"《SPSS統(tǒng)計學(xué)與案例應(yīng)用精解》專為零基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)與SPSS讀者設(shè)計，精心打造入門引導(dǎo)-基礎(chǔ)應(yīng)用-高階應(yīng)用-專業(yè)應(yīng)用-AI工具的一站式學(xué)習(xí)路徑。書中基于37份真實、**的經(jīng)濟社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)和20份調(diào)查研究數(shù)據(jù)，設(shè)計了49個統(tǒng)計分析應(yīng)用案例和29個數(shù)據(jù)加工處理案例，涵蓋宏觀經(jīng)濟、國際貿(mào)易、人口就業(yè)、商品物價、外匯儲備、醫(yī)

本書是統(tǒng)計學(xué)的入門書，對同一個知識點分別使用文字說明、數(shù)學(xué)式和Python示例代碼進行講解，循序漸進地介紹了統(tǒng)計學(xué)和Python的基礎(chǔ)知識、描述統(tǒng)計、統(tǒng)計推斷、假設(shè)檢驗、正態(tài)線性模型和廣義線性模型等統(tǒng)計模型，以及機器學(xué)習(xí)等。通過閱讀本書，讀者不僅可以深刻理解統(tǒng)計學(xué)術(shù)語、統(tǒng)計分析方法和預(yù)測方法等，還可以學(xué)到前沿的機器學(xué)習(xí)

SAS是全球領(lǐng)先的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化軟件之一，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究及其他多個領(lǐng)域。本書以由淺入深的方式，系統(tǒng)介紹了SAS的實際應(yīng)用。內(nèi)容既涵蓋了從軟件的基本介紹和操作，到初級和高級統(tǒng)計分析的全過程，也涵蓋了醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的常見應(yīng)用范疇。本書共20章，依據(jù)內(nèi)容可以概括為4部分。第1部分是SAS軟件入門篇，涵蓋SAS

本書圍繞群組評價中杠桿效應(yīng)的識別及其處理問題，基于杠桿效應(yīng)產(chǎn)生機理分析，從整體測算和個體識別兩個方面構(gòu)建杠桿效應(yīng)的識別機制和方法。結(jié)合綜合評價的要素構(gòu)成及杠桿效應(yīng)表現(xiàn)的要素或環(huán)節(jié)，從權(quán)重分配優(yōu)化調(diào)整的視角，提出基于變權(quán)調(diào)整的處理機制與方法；從評價組織動態(tài)調(diào)整的視角，提出基于信念網(wǎng)絡(luò)的處理機制與方法；從評價數(shù)據(jù)可比性的視

本教材以企業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析工作過程為依據(jù)，根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律和SPSS軟件的不同模塊全書共分為七大項目，將技術(shù)技能的培養(yǎng)和理論知識的學(xué)習(xí)有機結(jié)合。項目一為SPSS軟件介紹，認(rèn)知SPSS軟件的基本操作；項目二到項目六為SPSS數(shù)據(jù)文件的建立和管理、SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理、SPSS基本統(tǒng)計分析、SPSS的參數(shù)檢驗、SPSS

本書共11章,以SPSS27.0中文版為工具介紹了數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù),主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)文件管理、描述統(tǒng)計、T檢驗、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等基礎(chǔ)模塊,也包含了非參數(shù)檢驗、聚類分析、判別分析、因子分析等高階模塊,同時還增加了信效度分析、中介效應(yīng)分析、調(diào)節(jié)效應(yīng)分析等使用頻率很高的統(tǒng)計分析內(nèi)容。

數(shù)據(jù)分析的核心方法是統(tǒng)計，有效易用的實現(xiàn)工具是SPSS。本書以通俗易懂的語言講明統(tǒng)計方法的核心原理，以典型代表性的案例展現(xiàn)SPSS的應(yīng)用實踐過程，循序漸進地引領(lǐng)讀者明晰統(tǒng)計方法的理論精髓，熟練掌握SPSS的數(shù)據(jù)組織、整理和統(tǒng)計分析操作，快速達成提升數(shù)據(jù)分析綜合能力的目標(biāo)。本書提供配套的電子課件、教學(xué)大綱、習(xí)題和案例數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和機器學(xué)習(xí)中最活躍的地帶。SPSSModeler充分利用計算機系統(tǒng)的運算處理能力和圖形展現(xiàn)能力，將數(shù)據(jù)挖掘方法、應(yīng)用與工具有機地融為一體，成為內(nèi)容全面、功能強大、操作友好的數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品，是大數(shù)據(jù)分析的理想工具。本書以數(shù)據(jù)挖掘的實踐過程為主線，系統(tǒng)介紹了決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、Logist

本書一共分為14章,第1章到第5章為基礎(chǔ)章節(jié),這一部分內(nèi)容偏重Stata的基礎(chǔ)操作與常用命令的講解。第6章到第10章為進階章節(jié),這一部分內(nèi)容側(cè)重于Stata的函數(shù)、矩陣、循環(huán)語句以及編程等方面的學(xué)習(xí)和操作講解。第11章到第14章為應(yīng)用章節(jié),這一部分的內(nèi)容側(cè)重于數(shù)據(jù)分析的綜合案例操作以及分析結(jié)果報告。

本書分為兩部分。第一部分是運用抽樣方法的實際例子，對扎根理論性抽樣、目標(biāo)導(dǎo)向性抽樣、理論或立意抽樣展開方法論的論證。第二部分聚焦質(zhì)性研究中的實在論抽樣方法，其中第四章闡述了一種實在論策略的抽樣基礎(chǔ)，此部分考量的是影響研究的內(nèi)外部因果作用力和生成機制。接下來的三章闡述實在論抽樣策略的三個關(guān)鍵因素。第五章考慮立意工作和假設(shè)