Описание:
Основным достоинством программного комплекса SPSS, как одного из самых существенных достижений в области компьютеризированного анализа данных, является самый широкий охват существующих статистических методов, который удачно сочетается с большим количеством удобных средств визуализации результатов обработки. Программный комплекс SPSS развивается уже на протяжении 35 лет, самая последняя 11-ая версия, выпущенная в мае 2002 года, предоставляет широкие возможности не только в сфере психологии, социологии, биологии и медицины, но и в области маркетинговых исследований и управлении качеством продукции, что значительно расширяет применимость комплекса.Предлагаемая книга содержит минимально необходимый объем сведений по теории статистического анализа. Основное внимание сконцентрировано на особенностях использования отдельных методов, возможностях, которые эти методы предоставляют, а также интерпретации результатов применения данных методов. Ну и конечно, в книге описаны презентационные возможности SPSS 10/11, которые значительно превосходят объем функций, обеспечиваемых стандартными бизнес-программами, типа Excel.В конце книги приводится таблица соответствия английских и русских пунктов меню SPSS 10/11, а также названий статистических процедур, для того чтобы облегчить переход на русскую версию.Материал, изложенный в книге, достаточен для того, чтобы студент или молодой ученый сделали свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы обрели еще один мощнейший инструмент, повышающий эффективность практической деятельности.Книга предназначена для широкого круга читателей, специализирующихся на обработке данных в маркетинге, социологии, психологии, биологии и медицине.В книге подробно рассмотрены:- История создания современного комплекса статистических программ SPSS;- Установка SPSS и примеров, рассматриваемых в книге;- Приемы работы по вводу данных ;- Основные функциональные возможности программы по обработке статистических данных и презентации результатов;- Кодирование статистических данных;- Основные определения и понятия из области статистики: шкалы статистических измерений, выборки и распределения, статистическая значимость;- Понятие о зависимых и независимых выборках;- Процедура проведения частотного анализа данных;- Первичная обработка и подготовка данных для применения основных статистических методов, вычислительные возможности SPSS;- Условный отбор данных для повышения эффективности использования процедур статистической обработки;- Приемы поиска ошибок при вводе информации;- Статистические характеристики данных и основные типы распределений, которым подчиняются выборки;- Проведение тестов на наличие нормального распределения;- Построение таблиц сопряженности и расчет статистических характеристик для них;- Интерпретация таблиц сопряженности и ее практическое значение;- Методы анализа множественных вариантов ответов и условия их применения;- Множественные варианты ответов и частотный анализ;- Множественные варианты ответов и таблицы сопряженности;- Проведение сравнения средних значений выборок и интерпретация результатов;- Проведение непараметрических тестов для выборок, которые не подчиняются нормальному распределению или не относятся к порядковой шкале;- Виды корреляционного анализа и интерпретация результатов;- Простая линейная регрессия (пример из маркетинга);- Многомерная регрессия (пример из маркетинга);- Нелинейная регрессия (пример из социологии);- Логистическая регрессия (пример из медицины);- Порядковая регрессия (пример из психологии поведения);- Дискриминационный анализ и его практическое применение;- Надежность результатов дискриминационного анализа с практической точки зрения;- Факторный анализ и его практическое применение, методы факторизации переменных;- Пример применения факторизации в маркетинге, социологии и психологии;- Кластерный анализ, принципы его проведения и практическое применение;- Иерархический кластерный анализ для двух и более переменных;- Кластерный анализ для большого объема данных;- Интерпретация результатов кластерного анализа;- Примеры проведения кластерного анализа в маркетинге, социологии и экономической географии;- Анализ пригодности заданий для статистических обследований и опросов;- Управление выводом таблиц в SPSS;- Графические презентационные возможности SPSS;- Экспорт данных и результатов расчетов SPSS в Microsoft Office, преобразование в HTML-формат;- Программный синтаксис SPSS 10/11;- Язык сценариев SPSS 10/11;- Новое в версии SPSS 11;- Таблица соответствий пунктов меню русской и английской версии SPSS 10.

Комментарий:
Издательство: ДиаСофт, 2005 г.
Твердый переплет, 608 стр.
ISBN 5-93772-032-6, 3-8273-1673-1
Тираж: 4000 экз.
Формат: 70x100/16

Оглавление:
Предисловие к седьмому изданию
Глава 1. Программа SPSS
1.1 История SPSS
1.2 Новое в версии 10.0
1.3 Модули SPSS
Глава 2. Инсталляция
2.1 Системные требования для инсталляции SPSS
2.2 Инсталляция SPSS
2.3 Создание ярлыка
2.4 Установка рабочего каталога
2.5 Инсталляция прилагаемого компакт-диска
2.6 Возобновление лицензии
2.7 Добавление компонентов
Глава 3. Подготовка данных
3.1 Кодирование и кодировочная таблица
3.2 Матрица данных
3.3 Запуск SPSS
3.4 Редактор данных
3.4.1 Определение переменных
3.4.2 Ввод данных
3.5 Сохранение файла данных
3.6 Копирование описаний переменных
3.7 Завершение сеанса работы
Глава 4. SPSS для Windows — обзор
4.1 Выбор статистической процедуры
4.2. Настройки редактора данных
4.3 Панели символов
4.4 Построение и редактирование графиков
4.5 Окно просмотра
4.6 Редактирование таблиц
4.6.1 Редактор мобильных таблиц
4.6.2 Дополнительные возможности редактирования таблиц
4.6.3 Операции с таблицами большого размера
4.6.4 Окно просмотра текста
4.7 Редактор синтаксиса
4.8 Информация о файле
4.9 Справочная система
4.10 Настройки
Глава 5. Основы статистики
5.1 Предварительные условия для проведения статистического теста
5.1.1 Типы статистических шкал
5.1.2 Нормальное распределение
5.1.3 Зависимость и независимость выборок
5.2 Обзор распространенных тестов для проверки гипотез о среднем
5.3 Вероятность ошибки р
5.4 Обзор статистических методов
5.4.1 Структурирование, ввод и проверка данных
5.4.2 Описательный (дескриптивный) анализ
5.4.3 Аналитическая статистика
Глава 6. Частотный анализ
6.1 Частотные таблицы
6.2 Вывод статистических характеристик
6.3 Медиана для концентрированных данных
6.4 Форматы частотных таблиц
6.5 Графическое представление
Глава 7. Отбор данных
7.1 Выбор наблюдений
7.1.1 Классификация операторов
7.1.2 Операторы отношения
7.1.3 Логические операторы
7.1.4 Булева алгебра
7.1.5 Функции
7.1.6 Ввод условного выражения
7.1.7 Примеры отбора данных
7.2 Извлечение случайной выборки
7.3 Сортировка наблюдений
7.4 Разделение наблюдений на группы
Глава 8. Модификация данных
8.1 Вычисление новых переменных
8.1.1 Формулировка численных выражений
8.1.2 Функции
8.2 Подсчет частоты появлений определенных значений
8.3 Перекодирование значений
8.3.1 Ручное перекодирование
8.3.2 Автоматическое перекодирование
8.4 Вычисление новых переменных в соответствии с определенными условиями
8.4.1 Формулировка условий
8.4.2 Создание индекса
8.5 Агрегирование данных
8.6 Ранговые преобразования
8.6.1 Пример рангового преобразования
8.6.2 Типы рангов
8.7 Веса случаев
8.7.1 Коррекция при отсутствии репрезентативности
8.7.2 Анализ концентрированных данных
8.8 Примеры вычисления новых переменных
8.8.1 Первый пример: вычисление расхода бензина
8.8.2 Второй пример: вычисление даты пасхи
Глава 9. Статистические характеристики
9.1 Описательная статистика
9.2 Сводка наблюдений
Глава 10. Исследование данных
10.1 Обнаружение ошибок ввода
10.2 Проверка закона распределения
10.3 Вычисление характеристик
10.4 Исследование данных
10.4.1 Анализ без группирующей переменной
10.4.2 Анализ для групп наблюдений
Глава 11. Таблицы сопряженности
11.1 Создание таблиц сопряженности
11.2 Графическое представление таблиц сопряженности
11.3 Статистические критерии для таблиц сопряженности
11.3.1 Тест хи-квадрат (с2)
11.3.2 Коэффициенты корреляции
11.3.3 Меры связанности для переменных с номинальной шкалой
11.3.4 Меры связанности для переменных с порядковой шкалой
11.3.5 Другие меры связанности
Глава 12. Анализ множественных ответов
12.1 Дихотомный метод
12.1.1 Определение наборов
12.1.2 Частотные таблицы для дихотомических наборов
12.1.3 Таблицы сопряженности с дихотомическими наборами
12.2 Категориальный метод
12.2.1 Определение наборов
12.2.2 Частотные таблицы для категориальных наборов
12.2.3 Таблицы сопряженности с категориальными наборами
12.3 Упражнение
12.4 Сравнение дихотомного и категориального методов
Глава 13. Сравнение средних
13.1 Сравнение двух независимых выборок
13.2. Сравнение двух зависимых выборок
13.3 Сравнение более двух независимых выборок
13.3.1 Разложение на составляющие тренда
13.3.2 Априорные контрасты
13.3.3 Апостериорные тесты
13.3.4 Другие параметры
13.4. Сравнение более чем двух зависимых выборок
13.5 t-тест одной выборки
Глава 14. Непараметрические тесты
14.1 Сравнение двух независимых выборок
14.1.1 U-тест по методу Манна и Уитни
14.1.2 Тест Мозеса (Moses)
14.1.3 Тест Колмогорова-Смирнова
14.1.4 Тест Уалда-Вольфовица (Wald-Wolfowitz)
14.2 Сравнение двух зависимых выборок
14.2.1 Тест Уилкоксона (Wilcoxon)
14.2.2 Знаковый тест
14.2.3 Тест хи-квадрат по методу МакНемара (McNemar)
14.3 Сравнение более чем двух независимых выборок
14.3.1 Н-тест по методу Крускала и Уоллиса
14.3.2 Медианный тест
14.4 Сравнение более чем двух зависимых выборок
14.4.1 Тест Фридмана
14.4.2 W Кендала
14.4.3 ОКохрана
14.5 Тест Колмогорова-Смирнова для проверки формы распределения
14.6 Отдельный тест по критерию хи-квадрат
14.7 Биномиальный тест
14.8 Анализ последовательностей
Глава 15. Корреляции
15.1 Коэффициент корреляции Пирсона
15.2 Ранговые коэффициенты корреляции по Спирману и Кендалу
15.3 Частная корреляция
15.4 Мера расстояния и мера сходства
15.5 Внутриклассовый коэффициент корреляции (Intraclass Correlation Coefficient (ICC))
Глава 16. Регрессионный анализ
16.1 Простая линейная регрессия
16.1.1 Расчёт уравнения регрессии
16.1.2 Сохранение новых переменных
16.1.3 Построение регрессионной прямой
16.1.4 Выбор осей
16.2 Множественная линейная регрессия
16.3 Нелинейная регрессия
16.4 Бинарная логистическая регрессия
16.5 Мультиномиальная логистическая регрессия
16.6 Порядковая регрессия
16.7 Пробит-анализ
16.8 Приближение с помощью кривых
16.9 Взвешенное оценивание (оценка с весами)
16.10 Двухступенчатый метод наименьших квадратов
Глава 17. Дисперсионный анализ
17.1 Одномерный дисперсионный анализ
17.1.1 Одномерный дисперсионный анализ (общий многофакторный)
17.1.2 Одномерный дисперсионный анализ по методу Фишера (Fisher)
17.1.3 Одномерный дисперсионный анализ с повторным измерением
17.2 Ковариационный анализ
17.3 Многомерный дисперсионный анализ
17.4 Компоненты дисперсии
Глава 18. Дискриминантный анализ
18.1 Пример из области медицины
18.2 Пример из области социологии
18.3 Пример из области биологии
18.4 Пример из области биологии (три группы)
Глава 19. Факторный анализ
19.1 Порядок выполнения факторного анализа
19.2 Пример из области социологии
19.3 Пример из области психологии
19.4 Задача вращения
Глава 20. Кластерный анализ
20.1 Принцип кластерного анализа
20.2 Иерархический кластерный анализ
20.2.1 Иерархический кластерный анализ с двумя переменными
20.2.2 Иерархический кластерный анализ с более чем двумя переменными
20.2.3 Иерархический кластерный анализ с предварительным факторным анализом
20.3 Меры расстояния и меры сходства
20.3.1 Переменные, относящиеся к интервальной шкале (метрические переменные)
20.3.2 Частоты
20.3.3 Бинарные переменные
20.4 Методы объединения
20.5 Кластерный анализ при большом количестве наблюдений (Кластерный анализ методом к-средних)
Глава 21. Анализ пригодности
21.1 Задания типа верно — не верно
21.2 Задания со ступенчатыми ответами
Глава 22. Стандартные графики
22.1 Столбчатые диаграммы
22.1.1 Простые столбчатые диаграммы
22.1.2 Кластеризованные столбчатые диаграммы
22.1.3 Состыкованные диаграммы
22.2 Линейчатые диаграммы
22.2.1 Простые линейчатые диаграммы
22.2.2 Сложные линейчатые диаграммы
22.2.3 Связанные линейчатые диаграммы
22.3 Диаграммы с областями
22.3.1 Простая диаграмма с областями
22.3.2 Состыкованные диаграммы с областями
22.4 Круговые диаграммы
22.5 Диаграммы максимальных и минимальных значений
22.5.1 Простые биржевые диаграммы — потолок-пол-закрытие
22.5.2 Кластеризованные диаграммы — максимум-минимум-закрытие
22.5.3 Линейчатые диаграммы разностей
22.5.4 Простые интервальные столбцы
22.5.5 Кластеризованные интервальные столбцы
22.6 Коробчатые диаграммы
22.6.1 Простые коробчатые диаграммы
22.6.2 Кластеризованные коробчатые диаграммы
22.7 Столбики ошибок
22.7.1 Простая диаграмма величины ошибки
22.7.2 Кластеризованная величина ошибки
22.8 Диаграмма рассеяния
22.8.1 Простая диаграмма рассеяния
22.8.2 Матричные диаграммы рассеяния
22.8.3 Наложенные диаграммы рассеяния
22.8.4 Трёхмерные диаграммы рассеяния
22.9 Гистограммы
22.10 Диаграммы Парето
22.11 Контрольные карты
22.12 Диаграммы нормального распределения
22.13 Кривые ROC
22.14 Временные диаграммы и графики последовательностей
22.15 Основы редактирования графиков/>
22.16 Редактор диаграмм
22.17 Примеры редактирования графиков
22.17.1 Пример первый: изменение наименования осей
22.17.2 Пример второй: редактирование круговой диаграммы
22.17.3 Пример третий: нанесение регрессионных линий
Глава 23. Интерактивные графики
23.1 Столбчатые диаграммы
23.1.1 Простая столбчатая диаграмма: отображение частот
23.1.2 Простая столбчатая диаграмма: характеристики метрической переменной
23.1.3 Группированная столбчатая диаграмма
23.1.4 Штабельная столбчатая диаграмма
23.2 Линейчатые диаграммы
23.2.1 Простые линейчатые диаграммы
23.2.2 Сложные линейчатые диаграммы
23.3 Площадные диаграммы
23.4 Круговые диаграммы
23.4.1 Простые круговые диаграммы
23.4.2 Штабельные круговые диаграммы
23.4.3 Рассыпанная круговая диаграмма (рассыпанные круги)
23.5 Коробчатые диаграммы
23.6 Столбчатые диаграммы величины ошибки
23.7 Гистограммы
23.8 Диаграммы рассеяния
23.9 Интерактивные режимы работы с графиками
23.10 Коррекция интерактивных графиков
23.11 Построение диаграммы по данным сводной таблицы
Глава 24. Модуль Tables
24.1 Обрабатываемая анкета
24.2 Основные таблицы
24.2.1 Применение нескольких строчных переменных
24.2.2 Добавление второго измерения (столбцовые переменные)
24.2.3 Добавление третьего измерения (табличные переменные)
24.2.4 Вложенные данные
24.2.5 Процентные показатели
24.2.6 Суммарные значения
24.2.7 Средние значения и другие итоговые статистики
24.2.8 Возможности форматирования
24.3 Общие таблицы
24.3.1 Пакетированные и вложенные переменные
24.3.2 Статистики в ячейках
24.3.3 Суммарные показатели
24.4 Обработка множественных ответов
24.4.1 Дихотомический метод
24.4.2 Категориальный метод
24.5 Таблицы частотных показателей
24.5.1 Примеры таблиц частотных показателей
24.5.2 Процентные показатели суммарных значений
24.5.3 Работа с подгруппами
Глава 25. Экспортирование выходных данных
25.1 Перенос статистических результатов в Word
25.2 Перенос диаграмм в Word
25.3 Экспорт сводных таблиц и диаграмм как HTML-документов
Глава 26. Программирование
26.1 Основные синтаксические правила
26.2 Выполнение готовой программы для SPSS
26.2.1 Запуск из редактора синтаксиса
26.2.2 Операционный модуль
26.3 Объединение синтаксиса и диалогового режима
26.4 Программы операций над матрицами
26.5 Сценарии
26.5.1 Применение сценария
26.5.2 Автоматические сценарии
26.5.3 Редактор сценариев
Глава 27. Нововведения в 11 -ой версии SPSS
Использование программы SPSS в качестве ядра для современных маркетинговых
исследований
Конкретные нововведения в SPSS 11
Послесловие научного редактора
Приложение А. Обзор процедур SPSS
Приложение Б. Содержание архива примеров
Приложение В. Дополнительная литература
Предметный указатель