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本人在做数据分析的时候，自学的教材，非常适合新手，不可多得的学习资料。

1.概念 将数理统计学的理论和方法应用于教学实际、通过对所获得数据分析和处理，达到探索教学规律、制定方案、作出决策和预测。 2.性质 应用性：更重应用，不细究数理 方法性：只是工具，不负责研究何种现象、提出何种假设、结论是否正确等。 3.分类 描述统计（descriptive statistics） 描述数据全貌。包括数据分组，使用统计图表描述数据的分组和分布，计算数据参数 。 推断统计（inferential statistics） 依据随机样本数据，从局部推断总体特征。包括参数检验和非参数检验、方差分析、回归分析、因子分析等。 4.基本概念 4.1变量（variable） 研究活动中的关键因素。相对于常量而言（在研究过程中始终保持不变的特征或条件）。 自变量(independent variable)：教学方法 因变量(dependent variable):学生成绩 中间变量(interdependent variable):学习风格 如：研究者经常在课题的研究对象（某一层次的学习者）中安排不同风格的学习者。当某个自变量（如教学方式）变化时，可以观测到因变量（学习成绩）的相应变化及其规律。然后针对不同学习风格的研究对象（中间变量），再观察上述教学现象规律有何变化 。 4.基本概念 4.2总体(population)、个体(individual)、样本（sample） 研究对象的全体为总体，组成总体的基本单元为个体，按照一定规则从总体中抽取的一部分个体为样本。 4.3样本容量（sample size） 无严格的数量界限。一般把样本容量小于30（50、100）的样本称为小样本，大于等于30（50、100）的为大样本。

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SPSS是世界公认的标准统计软件之一。由于其易学易用，深受广大用户，特别是非统计学专业人员的青睐。本书共24章，分基础篇和高级篇两部分，基础篇介绍了SPSS的基本知识和常用统计学方法；高级篇囊括了大量现代统计学分析方法，如决策树分析、多项分类logistic回归、Poisson回归、重复测量资料分析、混合效应模型分析、时间序列分析、信度分析、结合分析、对应分析等。 SPSS与统计分析编写特色在于：先尽可能通俗易懂地介绍统计学方法，然后借助于SPSS软件实现这些方法，对于SPSS运行后所输出的结果给予合理的、详尽的解释。本书特别注重统计学方法的介绍，及软件输出结果的解释。本书在附带光盘中提供了94个实例数据，可供读者调用、练习。附录C以框架流程图形式列出了基于本书的统计学方法选择方案，供读者选择统计学分析方法时参考。 本书既可作为统计学理论学习的参考，也可作为SPSS数据分析的实习教材，还可作为统计学工作者或与数据分析有关人员的参考书。

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