多变量分析

2007-8  

北京大学  

林震岩  

692  

无  

多变量分析是社会科学研究者必备的工具，但因该分析牵涉到许多统计技术，学习相当不易。而SPSS包括初等统计与多变量分析的技术，通过统计软件来学习多变量分析技术，可加速学习速度。对教授多变量分析的老师而言，若只教授多变量分析的统计技术，学生不易理解，但若只教授统计分析软件，学生将因缺乏多变量分析理论背景无法理解统计分析的结果。故如何编撰或选择一本适合学生的多变量分析教科书，一直是统计学领域老师们的一个困扰。笔者因有感于目前的多变量分析教科书普遍存在以下问题，而引起撰写本书的动机： （1）教科书内

本书结合多变量分析与SPSS统计软件，以深入浅出的方式，通过SPSS带领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的观念理解，而不过于强调演算过程。 本书所介绍的多变量分析技术，除了SPSS/Base功能外，也针对Advanced等模块的功能加以说明，如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等，并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外，有关SPSS的外挂程序，包括结构方程模型AMOS与数据探勘C]ementine等也多有着墨。

林震岩，现职 中原大学企业管理学系教授 中原大学人事室主任学历 政治大学企业管理博士 政治大学企业管理硕士 台湾大学资讯工程学士经历 中原大学推广教育中心主任 开南管理学院教务长专长领域 多变量分析 资讯管理 生产管理著作 台湾资讯管理个案第Ⅰ—VII辑 SAS精析与实例 资讯管理理论与实务：企业e化的蓝图与建置

第一部分 基本操作与数据处理　第一章 SPSS系统总论与基本操作 第一节 SPSS系统简介 第二节 系统的安装与启动 第三节 SPSS数据文件的建立 第四节 数据分析、语句命令与结果输出　第二章 数据转换与处理 第一节 数据转换 第二节 数据处理 第三节 SPSS的函数　第三章 SPSS的统计图形制作 第一节 SPSS绘图功能 第二节 交互式统计图形第二部分 单变量与多变量总论　第四章 单变量描述性分析 第一节 描述性统计原理 第二节 报告 第三节 描述性统计 第四节 表格 第五节 复选题分析 第六节 描述性分析范例——CRM　第五章 多变量分析总论与信度分析 第一节 统计检验与P值 第二节 多变量分析程序总论 第三节 信度分析与效度分析的原理 第四节 SPSS的信度分析 第五节 信度分析范例　第六章 两变量关联分析 第一节 两变量关联分析原理 第二节 SPSS的Correlate分析 第三节 相关分析范例 第四节 SPSS的Crosstabs分析 第五节 Crosstabs的应用范例第三部分 平均数与方差分析　第七章 平均数比较分析 第一节 平均数比较检验原理 第二节 One-Way ANOVA检验原理 第三节 SPSS的Means分析 第四节 SPSS的单一样本T检验 第五节 SPSS的独立样本T检验 第六节 SPSS的成对样本T检验 第七节 SPSS的One-Way ANOVA检验 第八节 平均数比较范例　第八章 一般线性模型 第一节 GLM分析的原理 第二节 SPSS的GLM单变量分析 第三节 SPSS的GLM多变量分析 第四节 SPSS的GLM重复测量分析 第五节 GLM一般范例 第六节 GLM综合范例——G移动通信第四部分 数据简化分析　第九章 主成分分析与因素分析 第一节 主成分分析原理 第二节 因素分析原理 第三节 SPSS的因素分析 第四节 因素分析范例　第十章 聚类分析 第一节 聚类分析原理 第二节 SPSS的层次聚类分析法 第三节 SPSS的K-MeanS聚类分析法 第四节 SPSS的Two Step聚类分析法 第五节 聚类分析范例　第十一章 多维量表分析法 第一节 多维量表分析原理 第二节 SPSS的多维量表分析 第三节 多维量表分析范例 第四节 个体与属性的联合空间图第五部分 预测分析技术　第十二章 区别分析、TREE、Logistic与Probit回归 第一节 区别分析原理 第二节 SPSS的区别分析程序 第三节 区别分析的范例 第四节 SPSS的TR：EE程序 第五节 Logistic回归分析程序 第六节 Probit程序　第十三章 回归分析与典型相关分析 第一节 回归分析原理 第二节 SPSS的线性回归分析 第三节 线性回归分析范例 第四节 SPSS的曲线估计程序 第五节 典型相关分析原理第六部分 因果关系分析与其他技术　第十四章 结构方程模型与路径分析 第一节 结构方程模型的原理 第二节 路径分析原理 第三节 SPSS的AMOS系统 第四节 路径分析与结构方程模型范例　第十五章 其他统计检验程序 第一节 非参数检验 第二节 时间序列分析 第三节 联合分析 第四节 数据探勘——Clementine参考文献

第三节SPSS数据文件的建立 SPSS可以处理的数据包括文字（character）与数字（numeric）数据，在文字数据的处理中，我们可以把Male表示为M，而把Female表示为F，可将文字数据当成数字来处理（诸如排序、计算男女生各有几人），而数字数据则可利用一般的统计分析程序来进行分析。 一个SPSS数据文件是由许多的观测值（Observat，ions，简称Obs，或称Case）所组成，例如，个人、公司、月份、地理区域，每个个体的所有属性（或称变量，如姓名、年龄、身高、体重）组合成一笔记录（record）。每一列的数据代表一个观测值，而每一纵行代表一个变量（Variable）或问卷中某一个问题。 SPSS的数据文件分为五大功能，分别为数据文件建立、数据文件调用、数据编辑、数据处理、数据转换。其中数据处理与转换将在下一章介绍，本节将对其余三项功能加以探讨。此外，本节并对数据文件建立时的重要议题，包括：变量名称、变量类型、缺失值、变量定义等加以讨论。

《多变量分析：SPSS的操作与应用》结合多变量分析与SPSS统计软件，以深入浅出的方式，通过SPSS带领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的观念理解，而不过于强调演算过程。

无

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有关spss的书很多，我买的是最新的，很实用

挺好的，适合有需求的学生好好看

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帮朋友买的，我不懂这个，她说不错，写论文参考，还是老师推荐的呢。

内容不错，就是有点老，还用spss12呢

这本书会详细的讲解算法的来源和基本的spss操作，但是是对应于spss12.0版本的操作，现在spss发展的很快，在以后的版本新增了很多的功能，特别是数据挖掘这块，这本书针对的还是以前的基础的数据分析各大模块。书贵，但是没有配套数据光盘，让我们实际操作模仿起来，不是很方便。

在拿到这本书之前还是充满了期待的，因为无论从书的厚度和书的目录都让我心动了好久。拿到手后仍然还在庆幸自己的选择应该没有错。但是，定下心来阅读了里面的一些章节，失落之情油然而生。一方面书内的范例比较零散，且没有配套的数据，总感觉操作性不强。其二，书内运用的一些术语比较生涩，对于初学者来说会有些摸不到头脑。其三，围绕spss的介绍比较粗略，起不到工具书应用的作用。总之，我还是比较失望的，感觉有点像吴明隆《SPSS统计应用实务》的缩减版，可又没有人家内容的生动和贴切，所以个人感觉大家不要入手，本人推荐吴明隆的书。

很差 理论太强了，没有可以应用性

被网上忽悠的，不实用，纯理论的东西太多

对于想在SPSS方面有所发展的同志来说，是一本非常好的书。但是还要和统计学原理相结合才能收到较好的效果。

我是帮我师兄买的师兄在国外看不懂这么深奥的东西所以我帮忙买书师兄说这本书浅显易懂非常实用

书的质量不错，这就不多说了。这书内容可能讲得不多，但是很适合入门学习，结合其它书或者论文来学习，还是不错的。

个人感觉不错，适合初学者

理论水平、应用技巧及语言表述均属中等水平，言过其实，勉强可用！建议还是看以下老师的著作最好：No1.张文彤老师的《spss高级教程》No2.薛薇老师的《spss统计分析方法及应用》No3.吴喜之老师的《统计学：从数据到结论》

很好，原理解释清楚，例子也很不错，特别是关于矩阵和向量计算的。