多變量分析：統計軟件與數據分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王保進 著

圖書標籤:

• 多變量分析
• 統計分析
• 數據分析
• 統計軟件
• SPSS
• R語言
• Python
• 迴歸分析
• 因子分析
• 聚類分析

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301124734

版次：1

商品编码：10153531

包装：平装

丛书名： 社会科学研究方法丛书

开本：16开

出版时间：2007-08-01

用纸：胶版纸

页数：455

字数：539000

正文语种：中文

編輯推薦

　　在業界，多變量分析方法論的書籍猶如汗牛充棟，多得不勝枚舉，而今年來齣版此一領域書籍的共同特徵，就是重視防範輪在資料分析上的應用。目前“多變量分析”課題在各學術領域的研究院所中，多已列為選修課程，然而相關的方法論書籍並不多見，更缺乏資料分析趨嚮的參考書籍，《多變量分析：統計軟件與數據分析》的齣版，恰可彌補現有多變量分析領域的不足，提供給研究這在進行量化科學研究時，一本便利的食譜式參考書籍。

內容簡介

　　《多變量分析：統計軟件與數據分析》是一本結閤多變量分析統計理論、軟件包與資料分析的研究方法論書籍。內容涵蓋多變量變異係數分析、主成分分析、因素分析、區彆分析、集群分析、典型相關、多嚮度多元尺度、綫性結構模式、Logistic迴歸分析及對數綫性模式等社會科學常見的多變量分析方法。作者運用SPSS與SAS兩種普遍使用的軟件包，完整地介紹其於各統計方法的應用外，並輔以實例進行數據分析與報錶結果解釋，理論與實用麵嚮兼具。
　　初入門多變量分析方法者，可逐章閱讀提升對多變量統計方法論的認識；而對於已熟悉方法論的讀者，可根據研究問題，通過《多變量分析：統計軟件與數據分析》的軟件包操作與報錶解釋，解決研究上的需求。

作者簡介

　　王保進
現職 颱北市立教育大學教育學係教授
學曆 政治大學教育研究所博士
經曆 嘉義大學副教授兼電算中心主任

目錄

第一章 多變量分析簡介
第一節 緒論
第二節 常用多變量分析方法
第三節 多變量分析方法的選擇

第二章 多變量方差分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 兩組樣本多變量平均數的顯著性檢驗
第四節 多組樣本多變量平均數的顯著性檢驗

第三章 主成分分析與因子分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 主成分分析的案例分析
第四節 因子分析的案例分析

第四章 區彆分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 區彆分析的案例分析

第五章 聚類分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 分層聚類的案例分析
第四節 非分層聚類的案例分析

第六章 典型相關
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 典型相關的案例分析

第七章 多維量錶分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 度量MDS的案例分析
第四節 非度量MDS的案例分析

第八章 綫性結構模型
第一節 基本原理
第二節 LISREL統計軟件的操作
第三節 綫性結構模型分析的案例分析
第四節 驗證性因子分析的案例分析

第九章 邏輯斯諦迴歸分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 兩組邏輯斯諦迴歸的案例分析

第十章 多元列聯錶的關係分析
第一節 基本原理
第二節 統計軟件指令的操作
第三節 對數綫性模型的案例分析
第四節 Logit對數綫性模型的案例分析
參考文獻

前言/序言

《多變量分析：統計軟件與數據分析》 引言 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、理解世界的核心要素。無論是科學研究、商業運營、社會調查還是金融分析，都離不開對海量數據的挖掘與解讀。而多變量分析，作為統計學中最具力量和廣泛應用的分支之一，為我們提供瞭一套嚴謹的理論框架和一套強大的實操工具，用以揭示隱藏在數據背後的復雜關係與規律。本書《多變量分析：統計軟件與數據分析》正是旨在引領讀者深入探索這一領域，掌握先進的多變量分析技術，並能熟練運用各類統計軟件將其付諸實踐，從而實現高效、準確的數據分析。 本書的編寫初衷，源於我們觀察到在眾多學術研究和實際應用中，研究者常常麵臨著處理包含多個相關變量的數據的挑戰。傳統的單變量分析方法往往難以捕捉變量之間的交互作用和整體結構，從而導緻分析結果的片麵性甚至誤導。多變量分析則應運而生，它能夠同時考慮多個變量的影響，揭示變量間的內在聯係，發現潛在的模式，並為預測和決策提供更可靠的依據。 然而，多變量分析的理論本身具有一定的深度和復雜性，而將這些理論轉化為實際的數據分析操作，又離不開強大的統計軟件的支持。市麵上的統計軟件種類繁多，功能各異，如何選擇閤適的軟件、如何理解軟件輸齣的結果，以及如何根據軟件輸齣的結果進行進一步的解讀和判斷，都是許多初學者和實踐者常常遇到的難題。因此，本書的另一核心目標，便是將多變量分析的理論知識與實際的軟件操作緊密結閤，使讀者不僅理解“為什麼”，更能掌握“怎麼做”。 本書內容概述 本書內容豐富，結構清晰，力求為讀者構建一個全麵、係統的多變量分析知識體係。我們將從最基礎的概念入手，逐步深入到更高級的分析技術，並貫穿始終地強調實際應用和軟件操作。 第一部分：多變量分析基礎迴顧與準備 在正式進入多變量分析的核心內容之前，我們首先會對一些必要的統計學基礎知識進行迴顧和梳理，確保讀者具備必要的背景知識。這包括： 概率論與數理統計基礎： 隨機變量、概率分布、期望、方差、協方差、相關性等核心概念的再強調。 數據類型與測量尺度： 理解不同類型的數據（連續型、離散型、分類型）以及它們的測量尺度（定類、定序、定距、定比）對於選擇閤適的統計方法至關重要。 統計推斷基礎： 假設檢驗、置信區間等基本概念的復習，它們是進行多變量分析中許多推斷的基礎。 多元統計數據的基本特徵： 數據的分布、中心趨勢、離散程度、偏態、峰度以及異常值等基本描述性統計量的理解。 第二部分：核心多變量分析方法詳解 這部分是本書的主體，我們將逐一介紹和深入剖析最常用、最核心的多變量分析方法。每一種方法，我們都將從其基本原理、模型假設、適用場景、計算過程以及結果解讀等方麵進行詳細闡述。 迴歸分析（Regression Analysis）： 一元綫性迴歸： 作為一切迴歸分析的起點，我們將其進行迴顧，並為後續的多變量迴歸打下基礎。 多元綫性迴歸： 深入探討如何建立包含多個預測變量的綫性模型，理解模型係數的含義，處理多重共綫性問題，以及模型評估與選擇。 非綫性迴歸： 介紹一些常見的非綫性模型，以及如何進行非綫性迴歸的擬閤與解釋。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 專門針對二分類或多分類因變量的迴歸模型，在分類問題中應用極為廣泛。我們將詳細講解其模型原理、損失函數、參數估計以及結果解讀。 泊鬆迴歸： 適用於計數型數據的迴歸模型。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）與協方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）： 單因素方差分析： 比較兩個以上組均值是否有顯著差異。 多因素方差分析： 探討多個分類自變量對連續因變量的影響，以及它們之間的交互作用。 重復測量方差分析： 處理同一被試在不同時間點或不同條件下的測量數據。 協方差分析： 在方差分析的基礎上，納入一個或多個連續協變量，以控製其對因變量的影響，提高分析效率。 判彆分析（Discriminant Analysis）： 綫性判彆分析（LDA）： 建立判彆函數，將樣本劃分到預先設定的類彆中，並評估模型的分類性能。 二次判彆分析： 在LDA假設不滿足時，采用二次判彆函數。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 降維技術： 學習如何通過綫性組閤原始變量，生成少數幾個不相關的“主成分”，以捕捉原始數據的大部分變異信息，解決多重共綫性問題，簡化模型。 數據可視化： PCA也可用於高維數據的可視化。 因子分析（Factor Analysis）： 潛在變量模型： 探討如何用少數幾個未觀測到的“公共因子”來解釋多個觀測變量之間的相關性，適用於心理學、社會學等領域。 因子鏇轉： 學習如何通過鏇轉來提高因子結構的解釋性。 聚類分析（Cluster Analysis）： 無監督學習： 將相似的樣本或變量組織成簇，發現數據中的自然分組。 層次聚類： 構建聚類譜係圖。 非層次聚類（如K-means）： 確定預設數量的簇。 典型相關分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）： 變量集間的相關性： 探索兩個變量集之間是否存在綫性關係，並量化這種關係。 結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 高級建模技術： 整閤因子分析和迴歸分析，用於檢驗復雜的因果關係模型，包括測量模型（因子載荷）和結構模型（變量間的路徑關係）。 第三部分：統計軟件實操指南 理論學習的最終目的是應用於實踐。本書將重點介紹當前主流的統計軟件在多變量分析中的應用，並提供詳盡的操作步驟和代碼示例。我們將涵蓋至少以下一種或幾種主流軟件（具體軟件將根據實際情況選擇，例如：R, Python (with libraries like pandas, scikit-learn, statsmodels), SPSS, SAS等）。 軟件環境搭建與數據導入： 從零開始，指導讀者安裝和配置所選統計軟件，並學習如何導入各種格式的數據文件。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 掌握在軟件中進行數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、變量轉換、描述性統計計算以及繪製各類統計圖錶（散點圖矩陣、箱綫圖、直方圖等）的技巧。 核心分析方法的軟件實現： 迴歸分析： 在軟件中執行多元綫性迴歸、邏輯迴歸等，學習如何調用相應的函數，理解輸齣結果中的係數、p值、R方、殘差分析等。 方差分析與協方差分析： 如何在軟件中設置方差分析的模型，執行多因素、重復測量、協方差分析，並進行事後檢驗。 判彆分析、聚類分析、因子分析、主成分分析： 學習在軟件中執行這些分析，並解讀相應的輸齣，如分類準確率、聚類結果、因子載荷、主成分方差解釋等。 典型相關分析與結構方程模型： 介紹在軟件中如何構建和運行這些復雜模型，理解其參數估計和模型擬閤指標。 結果的可視化與報告： 學習如何利用軟件生成具有專業水準的圖錶（如散點圖、摺綫圖、條形圖、殘差圖、因子載荷圖等），並如何將分析結果以清晰、規範的格式呈現。 第四部分：案例研究與進階應用 理論與軟件操作相結閤，最終需要通過真實的案例來檢驗和鞏固。本書將精選來自不同領域的經典案例，涵蓋經濟學、管理學、心理學、社會學、生物統計學、醫學等，展示多變量分析方法在解決實際問題中的強大作用。 案例分析： 對每個案例，我們將： 明確研究問題與數據背景。 選擇閤適的多變量分析方法。 在選定的統計軟件中執行分析。 詳細解讀分析結果，並討論其在實際情境中的意義。 提齣基於分析的建議或結論。 進階話題探討： 視篇幅情況，可能還會涉及一些進階話題，如： 廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLM）： 統一處理不同分布的因變量。 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 處理具有層次結構或重復測量的復雜數據。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 分析隨時間變化的序列數據。 機器學習與多變量分析的聯係： 介紹一些與多變量分析相關的機器學習算法。 本書特色與優勢 理論與實踐並重： 理論講解深入淺齣，同時緊密結閤實際軟件操作，力求讓讀者“知其然，更知其所以然”。 內容體係完整： 涵蓋瞭多變量分析領域 most 核心和常用的方法，構建瞭完整的知識體係。 軟件應用導嚮： 提供詳盡的軟件操作步驟和代碼示例，降低學習門檻，提升學習效率。 案例豐富多樣： 精選各領域真實案例，幫助讀者理解理論的實際應用價值。 循序漸進的學習路徑： 從基礎迴顧到核心方法，再到案例實戰，層層遞進，適閤不同基礎的讀者。 目標讀者 本書適閤以下人群： 大學本科生和研究生： 統計學、經濟學、管理學、心理學、社會學、生物統計學、醫學等相關專業的學生，作為教材或參考書。 科研人員： 需要進行數據分析的科研工作者，以提升研究的科學性和嚴謹性。 數據分析師與統計從業者： 希望係統學習或鞏固多變量分析技能，拓展分析工具箱的專業人士。 對數據分析感興趣的任何人士： 希望掌握科學的數據分析方法，從而更好地理解和利用數據。 結語 在數據驅動的未來，掌握多變量分析技能已不再是一種選擇，而是一種必備的能力。本書《多變量分析：統計軟件與數據分析》希望能成為您在這個激動人心的領域中堅實的夥伴和有效的嚮導。通過理論的學習和實踐的操練，相信您將能夠自信地駕馭復雜的數據，發現隱藏的洞察，並做齣更明智的決策。讓我們一起開啓這場精彩的數據探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我在這本書《多變量分析：統計軟件與數據分析》之前，對多變量分析的理解非常碎片化。我可能知道一些術語，比如迴歸分析、方差分析，但要真正融會貫通，將它們運用到我的研究課題中，總是覺得差那麼一點火候。這本書就像一位經驗豐富的導師，耐心地引導我一步步地深入。它最大的優點在於，不僅僅是介紹“是什麼”，更重要的是講述“為什麼”和“怎麼做”。作者沒有迴避統計學中復雜的數學原理，但他總是會用一種非常恰當的方式去解釋，將復雜的概念分解成更容易理解的部分。讓我印象深刻的是書中對多重綫性迴歸的講解，它不僅解釋瞭模型構建的步驟，還深入探討瞭多重共綫性、異方差等常見問題及其診斷和處理方法。這部分內容對於我理解模型的可解釋性和穩健性至關重要。另外，書中對路徑分析和結構方程模型（SEM）的介紹也讓我受益匪淺。我之前在嘗試構建復雜的理論模型時，常常因為變量之間復雜的相互作用而感到睏惑，SEM提供瞭一個強大的框架來檢驗這些假設。書中的實例展示瞭如何使用AMOS等軟件進行SEM分析，並且對模型擬閤指數的解釋也十分到位。這本書的結構設計也非常閤理，章節之間過渡自然，知識點層層遞進，讓我能夠在一個連貫的體係中學習和理解多變量分析的各個方麵。

评分☆☆☆☆☆

作為一名需要處理大量復雜數據的研究者，《多變量分析：統計軟件與數據分析》這本書對我而言，無疑是一本“寶藏”。我之前嘗試過閱讀一些統計學書籍，但很多都停留在理論層麵，或者隻是簡單地介紹軟件的功能，真正能夠將理論方法與實際數據分析緊密結閤的書並不多見。這本書在這方麵做得尤為齣色。它非常注重理論的實際應用，通過大量的案例分析，展示瞭如何將各種多變量分析技術應用於實際研究問題。我特彆贊賞書中對對應分析和多維標度分析的講解。在市場營銷領域，我們經常需要分析消費者對不同品牌或産品的認知圖譜，這兩種方法能夠有效地將高維數據可視化，揭示變量之間的潛在關係。這本書詳細介紹瞭如何使用SPSS等軟件來實現這些分析，並且提供瞭如何解讀結果的指導，這對於我深入理解消費者行為和市場定位非常有價值。此外，書中還對時間序列分析和生存分析等更高級的主題進行瞭介紹，這為我進一步拓展研究領域提供瞭寶貴的啓示。這本書不僅僅是一本工具書，更是一本能夠啓發思維的書，它讓我看到瞭多變量分析在解決實際問題中的巨大潛力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《多變量分析：統計軟件與數據分析》這本書的時候，是抱著一種“碰碰運氣”的心態。畢竟市麵上關於統計的書籍浩如煙海，很多都寫得晦澀難懂，要麼過於理論化，要麼過於偏重某一種軟件操作而忽略瞭方法論的根本。但是，這本書給我帶來瞭意想不到的驚喜。它最大的亮點在於，它不像很多書那樣僅僅堆砌概念和公式，而是將統計方法置於解決實際問題的語境中。作者在講解每一項多變量分析技術時，都會先引齣一個實際場景，然後解釋為什麼需要這項技術，這項技術能夠幫助我們解決什麼問題，最後再詳細介紹如何通過常用的統計軟件來實現。這種“問題-方法-工具”的講解模式，非常符閤我的學習習慣，讓我能夠更直觀地理解知識的應用價值。我尤其喜歡書中關於聚類分析和判彆分析的章節。我之前在處理客戶細分和風險評估等問題時，常常感到力不從心，不知道如何有效地將數據進行分組和預測。這本書通過具體的案例，清晰地闡述瞭不同聚類算法的原理和適用性，以及如何使用SPSS來執行這些分析，並對結果進行解釋。同樣，判彆分析部分也讓我理解瞭如何構建分類模型，識彆影響因素，這對於我在工作中進行精準營銷和風險預警非常有幫助。這本書的語言風格也比較活潑，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來輕鬆愉快，但同時又不失嚴謹性。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我統計學習路上的啓明燈！在接觸《多變量分析：統計軟件與數據分析》之前，我總是被那些復雜的公式和抽象的概念搞得頭昏腦脹，感覺自己離真正的統計分析能力遙不可及。讀瞭這本書，我纔發現原來統計學可以如此生動有趣，而且與實際應用如此緊密。作者的講解清晰易懂，循序漸進，即使是像我這樣背景相對薄弱的讀者，也能很快抓住核心要點。書中的案例分析更是讓我眼前一亮，作者沒有簡單地羅列枯燥的理論，而是選取瞭實際生活中的各種場景，比如市場調研、醫學研究、金融建模等，然後一步步地展示如何運用多變量分析的方法來解決問題。特彆是關於主成分分析和因子分析的部分，我之前一直覺得很難理解，但在這本書裏，通過詳實的步驟和直觀的圖示，我終於茅塞頓開，理解瞭它們背後的邏輯以及在降維和探索數據結構方麵的強大作用。更讓我驚喜的是，書中還詳細介紹瞭如何使用SPSS、R等統計軟件來實現這些分析，這對於我們這些需要將理論付諸實踐的學生和研究者來說，簡直是福音。我以前總覺得軟件操作很神秘，現在看著書裏的截圖和代碼，一步一步跟著操作，發現並沒有想象中那麼睏難。這本書真正做到瞭理論與實踐相結閤，讓我在掌握統計知識的同時，也獲得瞭實操能力。強烈推薦給所有想深入學習多變量分析的同學和從業者！

评分☆☆☆☆☆

《多變量分析：統計軟件與數據分析》這本書，真的是給瞭我一個全新的視角來看待數據。我之前總覺得統計分析是統計學傢的專利，普通人很難觸及。但這本書打破瞭我的這種刻闆印象。它用一種非常友好的方式，把原本看起來高不可攀的多變量分析技術，變得觸手可及。作者的語言風格非常平實，即使是對於初學者來說，也能夠輕鬆理解。我尤其喜歡書中對卡方檢驗和t檢驗等基礎但至關重要的統計方法的講解，它們雖然簡單，但卻是理解更復雜分析的基礎。這本書沒有僅僅停留在介紹這些基礎方法，而是將其延展到更復雜的協方差分析和多因素方差分析，並展示瞭如何在SPSS等軟件中操作。這讓我看到瞭如何通過這些方法來比較不同組彆之間的差異，以及如何控製混雜因素的影響。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭一些關於數據預處理和數據可視化的內容，這些都是在進行實際數據分析中必不可少的一環。書中提供的圖錶非常清晰，能夠直觀地展示數據特徵和分析結果，這對於我理解和溝通分析結果非常有幫助。這本書讓我覺得，掌握多變量分析並不是一件遙不可及的事情，隻要有好的工具和清晰的指導，每個人都可以利用數據來發現洞察。

评分☆☆☆☆☆

刚开始学，看其它网站的评价不错，在其它网站上找的书，在京东上买，价格相对较低

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挺好的。。。。。。。。。。

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非常满意非常满意非常满意

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大数据时代下，作为其核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

评分☆☆☆☆☆

还不错，关键是618买的，挺值的

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好的书 不错