SPSS实战与统计思维 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

SPSS实战与统计思维
第1章　核心统计概念
第2章　常见统计设计
第3章　统计思想
第二篇　SPSS数据库构建与数据管理
第4章　SPSS简介与数据库构建
第5章　SPSS 24.0数据管理
第三篇　初级统计说一说（描述性统计）
第6章　统计描述指标
第7章　统计表
第8章　统计图
第四篇　中级统计比一比（差异性分析）
第9章　t检验
第10章　方差分析
第11章　卡方检验
第12章　等级资料比较
第13章　非参数检验
第14章　多元方差分析
第五篇　高级找关系（统计模型）
第15章　关联与相关分析
第16章　线性回归
第17章　Logistic回归
第18章　生存分析
第19章　聚类与判别分析
第20章　主成分与因子分析
第六篇　专项统计
第21章　信度与效度分析
第22章　ROC曲线
第23章　中介效应与调节效应
第24章　倾向性评分
第25章　多重响应分析
第26章　一致性分析
后记
参考文献
附录CD
第1章　核心统计概念
统计学是处理复杂科学问题的艺术，概念是思维的基本单位，是思维的出发点和终点。统计概念为统计的基石，一些统计核心概念的掌握将会促进初学者对统计思维的理解与学习！本章重点讲解一些核心的统计概念，其他概念会在相关章节讲解。
1.1　总体与样本（population and sample）
1.1.1　总体
总体是指根据研究目的所确定的观察单位某项特征的集合。比如说我想研究安徽中医药大学所有在校生的平均体重，那根据此目的，我们研究的总体就是：安徽中医药大学所有在校生的体重数据的集合。但是需要注明一点：总体分为有限总体和无限总体，上面的例子就是有限总体，毕竟安徽中医药大学的学生还是有限的，然而科研过程中面临的大多数是无限的总体，如茫茫宇宙中星体的平均质量，如空气中某种物质的浓度，我们是无法取得其总体进行研究的。那我们面对无限总体怎么办呢？
中国古话云：“君子性非异也，善假于物也。”大意是聪明的人并不是本质上与一般人就不一样，只不过善于利用某种工具罢了。因此，我们为了研究无限总体，发明了抽样的方法，就像我们想知道一锅老母鸡汤的咸淡，不需要喝完所有的汤，只要摇匀，尝其一勺就可以了，这种思想就叫“抽样”。
1.1.2　样本
样本就是从总体中抽出的部分观察单位某项特征的集合。但是在抽样过程中必须遵守随机化的原则。我们通常都是通过研究样本去推断研究总体的属性与特征。
生活中处处存在抽样的思想，如“一叶知秋”“豹窥一斑”、3·15质量抽检报告等。
1.2　参数与统计量（parameter and statistics）
参数是用于描述总体特征的指标，如总体均数（μ），总体标准差（σ）、总体率（π）、总体相关系数（ρ）。
统计量是用于描述样本特征的指标，如样本均数（），样本标准差（s）、样本率（p）、样本相关系数（r）。
一般而言，我们进行科学研究直接获取到的仅是样本的统计量而已，可是我们的研究目的却是想获知总体的属性特征，即总体参数。统计学存在的核心价值就在于可以通过描述样本的统计量去推断描述总体的参数，这是通过偶然去发现必然、通过一般去发现普遍，这是以小见大的过程。参数与统计量的关系如图1-1所示。
图1-1　统计四概念关系
1.3　概率与频率（probability and frequency）
1.3.1　概率
概率（P）是用于反映某一事物发生可能性大小的一种量度。一般用大写的斜体P表示。
我们根据事物发生概率的大小，把事件分为3类：P=1为必然事件，发生率为100%；P=0为不可能事件，发生率为0；0