出版時(shí)間:2012-3 出版社:電子工業(yè) 作者:鄧維斌 頁數(shù):291
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內(nèi)容概要
本書基于最新SPSS
19中文版進(jìn)行編寫,以統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)際應(yīng)用為主線,在對(duì)主要統(tǒng)計(jì)分析方法的基本概念和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理進(jìn)行簡明介紹的基礎(chǔ)上,以54個(gè)實(shí)例為載體對(duì)SPSS
19中各種分析方法的應(yīng)用場合和操作過程進(jìn)行了清晰說明,并對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的23個(gè)統(tǒng)計(jì)分析典型案例進(jìn)行了應(yīng)用方法及解決思路的詳細(xì)分析。全書共有思考與練習(xí)題63個(gè),以供鞏固學(xué)習(xí)效果和課后練習(xí)。
本書內(nèi)容覆蓋了SPSS
19中常用的統(tǒng)計(jì)分析方法,共12章,第1章介紹SPSS的基礎(chǔ)知識(shí);第2章介紹統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理;第3章介紹圖表的創(chuàng)建與編輯;第4~12章介紹SPSS
19的各種統(tǒng)計(jì)方法,包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)(包括參數(shù)與非參數(shù)檢驗(yàn))、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類和判別分析、主成分分析和因子分析、時(shí)間序列分析、信度分析。與教材配套的資源包括所有實(shí)例、典型案例和習(xí)題的數(shù)據(jù)文件,課程PPT教案,以及思考與練習(xí)題的參考答案,可登錄華信教育資源網(wǎng)免費(fèi)下載。
本書可作為高等院校經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科生和研究生教材,也可供從事統(tǒng)計(jì)分析和決策的各領(lǐng)域工作者學(xué)習(xí)參考。
書籍目錄
第1章 統(tǒng)計(jì)分析軟件概述
第2章 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理
第3章 圖表的創(chuàng)建與編輯
第4章 描述性統(tǒng)計(jì)分析
第5章 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
第6章 方差分析
第7章 相關(guān)分析
第8章 回歸分析
第9章 聚類和判別分析
第10章 主成分分析和因子分析
第11章 時(shí)間序列分析
第12章 信度分析
章節(jié)摘錄
版權(quán)頁: 插圖: 5.3參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)中經(jīng)常通過樣本來分析總體,即從樣本的觀察或試驗(yàn)結(jié)果的特征來對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和推斷。利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征的推斷通常有以下兩種情況: (1)在總體分布已知(如總體為正態(tài)分布)的情況下,對(duì)總體包含的參數(shù)進(jìn)行推斷的問題稱為參數(shù)檢驗(yàn)。 (2)在總體分布未知的情況下,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體的分布形式或特征進(jìn)行推斷,通常采用的統(tǒng)計(jì)推斷方法是非參數(shù)檢驗(yàn)方法。 5.3.1 參數(shù)檢驗(yàn)簡介 參數(shù)檢驗(yàn)的總體分布形式是已知的或假定的,只是一些參數(shù)的取值或范圍未知,分析的主要目的是估計(jì)參數(shù)的取值范圍,或?qū)ζ溥M(jìn)行某種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如正態(tài)總體的均值是否與某個(gè)值存在顯著差異,兩個(gè)總體的均值是否有顯著差異等。這類統(tǒng)計(jì)推斷問題通常采用參數(shù)檢驗(yàn)的方法來實(shí)現(xiàn)。參數(shù)檢驗(yàn)不僅可以針對(duì)一個(gè)總體的檢驗(yàn)問題,也可以針對(duì)兩個(gè)或多個(gè)總體的比較問題。 本章所介紹的T檢驗(yàn)過程都可以用SPSS“分析”菜單中“比較均值”子菜單下的各項(xiàng)來實(shí)現(xiàn),主要包括①單樣本T檢驗(yàn),檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值與假設(shè)檢驗(yàn)值之間是否存在差異;②獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),檢驗(yàn)兩組來自獨(dú)立總體的樣本,其獨(dú)立總體的均值或中心位置是否一樣;③配對(duì)樣本T檢驗(yàn),檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的總體。對(duì)于該子菜單中的單因素方差分析(One—WayANOVA)在以后的章節(jié)中介紹。 5.3.2非參數(shù)檢驗(yàn)簡介 在數(shù)據(jù)分析過程中,由于種種原因,經(jīng)常無法獲知總體分布形態(tài),也很難對(duì)總體分布形態(tài)做出較為準(zhǔn)確的假定,但又希望能根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體的分布形式或特征進(jìn)行推斷,獲得盡可能多的總體信息,參數(shù)檢驗(yàn)的方法不再適用,此時(shí)通常采用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。非參數(shù)檢驗(yàn)是在總體分布未知的情況下,利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法,在推斷過程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù),而是檢驗(yàn)總體某些有關(guān)的性質(zhì),如總體的分布位置、分布形狀之間的比較等。如以均值比較為例,參數(shù)檢驗(yàn)比較的是各樣本的均值是否相等,而非參數(shù)檢驗(yàn)比較的是各樣本的中位數(shù)(中位數(shù)是分布位置的一種衡量)是否相等。 與參數(shù)檢驗(yàn)的原理相同,非參數(shù)檢驗(yàn)過程也是先根據(jù)問題提出原假設(shè),然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理構(gòu)造出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量,最后利用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率P值,與顯著性水平a進(jìn)行比較,得出拒絕或者接受原假設(shè)的結(jié)論。 SPSS中進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)可由“分析”菜單中的“非參數(shù)檢驗(yàn)”菜單項(xiàng)中的各項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)。相較于低版本,SPSS 19中非參數(shù)檢驗(yàn)方法的菜單發(fā)生了很大的變化。以前包括卡方(c)、二項(xiàng)式(B)、游程(R)、1—樣本k—s(1)、2個(gè)獨(dú)立樣(2)、K個(gè)獨(dú)立樣本(K)、2個(gè)相關(guān)樣本(L)、K個(gè)相關(guān)樣本(S)共8個(gè)子菜單。前四種方法通常用來做分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn),即檢驗(yàn)樣本所在的總體是否服從某個(gè)已知的理論分布。
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