问卷数据分析――破解SPSS的六类分析思路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周俊 著

图书标签:

• SPSS
• 问卷数据
• 数据分析
• 统计分析
• 社会调查
• 研究方法
• 定量研究
• 心理学
• 教育学
• 管理学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121307355

版次：1

商品编码：12150862

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： CDA数据分析师系列丛书

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：240

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告等，本书侧重于学术研究中的SPSS调查问卷数据分析的使用指导，适合高等院校的本科生、研究生，企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员，同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

内容简介

本书系统介绍了使用SPSS进行问卷调查分析的思路及方法，其中共分为四部分，分别是问卷设计、问卷分析六类思路解读、数据分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中问卷设计适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读此部分内容。读者可以结合实际情况选读问卷分析六类思路解读这一部分内容。数据分析方法在SPSS中的操作这部分内容详细讲解了各类数据分析方法在SPSS中的操作细节，并对输出结果做出说明。答疑解惑部分罗列了各类分析方法常见的疑难杂症。本书侧重于问卷分析的应用性，为问卷分析人员提供包括问卷设计、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在内的“一站式”指导，力求让读者在最短的时间内掌握SPSS分析并且完成高质量的问卷分析报告。使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告中，本书侧重于学术研究中的SPSS调查问卷数据分析的使用指导，适合高等院校的本科生、研究生，企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员，同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

作者简介

周俊，北京大学2009级市场营销硕士学历，中央财经大学金融学院国际项目部统计学讲师。除将于行业外，周老师曾在***（中国）和兰亭集势从事商业数据分析工作（商业分析师），现任问卷星平台数据分析顾问，人大经济论坛SPSS软件培训师，是在线网页版本问卷分析工具SPSSAU创始人。截至2015年年底，已为近万名学生提供培训、咨询和讲解服务，包括学生、高校、科研机构、企业从业人员等。周老师结合5年数据分析经验，并且利用大数据思想，将SPSS分析模块整合，开发出在线网页版本数据分析工具SPSSAU（www.spssau.com）。

精彩书评

本书同其他数据分析方面的专著相比特点鲜明：首先，作者专注于问卷来源的数据分析，对数据分析方法的介绍更加专注、详细和深入；其次，作者没有带入任何数据分析背后的数学原理，着重介绍的是数据分析方法的实际应用；最后，本书内容深入浅出，适合所有对问卷数据分析有需求的读者随时翻看查阅。
——胡啸，问卷星CEO

目录

第一部分 问卷设计
第1 章 统计学基础知识及术语解释 2
1．1 数据分析 3
1．2 样本特征描述分析方法 5
1．3 信度和效度分析 5
1．4 因子分析 6
1．5 变量关系研究分析方法 8
1．6 中介调节分析 10
1．7 差异研究分析方法 11
1．8 聚类分析方法 12
1．9 其他分析方法 13
第2 章 问卷题项设计说明和注意事项 15
2．1 量表题项设计 16
2．2 非量表题项设计 18
第3 章 量表类问卷设计和注意事项 20
3．1 问卷设计框架 21
3．2 问卷案例解读 23
3．2．1 案例1：“90 后”员工离职倾向调查问卷 23
3．2．2 案例2：旅游消费者市场细分情况调查问卷 25
第4 章 非量表类问卷设计和注意事项28
4．1 问卷设计框架 29
4．2 问卷案例解读30
4．2．1 案例1：网购奢侈品消费情况研究 30
4．2．2 案例2：大学生理财情况调查问卷32
第二部分 问卷分析六类思路解读
第5 章 量表类问卷影响关系研究38
5．1 分析思路解读 39
5．2 分析方法说明 40
5．2．1 样本背景分析 41
5．2．2 样本特征、行为分析 41
5．2．3 指标归类分析 41
5．2．4 信度分析 43
5．2．5 效度分析 44
5．2．6 研究变量描述性分析 45
5．2．7 研究变量相关关系分析 46
5．2．8 研究假设验证分析 46
5．2．9 差异分析 49
5．3 案例分析 51
5．3．1 案例的样本背景信息统计 52
5．3．2 案例的样本基本特征情况描述分析 53
5．3．3 案例的探索性因子分析 54
5．3．4 案例的信度分析 58
5．3．5 案例的效度分析 59
5．3．6 案例的研究变量描述性分析 61
5．3．7 案例的相关分析 62
5．3．8 案例的多元线性回归分析 63
5．3．9 案例的方差分析 65
第6 章 量表类问卷中介效应和调节效应研究 67
6．1 分析思路解读 68
6．2 分析方法说明 69
6．2．1 研究变量相关关系和回归影响关系分析 69
6．2．2 中介效应分析 70
6．2．3 调节效应分析 73
6．3 案例分析 77
6．3．1 案例的信度分析和效度分析 79
6．3．2 案例的研究变量相关关系和回归影响关系分析 81
6．3．3 案例的中介效应分析 82
6．3．4 案例的调节效应研究 84
第7 章 量表类问卷权重研究 86
7．1 分析思路解读 87
7．2 分析方法说明 88
7．2．1 指标归类分析 89
7．2．2 效度分析 89
7．2．3 因子分析法指标权重构建 90
7．2．4 分析方法总结 93
7．3 案例分析 93
7．3．1 案例的探索性因子分析 94
7．3．2 案例的效度分析 95
7．3．3 案例的因子分析法指标权重构建 96
第8 章 “类实验”类问卷差异研究 99
8．1 分析思路解读 100
8．2 分析方法说明 101
8．2．1 交互作用研究 101
8．2．2 差异分析 103
8．3 案例分析 103
8．3．1 案例的多因素方差分析 104
8．3．2 案例的差异分析 106
第9 章 聚类样本类问卷研究 108
9．1 分析思路解读 109
9．2 分析方法说明 111
9．2．1 聚类和聚类效果验证 112
9．2．2 聚类类别样本差异分析 114
9．3 案例分析 114
9．3．1 案例的探索性因子分析 116
9．3．2 案例的信度分析和效度分析 120
9．3．3 案例的聚类分析 121
9．3．4 案例的聚类样本命名及聚类效果验证 123
9．3．5 案例的不同类别样本卡方分析 124
第10 章 非量表类问卷研究 126
10．1 分析思路解读 127
10．2 分析方法说明 128
10．2．1 基本现状和样本态度分析 128
10．2．2 卡方分析 129
10．2．3 Logistic 回归分析 130
10．3 案例分析 132
10．3．1 案例的基本现状和样本态度分析 134
10．3．2 案例的卡方分析 134
10．3．3 案例的Logistic 回归分析 136
第三部分 数据分析方法在SPSS 中的操作
第11 章 基础SPSS 操作说明 140
11．1 SPSS 界面说明 141
11．2 计算变量 142
11．3 编码处理 143
11．4 筛选功能 145
11．5 合并数据 146
第12 章 描述性方法在SPSS 中的操作 147
12．1 频数分析 148
12．2 描述性分析 149
第13 章 信度和效度研究方法在SPSS 中的操作 150
13．1 信度分析 151
13．2 效度分析 152
第14 章 变量关系研究方法在SPSS 中的操作 158
14．1 相关分析 159
14．2 线性回归分析 159
14．3 中介效应分析 162
14．4 调节效应分析 164
14．5 Logistic 回归分析 167
第15 章 差异性研究方法在SPSS 中的操作 173
15．1 单因素方差分析 174
15．2 多因素方差分析 178
15．3 t 检验 180
15．3．1 独立样本t 检验 181
15．3．2 配对样本t 检验 183
15．3．3 单样本t 检验 184
15．4 卡方分析 186
15．4．1 单选题卡方分析 186
15．4．2 多选题卡方分析 188
第16 章 权重类、聚类样本研究方法在SPSS 中的操作 193
16．1 因子分析 194
16．1．1 因子分析探索因子功能194
16．1．2 因子分析权重计算功能199
16．2 聚类分析 202
16．2．1 两步聚类 203
16．2．2 k-均值聚类 206
16．2．3 系统聚类 208
第四部分 答疑解惑
第17 章 分析思路和分析方法问题解惑 212
17．1 基本统计问题解惑 213
17．2 描述性方法 214
17．3 信度分析和效度分析 215
17．4 变量关系研究方法 217
17．5 差异性研究方法 220
17．6 权重类、聚类样本研究方法 221
附录A 中英文术语对照表 223

精彩书摘

我初次接触 SPSS 软件是在一门市场研究课程上，并且我在第一次接触 SPSS 时就对其各类分析方法产生了极大的兴趣，比如回归分析可以神奇地将概率论、线性代数和微积分知识进行整合运用。更重要的是，数据分析能够通过各种各样的分析方法针对实际数据，解决实际问题，挖掘潜在价值信息。

数据分析是统计知识的实际运用，然而并非每个人都对数学感兴趣，对数字有“感觉”。如果没有数据结论作为支撑，论点就没有坚强的后盾，很难让人信服。学生时代的我曾想过：是否可以有这样一本书，让读者轻松读懂，而不像市面上的理论性书籍那样只罗列了一堆公式。直到网络问卷调研的兴起，我才找到了这样的切入口，使用问卷作为背景案例进行阐述，既可以将各类分析方法融入问卷研究，又可以将分析思路进行梳理，以撰写简单的文字报告，解决实际问题。

纵观我国当前教育现状，很多高校都开设了统计理论课程，但课程均基于理论原理、分析方法的计算公式的讲解，比如 t 检验的公式应该是什么，如何计算 t 值等。一旦将课堂中的分析方法用于实践，则可能出现各种各样的问题：从理论上讲，分析的数据需要正态分布，可实际的数据无论如何均不是正态分布；在课程中使用的练习数据总是很“完美”，一旦自己收集数据进行分析，则“面目全非”，无法继续进行分析；对于使用什么样的分析方法更合适，以及分析方法的逻辑关系是什么，完全没有头绪。课堂上是对分析方法进行单独的讲解，而在实际研究中，需要对整份数据进行分析，并且选择合适的分析方法，完成研究报告。很庆幸自己有这样的机会，将 5 年的数据分析经验进行总结，并写出这样一本有意义的书籍。

站在个人的角度，我认为每个人都需要掌握一定的数据分析技能。在实际工作中，每个行业都会产生数据，并且需要基于数据结论提供相关决策支持。各行业涉及的专业名词术语很多，数据分析需要结合专业知识进行，不太可能让只懂统计的人去处理。数据分析不应该是高不可攀的工具，而应该是像 Excel 这样的“傻瓜式”工具，普遍应用于各行各业。希望本书让读者有不一样的体验，忘记一堆数学公式和理论原理，随心所欲地进行数据分析。

从 2015 年年底开始计划书籍的框架内容，到 2016 年 10 月审稿完成，在此期间我得到电子工业出版社编辑张慧敏、王静、杨嘉媛的大力帮助，在此表示感谢。另外，本书还得到问卷星 CEO 胡啸的大力支持，包括对书稿第一部分问卷设计的建议，以及问卷星企业版本的免费使用支持、样本服务免费使用支持等。关于本书的第二部分内容，张文彤老师给予了非常多有价值的写作建议，并且张文彤老师还提供了详细的修改指导建议，在此一并表示感谢。也感谢我的父母以及在写作过程中支持我的朋友们。

真心希望本书对各位读者有一定的帮助，至少可以有所启迪。建议读者先详细阅读第一部分问卷设计，通过第一部分内容的学习，读者可以了解各类分析方法的功能及使用要求，以及问卷与各类分析方法的匹配对应关系。针对第二部分内容，读者可以进行选读，阅读与自己的问卷对应的分析思路框架及分析方法，并且结合第三部分内容的操作指导，完成高质量分析报告，如果在分析方法使用过程中出现问题，则可参考第四部分内容。

前言/序言

从啤酒和尿布的故事开始，我们发觉到简单的数据中可能存在无穷的奥秘，好奇心驱使越来越多的人投身到枯燥的数据中。已经没有人会怀疑这是一个数据的时代或者一个大数据的时代。但相比后者，我还是更倾向认为目前仅是一个数据的时代。诚然，大数据的概念火热，但具体到某个领域或某个研究，获取和存储海量数据都远远超出了绝大多数研究者的能力范围，更遑论随后的研究。退而求其次，如果不谈大数据，则目前已有足够的研究方法和数据分析方法可供我们选择使用。

在瀚如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查问卷的方式来获取的。在问卷星平台上，每天都会产生上万份问卷和 100 多万份答卷，但在运营过程中，我们也发现大部分用户的数据分析仅仅停留在简单的频率分析上。数据中隐藏的巨大价值，还在默默沉睡，等待被人挖掘。造成这样窘境的原因可能是，我们在关注各种数据概念的同时，并没有以科学的研究方法来处理这些数据。

如何挖掘这些沉睡在问卷数据中的价值，这正是本书作者周俊老师想要与广大读者分享的。周俊老师专注于数据研究超过 5 年，同时也是问卷星在数据分析方面的长期合作伙伴。在同周老师一起工作的时间里，我们不仅领略了他在问卷数据分析方面的专长与见解，也感受到他一丝不苟严谨的工作态度，这些也深深融入了本书的创作过程中。

本书同其他数据分析方面的专著相比特点鲜明：首先，作者专注于问卷来源的数据分析，对数据分析方法的介绍更加专注、详细和深入；其次，作者没有带入任何数据分析背后的数学原理，着重介绍的是数据分析方法的实际应用；最后，作者深入浅出的介绍，适合所有对问卷数据分析有需求的读者随时翻看查阅。

截至目前，用户在问卷星上发布的问卷已超过 1000 万份，累计回收答卷超过6 亿。让更多人挖掘到问卷数据中隐藏的无限价值——我想这正是周老师和问卷星共同的愿景所在。

问卷星 CEO 胡啸

洞悉数据背后的隐秘世界：从原理到实操，解锁信息价值的钥匙 在信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字集合，而是蕴藏着丰富洞察、驱动决策的关键资源。然而，如何从海量、多维度的数据中提炼出有价值的信息，将原始数据转化为具有指导意义的结论，一直是困扰许多研究者、分析师乃至企业管理者的难题。本书旨在为您提供一套系统性的方法论，引导您跨越数据分析的门槛，掌握解读数据、洞察规律、驱动实践的核心能力。 本书并非单纯的技术手册，更侧重于培养您对数据分析的深刻理解和批判性思维。我们将从数据分析的本质出发，阐释数据是如何反映现实世界、如何被有效地收集和组织，以及我们在分析过程中可能遇到的误区和挑战。您将学会如何将复杂的商业问题或研究课题，转化为可量化、可分析的数据模型，并在此基础上，掌握一系列经过实践检验的分析框架和方法。 一、 数据之源：理解你的信息基石 在开始任何数据分析之前，首要的任务是理解“数据从何而来”以及“数据代表什么”。我们将深入探讨不同类型数据的特性，例如： 定量数据（Quantitative Data）：数字化的、可测量的信息，如销售额、用户年龄、调查评分等。我们将介绍如何识别不同尺度的定量数据（如名义、顺序、区间、比例），以及不同尺度数据对后续分析方法选择的影响。 定性数据（Qualitative Data）：非数字化的、描述性的信息，如访谈记录、开放式问卷回答、用户反馈等。我们将探讨如何对定性数据进行编码、归类和主题分析，以发掘隐藏的模式和观点。 数据的来源和收集方法：无论是通过结构化的问卷调查、非结构化的文本收集，还是来自传感器、交易日志等实时数据流，了解数据的产生过程和收集机制至关重要。我们将讨论抽样方法、数据采集的质量控制、以及数据误差的来源，帮助您建立对数据真实性的初步判断。 数据预处理的基础：原始数据往往充满了噪声、缺失值或不一致之处。本书将详细介绍数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理、数据标准化与转换等预处理技术。这些步骤是保证后续分析结果准确性和可靠性的基石，我们将通过详实的案例，让您理解每一步操作的必要性及其对结果的影响。 二、 分析的视角：从描述到预测的思维跃迁 数据分析的旅程是一个循序渐进的过程，从对数据的基本认知，到挖掘数据之间的关系，再到预测未来的趋势。本书将带领您构建不同层级的分析视角： 描述性分析（Descriptive Analysis）：这是数据分析的起点，旨在用清晰、简洁的方式概括数据的整体特征。您将学习如何运用各种统计指标，如均值、中位数、众数、标准差、方差等，来刻画数据的中心趋势和离散程度。同时，我们将强调可视化在描述性分析中的核心作用。通过图表，如直方图、箱线图、饼图、散点图等，您可以直观地展示数据的分布、比较不同组别的数据，并发现潜在的模式。我们将深入探讨选择何种图表最能有效地传达信息，以及如何避免图表误导。 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：在描述性分析的基础上，EDA更进一步，旨在发现数据中隐藏的模式、关系、异常值和趋势。您将学习如何通过多维度的数据交叉分析，例如分组比较、相关性分析、交叉制表等，来探索变量之间的潜在联系。我们将强调假设驱动的EDA，即如何基于业务问题或研究假设，设计一系列探索性分析步骤，以验证或反驳这些假设。 诊断性分析（Diagnostic Analysis）：当问题发生时，诊断性分析是关键。它旨在找出问题发生的原因，而不是仅仅描述问题本身。您将学习如何运用诸如溯源分析、因果分析（初步）、以及事件分析等方法，来探究现象背后的驱动因素。例如，当销售额突然下降时，诊断性分析会帮助您追踪是特定产品线、特定地区、还是特定营销活动出现了问题。 预测性分析（Predictive Analysis）：这是数据分析中最具价值的部分之一，它利用历史数据来预测未来的趋势和结果。本书将介绍一系列常用的预测模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。您将学习如何选择合适的模型，如何训练模型，以及如何评估模型的预测精度。我们将通过实际案例，展示如何利用预测性分析来优化资源配置、预测市场需求、评估风险等。 规范性分析（Prescriptive Analysis）：在预测的基础上，规范性分析进一步提出最优的行动建议，以达到期望的目标。您将学习如何运用诸如优化算法、决策树、以及仿真模拟等技术，来设计和评估不同的解决方案。例如，在预测到某个产品销量可能下降后，规范性分析可以帮助您确定采取何种促销策略、调整库存水平，才能最大限度地减小损失并实现收益最大化。 三、 分析的工具与方法：掌握核心技术，灵活运用 本书并非局限于某种特定的软件，而是强调分析思维和方法的通用性。然而，为了更好地将理论付诸实践，我们将适当引入一些行业内广泛应用的统计学概念和分析工具，并以一种概念驱动而非软件驱动的方式进行讲解，让您理解其背后的逻辑。 统计学的基石：回归分析（线性回归、多项式回归）、相关性分析（Pearson、Spearman）、方差分析（ANOVA）、t检验、卡方检验等，这些基础统计方法是理解变量之间关系、检验假设的重要工具。我们将深入剖析这些方法的原理，以及它们适用的场景和局限性。 多变量分析的进阶：当您需要同时处理多个变量时，您将需要更高级的分析技术。例如，因子分析和主成分分析可以帮助您降维，提取数据中的主要信息；聚类分析可以帮助您将相似的对象分组，发现数据中的自然结构；判别分析和分类模型（如支持向量机、决策树、随机森林的入门概念）则用于将数据划分到预定义的类别中。 时间序列的洞察：对于关注数据随时间变化的领域，时间序列分析至关重要。您将学习如何识别趋势、季节性、周期性等成分，如何进行平稳性检验，以及如何构建ARIMA、指数平滑等模型来预测未来值。 数据可视化：传递洞察的语言：再次强调，数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一环。本书将引导您超越基础图表，学习如何创建更具信息量和交互性的可视化，例如热力图、网络图、地理信息图等，以及如何根据不同的分析目标和受众，选择最恰当的可视化方式。 四、 实践的指南：从数据到决策的闭环 理论的学习最终需要回归实践。本书将通过丰富的案例研究，贯穿数据分析的整个生命周期： 案例导入：每个章节都将从一个真实的业务场景或研究问题出发，引导您思考“我需要解决什么问题？”、“我需要哪些数据？”、“我应该采用什么样的分析方法？”。 步骤详解：我们将以一种“手把手”的方式，引导您完成数据准备、模型选择、模型构建、结果解读和结论提炼的整个过程。虽然不会局限于具体软件，但会阐释在实际操作中可能遇到的问题和解决方案。 结果解读与沟通：分析的价值在于其结果能否被理解和应用。您将学习如何清晰、准确地解读分析结果，如何将复杂的统计概念转化为非技术人员易于理解的语言，以及如何通过报告和演示，有效地将您的数据洞察传达给决策者，推动实际行动。 伦理与局限性：数据分析并非万能，并且伴随着潜在的伦理风险。本书将讨论数据隐私、算法偏见、结果的误读等问题，引导您在数据分析过程中保持审慎和负责任的态度。 本书的目标读者： 渴望系统学习数据分析方法的研究人员、学生； 希望提升数据驱动决策能力的业务分析师、市场研究人员、产品经理； 致力于通过数据优化运营、提升效率的企业管理者； 对数据背后的故事充满好奇，希望掌握信息解读能力的任何领域人士。 掌握数据分析的能力，意味着您将拥有解读世界、驱动变革的一把强有力的钥匙。本书正是为您量身打造的导航图，它将帮助您解锁数据的潜能，将冰冷的数据转化为温暖的洞察，最终驱动更明智的决策和更卓越的成就。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触问卷调查，完全是小白一个，这《问卷数据分析――破解SPSS的六类分析思路》这本书简直是我的救星！我之前尝试过一些在线的分析工具，感觉太笼统，很多时候不知道具体该怎么操作，也理解不了报告里的术语。这本书不一样，它从最基础的概念讲起，比如数据的清洗、编码、变量的创建，这些看起来琐碎但至关重要。然后，它花了很大篇幅介绍SPSS的界面和操作流程，点点鼠标就能完成一些基础的描述性统计，像频数分析、百分比、均值、标准差什么的，这些都是理解数据的第一步。最让我惊喜的是，作者并没有直接跳到复杂的模型，而是循序渐进，用很多实际的案例来演示，让我能清楚地看到每一步操作的意义和结果。比如，对于那些我之前觉得头疼的“缺失值”和“异常值”，书中都有详细的处理方法和建议，并且解释了为什么这么做。读完前几章，我感觉自己对SPSS不再是畏手畏脚，而是有了一定的掌控感，能够独立完成一些基本的数据整理和探索性分析了，这对我下一步进行更深入的研究打下了坚实的基础，真的感觉前途一片光明！

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计学专业的学生，我对那些枯燥的统计理论一直感到头疼，总是记不住公式，也理解不了背后的逻辑。《问卷数据分析――破解SPSS的六类分析思路》这本书恰恰解决了我的痛点。它并没有堆砌大量的统计学公式和定理，而是用非常通俗易懂的语言，结合大量生动的案例，来解释SPSS的各种分析方法。比如，在讲解“相关性分析”的时候，作者并没有直接抛出皮尔逊相关系数的公式，而是先用一个大家都能理解的例子，比如“学习时间的长短和考试成绩的高低是否存在关系”，然后逐步引出如何用SPSS来检验这种关系，以及如何解读相关系数的正负和大小。这种“先懂后学”的方式，让我觉得学起来轻松很多，也更有成就感。书中对SPSS的每一个操作步骤都配有详细的截图，而且对每个选项的功能都做了清晰的说明，让我可以一边看书一边跟着操作，几乎不会出现卡壳的情况。特别是对于初学者来说，这种手把手的指导非常重要，它能帮助我们快速建立对SPSS的信心，克服对软件的恐惧感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它不仅仅是教你SPSS怎么用，更重要的是教你“怎么思考”数据。作者提出的“六类分析思路”概念，我觉得是这本书的核心价值所在。以往我看过的很多SPSS教程，都是罗列各种统计方法，比如T检验、ANOVA、回归分析等等，然后告诉你什么时候用哪个。但这本书不一样，它把这些方法归纳到了不同的“思路”下，比如“描述性分析思路”、“比较性分析思路”、“相关性分析思路”、“预测性分析思路”、“差异性分析思路”以及“探索性分析思路”。这让我能够从更宏观的角度去理解，我的研究问题到底属于哪一类，然后根据这个思路去选择最合适的SPSS分析方法。书里对每一种分析思路都配了非常贴切的案例，从案例的设计到数据的收集，再到最终的分析结果解读，都讲解得非常细致。尤其是关于如何将研究假设转化为SPSS的操作指令，以及如何从SPSS输出的图表和数据中提炼出有价值的结论，这方面的内容让我受益匪浅。我之前总是纠结于SPSS的各种菜单选项，现在我能明白，这些操作背后的逻辑是什么，也更能根据实际情况灵活运用这些工具了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计风格非常友好，让我这个对统计分析有点畏惧的人也能轻松上手。从封面设计到排版，都给人一种清晰、简洁、易于阅读的感觉。每章节的开始都有一个简短的引言，概述了本章将要介绍的内容，这样我在翻阅时就能快速定位到自己需要的部分。而且，书中的案例选择都非常贴近我们日常的学习和工作，比如市场调研、用户满意度分析、教育学研究等，这些都让我觉得这些分析方法是可以落地的，而不是空中楼阁。作者在讲解SPSS操作时，会用不同颜色高亮显示关键的按钮和选项，这对于我这种细节控来说，简直是福音，能够帮助我快速找到目标。另外，书中还穿插了一些“小贴士”和“注意事项”，这些内容往往是经验之谈，能够避免我们走一些不必要的弯路，提升分析的效率和准确性。我特别喜欢它关于“如何解读SPSS输出结果”的部分，它并没有简单地复制粘贴SPSS的报告，而是会详细解释每个统计量、每个图表的含义，并且教我们如何从这些结果中得出有意义的结论。这本书就像一位耐心的导师，一步步地引导我走出数据分析的迷宫。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它能帮助我跳出“技术操作”的思维误区。很多时候，我们在学习SPSS时，容易陷入到对软件功能的死记硬背，或者对各种统计量指标的机械套用。而《问卷数据分析――破解SPSS的六类分析思路》这本书，它始终将我们引导向“数据背后的故事”。作者在每一类分析思路的讲解中，都会反复强调“我们要解决什么问题”、“数据能告诉我们什么”，而不是仅仅关注“SPSS能做什么”。例如，在讲解“预测性分析思路”时，它会先引出一个实际的业务场景，比如“如何预测客户的购买意愿”，然后层层剥开，告诉我们SPSS中的回归分析可以用来解决这个问题，以及如何通过分析变量之间的关系来构建预测模型。更重要的是，它还会教我们如何识别模型中的关键因素，以及如何根据分析结果来制定相应的策略。这种“从问题出发，以数据为支撑，用分析工具解决问题，最终回归实践”的思路，让我觉得这本书不仅是学习SPSS的工具书，更是一本培养数据思维的教材。

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为什么喜欢在京东买东西，因为今天买基本明天就可以送到；我为什么每个商品的评价都一样，因为我在京东买的东西太多太多了，来不及挣评价京豆，所以我选择批处理评价内容。在京东购物这么久，有买到很好的产品，偶尔也有买到比较糟糕的产品，但是好在糟糕的基本都能退，所以如果你能看到评价，就是这个产品还是挺靠谱的。

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送货快，这个出版社的培训书籍一直很好

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好用，适合新手，比超市便宜多了，质感也不错，值得推荐

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书包装完好，没有问题。内容还行，主要说了电商的数据分析，先慢慢看~

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太棒了，很好的体验，买正品上jd

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我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品

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希望有效果 急需思路 质量还行