書的目的是講解數據分析的方法、邏輯、藝術與實踐。全書共17章，第1章介紹了R、RStudio和R Markdown的安裝和使用，第2章介紹了數據分析的動機和四個構成要素：①描述數據并形成假設②模型的構建與估計③診斷④提出下一個問題，后續章節將按照數據分析構成要素的順序來組織；對數據了解得越多，我們就越能夠提出更好的問題，形成更好的假設，描述數據相關的概念和所需的工具，將在第3～9章中詳述；模型的構建與估計是一個應該在理論和證據間來回往復迭代的過程，關于構建模型的練習將在第10～14章中進行；診斷
回歸分析是社會科學定量研究方法中基本且應用廣泛的數據分析方法，也是學習高階定量方法或更加復雜的計量模型的基礎。本書應用Stata統計軟件，通過實際的社會研究案例，講授回歸分析的方法基礎、社會研究中常用的統計模型，以及實用的數據分析和建模策略。本書淡化公式推導，側重實用性和操作性，力求為有志于使用定量方法從事社會科學研究的學生和青年學者提供一個“道”與“術”有機結合的方法手冊。
本書的特色在于結合實際案例來展現R在數據科學領域的靈活性，不僅能讓讀者學習統計知識，也能提升代碼編寫能力。全書共15章，第1章詳細介紹了R和RStudio的安裝方法；第2章至第3章介紹了導入數據的方法，以及R的基本工作原理；第4章介紹了R中重要的數據管理方法；第5章講解數據可視化的知識；第6章至第15章，每一章對應了一個統計知識點，包括描述性統計、簡單線性回歸、多元線性回歸、虛擬變量回歸、Logistic回歸、多層次和縱向分析、因子分析等。 為方便讀者學習，本書提供了astatur包，這個工具包
《SAS數據分析》詳細闡述了與SAS數據分析相關的基本解決方案，主要包括SAS編程入門，數據操控和轉換，合并、索引、加密和壓縮技術，統計、報表、轉換過程和函數，高級編程技術：SAS宏，函數、選項和自動變量，Proc SQL高級編程技術，深入理解Proc SQL，數據可視化，報表機制和數據傳輸系統等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
本書的目的在于為教育實踐者在考試數據分析中應該使用哪種方法以及如何使用該方法提出具體化和合理化的建議。研究結果有助于提高多組被試測量結果比較的可靠性和有效性，避免在應用傳統方法時對參數指數的錯誤選擇所帶來的影響，發揮Benjamini Hochberg法和校準法在這方面的潛在優勢。
本書是在第5版11.8節及之后內容的基礎上，基于軟件SPSS 26，根據讀者的反饋意見修訂而成的。全書內容以統計分析應用為主，簡要介紹各種統計分析方法的基本思想和基本概念；詳細敘述操作方法，每種分析方法均設置了對應的例題，涉及各個領域。每個例題均從數據解釋、數據文件結構、方法選擇、操作步驟，以及對輸出結果的分析解釋方面給予了說明。本書保留第5版的統計分析方法，對基本操作的內容等進行了壓縮、修正及簡化。對于SPSS 26中的界面改動部分及新增按鈕部分，本書進行了相應圖形及文字方面的解釋、修改和補充
本書是在上一版前11章（11.7節以前內容）的基礎上，基于軟件SPSS 26，根據讀者的反饋意見修訂而成的。本書內容以統計分析應用為主，簡要介紹各種統計分析方法的基本思想和基本概念；詳細敘述操作方法，對于每種統計分析方法均設置了對應的例題，涉及多個領域。每道例題均從數據解釋、數據文件結構、方法選擇、操作步驟，以及對輸出結果的分析解釋方面給予了說明。本書保留前5版的統計分析方法，對基本操作內容等進行了壓縮、修正及簡化。對于SPSS 26界面中的改動部分及新增按鈕部分，本書進行了相應圖形及文字方面的
本書以SPSS 28.0為平臺，由淺入深地全面講解SPSS軟件的相關知識，通過圖文并茂的方式講解各項操作，講解深入淺出，實例引導，內容翔實。 全書分為三部分共11章，詳細介紹SPSS在社會科學調查、心理學、教育學、農業領域、經濟領域、醫學、市場營銷、管理科學、房地產、生物學、環境保護、物流等領域的應用，涉及了數據編輯與整理、基本統計分析、參數估計與假設檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、生存分析、時間序列分析等綜合應用案例。本書涉及面
本書以SPSS 28.0為平臺，由淺入深地全面講解SPSS軟件的相關知識，通過圖文并茂的方式講解各項操作，講解深入淺出，實例引導，內容翔實，清晰、直觀、易學易用。 全書分為三部分共17章，詳細介紹SPSS的界面、數據文件的編輯、數據文件的整理、基本統計分析、參數估計與假設檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、生存分析、時間序列分析、SPSS的綜合應用案例等內容。本書涉及面廣，涵蓋了一般用戶需要使用的各種功能，全書按邏輯順序
本書是“對比 Excel”的第 4 本書，全書依舊突出對比學習的特點，通過對比 Excel 的方式來講解如何利用 Python 學習統計學知識，即統計分析。本書是“對比 Excel”之前 3 本書的延續，同時也是數據分析師技能樹的擴展。本書的主線是圍繞統計學的理論知識展開的，層層遞進，依次為描述性分析、概率和概率分布、抽樣推斷與參數估計、假設檢驗、方差分析、卡方分析、回歸模型、相關性分析、時間序列。每個理論知識又由核心的 3 個部分組成：該理論知識在數據分析中的應用、理論知識講解、Excel 和
新書資訊 新書推薦