统计学:方法与应用(数据分析系列教材) 目录

统计学:方法与应用(数据分析系列教材) 内容简介

第1章介绍了统计分析对数据测量尺度的理解，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度四类尺度和SPSS中的变量类型并不相同，注意不要混淆。除了基本操作以外，本章介绍的建立多应答问题交叉表的方法值得特别关注。
第2章的内容是均值比较和正态性检验，应该说是比较容易的部分。
第3章讲非参数统计方法，读者可以通过操作分析过程，体会一下Conover那段话的含义。秩的概念和计算方法是非参数方法的基础，可以花一点时间通过例3.1熟悉秩的计算。此后的内容就是比较程式化的，要点是根据问题的类型选择相应的分析方法。比如两组独立数据集中趋势的比较要使用Mann-Whitney检验，成对数据集中趋势的比较要使用符号检验和Wilcoxon符号秩检验，等等。判断问题类型和分析方法之间合适与否是应用统计方法的关键所在。
第4章介绍相关分析和回归分析。要点是区分变量之间的数量关系和逻辑关系，尤其要注意数量关系导致的伪相关现象，要知道滥用回归分析模型是滥用统计方法的重灾区。从数据分析的一般方法来看，对数据的处理可以是任意的，就是说没有人能够阻止你用SPSS建立几个任意变量之间的回归模型，但这个模型的分析结果有无意义就是另外一回事了。逐步回归是建立回归模型的必经阶段，一些起码的模型检验手段，比如偏相关系数、异方差、残差序列相关、多重共线性对于回归分析都是必不可少的。
第5章介绍方差分析。方差分析在实际使用的时候，也有一个变量选择问题，即考察多少个因素是一个大问题。建议尽量使用多因素方差分析的框架来设计试验。
第6章介绍调查数据的信度分析和效度分析。问卷设计和调查实施是非常复杂的领域，*好结合阅读介绍量表设计的书来熟悉软件操作。

统计学:方法与应用(数据分析系列教材) 节选

第1章数据的描述统计分析
第1节测量尺度与数据类型
1.1.2数据的类型
采用不同的测量尺度对事物和现象进行测量会得到不同类型的统计数据，从上述四种测量尺度形成的结果来看，可以将统计数据大体分为属性数据和定量数据两种。谈到统计数据，还涉及变量的概念。变量是说明事物和现象的某种特征的概念，具体表现为变量的取值，也就是统计数据。下面我们将结合变量的概念说明统计数据的两大类型。
1．属性数据
属性数据也称定性数据或品质数据(qualitative data)，说明事物的品质特征，不能用数值表现，由定类尺度和定序尺度测量形成。属性数据反映属性变量，例如性别、产品等级等。
2．定量数据
定量数据也称数量数据(quantitative data)，说明事物的数量特征，能够用数值表现，由定距尺度和定比尺度形成。定量数据反映数量变量，例如温度、年龄、收入等，它们都表现为具体的数值。根据取值情况的不同，定量变量可以分为离散变量和连续变量。离散变量的取值可以一一列举，连续变量可以取连续不断的无穷多个值，不能一一列举。
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