◎IBM SPSS是当前国际上流行的统计软件之一，具有强大的统计分析功能。本书基于IBM SPSS 21.0英文版本，以实验教程的形式讲授SPSS基本统计分析方法及其应用。操作使用菜单、选项等中英文对译，便于读者自由地在软件中文版本和英文版本之间切换。

◎针对不同读者的统计分析需求，本书分为入门篇、基础篇、提高篇等几个部分，各篇章设计了循序渐进的实验内容，并配备实验基础数据。数据录入员只用学习入门篇，一般初学者可以从基础篇单变量描述

　　◎“统计学”课程是教育部规定的经济管理类专业的核心课程之一，该课程介绍的理论与方法无论对学生继续学习深造，还是毕业后的工作发展，都有重要的作用。在现代信息社会，各大机构和国际企业均设立完善的信息系统，统计是信息系统中不可缺少的部分；所有具规模的企业均视数据库为“金矿”，统计便是开采这个“金矿”的有效工具。

　　◎本书的编写在指导思想上，力求更加适应经济管理类各专业学生使用，突出了统计方法的应用性，尽量避免数学公式的繁琐推导，力求简捷、实用。本书不仅加大了统计调

近年来，有关社会网络分析的计算机软件如雨后春笋般涌现，而且都可以在网上免费获得。本书介绍了一些基本概念和数据收集问题，以及网络分析的方法和模型。，同时，本书反映了社会网络分析的许多*进展，例如，更多地强调图形及p*模型等高级方法。

　　多变量分析是近年来发展迅速的统计分析方法之一，广泛应用于自然科学、管理科学和社会、经济等各个领域。
　　《多变量分析及R的应用》将在深入浅出地讲解多变量分析方法原理的基础上，侧重于结合实例介绍多变量分析方法的应用。在方法的具体实现上，《多变量分析及R的应用》采用了国内外广泛使用的统计软件R，详细介绍了多变量分析方法在R中的实现以及输出结果的解读。
　　《多变量分析及R的应用》共有九章，基本覆盖了常用的多变量分析方法。第一章是绪论，是为指导全书的学习而编排的。第二章是多变量数据描述

　　《统计学基础实验（SPSS 第2版）》的核心内容是以SPSS软件为工具，对统计学的基本理论进行实例性的讲解。
　　《统计学基础实验（SPSS 第2版）》共由18个实验组成：
　　实验一、二主要是对SPSS数据文件进行创建和基本的整理。
　　实验三、四、五、六的主要内容包括经典数理统计学的区间估计和假设检验等基本理论。
　　实验七、八主要介绍了非参数统计的检验等基本理论。
　　实验九至实验十五主要讲解了以线性模型的基本理论为基础的基本方法，涉及单因素方差分析、多因

本书全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现，是一本使用SPSS进行高级统计分析的实用性很强的指导书和参考书。本书共分4个部分。第一部分是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型，主要内容包括方差分析模型、常用实验设计分析方法、多元方差分析与重复测量方差分析、线性混合模型、广义线性模型，广义估计方程与广义线性混合模型；第二部分是回归模型，主要内容包括多重线性回归模型、线性回归的衍生模型、路径分析入门、非线性回归模型、二分类Logistic

　　《统计方法与技术》全面介绍了统计方法与技术的基本内容，以帮助读者对统计学的基本理论、技术与应用有一个清晰完整的了解。该书共有八章，具体内容涉及：统计总论、统计调查、统计整理、综合指标、时间数列分析、统计指数分析、相关与回归分析、抽样推断。该书既可供各高等职业院校经济管理类专业学生系统学习使用，也可作为广大统计学爱好者及相关领域企业管理人员的参考用书。

这是一本关于AMOS软件和结构方程模型的初级应用指南书。在社会科学的研究中，探寻多个自变量与多个因变量之间的关联关系或因果关系，结构方程模型与AMOS是目前*常使用的方法。本书讲述AMOS7.0与结构方程模型的一般性应用，精要地介绍了如何结合研究主题和目的，有效地利用AMOS软件使用结构方程分析方法来完成一个规范的学术研究。本书的读者对象是学术研究、结构方程和AMOS软件学习和应用方面的新手，适合社会科学各学科高年级本科

　　《应用统计分析与R语言实战》是为高等院校非数学类硕士研究生和高年级本科生编写的教材。本书着重介绍各种统计方法的统计思想、问题的背景、应用条件及实际意义，使学生能够对统计方法及其应用有一个系统、全面的了解。本书是经作者多年的教学经验而成，特别是R语言实现的内容，把理论分析、方法介绍和软件实现有机地结合起来，使学生具有独立操作的实践能力。本书可作为高等院校工科、经济、管理、农学、医学等非数学类硕士、博士研究生以及高年级本科生学习统计分析方法（或应用数理统计）课程的教材，也可作为相关学科和工程技术

　　本书结合作者多年的教学实践和科研工作经验，并借鉴国内外优秀统计学教材的理论成果编写而成。本书主要偏向于管理学中一些常用统计学方法的应用，内容包括理论基础和实践操作两部分，内容上涵盖了统计学基础、方差分析、卡方检验、线性回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析以及时间序列；在写法上与SPSS21.0软件紧密结合，每一种统计方法都结合实例进行SPSS软件操作及结果输出，并附有相应分析，方便学生理解。