SPSS统计分析进阶指南。

简介：
本书是SPSS经典教材之一，旨在服务于SPSS的中高级用户，并被定位为应用统计的专业研究生教材，以及其他专业的统计分析参考书。内容以SPSS 12.0的功能为基础，以统计理论为核心框架，系统地阐述了SPSS中各种多变量统计模型和多元统计分析方法。在保持全书简洁易懂的风格的同时，对相关的统计理论进行了深入的解读。本书共分为四个主要部分：第一部分详细讲解了一般线性模型和混合线性模型，并重点介绍了前者中的方差分析模型；第二部分在此基础上进一步探讨了回归模型，涵盖了连续因变量建模的线性回归、线性回归衍生模型、通径分析以及非线性回归模型，以及分类因变量建模的Logistic模型族和Probit模型；第三部分系统地介绍了因子分析、判别分析、对应分析、多维尺度分析等多种多元统计方法的理论基础及其在SPSS中的实际应用；第四部分则着重讲解了信度分析、生存分析、缺失值处理等相对较少见但同样重要的统计分析方法。每章末尾均配有参考文献和思考练习题，而附录则以流程图的形式呈现了统计方法的分类体系，旨在帮助读者更好地理解相关概念。此外，为了方便读者对比不同结果的差异性，书中大部分表格均为SPSS自动生成的结果。因此，大部分表格及其标题均采用英文表达。值得强调的是，作为本套丛书的一体化通用统计教材，本书严格遵循了严谨的统计理论原则，在纳入具体方法时也进行了精心的筛选与选择。由于时间序列模型的特殊性，该类模型并未包含在本册之中，而是另有分册专门进行介绍；同时对于联合分析、多维偏好分析、离散选择分析等在原理上较为简单的模型类型, 将会放置在相应的行业应用分册中进行详细阐述, 本书将不再单独进行介绍。除了作为各专业研究生的教材和参考资料外, 本书同样适用于各行各业中希望深入学习并熟练运用高级统计分析方法的读者群体.