數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用：基于SPSS和EXCEL環(huán)境

數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用：基于SPSS和EXCEL環(huán)境讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖環(huán)境應(yīng)用統(tǒng)計分析方法講解書輸出數(shù)據(jù)分析案例概念技術(shù)方法檢驗(yàn)描述形態(tài)習(xí)題指導(dǎo)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書講解了數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的概念、數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析與回歸分析、信度與效度的檢驗(yàn)等內(nèi)容。與同類書相比，本書比較注重對各種統(tǒng)計分析方法適應(yīng)范疇的講解，還非常注重對各統(tǒng)計分析方法的輸出結(jié)果進(jìn)行講解，對輸出表格內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)項之間的關(guān)系及其邊界值進(jìn)行了重點(diǎn)說明。讀書筆記讀書筆記學(xué)習(xí)spss的入門好書，一些理論和案例可以隨時查。目錄分析學(xué)習(xí)指導(dǎo)1.1數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的背景及其意義1.2數(shù)據(jù)處理的層次與數(shù)據(jù)分析1.3數(shù)據(jù)描述與數(shù)據(jù)分析簡介1.4數(shù)據(jù)分析與挖掘軟件12345第1章數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的概念習(xí)題1.5數(shù)據(jù)分析環(huán)境（SPSS與Excel）第1章數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的概念1.1數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的背景及其意義1.1.1數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的背景1.1.2數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的意義1.2數(shù)據(jù)處理的層次與數(shù)據(jù)分析1.2.1數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)采集的三個層次1.2.2數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)1.3數(shù)據(jù)描述與數(shù)據(jù)分析簡介1.3.1常見的數(shù)據(jù)描述方法1.3.2常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)1.4數(shù)據(jù)分析與挖掘軟件1.4.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析軟件1.4.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用1.5數(shù)據(jù)分析環(huán)境（SPSS與Excel）1.5.1數(shù)據(jù)的組織與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1.5.2Excel的數(shù)據(jù)分析環(huán)境1.5.3SPSS的數(shù)據(jù)分析環(huán)境學(xué)習(xí)指導(dǎo)2.1數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)概念2.2數(shù)據(jù)編輯技術(shù)簡介2.3數(shù)據(jù)重編碼與規(guī)范化2.4數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述習(xí)題010302040506第2章數(shù)據(jù)梳理與統(tǒng)計描述2.1數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)概念2.1.1數(shù)據(jù)描述及其概念2.1.2數(shù)據(jù)的分布形態(tài)2.1.3數(shù)據(jù)分析中的常見思路與評價策略2.2數(shù)據(jù)編輯技術(shù)簡介2.2.1Excel的數(shù)據(jù)編輯2.2.2SPSS的數(shù)據(jù)編輯2.2.3數(shù)據(jù)文件的打開與整合2.2.4數(shù)據(jù)排序2.2.5數(shù)據(jù)文件拼合2.2.6數(shù)據(jù)檢索與抽樣2.2.7數(shù)據(jù)的計算與計數(shù)2.2.8數(shù)據(jù)的加權(quán)處理2.3數(shù)據(jù)重編碼與規(guī)范化2.3.1對字符型變量的數(shù)值化編碼2.3.2對定距變量的離散化編碼2.3.3數(shù)據(jù)重編碼——Z分?jǐn)?shù)2.3.4數(shù)據(jù)重編碼——求秩分2.3.5數(shù)據(jù)重編碼——正態(tài)得分2.3.6數(shù)據(jù)的分類匯總2.3.7對缺失值的標(biāo)記與處理2.4數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述2.4.1基本統(tǒng)計量2.4.2數(shù)據(jù)頻度分析2.4.3數(shù)據(jù)分布形態(tài)的判定2.4.4箱體圖與莖葉圖2.4.5低測度數(shù)據(jù)的描述2.4.6數(shù)據(jù)摘要報告學(xué)習(xí)指導(dǎo)3.1數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)概念3.2T檢驗(yàn)——兩組數(shù)據(jù)的均值差異顯著性檢驗(yàn)3.3方差分析第3章數(shù)據(jù)的差異顯著性檢驗(yàn)3.4非參數(shù)檢驗(yàn)習(xí)題3.5低測度數(shù)據(jù)的差異性與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)第3章數(shù)據(jù)的差異顯著性檢驗(yàn)3.1數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)概念3.1.1數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗(yàn)的概念3.1.2數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗(yàn)的流程3.1.3差異顯著性檢驗(yàn)的類別及其適應(yīng)性3.2T檢驗(yàn)——兩組數(shù)據(jù)的均值差異顯著性檢驗(yàn)3.2.1T檢驗(yàn)的含義、方法與適應(yīng)性3.2.2配對樣本的T檢驗(yàn)3.2.3獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)3.2.4單樣本的T檢驗(yàn)3.2.5T檢驗(yàn)的實(shí)用案例3.3方差分析3.3.1方差分析的目標(biāo)、方法與類別3.3.2單因素方差分析3.3.3多因素方差分析3.3.4協(xié)方差分析3.3.5多因變量的方差分析3.3.6方差分析的實(shí)用案例3.4非參數(shù)檢驗(yàn)3.4.1不明形態(tài)數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗(yàn)的策略3.4.2兩關(guān)聯(lián)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)3.4.3多關(guān)聯(lián)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)3.4.4兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)3.4.5多獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)3.4.6非參數(shù)檢驗(yàn)的實(shí)用案例3.5低測度數(shù)據(jù)的差異性與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)3.5.1低測度數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)與卡方檢驗(yàn)3.5.2面向期望分布的卡方檢驗(yàn)3.5.3基于交叉表的卡方檢驗(yàn)3.5.4基于K-S檢驗(yàn)的分布形態(tài)判斷3.5.5游程檢驗(yàn)與隨機(jī)分布3.5.6二項分布檢驗(yàn)學(xué)習(xí)指導(dǎo)4.1數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析綜述4.2數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析4.3線性回歸分析技術(shù)4.4曲線回歸技術(shù)12345第4章數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析習(xí)題4.5二元Logistic回歸分析技術(shù)第4章數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析4.1數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析綜述4.1.1數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析的類型4.1.2SPSS中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析的技術(shù)4.2數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析4.2.1對中高測度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析技術(shù)4.2.2中高測度數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的實(shí)用案例4.2.3偏相關(guān)分析4.2.4低測度數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的概念與思路4.2.5低測度數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的實(shí)用案例4.3線性回歸分析技術(shù)4.3.1線性回歸的關(guān)鍵概念4.3.2一元線性回歸的實(shí)用案例4.3.3多元線性回歸概念與關(guān)鍵技術(shù)4.3.4多元線性回歸的實(shí)用案例4.4曲線回歸技術(shù)4.4.1曲線回歸的基礎(chǔ)知識4.4.2曲線回歸的實(shí)用案例4.5二元Logistic回歸分析技術(shù)4.5.1二元Logistic回歸的概念4.5.2二元Logistic回歸的實(shí)用案例學(xué)習(xí)指導(dǎo)5.1基于數(shù)據(jù)的歸納分析5.2分層聚類分析5.3K-Means聚類分析5.4判別分析5.5因子分析010302040506第5章數(shù)據(jù)的降維與聚類分析習(xí)題5.6對應(yīng)分析第5章數(shù)據(jù)的降維與聚類分析5.1基于數(shù)據(jù)的歸納分析5.1.1歸納分析的概念5.1.2統(tǒng)計學(xué)中的分類分析5.1.3統(tǒng)計學(xué)中的降維分析5.1.4分類分析中對元素間距離的判定方法5.2分層聚類分析5.2.1分層聚類的概念及特點(diǎn)5.2.2分層聚類在降維中的實(shí)用案例5.2.3分層聚類在分類中的實(shí)用案例5.3K-Means聚類分析5.3.1K-Means聚類的概念5.3.2K-Means聚類的實(shí)用案例5.4判別分析5.4.1判別分析的概念與思路5.4.2判別分析的實(shí)用案例5.5因子分析5.5.1因子分析的定義與特點(diǎn)5.5.2因子分析的實(shí)用案例5.5.3因子分析的補(bǔ)充說明5.6對應(yīng)分析5.6.1對應(yīng)分析的概念5.6.2對應(yīng)分析的實(shí)用案例學(xué)習(xí)指導(dǎo)6.1信度和效度的概念6.2SPSS的信度檢驗(yàn)6.3效度檢驗(yàn)方法6.4如何構(gòu)造有效的調(diào)研指標(biāo)體系習(xí)題010302040506第6章信度與效度的檢驗(yàn)6.1信度和效度的概念6.1.1信度的概念與主要技術(shù)6.1.2效度的概念與主要技術(shù)6.1.3社會調(diào)查中保證信度效度的常見方法6.2SPSS的信度檢驗(yàn)6.2.1信度檢驗(yàn)的主要技術(shù)6.2.2信度檢驗(yàn)的實(shí)用案例6.3效度檢驗(yàn)方法6.3.1效度檢驗(yàn)的主要技術(shù)