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包郵 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析——基于SPSS
作者：周頔,姜斌,孫辛欣
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
220
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設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析——基于SPSS 版權(quán)信息
- ISBN：9787121464935
- 條形碼：9787121464935 ; 978-7-121-46493-5
- 裝幀：平塑
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析——基于SPSS 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)基于SPSS 28，詳細(xì)講解實(shí)驗(yàn)研究的過(guò)程和難點(diǎn)，包括如何設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、如何根據(jù)實(shí)驗(yàn)類(lèi)型和數(shù)據(jù)類(lèi)型選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法、如何理解并匯報(bào)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果等。在介紹每種數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，本書(shū)還提供已公開(kāi)發(fā)表的國(guó)際權(quán)威論文作為應(yīng)用案例，同時(shí)提供常用數(shù)據(jù)分析方法檢索表，方便研究人員查詢(xún)、使用。此外，為了更全面地分析數(shù)據(jù)，本書(shū)還增加了效應(yīng)量等統(tǒng)計(jì)量的介紹。
設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析——基于SPSS 目錄
目 錄
第1章
緒論 001
1.1 實(shí)驗(yàn)研究 001
1.2 實(shí)驗(yàn)研究中的數(shù)據(jù) 005
? 1.2.1 連續(xù)型數(shù)據(jù)與分類(lèi)型數(shù)據(jù) 005
? 1.2.2 自變量、因變量與控制變量 006
1.3 分析方法檢索表 007
參考文獻(xiàn) 009
第2章
描述性統(tǒng)計(jì)分析 010
2.1 SPSS的基本操作 010
? 2.1.1 手動(dòng)新建數(shù)據(jù)文件 012
? 2.1.2 導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)文件 015
2.2 了解數(shù)據(jù)—頻率分析、探索分析 016
? 2.2.1 描述數(shù)據(jù)的指標(biāo) 016
? 2.2.2 在SPSS中進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析 017
2.3 整理數(shù)據(jù) 026
? 2.3.1 異常值的處理 027
? 2.3.2 多選題的處理 029
第3章
差異性分析Ⅰ—在一個(gè)連續(xù)型指標(biāo)上 033
3.1 一個(gè)樣本組與一個(gè)常數(shù)之間的差異性 034
3.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本組之間的差異性 038
? 3.2.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 038
? 3.2.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 045
3.3 兩個(gè)配對(duì)樣本組之間的差異性 047
? 3.3.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 047
? 3.3.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 050
3.4 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組之間的差異性 052
? 3.4.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 053
? 3.4.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 060
3.5 三個(gè)或更多配對(duì)樣本組之間的差異性 064
? 3.5.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 064
? 3.5.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 069
3.6 有多個(gè)分類(lèi)型自變量的差異性分析 072
? 3.6.1 組間實(shí)驗(yàn) 073
? 3.6.2 組內(nèi)實(shí)驗(yàn) 084
? 3.6.3 混合實(shí)驗(yàn) 090
3.7 有協(xié)變量的差異性分析 096
參考文獻(xiàn) 101
第4章
差異性分析Ⅱ——在一個(gè)分類(lèi)型指標(biāo)上 103
4.1 在二分類(lèi)型指標(biāo)上的差異 104
? 4.1.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本組 104
? 4.1.2 兩個(gè)配對(duì)樣本組 109
? 4.1.3 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組 111
? 4.1.4 三個(gè)或更多配對(duì)樣本組 119
4.2 在無(wú)序多分類(lèi)型指標(biāo)上的差異 125
? 4.2.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本組 125
? 4.2.2 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組 128
參考文獻(xiàn) 131
第5章
差異性分析Ⅲ——在多個(gè)連續(xù)型指標(biāo)上 132
5.1 只有一個(gè)自變量 133
5.2 有兩個(gè)或多個(gè)自變量 141
參考文獻(xiàn) 147
第6章
相關(guān)性分析——相關(guān)系數(shù)與回歸 148
6.1 相關(guān)程度的度量——相關(guān)系數(shù) 148
? 6.1.1 Pearson相關(guān)系數(shù) 149
? 6.1.2 Spearman相關(guān)系數(shù)與Kendall相關(guān)系數(shù) 151
? 6.1.3 偏相關(guān)分析 155
6.2 連續(xù)型自變量與連續(xù)型因變量之間的相關(guān)分析 157
? 6.2.1 只有一個(gè)連續(xù)型自變量的線(xiàn)性關(guān)系 157
? 6.2.2 只有一個(gè)連續(xù)型自變量的曲線(xiàn)關(guān)系 160
? 6.2.3 有多個(gè)自變量（包含連續(xù)型自變量）的線(xiàn)性關(guān)系 163
6.3 不限類(lèi)型自變量與分類(lèi)型因變量之間的相關(guān)分析 167
? 6.3.1 因變量為二分類(lèi)型 167
? 6.3.2 因變量為無(wú)序多分類(lèi)型 175
? 6.3.3 因變量為有序多分類(lèi)型 179
參考文獻(xiàn) 181
第7章
降維及量表的信度效度檢驗(yàn) 183
7.1 降維的使用場(chǎng)合 184
7.2 因子分析 186
7.3 量表的結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn) 192
7.4 量表的信度檢驗(yàn) 195
參考文獻(xiàn) 198
第8章
聚類(lèi) 199
8.1 系統(tǒng)聚類(lèi) 200
8.2 K-均值聚類(lèi) 206
8.3 二階聚類(lèi) 208
參考文獻(xiàn) 212
第1章
緒論 001
1.1 實(shí)驗(yàn)研究 001
1.2 實(shí)驗(yàn)研究中的數(shù)據(jù) 005
? 1.2.1 連續(xù)型數(shù)據(jù)與分類(lèi)型數(shù)據(jù) 005
? 1.2.2 自變量、因變量與控制變量 006
1.3 分析方法檢索表 007
參考文獻(xiàn) 009
第2章
描述性統(tǒng)計(jì)分析 010
2.1 SPSS的基本操作 010
? 2.1.1 手動(dòng)新建數(shù)據(jù)文件 012
? 2.1.2 導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)文件 015
2.2 了解數(shù)據(jù)—頻率分析、探索分析 016
? 2.2.1 描述數(shù)據(jù)的指標(biāo) 016
? 2.2.2 在SPSS中進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析 017
2.3 整理數(shù)據(jù) 026
? 2.3.1 異常值的處理 027
? 2.3.2 多選題的處理 029
第3章
差異性分析Ⅰ—在一個(gè)連續(xù)型指標(biāo)上 033
3.1 一個(gè)樣本組與一個(gè)常數(shù)之間的差異性 034
3.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本組之間的差異性 038
? 3.2.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 038
? 3.2.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 045
3.3 兩個(gè)配對(duì)樣本組之間的差異性 047
? 3.3.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 047
? 3.3.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 050
3.4 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組之間的差異性 052
? 3.4.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 053
? 3.4.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 060
3.5 三個(gè)或更多配對(duì)樣本組之間的差異性 064
? 3.5.1 參數(shù)檢驗(yàn)方法 064
? 3.5.2 非參數(shù)檢驗(yàn)方法 069
3.6 有多個(gè)分類(lèi)型自變量的差異性分析 072
? 3.6.1 組間實(shí)驗(yàn) 073
? 3.6.2 組內(nèi)實(shí)驗(yàn) 084
? 3.6.3 混合實(shí)驗(yàn) 090
3.7 有協(xié)變量的差異性分析 096
參考文獻(xiàn) 101
第4章
差異性分析Ⅱ——在一個(gè)分類(lèi)型指標(biāo)上 103
4.1 在二分類(lèi)型指標(biāo)上的差異 104
? 4.1.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本組 104
? 4.1.2 兩個(gè)配對(duì)樣本組 109
? 4.1.3 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組 111
? 4.1.4 三個(gè)或更多配對(duì)樣本組 119
4.2 在無(wú)序多分類(lèi)型指標(biāo)上的差異 125
? 4.2.1 兩個(gè)獨(dú)立樣本組 125
? 4.2.2 三個(gè)或更多獨(dú)立樣本組 128
參考文獻(xiàn) 131
第5章
差異性分析Ⅲ——在多個(gè)連續(xù)型指標(biāo)上 132
5.1 只有一個(gè)自變量 133
5.2 有兩個(gè)或多個(gè)自變量 141
參考文獻(xiàn) 147
第6章
相關(guān)性分析——相關(guān)系數(shù)與回歸 148
6.1 相關(guān)程度的度量——相關(guān)系數(shù) 148
? 6.1.1 Pearson相關(guān)系數(shù) 149
? 6.1.2 Spearman相關(guān)系數(shù)與Kendall相關(guān)系數(shù) 151
? 6.1.3 偏相關(guān)分析 155
6.2 連續(xù)型自變量與連續(xù)型因變量之間的相關(guān)分析 157
? 6.2.1 只有一個(gè)連續(xù)型自變量的線(xiàn)性關(guān)系 157
? 6.2.2 只有一個(gè)連續(xù)型自變量的曲線(xiàn)關(guān)系 160
? 6.2.3 有多個(gè)自變量（包含連續(xù)型自變量）的線(xiàn)性關(guān)系 163
6.3 不限類(lèi)型自變量與分類(lèi)型因變量之間的相關(guān)分析 167
? 6.3.1 因變量為二分類(lèi)型 167
? 6.3.2 因變量為無(wú)序多分類(lèi)型 175
? 6.3.3 因變量為有序多分類(lèi)型 179
參考文獻(xiàn) 181
第7章
降維及量表的信度效度檢驗(yàn) 183
7.1 降維的使用場(chǎng)合 184
7.2 因子分析 186
7.3 量表的結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn) 192
7.4 量表的信度檢驗(yàn) 195
參考文獻(xiàn) 198
第8章
聚類(lèi) 199
8.1 系統(tǒng)聚類(lèi) 200
8.2 K-均值聚類(lèi) 206
8.3 二階聚類(lèi) 208
參考文獻(xiàn) 212
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設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析——基于SPSS 作者簡(jiǎn)介
周?E，先后任職于江南大學(xué)和南京理工大學(xué)，從事數(shù)字媒體技術(shù)和工業(yè)設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)科研工作。出版過(guò)《數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)》等教材，主持過(guò)江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家博士后基金面上項(xiàng)目等。
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