2 主成分分析法 . 194
7.2.1 權(quán)重計(jì)算步驟 . 194
7.2.2 主成分分析法權(quán)重計(jì)算實(shí)例 . 195
7.3 熵值法 . 197
7.3.1 基本原理 . 198
7.3.2 熵值法權(quán)重計(jì)算實(shí)例 . 199
7.4 層次分析法 . 202
7.4.1 原理介紹 . 202
7.4.2 層次分析法流程 . 205
7.4.3 層次分析法實(shí)例分析 . 206
7.5 其他權(quán)重法 . 210
7.5.1 CRITIC 權(quán)重法 . 210
7.5.2 獨(dú)立性權(quán)重法 . 213
7.5.3 信息量權(quán)重法 . 215
第8 章數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)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 指數(shù)平滑法 . 230
8.2.1 一次指數(shù)平滑法 . 231
8.2.2 二次指數(shù)平滑法 . 233
8.2.3 三次指數(shù)平滑法 . 235
8.3 灰色預(yù)測(cè)模型 . 238
8.3.1 灰色預(yù)測(cè)模型原理 . 238
8.3.2 灰色預(yù)測(cè)模型分析 . 240
8.4 馬爾可夫預(yù)測(cè) . 243
第9 章優(yōu)劣決策分析 . 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 法問(wèn)題探討 . 252
9.2 熵權(quán)TOPSIS 法 254
9.2.1 熵權(quán)TOPSIS 法原理 254
9.2.2 熵權(quán)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 章常用綜合評(píng)價(jià)分析 271
10.1 灰色關(guān)聯(lián)法 . 272
10.1.1 灰色關(guān)聯(lián)法原理 . 272
10.1.2 灰色關(guān)聯(lián)法案例 . 273
10.1.3 廣義關(guān)聯(lián)度 . 277
10.2 模糊綜合評(píng)價(jià)法 . 279
10.2.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法原理 . 279
10.2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)案例 . 280
10.3 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 . 284
10.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析原理 . 284
10.3.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析案例 . 288
10.4 耦合協(xié)調(diào)度 . 293
10.4.1 耦合協(xié)調(diào)度原理 . 293
10.4.2 耦合協(xié)調(diào)度案例 . 295
10.5 綜合指數(shù) . 298
10.6 DEMATEL 302
10.7 ISM 307
第四篇問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析
第11 章問(wèn)卷研究分析方法 314
11.1 單選題與多選題分析 . 314
11.1.1 分析思路 . 315
11.1.2 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)實(shí)例分析 . 316
11.1.3 卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析 . 320
11.2 填空題分析 . 321
11.2.1 分析思路 . 321
11.2.2 實(shí)例分析 . 322
11.3 項(xiàng)目分析 . 325
11.3.1 原理介紹 . 325
11.3.2 實(shí)例分析 . 327
11.4 效度分析 . 329
11.4.1 結(jié)構(gòu)效度 . 329
11.4.2 實(shí)例分析 . 330
11.5 信度分析 . 333
11.5.1 信度系數(shù) . 333
11.5.2 實(shí)例分析 . 335
11.6 驗(yàn)證性因子分析 . 336
11.6.1 方法概述 . 337
11.6.2 驗(yàn)證性因子分析步驟 . 338
11.6.3 驗(yàn)證性因子分析實(shí)例分析 . 342
11.7 路徑分析 . 349
11.7.1 方法概述 . 349
11.7.2 實(shí)例分析 . 351
11.8 結(jié)構(gòu)方程模型 . 355
11.8.1 方法概述 . 355
11.8.2 實(shí)例分析 . 358
11.8.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析討論 . 363
11.9 中介效應(yīng)分析 . 363
11.9.1 中介變量與中介效應(yīng) . 364
11.9.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程與實(shí)例 . 365
11.9.3 多重中介效應(yīng)分析與實(shí)例 . 369
11.10 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析 . 372
11.10.1 調(diào)節(jié)變量與調(diào)節(jié)效應(yīng) . 372
11.10.2 簡(jiǎn)單斜率與斜率圖 . 373
11.10.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析步驟與實(shí)例 . 374
11.11 有調(diào)節(jié)的中介分析 . 378
11.11.1 方法概述 . 378
11.11.2 有調(diào)節(jié)的中介作用實(shí)例 . 382
第12 章常用市場(chǎng)研究分析 385
12.1 PSM 分析 386
12.1.1 原理介紹 . 386
12.1.2 實(shí)例分析 . 388
12.2 聯(lián)合分析 . 391
12.2.1 基本概念與分析步驟 . 391
12.2.2 聯(lián)合分析實(shí)例 . 394
12.3 NPS 分析 . 399
12.3.1 原理介紹 . 399
12.3.2 NPS 實(shí)例分析 . 400
12.4 KANO 模型分析. 402
12.4.1 原理介紹 . 402
12.4.2 KANO 模型實(shí)例分析 405
第五篇醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析
第13 章醫(yī)學(xué)研究常用方法 410
13.1 比率與風(fēng)險(xiǎn) . 411
13.1.1 單個(gè)比率與兩個(gè)比率的檢驗(yàn) . 411
13.1.2 優(yōu)勢(shì)比與相對(duì)危險(xiǎn)度 . 414
13.2 劑量反應(yīng) . 417
13.2.1 方法概述 . 417
13.2.2 實(shí)例分析 . 419
13.3 生存分析 . 421
13.3.1 生存數(shù)據(jù)與生存分析 . 421
13.3.2 Kaplan-Meier 生存分析 423
13.3.3 Cox 回歸分析 . 427
13.4 重復(fù)測(cè)量方差分析 . 431
13.4.1 方法概述 . 431
13.4.2 單因素重復(fù)測(cè)量方差分析 . 433
13.4.3 雙因素重復(fù)測(cè)量方差分析 . 437
13.5 Roc 曲線分析 440
13.5.1 診斷試驗(yàn)與Roc 曲線 . 440
13.5.2 Roc 曲線分析步驟與實(shí)例 442
13.5.3 Roc 曲線差異比較 445
第14 章一致性評(píng)價(jià)檢驗(yàn)方法 448
14.1 Kappa 系數(shù) 449
14.1.1 Kappa 系數(shù)類型 450
14.1.2 簡(jiǎn)單Kappa 系數(shù) . 451
14.1.3 加權(quán)Kappa 系數(shù) . 452
14.1.4 Fleiss′s Kappa 系數(shù) 454
14.2 Kendall 協(xié)調(diào)系數(shù) . 456
14.2.1 概念與適用條件 . 456
14.2.2 實(shí)例分析 . 457
14.3 ICC 組內(nèi)相關(guān)系數(shù) . 458
14.3.1 概念與適用條件 . 458
14.3.2 ICC 組內(nèi)相關(guān)系數(shù)模型類型 . 459
14.3.3 ICC 組內(nèi)相關(guān)系數(shù)實(shí)例分析 . 461
14.4 rwg 組內(nèi)評(píng)分者一致性 464
14.4.1 方法概述 . 464
14.4.2 rwg 實(shí)例分析 466
14.5 Bland ALtman 圖 468
14.5.1 方法概述 . 468
14.5.2 Bland ALtman 圖實(shí)例分析 469
參考文獻(xiàn) . 472