- SPSSAU科研数据分析方法与应用
- - 作者：周俊//马世澎|责编:张慧敏
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121469954
  - 出版日期：2024/01/01
  - 页数：474
- 售价：42.4

内容大纲
本书从数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面系统地介绍科研数据的分析方法，涉及13项知识类应用（如影响关系、权重关系、数据预测、问卷研究），本书强调以实际应用为主，每个知识点均通过通俗的文字表达，并附以案例及软件操作界面进行详细解读，可用于数据分析、实证研究和学术写作等，适合高等院校本科生、研究生，以及行业研究者学习和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参考。
作者介绍
目录
第一篇  数据分析入门
  第1章  SPSSAU平台概述
    1.1  SPSSAU平台简介
    1.2  SPSSAU平台使用
    1.3  获得帮助
  第2章  数据探索及分析
    2.1  分析方法数据格式
    2.2  探索数据特征
      2.2.1  两种数据类型
      2.2.2  定类数据探索分析
      2.2.3  定量数据探索分析
      2.2.4  小结
    2.3  数据分布之正态性分析
      2.3.1  正态分布图示法
      2.3.2  正态分布检验法
      2.3.3  正态分布转换处理
      2.3.4  小结
    2.4  常用分析方法选择
      2.4.1  定类或定量数据分析方法
      2.4.2  定类和定类数据分析方法
      2.4.3  定类和定量数据分析方法
      2.4.4  定量和定量数据分析方法
      2.4.5  小结
  第3章  数据清理
    3.1  数据标签设置
    3.2  数据编码
    3.3  异常值处理
    3.4  生成变量
      3.4.1  常用处理
      3.4.2  量纲处理
      3.4.3  科学计算
      3.4.4  汇总处理
      3.4.5  日期相关处理
      3.4.6  其他
    3.5  标题处理
第二篇  常用研究方法应用
  第4章  差异关系研究
    4.1  t检验
      4.1.1  正态分布与方差齐性
      4.1.2  t检验分析步骤
      4.1.3  单样本t检验
      4.1.4  配对样本t检验
      4.1.5  独立样本t检验
      4.1.6  概要t检验
    4.2  方差分析
      4.2.1  方法概述
      4.2.2  方差分析类型的选择
      4.2.3  单因素方差分析
      4.2.4  双因素及多因素方差分析
      4.2.5  简单效应分析

    4.3  卡方检验
      4.3.1  方法概述
      4.3.2  2×2四格表卡方检验
      4.3.3  R×C列联表卡方检验与多重比较
      4.3.4  fisher卡方检验
      4.3.5  配对卡方检验
      4.3.6  分层卡方检验
      4.3.7  卡方拟合优度检验
    4.4  非参数秩和检验
      4.4.1  方法介绍
      4.4.2  单样本Wilcoxon检验
      4.4.3  两组独立样本Mann-Whitney检验
      4.4.4  多组独立样本Kruskal-Wallis检验
      4.4.5  配对样本Wilcoxon秩和检验
      4.4.6  多样本Friedman检验
  第5章  相关影响关系研究
    5.1  相关分析
      5.1.1  相关关系概述
      5.1.2  相关分析步骤
      5.1.3  两个变量相关实例分析
      5.1.4  偏相关实例分析
    5.2  线性回归
      5.2.1  线性回归模型与检验
      5.2.2  线性回归适用条件
      5.2.3  线性回归的一般步骤
      5.2.4  多重线性回归的实例分析
      5.2.5  逐步线性回归的实例分析
      5.2.6  有哑变量的线性回归
    5.3  Logistic回归
      5.3.1  方法概述
      5.3.2  二元Logistic回归
      5.3.3  多分类Logistic回归
      5.3.4  有序Logistic回归
      5.3.5  条件Logistic回归
    5.4  曲线与非线性回归
      5.4.1  方法概述
      5.4.2  曲线回归
      5.4.3  非线性回归
  第6章  信息浓缩及聚类研究
    6.1  因子分析
      6.1.1  基本原理
      6.1.2  分析步骤
      6.1.3  因子分析实例分析
    6.2  主成分分析
      6.2.1  思想与应用
      6.2.2  与因子分析的区别
      6.2.3  分析步骤
      6.2.4  主成分实例分析
    6.3  对应分析
      6.3.1  方法概述

      6.3.2  简单对应分析
      6.3.3  多重对应分析
    6.4  多维尺度分析
      6.4.1  方法概述
      6.4.2  矩阵数据实例分析
      6.4.3  原始数据实例分析
    6.5  聚类分析
      6.5.1  聚类方法的选择
      6.5.2  K-means聚类
      6.5.3  K-prototype聚类
      6.5.4  分层聚类
第三篇  数据综合评价及预测
  第7章  权重关系研究
    7.1  权重计算方法
      7.1.1  主观赋权法
      7.1.2  客观赋权法
    7.2  主成分分析法
      7.2.1  权重计算步骤
      7.2.2  主成分分析法权重计算实例
    7.3  熵值法
      7.3.1  基本原理
      7.3.2  熵值法权重计算实例
    7.4  层次分析法
      7.4.1  原理介绍
      7.4.2  层次分析法流程
      7.4.3  层次分析法实例分析
    7.5  其他权重法
      7.5.1  CRITIC权重法
      7.5.2  独立性权重法
      7.5.3  信息量权重法
  第8章  数据预测分析
    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  指数平滑法
      8.2.1  一次指数平滑法
      8.2.2  二次指数平滑法
      8.2.3  三次指数平滑法
    8.3  灰色预测模型
      8.3.1  灰色预测模型原理
      8.3.2  灰色预测模型分析
    8.4  马尔可夫预测
  第9章  优劣决策分析
    9.1  TOPSIS法
      9.1.1  TOPSIS法原理
      9.1.2  TOPSIS法案例
      9.1.3  TOPSIS法问题探讨
    9.2  熵权TOPSIS法
      9.2.1  熵权TOPSIS法原理
      9.2.2  熵权TOPSIS法案例

    9.3  秩和比法
      9.3.1  秩和比原理
      9.3.2  RSR案例
    9.4  Vikor法
      9.4.1  Vikor法原理
      9.4.2  Vikor法案例
  第10章  常用综合评价分析
    10.1  灰色关联法
      10.1.1  灰色关联法原理
      10.1.2  灰色关联法案例
      10.1.3  广义关联度
    10.2  模糊综合评价法
      10.2.1  模糊综合评价法原理
      10.2.2  模糊综合评价案例
    10.3  数据包络分析
      10.3.1  数据包络分析原理
      10.3.2  数据包络分析案例
    10.4  耦合协调度
      10.4.1  耦合协调度原理
      10.4.2  耦合协调度案例
    10.5  综合指数
    10.6  DEMATEL
    10.7  ISM
第四篇  问卷数据分析
  第11章  问卷研究分析方法
    11.1  单选题与多选题分析
      11.1.1  分析思路
      11.1.2  频数统计实例分析
      11.1.3  卡方检验实例分析
    11.2  填空题分析
      11.2.1  分析思路
      11.2.2  实例分析
    11.3  项目分析
      11.3.1  原理介绍
      11.3.2  实例分析
    11.4  效度分析
      11.4.1  结构效度
      11.4.2  实例分析
    11.5  信度分析
      11.5.1  信度系数
      11.5.2  实例分析
    11.6  验证性因子分析
      11.6.1  方法概述
      11.6.2  验证性因子分析步骤
      11.6.3  验证性因子分析实例分析
    11.7  路径分析
      11.7.1  方法概述
      11.7.2  实例分析
    11.8  结构方程模型
      11.8.1  方法概述

      11.8.2  实例分析
      11.8.3  结构方程模型分析讨论
    11.9  中介效应分析
      11.9.1  中介变量与中介效应
      11.9.2  中介效应检验流程与实例
      11.9.3  多重中介效应分析与实例
    11.10  调节效应分析
      11.10.1  调节变量与调节效应
      11.10.2  简单斜率与斜率图
      11.10.3  调节效应分析步骤与实例
    11.11  有调节的中介分析
      11.11.1  方法概述
      11.11.2  有调节的中介作用实例
  第12章  常用市场研究分析
    12.1  PSM分析
      12.1.1  原理介绍
      12.1.2  实例分析
    12.2  联合分析
      12.2.1  基本概念与分析步骤
      12.2.2  联合分析实例
    12.3  NPS分析
      12.3.1  原理介绍
      12.3.2  NPS实例分析
    12.4  KANO模型分析
      12.4.1  原理介绍
      12.4.2  KANO模型实例分析
第五篇  医学数据分析
  第13章  医学研究常用方法
    13.1  比率与风险
      13.1.1  单个比率与两个比率的检验
      13.1.2  优势比与相对危险度
    13.2  剂量反应
      13.2.1  方法概述
      13.2.2  实例分析
    13.3  生存分析
      13.3.1  生存数据与生存分析
      13.3.2  Kaplan-Meier生存分析
      13.3.3  Cox回归分析
    13.4  重复测量方差分析
      13.4.1  方法概述
      13.4.2  单因素重复测量方差分析
      13.4.3  双因素重复测量方差分析
    13.5  Roc曲线分析
      13.5.1  诊断试验与Roc曲线
      13.5.2  Roc曲线分析步骤与实例
      13.5.3  Roc曲线差异比较
  第14章  一致性评价检验方法
    14.1  Kappa系数
      14.1.1  Kappa系数类型
      14.1.2  简单Kappa系数

      14.1.3  加权Kappa系数
      14.1.4  Fleiss′sKappa系数
    14.2  Kendall协调系数
      14.2.1  概念与适用条件
      14.2.2  实例分析
    14.3  ICC组内相关系数
      14.3.1  概念与适用条件
      14.3.2  ICC组内相关系数模型类型
      14.3.3  ICC组内相关系数实例分析
    14.4  rwg组内评分者一致性
      14.4.1  方法概述
      14.4.2  rwg实例分析
    14.5  BlandALtman图
      14.5.1  方法概述
      14.5.2  BlandALtman图实例分析
参考文献

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作者介绍

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