本书简要介绍20余种统计分析原理和计算方法，重点介绍了利用统计函数、逻辑函数、数学与三角函数等函数和数学分析工具方法进行统计分析的方法，同时介绍了数据整理、制作表格等10余种实用技巧，将统计理论及其在Excel2016平台的实现方法完美地结合起来，在一定程度上达到学习一本书熟悉一门科学和掌握一套工具的实用效果。本书非常适合教学或学习统计课程的师生和有统计分析需求的人员，有助于显著提高教学效率和工作效率。

SPSS 是世界公认的标准统计软件之一。由于其易学易用，深受广大用户，特别是非统计学专业人员的青睐。《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》共27 章，分基础篇和高级篇两部分，基础篇介绍了SPSS 的基本知识和常用统计学方法；高级篇囊括了大量现代统计学分析方法，如决策树分析、多项分类logistic 回归、Poisson回归、神经网络模型、广义估计方程、ROC 分析、典型相关分析、重复测量资料分析、混合效应模型分析、时间序列分析、信度分析、结合分析、对应分析等。 《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》编写特色在于：首先尽可能通俗易懂地介绍统计学方法，然后借助于SPSS 软件实现这些方法，对于SPSS 运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。《SPSS与统计分析（第2版）(含CD光盘1张)》特别注重统计学方法的介绍，以及软件输出...(展开全部)

多元统计分析（第三版），ISBN：9787300147888，作者：何晓群 编著

本书是在前三版的基础上，根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于16.0.全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前三版的统计分析方法，压缩了基本操作，增加了两步聚类、对应分析和表格制作的内容。为方便读者和减少篇幅，书中所有例题数据均按章节编号，并保存在所附的光盘中。

本书是在前三版的基础上，根据读者的反馈意见重新编写的。软件版本基于16.0.全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均给出对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从方法选择、数据文件结构、操作步骤和结果分析方面给予说明。本书保留前三版的统计分析方法，压缩了基本操作，增加了两步聚类、对应分析和表格制作的内容。为方便读者和减少篇幅，书中所有例题数据均按章节编号，并保存在所附的光盘中。

本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的日函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在日中的实现过程。 通过本书，读者不仅可以快速学会日的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的日程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。

《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》分别从量化研究的基本思路和方法、统计原理和技术、软件应用三部分进行材料的组织，并将三部分内容有机地结合了起来，并对二十余种常用量化分析技术辅以完整的范例。这种组织方式相对于目前流行的分别将统计学和软件应用分别成书的做法，更能帮助读者在整体上学会做量化研究。在难度的把握上，《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》主要立足于为量化研究的初学者服务的思想，材料选择、内容设计都比较基础，因此，完全可以作为社会学、心理学 、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》的读者对象是量化研究方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

SPSS是应用最广泛的统计软件之一，本书以SPSS17.0为基础，详细介绍了多种统计分析方法的原理和实现技术。第1章介绍SPSS 17的基本界面和基本操作，第2章介绍了变量的创建，数据文件的操作和系统参数的设置，第3章介绍了常见的统计描述方法，第4章到第14章介绍了均值比较和T检验，方差分析，相关分析，回归分析，聚类分析与判别分析，因子分析、非参数检验、多重响应分析、信度分析、时间序列分析和生存分析，第15章介绍了常见统计图形的绘制方法，第16章介绍了SPSS在各个行业领域中的具体应用。

本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的日函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在日中的实现过程。 通过本书，读者不仅可以快速学会日的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的日程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。