IBM SPSS for Introductory Statistics
George A. (Colorado State University, USA) Morgan, Karen C. (Colorado State University, USA) Barrett, Nancy L. (University of Colorado at Denver, USA) Leech, Gene W. (Colorado State University, USA) Gloeckner
| Автори | George A. (Colorado State University, USA) Morgan, Karen C. (Colorado State University, USA) Barrett, Nancy L. (University of Colorado at Denver, USA) Leech, Gene W. (Colorado State University, USA) Gloeckner |
|---|---|
| Видавництво | Taylor & Francis Ltd |
| Перекладачі | |
| Категорії: | |
| ISBN | 9781032410302 |
| Рік видання | 2025 |
| Мова | Англійська |
| Кількість сторінок | 244 |
Книга «IBM SPSS for Introductory Statistics» — це спеціалізований посібник, розроблений для тих, хто тільки починає своє знайомство зі статистичним аналізом та програмним забезпеченням IBM SPSS. Видання, що вийшло у 2025 році під егідою Taylor & Francis Ltd, пропонує структурований підхід до вивчення основ статистики, що є критично важливим для студентів, дослідників та науковців у різних галузях знань.
Автори книги — досвідчені фахівці з Colorado State University та University of Colorado at Denver: George A. Morgan, Karen C. Barrett, Nancy L. Leech та Gene W. Gloeckner — поєднують глибокі теоретичні знання з практичними порадами. Завдяки такому авторському складу, читач отримує не просто сухий набір формул, а зрозуміле пояснення того, як працюють статистичні методи в реальних умовах дослідження.
Основний фокус видання зосереджений на тому, щоб допомогти новачкам опанувати інструментарій SPSS для обробки даних. Книга охоплює базові поняття, які необхідні для проведення коректних розрахунків, інтерпретації результатів та правильного представлення отриманих даних. Це робить її ідеальним ресурсом для тих, кому потрібно швидко та ефективно освоїти основи кількісного аналізу.
З обсягом у 244 сторінки, цей посібник є лаконічним та змістовним. Він не перевантажує зайвою інформацією, а зосереджується на практичній користі. Видання англійською мовою дозволяє використовувати міжнародні стандарти термінології, що важливо для академічної спільноти. Це незамінний інструмент для формування навичок роботи з даними, які стануть основою для подальшої наукової діяльності.
eyes>
