SPSSAU科研數據分析方法與應用 周俊 9787121469954 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：SPSSAU科研數據分析方法與應用 ISBN：9787121469954 出版社：電子工業 著編譯者：周俊 頁數：474 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1614194 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書從數據分析入門、常用研究方法應用、數據綜合評價及預測、問卷數據分析和醫學數據分析等五個方面系統地介紹科研數據的分析方法，涉及13項知識類應用（如影響關係、權重關係、數據預測、問卷研究），本書強調以實際應用為主，每個知識點均通過通俗的文字表達，並附以案例及軟體操作界面進行詳細解讀，可用於數據分析、實證研究和學術寫作等，適合高等院校本科生、研究生，以及行業研究者學習和使用，也適合從事科研分析培訓、數據分析諮詢的相關工作者參考。作者簡介 馬世澎，數據小兵博客博主，百度百家、百度名家專業作者，SPSS統計分析愛好者、實踐者，專註業務數據分析與挖掘，曾服務於國內知名零售集團、互聯網企業、新聞媒體單位。目錄 第一篇 數據分析入門第1章 SPSSAU平台概述 1 1 SPSSAU平台簡介 1 2 SPSSAU平台使用 1 3 獲得幫助 第2章 數據探索及分析 2 1 分析方法數據格式 2 2 探索數據特徵 2 2 1 兩種數據類型 2 2 2 定類數據探索分析 2 2 3 定量數據探索分析 2 2 4 小結 2 3 數據分佈之正態性分析 2 3 1 正態分布圖示法 2 3 2 正態分佈檢驗法 2 3 3 正態分佈轉換處理 2 3 4 小結 2 4 常用分析方法選擇 2 4 1 定類或定量數據分析方法 2 4 2 定類和定類數據分析方法 2 4 3 定類和定量數據分析方法 2 4 4 定量和定量數據分析方法 2 4 5 小結 第3章 數據清理 3 1 數據標籤設置 3 2 數據編碼 3 3 異常值處理 3 4 生成變數 3 4 1 常用處理 3 4 2 量綱處理 3 4 3 科學計算 3 4 4 匯總處理 3 4 5 日期相關處理 3 4 6 其他 3 5 標題處理 第二篇 常用研究方法應用 第4章 差異關係研究 4 1 t檢驗 4 1 1 正態分佈與方差齊性 4 1 2 t檢驗分析步驟 4 1 3 單樣本t檢驗 4 1 4 配對樣本t檢驗 4 1 5 獨立樣本t檢驗 4 1 6 概要t檢驗 4 2 方差分析 4 2 1 方法概述 4 2 2 方差分析類型的選擇 4 2 3 單因素方差分析 4 2 4 雙因素及多因素方差分析 4 2 5 簡單效應分析 4 3 卡方檢驗 4 3 1 方法概述 4 3 2 2×2四格表卡方檢驗 4 3 3 R×C列聯表卡方檢驗與多重比較 4 3 4 fisher卡方檢驗 4 3 5 配對卡方檢驗 4 3 6 分層卡方檢驗 4 3 7 卡方擬合優度檢驗 4 4 非參數秩和檢驗 4 4 1 方法介紹 4 4 2 單樣本Wilcoxon檢驗 4 4 3 兩組獨立樣本Mann-Whitney檢驗 4 4 4 多組獨立樣本Kruskal-Wallis檢驗 4 4 5 配對樣本Wilcoxon秩和檢驗 4 4 6 多樣本Friedman檢驗 第5章 相關影響關係研究 5 1 相關分析 5 1 1 相關關係概述 5 1 2 相關分析步驟 5 1 3 兩個變數相關實例分析 5 1 4 偏相關實例分析 5 2 線性回歸 5 2 1 線性回歸模型與檢驗 5 2 2 線性回歸適用條件 5 2 3 線性回歸的一般步驟 5 2 4 多重線性回歸的實例分析 5 2 5 逐步線性回歸的實例分析 5 2 6 有啞變數的線性回歸 5 3 Logistic回歸 5 3 1 方法概述 5 3 2 二元Logistic回歸 5 3 3 多分類Logistic回歸 5 3 4 有序Logistic回歸 5 3 5 條件Logistic回歸 5 4 曲線與非線性回歸 5 4 1 方法概述 5 4 2 曲線回歸 5 4 3 非線性回歸 第6章 信息濃縮及聚類研究 6 1 因子分析 6 1 1 基本原理 6 1 2 分析步驟 6 1 3 因子分析實例分析 6 2 主成分分析 6 2 1 思想與應用 6 2 2 與因子分析的區別 6 2 3 分析步驟 6 2 4 主成分實例分析 6 3 對應分析 6 3 1 方法概述 6 3 2 簡單對應分析 6 3 3 多重對應分析 6 4 多維尺度分析 6 4 1 方法概述 6 4 2 矩陣數據實例分析 6 4 3 原始數據實例分析 6 5 聚類分析 6 5 1 聚類方法的選擇 6 5 2 K-means聚類 6 5 3 K-prototype聚類 6 5 4 分層聚類 第三篇 數據綜合評價及預測 第7章 權重關係研究 7 1 權重計算方法 7 1 1 主觀賦權法 7 1 2 客觀賦權法 7 2 主成分分析法 7 2 1 權重計算步驟 7 2 2 主成分分析法權重計算實例 7 3 熵值法 7 3 1 基本原理 7 3 2 熵值法權重計算實例 7 4 層次分析法 7 4 1 原理介紹 7 4 2 層次分析法流程 7 4 3 層次分析法實例分析 7 5 其他權重法 7 5 1 CRITIC權重法 7 5 2 獨立性權重法 7 5 3 信息量權重法 第8章 數據預測分析 8 1 ARIMA模型 8 1 1 ARMA模型分析流程 8 1 2 ARMA模型案例 8 2 指數平滑法 8 2 1 一次指數平滑法 8 2 2 二次指數平滑法 8 2 3 三次指數平滑法 8 3 灰色預測模型 8 3 1 灰色預測模型原理 8 3 2 灰色預測模型分析 8 4 馬爾可夫預測 第9章 優劣決策分析 9 1 TOPSIS法 9 1 1 TOPSIS法原理 9 1 2 TOPSIS法案例 9 1 3 TOPSIS法問題探討 9 2 熵權TOPSIS法 9 2 1 熵權TOPSIS法原理 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
