本书选用统计学和数据科学中常见的 R 语言和Python语言“双语”编
写,主要内容包括:引言、R 语言编程基础、R 语言数据处理、R 语言可
视化、R 语言随机抽样和随机数、R 语言基本统计推断、R 语言回归分析、
R 语言大数据分析、Python 语言基础、Python 数据处理等内容。此外,
本书在每章正文后设置主要函数列表、练习题和实验题,以帮助学生复习
巩固和自主练习。同时,还为教师配备了课程教学大纲(含课程思政内容)、
课件、习题解答、

本书针对基础统计和高级统计方法精选了许多代表性应用案例, 旨在将理论介绍、操作演示、应用情景和结果解析融合起来, 由基础向高级进阶。各章节先以统计方法原理、操作步骤和应用条件引入, 再由案例模仿并演示窗口或参数设置, 最后科学解析结果含义。本书内容共16章，包括SPSS软件相关功能和命令，描述统计的方法，概率论相关知识，参数估计和假设检验，常见的方差分析方法，非参数检验，交叉表的检验，定类变量、定序变量和数值变量的相关分析、回归分析、ROC曲线分析、生存分析、因子分析、对应分析、信度分析、效度分

以通俗易懂的语言讲明统计方法的核心原理，配合关键数学公式的诠释，理论讲解上通俗性和严谨性相得益彰。以直观易懂的案例展现SPSS的应用实践过程，配合软件关键选项和核心结果的正确解读，实操训练上操作性和示范性相辅相成。本书循序渐进地引领读者利用SPSS进行数据的组织、整理、描述和统计分析，帮助读者领会统计分析方法的理论精髓，掌握SPSS软件的操作过程，提升解决实际统计分析问题的综合能力。本书提供配套的电子课件、教学大纲、习题和案例数据集等学习资源。

本书由R语言和统计分析两部分构成。第一部分主要包括R语言概述、数据对象及其处理、文件操作、R程序设计、数据可视化;第二部分主要包括概率论与数理统计基础、参数估计、假设检验、多总体数据分析。本书可作:为高等院校信息技术基础或计算机应用基础课程教材与参考书，也可作为应用统计学和大数据分析等相关专业的基础课程教材与参考书。

本书是在SAS 9．4开发平台上编写的，主要分为SAS软件编程基础和SAS软件在数据分析中的应用两部分内容。

第1~7章讲解SAS软件编程基础，内容包括SAS系统概述、SAS语言介绍、数据集的创建与整理、描述性统计分析与数据展现、ODS、SAS SQL语言以及SAS宏语言编程，通过这一部分的学习，读者可以快速掌握SAS编程的基础知识，初步具备SAS编程开发能力。第8~10章讲解SAS软件在多元统计分析、回归分析以及时间序列分析中的应用，通过具体例子详细讲解如何使用SAS软件完成数据

本书基于SPSS 28，详细讲解实验研究的过程和难点，包括如何设计实验、如何根据实验类型和数据类型选择合适的数据分析方法、如何理解并汇报数据分析的结果等。在介绍每种数据分析方法时，本书还提供已公开发表的国际权威论文作为应用案例，同时提供常用数据分析方法检索表，方便研究人员查询、使用。此外，为了更全面地分析数据，本书还增加了效应量等统计量的介绍。

本书在《MINITAB统计分析方法及应用》（第2版）第11～18章的基础上，基于Minitab 21.0 软件，根据读者的反馈意见修订而成。全书根据统计教学的特点并结合大量实例，以循序渐进的方式介绍了 Minitab 21.0 软件的使用方法和统计应用，对软件界面、统计分析结果和统计图形均进行了详细的解释。本书内容包括可靠性/生存分析、多变量分析、时间序列分析、检验功效和样本含量估计、控制图、质量计划工具、过程能力分析和测量系统分析。本书讲述的实例涵盖多个专业，能够满足不同专业读者的需求。本书所

本书在《MINITAB统计分析方法及应用》（第2版）第1～10章、第19章的基础上，基于Minitab 21.0 软件，根据读者的反馈意见修订而成。全书根据统计教学的特点，结合大量实例，以循序渐进的方式介绍了 Minitab 21.0 软件的使用方法和统计应用，对软件界面、统计分析结果和统计图形均进行了详细的解释。本书内容包括Minitab 概述、Minitab入门、数据管理、数据计算、基本统计量、统计表和列联表资料的检验、方差分析、等效检验、非参数检验、回归分析和常用统计图。本书讲述的实例涵盖

统计学作为一门应用性非常强的学科，为使用者提供了获取数据、分析数据并从中得出结论的方法。掌握统计分析方法的具体应用，学会使用统计软件对海量数据进行分析整理，可以让使用者在竞争激烈的就业市场中占据优势。
本书力图将统计学理论知识与实际问题分析相结合、将统计软件操作与案例分析相结合，提高使用者分析问题与解决问题的能力。本书的主要特色包括：以真实数据为依据、以案例分析为载体、以能力培养为目标；案例均为原创，并提供相关配套数据。本书对国内部分宏观和微观数据库进行了较为详细的介绍，可以成为学生查找数

本书在系统梳理各种高级统计方法的基础上，详细介绍了SPSS软件实现这些统计方法的
过程，是一本实用性很强的指导书和参考书。全书共分为11章，包括直销、相关、方差分析进阶、
调节效应和中介效应、多元统计分析进阶、微观计量模型、多层回归模型、因果推断、机器学
习、对数线性模型、生存分析内容，涵盖了当前流行的机器学习、中介效应、因果推断等前沿
方法。本书内容丰富，注重理论和实践的有机结合，每章均配备复习思考题。

本书可作为高等院校统计学类、经济管理类、大数据类本科