一款好用的科研数据分析利器——SPSSAU

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提起统计软件，SPSS、SAS、Stata以及开源的R等在国内被广大科研工作者所熟知。许多高校的统计学相关课程，就是以SPSS等作为工具的。

在本科毕业论文、硕博士学位论文，以及科技论文数据处理工具中，这些欧美国家的统计软件市场份额虽然有所下滑，但是仍然处于头部地位。

在这样的背景下，有一款国内的数据科学与统计分析平台——SPSSAU，从2016开始默默耕耘了8年。

SPSSAU（Statistical Product and Service Software Automatically），自动化统计产品和服务软件，其作为一款图形菜单驱动的数据科学平台，界面极其简单友好，输出结果全部采用规范化三线表格格式，并且能提供分析建议，并进行智能分析。

SPSSSAU 已广泛应用于自然科学、技术科学和社会科学的各个领域。包括十一大模块，分别是通用方法、问卷研究、可视化、数据处理、进阶方法、实验/医学研究、综合评价、计量经济研究、机器学习、 Meta 荟萃分析和文本分析。可提供包括描述性统计、假设检验、聚类分析、相关回归分析、信度效度分析、数据可视化、生存分析、综合评价、时间序列分析、Logistic 回归、曲线回归、计量经济模型、机器学习等约 400 类算法。

历经8年的迭代发展，使用SPSSAU的用户已不限于简单的数据分析，而是开始进行更深层的学术研究，在SCI、EI、北大核心期刊、CSSCI等学术期刊中均可以看到SPSSAU的身影。

纵观SPSSAU的出现和发展历程，可以说国产统计软件已经崛起。为了适应更多用户的学习和使用需求，《SPSSAU科研数据分析方法与应用》适时而生。

01. 科研分析方法丰富

这本书根据数据分析在科研中的应用情况，依次介绍数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面。

在差异关系研究、相关影响关系研究、信息浓缩及聚类研究等常见科研分析方法基础上，全面介绍嫡值法、AHP等权重计算，模糊综合评价、耦合协调度等综合评价，TOPSIS、秩和比法等优劣决策，以及ARMA模型、灰色预测模型等数据预测研究方法，并对量表问卷实证研究、医学卫生统计分析两个领域进行应用阐述。

特色内容包括结构方程模型、中介效应分析与调节效应分析、市场研究分析、一致性评价检验等。

图书从一开始就以解决科研数据分析实际问题为出发点，较全面地介绍多学科领域的各类分析方法及其应用。

本书科研数据分析方法较多，可作为工具书进行查阅。

一些不是高频使用、知识点多容易忘记的方法，在需要的时候可从书中快速查阅及学习。

02. 实例讲解通俗易懂

本书没有过多的公式推导，以实际案例为切入点进行原理概念的介绍。

各科研数据分析方法配套的案例尽可能做到契合主题，将原理和要点融入对结果的解释及分析中。

本书语言通俗易懂、图文结合、可读性强，并且结合SPSSAU平台的易学优势便于新手研究者快速学习和掌握科研数据分析方法。

多数研究者并非统计学/数学专业人士，对各类方法的应用和理解有限，如在撰写论文/做科研数据分析时，阅读本书可以让其快速入门分析方法，提高科研分析效率。

03. 全套视频讲解

作为SPSSAU平台的第一本图书教程，该书还额外附赠171集配图视频讲解。读者朋友可根据自己的学习习惯自由选择看书或者看视频。同时，本书提供571页配套PPT资料，以及90多个多行业案例数据。图书配套资料丰富，方便读者学习和使用。

这样的图书有利于研究者更多地了解和借鉴不同学科领域的分析方法和思维，并极大程度地减少研究者在工具使用上的时间成本。

本书基于SPSSAU平台的方法体系对科研数据分析方法与应用做了新的探索，所介绍的分析方法能够补充和完善当前资料缺乏的情况，适合高等院校本科生、研究生，以及行业研究者学习和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参考。

SPSSAU非常适合非统计类专业人士使用，其图形菜单式操作让统计分析更容易快速掌握。无须编程写语法代码的特点，也令许多“文科生”读者和用户不再畏惧数据分析。

而《SPSSAU科研数据分析方法与应用》这本书，同样也特别推荐给非统计类专业人士阅读。可以让新手读者快速熟悉SPSSAU，不用写任何代码，通过鼠标键盘“点一点”、“拖拽”即可上手完成科研数据分析。

SPSSAU的成功不仅仅表明中国在统计分析软件领域迈出了重要的一步，更代表着中国在该领域的实力得到了大众广泛的认可。

我们期待SPSSAU未来继续成长，不仅为中国用户提供优质服务，也能走向国际舞台，为全球用户提供一款卓越的统计分析软件。

选适合自己的统计软件，看最配套的通俗图书教程。《SPSSAU科研数据分析方法与应用》这本书，推荐给大家。

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发布：刘恩惠
审核：陈歆懿
     

      
       

        

         

           
           

            

             

              

               

              
              

               

              
             
            
           
         
         

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