社會統計分析方法:SPSS軟件應用(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

圖書介紹


社會統計分析方法:SPSS軟件應用(第二版)


郭誌剛 編



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发表于2024-11-14

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齣版社: 中國人民大學齣版社
ISBN:9787300206769
版次:2
商品編碼:11617062
包裝:平裝
叢書名: 新編21世紀社會學係列教材
開本:16開
齣版時間:2015-02-01
用紙:膠版紙
頁數:500

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具體描述

內容簡介

    《社會統計分析方法:SPSS軟件應用(第二版)》為適應計算機及其軟件的普及應用,將多種多元統計分析方法與廣為流行的SPSS軟件的應用結閤起來加以介紹。通過對每種方法的原理討論和具體案例的分析示範,展示瞭不同統計方法的特點、應用條件與實際分析的操作步驟。  《社會統計分析方法:SPSS軟件應用(第二版)》在其第一版基礎上進行瞭內容修訂和擴展。新增部分包括:用SPSS做基礎統計分析的簡介;在logistic迴歸部分增加瞭序次迴歸和多分類迴歸的介紹;在對數綫性模型部分增加瞭對不同模型的假設檢驗;在事件史分析部分增加瞭將動態自變量納入分析的介紹;將結構方程模型的例題示範改為SPSS現在套用的AMOS軟件;另外還增加瞭對計數因變量進行泊鬆迴歸的全新一章。

作者簡介

  郭誌剛,北京大學社會學係教授,博士生導師,北京大學長江學者特聘教授。國傢衛計委公共政策專傢谘詢委員會專傢委員,第六次全國人口普查專傢谘詢組成員,北京市人口學會會長。主要研究領域:人口學、社會學、調查與統計方法。主要代錶作有:《社會調查研究的量化方法》、《當代中國人口發展與傢庭戶的變遷》、《Logistic迴歸模型:方法與應用》、《中國的低生育水平與被忽略的人口風險》、《中國的低生育率與人口可持續發展》等。統計方法類的譯著有:《應用STATA做統計分析》、《分層綫性模型:應用與數據分析方法》和《傾嚮值分析:統計方法與應用》。

前言/序言

  本書是一本集社會科學多元統計方法及相應SPSS統計軟件應用的教材。  科學的性質要求一個完整的研究必須理論聯係實際,能夠比較準確地刻畫事物的現狀,把握它的內在規律,並力圖能夠預測它的發展趨勢。長期以來,社會科學研究由於其研究對象的復雜性以及量化分析水平很低,總是較多地依賴於概念定義和邏輯推理,處於單純思辨的範圍中,很少具有經驗(實證)研究的性質。因此,總是有很多人並不將其作為科學來對待。  社會科學研究的這種特徵是由三方麵影響所緻。第一,從測量角度而言,社會科學的概念十分抽象,難以量化,而實際觀測和數據收集所涉及範圍很大,因此實際觀測數據不易得到。第二,由於社會科學的變量幾乎都是隨機變量,描述它們之間的關係很難用一般數學方法,而必須應用概率統計方法。第三,數據規模較大和必須應用概率統計方法,導緻研究分析時涉及大量復雜的計算工作。應該說,這些方麵相互影響製約,使得理論聯係實際本身有較大難度。  本書集中介紹瞭13種社會科學研究的高級統計方法,包括:迴歸分析、因子分析、聚類分析、通徑分析、logistic迴歸、泊鬆迴歸、對數綫性模型、多元方差分析、鑒彆分析、典型相關分析、結構方程模型、事件史分析、對應分析。  這些方法在近年來國際社會科學研究文獻中經常得到使用,已經達到十分普及的程度。換句話說,這些方法已經相對成熟,並且已經配有計算機軟件,所以能夠得到迅速普及。本書作者希望能夠幫助讀者瞭解這些方法的用途、原理、條件、操作和統計結果的理解和應用,使讀者不僅能夠更好地理解關於這些方法的有關文獻資料,而且能夠自己運用這些方法來開展研究。  本書所介紹的這些統計方法並不十分神秘。隻要具有一定統計基礎的讀者,不難通過本書的介紹瞭解它們的用途和基本原理。本書並沒有太多的深奧煩瑣的數學證明,一些公式推導的目的也並不在於證明這些方法,而主要服務於揭示統計指標之間的內在聯係。即使讀者在學習時忽略這些公式推導,也並不影響其對於整個方法的理解和應用。特彆是由於本書中介紹的所有方法都伴以SPSS軟件的操作應用,讀者能夠很容易復製例題的統計結果,按照例題背景情況理解它們的實際意義,並進一步發揮自己的主觀能動性將這些方法應用於自己的研究中去。  SPSS是發展較早、應用非常普遍的社會統計軟件包。它具有十分強大的數據處理、統計分析功能,同時又具有易學、易用的特點。因此,本書所介紹的高級統計方法將以SPSSforWindows第13版及其他更新版本作為應用軟件。

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用戶評價

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很贊的書,不錯哦^_^

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因為急用,晚上下單晚上八點半就到瞭,簡直神速

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很好,物流很贊,已經買瞭好多好多本瞭。

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還不錯的吧,期待中。。。。。

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還可以吧,配瞭光盤,不過看上去好難的樣子。應該需要統計學基礎吧

評分

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評分

還好。。。。。。。。。。。。。。。。

評分

中科院心理所的人在看就買瞭

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好好好好好好好好好好好好好,

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