本书是在教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想下,基于大数据时代对人才培养的要求而编写的。本书从信息处理与应用的视角入手,探索了基于SPSS和EXCEL环境的数据预处理和数据分析技术。本书由6章组成:数据统计分析的概念、数据梳理与统计描述、数据的差异显著性检验、数据的关联性分析、数据的降维与聚类分析、信度与效度的检验内容。与同类教材相比,本书比较注重对各种统计分析方法适应范畴的讲解,以保证读者在面对具体研究项目时,能够正确地选择有效方法;与此同时,本书还非常注重对各统计分析方法的输出结果进行讲解,对输出表格内相关数据项之间的关系及其边界值进行了点说明,从而保证读者在获得了数据的分析结果后能够准确地总结出有价值的研究结论;另外,本书主要面向非统计类专业学生,注意了语言和术语的通俗化和易于理解性。本书深入浅出,注重系统性和论性,涵盖知识面较广,既可以作为高等院校数据处理类课程的教材,也可作为有志青年的自学参考资料。
本书是在教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想下,基于大数据时代对人才培养的要求而编写的。本书从信息处理与应用的视角入手,探索了基于SPSS和EXCEL环境的数据预处理和数据分析技术。本书由6章组成:数据统计分析的概念、数据梳理与统计描述、数据的差异显著性检验、数据的关联性分析、数据的降维与聚类分析、信度与效度的检验内容。与同类教材相比,本书比较注重对各种统计分析方法适应范畴的讲解,以保证读者在面对具体研究项目时,能够正确地选择有效方法;与此同时,本书还非常注重对各统计分析方法的输出结果进行讲解,对输出表格内相关数据项之间的关系及其边界值进行了点说明,从而保证读者在获得了数据的分析结果后能够准确地总结出有价值的研究结论;另外,本书主要面向非统计类专业学生,注意了语言和术语的通俗化和易于理解性。本书深入浅出,注重系统性和论性,涵盖知识面较广,既可以作为高等院校数据处理类课程的教材,也可作为有志青年的自学参考资料。
马秀麟,男,教育技术学博士,北京师范大学教育学部教育技术学专业副教授,硕士生导师。讲授课程:多媒体技术与网页制作、动态网站建设、社会科学统计分析软件应用、大学计算机应用基础、教育管理信息系统、信息技术与课程整合。主要研究领域:信息技术教育、教育信息管理、教育信息化。