本书以问题驱动为导向,精选14个真实场景案例,贯穿“现实需求→统计问题→统计建模→结果阐释”的全流程,强化统计思维的实际转化能力。从对问题的直观思考切入,逐步引出统计方法的数学实现,弱化抽象的公式推导,注重逻辑框架的搭建。SPSS操作全图解,降低软件学习门槛。全书分为6章,内容包括方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析,并以二维码形式链接了相关数据文件。
样章试读
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前言
绪论 1
第1章 方差分析 6
1.1 单因子方差分析 6
1.1.1 问题与数据 6
1.1.2 统计分析的基本思想 6
1.1.3 单因子方差分析的SPSS实现 9
1.2 无重复试验的多因子方差分析 16
1.2.1 问题与数据 16
1.2.2 统计分析的基本思想 17
1.2.3 无重复试验的多因子方差分析的SPSS实现 20
1.3 有重复试验的多因子方差分析 26
1.3.1 问题与数据 26
1.3.2 统计分析的基本思想 27
1.3.3 有重复试验的多因子方差分析的SPSS实现 28
第2章 相关分析 34
2.1 定性变量之间的相关分析 34
2.1.1 问题与数据 34
2.1.2 统计分析的基本思想 35
2.1.3 定性变量相关分析的SPSS实现 36
2.2 定量变量之间的相关分析 39
2.2.1 问题与数据 39
2.2.2 统计分析的基本思想 40
2.2.3 定量变量相关分析的SPSS实现 42
2.3 典型相关分析 47
2.3.1 问题与数据 47
2.3.2 统计分析的基本思想 48
2.3.3 典型相关分析的SPSS实现 49
第3章 回归分析 53
3.1 线性回归分析 54
3.1.1 问题与数据 54
3.1.2 回归分析的基本思想 54
3.1.3 线性回归分析的SPSS实现 57
3.2 Logistic回归分析 66
3.2.1 问题与数据 66
3.2.2 统计分析的基本思想 67
3.2.3 二元Logistic回归分析的SPSS实现 68
第4章 聚类分析 74
4.1 系统聚类 74
4.1.1 问题与数据 74
4.1.2 统计分析的基本思想 75
4.1.3 系统聚类的SPSS实现 78
4.2 K-均值聚类 82
4.2.1 问题与数据 82
4.2.2 统计分析的基本思想 82
4.2.3 K-均值聚类的SPSS实现 83
第5章 判别分析 90
5.1 Bayes判别分析 91
5.1.1 问题与数据 91
5.1.2 统计分析的基本思想 91
5.1.3 Bayes判别分析的SPSS实现 95
5.2 Fisher判别分析 102
5.2.1 问题与数据 102
5.2.2 统计分析的基本思想 103
5.2.3 Fisher判别分析的SPSS实现 105
第6章 主成分分析和因子分析 114
6.1 主成分分析 115
6.1.1 问题与数据 115
6.1.2 统计分析的基本思想 116
6.1.3 主成分分析的SPSS实现 120
6.2 因子分析 128
6.2.1 问题与数据 128
6.2.2 统计分析的基本思想 128
6.2.3 因子分析的SPSS实现 131
参考文献 138