Данная книга позволяет читателям быстро начать проводить реальный анализ данных для получения практических навыков. Это лаконичное и очень простое в использовании пособие знакомит читателей с множеством полезных инструментов для анализа данных, полученных в социальных, поведенческих или естественных науках. Особое внимание уделено как анализу данных, так и формулированию выводов на основе эмпирических наблюдений. Также во многих местах приводятся необходимые формулы, но при этом книга всегда сосредоточена на концепциях, а не на математической абстракции.
В книге представлены популярные статистические методы анализа данных и управления данными с использованием SPSS, которые читатели могут сразу применить в своих исследованиях. Особое внимание уделено многим полезным вычислительным инструментам, используемым для обнаружения эмпирических закономерностей.
Книга начинается с обзора основных статистических принципов, а затем знакомит читателей с SPSS. Далее следуют главы по таким темам как: эксплоративный анализ данных, основные статистики и визуальное представление; управление данными в SPSS; проверка корреляций, подсчетов и средних; анализ мощности и оценка размера выборки; дисперсионный анализ с фиксированными и случайными эффектами; ANOVA с повторными измерениями; простая и множественная линейная регрессия; логистическая регрессия; многофакторный дисперсионный анализ (MANOVA) и дискриминантный анализ; анализ главных компонент; эксплоративный факторный анализ; непараметрические критерии.
Этот полезный ресурс позволяет читателям: понять анализ данных на практике, а не углубляться в абстрактные математические концепции; использовать вычислительные инструменты, применяемые профессионалами по анализу данных; сосредоточиться на реальном применении концепций из книги в исследованиях.
Предполагая лишь минимальные начальные знания статистики, книга отлично подходит как для студентов бакалавриата и магистратуры, так и для исследователей и специалистов, которым нужен быстрый источник основных статистических анализов и работы с данными.
Эта книга вводит читателей в целый ряд вычислительных методов, которые полезны для понимания данных, вне зависимости от того, о каких данных идет речь – в социальных или поведенческих науках или в естественных науках. В книге акцент делается как на анализ данных, так и на формирование выводов из эмпирических наблюдений. Она также предоставляет формулы во многих местах, при этом уделяя основное внимание концепциям, а не математической абстракции. Книга "SPSS Анализ данных для одной, бинарной и многомерной статистики" предлагает разнообразные популярные статистические анализы и задачи управления данными с использованием SPSS, которые читатели могут применить немедленно, они подчеркивают много полезных вычислительных инструментов, использующихся в обнаружении эмпирических паттернов. Книга начинается с обзора основных статистических принципов, прежде чем ввести читателей в SPSS. Затем книга предлагает главы: Анализ разведочных данных, Основная статистика, и Визуальные Отображения; Управление данными в SPSS; Интерпретационные Тесты на Связи, Значения и Многообразие; Анализ Силы и Предполагаемой Эффективности Исследовательской группы; Многомерный Анализ Вариации (MANOA) и Дискриминирующий Анализ; Факторный Анализ; и Непараметрические тестирования. Эта полезная книга позволяет читателям: Понять анализ данных на практике, вместо того чтобы углубляться в абстрактные математические концепции Использовать вычислительные методы, которые используют профессионалы анализа данных. Сфокусироваться на реальных приложениях, чтобы применении концепций из книги к реальному исследованию. В этой книге предполагается минимальный, предварительный уровень знаний статистики, это превосходная книга, как для студентов вузов, так и для экспертов, которым нужен быстрый и доступный источник для проведения основных статистических анализов и управления данными.
Электронная Книга «SPSS Data Analysis for Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics» написана автором Daniel Denis J. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119465805
Описание книги от Daniel Denis J.
Enables readers to start doing actual data analysis fast for a truly hands-on learning experience This concise and very easy-to-use primer introduces readers to a host of computational tools useful for making sense out of data, whether that data come from the social, behavioral, or natural sciences. The book places great emphasis on both data analysis and drawing conclusions from empirical observations. It also provides formulas where needed in many places, while always remaining focused on concepts rather than mathematical abstraction. SPSS Data Analysis for Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics offers a variety of popular statistical analyses and data management tasks using SPSS that readers can immediately apply as needed for their own research, and emphasizes many helpful computational tools used in the discovery of empirical patterns. The book begins with a review of essential statistical principles before introducing readers to SPSS. The book then goes on to offer chapters on: Exploratory Data Analysis, Basic Statistics, and Visual Displays; Data Management in SPSS; Inferential Tests on Correlations, Counts, and Means; Power Analysis and Estimating Sample Size; Analysis of Variance – Fixed and Random Effects; Repeated Measures ANOVA; Simple and Multiple Linear Regression; Logistic Regression; Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) and Discriminant Analysis; Principal Components Analysis; Exploratory Factor Analysis; and Non-Parametric Tests. This helpful resource allows readers to: Understand data analysis in practice rather than delving too deeply into abstract mathematical concepts Make use of computational tools used by data analysis professionals. Focus on real-world application to apply concepts from the book to actual research Assuming only minimal, prior knowledge of statistics, SPSS Data Analysis for Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics is an excellent “how-to” book for undergraduate and graduate students alike. This book is also a welcome resource for researchers and professionals who require a quick, go-to source for performing essential statistical analyses and data management tasks.
