量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

邱皓政 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 量化研究
• 數據分析
• 社會科學
• 研究方法
• PASW
• 統計軟件
• 案例分析
• 實證研究

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562473114

版次：1

商品編碼：11273297

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：386

正文語種：中文

內容簡介

　　《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》指導讀者科學地設計量化研究，規範地收集研究數據，無需繁瑣的統計演算公式，藉助SPSS強大的數據處理功能，跟隨作者的演示和解析即能完成量化研究數據嚮實際研究成果的轉化。《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》引導讀者建立一套研究學理一統計知識一操作能力三位一體的知識與技術。為適應新近的科學研究的需要，此次修訂更新瞭大量內容。
　　《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》強化瞭方差分析與多元迴歸的範例，新增瞭調節變量與中介變量的分析；並以實例詳盡示範瞭量錶編製中的探索性與驗證性因素分析。
　　《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》以SPSS（PASW）18為基礎演示瞭軟件操作步驟。
　　《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》的這些特點和內容，使本書不僅可以作為各大高校統計學、研究方法與數據分析課程的教科書，它還是一本簡單易懂的量化研究工具書。

目錄

第一篇 量化研究的基本概念
第一章 科學研究與量化方法
第一節 科學研究的概念與方法
一、科學的目的與功能
二、科學研究的特性
三、科學研究的內容
四、理論及其功能
第二節 主要的量化研究設計
一、調査法
二、相關研究法
三、實驗法
四、量化方法之比較
第三節 量化研究的結構與內容
一、學術論文的形式
二、論文的結構與內容
第四節 量化研究的程序
一、理論引導階段
二、數據搜集階段
三、數據分析階段
第五節 結語
第二章 測量理論與方法

第二篇 數據處理與數據查核
第三章 數據計算機化與數據庫建立
第五章 描述統計與圖示技術

第三篇 統計分析的原理與技術
第六章 類彆數據的分析——卡方檢驗
第七章 平均數的差異檢驗——t檢驗
第八章 平均數的方差分析——ANOVA
第九章 多因子方差分析
第十章 綫性關係的分析——相關與迴歸
第十一章 多元迴歸
第十二章 迴歸的延伸應用——控製、調節、中介與路徑分析

第四篇 量錶編製的分析技術
第十三章 量錶編製與信效度
第十四章 項目分析與信度估計
第十五章 因素分析：探索取嚮
第十六章 因素分析：驗證取嚮
參考文獻
術語英漢對照錶

量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析 一、 引言：量化研究浪潮中的導航指南 在當今大數據時代，量化研究已成為各學科領域洞察現象、驗證理論、預測趨勢的基石。無論是社會科學、市場營銷、醫學健康，還是教育管理、工程技術，掌握科學的數據分析方法都顯得尤為重要。然而，海量的數據和復雜的統計模型常常讓初學者望而卻步。本書《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》正是應運而生，旨在為廣大研究者，尤其是統計分析的初學者，提供一本既係統又實用的學習手冊。本書以SPSS（PASW）這一在學術界和商業界廣泛應用的統計軟件為載體，通過詳實的項目案例，引導讀者一步步掌握量化研究的設計、數據收集、整理、統計分析到結果解讀的全過程。本書強調理論與實踐相結閤，力求讓讀者在動手操作中理解統計原理，在解決實際問題的過程中提升數據分析能力。 二、 量化研究方法論：嚴謹的科學探索之路 量化研究的核心在於通過數值化的方式來描述、測量和分析現象，從而揭示事物之間的數量關係和規律。本書將首先帶領讀者走進量化研究的宏觀圖景。我們會探討量化研究的哲學基礎，理解其追求客觀性、普遍性和可重復性的特點。接著，我們將深入剖析量化研究的整個流程： 1. 研究問題的提齣與界定： 如何從一個模糊的現象中提煉齣具體、可測量、可檢驗的研究問題？本書將介紹多種啓發研究問題的方法，並強調研究問題在整個研究中的核心地位。 2. 文獻迴顧與理論框架構建： 學習如何進行係統性的文獻檢索，梳理前人的研究成果，為自己的研究奠定堅實的理論基礎，並從中導齣研究假設。 3. 研究設計： 這是量化研究的骨架。本書將詳細介紹不同類型vi的研究設計，如實驗研究、準實驗研究、調查研究、相關研究等，並分析它們各自的適用場景、優缺點以及在SPSS中如何體現。我們將特彆關注變量的測量、抽樣方法的選擇以及如何確保研究的內部效度和外部效度。 4. 數據收集： 探討各種數據收集工具和技術，如問捲調查、訪談（結構化）、觀察（結構化）等，並重點講解如何在SPSS中為不同的數據類型（定類、定序、定距、定比）進行變量的定義和編碼。 5. 數據管理與預處理： 真實世界的數據往往充滿“噪聲”。本書將詳細介紹SPSS中數據錄入、數據清洗（如查找和處理缺失值、異常值）、數據轉換（如變量重編碼、計算新變量）等關鍵步驟，確保數據的準確性和可靠性。 6. 統計分析： 這是量化研究的核心技術環節。本書將循序漸進地介紹SPSS中各種統計方法的應用，從描述性統計到推斷性統計，從單變量分析到多變量分析。 7. 結果解釋與報告： 如何將SPSS輸齣的復雜錶格和圖錶轉化為易於理解的文字描述？如何根據統計結果迴答研究問題、檢驗研究假設？本書將指導讀者如何撰寫規範的研究報告，包括圖錶的使用、統計術語的解釋以及研究的局限性討論。 三、 SPSS（PASW）數據分析範例解析：從理論到實踐的無縫對接 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），現已發展為PASW（Predictive Analytics Software），是全球最受歡迎的統計分析軟件之一。其友好的用戶界麵和強大的統計功能，使其成為學術研究和商業實踐的得力助手。本書的獨特之處在於，它並非簡單羅列SPSS的菜單功能，而是圍繞一係列精心設計的、貼近真實研究場景的範例，將統計理論與SPSS操作緊密結閤。 範例將涵蓋以下核心主題，並深入解析其SPSS操作步驟與結果解讀： 1. 描述性統計與數據可視化： 目的： 初步瞭解數據的基本特徵，如集中趨勢、離散程度、分布形態。 SPSS操作： 頻率分析、描述統計量計算、探索性數據分析（EDA）、圖錶生成（直方圖、條形圖、餅圖、箱綫圖、散點圖等）。 範例應用： 分析一份市場調查問捲中關於消費者基本人口統計學特徵（年齡、性彆、教育程度、收入）的分布；可視化産品滿意度評分的分布情況。 解讀要點： 如何從均值、中位數、眾數、標準差、方差等統計量理解數據；如何通過圖錶直觀展示數據分布和關係。 2. 參數檢驗與非參數檢驗： 目的： 檢驗樣本統計量是否能代錶總體特徵，或比較不同群體之間的差異。 SPSS操作： 單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗： 比較均值是否存在顯著差異。 單因素方差分析（ANOVA）： 比較三個或以上組彆的均值差異。 卡方檢驗（χ²檢驗）： 檢驗分類變量之間的獨立性或擬閤優度。 非參數檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗）： 適用於數據不滿足參數檢驗假設（如正態性）的情況。 範例應用： 檢驗兩種不同教學方法對學生學習成績是否有顯著影響；分析不同地區消費者的購買意願是否存在差異；研究廣告類型與消費者購買行為之間的關係。 解讀要點： 理解P值、顯著性水平（α）、效應量；掌握如何根據數據類型和研究問題選擇閤適的檢驗方法；如何判斷檢驗結果的統計學意義和實際意義。 3. 相關分析與迴歸分析： 目的： 探究變量之間的綫性關係強度與方嚮，以及一個或多個變量如何預測另一個變量。 SPSS操作： Pearson相關係數、Spearman等級相關係數： 衡量變量間的綫性關係。 簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸： 建立預測模型。 邏輯迴歸： 用於預測二分類結果。 範例應用： 研究學習時間與考試成績之間的相關性；預測房屋價格的決定因素（麵積、地段、房齡等）；分析客戶滿意度對客戶忠誠度的影響。 解讀要點： 理解相關係數的取值範圍與含義；解釋迴歸方程的係數（斜率、截距）；評估模型的擬閤優度（R²）；識彆多重共綫性問題。 4. 因子分析與聚類分析： 目的： 探索潛在的測量維度（因子），或將相似的樣本或變量進行分組。 SPSS操作： 因子分析（主成分分析、主軸因子法）： 降維，發現潛在結構。 聚類分析（K-means聚類、層次聚類）： 樣本分組或變量分組。 範例應用： 從大量問捲題目中提取齣影響消費者購買決策的關鍵因素；將具有相似消費行為的顧客進行分群，以便進行精準營銷。 解讀要點： 理解因子載荷、方差貢獻率、KMO值、Bartlett球體檢驗；如何根據聚類結果描述群體的特徵。 5. 高級分析技術簡介（根據篇幅和讀者需求選擇性引入）： 目的： 介紹更復雜的統計模型，如結構方程模型（SEM）、多層次模型（MLM）等。 SPSS操作： 簡要介紹SPSS中可用的相關模塊（如AMOS）或數據準備方法。 範例應用： 演示如何通過SEM分析測量模型和結構模型；解釋多層次模型在處理嵌套數據（如學生嵌套在班級中）時的優勢。 解讀要點： 瞭解這些高級技術的應用場景和基本原理。 四、 學習方法與建議：掌握工具，融會貫通 本書的學習不僅僅是機械地點擊SPSS的菜單，更重要的是理解每一步操作背後的統計學原理。為瞭最大化學習效果，我們建議： 理論與實踐並重： 在閱讀理論章節時，嘗試在SPSS中復現相關的統計概念；在操作範例時，深入思考其統計學意義。 動手實踐是關鍵： SPSS軟件是實現量化研究的工具，熟練掌握軟件操作是基礎。本書提供的每一個範例都鼓勵讀者親手操作，嘗試修改數據，觀察結果的變化。 理解輸齣結果： SPSS會生成大量的統計輸齣，學會篩選、理解和解釋這些輸齣至關重要。本書將詳細指導讀者如何解讀SPSS輸齣錶格中的關鍵信息。 舉一反三： 本書的範例旨在教授方法，而非限製思路。讀者應嘗試將所學方法應用於自己的研究領域，並根據實際情況進行調整和創新。 批判性思維： 統計分析的結果並非終點，而是解釋現象的依據。讀者需要結閤研究背景，進行審慎的分析和判斷，避免過度解讀或得齣錯誤的結論。 五、 結論：成為數據時代的有力導航者 《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》旨在成為您量化研究之路上的得力助手。通過係統性的理論闡述和豐富實用的SPSS範例解析，本書將幫助您： 建立堅實的量化研究理論基礎。 熟練掌握SPSS（PASW）軟件的數據分析功能。 自信地進行各種統計分析，從描述到推斷。 有效地解讀和呈現統計分析結果。 提升在學術研究和實際工作中解決問題的能力。 我們相信，通過本書的學習，您將不再畏懼枯燥的數據和復雜的統計公式，而是能夠駕馭量化研究的力量，在信息爆炸的時代，做齣更明智、更具洞察力的決策，成為一名真正的數據分析行傢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為眾多在量化研究和統計分析領域探索的學子們提供瞭一盞明燈。其最大的亮點在於，它並非高屋建瓴地講解理論，而是將重點聚焦於SPSS（PASW）這一強大統計軟件的實操應用。書中精心挑選瞭大量典型的研究案例，幾乎涵蓋瞭社會科學、經濟學、心理學等多個領域中常見的統計分析需求。例如，在進行相關性分析時，它不僅教會瞭我們如何運用SPSS得齣相關係數和顯著性水平，更深入地闡釋瞭不同相關係數的含義以及在研究解釋中的注意事項。 我尤其欣賞書中對於數據預處理環節的詳盡描述。很多時候，數據分析的成敗往往取決於前期的準備工作，而這本書在這方麵給予瞭充分的關注。從缺失值處理、異常值檢測，到變量的轉換和編碼，每一個環節都伴隨著具體的SPSS操作指導和詳實的解釋，讓讀者能夠深刻理解每一步操作的目的和潛在影響。此外，書中對於迴歸分析、方差分析等常用統計方法的講解，也做到瞭深入淺齣，從模型構建到結果解讀，都進行瞭條理清晰的梳理，為讀者提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這是一本在實操層麵極具價值的參考書。它巧妙地將量化研究的核心理念與SPSS（PASW）軟件的強大功能融為一體，通過大量的真實數據分析範例，為讀者構建起瞭一套完整的SPSS數據分析知識體係。我尤其喜歡書中對於數據可視化部分的細緻講解。它不僅僅停留在教你如何生成圖錶，更深入地探討瞭不同類型圖錶（如散點圖、柱狀圖、摺綫圖等）在數據呈現上的優勢與局限，以及如何通過SPSS優化圖錶的美觀度和信息傳達效率，這對於撰寫學術論文的圖錶部分非常有幫助。 書中對於高級統計方法的介紹也相當到位，例如聚類分析和判彆分析。它清晰地展示瞭如何在SPSS中執行這些分析，並詳細解釋瞭輸齣結果中各項指標的含義，例如聚類分析中的聚類中心和簇的形成，以及判彆分析中的判彆函數和分類準確率。這些內容對於我理解和運用更復雜的統計模型起到瞭關鍵的推動作用。總的來說，這本書的價值在於，它不僅教你“怎麼做”，更引導你“為什麼這麼做”，從而真正提升讀者的統計分析素養。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期讀到的一本非常實用的數據分析指南。剛拿到手時，我對“量化研究與統計分析”這類主題有些望而卻步，總覺得會充斥著枯燥的公式和難以理解的理論。但這本書在SPSS（PASW）數據分析的範例解析部分，給瞭我極大的驚喜。它並沒有直接拋齣復雜的統計模型，而是從實際應用場景齣發，一步步地引導讀者如何運用SPSS來解決研究中的問題。書中提供的案例都非常貼近學術研究的實際需求，涵蓋瞭從數據錄入、清洗，到描述性統計、推斷性統計，再到高級統計方法的應用。 尤其是那些詳細的步驟截圖和清晰的講解，讓我這個SPSS新手也能快速上手。我特彆喜歡它在解釋統計概念時，會用通俗易懂的語言，並結閤案例數據進行說明，讓我不再對“P值”、“置信區間”這些術語感到睏惑。書中對於數據可視化部分的指導也非常到位，如何選擇閤適的圖錶類型來呈現數據，以及如何在SPSS中進行美化，這些細節都極大地提升瞭我報告的專業度和美觀度。總而言之，這本書就像一位耐心的導師，手把手地教你如何將理論知識轉化為實際的數據分析能力，對於想要提升自己量化研究技能的學者和學生來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本《量化研究與統計分析：SPSS（PASW）數據分析範例解析》在結構設計上，巧妙地平衡瞭理論深度與實踐操作。其內容安排緊湊而有序，從基礎的數據導入與管理，逐步深入到各種統計分析技術的應用。特彆值得稱贊的是，書中針對不同類型的研究問題，提供瞭多組精心設計的SPSS操作範例。這些範例不僅僅是簡單的操作演示，更包含瞭對統計原理的精闢解讀，以及對分析結果的深入剖析。 我發現書中對於假設檢驗的講解尤其清晰。它不僅介紹瞭各種假設檢驗方法的適用條件和SPSS操作步驟，還著重強調瞭如何根據研究目的選擇閤適的檢驗方法，以及如何準確解讀檢驗結果。書中還花瞭相當的篇幅來介紹模型診斷和效果評估，這對於提升研究的嚴謹性和可信度至關重要。無論是對迴歸模型殘差的分析，還是對模型擬閤優度的評估，書中都提供瞭詳實的SPSS操作和結果解讀指南，讓讀者能夠避免常見的分析誤區。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是手裏握著一本“統計分析秘籍”，隨時可以翻閱並解決我在數據分析過程中遇到的實際問題。它的核心優勢在於，將抽象的統計理論與具體的SPSS（PASW）操作完美地結閤起來。書中收錄的案例非常豐富，幾乎涵蓋瞭我作為一名研究者可能遇到的絕大多數統計分析場景。舉個例子，在進行因子分析時，書中不僅演示瞭SPSS的操作界麵和參數設置，還詳細講解瞭如何理解KMO檢驗和Bartlett球體檢驗的結果，以及如何對提取的因子進行命名和解釋，這讓我受益匪淺。 更讓我欣喜的是，書中對於統計假設的闡述非常到位，並且在案例中清晰地展示瞭如何通過SPSS來驗證這些假設，以及如果假設不滿足時，應該如何調整分析策略。書中對於ANOVA（方差分析）的講解尤其細緻，它詳細說明瞭單因素、雙因素方差分析的原理、SPSS操作流程以及事後多重比較的意義，對於理解變量之間的關係非常有幫助。此外，書中對於模型擬閤的討論也給瞭我不少啓發，讓我明白如何在SPSS中對模型的擬閤程度進行科學的評估。

評分☆☆☆☆☆

書很好，實用

評分☆☆☆☆☆

物品棒棒的 物流快快的 很不錯

評分☆☆☆☆☆

書特彆舊，封麵都摺瞭，而且快遞寄瞭7天纔到。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，很好的參考資料

評分☆☆☆☆☆

這個也不錯，有用

評分☆☆☆☆☆

經典的SPSS

評分☆☆☆☆☆

還可以吧。。。習慣好評。。

評分☆☆☆☆☆

研究生階段沒有學完。接著學

評分☆☆☆☆☆

不喜歡看電子書，浪費錢啊