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SPSS在会计和财务管理中的应用

SPSS在会计和财务管理中的应用

出版社:清华大学出版社出版时间:2017-03-01
开本: 16开 页数: 223
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SPSS在会计和财务管理中的应用 版权信息

  • ISBN:9787302466093
  • 条形码:9787302466093 ; 978-7-302-46609-3
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>>

SPSS在会计和财务管理中的应用 本书特色

SPSS(目前称为“PASW”)是目前世界上应用极广泛的统计分析软件,具有功能强大、操作简单、界面友好等特点,普遍应用于经济学、管理学、社会学、心理学和教育学等社会科学领域。但目前财务管理、会计领域的SPSS应用方面的书籍还非常匮乏,这不利于财会专业学生数据统计分析技能的学习和提高。基于此,我们围绕财务管理和会计工作中常见的数据类型和统计分析工作内容,以SPSS 18.0中文版为操作软件,结合具体案例,详细地介绍SPSS各个主要功能模块的统计原理、操作步骤及结果解释。 本书主要包括以下几个方面的特点。 1. 贴近实战的数据和案例 本书的演示案例都是财务管理、会计工作经常涉及的数据处理与分析问题,案例所用的数据均来自公开资源的财务数据(少数为经济数据),因而针对性和实践性强。 2. 详细的“原理介绍 步骤演示 结果解释” 本书对每一个统计分析方法都先介绍其基本统计原理、公式,然后配以详细的SPSS操作步骤图示,*后对SPSS输出结果进行详细说明和解释,因而操作性和实用性强。 3. 配套的“案例数据 课后习题 视频教学” 本书每一章节的案例都有数据供读者自行练习,同时,每一章都有相应的课后习题和答案,此外,我们还在互联网上开设视频教学网址供读者观看学习,因而非常有利于读者的复习和自学。

SPSS在会计和财务管理中的应用 内容简介

  《SPSS在会计和财务管理中的应用》采用SPSS 18.0中文版,介绍了SPSS在财会类专业中的应用。全书共9个章节,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、回归分析等基础统计分析模块以及非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高级统计分析模块。为了方便教学及读者自学,该书除了提供每个章节的演示案例数据外,还专门为读者录制了各个重要知识点的微课教学视频,因而是一本方便实用的SPSS学习教材。   除了主要面向财会类专业,该书还可以作为经济、市场营销及其他管理类专业本专科学生的统计分析课程教材,也可以作为财会类从业人员学习SPSS统计分析的参考书。

SPSS在会计和财务管理中的应用 目录

第1章 SPSS概述
1.1 SPSS简介
1.2 SPSS的安装与运行
1.2.1 SPSS的版本及运行环境
1.2.2 SPSS的安装
1.2.3 SPSS的运行
1.3 SPSS的主要窗口及菜单功能
1.3.1 SPSS的主要窗口
1.3.2 SPSS的菜单功能
1.4 SPSS的系统设置
小结
思考与练习

第2章 数据的建立与管理
2.1 数据的建立
2.1.1 变量的属性
2.1.2 数据的直接录入
2.2 数据的打开与保存
2.2.1 外部数据的打开
2.2.2 SPSS数据的保存
2.3 数据的管理
2.3.1 数据检验
2.3.2 数据的合并
2.3.3 数据的排序
2.3.4 选择个案
2.3.5 计算变基
2.3.6 变量值的重新编码
小结
思考与练习

第3章 描述统计
3.1 变量类型
3.1.1 按数据反映的测量水平划分
3.1.2 按数据是否具有连续性划分
3.2 统计量
3.2.1 集中量数
3.2.2 差异量数
3.3 数据分布
3.3.1 正态分布
3.3.2 偏态分布
3.4 频率分析的SPSS过程
3.4.1 定类和定序变量描述
3.4.2 定距和定比变量描述
3.5 描述分析的SPSS过程
3.5.1 标准分数
3.5.2 描述分析的SPSS过程
3.6 数据探索的SPSS过程
3.7 交叉表分析的SPSS过程
小结
思考与练习

第4章 参数检验
4.1 假设检验
4.1.1 假设检验概述
4.1.2 假设检验的小概率原理
4.1.3 假设检验的基本步骤
4.2 单样本t检验
4.2.1 单样本t检验概述
4.2.2 单样本t检验的步骤
4.2.3 单样本t检验的SPSS过程
4.3 两独立样本t检验
4.3.1 两独立样本t检验概述
4.3.2 两独立样本t检验的原理和步骤
4.3.3 两独立样本t检验的SPSS过程
4.4 两配对样本t检验
4.4.1 两配对样本t检验的研究目的
4.4.2 两配对样本t检验的原理和步骤
4.4.3 两配对样本t检验的SPSS过程
小结
……
第5章 方差分析
第6章 非参数检验
第7章 相关分析
第8章 回归分析
第9章 部分高级分析方法
参考文献
展开全部
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