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SPSS统计分析(第5版)
丛   书   名:统计分析教材系列
作   译   者:卢纹岱,朱红兵 出 版 日 期:2015-04-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:秦淑灵 
书   代   号:G0249240 I S B N:9787121249242

图书简介:

SPSS统计分析(第5版)》是在前4版的基础上,根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于SPSS 20中文版。全书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念;详细叙述操作方法,每种分...
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    图书详情

    ISBN:9787121249242

    开 本:16(185*260)

    印 张:45.0

    版 次:01-01

    页 数:724

    字 数:1158

    内容简介

    SPSS统计分析(第5版)》是在前4版的基础上,根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于SPSS 20中文版。全书内容以统计分析应用为主,简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念;详细叙述操作方法,每种分析方法均给出对应的例题,例题涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前4版的统计分析方法,对基本操作的内容、SPSS过程语句介绍及生成统计图形方面的内容进行了压缩,合并了部分章节,增加了自动线性建模、有序回归、二阶段最小二乘法、一般对数线性回归、Logit对数线性回归、模型选择对数线性回归分析、新版非参数假设检验的界面及其使用方法等内容。为方便读者和减少篇幅,书中所有例题数据均按章节编号,并保存在华信教育资源网www.hxedu.com.cn,读者可自行下载。本书另配有电子教案,向采纳本书作为教材的教师免费提供。

    本书目录

    目    录
    
    第1章  SPSS概述
    1.1  软件安装与运行
    1.1.1  SPSS软件安装方法
    1.1.2  SPSS的启动与退出
    1.1.3  SPSS运行管理方式
    1.2  窗口及其功能概述
    1.2.1  数据编辑窗口
    1.2.2  输出窗口
    1.2.3  语句窗口
    1.2.4 【窗口】菜单
    1.2.5  对话框及其使用方法
    1.2.6  设置工具栏中的工具图标
    按钮
    1.3  系统参数设置
    1.3.1  参数设置基本操作
    1.3.2  常规参数设置
    1.3.3  输出观察窗口参数设置
    1.3.4  数据属性参数设置
    1.3.5  货币变量自定义格式设置
    1.3.6  标签输出设置
    1.3.7  统计图形参数设置
    1.3.8  输出表格参数设置
    1.3.9  文件默认存取位置设置
    1.3.10  缺失值处理
    1.4  统计分析功能概述
    1.5  数据与变量
    1.5.1  常量与变量
    1.5.2  操作符与表达式
    1.5.3  观测
    1.5.4  SPSS函数
    1.6  获得帮助
    1.6.1  SPSS帮助系统
    1.6.2  右键帮助
    习题1
    第2章  数据与数据文件
    2.1  变量定义与数据编辑
    2.1.1  数据编辑器
    2.1.2  定义变量
    2.1.3  定义日期变量
    2.1.4  数据录入与编辑
    2.1.5  根据已有的变量建立新变量
    2.1.6  打开、保存与查看数据文件
    2.2  数据文件的转换
    2.2.1  ASCII码数据文件的转换
    2.2.2  数据库文件的转换
    2.2.3  观测的查重
    2.3  数据文件操作
    2.3.1  数据文件的拆分与合并
    2.3.2  观测的排序与排秩
    2.3.3  对变量值重新编码
    2.3.4  数据文件的转置与重新构建
    2.4  观测的加权与选择
    2.4.1  定义加权变量
    2.4.2  选择参与分析的观测
    习题2
    第3章  输出信息的编辑
    3.1  输出窗口中的文本浏览与编辑
    3.1.1  利用导航器浏览输出信息
    3.1.2  编辑导航器中的输出项
    3.2  输出表格中信息的编辑
    3.2.1  表格编辑工具与常用编辑
    方法
    3.2.2  表格的转置与行、列、层的
    处理
    3.2.3  表格外观的设置与编辑
    3.2.4  输出信息的复制与打印
    习题3
    第4章  随机变量与分布函数的应用
    4.1  随机变量与分布函数
    4.1.1  随机变量及其概率分布
    4.1.2  随机变量的函数
    4.2  随机变量与分布函数的应用
    4.2.1  符合分布要求的随机数的
    生成
    4.2.2  概率密度函数与累积概率密
    度函数的应用
    习题4
    第5章  日期和时间函数及其运算
    5.1  日期时间函数
    5.1.1  SPSS日期时间概述
    5.1.2  日期时间常量与变量
    5.1.3  日期时间函数
    5.2  日期时间函数的应用
    5.2.1  日期时间型变量的格式转换
    5.2.2  日期时间型变量的算术运算
    习题5
    第6章  构建表格
    6.1  自定义表格
    6.1.1  自定义表格的概念
    6.1.2  自定义表格的操作
    6.2  汇总、统计指标与统计检验
    6.2.1  统计指标与汇总项
    6.2.2  表格中的统计检验
    6.3  标题与其他选项
    6.3.1  定义表格标题
    6.3.2  定义表格选项
    6.4  自定义表格实例
    6.5  多响应变量的概念与分类
    6.5.1  多响应变量的概念与分类
    6.5.2  定义与建立多响应变量集
    6.5.3  多响应变量的频数分布分析
    6.5.4  多响应变量的交叉表分析
    6.5.5  使用表功能分析多响应
    变量集
    习题6
    第7章  基本统计分析
    7.1  频数分布分析
    7.1.1  频数分布分析过程
    7.1.2  频数分布分析实例
    7.2  描述统计
    7.2.1  描述统计中的基本概念
    7.2.2  描述统计分析过程
    7.2.3  描述统计分析实例
    7.3  探索分析
    7.3.1  探索分析的意义和数据要求
    7.3.2  探索分析过程
    7.3.3  探索分析实例
    7.4  交叉表分析
    7.4.1  交叉表及其独立性卡方检验
    的思路
    7.4.2  交叉表分析过程
    7.4.3  交叉表分析实例
    7.5  比率分析
    7.5.1  比率分析过程
    7.5.2  比率分析实例
    7.6  P-P图和Q-Q图
    7.6.1  P-P图和Q-Q图分析过程
    7.6.2  P-P图和Q-Q图分析实例
    习题7
    第8章  均值比较与检验
    8.1  均值比较与均值比较的检验
    8.1.1  均值比较的概念
    8.1.2  均值比较与检验的过程
    8.2  均值过程
    8.2.1  均值过程中的统计量
    8.2.2  均值过程操作
    8.2.3  分析实例
    8.3  单样本T检验
    8.3.1  单样本T检验的概念
    8.3.2  单样本T检验的实例
    8.4  独立样本T检验
    8.4.1  独立样本T检验的概念
    8.4.2  独立样本T检验的过程
    8.4.3  独立样本T检验的实例
    8.5  配对样本T检验
    8.5.1  配对样本T检验的概念
    8.5.2  配对样本T检验的过程
    8.5.3  配对样本T检验的实例
    习题8
    第9章  方差分析
    9.1  方差分析的概念与方差分析
    过程
    9.1.1  方差分析的概念
    9.1.2  方差分析中的术语
    9.1.3  方差分析过程
    9.2  单因素方差分析
    9.2.1  简单的一维方差分析
    9.2.2  单因素方差分析过程
    9.2.3  单因素方差分析实例
    9.3  单因变量多因素方差分析
    9.3.1  单因变量多因素方差分析
    概述
    9.3.2  单因变量多因素方差分析
    过程
    9.3.3  随机区组设计的方差分析
    实例
    9.3.4  2×2析因试验方差分析实例
    9.3.5  拉丁方区组设计的方差分析
    实例
    9.3.6  协方差分析实例
    9.3.7  多维交互效应方差分析实例
    9.4  多因变量线性模型的方差
    分析
    9.4.1  多因变量方差分析概述
    9.4.2  多因变量方差分析过程和
    数据要求
    9.4.3  多因变量线性模型方差
    分析实例
    9.5  重复测量设计的方差分析
    9.5.1  重复测量方差分析概述
    9.5.2  重复测量方差分析的数据
    文件结构
    9.5.3  组内因素的设置与重复测量
    方差分析过程
    9.5.4  重复测量方差分析实例
    9.5.5  关于趋势分析
    9.6  方差成分分析
    9.6.1  方差成分分析过程
    9.6.2  方差成分分析实例
    习题9
    第10章  相关分析
    10.1  相关分析的概念与相关分析
    过程
    10.1.1  简单相关分析的概念
    10.1.2  相关分析过程
    10.2  两个变量间的相关分析
    10.2.1  两个变量间的相关分析
    过程
    10.2.2  两个变量间的相关分析
    实例
    10.3  偏相关分析
    10.3.1  偏相关分析的概念
    10.3.2  偏相关分析过程
    10.3.3  偏相关分析实例
    10.4  距离分析
    10.4.1  距离分析的概念
    10.4.2  距离分析过程
    10.4.3  距离分析实例
    习题10
    第11章  回归分析
    11.1  线性回归
    11.1.1  一元线性回归
    11.1.2  多元线性回归
    11.1.3  异常值、影响点、共线性
    诊断
    11.1.4  变非线性关系为线性关系
    11.1.5  线性回归过程
    11.1.6  线性回归分析实例
    11.1.7  自动线性建模
    11.2  曲线估计
    11.2.1  曲线回归概述
    11.2.2  曲线回归过程
    11.2.3  曲线回归分析实例
    11.3  二项Logistic回归
    11.3.1  Logistic回归模型
    11.3.2  二项Logistic回归过程
    11.3.3  二项Logistic回归分析
    实例
    11.4  多分变量Logistic回归
    11.4.1  多分变量Logistic回归的
    概念
    11.4.2  多分变量Logistic回归
    过程
    11.4.3  多分变量Logistic回归分析
    实例
    11.5  有序变量Logistic回归
    11.5.1  有序变量Logistic回归的
    概念
    11.5.2  有序变量Logistic回归
    过程
    11.5.3  有序变量的Logistic回归
    分析实例
    11.6  概率单位回归
    11.6.1  概率单位回归的概念
    11.6.2  概率单位回归过程
    11.6.3  概率单位回归分析实例
    11.7  非线性回归
    11.7.1  非线性模型
    11.7.2  非线性回归过程
    11.7.3  非线性回归分析实例
    11.8  加权回归
    11.8.1  加权回归的概念
    11.8.2  加权回归过程
    11.8.3  加权回归分析实例
    11.9  二阶段最小二乘法
    11.9.1  二阶段最小二乘法的
    概念
    11.9.2  二阶段最小二乘法过程
    11.9.3  二阶段最小二乘法分析
    实例
    11.10  最优尺度回归
    11.10.1  最优尺度回归的概念
    11.10.2  最优尺度回归过程
    11.10.3  最优尺度回归分析实例
    11.11  对数线性模型
    11.11.1  对数线性模型的概念
    11.11.2  一般对数线性回归分析
    11.11.3  Logit对数线性回归分析
    11.11.4  模型选择对数线性回归
    分析
    习题11
    第12章  非参数检验
    12.1  卡方检验
    12.1.1  卡方检验的基本概念
    12.1.2  卡方检验过程
    12.1.3  卡方检验分析实例
    12.2  二项分布检验
    12.2.1  二项分布检验的概念与
    操作
    12.2.2  二项分布检验分析实例
    12.3  游程检验
    12.3.1  游程检验的基本概念
    12.3.2  游程检验过程
    12.3.3  游程检验分析实例
    12.4  一个样本的柯尔莫哥洛夫-
    斯米诺夫检验
    12.4.1  一个样本的柯尔莫哥洛夫-
    斯米诺夫检验的基本概念
    12.4.2  柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫
    检验过程
    12.4.3  柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫
    检验分析实例
    12.5  两个独立样本检验
    12.5.1  两个独立样本检验的用途
    与基本操作
    12.5.2  两个独立样本检验分析
    实例
    12.6  多个独立样本检验
    12.6.1  多个独立样本检验的用途与
    操作
    12.6.2  多个独立样本检验分析
    实例
    12.7  两个相关样本检验
    12.7.1  两个相关样本检验的用途
    与操作
    12.7.2  两个相关样本检验分析
    实例
    12.8  多个相关样本检验
    12.8.1  多个相关样本检验的用途
    与操作
    12.8.2  多个相关样本检验分析
    实例
    12.9  新版非参数假设检验的界面
    及其使用方法
    12.9.1  单样本检验
    12.9.2  独立样本检验
    12.9.3  相关样本检验
    习题12
    第13章  聚类分析与判别分析
    13.1  聚类分析、判别分析及其分析
    过程
    13.1.1  聚类分析
    13.1.2  判别分析
    13.2  两步聚类
    13.2.1  两步聚类概述
    13.2.2  两步聚类过程
    13.2.3  两步聚类分析实例
    13.3  快速聚类
    13.3.1  快速聚类概述
    13.3.2  快速聚类过程
    13.3.3  快速聚类分析实例
    13.4  系统聚类
    13.4.1  系统聚类概述
    13.4.2  系统聚类过程
    13.4.3  样品系统聚类分析实例
    13.4.4  变量聚类概述
    13.4.5  变量聚类分析实例
    13.5  判别分析
    13.5.1  判别分析概述
    13.5.2  判别分析过程
    13.5.3  判别分析实例
    13.5.4  逐步判别分析与实例
    习题13
    第14章  因子分析与对应分析
    14.1  主成分分析与因子分析
    14.1.1  主成分分析与因子分析
    概述
    14.1.2  因子分析过程
    14.1.3  因子分析实例
    14.1.4  利用因子得分进行聚类
    14.1.5  市场研究中的顾客偏好
    分析
    14.2  对应分析
    14.2.1  对应分析概述
    14.2.2  对应分析过程
    14.2.3  对应分析实例
    习题14
    第15章  信度分析与多维尺度分析
    15.1  信度分析
    15.1.1  信度分析的概念
    15.1.2  信度分析过程
    15.1.3  信度分析实例
    15.2  多维尺度分析(ALSCAL)
    15.2.1  多维尺度分析的功能与
    数据要求
    15.2.2  多维尺度分析过程
    15.2.3  多维尺度分析实例
    习题15
    第16章  结合分析
    16.1  结合分析概述
    16.2  正交试验设计
    16.2.1  试验设计中的问题
    16.2.2  正交试验设计的思路
    16.2.3  正交试验设计过程
    16.2.4  正交试验设计实例
    16.2.5  正交设计过程语句
    16.3  试验设计结果的打印
    16.3.1  设计结果打印过程
    16.3.2  打印调查用卡片实例
    16.3.3  正交试验设计打印过程
    语句
    16.4  结合分析的语句与编程
    16.4.1  结合分析过程语句
    16.4.2  结合分析语句实例
    16.5  结合分析实例
    16.5.1  课题分析与正交设计
    16.5.2  调查准备与调查
    16.5.3  结合分析编程与结果分析
    习题16
    第17章  时间序列分析
    17.1  时间序列的建立和平稳化
    17.1.1  缺失值数据的替换
    17.1.2  建立时间序列新变量
    17.2  序列图
    17.2.1  序列图过程
    17.2.2  序列图应用实例
    17.3  建立时间序列模型
    17.3.1  指数平滑与ARIMA模型
    概述
    17.3.2  选择分析变量
    17.3.3  选择统计量
    17.3.4  图表
    17.3.5  输出项目的过滤
    17.3.6  保存新变量
    17.3.7  建模的其他选项
    17.3.8  时间序列分析实例
    17.4  应用时间序列模型
    17.4.1  应用时间序列模型过程
    17.4.2  应用时间序列模型分析
    实例
    17.5  自相关
    17.5.1  自相关系数与偏自相关
    系数的计算
    17.5.2  自相关图
    17.5.1  自相关分析过程
    17.5.3  自相关分析实例
    17.6  季节分解法
    17.6.1  季节分解法模型
    17.6.2  季节分解法分析过程
    17.6.3  季节分解法分析实例
    17.7  频谱分析
    17.7.1  频谱分析概述
    17.7.2  频谱分析过程
    17.7.3  频谱分析实例
    17.8  互相关
    17.8.1  互相关概述
    17.8.2  互相关过程
    17.8.3  互相关实例
    习题17
    第18章  生存分析
    18.1  生存分析概述
    18.1.1  生存分析与生存数据
    18.1.2  生存时间函数
    18.1.3  Kaplan-Meier法
    18.1.4  Cox回归模型
    18.1.5  Cox依时协变量回归模型
    18.2  寿命表分析
    18.2.1  寿命表分析概述
    18.2.2  寿命表分析过程
    18.2.3  寿命表分析实例
    18.3  Kaplan-Meier分析
    18.3.1  Kaplan-Meier分析概述
    18.3.2  Kaplan-Meier分析过程
    18.3.3  Kaplan-Meier分析实例
    18.4  Cox回归风险比例模型分析
    18.4.1  Cox 回归分析概述
    18.4.2  Cox 回归分析过程
    18.4.3  Cox 回归分析实例
    18.5  Cox依时协变量回归模型
    分析
    18.5.1  Cox 依时协变量回归分析
    过程
    18.5.2  Cox 依时协变量回归分析
    实例
    习题18
    第19章  生成统计图形
    19.1  概述
    19.2  条形图和3D条形图
    19.2.1  选择图形类型
    19.2.2  简单条形图
    19.2.3  复式条形图
    19.2.4  堆积面堆图
    19.2.5  3D条形图
    19.3  线图、面积图、高低图和
    圆图
    19.3.1  选择图形类型
    19.3.2  堆积面积图
    19.3.3  多线线图
    19.3.4  垂线图
    19.3.5  简单高-低-闭合图
    19.3.6  聚类高低收盘图
    19.3.7  简单极差图
    19.3.8  差分面积图
    19.3.9  饼图
    19.4  箱图和误差条图
    19.4.1  选择箱图和误差条图类型
    19.4.2  简单箱图
    19.4.3  复式箱图
    19.4.4  简单误差条图
    19.4.5  复式误差条图
    19.5  散点图
    19.5.1  选择散点图图式
    19.5.2  简单散点图
    19.5.3  重叠散点图
    19.5.4  矩阵散点图
    19.5.5  简单点图
    19.6  直方图
    19.7  帕累托图
    19.7.1  选择帕累托图类型
    19.7.2  简单帕累托图
    19.7.3  堆栈帕累托图
    19.8  控制图
    19.8.1  选择控制图类型
    19.8.2  平均值、极差、标准差
    控制图
    19.8.3  单值-移动极差控制图
    19.8.4  不合格品率、不合格品数
    控制图
    19.8.5  变量缺陷数、单位缺陷数
    控制图
    习题19
    第20章  编辑统计图形
    20.1  认识图形组成
    20.2  编辑平面统计图
    20.2.1  图形编辑途径
    20.2.2  改变图形构成
    20.2.3  图形与文字修饰
    20.2.4  坐标轴的编辑
    20.2.5  图条的修饰
    20.2.6  图线的编辑
    20.2.7  饼图编辑
    20.2.8  散点图的编辑
    20.2.9  文件管理
    习题20
    附录A  标准化、距离和相似性的计算
    附录B  数据清单
    参考文献
    展开

    前     言

    前 言 SPSS软件原名为Statistical Package for the Social Science,社会科学用统计软件包。2000年SPSS公司将其英文全称改为“Statistical Product and Service Solutions”,意为“统计产品与服务解决方案”,是一个组合式软件包。它集数据整理、分析过程、结果输出等功能于一身,是世界著名的统计分析软件之一。 在我们推出本版本时,SPSS已将其更名为“IBM SPSS Statistics 20”。 SPSS使用Windows的窗口方式展示各种管理数据和分析方法的功能,使用对话框展示各种功能选择项,清晰、直观、易学易用,涵盖面广。读者只要掌握一定的Windows操作技能和统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。即使统计学水平有限,也可以使用系统默认项得到初步的分析结果,从而免去了编写程序的复杂工作。由于它具有强大的图形功能,使用该软件不但可以得到分析后的数字结果,还可以得到直观、清晰、漂亮的统计图,形象地显示对原始数据和分析结果的各种描述。 SPSS已经在我国的社会科学和自然科学的各个领域得到广泛应用并发挥了巨大作用。我们所编写的《SPSS 统计分析》第1、2、3、4版得到了广大读者的厚爱,成为受读者欢迎的畅销书,这就是一个很好的证明。 在前4版的基础上,我们编写了《SPSS统计分析(第5版)》。 根据SPSS软件的发展和广大读者的要求,我们对原作进行了仔细的检查、修正与改写,并按照增加内容但不增加篇幅的原则做了如下的改动。 (1)本书软件操作内容适用于SPSS 20以上版本,兼顾SPSS 19以下版本。 (2)对基本操作的内容、SPSS过程语句介绍及生成统计图形方面的内容进行了进一步压缩。 (3)将第4版中原第18章“多响应变量的分析”中的内容合并到第6章“构建表格”的6.5节“多重响应变量分析”中。 (4)对于软件汉化中的名称与专业名称或习惯用法不一致之处,本书保留传统用法,因此,可能会出现图题中的标题与图中标题不一致的情形。对于明显汉化有误之处,书中也做了说明。 (5)随着应用统计学知识的普及,并根据读者要求,相对于上一个版本,本书新加的内容主要有: l 在第11章“回归分析”中,增加了自动线性建模、有序回归、两阶最小二乘法、最优尺度回归、一般对数线性回归、Logit对数线性回归、模型选择对数线性回归分析; l 在第12章“非参数分析”中增加了12.9节“新版非参数假设检验的界面及其使用方法”; l 在第17章“时间序列分析”中增加了各种分析方法的算法。 本书共三大部分。 l 第1章至第3章主要介绍SPSS的基本操作、基本概念和操作环境的设置,以及利用软件的各种帮助功能自学的方法。 l 第4章至第18章主要介绍随机变量和分布函数的应用、日期时间的运算;描述统计方法和分析表格的生成方法。还详细介绍了均值比较与检验、方差分析(参数检验)、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、结合分析、时间序列分析、生存分析。 l 第19章和第20章详尽地介绍各种统计图形的生成、编辑、修饰的方法。 为便于初学者和非统计学专业的读者学习,本书章节的编排有利于读者由浅入深地系统学习统计学知识和正确选择分析方法。每章均对统计分析方法的基本思想或基本概念做了深入浅出的介绍;对软件的操作进行尽量详细的说明;并对每种分析方法配以相应的例题。本书各章节的例题从数据解释、数据文件结构、方法选择、软件操作、输出结果解释和结论等几方面加以详细的说明。本书大部分例题均为作者科研或教学中的实例,读者容易接受。 本书所有例题数据按章节编号保存在华信教育资源网www.hxedu.com.cn,数据文件名均以“data”开头,接着是2位数字的章号,横线后是2位数字,表明数据文件在本章中出现的序号。文件类型主要是SPSS数据文件(dataxx-xx.sav),也有少量Excel文件(dataxx-xx.xls)和文本文件(dataxx-xx.txt)。读者可以按照书中的数据清单(附录B)查找并参照。为方便读者学习,每个分析方法的介绍除有些基本操作被简化外,基本彼此独立,读者可根据自己的需要自行安排阅读。 本书由卢纹岱、朱红兵主编,并特别邀请中国人民大学统计学院吴喜之教授审校,在此深表谢意! 本书各章编写情况如下:卢纹岱、张泰昌、宋峥、任静、卢大存、唐天齐、张晨完成了第1~5章;第6章由朱红兵、卢纹岱完成;何丽娟、崔健、崔梦晗完成了第7章;宋楚强、郭娟、唐莉、张铮完成了第8~10章;第11章由朱红兵、沙捷、刘瑶、盖文红共同完成;第12章由朱红兵、朱启钊、苏林共同完成;卢纹岱、陈冬共同完成第13章;卢纹岱、朱红兵、朱启钊合写了第14章,何丽娟、殷小川合写了第15章;第16章由卢纹岱、朱江华完成;第17章由朱红兵、朱启钊、刘建通、席凯强共同完成;第18~20章由朱一力、王湛、贺芬兰编写;全书的统稿及排版工作由卢纹岱、朱红兵负责。在编写过程中,金水高、卢纹凯、张泰昌教授、席凯强、刘建通、梁蕾副教授提供了部分例题数据。解利辉、石国书、费青松、王雁、席凯强、刘建通等老师在资料收集、数据录入、核对、利用SPSS软件绘图等方面做了大量工作,在此一并表示诚挚的感谢。 本书适用于从事数据分析或统计应用的各领域、各专业的研究人员、中高层管理人员和决策者,也可以作为要求掌握统计分析方法和SPSS软件操作的高等院校的本科生、研究生的教材和自学参考书。 为方便教学,本书另配有电子教案,向采纳本书作为教材的教师免费提供,可登录电子工业出社华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)或电话联系(010-88254531)获取。 由于水平有限,加之时间仓促,有待改进的地方仍然很多,不妥之处在所难免,恳请广大读者对本书继续提出批评指正,我们愿与各位同行和爱好者进行交流学习。反馈意见请发电子邮件至: luwendai@tsinghua.org.cn zhuhongbing@cipe.net.cn helijuan@cipe.net.cn zhuyili2008@sina.com shajie@cipe.net.cn 编 者 展开

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