SAS是全球领先的统计分析和数据可视化软件之一，广泛应用于医学研究及其他多个领域。本书以由浅入深的方式，系统介绍了SAS的实际应用。内容既涵盖了从软件的基本介绍和操作，到初级和高级统计分析的全过程，也涵盖了医学研究领域数据分析的常见应用范畴。本书共20章，依据内容可以概括为4部分。第1部分是SAS软件入门篇，涵盖SAS

本书围绕群组评价中杠杆效应的识别及其处理问题，基于杠杆效应产生机理分析，从整体测算和个体识别两个方面构建杠杆效应的识别机制和方法。结合综合评价的要素构成及杠杆效应表现的要素或环节，从权重分配优化调整的视角，提出基于变权调整的处理机制与方法；从评价组织动态调整的视角，提出基于信念网络的处理机制与方法；从评价数据可比性的视

本教材以企业大数据统计与分析工作过程为依据，根据学生的认知规律和SPSS软件的不同模块全书共分为七大项目，将技术技能的培养和理论知识的学习有机结合。项目一为SPSS软件介绍，认知SPSS软件的基本操作；项目二到项目六为SPSS数据文件的建立和管理、SPSS数据的预处理、SPSS基本统计分析、SPSS的参数检验、SPSS

本书共11章,以SPSS27.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术,主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础模块,也包含了非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高阶模块,同时还增加了信效度分析、中介效应分析、调节效应分析等使用频率很高的统计分析内容。

数据挖掘是人工智能和机器学习中最活跃的地带。SPSSModeler充分利用计算机系统的运算处理能力和图形展现能力，将数据挖掘方法、应用与工具有机地融为一体，成为内容全面、功能强大、操作友好的数据挖掘软件产品，是大数据分析的理想工具。本书以数据挖掘的实践过程为主线，系统介绍了决策树、人工神经网络、支持向量机、Logist

本书一共分为14章,第1章到第5章为基础章节,这一部分内容偏重Stata的基础操作与常用命令的讲解。第6章到第10章为进阶章节,这一部分内容侧重于Stata的函数、矩阵、循环语句以及编程等方面的学习和操作讲解。第11章到第14章为应用章节,这一部分的内容侧重于数据分析的综合案例操作以及分析结果报告。

本书分为两部分。第一部分是运用抽样方法的实际例子，对扎根理论性抽样、目标导向性抽样、理论或立意抽样展开方法论的论证。第二部分聚焦质性研究中的实在论抽样方法，其中第四章阐述了一种实在论策略的抽样基础，此部分考量的是影响研究的内外部因果作用力和生成机制。接下来的三章阐述实在论抽样策略的三个关键因素。第五章考虑立意工作和假设

本书通过详细的图文步骤介绍了使用SPSS进行统计分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介绍SPSS的基础操作、数据处理、绘图等内容；第6～13章则围绕SPSS中的常用统计与检验方法展开，介绍了如何使用SPSS进行描述性统计、假设检验、相关性检验、方差分析、非参数检验，以及使用SPSS实现逻辑回归、决策树、神经网络、聚类

"本书共11章，阐述统计学是处理包括文本、图像和声音等各种数据类型的科学，具体包括绪论，描述统计学（统计数据搜集和整理、统计图展示、时间数列、统计指数与统计评价指数），传统推断统计学（参数估计和假设检验、相关与回归分析），大数据统计挖掘简介和Python统计分析实验五大部分内容。 教材注重创新性、实用性和

本书主要围绕统计中心工作，以统计建模的方式对经济社会发展中的重点问题和统计数据进行深入地分析与研究，通过统计分析、预测预判建立统计模型。结合统计工作，体现与时俱进和创新精神，注重对数据的探索研究，提高统计模型的实用性、针对性和有效性。