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郭志刚《社会统计分析方法与SPSS软件应用》第二版配套光盘数据

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简介:
本书为《社会统计分析方法与SPSS软件应用》第二版的配套资源,包含书中的所有数据文件及示例,适用于学习社会统计分析与SPSS操作。 《社会统计分析方法 SPSS软件应用》是郭志刚教授编著的一本深入浅出的统计学教材。第二版在原有基础上可能增加了新的案例和改进,旨在帮助读者掌握使用SPSS进行社会科学研究的方法。SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是一款强大的统计分析软件,广泛应用于社会科学、医学研究、市场调研等多个领域。 该书的数据光盘包含了一系列实际数据集,供学习者进行实战操作和练习,以提升对统计理论的理解和SPSS的实际运用能力。这些数据集可能涵盖各种社会科学研究主题,例如人口普查数据、教育调查数据、健康调查数据等。通过这些真实案例,读者可以学会如何导入数据、清洗数据、进行描述性统计分析、推断性统计分析以及更复杂的模型构建。 在使用SPSS时,我们首先会接触到两个界面:数据视图和变量视图。其中,数据视图用于显示观测值,而变量视图则定义了变量的属性,如名称、标签及数据类型等。对于数据预处理工作,在SPSS中可以进行缺失值处理(删除或插补)以及各种形式的数据转换(编码、归一化),以满足后续分析的需求。 在描述性统计方面,SPSS提供了计算均值、中位数和标准差等功能,并支持频数分布与交叉表分析等方法。这些工具有助于我们理解数据的基本特征。而在推断性统计领域,则常用t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验以及相关性和回归分析等多种技术手段,例如t检验用于比较两组均值的差异,而方差分析可以用来对比三组或更多组之间的平均数差别。 对于更复杂的社会科学问题,SPSS还可以进行多元统计分析方法的应用,比如因子分析、聚类分析、主成分分析以及结构方程模型(SEM)。这些高级技术能够帮助我们识别变量间的潜在结构关系,并简化维度或者建立因果联系的理论框架。 此外,在实际应用中,SPSS还具备强大的图形制作功能,可以生成各种图表如条形图、饼图和散点图等。这使得数据分布及其关联性得以直观展示出来。通过学习郭志刚教授编写的这本书籍内容,读者不仅能够掌握使用SPSS的操作技巧,并且还能深入理解统计分析在解决社会问题中所发挥的重要作用。 《社会统计分析方法 SPSS软件应用》第二版的配套光盘为学习者提供了丰富的实践素材,结合书中的理论讲解部分可以系统地提升他们的统计分析能力和对SPSS工具的应用技能。对于从事社会科学领域的研究工作者或者需要进行数据分析的专业人士来说,这本书是一份非常宝贵的资源。

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客服
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  • SPSS
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    本书为《社会统计分析方法与SPSS软件应用》第二版的配套资源,包含书中的所有数据文件及示例,适用于学习社会统计分析与SPSS操作。 《社会统计分析方法 SPSS软件应用》是郭志刚教授编著的一本深入浅出的统计学教材。第二版在原有基础上可能增加了新的案例和改进,旨在帮助读者掌握使用SPSS进行社会科学研究的方法。SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是一款强大的统计分析软件,广泛应用于社会科学、医学研究、市场调研等多个领域。 该书的数据光盘包含了一系列实际数据集,供学习者进行实战操作和练习,以提升对统计理论的理解和SPSS的实际运用能力。这些数据集可能涵盖各种社会科学研究主题,例如人口普查数据、教育调查数据、健康调查数据等。通过这些真实案例,读者可以学会如何导入数据、清洗数据、进行描述性统计分析、推断性统计分析以及更复杂的模型构建。 在使用SPSS时,我们首先会接触到两个界面:数据视图和变量视图。其中,数据视图用于显示观测值,而变量视图则定义了变量的属性,如名称、标签及数据类型等。对于数据预处理工作,在SPSS中可以进行缺失值处理(删除或插补)以及各种形式的数据转换(编码、归一化),以满足后续分析的需求。 在描述性统计方面,SPSS提供了计算均值、中位数和标准差等功能,并支持频数分布与交叉表分析等方法。这些工具有助于我们理解数据的基本特征。而在推断性统计领域,则常用t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验以及相关性和回归分析等多种技术手段,例如t检验用于比较两组均值的差异,而方差分析可以用来对比三组或更多组之间的平均数差别。 对于更复杂的社会科学问题,SPSS还可以进行多元统计分析方法的应用,比如因子分析、聚类分析、主成分分析以及结构方程模型(SEM)。这些高级技术能够帮助我们识别变量间的潜在结构关系,并简化维度或者建立因果联系的理论框架。 此外,在实际应用中,SPSS还具备强大的图形制作功能,可以生成各种图表如条形图、饼图和散点图等。这使得数据分布及其关联性得以直观展示出来。通过学习郭志刚教授编写的这本书籍内容,读者不仅能够掌握使用SPSS的操作技巧,并且还能深入理解统计分析在解决社会问题中所发挥的重要作用。 《社会统计分析方法 SPSS软件应用》第二版的配套光盘为学习者提供了丰富的实践素材,结合书中的理论讲解部分可以系统地提升他们的统计分析能力和对SPSS工具的应用技能。对于从事社会科学领域的研究工作者或者需要进行数据分析的专业人士来说,这本书是一份非常宝贵的资源。
  • SPSS》(
    优质
    本书为郭志刚所著《社会统计分析方法与SPSS软件应用》(第一版)配套数据集,涵盖书中案例所需的数据资料,方便读者实践操作。 郭志刚在《社会统计分析方法 SPSS软件应用》(第1版)一书中提供了相关数据供读者参考使用。
  • 薛薇-SPSS()(含).rar
    优质
    《薛薇-SPSS统计分析方法与应用(第三版)》包含详细的数据集和实例操作,适合学习掌握SPSS软件进行数据分析的研究者使用。 薛薇-SPSS统计分析方法及应用(第三版)数据.rar
  • SPSS.rar》
    优质
    本资源包含《SPSS应用与统计分析(第四版)》一书中的所有数据文件,适用于学习和实践统计分析的读者。 《统计分析与SPSS的应用(第四版)》数据.rar 是一个包含多个数据文件的压缩包,主要用于进行统计分析实践。这个压缩包内包含了多种不同领域的数据集,如大学生职业生涯规划、住房状况、保险市场、裁判打分、教育考试成绩以及消费行为和经济收入等方面的数据,非常适合使用SPSS软件来深入挖掘和分析这些数据。 1. 统计分析:这是一种研究数据分布情况、关系及趋势的方法。在提供的数据集中,我们可以运用描述性统计(如均值、中位数、标准差)了解数据的基本特征,并通过推断性统计(例如假设检验与置信区间)来探索变量之间的关联性和差异。 2. SPSS:SPSS是一款广泛使用的统计分析软件,尤其适合没有编程背景的用户。借助其直观的图形界面,使用者可以轻松完成从数据导入、清洗到转换和建模等一系列任务。在这些数据文件上,我们可以利用SPSS进行预处理、变量转换以及相关性分析、回归分析与聚类分析等操作。 3. 数据格式: - .dat 文件:通常是二进制或文本形式的数据集,具体结构取决于生成它的程序,在SPSS中可以导入这种类型的文件。 - .mdb 文件:这是Microsoft Access数据库的格式,存储有结构化的数据。可以通过Access或者通过SPSS的ODBC连接来访问这些文件。 - .sav 文件:这为SPSS默认的数据文件类型,包含变量信息和观测值,并且可以直接在软件中打开进行分析。 4. 数据示例: - **大学生职业生涯规划**:通过对问卷调查收集到的信息可以了解学生对未来职业选择、就业准备及满意度的看法。通过频数分析、交叉表分析以及因素分析等方法来发现影响生涯规划的因素。 - **住房状况调研**:利用房价、面积和地理位置等因素进行线性回归或聚类分析,以揭示房屋市场的模式与趋势。 - **保险市场调查**:研究消费者购买行为及理赔情况等数据可以帮助保险公司建立细分市场模型并优化产品和服务策略。 - **裁判打分一致性检验**:通过计算Cronbachs α值来判断评分者间的一致性,并进行聚类分析以发现是否存在特定的评价群体。 - **SAT考试成绩分析**:探索学生考试分数与性别、年龄和学科准备度等因素之间的关系,为教育政策提供依据。 - **信用卡消费行为研究**:通过考察消费者的购物类别、金额及时间等信息来进行建模,从而帮助商家制定精准营销策略。 - **各地区年平均收入情况以及全国城镇居民家庭消费支出分析**:这些数据可用于宏观经济分析,如计算基尼系数和评估不同地区的消费水平差异,并为社会经济政策提供参考依据。 该压缩包提供的数据覆盖了多个社会科学与经济学领域,提供了丰富的素材来进行多元统计分析。通过使用SPSS工具,我们能够深入理解隐藏在这些数据背后的模式,并支持决策制定及研究工作。
  • 《利SPSS进行5.rar》
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    本资源为《利用SPSS进行数据分析(第5版)》一书提供的官方配套数据文件,适用于学习与实践书中所教授的数据分析技术。 《基于SPSS的数据分析(第五版)数据.rar》是一个配套的教学资源包,包含了多个与数据分析相关的数据文件,供学习者进行实践操作和案例研究。这些数据文件格式多样,包括.dat、.mdb、.sav等,并涵盖了不同的研究领域如社会学、经济学、心理学等。 1. .dat 文件:例如“大学生职业生涯规划.dat”,这种格式通常用于存储二进制数据,可能包含了关于大学生职业规划的各种信息,如专业背景、就业意向和实习经历。在SPSS中可以通过数据导入功能读取这类文件进行统计分析,帮助理解大学生的职业发展趋势及教育体系的效果。 2. .mdb 文件:“大学生职业生涯规划.mdb”是Microsoft Access数据库文件,可能包含更为复杂的数据结构与关系,比如表、查询、报表等。在数据分析过程中可以利用Access的查询功能筛选和合并数据,并导出到SPSS进行更深入的统计分析。 3. .sav 文件:这是一种SPSS特有的二进制格式,如“住房状况调查.sav”、“保险市场调查.sav”,直接在SPSS中打开即可进行分析。这类文件通常包含了变量定义、值标签等元信息,便于用户理解数据含义。我们可以从中探索住房市场的趋势和保险购买行为等因素。 4. .sav 文件:“大学生职业生涯规划.sav”可能表示这是一个重要的研究主题,并具有多个版本或不同来源的数据集。通过对比分析可以揭示出不同数据集之间的异同点,从而增强研究的深度与广度。 5. .sav 文件:“裁判打分.sav”可能来自于体育赛事或竞技评估,可用于分析评分公正性、一致性以及评分标准对比赛结果的影响。 6. .sav 文件:“SAT考试.sav”包含美国大学入学考试(SAT)成绩数据,可以用于研究成绩分布和影响因素,并为教育政策提供依据。 7. .sav 文件:“信用卡消费.sav”涉及个人金融行为的分析,可能包括消费习惯、信用风险评估及市场细分等。这些分析对于银行和金融机构制定营销策略具有指导意义。 8. .sav 文件:“各地区年平均收入.sav”与“全国城镇居民家庭消费支出.sav”,都是宏观经济数据集,可用于区域经济研究并探讨收入水平对消费支岀的影响,以评估社会经济发展状况。 通过综合运用和分析这些文件中的数据,学生及研究人员不仅能够掌握SPSS的基本操作技能如描述性统计、推断统计、假设检验以及回归分析等方法,并且提高解决实际问题的能力。同时还能更好地理解不同领域内的数据分析特点与方法论。
  • 《运SPSS进行)》
    优质
    本书为读者提供了使用SPSS软件进行数据处理和分析的全面指南,涵盖统计方法、图表制作及结果解读等内容。第二版更新了新的功能和技术案例。 《基于SPSS的数据分析(第3版)》由薛薇撰写,该书详细介绍了如何使用SPSS进行数据分析的方法和技术,并提供了大量的实例来帮助读者理解和应用这些技术。新版对内容进行了更新和完善,以适应最新的数据处理需求和趋势。这本书适合需要掌握统计软件操作技能的初学者以及希望深入学习SPSS高级功能的研究人员和专业人士阅读。
  • 网络
    优质
    《社会网络分析的应用与方法》一书深入探讨了社会网络的基本理论及实践应用,涵盖了数据分析、模型构建等多方面内容,为研究者和从业者提供了实用指南。 本书旨在对网络分析方法进行全面回顾,为研究关系数据的学者提供一本参考书,并且也可作为社会网络初学者了解该领域基础知识的教科书。
  • SPSS基础教程》()案例
    优质
    《SPSS统计分析基础教程》(第二版)案例数据是配合该教材使用的实践资料集,涵盖广泛的数据实例与应用案例,旨在帮助学习者掌握并熟练运用SPSS进行数据分析。 《SPSS统计分析基础教程》第2版包含丰富的案例数据供学习者实践操作。这些案例覆盖了从入门到高级的多种统计方法和技术,帮助读者深入理解和掌握SPSS软件的各项功能与应用技巧。通过实际数据分析练习,学生可以更好地将理论知识应用于实践中,提高解决复杂问题的能力。
  • SPSS Modeler》挖掘314单元实验报告
    优质
    本实验报告为《SPSS Modeler》数据挖掘方法与应用(第3版)第二部分第14单元的学习成果总结,深入探讨了数据预处理、模型构建及评估技术。 《SPSS Modeler》是IBM公司推出的一款强大且广泛应用于商业智能领域的数据挖掘工具。本实验报告主要基于《SPSS Modeler》的第三版,由薛薇编著,并由电子工业出版社出版,旨在深入讲解数据挖掘的方法并提供实际操作案例。 在进行数据挖掘时,《SPSS Modeler》扮演着至关重要的角色。它通过直观的图形用户界面(GUI),使得不具备编程背景的用户也能轻松完成从数据预处理、特征选择到建模和模型评估等一系列复杂的数据挖掘流程。本实验报告中的2-14单元可能涵盖了以下关键知识点: 1. **数据预处理**:这是数据挖掘的基础,包括清理缺失值、异常值和重复值;转换数值(如标准化、归一化);以及集成不同来源的数据等步骤。SPSS Modeler提供了多种工具来完成这些任务,例如“数据源”节点用于导入数据,“字段选择”节点用于筛选变量,“数据转换”节点支持对数值的计算及变换。 2. **特征工程**:通过创建新的或改进现有特征以提高模型性能。“衍生”节点允许用户根据函数运算或逻辑判断来生成新预测变量,从而增强模型效果。 3. **模型构建**:SPSS Modeler提供多种数据挖掘技术的支持,如分类(决策树、随机森林、支持向量机等)、回归分析、聚类及关联规则发现。每种方法都有其特定的应用场景和优缺点,用户可根据需求选择合适的建模方式。 4. **流图设计**:SPSS Modeler的核心是通过拖拽不同的节点来构建数据处理流程的“流图”。一个典型的流程可能包括从导入原始数据到模型评估与结果输出等多个环节。 5. **模型评估与优化**:“交叉验证”节点用于评价模型的泛化能力,而使用“网格搜索”或“提升迭代”的方法可以进一步调整参数以提高性能。 6. **结果可视化**:SPSS Modeler提供了丰富的图表和报告功能来帮助用户直观理解分析成果。例如混淆矩阵、ROC曲线以及变量重要性等都是常见的展示形式。 7. **实时部署**:除了实验环境外,训练完成的模型还可以被部署到生产环境中进行数据的即时处理与分析。 本实验报告中的2-14单元可能深入探讨了上述一个或多个方面,并通过具体实例来讲解《SPSS Modeler》的实际应用技巧。这不仅有助于读者掌握理论知识,还能增强实际操作能力以提升整体的数据挖掘技能水平。
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    《SPSS数据分析与应用》是一本详解如何使用SPSS软件进行数据统计分析的应用书籍,涵盖基础操作到高级建模技巧。 《统计分析与SPSS的应用(第五版)》提供了学习软件操作的机会,帮助读者了解如何正确使用SPSS以及如何进行数据分析等内容。